ABSTRACT Neighbor upptäckt var ursprungligen tänkt som ett sätt att hantera energifrågor vid utplacering, där det huvudsakliga målet var att få information om nätverk topologi för efterföljande kommunikation. Ändå har det under de senaste åren stått inför nya utmaningar på grund av införandet av rörlighet av noder över statiska nätverk som främst orsakas av opportunistisk närvaro av noder i ett sådant scenario. Fokus för upptäckten har därför flyttats till mer utmanande miljöer, där konnektivitetsmöjligheter måste utnyttjas för att nå kommunikation. I själva verket har upptäckten traditionellt varit fokuserad på kompromisser mellan energi och latens för att nå en överlappning av kommunikationstider mellan angränsande noder. Med införandet av opportunistiska nätverk, granne upptäckt har istället inriktat sig på den mer utmanande problemet med att förvärva kunskap om mönster av möten mellan noder. Många Internet of Things-tillämpningar (t.ex. smarta städer) kan i själva verket dra nytta av sådana upptäckter, eftersom end-to-end-vägar kanske inte finns direkt mellan källor och sänkor av data, vilket kräver upptäckt och utnyttjande av sällsynta och korta konnektivitetsmöjligheter för att förmedla data. Även om många av de äldre upptäckterna fortfarande är giltiga, är de inte helt utformade för att utnyttja egenskaperna hos dessa nya utmanande scenarier. En ny inriktning inom forskningen är därför att lära sig och utnyttja kunskap om rörlighetsmönster för att förbättra effektiviteten i upptäcktsprocessen. I detta dokument presenteras en ny klassificering och taxonomi med tonvikt på de senaste protokollen och framstegen på detta område, vilket sammanfattar frågor och sätt för potentiella förbättringar. Som vi kommer att visa, kunskapsintegration i processen för granne upptäckt leder till en mer effektiv schemaläggning av resurser när kontakter förväntas, vilket möjliggör snabbare upptäckt, samtidigt som möjliggör energibesparingar när sådana kontakter inte förväntas. INDEX TERMS Grannen upptäckt, opportunistiska nätverk, Internet of Things, rörlighet, kunskap.
Författarna till REF presenterade en klassificering och en taxonomi av granne upptäckt protokoll om IoT-scenarier, vars främsta mål var att utnyttja sin kunskap om rörlighet mönster för att förbättra effektiviteten i upptäcktsprocessen.
Neighbor Discovery for Opportunistic Networking in Internet of Things Scenarios: A Survey
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}