MANET节点移动轨迹特征的社会性分析
摘 要：通过分析现实场景下设备的移动轨迹，发现其链路持续时间互补累积分布具有幂律特征；熟悉度-频繁度分布具有节点比例差异和时间无关性特征。从社会学的角度，说明这两种分布特征符合节点移动和节点间组织关系的社会性。实验证明这两种分布可以作为衡量节点社会性的重要参数，对社会网络环境下自组网的仿真研究和实际应用具有指导意义。
关键词：移动自组网；移动模型；社会性
移动自组网MANET(Mobile Ad-hoc Network)可以广泛地应用于战场通信指挥与控制、警察与医疗部门的抢险救灾等领域，应用前景广阔[1，2]。目前，对移动自组网的研究主要采用仿真的手段[2]。能够生成节点移动轨迹的移动模型是仿真的基础。在自组网MAC协议、路由协议、广播算法、组播算法等研究中，为了提高这些研究工作的意义，要求移动模型能准确、真实地反映现实场景下移动设备的移动特征，所以移动模型的真实性对自组网研究至关重要[3]。
人控移动设备构建的自组网环境下，真实的移动模型应当体现节点的社会性[3]。因为，现实场景中的移动设备通常由人携带或控制，而人作为一种社会存在物，其交往活动受个体的意识、需要、社会行为等影响，具有交往社会性[4，5]。社会性是节点移动的一个重要特性[3，6]。但目前自组网研究只是根据现实场景下移动设备轨迹获取的一些移动特征[3，6]，缺乏表征节点社会性的参数。
因此，本文通过分析现实场景下节点的移动轨迹，得到移动轨迹的链路持续时间分布和熟悉度-频繁度的特征，并从社会学角度，对两种分布特征产生的原因进行了深入的分析，证明了两种分布特征可体现现实场景中节点移动的社会性和节点组织关系的社会性。这对社会网络环境下自组网的仿真研究和应用具有重要意义。
1 节点移动特征的实验分析
本文选用著名的Haggle项目[7]所采集的3个不同现实场景下节点的移动轨迹，来分析节点的移动特征。
1.1 移动数据集
RAWDAD组织提供的Haggle项目的3个数据集，分别在Intel研究合作实验室、剑桥大学的计算机实验室、Grand Hyatt Miami的IEEE会议环境下采集人携带无线设备的移动数据。为方便起见，3个数据集分别简称为Intel、Cambridge和Infocom05。实验所用的无线设备分为iMote设备和外部设备两种，采集了携带iMote设备节点之间、携带iMote设备节点与携带外部设备节点之间在彼此通信覆盖范围内的链路持续时间，而没有采集携带外部设备节点之间的链路持续时间。为了提高实验分析结果的有效性和正确性，只考虑携带iMote设备节点之间的链路持续时间数据。
为分析现实场景与仿真模型的移动特征差异，选择目前广泛采用的随机路点模型RWP(Random Waypoint Model)[8]和参考点组移动模型RPGM(Reference Point Group Model)[9]。RWP的参数设置同参考文献[3]，100个节点在5 000 m×5 000 m的区域内运动，通信半径为250 m，仿真时间为24 h，节点运动最小速度和最大速度分别为1 m/s、6 m/s，最小暂停时间和最大暂停时间分别为1 s、10 s。在RPGM中，节点共分10组，其余参数设置同RWP。多组实验结果显示置信度达90%以上。
1.2 实验分析方法
