[01711668]移动无线自组织网络中数据高效可靠传输理论和关键技术研究

该研究属于计算机科学与技术学科的移动无线自组织网络(Mobile Wireless Ad hoc Network)领域应用基础研究。移动无线自组织网络在传统通信设施被毁坏或流量负载过大情况下能够实现用户之间的自主通信，是下一代移动通信技术的重要基础。 该研究以提高移动无线自组织网络数据传输系统的综合性能为目标，围绕移动无线自组织网络数据传输所面临的目标定位时效性差和准确率低，数据传输和调控能耗高、时延长，隐私保护机制缺乏等关键问题，聚焦移动无线自组织网络的模糊不确定性、随机不确定性和时变性特征，在国家自然科学基金面上项目(61173094、60970054、11172342)、教育部新世纪人才支持计划项目(NCET-11-0674)、陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2014jZ021)、陕西省自然科学基金项目(2014jQ83S3)和其他项目资助下，采用计算几何、模糊数学、随机过程和不确定优化理论和方法，通过数学建模、计算机仿真、原型系统研发和实际场景验证，从理论构建、新方法探索和高效算法设计三个层面，系统深入地研究移动无线自组织网络数据高效可靠传输理论和关键技术。 项目主要研究内容包括：(1)移动目标定位理论和方法；(2)数据扩散与调控优化方法；(3)数据隐私保护和安全保障机制；(4)节点移动行为建模理论和移动轨迹预测方法；(S)数据路由策略、模型和高效算法。 项目主要研究成果包括： (1)针对移动无线自组织网络中现有目标定位算法时间复杂度高、实时性差、容错性低等问题，建立了基于计算几何的移动目标快速准确定位理论和方法，设计了时间复杂度为O(n²)和空间复杂度为O(n)的移动目标定位算法(n为节点总数)(国际上其他最好的节点定位算法时间复杂度为O(n⁶)，空间复杂度为O(n⁵)，实现了大规模移动目标的快速、准确和容错定位。 (2)针对移动无线自组织网络中恶意信息危害大、难控制等问题，建立了基于偏微分方程、脉冲微分方程和常微分方程的数据扩散模型；设计了接种、免疫和治疗策略相结合的控制机制；提出了移动无线自组织网络中恶意信息扩散的最优控制方法。与现有谣言传播控制方法相比，在相同条件下该方法能够降低约30％～50％的恶意信息扩散范围，实现了大规模网络数据扩散的时空演化过程的有效预测和最优控制，为数据定向扩散与调控提供了新的理论基础和关键技术支撑。 (3)针对移动无线自组织网络的用户隐私信息可能会被攻击者实施推理而泄露的问题，综合考虑数据隐私的不确定性和时变性，提出了基于半马尔科夫过程理论、主动访问控制方法和同态加密机制融合的隐私保护策略、模型和方法。该方法解决了用户敏感数据的动态自适应保护和完整性验证问题，使用户隐私信息保护程度提升约10％和算法的运行速度提升约10倍，实现了不确定环境下移动无线自组织网络敏感数据的有效保护，为移动无线自组织网络数据可靠传输提供了安全保障。 (4)针对移动无线自组织网络节点移动行为的模糊不确定性和随机不确定性所导致的节点之间无线链接的时变性和移动行为难以刻画等问题，建立了基于半马尔科夫过程理论、心理期望价值理论和社会行为分析理论的节点移动模型，提出了移动节点运动轨迹预测新方法。在Infocom 06和MIT Reality traces数据集上，该方法与同类研究相比，移动轨迹预测准确度提升约20％～40％，实现了节点移动行为的有效刻画，为移动无线自组织网络数据路由决策提供了理论和方法基础。 (5)针对移动无线自组织网络的链路延迟、可靠性和节点能耗等关键因素对数据路由性能的影响，提出了基于模糊随机过程理论的无线多跳链路质量评价模型、无线信道干扰检测模型、设计了多约束多目标路由优化模型和高效算法，与现有数据路由方法相比，该算法在普适移动模型RWP(Rand0m Way Point)下使数据投递率提升约20％，传输时延降低约10％，有效提高了数据投递率并降低了传输时延。针对用户移动行为对数据路由性能的影响，基于半马尔科夫过程理论建立了用户位置感知模型，提出了用户地理位置感知的数据路由方法。该方法极大地提高了用户相遇预测的准确性，从而有效提高了数据投递率并降低了传输时延。 该项目研究成果在计算机领域标志性学术期刊和高水平学术会议发表论文63篇，其中SCI收录论文35篇，CPCI-S收录8篇，EI收录论文58篇，在CCF推荐的A类期刊《IEEE Transactions on Mobile Computing))(2016)发表论文1篇，在SCI源期刊《IEEE Transactions on Network and Service Management》(2016)、《Transactions on Emerging Telecommunications Technologies》(2017)发表ESI高被引论文2篇，在《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》和《中国科学(英文版)》等SCI期刊发表论文多篇；论文得到国内外学术界和工业领域的高度关注，被国内外学者在100余种SCI期刊上发表的论文引用和正面评价；8篇代表作在Web of Science核心合集中总被引80次，Web of Science总他引118次，谷歌学术总他引198次。 研究成果获授权发明专利10项，登记软件著作权8项，部分成果已在自主研发的"泛在协同移动学习系统(UCMLS，V3.0)"、"无线多媒体大数据传输系统(MBTS，V.2.0)"和"移动自组织网络多目标智能检测系统(MOD，V5.0)"中得到实际应用，效果良好；此外，1项发明专利实现了成果转化，用于野生动物高效定位跟踪与监测系统。 以该研究成果为基础和支撑，该研究团队获得"陕西省重点科技创新团队"立项建设(2014年)，促进了"陕西省教学信息技术工程实验室"批准立项建设(陕西省发改委，2016年)、"教育部现代教学技术重点实验室"立项建设验收通过(教育部，2017年)。该研究在青年教师和博士、硕士研究生培养方面效果显著。研究成果主要完成人张立臣、于汪洋由讲师晋升为副教授，博士生林亚光获得2015年"第二届研究生创新成果展暨创新成果洽谈会"陕西省二等奖；以该研究为依托，吴晓军教授指导的"本-硕-博创新创业团队"先后获得"第七届华为杯中国大学生智能设计竞赛"全国二等奖、"第十六届全国大学生机器人创业大赛"全国三等奖两项；研究生谢杰航、王新燕及博士生庞光垚获得2019微软"创新杯"全球学生科技大赛陕西省区域赛大数据专项赛一等奖(第一名)、主赛道二等奖。