混合组网模式下的机会通信性能优化技术研究

In recent years, opportunistic network has been viewed as an important candidate for mobile data offloading in cellular networks. Observing that cellular network and opportunistic network are complements in their nature, we propose to study network performance optimization methods in hybrid networks, which uses the global communication channel provided by the cellular network to help opportunistic communication. Firstly, we will study network models of the hybrid network to identify key global information which can be useful to opportunistic communication. Such key global information may include, e.g., realtime information on communication requests and user locations. A small amount of such key information transmitted by the global channel may lead to great performance improvement for content distribution and neighbor discovery process in opportunistic networks. Secondly, we will try to strike a balance between the cost and the performance benefits gleaned from the global information. In this way, maximal system performance in terms of transmission delay and energy consumption can be reached, by tuning the bandwidth used for global communication. Finally, we will consider possible privacy and security problems caused by our hybrid network design and then introduce defense methods, such as identity spoofing, to mitigate privacy leakage and security issues. Our study may lead to practical systems of opportunistic communications and make it an efficient offload method for cellular networks

机会通信网络作为无线蜂窝网数据分流的一种重要手段在近年来得到越来越多的重视。由于无线蜂窝网和机会通信网络具有互补性，本项目计划研究通过全局信道对机会通信进行优化，以使上述两种网络能够有机地结合成为更加高效的混合网络。首先，通过对上述两种网络的通信模型进行分析，可以识别出对机会通信能产生关键作用的全局信息，如内容请求分布信息，用户地理位置分布信息等。利用广域覆盖的蜂窝网传递少量关键信息，有望对机会通信网在内容分发及邻居发现等方面产生较大的性能提升。进一步地，在协议设计中需要权衡全局信息的收集和分发过程的代价与收益，通过优化选择合适的均衡点可以最大化性能提升。最后，需要研究全局信息优化可能带来的隐私和安全问题，利用身份掩盖等手段减少用户隐私泄露的可能性。通过本项目的研究，有望提高机会通信网络的实用性，使其成为无线蜂窝网的一种有效的数据分流手段。

本项目的研究方向为”混合组网模式下的机会通信性能优化技术研究”。主要的研究内容是利用近距离无线通信如WiFi、蓝牙、RFID等协议，协助广域无线蜂窝网进行数据传输。在本项目的研究框架下，我们首先分析了在基于机会通信的内容分发网络中，全局内容请求信息对机会通信的影响。我们建立了针对不同热度内容分发时延的数学模型，并通过凸优化技术计算了节点存储与路由策略的均衡点。其次，我们针对机会通信环境下用户接入附近微蜂窝网络时的性能优化进行了研究，通过分布式匹配算法，设计了用户接入最优化算法，达到网络带宽分配的全局比例公平最优值。再次，我们在机会通信网络中利用移动用户与RFID的近距离通信，实现了对用户的定位和追踪。最后，在近距离通信的用户隐私方面我们做出了突破，利用通信信号实现无源感知，获取周围的用户运动信息。通过对WiFi信号在人体移动条件下的变化规律分析，我们建立了信号变化的数学模型，并实现了一系列基于WiFi和超声波近距离信号的人体动作识别和手势识别系统。.项目按计划输出了研究成果，完成所有既定目标。共发表CCF A类论文12篇，其中本基金第一标注论文包括国际顶级会议MobiCom 2篇、国际一流会议UbiComp、INFOCOM及国际一流期刊JSAC等。研究成果受到国内外同行的广泛关注和引用，总引用次数达到238次，单篇最高122次。

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