社会特征相似度感知的D2D数据转发算法

来源：计算机工程杂志2018年第9期北京时间：

作者：杨鹏,汪雄,闫俊杰

单位：1.重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065; 2.重庆高校市级光通信与网络重点实验室,重庆 400065; 3.中国信息通信研究院,北京 100191

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

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