Abstract-Spatio-temporal preferenser och möta statistik ger realistiska åtgärder för att förstå mobila användares beteende preferenser och överföringsmöjligheter i Delay Tolerant Networks (DTNs). Tidsberoende beteende och periodiska återkomster på specifika platser kan approxima framtida online-närvaro medan möter statistik kan hjälpa till att vidarebefordra routing beslut. Det är teoretiskt visat att sådana egenskaper kraftigt påverkar utförandet av routing protokoll. Därför förväntas rörlighetsmodeller som visar sådana egenskaper också visa identiska routingprestanda. Men vi argumenterar modeller trots att fånga dessa egenskaper avviker från deras förväntade routing prestanda. Vi använder realistiska spår för att validera denna observation på två mobilitetsmodeller. Våra empiriska resultat för epidemisk routing visar att dessa modeller till stor del skiljer sig (fördröjt 67% & nåbarhet 79%) från de observerade värdena. Detta i sin tur kräver två viktiga aktiviteter: i) Analog till routing, utforska strukturella egenskaper i global skala (ii) Designa nya mobilitetsmodeller som fångar dem.
Thakur m.fl. REF fann att resultaten av rörlighetsmodellerna inte är jämförbara med realistiska trender.
Analysis of Spatio-Temporal Preferences and Encounter Statistics for DTN Performance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}