專利名稱：：一種適用于障礙物環境下移動自組網的馬爾可夫移動模型的制作方法
技術領域：
：本發明屬于移動通信
技術領域：
，涉及到利用馬爾可夫過程對節點移動進行建模的方法。給出了兩種不同的構建移動模型的方法，能夠根據不同的障礙物環境，調節節點的運動方式。
背景技術：
：移動模型試圖模擬網絡的實際情況，移動節點的速度和方向要能真實的反映節點的運動情況。為此，研究人員提出了許多不同類型的移動自組網(Adhoc網絡)移動模型。每種移動模型都有各自的特點和應用范圍。路由協議的性能受到移動模型的影響，因此，應該根據網絡的實際情況選取已有的或者設計新的、更符合實際環境的移動模型，這樣有利于對Adhoc網絡協議的準確地研究和評價。現階段移動模型的研究主要存在以下兩方面的問題(l)移動模型適用環境的局限性。現有的移動模型適用環境有局限性，例如入備用節點的移動模型適用于障礙物環境(障礙物移動自組網中基于連通控制集的混合路由算法，D.Wu，Y.Qu，andN.Tong，"ConnectedDominatingSetBasedHybridRoutingAlgorithminAdhocNetworkswithObstacles,，，inProc.IEEEInternationalConferenceonCommunications,Istanbul,2006，pp.4008-4013.)，曼哈頓移動模型主要適用于移動終端在棋盤式街道上的移動情形(移動模型對移動自組網路由協議性能影響的系統分析框架，F.Bai，N.Sadagopan，andA.Helmy，"IMPORTANT:AFrameworktoSystematicallyAnalyzetheImpactofMobilityonPerformanceofRoutingProtocolsofAdHocNetworks,，，inProc.IEEEINF0C0M，SunFrancisco,USA，2003，pp.825-835.)，參考點組移動模型，每個組需要有一個參考點，群組移動的路徑由參加點決定(移動自組網的組移動模型，X.Y.Hong，M.Gerla，G.Y.Pei，andCH.CH.Chiang,"AGroupMobilityModelforAdHocWirelessNetworks，，，inProc.ACMInternationalWorkshoponModeling,AnalysisandSimulationofWirelessandMobileSystems,Washington,USA，1999，pp.53-60.)。(2)節點運動方式的問題。大多數移動模型中節點的運動方式是隨機的，節點隨機選取運動參數，不能規定節點的運動軌跡(隨機方向模型的性能，P.Nain，D.Towslev，B.Y.Liu，andZ.Liu，"PropertiesofRandomDirectionModels,，，inProc.INF0C0M，Miami,Florida,USA，2005，pp.1897-1907.)。對于節點運動進行限制的移動模型，例如曼哈頓移動模型，該移動模式具有較高的時空獨立性，但仍然是一種受到移動線路局限的節點移動方式。
發明內容本發明要解決的技術問題是提供一種模擬真實環境下Adhoc網絡中節點運動的方法，利用狀態轉移矩陣確定節點的運動情況。本發明的技術方案如下通過障礙物的表示、節點狀態標識、運動模式設定和狀態轉移矩陣的設定給出了障礙物環境下的馬爾可夫(Markov)移動模型。給出了兩種設定狀態轉移矩陣的方法帶方向約束的方法，無方向約束的方法。分別針對障礙物環境和不存在障礙物的環境，分析了狀態轉移矩陣對節點運動的影響，選取不同的狀態轉移矩陣，可以滿足在一個網絡環境中存在多種運動形式節點的需求。同時可以根據具體網絡環境，調節節點的運動情況。該方法包括四個主要部分障礙物的表示、節點狀態標識、運動模式設定、設計狀態轉移矩陣。本發明的具體步驟如下(1)障礙物的表示障礙物的阻礙性表示障礙物對節點運動的影響，其中規定阻礙性G{0，1}。利用障礙物的透明度來表示障礙物對網絡通信的影響，其中規定透明度G[O，l]。對本模型中的障礙物有如下規定障礙物的形狀為線形，阻礙性=1and透明度=0或者阻礙性=1and透明度二1。[OOM](2)節點狀態標識模型中，每個節點是獨立的終端，不會影響其他節點的運動。每個節點下一時刻的位置只與當前的位置有關，而與之前其他時刻的位置無關。因此，利用離散時間馬爾可夫鏈分別表示節點x坐標和y坐標的變化。x坐標和y坐標的變化是兩個獨立的過程，其狀態空間均為S，S={_e，_e+l，L，_1，0，1，L，e_l，e}。每個節點都有一組狀態標識sx(a，b)和sy(a，b)，用sx(a，b)和sy(a，b)表示節點當前時刻的運動狀態。利用s,(a，b)(或者Sy(a，b))可以得出下一時刻節點的x坐標(或者y坐標)。其中aGD，bGV。D={_1，0，1}表示節點運動方向，l表示沿著相同方向運動，-1表示向相反方向運動，O表示節點位置不改變。V={1，2，L，e}表示節點運動快慢，0表示停止運動，e表示按照速度基值的e倍運動，其中eGZ+。節點的狀態也可以表示為s(ix，iy)，簡稱s;其中，ix=sx(a)Xsx(b)，iy=Sy(a)XSy(b)，ix，iyGS。S中共有26+1個元素，因此，坐標x(或者y)方向上有2e+l種運動狀態。利用狀態標識來決定節點的運動。給定一個固定的時間單位t，t為節點狀態的保持時間，t稱為狀態穩定時間。經過t，每個節點狀態標識更新一次。節點u當前時刻坐標x和y的狀態標識分別為sx(a，b)和Sy(a，b)，經過時間t，坐標x和y的狀態分別為sx(a'，b')和Sy(a，'b')。u運動方向改變的概率為Pd(a,a,)，運動速度改變的概率為Pv(b,b,)。u當前時刻坐標x(或者y)狀態i=aXb，經過t，坐標x(或者y)的狀態為j=a'Xb'，p(i,j)表示由i轉移到j的概率，其中iGS，jGS。狀態轉移矩陣為P。(3)運動模式設定節點當前位置的坐標為(x，y)，當前狀態標識為sx(a，b)和Sy(a，b)。1秒后節點坐標為(x'，y')。利用公式(1)可以得到(x'，y')。x'=x+sx(a)Xsx(b)Xc障礙物不影響節點的運動障礙物阻礙節點的運動透明度=乂1障礙物完全阻礙信號傳輸(0,1)部分通信信號可以通過障礙物0障礙物對通信信號的傳輸沒有任何影響公式(1)y'=y+sy(a)Xsy(b)Xc其中，c是一個常量，是節點移動速度的基值。sx(b)(或者Sy(b))和c共同決定了節點在x方向上(或者y方向上)的運動速度。節點在運動過程中與障礙物相遇，規定節點與障礙物發生類似于鏡面反射的彈性碰撞。(4)設計狀態轉移矩陣，得到馬爾可夫移動模型。狀態轉移矩陣決定了節點的運動特性。在不同的狀態轉移矩陣下，節點具有不同的運動特點。根據實際情況修改狀態轉移矩陣中的參數，可以獲得適用于障礙物環境下的Markov移動模型。節點u當前時刻狀態標識為sx(a，b)和sy(a，b)，經過時間t，狀態為sx(a'，b')和sy(a'，b')，這表示節點沿坐標軸方向(x或y)的速度由基值c的b倍轉移到c的b'倍，節點沿坐標軸方向(x或y)的運動方向由a變為a'。u當前時刻狀態i=aXb，t時間后的狀態為j二a'Xb'，其中i，jGS，a，a'GD，b，b'GV。坐標x和坐標y的狀態轉移矩陣的設定方法相同，因此，下面只分析節點在x方向上的位置變化。下面，給出2種不同的概率轉移的規定方法。針對帶方向約束的方法和無方向約束的方法，分別給出Pd和Pv，然后利用公式，得到節點的狀態轉移概率矩陣P。根據節點實際運動情況的不同，可以選取不同的P。①方法1:帶方向約束的方法在帶方向約束的方法中，節點運動方向的狀態轉移如圖l所示。D={_1，0，1}，其中狀態1表示向坐標軸正方向移動，0表示原地不動，-1表示向坐標軸負方向移動。通過圖l，得到節點方向的狀態轉移矩陣Pd。—1-《g06=p1-2pp0<1-<7從Pd中可以看出當前時刻靜止不動的節點，可以向任何方向運動或者保持靜止；而運動的節點只能選擇向相同方向運動或者停止運動。通過調整P，q值，可以控制節點的運動情況，其中，pe，qG[O，l]。帶方向約束的方法中節點運動軌跡的方向性很強，適用于模擬很少改變運動方向的移動終端。在障礙物環境下，節點易于繞過障礙物。節點的速度狀態的改變是一個Markov過程，如圖2所示。圖2中Markov鏈的速度概率轉移矩陣，可由下面給出的過程計算得出。我們有如下規定從當前狀態轉移到其右邊所有狀態概率的加和為m(公式2)，從當前狀態轉移到其左邊所有狀態概率的加和也為m(公式3);因此，除了狀態(0)和(e)，節點狀態不改變的概率為(l-2m)，如公式(4)所示。狀態(0)和(e)，與其他狀態不同。對于狀態(O)，其他所有狀態都位于其右邊，從公式(2)可得其轉移到其他狀態的概率加和為m，因此，狀態保持不變的概率為(l-m)，見公式(5)。同理，狀態(e)轉移到其他狀態的概率加和為m，狀態保持不變的概率為(l-m)。利用公式(6)和公式(7)可以得到節點由狀態b轉移到狀態b'的概率。從而得到節點的速度概率轉移矩陣Pv。我們規定mG，eGZ+。￡,■:附<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>P(w)-^l]Pv(M')其中b，b'GV公式(10)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>公式(11)利用公式(8-11)可以得到u的狀態轉移概率'轉移矩陣Pa。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>因此，利用Pd和Pv可以得到狀態<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>②方法2:無方向約束的方法在無方向約束的方法中，節點運動方向的改變如圖3所示，運動的節點可以直接向相反方向移動。通過圖3，得到節點方向的狀態轉移矩陣Pd。該方法的速度轉移概率矩陣與帶方向約束的方法的相同。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>狀態轉移矩陣決定了節點的運動特點。同理，可以得到該方法中節點的狀態轉移矩陣Pb。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>本發明的效果和益處是能夠模擬真實環境下節點的運動情況，適用于多種障礙物環境。利用狀態轉移矩陣描述節點的運動情況，通過調整狀態轉移矩陣中的參數，獲得具有不同特點的運動情況。附圖1是帶限制的節點運動方向狀態轉移示意圖。附圖2是速度狀態轉移示意圖附圖3是節點運動方向的狀態轉移示意圖。附圖4(a)是狀態轉移矩陣為Pal時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖4(b)是狀態轉移矩陣為Pal時阻礙性=land透明度=1環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖5(a)是狀態轉移矩陣為Pa2時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖5(b)是狀態轉移矩陣為P^時阻礙性二1and透明度二l環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖6(a)是狀態轉移矩陣為Pa3時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖6(b)是狀態轉移矩陣為P^時阻礙性二1and透明度二l環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖7(a)是狀態轉移矩陣為Pa4時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖7(b)是狀態轉移矩陣為P^時阻礙性二1and透明度二l環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖8(a)是狀態轉移矩陣為Pbl時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖8(b)是狀態轉移矩陣為P^時阻礙性二1and透明度二l環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖9(a)是狀態轉移矩陣為Pb2時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖9(b)是狀態轉移矩陣為^2時阻礙性=1and透明度二l環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖10(a)是狀態轉移矩陣為Pb3時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖10(b)是狀態轉移矩陣為Pb3時阻礙性=1and透明度=1環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖11(a)是狀態轉移矩陣為Pb4時無障礙物環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖11(b)是狀態轉移矩陣為Pb4時阻礙性=1and透明度=1環境下節點運動軌跡的示意圖。附圖12(a)是在無障礙物環境下移動模型對AODV協議轉發率影響的示意圖。附圖12(b)是在阻礙性=1and透明度=0環境下移動模型對A0DV協議轉發率影響的示意圖。附圖12(c)是在阻礙性=1and透明度=1環境下移動模型對A0DV協議轉發率影響的示意圖。附圖13(a)是在無障礙物環境下移動模型對DSDV協議轉發率影響的示意圖。附圖13(b)是在阻礙性=1and透明度=0環境下移動模型對DSDV協議轉發率影響的示意圖。附圖13(c)是在阻礙性=1and透明度=1環境下移動模型對DSDV協議轉發率影響的示意圖。具體實施例方式以下結合技術方案和附圖詳細說明本發明的實施例。先給出不同參數下節點的運動情況。然后，針對這3種網絡環境不存在障礙物、障礙物阻礙節點運動但不影響信號傳輸和障礙物阻礙節點運動并且影響信號傳輸。選取隨機路點運動模型(randomwaypointmodel,RWP)和通用個體馬爾可夫移動模型(genericindividualmarkovianmobilitymodel,GI匪)與本發明提出的模型進行比較分析。下面給定四組參數(見表l)，仿真分析Pa對節點運動的影響。表1<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>當Pa=Pal時，節點運動與障礙物相遇，然后改變運動方向。運動有以下特點運動過程中經常改變運動方向，可以向各個方向運動(見圖4)。當Pa二P^時，節點的運動軌跡如圖5所示，在大部分時間內節點運動較快，可以向各個方向運動。gPa=Pa3W，P(0，0)=0.9，運動的節點停止運動的概率是P(i，0)=0.2，其中1G{1，2，3，4，-1，-2，-3，-4}。該種參數設置，節點維持原狀態的概率較大。因此，靜止的節點易于保持靜止不動，運動的節點易于繼續運動(見圖6)。當Pa二P^時，運動的節點停止運動的概率是P(i，0)=0.05，其中iG{1，2，3，4，-1，-2，-3，-4}，節點不易于從運動狀態轉化到狀態0，即停止運動。由于運動的節點停止運動后才能向相反方向運動，因此，運動過程中節點不易于改變運動方向(如圖7所示)。當節點與障礙物相遇后，由于碰撞后節點狀態不改變，因此沿著障礙物運動的概率較大，如圖7(b)所示。方法2與方法1顯著不同點是節點可以直接改變運動方向。下面給定四組參數(見表2)，仿真分析Pb對節點運動的影響。表2<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>當Pb=Pbl時，節點的運動軌跡如圖8所示。節點經常改變運動方向，運動軌跡雜亂。當Pb=Pb2時，節點的運動軌跡如圖9所示，節點運動特點是運動過程中方向性很強，當遇到障礙物時，沿著障礙物運動。當Pb二Pb3時，節點的運動軌跡如圖10所示。圖10(a)中運動過程中經常停留，運動方向很少改變，在相對長的一段時間內保持運動方向不變，經常沿著水平或者豎直方向運動。遇到障礙物后，沿著障礙物運動(見圖10(b))。當&=PM時，運動過程中，節點很少改變運動方向。與障礙物相遇后，沿著障礙物運動(見圖ll)。在網絡模擬器-2(NetworkSimulator-2，NS-2)仿真平臺下進行性能比較分析。設置參數50個節點隨機分布在500米X700米的網絡區域內，節點的通信半徑相同，均為100米。RWP模型，最小速度Vmin=0米/秒，最大速度Vmax=8米/秒，停留時間是0秒。GI匪模型中參數設置m=0.4，b=2，e=4。帶方向約束的方法中個參數取值p=0.4，q=0.3，m=0.4，e=4，c二2，節點的初始狀態為sx(0，0)和sy(0，0)，狀態轉移矩陣Pa如下所示<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>無方向約束的方法中參數設置如下p=0.4，q=0.3，q'=0.2，m=0.4，e=4，c=2，節點的初始狀態為sx(0，0)和Sy(O，O)，狀態轉移矩陣Pb如下所示0.30.110.060.030.30.010.020.050.120.20.10.130.070.30.030.050.040.080.070.130.10.20.30.080.040.050.030.030.060.110.30.30.120.050.020.010.10.10.10.10.20.10.10.10.10.30.110.060.030.30.30.110.060.030.20.10.130.070.30.20.10.130.070.070.130.10.20.30.070.130.10.20.030.060.110.30.30.030.060.110.3Adhoc網纟各按需足巨離矢量協、i義(AdhocOn—DemandDistanceVector,A0DV)的轉發率隨仿真時間的變化趨勢，如圖12所示。在無障礙物環境下，在開始的一段仿真時間內，利用方法2構造狀態轉移矩陣得到的模型下轉發率出現最高值。當A0DV穩定運行后，GI匪的轉發率最高，其次是用方法2構建的模型，用方法1得到的模型和RWP轉發率較低。在阻礙性=1and透明度二0環境下，本發明提出的方法2的轉發率最高，其次是方法l，GI匪的轉發率顯著降低。因此，在阻礙性=1and透明度二O環境下，按照本文提出的狀態轉移矩陣運動的節點，使用AODV進行路由，能夠得到較高的轉發率。在阻礙性=1and透明度=1環境下，與其他模型相比，方法2仍然具有較高的轉發率，GI匪的轉發率最低。可見，方法2模型實用性較強，在多種網絡環境中，均能得到較高的轉發率。目的節點序列足巨離矢量協、i義(Destination—SequencedDistanceVector,DSDV)協議的轉發率隨仿真時間的變化趨勢，如圖13所示。在無障礙物環境下(見圖13(a))，仿真時間前50秒內，方法1模型下的轉發率最高，50秒后，方法2的轉發率最高，其次是方法1。RWP的轉發率一直最低。在阻礙性=1and透明度二O環境下，使用不同移動模型，DSDV協議的轉發率如圖14(b)所示。轉發率的隨仿真時間的變化趨勢與圖13(a)幾乎相同，轉發率數值變化也較少。可見，只阻礙節點運動并不影響通信的障礙物，對DSDV協議的轉發率影響較少。如圖13(c)所示，在阻礙性=1and透明度二l環境下，與其他模型相比，方法2仍然具有較高的轉發率，其次是方法1，RWP的轉發率最低。可見，本文提出的模型實用性較強，在多種網絡環境中，均能得到較高的轉發率。權利要求一種適用于障礙物環境下移動自組網的馬爾可夫移動模型，其特征在于如下步驟(1)障礙物的表示障礙物的形狀為線形，阻礙性＝1and透明度＝0或者阻礙性＝1and透明度＝1；其中(2)節點狀態標識每個節點都有一組狀態標識sx(a，b)和sy(a，b)，用sx(a，b)和sy(a，b)表示節點當前時刻的運動狀態；利用sx(a，b)(或者sy(a，b))可以得出下一時刻節點的x坐標(或者y坐標)；其中a∈D，b∈V；D＝{-1，0，1}表示節點運動方向，1表示沿著相同方向運動，-1表示向相反方向運動，0表示節點位置不改變；V＝{1，2，L，e}表示節點運動快慢，0表示停止運動，e表示按照速度基值的e倍運動，其中e∈Z+；(3)運動模式設定節點當前位置的坐標為(x，y)，1秒后節點坐標為(x′，y′)；利用公式(1)可以得到(x′，y′)；x′＝x+sx(a)×sx(b)×cy′＝y+sy(a)×sy(b)×c(1)其中，c是一個常量，是節點移動速度的基值；節點在運動過程中與障礙物相遇，規定節點與障礙物發生類似于鏡面反射的彈性碰撞；(4)設計狀態轉移矩陣給出2種不同的狀態轉移矩陣設計方法帶方向約束的方法和無方向約束的方法；①方法1帶方向約束的方法在該方法中節點方向的狀態轉移矩陣為Pd；<mrow><msub><mi>P</mi><mi>d</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi></mtd><mtd><mi>q</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>p</mi></mtd><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mn>2</mn><mi>p</mi></mtd><mtd><mi>p</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>q</mi></mtd><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>通過調整p，q值，可以控制節點的運動情況，其中，p∈，q∈；馬爾可夫鏈的速度概率轉移矩陣，可由下面的公式計算得出；我們規定m∈，e∈Z+；<mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><msup><mi>b</mi><mrow><mo>′</mo><mo>=</mo></mrow></msup><mi>b</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><mi>e</mi></munderover><msub><mi>p</mi><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mo>=</mo><mi>m</mi><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>≤</mo><mi>b</mi><mo>≤</mo><mi>e</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mi>b</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><msub><mi>p</mi><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mo>=</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo><</mo><mi>b</mi><mo>≤</mo><mi>e</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>pv(b，b′)＝1-2m(1＜b＜e)(4)pv(1，1)＝pv(e，e)＝1-m(5)<mrow><msub><mi>P</mi><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>-</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>-</mo><mi>e</mi><mo>)</mo></mrow></msup></mrow></mfrac><mo>×</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>≤</mo><mi>b</mi><mo><</mo><mi>e</mi><mo>,</mo><mi>b</mi><mo><</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>≤</mo><mi>e</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msub><mi>P</mi><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>-</mo><mi>b</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><mi>b</mi><mo>)</mo></mrow></msup></mrow></mfrac><mo>×</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo><</mo><mi>b</mi><mo>≤</mo><mi>e</mi><mo>,</mo><mn>1</mn><mo>≤</mo><mrow><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo><</mo><mi>b</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>7</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>p(i，j)＝pd(a，a′)×pv(b，b′)其中i，j≠0；i＝a×b；j＝a′×b′；a，a′∈D；b，b′∈V(8)其中b，b′∈V(9)其中b，b′∈V(10)<mrow><msub><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></msub><mo>=</mo><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac><mo>×</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>b</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>e</mi></munderover><msub><mi>p</mi><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><mn>0</mn><mo>)</mo></mrow></msub><mo>=</mo><mi>q</mi><mo>×</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>e</mi></munderover><msub><mi>p</mi><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><msup><mi>b</mi><mo>′</mo></msup><mo>)</mo></mrow></mrow></msub></mrow>p(0，0)＝1-2p(11)利用Pd和Pv可以得]到狀態轉移矩陣Pa；<mrow><msub><mi>p</mi><mi>a</mi></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>m</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mi>q</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mi>m</mi></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mn>2</mn><mi>m</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>2</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mi>q</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>2</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>m</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac></mtd><mtd><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mn>2</mn><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac></mtd><mtd><mi>p</mi><mo>×</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>e</mi></mfrac></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>q</mi></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>2</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>2</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac></mtd><mtd><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>e</mi></mrow></msup></mrow></mfrac><mo>×</mo><mi>m</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd><mtd><mi>L</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>L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技術領域：
，公開了一種適用于障礙物環境下移動自組網的馬爾可夫移動模型的設計方法。其特征在于移動模型的構建過程首先給出了障礙物阻礙性和透明性的概念，針對障礙物阻礙節點運動并不影響通信和阻礙節點運動并阻斷信號傳輸兩種情況進行分析；然后利用離散時間馬爾可夫鏈表示節點運動情況，同時利用狀態標識獲得節點位置信息。最后給出了兩種狀態轉移矩陣的設定方法。在不同的狀態轉移矩陣下，節點具有不同的運動特點。本發明的效果和益處是能夠模擬真實環境下節點的運動情況，適用于多種障礙物環境。利用狀態轉移矩陣描述節點的運動情況，通過調整狀態轉移矩陣中的參數，獲得具有不同特點的運動情況。文檔編號H04W16/18GK101795460SQ200910248859公開日2010年8月4日申請日期2009年12月23日優先權日2009年12月23日發明者佟寧,吳迪,王秀坤申請人:大連理工大學