利用 Poisson 和 Pareto 模型比较移动自组网中移动节点到达模式的影响

移动自组网 (MANETs) 是由移动站或移动节点 (MNs) 组成的动态网络。移动性模型是许多领域的热点话题，例如协议评估、网络性能分析等。如果要构建准确的移动性模型，如何模拟 MNs 的移动性是我们需要考虑的问题。当新节点可以加入而其他节点可以离开网络时，拓扑结构是动态的。具体而言，移动自组网由随机放置在一条线（不一定是直线）上的节点集合组成。移动自组网确实出现在许多现实世界的网络应用中，例如城市环境中沿高速公路构建的车载移动自组网，或特定位置的人群。移动自组网中的移动节点通常是笔记本电脑、个人数字助理或移动电话。本文介绍了通过 Matrix lab 软件仿真进行的比较结果。该研究调查了移动性预测模型对给定区域内移动节点参数（如到达率和移动节点数量）的影响，使用了 Pareto 分布和 Poisson 分布。结果表明，移动节点到达率可能会影响某地的移动节点群体数量（作为较大数量）。与 Poisson 分布相比，Pareto 分布更能反映移动自组网的移动性建模。