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移动机会网络中数据转发机制与内容缓存策略研究的中期报告
移动机会网络（MobileOpportunisticNetworks,MONs）是一类无线自组织网络，其节点可以在没有互联网或基础设施的情况下进行直接通信。在MONs中，节点之间的通信必须利用移动节点之间的相遇机会，因此其网络拓扑具有高度动态性和不确定性。与传统无线传感器网络相比，MONs具有更广泛的应用场景和更大的应用前景。因此，研究MONs中数据转发和内容缓存机制非常重要。本文提出了关于MONs数据转发机制和内容缓存策略的中期研究报告。
一、MONs中的数据转发机制
在MONs中，节点之间的通信必须通过运用相遇机会实现，因此数据转发机制对于MONs的性能至关重要。当前，MONs中常用的数据转发机制主要包括：随机选择、面向社交网络的预测路由和信息扩散算法等。
（一）随机选择
随机选择是MONs中最简单的数据转发机制之一，该机制将数据包通过广播或单播方式传输，运用随机算法选择传输的节点。该机制的优点是实现简单、低运算成本、节点之间的负载均衡较好，适用于较小规模的网络环境。但随机选择算法的缺点也十分明显：由于多个源节点可以同时广播数据，导致网络拥塞和带宽浪费的问题十分棘手。
（二）面向社交网络的预测路由
社交网络预测路由是一种基于社交网络理论的数据转发方法。该方法依靠认知节点间的社交联系进行数据转发，通信节点在收到数据包后，利用已知的相遇历史，从网络的“接触预测”中选取适合的节点进行数据转发。该方法的优点是可以减少数据转发的冗余，提高了数据传输的效率。但是该方法需要先进行社交网络的分析和预测，准确率会受到社交网络预测算法的影响。
（三）信息扩散算法
信息扩散算法是MONs中最先进的数据转发机制之一，它能够利用动态网络拓扑结构，并根据节点之间的相遇接触状态和历史路径，及时获取网络层拓扑结构信息直接将数据分散到本地节点。信息扩散算法针对过去在面向联系的路由中面临的广播风暴问题提供了解决方案。以模拟的信息扩散算法为例，其具体实现是沿着遇到的节点“向外”广播，收到数据包的节点则立刻沿着数据包到达的其他节点继续广播。当节点离开传输范围后，避免广播缓存污染的现象，数据包需要根据广播的路径倒序从下一跳的网络中向上转发。
二、MONs中的内容缓存策略
在MONs中，由于节点之间的网络连接时不稳定的，节点间信息传输存在不确定因素，增加内容缓存机制可以有效提高数据的传输效率，同时也可以降低网络延迟。
（一）缓存置换策略
目前MONs中采用的内容缓存置换策略主要有低优先级置换策略和LFU缓存策略。这两种置换策略的主要思想都是通过设定置换某些缓存内容的规则，来降低网络拥堵，提高数据传递效率。
（二）缓存存储策略
MONs中的内容缓存存储策略主要有固定大小缓存、自适应大小缓存和自适应深度缓存。在这些策略中，自适应深度缓存最为灵活，能够根据不同节点的本地存储能力，智能地确定每个节点可以缓存多深和多广的数据。
三、研究总结
在MONs中，数据转发机制和内容缓存策略对于网络性能的提升至关重要。当前MONs中常用的数据转发机制有随机选择、面向社交网络的预测路由和信息扩散算法。而MONs中的内容缓存策略主要有缓存置换策略和缓存存储策略。随着MONs技术的不断发展，未来我们将进一步深入探究上述机制和策略的优化方法，来持续提高MONs的传输效率。