Сочинение на тему Управляемая данными генерация пространственно-временных процедур мобильности человека
- Опубликовано: 05.10.2020
- Предмет: Здоровье, Информационная наука, социология
- Темы: Анализ данных, Лекарство, связь, Современные технологии, Цифровая связь
Введение
В последние годы число мобильных устройств растет, следовательно, страдает парадигма использования данных. В результате трафик мобильной передачи данных значительно вырос. Связь между устройствами была рекомендована как дополнение к традиционным сетям. Общая идея заключается в том, чтобы обеспечить прямую связь между устройствами, которым требуется связь друг с другом, совместно размещенными в пространстве и времени, вместо передачи трафика через инфраструктуру сотовой сети. Эти сети не нуждаются в появлении инфраструктуры в последовательной работе. Это не означает, что их работу следует рассматривать изолированно. Оппортунистические сети расширили многие возможности в последние годы из-за увеличения смартфонов и расширенных возможностей общения. Этот класс сетей подходит для повышения потенциала сети и для совместного использования временного и локализованного контента. Когда сотовые сети подвергаются сильному влиянию, OppNets может перегрузить трафик из сотовых сетей на одно устройство. Когда происходят стихийные бедствия, террористические атаки или государственная цензура, OppNets могут играть важную роль в сценариях коммуникации, где сетевая инфраструктура недоступна. Преимущественные характеристики OppNets недостаточны, чтобы гарантировать успешность состояния связи в текущем или будущем решении для беспроводных сетей. Основная цель этого исследования состоит в том, чтобы определить, какие факторы могут превратить оппортунистическое общение в реалистичное.
Постановка проблемы
Основой мобильности в оппортунистических сетях является мобильность человека. Фактически, люди полностью влияют на мобильность узлов, поскольку люди носят мобильные устройства. Многие модели мобильности человека основаны на случайности, например, как полет Леви и CTRW. Несмотря на то, что исследователи считают, что поведение человека не случайно и не в состоянии показать основные черты человеческой мобильности. Многочисленные исследования были проведены на количественных пространственно-временных закономерностях, которые характеризуют мобильность человека. Согласно базовым исследованиям, геологоразведочные работы и возвратная мобильность могут близко имитировать модели человека. Они признают, что человеческая мобильность определяется большой неоднородностью схем перемещения, например, распределением тяжелого хвоста в пути и конкретным расстоянием, пройденным людьми. Согласно базовым исследованиям, геологоразведочные работы и мобильность с преимущественным возвратом (EPR) могут близко имитировать человеческие модели. Несмотря на то, что модели мобильности, такие как EPR, просты в разработке и использовании при моделировании, часто они не в состоянии показать природу мобильности в OppNets.
На сегодняшний день были созданы и разработаны различные модели мобильности, и каждая из них пытается сконцентрироваться на одном или нескольких параметрах мобильности. Идеальные условия для оппортунистических сетей – интеграция реалистичных моделей человеческой мобильности с моделью мобильности, основанной на контактах с сообществом. Время паузы, которое часто пропускалось, является еще одним критическим параметром мобильности. Этот параметр может напрямую влиять на время между контактами (ICT) и может быть большим, тихим и вызывать помехи в OppNets. Человеческая мобильность и ее внутренние особенности должны стать основой алгоритма маршрутизации. Перед представлением нового алгоритма маршрутизации фундаментальный статистический анализ должен выполнить правильную модель мобильности или ансамблевые параметры мобильности из трассировок мобильности. В этом исследовании мы попытаемся восполнить этот пробел и предложить алгоритм генеративной траектории, который выполняет синтетический индивидуальный паттерн, способный улавливать как реалистическую гетерогенность человеческой мобильности, так и контакты в сообществе. Далее мы более подробно представим основные вопросы в каждой из этих областей и проиллюстрируем общее описание вклада.
Цели и подход исследования
Во-первых, нам нужно понять параметры, которые влияют на производительность OppNets, затем приступить к созданию решений для поддержки оппортунистического общения. По этой причине исследование делится на две разные части. Сначала мы исследуем влияние человеческой мобильности на оппортунистическое общение. Эта часть предназначена для разработки и оценки правильного протокола для оппортунистической коммуникации с пространственно-временной точки зрения. Далее мы представим дополнительное решение для уменьшения задержки на конечных устройствах и предложим дополнительный алгоритм для аспекта сообщества.
Мобильность человека
Мобильность человека считается наиболее важной причиной передачи данных. Коммуникационные возможности были связаны с движением узлов, интерес к достижению мобильности стал реалистичным и точным. Модель мобильности Леви была первой моделью мобильности, введенной в исследовательское сообщество OppNets, и, как таковая, широко использовалась в фундаментальном анализе оппортунистических систем связи благодаря своей элегантности и управляемости. Из-за случайного характера этой модели, найденный результат приводит к нереальным результатам и нефункциональным. Более того, в условиях воссоздания природы подвижности человека было нереалистичным предположение, что люди двигаются случайным образом. Выдающийся EPR основан на отдельной модели, можно выбрать два состояния:
- Исследование: предположение о случайных моделях заключалось в том, что текущее местоположение не зависит от предыдущих местоположений. Исследователи показали, что тенденция исследовать дополнительные места со временем уменьшается. Исследование – это процесс случайного блуждания с усеченным степенным распределением размера скачка.
- Льготное возвращение. Люди предпочитают возвращаться в места, которые они часто посещали в прошлом. Начиная в момент времени t из конфигурации, показанной на левой панели, указывая, что пользователь посещал ранее S = 4 местоположения с частотой fi, которая пропорциональна размеру окружностей, нарисованных в каждом месте, в момент времени t + Dt (с Dt, извлеченным из P (Dt) распределение с хвостом жира) пользователь может (i) исследовать (верхняя панель): посетить новое местоположение на расстоянии Dr от его текущего местоположения, где Dr выбран из распределения P (Dr) с хвостом жира, или (ii) Преференциальный возврат (нижняя панель): возврат в ранее посещенное место с вероятностью Pret = 1− rS − g, где следующее местоположение будет выбрано с вероятностью pi = fi.
Модель EPR была разработана в различных аспектах, например, путем добавления информации о регентстве о посещениях местоположения во время этапа предпочтительного возврата или добавления этапа предпочтительного исследования для оценки совокупного предпочтения для местоположений4.2. Стоит упомянуть, что, хотя ЭПР был в состоянии точно представить неоднородность моделей мобильности, но эта модель не может отражать реалистичные временные модели человеческого движения. По сути, мобильность – это сложное поведение и моделирование человеческой мобильности, основанное на воздействии населения на отдельные движения человека. В реалистичной модели люди могут постоянно перемещаться на большие расстояния, увеличивая общее значение rg в каждом прыжке. Для улучшения этого ограничения исследователи предлагают модель d-EPR, в которой индивидуум выбирает новое местоположение на основе как расстояния от текущего положения, так и релевантности, измеряемой как общее количество вызовов, сделанных всеми лицами из этого местоположения с использованием гравитационной модели. , Существует значительная корреляция между общим значением rg и расстоянием между наиболее посещаемыми местами.
Из всех методов ведения журнала журнал пули является самым простым, но с наибольшей путаницей. Возможно, вы видели журнал пули раньше и думали, что вы можете
Несмотря на то, что в клинических условиях много раз наблюдали преимущества эффекта плацебо у пациентов, внимательно изучая пациентов, проходящих лечение от болезни Паркинсона, лечения боли
На прошлой неделе я наблюдал двух клиентов, которые страдали от общих психических расстройств, хотя развитие состояния было очень различным, особенно из-за существующих различий в социальной