作者：刘琳岚,张江,舒坚,郭凯,孟令冲 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机研究与发展》2017年第09期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJFYZ2017090160 DOC编号：DOCJFYZ2017090169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提前获知或预测网络的关键节点，便可根据关键节点的相关信息对网络进行优化，当网络瘫痪时，可第一时间排查关键节点，减少网络维护时间和成本.现有静态无线传感器网络关键节点预测方法，不适用于机会传感器网络(opportunistic sensor networks，OSNs).针对机会传感器网络结构动态变化、消息传输时延高的特点，分析多区域机会传感器网络分层结构的消息传输过程，定义阶段贡献度反映Ferry节点在消息传输过程中的贡献程度，定义区域贡献度反映Ferry节点对区域的贡献程度.在此基础上，以Ferry节点在网络中的综合贡献度作为判断关键节点的依据，提出基于多属性决策中理想点法(technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)的关键节点预测方法.实验结果表明：采用改进TOPSIS算法能够获得更高的预测精度；搭建了实验床以进一步验证提出的预测方法，结果表明，采用改进TOPSIS算法的预测精度更高。

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