基于ICN网络架构的社区感知型MSN路由机制

移动社交网络（mobile social network，简称MSN）利用移动用户之间的社交关系，通过节点间的协作式转发实现消息交付.然而，随着大数据时代的到来，MSN需要满足移动用户日益增长的对内容（如视频）的需求.由于信息中心网络（information-centric networking，简称ICN）对移动性的支持，基于ICN架构，提出了一种MSN中基于社区划分的路由机制.在兴趣决策中，利用节点请求中的内容名字获取用户的兴趣偏好，进而计算用户间的兴趣差异度量；根据兴趣差异将节点划分为兴趣社区，依据这些兴趣社区进行兴趣包路由.在数据决策中，根据节点历史相遇信息计算用户间的相遇规律度量，根据相遇规律将节点划分为社交社区，依据这些社交社区进行数据包路由.同时，根据兴趣社区和社交社区信息优化节点的内容缓存，以快速满足未来的内容请求.进行了仿真实验，通过与现有机制在包交付率、平均延迟、平均跳数和网络开销方面的性能对比，表明所提出的机制是可行且有效的.     

一种基于物理-社交感知和支付激励的D2D多播内容共享策略

面向大规模用户的多媒体业务尤其是在线视频业务正呈现爆炸式发展的态势,D2D(Device-to-Device)多播内容共享技术被认为是一种可以有效应对大规模用户海量数据分发的关键技术。但目前关于D2D多播内容共享的研究多集中在如何提高系统的能量有效性上,对于系统数据速率和的研究不多,而系统数据速率和是反映系统能否高效分发内容的一个重要指标。为了建立一个贴近实际场景的用户模型并实现高效内容分发以减轻基站负担并提高资源(频谱和能量)利用效率,文中提出一种基于物理-社交感知和支付激励的D2D多播内容共享策略。首先,根据实际场景的限制对D2D多播通信进行建模,把模型的应用场景扩大到人流集中的高速内容共享的“热点”地区和不利于基站直接传输数据(如抗震救灾时)的大规模搜救行动的“盲点”地区。随后,以有效降低基站负载和应对海量数据分发为目标,提出以多约束条件下系统等效数据速率和为目标函数的优化问题,通过引入支付机制激励用户作为簇头为其他用户提供共享内容,通过引入基于兴趣相似度的社交关系来提高资源利用效率并降低用户支付代价。最后,提出簇头选择-簇形成算法来求解上述问题。在簇头选择算法中,在考虑用户数据速率阈值限制的同时,引入基于用户兴趣相似度的社交关系;在簇形成算法中,采用了一种增益定义与“联盟”内涵高度契合的集中控制式的联盟形成博弈模型。仿真结果表明,与相关同类策略相比,所提策略在等效数据速率和与实际数据速率和两项指标上的性能得到了显著提高,同时证明了该策略适合大规模用户的网络。     

移动社交网络安全问题与对策研究

随着移动通信技术的提高和智能移动终端的普及,移动社交网络已经在人们生活中扮演着重要角色,给人们带来了极大便利.但是移动社交网络在用户信息泄露和移动支付安全方面的问题,严重威胁着用户的隐私和财产安全.本文从社交网络中用户信息泄漏和移动支付安全两个方面,详细分析了用户隐私泄漏和威胁移动支付安全的主要方式,并给出了相应的防护建议.     

情景感知的P2P移动社交网络构造及发现算法

如何通过情景感知,获得用户的行为特征,从而自动发现潜在的社会关系,是移动社交网络重要的研究内容之一.该文提出了情景感知的移动P2P社交网络系统架构、聚合模型及发现算法,将用户的位置信息、环境特征、运动轨迹等引入到聚合算法中,智能地聚合成潜在的P2P社交网络,根据用户需求自主发现匹配的社会关系,避免了社交活动的盲目性和随意性.最后对该方案和算法进行了理论分析及实验验证,结果表明该文所提出的方案和算法具有较高的响应速度、准确率及用户满意度.     

面向空地协同移动边缘计算的服务布置策略

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题,具体而言,如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下,通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配,以最小化所有用户的总能...     

内容中心移动边缘网络用户移动感知缓存机制

为了提高内容中心移动边缘网络的缓存性能,提出了一种基于用户移动性感知和节点中心性度量的内容中心移动边缘网络缓存机制（user mobility-aware and node centrality based caching,简称UMANCC）.UMANCC机制利用边缘节点计算节点中心性、缓存空闲率以及小区内用户逗留时间.移动边缘网络控制器综合各边缘节点的信息,计算各边缘节点的重要性并进行排序,最后根据排序结果选择内容缓存节点.仿真实验结果表明：与传统缓存机制LCE及Prob相比,UMANCC有效减少用户获取内容的平均跳数高达15.9%,提高边缘节点缓存命中率至少13.7%,减少进入核心网流量高达32.1%,有效地提高了内容中心移动边缘网络的内容分发性能.     

多重查询优化技术在移动数据库中的应用

移动计算的一个非常重要的特点就是在有限的网络带宽上进行数据分发．将多重查询优化技术应用于移动数据库的数据分发，中央服务器对某一时间段内移动客户的请求进行优化，然后通过一定的策略对数据集进行广播．模拟试验证明该数据分发策略较简单的基于拉动的策略极大地节约了网络带宽，缩短移动客户的平均等待时间．     

移动社交网络中的隐私设计

对现有移动社交网络应用中的位置隐私问题提出了新的理解,总结了3 类主要可能造成隐私泄露风险的原因和3 类与之对应的必要保护手段,并且提出了一种结合策略与算法的位置隐私保护机制.在同时构建的基于位置感知的移动协作应用原型系统LaMOC 上,该隐私保护设计能够有效从两方面全面保护用户的位置隐私.一是支持用户通过灵活的策略方式,完全控制自身的位置信息共享方式;二是通过隐私保护算法使恶意攻击者无法得到用户的敏感位置信息.该隐私保护设计在一定程度上有效保护了移动社交网络应用中的用户位置隐私.     

一种基于移动P2P改进的Gossip算法

随着移动智能终端设备的普及,移动对等网络的研究不断走向深入.经典的Gossip算法虽然可以用于移动对等网络中的数据分发,但不能很好地适应移动网络的要求,尤其是对扰动的适应性.因此,为了实现拓扑控制信息的有效传播并保持节点资源列表的副本一致性,提出了一种基于特定拓扑结构改进的Gossip算法,其通过动态调节邻居节点数据分发概率来实现同k-派系内所有节点的资源列表更新.模拟实验表明,采用此算法的数据分发效率较经典Gossip算法有明显改善,在保证网络负载较低的同时达到了泛洪数据分发策略的效率.     

多提供商网络环境中移动代理路径寻优

在多提供商网络环境中,端用户在访问内容提供商提供的内容时,在一定的QoS约束下,服务提供商需要对多个网络提供商的网络性能和价格进行比较,为端用户确定一个最优路径.基于移动代理进行网络信息的采集,将网络延迟和成本均设为随机变量,在随机网络中建立了一个费用成本和延迟时间双重期望值目标的最小化模型,应用遗传算法对移动代理从服务提供商到内容提供商的路径进行了最优化求解.仿真结果表明了算法的有效性.