移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法及系统，包括：引入二维随机游走模型，在每个时间间隔中，通过改变步数N来模拟节点的运动速度；通过分析两个极端模型得到重返时间模型，所述两个极端模型包括：步数N和广播半径r同时取低区间值或高区间值时的网络；综合考虑能耗和数据的时效性，计算得到最优等待时间，脱离节点在所述最优等待时间内等待来自网络的主节点的连接请求并重建连接，在超过所述最优等待时间后，脱离节点直接向基站发送数据。本发明专利技术综合考虑了能量消耗和数据的时效性，优化海洋监测动态环境中脱离网络的节点在直接发送数据之前的最优等待时间，兼顾了能量消耗和数据的时效性。

Optimal decision method and system for waiting time of detached nodes in Mobile Ad Hoc Networks

【技术实现步骤摘要】
移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法及系统
本专利技术涉及通信
，具体地，涉及移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法及系统。
技术介绍
海洋的实时观测一直是一个非常重要的研究课题。在这个场景下，各种传感器(节点)被广泛用于收集不同类型的海洋数据。收集的数据通常在传感器之间传送，并由一个或多个主节点收集，最终由门节点将所有数据发送到基站或卫星。然而，海洋环境的随机性始终是保证节点之间实现稳定通信的挑战。为了应对这种动态环境，使用移动自组织网络(MANET)来建立节点之间的连接是有效的。此外，延迟容忍网络(DTN)可以支持间歇性连接需求，这意味着每个节点可以临时保存收集的数据并等待节点进入网络并重建连接。海洋中节点的运动可以模拟为二维随机游走，可以在一定程度上代表不断变化的海洋条件。如果节点移出网络并重新进入，实际上有两种可能性。一个是节点返回原来的簇与原主节点通信，另一个是它可以与网络中的其他主节点建立连接。我们可以很容易地看到，对于不同数量的节点和不同的广播半径，这两种可能性对脱离节点重返网络时间的影响也会发生变化。因此，对于从网络脱离的节点，可以采取两种动作。第一个是节点可以直接将收集的数据发送到基站，但代价是消耗更多的能量。第二个是节点等待一段时间重新加入网络并将数据发送到主节点，这可能会影响数据的时效性。公开号为CN101489308B的专利公开了一种用于无线自组网流内竞争的主动等待传输方法，节点在成功发送数据报文后，即使仍有报文需要发送，也不立即开始对无线信道的竞争，而是通过等待主动的避让邻居节点和邻近节点，在当前正在发送的数据报文离开自己的干扰范围之后才开始发送下一个数据报文，在等待期间，节点切换到休眠状态。在动态的海洋环境中，每个脱离节点需要决定在直接发送数据之前应等待多长时间以平衡能耗和数据的及时性。因此，需要一种等待时间最优决策方法进行节点的控制。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法及系统。根据本专利技术提供的一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，包括：节点运动模型建立步骤：引入二维随机游走模型，在每个时间间隔中，通过改变步数N来模拟节点的运动速度；重返时间模型建立步骤：通过分析两个极端模型得到重返时间模型，所述两个极端模型包括：步数N和广播半径r同时取低区间值或高区间值时的网络；最优等待时间求解步骤：综合考虑能耗和数据的时效性，计算得到最优等待时间，脱离节点在所述最优等待时间内等待来自网络的主节点的连接请求并重建连接，在超过所述最优等待时间后，脱离节点直接向基站发送数据。优选地，步数N和广播半径r的关系为：Cov＝1-eax+b其中Cov表示网络的覆盖率，x代表步数N和广播半径r，a和b是模型参数。优选地，通过分析两个极端模型得到重返时间模型的方法包括计算两个极端模型的权重。优选地，数据的时效性符合指数衰减模型：Value＝Ae-at其中Value表示数据在时间为t的价值，A和a是模型参数，e为自然常数；数据的时效性为未在节点等待时间T内发送的所有数据价值的总和ValueT：优选地，综合考虑能耗和数据的时效性后，节点等待时间T的整个效用PT为：PT＝ValueT-ET其中，ET是节点等待时间T的能量消耗，节点等待时间T的效用期望E(PT)为：Valuei表示节点等待时间i的数据价值，PROBt＝i表示等待时间为i时脱离节点重返网络的概率，MT表示节点直接向基站发送数据的能量消耗。根据本专利技术提供的一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策系统，包括：节点运动模型建立模块：引入二维随机游走模型，在每个时间间隔中，通过改变步数N来模拟节点的运动速度；重返时间模型建立模块：通过分析两个极端模型得到重返时间模型，所述两个极端模型包括：步数N和广播半径r同时取低区间值或高区间值时的网络；最优等待时间求解模块：综合考虑能耗和数据的时效性，计算得到最优等待时间，脱离节点在所述最优等待时间内等待来自网络的主节点的连接请求并重建连接，在超过所述最优等待时间后，脱离节点直接向基站发送数据。优选地，步数N和广播半径r的关系为：Cov＝1一eax+b其中Cov表示网络的覆盖率，x代表步数N和广播半径r，a和b是模型参数。优选地，通过分析两个极端模型得到重返时间模型的方法包括计算两个极端模型的权重。优选地，数据的时效性符合指数衰减模型：Value＝Ae-at其中Value表示数据在时间为t的价值，A和a是模型参数，e为自然常数；数据的时效性为未在节点等待时间T内发送的所有数据价值的总和ValueT：优选地，综合考虑能耗和数据的时效性后，节点等待时间T的整个效用PT为：PT＝ValueT-ET其中，ET是节点等待时间T的能量消耗，节点等待时间T的效用期望E(PT)为：Valuei表示节点等待时间i的数据价值，PROBt＝i表示等待时间为i时脱离节点重返网络的概率，MT表示节点直接向基站发送数据的能量消耗。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术综合考虑了能量消耗和数据的时效性，优化海洋监测动态环境中脱离网络的节点在直接发送数据之前的最优等待时间，兼顾了能量消耗和数据的时效性。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术的工作流程图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。如图1所示，本专利技术提供的一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，包括：节点运动模型建立步骤：引入二维随机游走模型，在每个时间间隔中，通过改变步数N来模拟节点的运动速度；重返时间模型建立步骤：通过分析两个极端模型得到重返时间模型，所述两个极端模型包括：步数N和广播半径r同时取低区间值或高区间值时的网络；最优等待时间求解步骤：综合考虑能耗和数据的时效性，计算得到最优等待时间，脱离节点在所述最优等待时间内等待来自网络的主节点的连接请求并重建连接，在超过所述最优等待时间后，脱离节点直接向基站发送数据。为了模拟动态海洋环境中节点的运动，本专利技术引入了一个二维随机游走模型，通过改变参数来区分不同的海洋条件。该模型是，在每个时间间隔中，节点选择随机方向并向该方向移动一步。有两种方法可以模拟节点的运动速度。一种是改变步数N，另一种是改变每一步的长度l。在本专利技术中，采用改变步数来描述不同的运动速度。也就是说，每一步的长度l是不变的，但步数N可以改变。考虑影响节点速度的因素主要是海洋条件。当海洋条件剧烈时，波浪或风的方向可能更频繁地变化，并且力度更强，使得节点与平静状态相比以更短的时间移动相同的距离。本专利技术假设在一定的时间间隔内，节点经历一个完整的随机游走过程：移动N步骤，每步的长度为l，改变N可以更好地反映动态海洋环境中节点的不同运动速度。为了计算脱离节点重新连接网络的时间概率分布，本专利技术首先假设两个极端条件，即步数N和广播半径r都取低值或高值的两种极端网络。当N和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，其特征在于，包括：节点运动模型建立步骤：引入二维随机游走模型，在每个时间间隔中，通过改变步数N来模拟节点的运动速度；重返时间模型建立步骤：通过分析两个极端模型得到重返时间模型，所述两个极端模型包括：步数N和广播半径r同时取低区间值或高区间值时的网络；最优等待时间求解步骤：综合考虑能耗和数据的时效性，计算得到最优等待时间，脱离节点在所述最优等待时间内等待来自网络的主节点的连接请求并重建连接，在超过所述最优等待时间后，脱离节点直接向基站发送数据。

【技术特征摘要】
1.一种移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，其特征在于，包括：节点运动模型建立步骤：引入二维随机游走模型，在每个时间间隔中，通过改变步数N来模拟节点的运动速度；重返时间模型建立步骤：通过分析两个极端模型得到重返时间模型，所述两个极端模型包括：步数N和广播半径r同时取低区间值或高区间值时的网络；最优等待时间求解步骤：综合考虑能耗和数据的时效性，计算得到最优等待时间，脱离节点在所述最优等待时间内等待来自网络的主节点的连接请求并重建连接，在超过所述最优等待时间后，脱离节点直接向基站发送数据。2.根据权利要求1所述的移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，其特征在于，步数N和广播半径r的关系为：Cov＝1-eax+b其中Cov表示网络的覆盖率，x代表步数N和广播半径r，a和b是模型参数。3.根据权利要求1所述的移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，其特征在于，通过分析两个极端模型得到重返时间模型的方法包括计算两个极端模型的权重。4.根据权利要求1所述的移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，其特征在于，数据的时效性符合指数衰减模型：Value＝Ae-at其中Value表示数据在时间为t的价值，A和a是模型参数，e为自然常数；数据的时效性为未在节点等待时间T内发送的所有数据价值的总和ValueT：5.根据权利要求4所述的移动式自组网络中脱离节点等待时间最优决策方法，其特征在于，综合考虑能耗和数据的时效性后，节点等待时间T的整个效用PT为：PT＝ValueT-ET其中，ET是节点等待时间T的能量消耗，节点等待时间T的效用期望E(PT)为：Valuei表示节点等待时间i的数据价值，PROBt＝i表示等待时间为i时脱离节点重返网络的概率，MT表示节点直接向基站发送数据的能量消耗。...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱诗友，胡瀚文，曹健，薛广涛，李明禄，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31