CN101657040B - 一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统，以方法实施例的实现为例，可以是：获取第一无线接入节点覆盖范围内的负载集合；获取第二无线接入节点发送的自身覆盖范围内的负载集合；判断第一与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集是否为空，如果为非空，则确定所述第一与第二无线接入节点互为邻接节点。通过判断网络中各无线接入节点间的负载集合的交集是否为空，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

Description

一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统。

背景技术

随着无线技术的高速发展，无线接入网络已经越来越引起人们的重视，成为组建下一代网络的关键技术之一。

网络拓扑发现是网络管理功能的基本组成部分之一。传统无线网络拓扑发现可以获得无线网络连通拓扑信息，成为无线网络管理(如：网络拓扑管理、控制)和保障无线网络连通性的无线网络优化(调节网络节点能量，延长使用寿命，减少无线传输信道干扰等)的基础；通过网络拓扑信息，可以建立相应的路由信息；通过网络拓扑信息，可以搜索网络瓶颈、降低流量(Traffic)拥塞、增强网络连接性、实现网络自动升级、帮助用户决策、开发新型网络协议和算法等。

主要存在的无线网络拓扑发现方法有：基于广播hello消息的拓扑发现方法；基于无线覆盖几何计算的方法；基于移动轨迹的拓扑发现方法。

基于广播hello消息的拓扑发现方法的基本思路是：无线接入节点(AccessPoint，AP)广播hello消息，如果收到周围单跳(one-hop)无线接入节点的应答，则应答的无线接入节点为源节点的邻接节点。源节点将这些应答节点组成该源节点的邻接节点列表，并将邻接节点列表在网络中传播，完成网络连接关系的拓扑发现。此方法中拓扑关系获得是通过传输邻接列表给汇聚节点，由汇聚节点完成拓扑发现。

汇聚节点完成全网的拓扑发现方法是一种集中式拓扑发现方法，集中式发现方法容错性差，并且存在单点失效；本方法不涉及负载(即客户端Station，STA)的判断，无法获得负载分布。

基于无线覆盖几何计算的方法是通过直接绘制无线接入节点的几何覆盖范围，通过几何计算的方式来判断节点和节点之间是否存在覆盖区的重叠，如果一个无线接入节点的覆盖几何图形和另外节点的覆盖几何图形有重叠，则认为这两个无线接入节点互为邻接节点，进一步传输这种邻接关系来完成网络覆盖的拓扑发现。拓扑发现过程中传输半径参数通常是实验经验值并不准确，本方法不涉及负载的判断，无法获得负载分布。

基于移动轨迹的拓扑发现方法是通过记录移动终端移动过程中发生的切换获得反映覆盖区重叠的无线接入节点邻接关系。因为无线切换时，切换发生位置一定在两无线接入节点的负载重叠区内，因此判断一次切换连续两次关联的AP为邻接节点。当移动终端发生移动切换时，无线终端将关联关系由APi转移到APj，从而判断APi和APj是邻接关系，节点间交换邻接关系获得网络覆盖的拓扑结构。该方法只有在终端发生了切换才可以获得反映无线网络中各接入节点间的邻接关系，且只能获得无线网络中发生了切换的负载的分布情况。

发明人发现现有技术存在以下问题：在无线网络拓扑发现的过程中使用集中式的方法造成容错性差，并且单点失效的问题也无法解决；使用实验数据造成发现的网络拓扑不准确；在AP发生了切换才获取网络拓扑，造成AP不切换的时候不能获取网络拓扑；综上所述现有技术不能主动并准确地发现无线网络拓扑，进而不能为无线网络管理提供坚实的基础。

发明内容

本发明实施例要解决的技术问题是提供一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

为解决上述技术问题，本发明所提供的一种无线网络拓扑发现方法实施例可以通过以下技术方案实现：

获取第一无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

获取第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

判断第一无线接入节点与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集是否为空，如果为非空，则确定所述第一无线接入节点与第二无线接入节点互为邻接节点。

上述技术方案具有如下有益效果：通过判断网络中各无线接入节点间的负载集合的交集是否为空，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

附图说明

图1为本发明方法实施例一流程示意图；

图2为本发明方法实施例二流程示意图；

图3为本发明方法实施例三负载转移示意图；

图4为本发明方法实施例三流程示意图；

图5为本发明方法实施例三无线网络系统示意图；

图6为本发明装置实施例四无线接入节点结构示意图；

图7为本发明装置实施例四另一无线接入节点结构示意图；

图8为本发明装置实施例四再一无线接入节点结构示意图；

图9为本发明装置实施例五无线接入节点结构示意图；

图10为本发明装置实施例六无线接入节点结构示意图；

图11为本发明装置实施例七无线接入节点结构示意图；

图12为本发明系统实施例八结构示意图；

图13为本发明系统实施例九结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例要解决的技术问题是提供一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

实施例一，请参阅图1，本发明提供的一种无线网络拓扑发现方法实施例包括：

步骤101：获取第一无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

所述获取可以是第一无线接入节点获取也可以是无线接入节点的相关管理网元获取，本发明实施对此不作限定；以下实施例以第一无线接入节点获取为例进行说明，以下所述其它无线接入节点则可以为第一无线接入节点以外的其它无线接入节点；所述无线接入节点可以是同类的无线接入节点也可以是不同类的无线接入节点，不影响本发明实施例的实现；可以用终端标识符来表示一个确定的STA，例如使用STA的物理地址(MediaAccess Control，MAC)为终端标识符；当然使用其它终端标识符来表示确定的STA也是可以的，比如终端号ID等，不影响本发明实施例的实现；

所述负载集合可以通过布隆过滤器Bloom Filter，也可以通过计数的布隆过滤器Counting Bloom Filter表示；当然所述负载集合也可以通过其它的表示集合的方式来表示，本发明实施例对表示负载集合的方法不作限定，表示负载集合的方法不影响本发明实施例的实现；

步骤102：获取第二无线接入节点发送的自身覆盖范围内的负载集合；所述第二无线接入节点可以为第一无线接入节点以外的其它无线接入节点，可以理解的是第二无线接入节点可以为一个或者一个以上；

步骤103：获取第一与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集，如果所述交集为非空，则所述第一与第二无线接入节点互为邻接节点。

在判断得到无线接入节点的邻接关系后还可以获取所述交集内的元素个数，所述交集内的元素个数为第一与第二无线接入节点间重叠的负载数。

所述负载集合通过布隆过滤器Bloom Filter表示时，可以通过获取BloomFilter中相同位置不同值的个数，根据所述相同位置不同值的个数计算交集内的元素个数；所述负载集合通过Counting Bloom Filter表示时，则所述BloomFilter中相同位置不同值的个数可以，通过获取Counting Bloom Filter中相同位置不同值的个数得到。

当负载集合由计数布隆过滤器Counting bloom filter表示时，获取第一或第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合具体可以是：

获取Counting Bloom Filter位串，其中Counting Bloom Filter位串可以根据终端标识计算得到，用于表示所述第一或第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合。

在获取所述交集内的元素个数之后还可以用所述第一与第二无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵。

上述实施例通过获取负载集合和相互间的负载集合的交集，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

上述实施例获取交集内元素的个数可以进一步获取到重叠负载数，从而能够主动并准确地获取到了负载分布情况，为无线网络管理提供了基础。

上述实施例通过使用Bloom Filter表示负载集合能够有效的过滤掉不属于集合的元素，并且集合所占的空间消耗是独立于集合元素自身长度的参数，仅仅与集合规模和可容忍的误判率相关，与集合元素原始长度无关，BloomFilter、Counting Bloom Filter表示负载集合可以节省存储空间，方便传输。

上述实施例中建立的邻接矩阵可以获得全局负载重叠的情况，进而可以在全局负载平衡的操作中方便使用。

实施例二，请参阅图2，本发明实施例还提供了负载转移向量的获取方法，包括：

在邻接矩阵建立后可以进行操作：邻接矩阵的建立方法可以参考实施例一的方法，当然以其它方式建立邻接矩阵并不影响本发明实施例的实现。

步骤201：根据可转移的负载数量建立相适应的扩散矩阵；所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权，当然也可以为邻接节点间重叠的负载数。

步骤202：根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；

循环执行步骤201、步骤202并比较所述邻接矩阵与所述新的邻接矩阵对应位置的权得到负载转移数量。

所述循环执行步骤201、步骤202，可以是执行到没有可转移的负载时停止执行也可以是规定一个可容忍数量的可转移负载时停止，规定可容忍可转移负载的数量并不影响本发明实施例解决问题的实质，所述可容忍数量的大小可以根据实际情况确认，较大时负载平衡的有效性会略降低，较小时循环执行的次数会增多。

从上述循环执行的步骤可以看出，扩散矩阵和邻接矩阵是相互调节的，每轮平衡调节扩散后，需要更改加权邻接矩阵，减去本轮扩展时发生的转移负载数目，得到下一轮的邻接矩阵和可供扩散转移的负载数量。每次扩散发生时，都需要根据邻接矩阵判断所需转移的负载是否足够，已确定扩散转移路径是否存在，根据这种动态的关系建立新的扩散矩阵。

上述实施例通过循环执行步骤201、步骤202为动态拓扑结构的扩散算法的基本思想，能够获得负载转移数量，为负载平衡时转移负载的数量提供依据。

在步骤202之后可以获取邻接节点间重叠的负载；根据负载转移数量和所述重叠的负载转移所述重叠的负载。邻接节点间重叠的负载可以是用负载的标识ID表示；

如果负载集合通过Counting Bloom Filter表示，则可以通过计算CountingBloom Filter的交集获取邻接节点间重叠的负载。

上述实施例获取邻接节点间负载转移数量和重叠的负载，可以将重叠的负载从负载较多的无线接入节点转移到负载较少的无线接入节点达到负载平衡。解决了一些AP关联了较多的STA，负载较重，而其临近的其它AP可能负载较轻甚至空载的问题，使关联到重负载AP的多个STA转移到邻近的AP，让STA获得的应用的服务质量能够得到保障。

实施例三，本发明实施例还提供了综合运用实施例一和实施例二的方法实施例，本综合实施例为通过无线拓扑发现实施负载平衡的方法，在本发明实施例中AP负载数以STA的个数为例进行说明。

在无线网络负载平衡问题中，不改变AP覆盖范围的情况下，无线网络中的负载平衡只能把覆盖重叠区的负载转移到邻接的AP，这是由于：

a)STA的准静态(quasi-STAtic)移动模式。在无线网络中，虽然STA可以随意的从一个地方移动到另一个地方，但是STA在相同的位置会呆较长的时间，因此不可能因为调节平衡，进行STA节点的移动；

b)在现有无线接入模式中，任何时刻STA只能和一个AP进行关联

如果图3所示的圆圈代表AP的覆盖范围，无线网络负载调节示例，从图3状态1到状态2，将AP1和AP2覆盖重叠区的2个STA通过关联控制从AP1转移给AP2，将AP2和AP3覆盖重叠区的1个STA通过关联控制从AP3转移给AP1。可以理解的是无线网络负载平衡的调整原则：将负载从重负载AP转移到邻近的轻负载AP，负载平衡调节可以在覆盖重叠区进行。

所述无线网络负载不平衡包括同构网络间的负载不平衡、异构网络间的负载不平衡；即AP之间可以是同构网络基站，例如都是WiFi网络基站、或者都是WiMAX网络基站；AP之间也可以是异构构网络基站，例如AP1属于WiFi网络基站、AP2属于WiMAX网络基站、AP3属于3GPP LTE网络基站等等。不管同构网络还是异构网络，只要覆盖存在重叠区不影响本发明实施例实现负载平衡。

请参阅图4，实现负载平衡可以包括以下三个步骤：

步骤401：负载转移路径发现：如果AP1和AP2的覆盖范围重叠，且重叠区域存在可移动节点STA，那么AP1和AP2存在负载转移路径。负载转移路径发现的目的是确定无线网络的拓扑关系，确定AP之间是否属于邻接关系。

步骤402：负载转移向量计算：确定系统达到平衡状态时，在可能的转移路径上需要转移的负载数量值，即在给定路径上转移的负载数量是多少；

步骤403：负载转移实现：根据需要转移的数量，选择并确定覆盖重叠区的STA以实现关联控制完成负载转移。

其中步骤401无线拓扑发现可以参阅实施例一，当使用Counting BloomFilter表示负载集合时计算重叠负载个数的方法可以通过下面方法获得，当然采用其它方式获得并不影响本发明实施例的实现。

假如两Counting Bloom Filter的距离定义为两序列中相应计数器值不同的计数器的个数。

可以得到结论：两元素集合S1和S2的规模分别为n1和n2，分别表示到Counting Bloom Filter v1和v2，且两Bloom Filter的距离为T，则从S1到S2，增加和删除的元素总数为：

$r=-m\ln \left(\frac{m-T}{m}(1-\frac{1}{{(m-1)}^2})\right)/k---\left(1\right)$

两集合的交集的规模为：

$n_{\mathrm{inter}}=(n_1+n_2-m\ln \left(\frac{m-T}{m}(1-\frac{1}{{(m-1)}^2})\right)/k)/2---\left(2\right)$

其中，m是Counting Bloom Filter的长度，k为哈希函数的个数。

上述结论可以通过以下过程推导：假设从S1到S2共发生r次集合变动，其中增加元素个数为r_add，删除元素个数为_rdelete。

1)v1中的任意计数器，在一次集合元素增加的操作中，计数器数值增加t的概率为：

$p_{\mathrm{add}}(t,1)={(1-\frac{1}{m})}^{(k-t)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^t(0\≤t\≤k)---\left(3\right)$

v1中的任意计数器，在一次集合元素删除的操作中，计数器数值减少t的概率为：

$p_{\mathrm{delete}}(t,1)={(1-\frac{1}{m})}^{(k-t)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^t(0\≤t\≤k)---\left(4\right)$

2)从S1到S2，共产生了r_add次元素增加操作，v1中的任意计数器数值增加t的概率为：

$p_{\mathrm{add}}(t,r_{\mathrm{add}})={(1-\frac{1}{m})}^{(k\×r_{\mathrm{add}}-t)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^t(0\≤t\≤k\×r_{\mathrm{add}})---\left(5\right)$

从S1到S2，共产生了r_delete次元素删除操作，v1中的任意计数器数值减少t的概率为：

$p_{\mathrm{delete}}(t,r_{\mathrm{delete}})={(1-\frac{1}{m})}^{(k\×r_{\mathrm{delete}}-t)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^t(0\≤t\≤k\×r_{\mathrm{delete}})---\left(6\right)$

3)因此，从S1转变为S2，经过r_add元素增加操作和r_delete次元素减少操作，相应的计数器序列从v1转变为v2。v1中的的任意计数器，不发生改变的概率为：

$p_{\mathrm{equal}}=\underset{i=0}{\overset{\min (k\×r_{\mathrm{add}},k\×r_{\mathrm{delete}})}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{\mathrm{add}}(i,r_{\mathrm{add}})\·p_{\mathrm{delete}}(i,r_{\mathrm{delete}})---\left(7\right)$

将上式(5)和(6)带入(7)可得：

$p_{\mathrm{equal}}=\underset{i=0}{\overset{\min (k\×r_{\mathrm{add}},k\×r_{\mathrm{delete}})}{\mathrm{\Σ}}}({(1-\frac{1}{m})}^{(k\×r_{\mathrm{add}}-i)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^i\·{(1-\frac{1}{m})}^{(k\×r_{\mathrm{delete}}-i)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^i)$

$=\underset{i=0}{\overset{\min (k\×r_{\mathrm{add}},k\×r_{\mathrm{delete}})}{\mathrm{\Σ}}}\left({(1-\frac{1}{m})}^{(k\×(r_{\mathrm{add}}+r_{\mathrm{delete}})-2i)}{\left(\frac{1}{m}\right)}^{2i}\right)$

p_equal等比序列求和，首项 $a_0={(1-\frac{1}{m})}^{\mathrm{kr}},$ 公比 $q=\frac{1}{{(m-1)}^2},$ 项数t+1，其中t＝min(k×r_add，k×rd_elete)

$p_{\mathrm{equal}}=\frac{{(1-\frac{1}{m})}^{\mathrm{kr}}(1-{\left(\frac{1}{{(m-1)}^2}\right)}^{t+1})}{1-\frac{1}{{(m-1)}^2}}---\left(8\right)$

通常m>1000，因此 ${\left(\frac{1}{{(m-1)}^2}\right)}^{t+1}<{10}^{-6},$ 取 $(1-{\left(\frac{1}{{(m-1)}^2}\right)}^{t+1})\&ap;1$

因此，

$p_{\mathrm{equal}}=\frac{{(1-\frac{1}{m})}^{\mathrm{kr}}}{1-\frac{1}{{(m-1)}^2}}---\left(9\right)$

两Bloom Filter序列v1和v2的距离为T，所以v1中的计数器保持不变的概率为：

$p\&prime;=\frac{(m-T)}{m}---\left(10\right)$

令p_equal＝p′，则

$\frac{{(1-\frac{1}{m})}^{\mathrm{kr}}}{1-\frac{1}{{(m-1)}^2}}=\frac{(m-T)}{m}$

所以，

$r=-m\ln \left(\frac{m-T}{m}(1-\frac{1}{{(m-1)}^2})\right)/k---\left(11\right)$

又两元素集合S1和S2的规模分别为n1和n2，差异元素个数为r，两集合的交集的规模为：

n_inter＝(n₁+n₂-r)/2                (12)

将(11)带入(12)得式(2)成立。

通过距离直接计算交集数目的方法，可得交集的个数为：

$n_{\mathrm{inter}}=(n_1+n_2-m\ln \left(\frac{m-T}{m}(1-\frac{1}{{(m-1)}^2})\right)/k)/2$

其中n1，n2:Bloom Filter表示的原始集合规模；m表示Bloom Filter位串长度；k表示哈希函数个数；T表示Bloom Filter位串距离。

如图5所示的无线网络系统，该系统的加权邻接矩阵M可以表示为

如果用Mij＝k表示APi和APj覆盖重叠区中STA的个数为k，如图所示AP1和AP2覆盖区重叠部分有2个STA，则矩阵中m12＝2，负载可以在AP1和AP2进行转移，最大可能转移的负载量为2。可以看出此邻接矩阵是一个对称矩阵，在方法实施例的实现中也可以仅构造邻接矩阵的下三角矩阵。

所述AP的覆盖区域的表示可以通过AP覆盖区域的STA表示，在方法实施例的实现过程中覆盖范围的形状对本发明实施例的实现没有影响。

其中步骤402，负载转移向量计算方法，本发明实施例提供动态拓扑结构的扩散算法，可以是：

Build_Diffusion_Matrix(topology matrix O_n×n，load vectorW)

For each m_ijofM_n×n

If((i！＝j)and(o_ij>a·|w_i-w_j|))setm_ij＝a

$\begin{array}{cc}\mathrm{Else\; if}(i=j)\mathrm{set}& m_{\mathrm{ii}}=1-\underset{j=0,j\&NotEqual;i}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{m}_{\mathrm{ij}}\end{array}$

End

Diffuse(......)

   Initialize each load shifting vector value t_ij＝0

   ComputeΦ

   WhileΦ>0andΦ′≠Φdo

   Φ′＝Φ

   For each load shifting vector value sett_ij＝t_ij+m_ij·(w_i-w_j)

   For each AP load value setw_i＝w_i+m_ij·(w_i-w_j)

   ComputeΦ

      Rebuild topology matrix O_n×nseto_ij＝o_ij-m_ij·|w_i-w_j|

      Build_Diffusion_Matrix(O_n×n，W)

End while

其中邻接矩阵为O_n×n，AP负载分布向量为W，扩散矩阵为M_n×n，扩散参数取常数a，tij表示从APi转移到APi的负载数量，Φ和Φ’是扩算方法迭代结束判断条件，这里可以用向量的欧式距离表示，迭代结束时每个tij代表需要从APi转移到APj的负载数量，如果tij>0表示负载从APi转移到APj，否则表明负载从APj转移到APi。

上述算法的基本思想可以概括为：

步骤(A)：根据可转移的负载数量建立相适应的扩散矩阵；所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权；

步骤(B)：根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；

循环执行步骤(A)、步骤(B)并比较所述邻接矩阵与所述新的邻接矩阵对应位置的权得到负载转移数量。

动态拓扑平衡扩散方法的迭代过程为：

$w_i(t+1)=w_i\left(t\right)+\underset{j}{\mathrm{\&Sigma;}}{a}_{\mathrm{ij}}(w_j\left(t\right)-w_i\left(t\right))\mathrm{for\; all\; edges}(i,j)\&Element;E\left(t\right).$

E(t)为时刻t的边集合，其中edge(i，j)∈E(t)，取决于，

overlap_i，j(t)≥|a_ij(w_j(t)-w_i(t))|

overlap_i，j(t)为t时刻邻接矩阵的APi和APj的权值。而每次扩散后的邻接矩阵权值变化为：

overlap_i，j(t+1)＝overlap_i，j(t)-|a_ij(w_j(t)-w_i(t))|

因此动态扩散算法的扩散迭代过程为：

w(t+1)＝M(t)w(t)                   (19)

动态变化的扩散矩阵M(t)为：

上述E(t)为t时刻边的集合，E_B(t)为t时刻已经消失边的集合。

由动态拓扑的扩散算法，可以计算出负载转移向量，得出了从哪条转移路径，转移多少的负载量达到网络系统负载的总体平衡。

步骤403中负载转移实现，可以通过Bloom Filter的查询算法，来确定需要转移负载的ID，可以由AP端发起关联控制，调整STA的连接状态，完成负载平衡。

可以通过Bloom Filter的交运算来进行交集的查询，已知AP1的STA集合的Bloom Filter表示为：CBF1，AP2的STA集合的Bloom Filter表示为：CBF2。

可以优化交集中的元素查询，减少比较次数，计算BF为CBF1和CBF2，可以为：

BF[i]＝1CBF₁[i]>0and CBF₂[i]>0

BF[i]＝0otherwise

利用新产生的BF，用STA的ID进行查询，如果查询结果为真，说明该STA在覆盖重叠区域中。

在上述STA的查询中可能存在假阳性错误，即可能将不在交集中的元素，判断在交集中，为了避免由于强制改变关联关系导致的STA通信中断，STA在改变关联关系到目的AP时，可先检查是否可以收到目的AP的信号，确定后再进行关联改变。

上述实施例以更为具体的实例对实施例一和实施例二的方法进行了详细说明，通过本实施例提供的方法能够主动并准确地发现无线网络拓扑，上述实施例中建立的邻接矩阵可以获得全局负载重叠的情况，进而可以在全局负载平衡的操作中方便使用。

上述实施例获取邻接节点间负载转移数量和重叠的负载，可以将重叠的负载从负载较多的无线接入节点转移到负载较少的无线接入节点达到负载平衡。解决了一些AP关联了较多的STA，负载较重，而其临近的其它AP可能负载较轻甚至空载的问题，使关联到重负载AP的多个STA转移到邻近的AP，让STA获得的应用的服务质量能够得到保障。

上述Bloom Filter对数据集合采用一个位串表示，能有效支持集合元素的哈希查找，Bloom Filter是一种能够表示集合、支持集合查询的简洁数据结构，它能够有效的过滤掉不属于集合的元素。Bloom Filter结构的实质是将集合中的元素通过k个哈希函数映射到位串向量中，对于一个元素只需要保存几个比特。Bloom Filter作为一种集合查询的数据结构，在达到其高效简洁表示集合的同时，却存在某元素不属于数据集合而被指称属于该数据集合的可能性，即假阳性误判，而不存在假阴性误判(属于集合中的元素而误判为不属于集合中)。

Bloom Filter原理为：集合S＝{s1，s2，...，sn}共有n个元素通过k个哈希函数h1，h2，...，hk映射到长度为m的向量V中。通常说Bloom Filter表示的摘要信息就是指这个向量V。每一个哈希函数相互独立且函数的取值范围为{0，1，2，...，m-1}。集合到向量的映射过程可以是：向量V初始化，将向量V所有bit位置为0。对于每一个元素si，计算hj(si)(1≤j≤k)，将向量中的这k个位置置位，如图6。此时发现向量中任何一个位置可能会多次置位，但仅第一次置位有效。

集合元素查询：进行元素是否属于集合中的查询判断时，对于给定的元素x，检查向量V的k个位置(h1(x)，h2(x)，...，hk(x))。如果k个位置全部为1，则x可能在集合中；如果有一个位置为0，则x一定不在集合中。

Bloom Filter结构在进行元素查询时存在假阳性误判，即将不属于集合的元素误判断成属于集合中。如图7所示，假设元素x不属于集合，属于集合的元素a，b，c，d分别使h1(x)，h2(x)，...，hk(x)置位，x就被错误地判断属于集合中，假阳性误判发生。为了说明方便，形式化表示标准Bloom Filter时，n为集合S的元素个数，m为向量V的长度，k为哈希函数个数。

为了分析方便，我们用p表示向量V中位为0的概率，用1-p表示为1的概率。同时，在本文的讨论中，假设哈希函数取值服从均匀分布，当集合中所有元素都映射完毕后，V向量任一位为0的概率为：

$p\&prime;={(1-\frac{1}{m})}^{\mathrm{kn}}\&ap;e^{-\mathrm{kn}/m}=p$

那么元素出现假阳性的概率为：

f＝(1-p)^k＝exp(kln(1-e^-kn/m))

令g＝kln(1-e^-kn/m)，可知函数g和f可以同时达到最小值，对g取k的导数：

$\frac{\mathrm{dg}}{\mathrm{dk}}=\ln (1-e^{-\mathrm{kn}/m})+\frac{\mathrm{kn}}{m}\frac{e^{-\mathrm{kn}/m}}{1-e^{-\mathrm{kn}/m}}$

令 $\frac{\mathrm{dg}}{\mathrm{dk}}=0\&DoubleRightArrow;k_{\min }=\left(\ln 2\right)\left(\frac{m}{n}\right),$ 当k＝kmin时，那么元素出现假阳性率最小值为：

$f\left(k_{\min }\right)={(1/2)}^{k_{\min }}={\left(0.6185\right)}^{m/n}$

k是哈希函数的个数，应为整数，即：

使用Bloom Filter完成集合存储，只需要为每个元素平均保存m/n位，十分简洁，所需的空间仅仅与集合的规模相关，与元素本身的长度无关。可以用m比特的位串表示n个元素的集合。

值得说明的是，使用Bloom Filter时所占的空间消耗是独立于集合元素自身长度的参数，仅仅与集合规模和可容忍的误判率相关，与集合元素原始长度无关。而传统的方法如线性表格和哈希表格所需要的空间都正比于集合元素自身长度大小。适用Bloom filter表示集合，对于自身描述ID越大的集合，空间简捷的优势就更明显。

正因为此，Bloom Filter已经广泛应用于分布式系统中，尤其是能容忍少量查询假阳性误判且存储空间受限的应用。

上述标准Bloom Filter能支持元素的添加操作，不能支持元素的删除操作。将上述Bloom Filter位串向量中的每个bit位替换为Counter计数器，该BloomFilter就成为一种名为Counting Bloom Filter。Counting Bloom Filter中，通过将k个哈希对应位置的所有计数器加1或者将k个哈希对应位置的所有计数器减1完成元素的添加和删除操作。

如果需要支持STA的动态移动时的添加和删除，本发明可以采用CountingBloom Filter记录AP覆盖范围的STA集合。

实施例四，如图6所示，本发明实施例还提供了一种无线接入节点，包括：

负载集合获取单元601，用于获取第一无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

负载集合接收单元602，用于接收第二无线接入节点发送的自身覆盖范围内的负载集合；

邻接关系判断单元603，用于判断第一无线接入节点与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集是否为非空，如果为非空，则确定所述第一无线接入节点与第二无线接入节点互为邻接节点。

如图7所示，上述装置还可以包括：

负载集合交集获取单元701，用于获取第一无线接入节点与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集内的元素个数，所述交集内的元素个数为第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数。

如图8所示，实施例四所述无线接入节点还可以包括：

负载集合发送单元801，用于向第二无线接入节点发送自身覆盖范围内的负载集合。

负载集合发送单元801还用于，获取计数布隆过滤器中相同位置不同值的个数，根据所述相同位置不同值的个数计算交集内的元素个数，将所述交集内的元素个数作为邻接节点间重叠的负载数。

实施例五，如图9所示，实施例四所述无线接入节点，还可以包括：

邻接矩阵建立单元901，用于将所述第一与第二无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵。

实施例六，如图10所示，实施例五所述无线接入节点，第一无线接入节点与第二无线接入节点互为邻接节点时还可以包括：

扩散矩阵建立单元1001，根据可转移的负载数量建立相适应的扩散矩阵；所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权；

动态邻接矩阵建立单元1002，用于根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；

负载转移数量获取单元1003，用于根据扩散矩阵和新的邻接矩阵获取负载转移数量。

实施例七，如图11所示，实施例六所述无线接入节点，还可以包括：

转移负载获取单元1101，用于获取邻接节点间重叠的负载标识；

负载转移单元1102，用于根据负载转移数量和所述标识转移所述重叠的负载。

当所述负载集合通过Counting Bloom Filter表示时，转移负载获取单元，还可以通过计算Counting Bloom Filter的交集获取邻接节点间重叠的负载标识。

上述实施例通过获取负载集合和相互间的负载集合的交集，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

上述实施例获取交集内元素的个数可以进一步获取到重叠负载数，为负载平衡提供依据。

上述实施例通过使用Bloom Filter表示负载集合能够有效的过滤掉不属于集合的元素，并且集合所占的空间消耗是独立于集合元素自身长度的参数，仅仅与集合规模和可容忍的误判率相关，与集合元素原始长度无关，BloomFilter、Counting Bloom Filter表示负载集合可以节省存储空间，方便传输。

上述实施例中建立的邻接矩阵可以表示全局负载重叠的情况，可以在全局负载平衡的操作中方便使用。

上述实施例获取邻接节点间负载转移数量和重叠的负载，可以将重叠的负载从负载较多的无线接入节点转移到负载较少的无线接入节点达到负载平衡。解决了一些AP关联了较多的STA，负载较重，而其临近的其它AP可能负载较轻甚至空载的问题，使关联到重负载AP的多个STA转移到邻近的AP，让STA获得的应用的服务质量能够得到保障。

实施例八，如图12所示，本发明实施例还提供了一种无线网络拓扑发现的系统，包括：

第一无线接入节点1201，用于获取第一无线接入节点1201覆盖范围内的负载集合；获取第二无线接入节点1202发送的自身覆盖范围内的负载集合；获取第一无线接入节点1201与第二无线接入节点1202覆盖范围内的负载集合的交集，如果所述交集为非空，则所述第一无线接入节点1201与第二无线接入节点1202互为邻接节点；

第二无线接入节点1202，用于向第一无线接入节1201点发送自身覆盖范围内的负载集合。

上述实施例中第一无线接入节点1201，还用于获取所述交集内的元素个数，所述交集内的元素个数为第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数；

将所述第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵。

第一无线接入节点1201，还可以用于根据可转移的负载数量建立相适应的扩散矩阵，所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权；根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；根据扩散矩阵和新的邻接矩阵获取负载转移数量。得到负载转移数量可以为负载转移等处理提供依据。

上述实施例通过获取负载集合和相互间的负载集合的交集，能够主动并准确地发现无线网络拓扑，进而能为无线网络管理提供坚实的基础。

上述实施例中第一无线接入节点，还可以用于获取邻接节点间重叠的负载标识；根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载。

通过获取转移负载的标识确定需要转移的负载，然后再根据转移的数量转移负载，实现负载平衡，能够使服务质量得到保障。

实施例九，如图13所示，本发明实施例还提供了一种负载均衡的系统，包括：

第一接入节点1301，用于接收第二接入节点1302发送的所述负载集合，获取自身覆盖范围内的负载集合；获取第一接入节点1301与第二接入节点1302覆盖范围内的负载集合的交集；所述交集内的元素个数为第一接入节点1301与第二接入节点1302间重叠的负载数；将所述第一接入1301节点与第二接入节点1302间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵；

根据邻接矩阵的权建立扩散矩阵，再根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；重复执行本步骤并比较所述邻接矩阵与所述新的邻接矩阵对应位置的权得到负载转移数量；

获取邻接节点间重叠的负载标识；根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载；

第二接入节点1302，用于向第一接入节点1301发送自身覆盖范围内的负载集合。

上述负载平衡系统通过获取邻接节点间负载转移数量和重叠的负载，可以将重叠的负载从负载较多的接入节点转移到负载较少的接入节点达到负载平衡。解决了一些AP关联了较多的STA，负载较重，而其临近的其它AP可能负载较轻甚至空载的问题，使关联到重负载AP的多个STA转移到邻近的AP，让STA获得的应用的服务质量能够得到保障。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的一种无线网络拓扑发现方法、装置及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (26)

1.一种无线网络拓扑发现方法，其特征在于，包括：

获取第一无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

获取第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

判断第一无线接入节点与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集是否为空，如果为非空，则确定所述第一无线接入节点与第二无线接入节点互为邻接节点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负载集合由布隆过滤器Bloom Filter或计数布隆过滤器Counting bloom filter表示。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当负载集合由计数布隆过滤器Counting bloom filter表示时，获取第一无线接入节点或第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合具体为：

获取Counting Bloom Filter位串，其中，所述Counting Bloom Filter位串是根据负载标识计算得到，用于表示所述第一无线接入节点或第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，进一步包括：

获取所述交集内的元素个数，所述交集内的元素个数为第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，

当所述负载集合由布隆过滤器表示时，所述获取所述交集内的元素个数具体为：

获取布隆过滤器中相同位置不同值的个数，根据所述相同位置不同值的个数计算交集内的元素个数；

当负载集合由计数布隆过滤器Counting Bloom Filter表示时，所述获取所述交集内的元素个数具体为：

比较第一无线接入节点与第二无线接入节点的Counting Bloom Filter位串，获得第一无线接入节点与第二无线接入节点Counting Bloom Filter中相同位置不同值的个数，将第一无线接入节点与第二无线接入节点Counting BloomFilter中相同位置不同值的个数作为Counting Bloom Filter的距离，用距离计算交集内元素的个数。

6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，进一步包括：

将所述第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵。

7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，第一无线接入节点与第二无线接入节点互为邻接节点时，所述建立邻接矩阵之后还包括：

(A)根据可转移负载的数量建立扩散矩阵；所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权；

(B)根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；

循环执行步骤(A)、步骤(B)并比较所述邻接矩阵与所述新的邻接矩阵对应位置的权得到负载转移数量。

8.根据权利要求7所述方法，其特征在于，得到负载转移数量之后还包括：

获取邻接节点间的重叠的负载标识；根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载。

9.根据权利要求8所述方法，其特征在于，获取邻接节点间重叠的负载标识包括：

通过计算计数布隆过滤器的交集获取邻接节点间重叠的负载标识。

10.一种负载均衡的方法，其特征在于，包括：

获取第一无线接入节点和第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合；

获取第一无线接入节点与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集；所述交集内的元素个数为第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数；

将所述第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵；

根据邻接矩阵的权建立扩散矩阵，再根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；重复执行本步骤并比较所述邻接矩阵与所述新的邻接矩阵对应位置的权得到负载转移数量；

获取邻接节点间重叠的负载标识；根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载。

11.根据权利要求10所述方法，其特征在于，所述负载集合由布隆过滤器Bloom Filter或计数布隆过滤器Counting bloom filter表示。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述当负载集合由计数布隆过滤器Counting bloom filter表示时，所述获取第一或第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合具体为：

获取Counting Bloom Filter位串，其中，所述Counting Bloom Filter位串是根据负载标识计算得到，用于表示所述第一无线接入节点或第二无线接入节点覆盖范围下的负载集合。

13.根据权利要求11或12所述方法，其特征在于，

当所述负载集合由布隆过滤器表示时，获取交集内的元素个数具体为：

获取布隆过滤器中相同位置不同值的个数，根据所述相同位置不同值的个数计算交集内的元素个数；

当负载集合由计数布隆过滤器表示时，获取交集内的元素个数具体为：

比较第一无线接入节点与第二无线接入节点的Counting Bloom Filter位串，获得第一无线接入节点与第二无线接入节点Counting Bloom Filter中相同位置不同值的个数，将第一无线接入节点与第二无线接入节点Counting BloomFilter中相同位置不同值的个数做为Counting Bloom Filter的距离，用距离直接计算交集内元素的个数。

14.根据权利要求11所述方法，其特征在于，获取邻接节点间重叠的负载标识包括：

通过计算计数布隆过滤器的交集获取邻接节点间重叠的负载标识。

15.一种无线接入节点，其特征在于，包括：

负载集合获取单元，用于获取自身覆盖范围内的负载集合；

负载集合接收单元，用于接收另一无线接入节点发送的自身覆盖范围内的负载集合；

邻接关系判断单元，用于判断自身与另一无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集是否为非空，如果为非空，则确定自身与另一无线接入节点互为邻接节点。

16.根据权利要求15所述无线接入节点，其特征在于，还包括：

负载集合发送单元，用于向另一无线接入节点发送自身覆盖范围内的负载集合。

17.根据权利要求15所述无线接入节点，其特征在于，还包括：

负载集合交集获取单元，用于获取自身与另一无线接入节点覆盖范围内负载集合交集内的元素个数，所述交集内的元素个数为自身与另一无线接入节点间重叠的负载数。

18.根据权利要求17所述无线接入节点，其特征在于，还包括：

邻接矩阵建立单元，用于将自身与另一无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵。

19.根据权利要求17所述无线接入节点，其特征在于，

负载集合交集获取单元，还用于获取计数布隆过滤器中相同位置不同值的个数，根据所述相同位置不同值的个数计算交集内的元素个数，将所述交集内的元素个数作为邻接节点间重叠的负载数。

20.根据权利要求18或19所述无线接入节点，其特征在于，自身与另一无线接入节点互为邻接节点时还包括：

扩散矩阵建立单元，根据可转移的负载数量建立相适应的扩散矩阵；所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权；

动态邻接矩阵建立单元，用于根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；

负载转移数量获取单元，用于根据扩散矩阵和新的邻接矩阵获取负载转移数量。

21.根据权利要求20所述无线接入节点，其特征在于，还包括：

转移负载获取单元，用于获取邻接节点间重叠的负载标识；

负载转移单元，用于根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载。

22.一种无线网络拓扑发现的系统，其特征在于，包括：

第一无线接入节点，用于获取第一无线接入节点覆盖范围内的负载集合；获取第二无线接入节点发送的自身覆盖范围内的负载集合；获取第一无线接入节点与第二无线接入节点覆盖范围内的负载集合的交集，如果所述交集为非空，则确定所述第一无线接入节点与第二无线接入节点互为邻接节点；

第二无线接入节点，用于向第一无线接入节点发送自身覆盖范围内的负载集合。

23.根据权利要求22所述系统，其特征在于，

第一无线接入节点，还用于获取所述交集内的元素个数，所述交集内的元素个数为第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数；

将所述第一无线接入节点与第二无线接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵。

24.根据权利要求23所述系统，其特征在于，

第一无线接入节点，还用于根据可转移的负载数量建立相适应的扩散矩阵，所述可转移的负载数量为邻接矩阵的权；根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；根据扩散矩阵和新的邻接矩阵获取负载转移数量。

25.根据权利要求24所述系统，其特征在于，

第一无线接入节点，还用于获取邻接节点间重叠的负载标识；根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载。

26.一种负载均衡的系统，其特征在于，包括：

第一接入节点，用于接收第二接入节点发送的负载集合，获取自身覆盖范围内的负载集合；获取第一接入节点与第二接入节点覆盖范围内的负载集合的交集；所述交集内的元素个数为第一接入节点与第二接入节点间重叠的负载数；将所述第一接入节点与第二接入节点间重叠的负载数作为邻接矩阵的权建立邻接矩阵；

根据邻接矩阵的权建立扩散矩阵，再根据扩散矩阵建立新的邻接矩阵；重复执行本步骤并比较所述邻接矩阵与所述新的邻接矩阵对应位置的权得到负载转移数量；

获取邻接节点间重叠的负载标识；根据负载转移数量和所述邻接节点间重叠的负载标识转移所述重叠的负载；

第二接入节点，用于向第一接入节点发送自身覆盖范围内的负载集合。

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