软件学报

作者：刘林峰，向阳，吴家皋

单位：刘林峰，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 210023;江苏省大数据安全与智能处理重点实验室, 江苏 南京 21002311,向阳，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 210023;江苏省大数据安全与智能处理重点实验室, 江苏 南京 21002302,吴家皋，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 210023;江苏省大数据安全与智能处理重点实验室, 江苏 南京 21002303

关键词：水下无线传感器网络;链接预测;相似性指标;时空共同邻居;边缘计算

基金：国家自然科学基金(61872191); 江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(2019-XYDXX-247)

随着移动自组织网络的发展以及为了更加便捷地监测和探索水下环境, 水下无线传感器网络开始出现并逐渐受到研究人员的重视. 水下无线传感器网络可广泛应用于海洋环境监测、资源开采、水下生物研究、海难搜救等诸多水下场景. 与传统的无线传感器网络不同, 通常, 水下无线传感器网络中存在锚定节点和移动节点两种类型的节点, 并且由于水声通信的不规则性和水下环境的复杂性, 这些给水下无线传感器网络数据传输带来了很多挑战, 如节点移动规律复杂、未来链接不确定等. 因此, 设计合理的水下无线传感器网络消息转发算法, 将有助于提高水下数据的传输效率. 针对水下无线传感器网络的网络结构特性, 利用链接预测方法来预测未来链接情况, 特别引入了时空共同邻居指标来分析节点间链接在时空双重维度上的关联. 此外, 还针对锚定节点通信范围大、计算能力强的特点, 使其扮演边缘计算节点角色, 来进一步改善链接预测结果. 最后, 依据链接预测结果为待转发消息选择合适的下一跳节点. 仿真实验结果表明: 在消息转发副本数限定的情况下, 所提算法能够提高消息投递率, 缩短消息转发时延.

来源：2022年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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