CN103701647B - 一种无线网络拓扑优化生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无线网络拓扑优化方法，包括以下步骤：步骤1：采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型；步骤2：利用超图分割和相关算法对无线网络的功耗、各个节点的状态进行计算，得出无线网络虚拟子团，进而根据子团的划分生成最优的无线网络拓扑模型。本发明具有如下优点：1.利用超图这一新型图论，使得无线网络的层次性划分更为合理；2.考虑了无线网络节点的能耗这一重要因素，极大的提高了无线网络的性能，使得本方案既适用于对功耗较为敏感的无线网络，也适用于普通的无线网络；3.充分考虑现实情况，使得网络可以持续保持高效的状态。

Description

一种无线网络拓扑优化生成方法
技术领域
本发明属于无线通信的系统和技术领域，涉及一种无线网络拓扑优化生成方法，尤其是涉及一种利用超图分析节点特征、整体功耗和局部功耗的无线网络拓扑优化生成方法。
背景技术
无线网络，既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，也包括为近距离无线连接进行优化的红外线技术及射频技术，与有线网络的用途十分类似，最大的不同在于传输媒介的不同，利用无线电技术取代网线。无线网络有四种分类：无线个人网（WPAN）、无线局域网（WLAN）、无线城域网和移动通信网络。
无线个人网（WPAN）是在小范围内相互连接数个设备所形成的无线网络，通常是个人可及的范围内。例如蓝牙连接耳机及膝上电脑，ZigBee也提供了无线个人网的应用平台。无线局域网（WLAN）类似其他无线设备，利用无线电而非电缆在同一个网络上传送数据，是IEEE 802.11系列标准。无线城域网是连接数个无线局域网的无线网络型式。
移动通信网络由无线接入网、核心网和骨干网三部分组成。无线接入网主要为移动终端提供接入网络服务，核心网和骨干网主要为各种业务提供交换和传输服务。在核心网和骨干网中由于通信媒质是有线的，对信号传输的损伤相对较小，传输技术的难度相对较低。但在无线接入网中由于通信媒质是无线的，而且终端是移动的，这样的信道可称为移动信道，它具有多径衰落的特征，并且是开放的信道，容易受到外界干扰，这样的信道对信号传输的损伤是比较严重的，因此，信号在这样信道传输时可靠性较低。同时，无线信道的频率资源有限，因此有效地利用频率资源是非常重要的。也就是说，在无线接入网中，提高传输的可靠性和有效性的难度比较高。
网络拓扑，是指构成网络的成员间特定的排列方式，它形象地描述了网络的安排和配置方式，以及各节点之间的相互关系；是一种研究网络和它的线图的拓扑性质的理论，又称网络图论。网络拓扑结构有许多的分类，如支持星状拓扑、树状拓扑以及多跳网状网络拓扑等。
超图是一种广义上的图，它的一条边可以连接任意数量的顶点；超图是有限集合的子集系统；是离散数学中最一般的结构。形式上，超图H是一个集合组H=(X,E)，其中X是一个有限集合，该集合的元素被称为节点或顶点，E是X的非空子集，被称为超边或连接。超图的存在区别于简单图，它的边可以反映顶点之间更多的关联性。
现有网络拓扑生成方案所存在的技术缺陷：现有网络拓扑生成方案没有考虑到很多现实因素，比如网络节点的能耗问题、网络节点的移动性、网络通信时的障碍物等实际问题。有时候节点可能是以电池为能量来源，那么我们就应该努力的减少它的能量消耗；有时候网络节点会发生一定的位移，那么原来的网络拓扑可能就达不到我们的设计要求；有时候通信节点之间的建筑物会阻碍网络的通信，削减传输速率，那么我们应该以实际的传输速率为准，而不应该单纯的以节点间距离作为衡量标准。
发明内容
本发明主要目的是解决现有网络拓扑生成方案所存在的技术缺陷；提供了一种以超图作为主要图论方法，构建综合考虑节点特征、整体功耗、局部功耗，按需控制的无线网络，从而实现生成一种高性能的无线网络的逻辑拓扑模型。通过共指消解弥补了简单图分割方法的潜在缺陷，所得的无线网络拓扑图更好的反映了节点之间的关联度。再通过超图分割及相关算法对网络进行划分，生成最优的无线网络拓扑模型。
本发明所采用的技术方案是：一种无线网络拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型；
步骤2：利用超图分割和相关算法对无线网络的功耗、各个节点的状态进行计算，得出无线网络虚拟子团，进而根据子团的划分生成最优的无线网络拓扑模型。
作为优选，步骤1所述的采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型，其中超图节点表示一个网络设备，其权重是该设备的重要性度量；超边表示设备间的共指关联度，其权重表示这种关联对共指起到的贡献大小，且一条边可以连接多个顶点。
作为优选，步骤2所述的超图分割，其具体实现过程为，该超图对应的虚拟拓扑网络根据分割算法，将整个无线网络分割成优化的多个子网，每个子网具有按照共指关联度进行聚集的特点，而子网间的共指关联度则较小。
作为优选，步骤2所述的相关算法，其具体实现过程为，采用最优簇大小、电量、距离和运动性因素作为决定权值的参数，或加入其它要素进行考虑，从而实现达到综合目标的无线网络拓扑的布局设计。
作为优选，步骤1所述的采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型，其具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：建立超图G=(V,E)，其中，V为超图G的顶点集合，E为超图G的超边集合，按实际网络节点位置生成超图顶点，同时为超图顶点分配属性值a(v)，根据超图顶点的属性值a(v)形成超边，并以超边中顶点间的传输时间和超图顶点的属性值a(v)作为参数，计算出每条超边的权值w(e)；
步骤1.2：根据实际需求对超图进行分割，采用归一化分割，使得分割出来的子图和外界的联系主要来自该子图内部，同时满足最优簇原则；
步骤1.3：确立簇头，在一个簇内选度的值最高的顶点则作为簇头节点；
步骤1.4：考虑网络移动性，动态生成网络拓扑。
本发明包括网络测量、图论、算法设计、统计学、数据挖掘、可视化以及数学建模，为无线网络的规划、铺设和网络优化提出了一种新技术。
本发明具有如下优点：
1.利用超图这一新型图论，使得无线网络的层次性划分更为合理；
2.考虑了无线网络节点的能耗这一重要因素，极大的提高了无线网络的性能，使得本方案既适用于对功耗较为敏感的无线网络，也适用于普通的无线网络；
3.充分考虑现实情况，使得网络可以持续保持高效的状态。
附图说明
图1：是本发明实施例的无线网络拓扑的超图示意图。
图2：是本发明实施例的无线网络拓扑的超图分割示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施例和附图对本发明做进一步的说明。
本发明所采用的技术方案是：一种无线网络拓扑优化方法，包括以下步骤：
步骤1：采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型；其具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：建立超图G=(V,E)，其中，V为超图G的顶点集合，E为超图G的超边集合，按实际网络节点位置生成超图顶点，同时为超图顶点分配属性值a(v)，根据超图顶点的属性值a(v)形成超边，并以超边中顶点间的传输时间和超图顶点的属性值a(v)作为参数，计算出每条超边的权值w(e)；
步骤1.2：根据实际需求对超图进行分割，采用归一化分割，使得分割出来的子图和外界的联系主要来自该子图内部，同时满足最优簇原则；
步骤1.3：确立簇头，在一个簇内选度的值最高的顶点则作为簇头节点；
步骤1.4：考虑网络移动性，动态生成网络拓扑；
步骤2：利用超图分割和相关算法对无线网络的功耗、各个节点的状态进行计算，得出无线网络虚拟子团，进而根据子团的划分生成最优的无线网络拓扑模型。
其中，步骤1所述的采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型，其中超图节点表示一个网络设备，其权重是该设备的重要性度量；超边表示设备间的共指关联度，其权重表示这种关联对共指起到的贡献大小，且一条边可以连接多个顶点；步骤2所述的超图分割，其具体实现过程为，该超图对应的虚拟拓扑网络根据分割算法，将整个无线网络分割成优化的多个子网，每个子网具有按照共指关联度进行聚集的特点，而子网间的共指关联度则较小；步骤2所述的相关算法，其具体实现过程为，采用最优簇大小、电量、距离和运动性因素作为决定权值的参数，或加入其它要素进行考虑，从而实现达到综合目标的无线网络拓扑的布局设计。
本实施例首先介绍本发明的超图拓扑实例，请见图1，拓扑中包括第一超边1、第二超边2和第三超边3，第一超边1由两个属性值为2和一个属性值为1的顶点组成，第二超边2由三个属性值为1的顶点组成，第三超边3由两个属性值为2和一个属性值为1的顶点组成；请见图2，超图分割4将超图中的第二超边2分割，形成两个子图。
生成拓扑结构时，首先通过超图顶点的属性值以及超图顶点间的实际距离生成第一超边1、第二超边2和第三超边3，然后，计算出每条超边的权值。根据超边的权值，对超图进行分割，实现无线网络中的一次随机游走落在同一个子网中的概率最大，跨越子网的概率最小，同时，网络中各个簇的大小基本一致。
在划分好簇之后，就要确定簇头节点。这里根据算法对节点的特征和能耗来计算，最终确定一个簇里面的簇头。
本实施例采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型，包括以下子步骤：
步骤1.1：无线网络节点处于未决定状态，各节点拥有不一致的能耗来源或者能耗需求和相等的传输速率；在该状态下，根据各个网络节点对于能耗的要求，分配属性值a(v)，属性值越高则对能耗越敏感；
步骤1.2：建立超图G=(V,E)，超图顶点集合V与现实网络各节点坐标相对应，并根据超图顶点的属性值a(v)连接距离最近的两个超图顶点形成两条普通边和一条超边，被连接超图顶点的a(v)值应大于或者等于发出连接的超图顶点的a(v)值；
步骤1.3：无线网络节点仍然处于未决定状态，各节点向被连接的两个节点发送消息，确定消息传输时间t(l)则为每条普通边的权值；
步骤1.4：计算超边的权值，以普通边的权值和超图顶点的属性值为参数，计算得出超边的权值w(e)，至此超图形成；
步骤1.5：根据实际需求将超图分割为多个子图，采用归一化分割，使得从子图中的节点出发跨越分割边界的超边的权值和相比于从子图节点出发的所有超边的权值和的比例尽可能的小，同时满足最优簇原则，即每个簇的大小基本一致；
步骤1.6：确立簇头，计算一个簇内各个超图顶点的度，即包含该顶点所有超边的权值w(e)的和，度的值最高的顶点则选作簇头节点；
步骤1.7：考虑到无线网络的移动性，根据网络功耗的大小设定一个较长的周期，重复步骤1.3到步骤1.6的操作。
在本实施例中，拓扑结构的生成利用超图分割4，确定了各个簇的集合，利用低能耗要求节点第一超边1、电源供能节点第二超边2和电池供能节点第三超边3，作为算法的重要参数来确立簇头节点。
本文中所描述的具体实施例是对本发明精神作说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (3)

1. 一种无线网络拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型；其具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：建立超图G=(V,E)，其中，V为超图G的顶点集合，E为超图G的超边集合，按实际网络节点位置生成超图顶点，同时为超图顶点分配属性值a(v)，根据超图顶点的属性值a(v)形成超边，并以超边中顶点间的传输时间和超图顶点的属性值a(v)作为参数，计算出每条超边的权值w(e)；
步骤1.2：根据实际需求对超图进行分割，采用归一化分割，使得分割出来的子图和外界的联系主要来自该子图内部，同时满足最优簇原则；
步骤1.3：确立簇头，在一个簇内选度的值最高的顶点则作为簇头节点；
步骤1.4：考虑网络移动性，动态生成网络拓扑；
步骤2：利用超图分割和相关算法对无线网络的功耗、各个节点的状态进行计算，得出无线网络虚拟子团，进而根据子团的划分生成最优的无线网络拓扑模型；
所述的相关算法，其具体实现过程为，采用最优簇大小、电量、距离和运动性因素作为决定权值的参数，或加入其它要素进行考虑，从而实现达到综合目标的无线网络拓扑的布局设计。
2. 根据权利要求1所述的无线网络拓扑优化方法，其特征在于：步骤1所述的采用超图建立无线网络的逻辑拓扑模型，其中超图节点表示一个网络设备，其权重是该设备的重要性度量；超边表示设备间的共指关联度，其权重表示这种关联对共指起到的贡献大小，且一条边可以连接多个顶点。
3. 根据权利要求1所述的无线网络拓扑优化方法，其特征在于：步骤2所述的超图分割，其具体实现过程为，该超图对应的虚拟拓扑网络根据分割算法，将整个无线网络分割成优化的多个子网，每个子网具有按照共指关联度进行聚集的特点，而子网间的共指关联度则较小。
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