CN111698752A - 通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法 - Google Patents

通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法 Download PDF

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CN111698752A CN202010524692.5A CN202010524692A CN111698752A CN 111698752 A CN111698752 A CN 111698752A CN 202010524692 A CN202010524692 A CN 202010524692A CN 111698752 A CN111698752 A CN 111698752A
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Abstract

本发明物联网技术领域，具体涉及通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法。所述***包括：传感网结构构建模块，配置用于构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；网状网结构构建模块，配置用于增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址。其通过智能寻路使得唤醒节点的效率更高，平均路径更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。

Description

通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法
技术领域
本发明属于物联网技术领域，具体涉及通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法。
背景技术
随着物联网技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛，而无线通信技术作为物联网主要通信技术之一，应用也越来越广泛，因此，在无线通信技术日益广泛的应用中，对无线通信***的低功耗、远距离传输等都提出了很高的要求。一般的无线通信***主要由一个主节点和多个从节点组成。
传统技术中，无线通信***采用周期唤醒机制来降低功耗，从节点在唤醒周期内自动唤醒后，准备接收数据。当从节点在接收数据时发现所接收的数据不属于自身要接收的数据时，会产生多余唤醒的问题，当无线通信***中的从节点比较多时，频繁的多余唤醒将会大大增加节点的平均功耗，导致增加了无线通信***的功耗。
无线传感器网络是一项通过无线通信技术把数以万计的传感器节点以自由式进行组织与结合进而形成的网络形式。构成传感器节点的单元分别为：数据采集单元、数据传输单元、数据处理单元以及能量供应单元。其中数据采集单元通常都是采集监测区域内的信息并加以转换，比如光强度跟大气压力与湿度等；数据传输单元则主要以无线通信和交流信息以及发送接收那些采集进来的数据信息为主；数据处理单元通常处理的是全部节点的路由协议和管理任务以及定位装置等；能量供应单元为缩减传感器节点占据的面积，会选择微型电池的构成形式。无线传感器网络当中的节点分为两种，一个是汇聚节点，一个是传感器节点。汇聚节点主要指的是网关能够在传感器节点当中将错误的报告数据剔除，并与相关的报告相结合将数据加以融合，对发生的事件进行判断。汇聚节点与用户节点连接可借助广域网络或者卫星直接通信，并对收集到的数据进行处理。
专利号为：CN2008801268373A的专利公开了一种用于低功率传感器节点的唤醒设备和唤醒方法，其可以通过使传感器节点的不必要功耗最小化，来延长传感器节点的电池寿命并且使得由整个传感器网络功率消耗的功率量最小化。所述用于低功率传感器节点的唤醒设备包括：唤醒信号检测器，用于接收和检测传感器节点的唤醒信号；唤醒射频(RF)电路单元，用于对该唤醒信号进行滤波和放大；以及唤醒基带变换器，用于从该唤醒信号中检测唤醒地址，并且对该唤醒地址与从用以管理该传感器节点的服务器提供的唤醒地址进行比较和验证。如果当验证该唤醒地址时没有检测到误差，则该唤醒设备输出用于传送该传感器节点的感测事件的中断信号，或者输出其中要感测该中断信号的区域中的另一传感器节点的唤醒地址。
专利号为：CN201810474859.4A的专利一种无线传感网络***及其节点唤醒方法。本***的各无线传感器节点均有与微处理器连接的一个射频收发模块和一个低频收发模块。本节点唤醒方法，监测区域内各子区域的节点为一个簇，选择簇头。采用模拟退火法得到唤醒各节点的最短路径。侦测状态节点侦测到目标即用低频信号按所得最短路径唤醒其它节点，被唤醒的节点捕捉侦测数据记录存储，并预测，根据各节点记录数据和预测数据，采用层次分析法确定各个节点的权重，调整初始最短路径，最终唤醒本网络内所有节点进入侦测状态。本法控制网络中大部分节点处于睡眠状态，这些节点的低频收发模块处于待机状态，消耗电量极小，降低了整个传感器网络的功耗，延长***寿命。
不难发现，现有技术针对传感器网络的节点唤醒主要通过每个传感器接单进行监控。根据各个节点的状态来实现唤醒，智能程度低，且唤醒效率较低，唤醒路径长，降低了传感器节点的寿命。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法，其通过智能寻路使得唤醒节点的效率更高，平均路径更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***，所述***包括：传感网结构构建模块，配置用于构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；网状网结构构建模块，配置用于增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址；路径规划模块，配置用于查找地址块，对数据包进行转发，并进行寻路，以构建多条备份路径；节点唤醒模块，配置用于根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点。
进一步的，所述路径规划模块包括：路由表模块，配置用于为每条相邻节点间的路径设定该路径上路由权值的初始值，并存储于所有节点共用的路由表中；寻路单元，配置用于根据源节点与目的节点在所述源节点生成前向探索寻路集合，每只所述前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；其中，任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；探索单元，配置用于在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表；路径生成单元，配置用于在每只所述反向探索寻路到达源节点后，在源节点生成前向管理寻路，所述前向管理寻路沿相同路径回到目的节点，同时基于有约束的马尔可夫决策过程对节点参数进行自适应调整，所述节点参数包括节点的传输速率、位置坐标和带宽等级。
进一步的，每只所述前向探索路由在节点u处从节点u的邻居节点集合N中选择下一个节点的所述选择概率为：
Figure BDA0002533377230000041
Figure BDA0002533377230000042
其中，其中，τ(u，v)为所述信息素表中从节点u到节点v路径上的信息素权值，
Figure BDA0002533377230000043
Figure BDA0002533377230000044
du，v为节点u与节点v之间的所述物理距离，Ev或El为节点v或节点l的所述节点的优先级，α、β、β为大于零的预设参数。
一种通过智能寻路进行物联网节点唤醒的方法，所述方法执行以下步骤：
步骤S1：构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；
步骤S2：增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；
步骤S3：节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址；
步骤S4：查找地址块，对数据包进行转发，并进行寻路，以构建多条备份路径；
步骤S5：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点。
进一步的，所述步骤S4：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点具体包括：
步骤S4.1：为每条相邻节点间的路径设定该路径上路由权值的初始值，并存储于所有节点共用的路由表中；
步骤S4.2:根据源节点与目的节点在所述源节点生成前向探索寻路集合，每只所述前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；其中，任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；
步骤S4.3：在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表；
步骤S4.4：在每只所述反向探索寻路到达源节点后，在源节点生成前向管理寻路，所述前向管理寻路沿相同路径回到目的节点，同时基于有约束的马尔可夫决策过程对节点参数进行自适应调整，所述节点参数包括节点的传输速率、位置坐标和带宽等级。
进一步的，每只所述前向探索路由在节点u处从节点u的邻居节点集合N中选择下一个节点的所述选择概率为：
Figure BDA0002533377230000051
Figure BDA0002533377230000052
其中，其中，τ(u，v)为所述信息素表中从节点u到节点v路径上的信息素权值，
Figure BDA0002533377230000053
Figure BDA0002533377230000054
du，v为节点u与节点v之间的所述物理距离，Ev或El为节点v或节点l的所述节点的优先级，α、β、γ为大于零的预设参数。
进一步的，所述为树结构中的所述每一传感器节点分配地址为：根节点检测网络传感器节点总数是否少于可分配传感器节点地址总数，若不是则地址分配失败，需要请求增加地址或分割网络结构；若是，则根节点会根据每个节点实际需要与其期望需要为每个传感器节点分配一个连续的地址块，每个节点分配到的地址数要大于其实际需要并小于期望需要，该过程要从根部一直运行到底部的每一个节点，完成所述传感网的构建。
进一步的，所述多个骨干节点依据相互间的能量与距离的参数，增加非树路径以建立所述基于传感网的网状网结构，由所述非树路径连接的两个骨干节点互相视为子节点。
进一步的，所述步骤S5：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点的方法包括：结合考虑能量Sij、传输距离Pij、信道安全Bij和k值更新路径规划，其中，k值为邻居节点数量；i和j表示节点的方法；将原始的路径规划公式：
Figure BDA0002533377230000061
Figure BDA0002533377230000062
中的ηij使用新的算子进行更新，更新后的公式为：
Figure BDA0002533377230000063
其中：t表示为时刻，τij表示信息素浓度，ηij表示i节点和节点j之间的隔离算子，α与β分别表示信息素浓度与隔离算子的权重，即在路径选择过程中所起的因素，Radius和BA表示将Sij、Pij和Bij量化到同一量纲上的参数。
进一步的，所述在每一节点加入网络后，还包括确定该节点优先等级的步骤。
本发明的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法，具有如下有益效果：其通过智能寻路使得唤醒节点的效率更高，平均路径更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。主要包括：通过路径规划找到传感器节点唤醒的较短路径，根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点，使得节点唤醒的效率更高。同时，由于唤醒路径比现有技术更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。
附图说明
图1为本发明实施例提供的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法的节点唤醒最短路径实验效果示意图与现有技术的对比实验效果示意图；
图4为本发明实施例提供的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法的节点唤醒平均路径实验效果示意图与现有技术的对比实验效果示意图；
图5为本发明实施例提供的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法的工作效率实验效果示意图与现有技术的对比实验效果示意图；
图6为本发明实施例提供的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***及方法的节点寿命实验效果示意图与现有技术的对比实验效果示意图。
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
实施例1
如图1所示，通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***，所述***包括：传感网结构构建模块，配置用于构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；网状网结构构建模块，配置用于增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址；路径规划模块，配置用于查找地址块，对数据包进行转发，并进行寻路，以构建多条备份路径；节点唤醒模块，配置用于根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点。
采用上述技术方案，其通过智能寻路使得唤醒节点的效率更高，平均路径更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。主要包括：通过路径规划找到传感器节点唤醒的较短路径，根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点，使得节点唤醒的效率更高。同时，由于唤醒路径比现有技术更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。
实施例2
在上一实施例的基础上，所述路径规划模块包括：路由表模块，配置用于为每条相邻节点间的路径设定该路径上路由权值的初始值，并存储于所有节点共用的路由表中；寻路单元，配置用于根据源节点与目的节点在所述源节点生成前向探索寻路集合，每只所述前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；其中，任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；探索单元，配置用于在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表；路径生成单元，配置用于在每只所述反向探索寻路到达源节点后，在源节点生成前向管理寻路，所述前向管理寻路沿相同路径回到目的节点，同时基于有约束的马尔可夫决策过程对节点参数进行自适应调整，所述节点参数包括节点的传输速率、位置坐标和带宽等级。
参考图3，采用上述技术方案，唤醒传感器网络中的节点所需要的最短路径相较于现有技术更短。其中，前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表。路由表的建立使得每个传感器节点都作为网络中的一个路由节点。
实施例3
在上一实施例的基础上，每只所述前向探索路由在节点u处从节点u的邻居节点集合N中选择下一个节点的所述选择概率为：
Figure BDA0002533377230000091
Figure BDA0002533377230000092
其中，其中，τ(u,v)为所述信息素表中从节点u到节点v路径上的信息素权值，
Figure BDA0002533377230000093
Figure BDA0002533377230000094
du，v为节点u与节点v之间的所述物理距离，Ev或El为节点v或节点l的所述节点的优先级，α、β、γ为大于零的预设参数。
参考图4，在进行路径规划时，针对传感器路径中的节点进行概率选择，可以保证节点的选择效率更高。提升路径规划的效率。同时，唤醒传感器网络中的节点所需要的平均路径相较于现有技术也更短。
实施例4
一种通过智能寻路进行物联网节点唤醒的方法，所述方法执行以下步骤：
步骤S1：构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；
步骤S2：增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；
步骤S3：节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址；
步骤S4：查找地址块，对数据包进行转发，并进行寻路，以构建多条备份路径；
步骤S5：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点。
参考图5，通过路径规划找到传感器节点唤醒的较短路径，根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点，使得节点唤醒的效率更高。同时，由于唤醒路径比现有技术更短，唤醒目标节点所需要经过的中间节点更少，提升了节点的寿命。
实施例5
在上一实施例的基础上，所述步骤S4：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点具体包括：
步骤S4.1：为每条相邻节点间的路径设定该路径上路由权值的初始值，并存储于所有节点共用的路由表中；
步骤S4.2:根据源节点与目的节点在所述源节点生成前向探索寻路集合，每只所述前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；其中，任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；
步骤S4.3：在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表；
步骤S4.4：在每只所述反向探索寻路到达源节点后，在源节点生成前向管理寻路，所述前向管理寻路沿相同路径回到目的节点，同时基于有约束的马尔可夫决策过程对节点参数进行自适应调整，所述节点参数包括节点的传输速率、位置坐标和带宽等级。
具体的，最小树问题是网络最优化问题之一，是指如何从网络的支撑树中求出最小树的问题。求解最小树问题常用破圈法和贪婪算法。最小生成树问题是组合优化中的一个重要的问题。自五十年代后期Rosenstiehl,Prim和Kruskal先后给出求解这一问题的算法以来，人们对这个问题的研究兴趣一直未断，相关的理论被应用到很多领域。这个问题己经得到了很好的解决，其中经典的算法有破圈法、边割法、还有避圈法。
假设在平面上有一个节点集P包含n个给定的节点，寻找一棵覆盖节点集P中所有节点的树T，使得树T的总边长尽可能的小。节点pi和pj之间的边长用它们的曼哈顿距离(ManhattanDistance)来表示。树T肯定包含节点集P中的所有点，也有可能包含其他的一些点，把这些后来添加的节点称为Steiner点。总边长最小的树T称为垂直Steiner最小树。由于使用曼哈顿距离来计算，所以节点之间的边为直线或者是折线，所有的Steiner点一定在经过树T的水平线和垂直线的交点上。
实施例6
在上一实施例的基础上，每只所述前向探索路由在节点u处从节点u的邻居节点集合N中选择下一个节点的所述选择概率为：
Figure BDA0002533377230000111
Figure BDA0002533377230000112
其中，其中，τ(u，v)为所述信息素表中从节点u到节点v路径上的信息素权值，
Figure BDA0002533377230000113
Figure BDA0002533377230000114
du，v为节点u与节点v之间的所述物理距离，Ev或El为节点v或节点l的所述节点的优先级，α、β、γ为大于零的预设参数。
实施例7
在上一实施例的基础上，所述为树结构中的所述每一传感器节点分配地址为：根节点检测网络传感器节点总数是否少于可分配传感器节点地址总数，若不是则地址分配失败，需要请求增加地址或分割网络结构；若是，则根节点会根据每个节点实际需要与其期望需要为每个传感器节点分配一个连续的地址块，每个节点分配到的地址数要大于其实际需要并小于期望需要，该过程要从根部一直运行到底部的每一个节点，完成所述传感网的构建。
具体的，传感器节点是一种微型嵌入式设备，要求它的价格低、功耗小，这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱、存储器容量比较小。为了完成各种任务，传感器节点需要完成监测数据的采集和转换、数据的管理和处理、应答汇聚节点的任务请求和节点控制等多种工作。如何利用有限的计算和存储资源完成诸多协同任务成为传感器网络设计的挑战之一。
节点对本身采集到的信息和其它节点转发给它的信息进行初步的数据处理和信息融合之后以相邻节点接力传送的方式传送到基站，然后通过基站以互联网、卫星等方式传送给最终用户。
传感器节点是无线传感器网络的基本功能单元。传感器节点基本组成模块有：传感单元、处理单元、通信单元以及电源部分。
处理器模块是传感器节点的核心，负责整个节点的设备控制、任务分配与调度、数据整合与传输等。
实施例8
在上一实施例的基础上，所述多个骨干节点依据相互间的能量与距离的参数，增加非树路径以建立所述基于传感网的网状网结构，由所述非树路径连接的两个骨干节点互相视为子节点。
实施例9
在上一实施例的基础上，所述步骤S5：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点的方法包括：结合考虑能量Sij、传输距离Pij、信道安全Bij和k值更新路径规划，其中，k值为邻居节点数量；i和j表示节点的方法；将原始的路径规划公式：
Figure BDA0002533377230000121
Figure BDA0002533377230000122
中的ηij使用新的算子进行更新，更新后的公式为：
Figure BDA0002533377230000123
其中：t表示为时刻，τij表示信息素浓度，ηij表示i节点和节点j之间的隔离算子，α与β分别表示信息素浓度与隔离算子的权重，即在路径选择过程中所起的因素，Radius和BA表示将Sij、Pij和Bij量化到同一量纲上的参数。
实施例10
在上一实施例的基础上，所述在每一节点加入网络后，还包括确定该节点优先等级的步骤。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述实施例提供的***，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
术语“第一”、“第二”等是配置用于区别类似的对象，而不是配置用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非配置用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.通过智能寻路进行物联网节点唤醒的***，其特征在于，所述***包括：传感网结构构建模块，配置用于构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；网状网结构构建模块，配置用于增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址；路径规划模块，配置用于查找地址块，对数据包进行转发，并进行寻路，以构建多条备份路径；节点唤醒模块，配置用于根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述路径规划模块包括：路由表模块，配置用于为每条相邻节点间的路径设定该路径上路由权值的初始值，并存储于所有节点共用的路由表中；寻路单元，配置用于根据源节点与目的节点在所述源节点生成前向探索寻路集合，每只所述前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；其中，任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；探索单元，配置用于在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表；路径生成单元，配置用于在每只所述反向探索寻路到达源节点后，在源节点生成前向管理寻路，所述前向管理寻路沿相同路径回到目的节点，同时基于有约束的马尔可夫决策过程对节点参数进行自适应调整，所述节点参数包括节点的传输速率、位置坐标和带宽等级。
3.如权利要求2所述的***，其特征在于，每只所述前向探索路由在节点u处从节点u的邻居节点集合N中选择下一个节点的所述选择概率为：
Figure FDA0002533377220000021
其中，其中，τ(u，v)为所述信息素表中从节点u到节点v路径上的信息素权值，
Figure FDA0002533377220000022
Figure FDA0002533377220000023
du，v为节点u与节点v之间的所述物理距离，Ev或El为节点v或节点l的所述节点的优先级，α、β、γ为大于零的预设参数。
4.一种基于权利要求1至3之一所述***的通过智能寻路进行物联网节点唤醒的方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：
步骤S1：构建基于传感器节点的传感网结构，并为所述传感网结构中的每一传感器节点分配地址；
步骤S2：增加传感器节点间的非树路径，以构建基于传感网的网状网结构；
步骤S3：节点加入模块，配置用于子节点根据自身位置及能量选取一个传感器节点作为该子节点的父节点，由该父节点为所包含的子节点分配不同的地址；
步骤S4：查找地址块，对数据包进行转发，并进行寻路，以构建多条备份路径；
步骤S5：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点具体包括：
步骤S4.1：为每条相邻节点间的路径设定该路径上路由权值的初始值，并存储于所有节点共用的路由表中；
步骤S4.2:根据源节点与目的节点在所述源节点生成前向探索寻路集合，每只所述前向探索寻路按照选择概率不停地选择并移动到下一个相邻节点直到到达所述目的节点；其中，任意两个相邻节点间路径的所述选择概率正相关于该路径上的路由权值，负相关于两相邻节点间的物理距离；
步骤S4.3：在每只前向探索寻路到达目的节点后在目的节点生成反向探索寻路，所述反向探索寻路沿相同路径反向回到源节点，同时按固定比例或固定值增加其所经过路径上的路由权值，并建立对应于该路径的路由表；
步骤S4.4：在每只所述反向探索寻路到达源节点后，在源节点生成前向管理寻路，所述前向管理寻路沿相同路径回到目的节点，同时基于有约束的马尔可夫决策过程对节点参数进行自适应调整，所述节点参数包括节点的传输速率、位置坐标和带宽等级。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，每只所述前向探索路由在节点u处从节点u的邻居节点集合N中选择下一个节点的所述选择概率为：
Figure FDA0002533377220000031
其中，其中，τ(u，v)为所述信息素表中从节点u到节点v路径上的信息素权值，
Figure FDA0002533377220000032
Figure FDA0002533377220000033
du，v为节点u与节点v之间的所述物理距离，Ev或El为节点v或节点l的所述节点的优先级，α、β、γ为大于零的预设参数。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述为树结构中的所述每一传感器节点分配地址为：根节点检测网络传感器节点总数是否少于可分配传感器节点地址总数，若不是则地址分配失败，需要请求增加地址或分割网络结构；若是，则根节点会根据每个节点实际需要与其期望需要为每个传感器节点分配一个连续的地址块，每个节点分配到的地址数要大于其实际需要并小于期望需要，该过程要从根部一直运行到底部的每一个节点，完成所述传感网的构建。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多个骨干节点依据相互间的能量与距离的参数，增加非树路径以建立所述基于传感网的网状网结构，由所述非树路径连接的两个骨干节点互相视为子节点。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤S5：根据路劲规划模块构建的路径，发送控制命令，唤醒路径上的传感器节点的方法包括：结合考虑能量Sij、传输距离Pij、信道安全Bij和k值更新路径规划，其中，k值为邻居节点数量；i和j表示节点的方法；将原始的路径规划公式：
Figure FDA0002533377220000041
Figure FDA0002533377220000042
中的ηij使用新的算子进行更新，更新后的公式为：
Figure FDA0002533377220000043
其中：t表示为时刻，τij表示信息素浓度，ηij表示i节点和节点j之间的隔离算子，α与β分别表示信息素浓度与隔离算子的权重，即在路径选择过程中所起的因素，Radius和BA表示将Sij、Pij和Bij量化到同一量纲上的参数。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述在每一节点加入网络后，还包括确定该节点优先等级的步骤。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112235418A (zh) * 2020-11-30 2021-01-15 江西云本数字科技有限公司 跨区块链的稳定访问认证***及方法
CN112333698A (zh) * 2020-11-18 2021-02-05 深圳大师科技有限公司 一种手游终端加密认证方法及装置
CN113347598A (zh) * 2021-06-18 2021-09-03 郑州航空工业管理学院 一种基于态势感知的无人机自组网路由实现方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101401133A (zh) * 2006-01-11 2009-04-01 费希尔-罗斯蒙德***公司 低功率无线网状网络中现场设备的选择性激活
CN101815287A (zh) * 2010-03-11 2010-08-25 北京交通大学 基于树状网的无线传感网路由方法及路由***
CN104168620A (zh) * 2014-05-13 2014-11-26 北京邮电大学 无线多跳回传网络中的路由建立方法
US20190245776A1 (en) * 2018-02-07 2019-08-08 Gooee Limited System and method for managing and controlling a dynamic tunneling protocol in a mesh network

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101401133A (zh) * 2006-01-11 2009-04-01 费希尔-罗斯蒙德***公司 低功率无线网状网络中现场设备的选择性激活
CN101815287A (zh) * 2010-03-11 2010-08-25 北京交通大学 基于树状网的无线传感网路由方法及路由***
CN104168620A (zh) * 2014-05-13 2014-11-26 北京邮电大学 无线多跳回传网络中的路由建立方法
US20190245776A1 (en) * 2018-02-07 2019-08-08 Gooee Limited System and method for managing and controlling a dynamic tunneling protocol in a mesh network

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112333698A (zh) * 2020-11-18 2021-02-05 深圳大师科技有限公司 一种手游终端加密认证方法及装置
CN112235418A (zh) * 2020-11-30 2021-01-15 江西云本数字科技有限公司 跨区块链的稳定访问认证***及方法
CN113347598A (zh) * 2021-06-18 2021-09-03 郑州航空工业管理学院 一种基于态势感知的无人机自组网路由实现方法

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