基于半马尔科夫平滑移动模型的adhoc网络节点相对速率分析#王丹，雷磊，罗诚，李晶**510（南京航空航天大学电子信息工程学院，南京210016）摘要：针对基于半马尔科夫平滑移动模型（SMS）的无线adhoc网络节点相对运动速率概率分布展开研究，指出了现有基于SMS模型的节点相对运动速率概率分布分析方法存在的局限性：(1)现有分析方法得到的加速阶段和减速阶段节点速率概率分布与仿真结果相比偏差较大，在节点速率较小的情况下，偏差更为严重；(2)随着最小运动速率的增加，现有分析方法得出的相对速率概率分布与仿真结果相比偏差增大。针对上述局限性，本文首先通过分析得到了节点运动速率的概率分布函数，然后在此基础上提出了分析节点相对运动速率概率分布的新方法。仿真结果证明了本文提出的节点相对速率分析方法的有效性。关键词：半马尔科夫平滑移动模型；速率概率分布；相对速率概率分布中图分类号：TP39315Analysisofnoderelativerateinadhocnetworksbasedonsemi-MarkovsmoothmobilemodelWangDan,LeiLei,LuoCheng,LiJing(CollegeofInfo.Sci.andTech.,NanjingUniv.ofAeronaut.andAstronaut,NanJing210016)2025303540Abstract:Inthispaper,wefocusontheanalysisofnoderelativerateprobabilitydistributioninwirelessAdhocnetworksbasedonsemi-Markovsmoothmobilemodel.Firstly,wepointedoutthelimitationsofexistingtechnologiestoevaluatetherelativerateprobabilitydistribution:(1)Thereisalargedeviationbetweentheexistingtechnologiesandthesimulationresultswhenitcomestotherateprobabilitydistributioninaccelerationanddecelerationphases,particularlywhentherateissmall.(2)Thedeviationbetweentheexistingtechnologiesandthesimulationresultsbecomeslargewiththeincreaseofminimumvelocity.Secondly,weanalyzeandgetthenoderateprobabilitydistribution.Thirdly,weputforwardanewmethodforcalculatingnoderelativerateprobabilitydistribution.Thesimulationresultsdemonstratetheadvantagesofourapproach.Keywords:Semi-Markovsmoothmobilemodel;rateprobabilitydistribution;relativerateprobabilitydistribution0引言无线自组织网络（WirelessAdhocNetworks）是一种不依赖于固定基础设施的新型无线通信网络，它由一组带有无线收发装置的移动节点组成，组网快速灵活、可靠性高[1-3]。网络中的每个节点既是终端又是路由器，能够转发来自网络中其它节点的数据包。节点开机后即可在分层的网络协议控制下以多跳自组织的方式快速组网，当部分节点出现故障或被摧毁而停止工作后，整个网络的运行不会受到影响，因而网络具有很强的抗毁性和自愈能力。近年来，无线自组织网络已经成为了一种重要的无线组网方式，在民用和军事领域均得到了广泛的应用。节点的移动性是无线自组织网络的重要特征[4-6]，因此在对无线自组织网络的性能进行基金项目：国家自然科学基金项目（61100195）；教育部博士点基金项目（20103218120022）；航空科学基金项目（20110112003）；南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金（kfjj120113）；中央高校基本科研业务费专项资金（NZ2012011）。作者简介：王丹，（1989-），男，研究生，主要研究方向：无线自组网。通信联系人：雷磊，（1981-），男，副教授，主要研究方向：无线自组网。leilei@nuaa.edu.cn-1-仿真评估时，必须提供合理的节点移动模型才能保证评估结果真实可靠。目前，随机路径点移动模型（RandomWayPointModel，RWP）已成为大部分移动自组织网络仿真评估的首选，但是文献[8]指出，RWP模型存在随着时间增加，节点平均速率不断减小的缺陷；同时，RWP45505560657075模型无法克服其自身固有的节点突然停止和运动方向突变问题。为解决RWP模型存在的节点突然停止和运动方向突变问题，文献[9]提出了高斯马尔可夫移动模型（Gauss-MarkovMobilityModel，GM）。该模型将节点当前时刻的移动速度定义为节点前一时刻的移动速度与一个高斯随机量的叠加，实现连续时刻节点移动速度的关联，解决了RWP模型的节点突然停止和运动方向突变问题。然...