基于zrp移动自组网服务发现模型的研究

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1、万方数据AResearchonServiceDiscoveryModelforMobileAdHocNetworksBasedonZRPTypeofDegree△殳垦监堡i曼旦鱼缸星曼Candidate翌竖曼nXi=Li廷gSupervisorandRank渔!培Qi塾g￡!Q鱼墨墨Q!School￡Q班p巫曼￡S曼i星坠坌壁垒坠亟基ngi堕曼曼￡Program￡Q塑p进曼!墨Ql纽垒￡曼垦塾鱼!h曼Q￡YSpecialization￡Q垫臻坠鲤!奠曼±塑Q出垒堕亟旦i§丝i照巫皇亟SY墨l星匹．UniversityH坠塾垒坠堕

2、塾iY璺!墨i!YQ￡S坌i曼塾曼曼鱼壁殳h!垃iQgY万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：土李纷日期：影形夕年6月b／日作者签名：2善纷日期：∥峰易月b／日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部

3、门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：工李纷导师签名：日期：现矽年日期：Co年，6A。1日fA习黾万方数据摘要移动自组网(MobileAdhocNetworks，MANET)不依赖于任何基础设施的支持，可以随时随地动态部署。MANET作为普适计算和物联网的基础应用环境，因其具有分布式结构和组网灵活等特点，所以应用越来越广泛。如何及时有效地发现服务，

4、并利用网络中节点所提供的服务，是MANET应用的关键。传统的服务发现协议需要稳定基础结构的支持，当其直接应用于动态拓扑和资源受限的MANET时，会出现效率低下和广播风暴等问题。大多数专为MANET设计的应用层服务发现协议，在服务发现过程中需要网络层路由协议的支持，导致产生功能重叠的广播数据分组，造成数据冗余。针对此问题，我们提出了一种基于ZRP(ZoneRoutingProtoc01)的轻量级网络层服务发现模型(ZRP．basedServiceDiscoveryModelforMobileAdhocNetwork，ZSDMAN)

5、，简称基于ZRP的移动自组网服务发现模型。首先，该模型将服务发现与路由发现结合设计，并在该模型中引入了区域半径调节算法，因此该模型无需预先设置节点区域半径值，且各节点区域半径值可以不同。其次，依据ZRP混合路由机制的特点，在节点区域内采用push服务通告机制，以完成区域内服务信息的通告，且服务通告消息只在节点区域内被转发，可以避免服务通告消息泛洪整个网络；在节点区域外采用pull服务发现机制，以实现区域外节点服务信息的查找，且服务查询消息的传递采用边界广播协议来实现，可以避免传统服务发现协议采用泛洪广播策略而产生的大量无效广播数

6、据分组。最后，我们利用NS．2网络仿真器进行仿真，验证ZSDMAN的有效性，并分析了控制开销和服务查询时延这两个重要的指标。实验结果表明。ZSDMAN可以有效地降低控制开销，在一定程度减少了服务查询时延。关键词：移动自组网：服务发现协议；ZRP；区域半径调节算法万方数据ABSTRACTMobileAdhocNetworks(MANET)canberandomlydeployedatanytimeandanywhere，withoutrelyingonanyexistinginfrastructure．Asfundamentala

7、pplicationenvironmentofPervasiveComputingandTheInternetofThings，MANEThasthecharacteristicsofthedistributedstructureandtheflexibilityofnetworking．SOitsapplicationisbecomingmoreandmorewidely．T11ekeyproblemofitsapplicationishowtoefficientlydiscoverservicesintimeanduseth

8、eservicesprovidedbythenetworknodes．Traditionalservicediscoveryprotocolsrequireastableinfrastructure．Whentheseprotocolsaredirectlyus