社会特征相似度感知的D2D数据转发算法

摘要：

为提高蜂窝网络控制下终端直通(D2D)通信的数据转发效率,提出一种社会特征相似度感知的D2D数据转发算法.利用用户的多重社会特征和移动轨迹综合评估用户社会特征相似度,以用户社会特征相似度为权重,构建包含用户多重社会特征属性的重叠社区.在此基础上,根据用户本地活跃度选择中继进行社区内数据转发,并利用社区的重叠属性与相似性进行社区间数据转发.实验结果表明,该算法能够借助用户的社会特征属性提高数据转发效率,相比于未考虑社会特征的数据转发算法,在用户数为78时能使投递率提高36.2％,数据传输时延降低32.8％.

关键词：终端直通通信、社会特征、相似度、重叠社区、数据转发

所属期刊栏目：44

分类号：TN925

资助基金：国家自然科学基金61371097;重庆高校创新团队建设计划项目CXTDX201601020

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：70-77