专利名称：：一种适用于障碍物环境下移动自组网的马尔可夫移动模型的制作方法
技术领域：
：本发明属于移动通信
技术领域：
，涉及到利用马尔可夫过程对节点移动进行建模的方法。给出了两种不同的构建移动模型的方法，能够根据不同的障碍物环境，调节节点的运动方式。
背景技术：
：移动模型试图模拟网络的实际情况，移动节点的速度和方向要能真实的反映节点的运动情况。为此，研究人员提出了许多不同类型的移动自组网(Adhoc网络)移动模型。每种移动模型都有各自的特点和应用范围。路由协议的性能受到移动模型的影响，因此，应该根据网络的实际情况选取已有的或者设计新的、更符合实际环境的移动模型，这样有利于对Adhoc网络协议的准确地研究和评价。现阶段移动模型的研究主要存在以下两方面的问题(l)移动模型适用环境的局限性。现有的移动模型适用环境有局限性，例如入备用节点的移动模型适用于障碍物环境(障碍物移动自组网中基于连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.)，曼哈顿移动模型主要适用于移动终端在棋盘式街道上的移动情形(移动模型对移动自组网路由协议性能影响的系统分析框架，F.Bai，N.Sadagopan，andA.Helmy，"IMPORTANT:AFrameworktoSystematicallyAnalyzetheImpactofMobilityonPerformanceofRoutingProtocolsofAdHocNetworks,，，inProc.IEEEINF0C0M，SunFrancisco,USA，2003，pp.825-835.)，参考点组移动模型，每个组需要有一个参考点，群组移动的路径由参加点决定(移动自组网的组移动模型，X.Y.Hong，M.Gerla，G.Y.Pei，andCH.CH.Chiang,"AGroupMobilityModelforAdHocWirelessNetworks，，，inProc.ACMInternationalWorkshoponModeling,AnalysisandSimulationofWirelessandMobileSystems,Washington,USA，1999，pp.53-60.)。(2)节点运动方式的问题。大多数移动模型中节点的运动方式是随机的，节点随机选取运动参数，不能规定节点的运动轨迹(随机方向模型的性能，P.Nain，D.Towslev，B.Y.Liu，andZ.Liu，"PropertiesofRandomDirectionModels,，，inProc.INF0C0M，Miami,Florida,USA，2005，pp.1897-1907.)。对于节点运动进行限制的移动模型，例如曼哈顿移动模型，该移动模式具有较高的时空独立性，但仍然是一种受到移动线路局限的节点移动方式。
发明内容本发明要解决的技术问题是提供一种模拟真实环境下Adhoc网络中节点运动的方法，利用状态转移矩阵确定节点的运动情况。本发明的技术方案如下通过障碍物的表示、节点状态标识、运动模式设定和状态转移矩阵的设定给出了障碍物环境下的马尔可夫(Markov)移动模型。给出了两种设定状态转移矩阵的方法带方向约束的方法，无方向约束的方法。分别针对障碍物环境和不存在障碍物的环境，分析了状态转移矩阵对节点运动的影响，选取不同的状态转移矩阵，可以满足在一个网络环境中存在多种运动形式节点的需求。同时可以根据具体网络环境，调节节点的运动情况。该方法包括四个主要部分障碍物的表示、节点状态标识、运动模式设定、设计状态转移矩阵。本发明的具体步骤如下(1)障碍物的表示障碍物的阻碍性表示障碍物对节点运动的影响，其中规定阻碍性G{0，1}。利用障碍物的透明度来表示障碍物对网络通信的影响，其中规定透明度G[O，l]。对本模型中的障碍物有如下规定障碍物的形状为线形，阻碍性=1and透明度=0或者阻碍性=1and透明度二1。[OOM](2)节点状态标识模型中，每个节点是独立的终端，不会影响其他节点的运动。每个节点下一时刻的位置只与当前的位置有关，而与之前其他时刻的位置无关。因此，利用离散时间马尔可夫链分别表示节点x坐标和y坐标的变化。x坐标和y坐标的变化是两个独立的过程，其状态空间均为S，S={_e，_e+l，L，_1，0，1，L，e_l，e}。每个节点都有一组状态标识sx(a，b)和sy(a，b)，用sx(a，b)和sy(a，b)表示节点当前时刻的运动状态。利用s,(a，b)(或者Sy(a，b))可以得出下一时刻节点的x坐标(或者y坐标)。其中aGD，bGV。D={_1，0，1}表示节点运动方向，l表示沿着相同方向运动，-1表示向相反方向运动，O表示节点位置不改变。V={1，2，L，e}表示节点运动快慢，0表示停止运动，e表示按照速度基值的e倍运动，其中eGZ+。节点的状态也可以表示为s(ix，iy)，简称s;其中，ix=sx(a)Xsx(b)，iy=Sy(a)XSy(b)，ix，iyGS。S中共有26+1个元素，因此，坐标x(或者y)方向上有2e+l种运动状态。利用状态标识来决定节点的运动。给定一个固定的时间单位t，t为节点状态的保持时间，t称为状态稳定时间。经过t，每个节点状态标识更新一次。节点u当前时刻坐标x和y的状态标识分别为sx(a，b)和Sy(a，b)，经过时间t，坐标x和y的状态分别为sx(a'，b')和Sy(a，'b')。u运动方向改变的概率为Pd(a,a,)，运动速度改变的概率为Pv(b,b,)。u当前时刻坐标x(或者y)状态i=aXb，经过t，坐标x(或者y)的状态为j=a'Xb'，p(i,j)表示由i转移到j的概率，其中iGS，jGS。状态转移矩阵为P。(3)运动模式设定节点当前位置的坐标为(x，y)，当前状态标识为sx(a，b)和Sy(a，b)。1秒后节点坐标为(x'，y')。利用公式(1)可以得到(x'，y')。x'=x+sx(a)Xsx(b)Xc障碍物不影响节点的运动障碍物阻碍节点的运动透明度=乂1障碍物完全阻碍信号传输(0,1)部分通信信号可以通过障碍物0障碍物对通信信号的传输没有任何影响公式(1)y'=y+sy(a)Xsy(b)Xc其中，c是一个常量，是节点移动速度的基值。sx(b)(或者Sy(b))和c共同决定了节点在x方向上(或者y方向上)的运动速度。节点在运动过程中与障碍物相遇，规定节点与障碍物发生类似于镜面反射的弹性碰撞。(4)设计状态转移矩阵，得到马尔可夫移动模型。状态转移矩阵决定了节点的运动特性。在不同的状态转移矩阵下，节点具有不同的运动特点。根据实际情况修改状态转移矩阵中的参数，可以获得适用于障碍物环境下的Markov移动模型。节点u当前时刻状态标识为sx(a，b)和sy(a，b)，经过时间t，状态为sx(a'，b')和sy(a'，b')，这表示节点沿坐标轴方向(x或y)的速度由基值c的b倍转移到c的b'倍，节点沿坐标轴方向(x或y)的运动方向由a变为a'。u当前时刻状态i=aXb，t时间后的状态为j二a'Xb'，其中i，jGS，a，a'GD，b，b'GV。坐标x和坐标y的状态转移矩阵的设定方法相同，因此，下面只分析节点在x方向上的位置变化。下面，给出2种不同的概率转移的规定方法。针对带方向约束的方法和无方向约束的方法，分别给出Pd和Pv，然后利用公式，得到节点的状态转移概率矩阵P。根据节点实际运动情况的不同，可以选取不同的P。①方法1:带方向约束的方法在带方向约束的方法中，节点运动方向的状态转移如图l所示。D={_1，0，1}，其中状态1表示向坐标轴正方向移动，0表示原地不动，-1表示向坐标轴负方向移动。通过图l，得到节点方向的状态转移矩阵Pd。—1-《g06=p1-2pp0<1-<7从Pd中可以看出当前时刻静止不动的节点，可以向任何方向运动或者保持静止；而运动的节点只能选择向相同方向运动或者停止运动。通过调整P，q值，可以控制节点的运动情况，其中，pe，qG[O，l]。带方向约束的方法中节点运动轨迹的方向性很强，适用于模拟很少改变运动方向的移动终端。在障碍物环境下，节点易于绕过障碍物。节点的速度状态的改变是一个Markov过程，如图2所示。图2中Markov链的速度概率转移矩阵，可由下面给出的过程计算得出。我们有如下规定从当前状态转移到其右边所有状态概率的加和为m(公式2)，从当前状态转移到其左边所有状态概率的加和也为m(公式3);因此，除了状态(0)和(e)，节点状态不改变的概率为(l-2m)，如公式(4)所示。状态(0)和(e)，与其他状态不同。对于状态(O)，其他所有状态都位于其右边，从公式(2)可得其转移到其他状态的概率加和为m，因此，状态保持不变的概率为(l-m)，见公式(5)。同理，状态(e)转移到其他状态的概率加和为m，状态保持不变的概率为(l-m)。利用公式(6)和公式(7)可以得到节点由状态b转移到状态b'的概率。从而得到节点的速度概率转移矩阵Pv。我们规定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的状态转移概率'转移矩阵Pa。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>因此，利用Pd和Pv可以得到状态<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>②方法2:无方向约束的方法在无方向约束的方法中，节点运动方向的改变如图3所示，运动的节点可以直接向相反方向移动。通过图3，得到节点方向的状态转移矩阵Pd。该方法的速度转移概率矩阵与带方向约束的方法的相同。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>状态转移矩阵决定了节点的运动特点。同理，可以得到该方法中节点的状态转移矩阵Pb。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>本发明的效果和益处是能够模拟真实环境下节点的运动情况，适用于多种障碍物环境。利用状态转移矩阵描述节点的运动情况，通过调整状态转移矩阵中的参数，获得具有不同特点的运动情况。附图1是带限制的节点运动方向状态转移示意图。附图2是速度状态转移示意图附图3是节点运动方向的状态转移示意图。附图4(a)是状态转移矩阵为Pal时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图4(b)是状态转移矩阵为Pal时阻碍性=land透明度=1环境下节点运动轨迹的示意图。附图5(a)是状态转移矩阵为Pa2时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图5(b)是状态转移矩阵为P^时阻碍性二1and透明度二l环境下节点运动轨迹的示意图。附图6(a)是状态转移矩阵为Pa3时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图6(b)是状态转移矩阵为P^时阻碍性二1and透明度二l环境下节点运动轨迹的示意图。附图7(a)是状态转移矩阵为Pa4时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图7(b)是状态转移矩阵为P^时阻碍性二1and透明度二l环境下节点运动轨迹的示意图。附图8(a)是状态转移矩阵为Pbl时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图8(b)是状态转移矩阵为P^时阻碍性二1and透明度二l环境下节点运动轨迹的示意图。附图9(a)是状态转移矩阵为Pb2时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图9(b)是状态转移矩阵为^2时阻碍性=1and透明度二l环境下节点运动轨迹的示意图。附图10(a)是状态转移矩阵为Pb3时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图10(b)是状态转移矩阵为Pb3时阻碍性=1and透明度=1环境下节点运动轨迹的示意图。附图11(a)是状态转移矩阵为Pb4时无障碍物环境下节点运动轨迹的示意图。附图11(b)是状态转移矩阵为Pb4时阻碍性=1and透明度=1环境下节点运动轨迹的示意图。附图12(a)是在无障碍物环境下移动模型对AODV协议转发率影响的示意图。附图12(b)是在阻碍性=1and透明度=0环境下移动模型对A0DV协议转发率影响的示意图。附图12(c)是在阻碍性=1and透明度=1环境下移动模型对A0DV协议转发率影响的示意图。附图13(a)是在无障碍物环境下移动模型对DSDV协议转发率影响的示意图。附图13(b)是在阻碍性=1and透明度=0环境下移动模型对DSDV协议转发率影响的示意图。附图13(c)是在阻碍性=1and透明度=1环境下移动模型对DSDV协议转发率影响的示意图。具体实施例方式以下结合技术方案和附图详细说明本发明的实施例。先给出不同参数下节点的运动情况。然后，针对这3种网络环境不存在障碍物、障碍物阻碍节点运动但不影响信号传输和障碍物阻碍节点运动并且影响信号传输。选取随机路点运动模型(randomwaypointmodel,RWP)和通用个体马尔可夫移动模型(genericindividualmarkovianmobilitymodel,GI匪)与本发明提出的模型进行比较分析。下面给定四组参数(见表l)，仿真分析Pa对节点运动的影响。表1<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>当Pa=Pal时，节点运动与障碍物相遇，然后改变运动方向。运动有以下特点运动过程中经常改变运动方向，可以向各个方向运动(见图4)。当Pa二P^时，节点的运动轨迹如图5所示，在大部分时间内节点运动较快，可以向各个方向运动。gPa=Pa3W，P(0，0)=0.9，运动的节点停止运动的概率是P(i，0)=0.2，其中1G{1，2，3，4，-1，-2，-3，-4}。该种参数设置，节点维持原状态的概率较大。因此，静止的节点易于保持静止不动，运动的节点易于继续运动(见图6)。当Pa二P^时，运动的节点停止运动的概率是P(i，0)=0.05，其中iG{1，2，3，4，-1，-2，-3，-4}，节点不易于从运动状态转化到状态0，即停止运动。由于运动的节点停止运动后才能向相反方向运动，因此，运动过程中节点不易于改变运动方向(如图7所示)。当节点与障碍物相遇后，由于碰撞后节点状态不改变，因此沿着障碍物运动的概率较大，如图7(b)所示。方法2与方法1显著不同点是节点可以直接改变运动方向。下面给定四组参数(见表2)，仿真分析Pb对节点运动的影响。表2<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>当Pb=Pbl时，节点的运动轨迹如图8所示。节点经常改变运动方向，运动轨迹杂乱。当Pb=Pb2时，节点的运动轨迹如图9所示，节点运动特点是运动过程中方向性很强，当遇到障碍物时，沿着障碍物运动。当Pb二Pb3时，节点的运动轨迹如图10所示。图10(a)中运动过程中经常停留，运动方向很少改变，在相对长的一段时间内保持运动方向不变，经常沿着水平或者竖直方向运动。遇到障碍物后，沿着障碍物运动(见图10(b))。当&=PM时，运动过程中，节点很少改变运动方向。与障碍物相遇后，沿着障碍物运动(见图ll)。在网络模拟器-2(NetworkSimulator-2，NS-2)仿真平台下进行性能比较分析。设置参数50个节点随机分布在500米X700米的网络区域内，节点的通信半径相同，均为100米。RWP模型，最小速度Vmin=0米/秒，最大速度Vmax=8米/秒，停留时间是0秒。GI匪模型中参数设置m=0.4，b=2，e=4。带方向约束的方法中个参数取值p=0.4，q=0.3，m=0.4，e=4，c二2，节点的初始状态为sx(0，0)和sy(0，0)，状态转移矩阵Pa如下所示<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>无方向约束的方法中参数设置如下p=0.4，q=0.3，q'=0.2，m=0.4，e=4，c=2，节点的初始状态为sx(0，0)和Sy(O，O)，状态转移矩阵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网纟各按需足巨离矢量协、i义(AdhocOn—DemandDistanceVector,A0DV)的转发率随仿真时间的变化趋势，如图12所示。在无障碍物环境下，在开始的一段仿真时间内，利用方法2构造状态转移矩阵得到的模型下转发率出现最高值。当A0DV稳定运行后，GI匪的转发率最高，其次是用方法2构建的模型，用方法1得到的模型和RWP转发率较低。在阻碍性=1and透明度二0环境下，本发明提出的方法2的转发率最高，其次是方法l，GI匪的转发率显著降低。因此，在阻碍性=1and透明度二O环境下，按照本文提出的状态转移矩阵运动的节点，使用AODV进行路由，能够得到较高的转发率。在阻碍性=1and透明度=1环境下，与其他模型相比，方法2仍然具有较高的转发率，GI匪的转发率最低。可见，方法2模型实用性较强，在多种网络环境中，均能得到较高的转发率。目的节点序列足巨离矢量协、i义(Destination—SequencedDistanceVector,DSDV)协议的转发率随仿真时间的变化趋势，如图13所示。在无障碍物环境下(见图13(a))，仿真时间前50秒内，方法1模型下的转发率最高，50秒后，方法2的转发率最高，其次是方法1。RWP的转发率一直最低。在阻碍性=1and透明度二O环境下，使用不同移动模型，DSDV协议的转发率如图14(b)所示。转发率的随仿真时间的变化趋势与图13(a)几乎相同，转发率数值变化也较少。可见，只阻碍节点运动并不影响通信的障碍物，对DSDV协议的转发率影响较少。如图13(c)所示，在阻碍性=1and透明度二l环境下，与其他模型相比，方法2仍然具有较高的转发率，其次是方法1，RWP的转发率最低。可见，本文提出的模型实用性较强，在多种网络环境中，均能得到较高的转发率。权利要求一种适用于障碍物环境下移动自组网的马尔可夫移动模型，其特征在于如下步骤(1)障碍物的表示障碍物的形状为线形，阻碍性＝1and透明度＝0或者阻碍性＝1and透明度＝1；其中(2)节点状态标识每个节点都有一组状态标识sx(a，b)和sy(a，b)，用sx(a，b)和sy(a，b)表示节点当前时刻的运动状态；利用sx(a，b)(或者sy(a，b))可以得出下一时刻节点的x坐标(或者y坐标)；其中a∈D，b∈V；D＝{-1，0，1}表示节点运动方向，1表示沿着相同方向运动，-1表示向相反方向运动，0表示节点位置不改变；V＝{1，2，L，e}表示节点运动快慢，0表示停止运动，e表示按照速度基值的e倍运动，其中e∈Z+；(3)运动模式设定节点当前位置的坐标为(x，y)，1秒后节点坐标为(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是一个常量，是节点移动速度的基值；节点在运动过程中与障碍物相遇，规定节点与障碍物发生类似于镜面反射的弹性碰撞；(4)设计状态转移矩阵给出2种不同的状态转移矩阵设计方法带方向约束的方法和无方向约束的方法；①方法1带方向约束的方法在该方法中节点方向的状态转移矩阵为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>通过调整p，q值，可以控制节点的运动情况，其中，p∈，q∈；马尔可夫链的速度概率转移矩阵，可由下面的公式计算得出；我们规定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]到状态转移矩阵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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技术领域：
，公开了一种适用于障碍物环境下移动自组网的马尔可夫移动模型的设计方法。其特征在于移动模型的构建过程首先给出了障碍物阻碍性和透明性的概念，针对障碍物阻碍节点运动并不影响通信和阻碍节点运动并阻断信号传输两种情况进行分析；然后利用离散时间马尔可夫链表示节点运动情况，同时利用状态标识获得节点位置信息。最后给出了两种状态转移矩阵的设定方法。在不同的状态转移矩阵下，节点具有不同的运动特点。本发明的效果和益处是能够模拟真实环境下节点的运动情况，适用于多种障碍物环境。利用状态转移矩阵描述节点的运动情况，通过调整状态转移矩阵中的参数，获得具有不同特点的运动情况。文档编号H04W16/18GK101795460SQ200910248859公开日2010年8月4日申请日期2009年12月23日优先权日2009年12月23日发明者佟宁,吴迪,王秀坤申请人:大连理工大学