CN105263157A - 用于Ad Hoc网络中基于情景感知的功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于Ad？Hoc网络中基于情景感知的功率控制方法，首先进行情景收集，情景建模，然后对发生故障的相关节点进行定位，利用组合公式对给定证据下的节点生存状态进行判断，组合后信任度最高的命题即为结论；得到故障集后，源节点发起拓扑修复过程，由网络中故障集节点的邻居节点通过提升发射功率来重新桥接起被分割的网络。最后，提升过功率的节点再次适度降低发射功率，在维持网络连通的前提下，减少不必要的能量消耗和信道间干扰。本发明能够在网络发生分割时，有效消除网络分割，恢复中断的通信过程，并且通过功率调整，降低了能量消耗，提高了网络的自适应性和生存性。

Description

用于Ad Hoc网络中基于情景感知的功率控制方法

技术领域

本发明涉及在战场和应急救援等复杂网络环境下通过功率控制机制来消除AdHoc网络出现网络分割的方法，提高网络生存性，本发明涉及到情景感知技术、节点功率控制、DS证据理论和节点故障状态推断，特别是涉及节点情景建模和基于节点故障状态推断的功率控制方法。

背景技术

AdHoc网络^[1]是一种特殊的通信网络，因其无中心、自组织和多跳路由等特点，具备良好的抗毁性和灵活性，在军事领域得到广泛应用。但是，战场环境复杂多变且较为恶劣，各种自然和人为因素都可能造成某些节点(特别是瓶颈节点)的异常或失效，导致网络分割，进而中断正常的通信活动。为了使AdHoc网络具备较高的可靠性和生存性，在网络产生分割时对网络结构进行重构，及时恢复中断的通信是十分必要的。

由此可见，设计一种高效的网络重构算法有助于在某些恶劣条件下，完成网络的基本通信任务。冯永新^[2]等针对移动AdHoc网络提出了一种具有QoS保障的网络重构算法，主要通过开启备用、重构路由和重新划分网络周边界三种手段，重点说明了在已知失效节点的前提下如何重构网络，而未说明如何对故障节点进行定位。李建东^[3]等从数学角度揭示了AdHoc网络中瓶颈节点与邻节点度和基本回路度两要素之间的关系，可找出网络中这些瓶颈节点，但未给出对节点生存状态判定的方法。董妍^[4]虽在其网络重构算法中说明了通过故障概率函数对故障节点定位的过程，但其只是考虑了一些与自身状况相关的因素来作为判断的依据，并未考虑外在环境因素。并且其故障概率函数的设计也具有一定的主观性。文献[4]和[5]均使用了k跳邻域扩散的方法来对网络进行重构。王丹阳^[6]提出了一种路由重构算法，可以在节点失效或者网络结构发生变化时，恢复网络拓扑结构的传输链路，但这种方法的基本前提是存在这样的无线链路，也即网络没有被分割。简而言之，当前技术研究大多对节点生存状态的判断都是在较理想的条件下进行的，具有环境无关性。

近年来，伴随着泛在计算出现的一种新的计算模式——情景感知技术逐渐引起来学术界的关注。利用情景感知计算技术强大的环境自适应性可用于网络节点功率的控制，进而实现消除随时可能出现的网络分割现象。Dey^[7]给出了一个被广泛接受的情景定义，即任何可以表征一个实体所处环境的信息，都可以被称作是“情景”。而“实体”是与人机交互相关的人，地点或者物体，也包括用户和应用本身。对于情景的分类方法多种多样，其中顾君忠^[8]定义了一个情景谱系，较为全面地概括了各类情景，包括了计算情景、用户情景、物理情景、时间情景和社会情景。情景感知计算一般包括三个阶段，即情景收集、情景推理和决策执行。其中，情景推理使用的技术十分丰富，包括决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫过程、DS证据理论、支持向量机、人工神经网络、贝叶斯网络等等。情景推理得出的结果作为系统的输入，并作为系统控制或者配置的依据。

在AdHoc网络中，实际应用情景感知技术主要难点在于收集情景的种类往往十分丰富，所以如何对情景进行高效地建模，组织好各类信息之间的关系就变得十分重要，以机器可以理解的方式定义和存储情景。目前，主要的建模方法包括关键值模型、模式标记模型、图形模型和本体模型等等。同时，随着时间的推移，网络节点需要存储的历史信息也会变得庞大，所以需要对保存的历史信息长度加以合理的控制，以尽可能地降低存储情景信息给节点带来的存储上的负担。此外，在AdHoc网络中应用情景感知技术需要考虑情景信息交互对网络带宽造成的压力，通过减少冗余信息的传播和设计高效的情景交互协议来提高信息交互的效率，降低情景传播对网络正常业务的影响。最后，需要根据对情景信息新鲜度的要求设定合理的交互频率，频率越高，信息新鲜度越高，但造成的带宽压力也不容小觑，反之，则可能造成信息不能及时同步，带来情景推理的误差，所以需要合理选取信息的交互频率。

主要参考文献：

[1]陈林星,曾曦.移动AdHoc网络[M].第2版.北京:电子工业出版社,2012:5-10.

[2]冯永新,潘成胜,闻英友,等.移动Adhoc网络中具有一定QoS保证的网络重构算法[J].小型微型计算机系统,2004,25(11):1908-1912.

[3]李建东,田野,盛敏,等.大规模adhoc网络拓扑分割探测研究[J].通信学报,2008,29(9):54-61.

[4]董妍.AdHoc网络拓扑重构方案的设计与仿真[D].沈阳：东北大学，2009:21-37.

[5]叶宁,朱志良,刘军.主被动相结合的AdHoc网络拓扑重构算法[J].东北大学学报：自然科学版,2011,32(1):40-43.

[6]王丹阳.AdHoc网络拓扑监视与路由重构技术研究[D].西安工业大学,2014:29-40.

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[13]李艳娜，乔秀全，李晓峰.基于证据理论的上下文本体建模以及不确定性推理方法[J].电子与信息学报，2010,32(8):1806-1811.

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发明内容

发明目的：本发明针对战场环境下AdHoc网络容易因节点失效而产生网络分割的问题，提出了一种基于情景感知的节点功率控制方法(DPCAC)。该方法通过功率控制来改变网络拓扑结构，可以在源宿节点通信中断时有效桥接被分割的网络，并在通信恢复后进一步调整节点功率以降低不必要的能量消耗和减少信道间的干扰。

DPCAC中，节点定期收集各自情景，并进行交互这些信息，以此构造网络拓扑结构。通过求解所有分割某一源宿节点对的最小点割集，得到疑似故障集，并进一步地将各类情景视作证据，利用DS证据理论对疑似故障集中某一组节点生存状态做出推断，得到故障集。DPCAC中具体说明了确定故障节点的过程，并同时考虑外在环境和内在因素对节点生存状态的影响，将其建模为情景，通过情景感知计算中的推理机制判断哪些节点发生故障。并设计了一个简单通信协议，来完成相关邻居节点的功率控制。同时，针对不同情景对节点状态影响的大小不同的特点，赋予不同情景相应权重，在各个证据冲突较大时，对证据组合公式进行了修正，提高了推理的准确性。通过网络累计数据量和节点的能量消耗速率两个指标来评价算法效果，实验结果显示，DPCAC有效提高了战场环境下AdHoc网络的生存能力，网络可自适应地根据发生故障位置调整邻近节点的功率恢复中断的通信。

技术方案：战场环境通常是复杂多变且较为恶劣的，节点容易受到各种自然和人为因素的影响和干扰而出现异常或者失效。如果这种节点出现在网络中的关键位置(如瓶颈节点)，节点的失效就可能进一步造成网络被分割，那么通过此节点中继的业务都无法再进行，导致通信中断。此时，需要通过改变网络拓扑结构来产生被分割部分间的可用链路，再通过相应路由协议发现新的路由来重新建立源宿节点间的通信。功率控制是用来改变网络拓扑结构的一种重要方法，通过对网络节点发射功率的合理控制，可以将节点的度(节点的一跳邻居数)保持在合理范围。

一种用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，包括四个部分：情景收集、情景建模、故障推理和拓扑修复。

1)情景收集。随着各种传感器类型的不断丰富和制造成本的持续降低，使得在移动通信设备上配备多种传感器来感知用户周围环境的变化成为可能。CDPCA主要考虑了气象条件、战斗情况、设备磨损程度、设备类型和电量剩余五种情景，来作为节点状态推理的依据。这些信息可分为直接情景和间接情景，例如设备类型、设备磨损程度可以由使用者进行直接配置；又如，战斗情况不能直接从传感器获得，但可以借助环境噪声变化、机械振动频率等可直接测量的数据进行间接推断。

2)情景建模。情景建模方法决定了如何对收集到的情景信息进行存储、写入、修改和读取，良好的建模方法可以为后续推理快速准确地提供其所需的信息。CDPCA采用可扩展标记语言(XML)来对各类情景数据进行建模。情景之间的继承关系，这种关系可用XML中的父节点和子节点来表达；各个情景的实例化可通过XML中的节点属性表示；XML文件中的信息检索可以利用XPath来完成。实现时采用了基于C语言的解析程式库libxml2。

3)故障推理。这部分主要是在网络分割时，对发生故障的相关节点进行定位，包含了疑似故障节点和节点状态的推断。在对节点状态判断之前，需要求解出能够分割源宿节点的所有点割集，称之为“疑似故障节点”。根据情景信息构建的拓扑结构，这里使用了文献[10]所提出的算法GenerateGS来计算任意给定一节点对(s,t)之间的所有最小点割集。在完成对疑似故障节点求解后，需要分析其中每个节点的生存状态，从而确定故障集。利用DS证据理论来进行判断，将各个情景视为证据，可求解出组合各个证据后，对各命题的信任度，信任度最大的即为结论。根据证据间的冲突程度决定是否对基本概率分配函数进行修正。

证据理论基本组合公式如式(1)所示：

其中，A，X，Y均代表命题，且X∩Y＝A，m(A)为对证据1和证据2组合后，对于命题A的信任度，K_i,j表示两证据之间的冲突因子。由于经典DS证据理论进行证据融合时认为各证据的重要性相同，为反映实际中不同证据对于结论的影响不同，可根据情景空间中证据的重要性为其分配相应的权重。当证据合成时，若2个基本概率分配函数m_i和m_j之间的冲突因子K_i,j超过某一阈值K_th，依照式(3)根据权重分配值对基本概率分配函数进行修正。

$m_i^{\′}\left(A\right)=m_i\left(A\right)\×\frac{w_i}{w_{max}}---\left(3\right)$

五种情景，即气象条件、战斗情况、设备磨损程度、设备类型和电量剩余，各个取值空间的基本概率分配(BPA)可由人为预先给定，也可根据大量统计实验得出。

4)拓扑修复。在确定故障集后，源节点发起拓扑修复过程，由网络中故障集节点的邻居节点通过发射功率调整来重新桥接起被分割的网络。每个节点都维护两个列表，Response_src_list和Response_list，分别用于记录在拓扑修复过程中：本地节点已响应过的源节点与自己作为源节点记录，已经响应自己的相关节点记录，这两个列表初始均为空表。首先，源节点将在自己所在的子网广播一条Diagnose_Notice_Msg进行通告，将诊断出的故障集告知每个节点，通告消息以源节点的地址作为键值。收到通告的节点比较故障集中的每个失效节点与自己的地址，根据下述3种情况作出不同处理。

i.若自己是失效节点的邻居节点，则成为修复节点。修复节点首先将功率提升至最大值，以尽快恢复网络连通性，并在Response_src_list记录下已响应的源节点地址，此时，如果之前已经因响应其他源节点的诊断通告而将功率提升至最大值，只需记录新收到消息的源节点即可。同时，也向源节点以单播方式回复一条修复消息Diagnose_Reply_Msg作为响应。收到确认消息的源节点也将在Response_list记录下修复节点地址，以便拓扑修复完成后，将结果反馈给修复节点。

ii.若自己是故障集中的某一节点，则说明源节点对本节点的生存状态产生了误判，这时将发送一条误诊消息Error_Msg到源节点，以便及时修正诊断结果。源节点收到Error_Msg后，查找Response_list中响应过该节点所在故障最小点割集FMVCS的修复节点地址，并发送一条修正消息给这些节点，使修复节点撤销之前对此FMVCS的响应。

iii.若自己既非故障节点的邻居，也非故障节点本身，则不作任何响应，直接销毁收到的Diagnose_Notice_Msg。

在经过一段时间(称为修复间隔)后，源节点测试到目的节点的链路是否修复成功，且不论结果如何，都将结果告知修复节点。修复节点收到修复结果后，从Response_src_list列表擦除此源节点，并检测记录表是否为空(可能已响应多个源节点的修复请求)，若为空，则进入功率调整阶段，将功率下调至合适值，一方面节省自身有限的电量，另一方面使节点间通过多跳的方式完成通信，以减小无线信道间的干扰。此“合适值”是指，当修复节点提升发射功率后，其一跳覆盖范围必然会扩大，将一些原本没有在其内的节点包含进来，即一跳邻居节点增多。通过再次降低功率缩小一跳覆盖范围，逐一剔除一跳邻居节点，直至网络拓扑图不再连通之前的最后一个邻居节点，保留此邻居节点，网络仍旧连通，此时修复节点的功率即确定为发射功率下调的合适值。

另外，修复过程中由于某些节点功率提高，其一跳覆盖范围扩大，可能覆盖到目的节点，这样，目的节点也会收到源节点的诊断消息。此种情况下，目的节点将直接发送消息告知源节点通信恢复，源节点收到后不需要等待修复间隔的结束，直接根据其Response_list列表来逐一通知结果。在源节点将修复结果反馈给已提升功率的节点后，若此时这些节点的Response_src_list为空，则开始功率调整，在维持网络连通性的前提下，降低不必要的发射功率。以最大发射功率工作的节点降序排列到所有邻居节点的距离，从最远的邻居节点逐一剔除，直到网络不再连通之前的最后一个邻居节点。

有益效果：与现有技术相比，本发明提供的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，引入了节点功率控制当中，充分利用了情景感知技术的良好自适应性来帮助网络自主地修复被分割的网络拓扑结构，有效地避免了由于网络分割造成的通信中断现象。

附图说明

图1为拓扑修复过程示例图，其中a)初始路由，b)拓扑修复，c)新路由；

图2为本发明方法流程图；

图3为仿真中网络拓扑结构图；

图4为soldier0在故障前后的输出曲线图；

图5为网络输入输出数据量曲线图；

图6为soldier4在3种情况下的电量变化曲线图；

图7为基于XML的情景建模；

图8为证据组合过程图；

图9为拓扑修复流程图；

图10为拓扑修复中的通信过程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

如图2所示，DPCAC的工作流程包括四个部分：情景收集、情景建模、故障推理和拓扑修复。

1)情景收集。随着各种传感器类型的不断丰富和制造成本的持续降低，使得在移动通信设备上配备多种传感器来感知用户周围环境的变化成为可能。CDPCA主要考虑了气象条件、战斗情况、设备磨损程度、设备类型和电量剩余五种情景，来作为节点状态推理的依据。这些信息可分为直接情景和间接情景，例如设备类型、设备磨损程度可以由使用者进行直接配置；又如，战斗情况不能直接从传感器获得，但可以借助环境噪声变化、机械振动频率等可直接测量的数据进行间接推断。

2)情景建模。情景建模方法决定了如何对收集到的情景信息进行存储、写入、修改和读取，良好的建模方法可以为后续推理快速准确地提供其所需的信息。CDPCA采用可扩展标记语言(XML)来对各类情景数据进行建模，XML是一种结构化的数据，并且可以根据用户需求进行自定义，且十分简单，为数据提供了一种形式化的描述，可方便地进行数据的读写操作。此外，XML的自身特点使得其适合于描述情景信息。情景之间的继承关系，这种关系可用XML中的父节点和子节点来表达；各个情景的实例化可通过XML中的节点属性表示；XML文件中的信息检索可以利用XPath来完成。附图7给出了一个以XML呈现的情景数据。实现时采用了基于C语言的解析程式库libxml2。

3)故障推理。这部分主要是在网络分割时，对发生故障的相关节点进行定位，包含了疑似故障节点和节点状态的推断。对于某一对具体的源宿节点来说，网络中由于失效能够造成其通信中断的节点是有限的，如附图1所示，对于源宿节点S和T来说，只有标识为C1和C2的节点失效才会造成源宿节点间没有可用链路，而N1和N2是否发生故障对于源宿节点来说是没有影响的。在对节点状态判断之前，需要求解出能够分割源宿节点的所有点割集，称之为“疑似故障节点”。根据情景信息构建的拓扑结构，这里使用了文献[10]所提出的算法GenerateGS来计算任意给定一节点对(s,t)之间的所有最小点割集。在完成对疑似故障节点求解后，需要分析其中每个节点的生存状态。如前所述，这部分利用DS证据理论来进行判断，将各个情景视为证据，可求解出组合各个证据后，对各命题的信任度，信任度最大的即为结论。附图8给出了证据组合过程的流程图，根据证据间的冲突程度决定是否对基本概率分配函数进行修正。

证据理论基本组合公式如式(1)所示：

其中，A，X，Y均代表命题，且X_i∩Y_j＝A，m(A)为对证据1和证据2组合后，对于命题A的信任度，K_i,j表示两证据之间的冲突因子。由于经典DS证据理论进行证据融合时认为各证据的重要性相同，为反映实际中不同证据对于结论的影响不同，可根据情景空间中证据的重要性为其分配相应的权重。当证据合成时，若2个基本概率分配函数m_i和m_j之间的冲突因子超过某一阈值K_th，依照式(3)根据权重分配值对基本概率分配函数进行修正。

$m_i^{\′}\left(A\right)=m_i\left(A\right)\×\frac{w_i}{w_{\max }}---\left(3\right)$

五种情景，即气象条件、战斗情况、设备磨损程度、设备类型和电量剩余，各个取值空间的基本概率分配(BPA)可由人为预先给定，也可根据大量统计实验得出。

为了清晰地说明问题，如附图1所示，图中S和T代表一对正在通信中的源宿节点(附图1(a))，它们之间初始路由为S-C₁-C₂-C₃-T，某一时刻t通信中断，且网络层无法发现一条新的路由恢复被中断的通信，在源宿节点都未发生故障的条件下，此时初步判断为网络产生分割。在初始拓扑下，能够分割S和T的节点集合有3组，即C₁、C₂和C₃，C₁为一个包含2个节点的最小点割集，而C₂和C₃均为割点(附图1(b))。这3组节点集合中的一组或多组一旦发生故障会中断S与T之间的正常通信，节点N₂和N₃分别为C₂和C₃的邻居节点。这是假定C₂发生了失效，与其相关的链路均消失，此时可通过调节其邻居节点C₁(2个)、C₃和N₂的发射功率来在被分割网络之间产生新的可用链路(C₁，C₃)和(N₂，N₃)，消除网络分割。通过路由协议的路由发现机制，可以在链路建立后，重新建立起S与T之间的路由S-C₁-C₃-T(附图1(c))，通信恢复。

此过程中涉及到了两个关键环节：故障定位和拓扑修复。首先，网络中出现分割时，如何判断发生失效节点的位置是十分重要的，因为这决定了节点功率调整的决策执行。故障定位阶段主要由两个步骤组成，即确定疑似故障节点和节点状态推断。由于DPCAC属于分布式算法，在某一对源宿节点通信中断时，通过求解出那些能够分割源宿节点的所有最小点割集，即为疑似故障集，注意这里并非求解整个网络的最小点割集。得到疑似故障集后，需要分析其中每个节点的生存状态。若疑似故障集中的某一组节点都被推断为已发生失效，则将其加入故障集；若其中至少有一个存活节点，则不加入故障集，因为这说明源宿节点间至少还有一条可用链路，该最小点割集并不是造成通信中断的原因。

表1给出了CDPCA中在推理节点生存状态时所考虑的情景，这里考虑了五种情景，即气象条件、战斗情况、设备磨损程度、设备类型和电量剩余。

表1.各类情景的基本概率分配

4)拓扑修复。在确定故障集后，源节点发起拓扑修复过程，由网络中故障集节点的邻居节点通过发射功率调整来重新桥接起被分割的网络。每个节点都维护两个列表，Response_src_list和Response_list，分别用于记录在拓扑修复过程中：本地节点已响应过的源节点与自己作为源节点记录，已经响应自己的相关节点，这两个列表初始均为空表。首先，源节点将在自己所在的子网广播一条Diagnose_Notice_Msg进行通告，将诊断出的故障集告知每个节点，通告消息以源节点的地址作为键值。收到通告的节点比较故障集中的每个失效节点与自己的地址，根据下述3种情况作出不同处理。

i.若自己是其邻居节点，则成为修复节点。修复节点首先将功率提升至最大值，以尽快恢复网络连通性，并在Response_src_list记录下已响应的源节点地址，此时，如果之前已经因响应其他源节点的诊断通告而将功率提升至最大值，只需记录新收到消息的源节点即可。同时，也向源节点以单播方式回复一条修复消息Diagnose_Reply_Msg作为响应。收到确认消息的源节点也将在Response_list记录下修复节点地址，以便拓扑修复完成后，将结果反馈给修复节点。

ii.若自己是故障集中的某一节点，则说明源节点对本节点的生存状态产生了误判，这时将发送一条误诊消息Error_Msg到源节点，以便及时修正诊断结果。源节点收到Error_Msg后，查找Response_list中响应过该节点所在故障最小点割集FMVCS的修复节点地址，并发送一条修正消息给这些节点，使其撤销之前对此FMVCS的响应。

iii.若自己既非故障节点的邻居，也非故障节点本身，则不作任何响应，直接销毁收到的Diagnose_Notice_Msg。

在经过一段时间(称为修复间隔)后，源节点测试到目的节点的链路是否修复成功，且不论结果如何，都将结果告知修复节点。修复节点收到修复结果后，从记录表擦除此源节点，并检测记录表是否为空(可能已响应多个源节点的修复请求)，若为空，则进入功率调整阶段，将功率下调至合适值，一方面节省自身有限的电量，另一方面使节点间通过多跳的方式完成通信，以减小无线信道间的干扰。附图9给出了拓扑修复的流程。

另外，修复过程中由于某些节点功率提高，其一跳覆盖范围扩大，可能覆盖到目的节点，这样，目的节点也会收到源节点的诊断消息。此种情况下，目的节点将直接发送消息告知源节点通信恢复，源节点收到后不需要等待修复间隔的结束，直接根据其修复节点记录表来逐一通知结果。附图10给出了在时间轴上的节点间的通信过程。

在源节点将修复结果反馈给已提升功率的节点后，若此时这些节点的Response_src_list为空，则开始功率调整，在维持网络连通性的前提下，降低不必要的发射功率。以最大发射功率工作的节点降序排列到所有邻居节点的距离，从最远的邻居节点逐一剔除，直到网络不再连通之前的最后一个邻居节点。

实验仿真中所配置的网络拓扑结构如附图3所示，其中网络只包含一对源宿节点，分别为soldier0和soldier1，并且soldier3为瓶颈节点，某一时刻发生因能量消耗殆尽而失效，通过启动DPCAC相关机制，其邻居节点soldier2、soldier4和soldier5均进行了功率调整，成功修复了被分割网络。具体体现在如下方面：源节点soldier0在soldier3失效后的数据输出量，可见在DPCAC的作用下，经过短暂的修复阶段，soldier0的数据吞吐量又恢复了正常水平，如附图4所示。全网络的输入输出数据量如附图5所示，可见由于soldier3的失效造成网络分割，丢失了一部分分组，所以输出数据量略低于输入量。拓扑修复后邻居节点soldier4的电量消耗速率都变大，但功率调整后，电量消耗速率明显降低。未采用DPCAC时，soldier4的电量消耗率最小，这是因为节点soldier3失效后，不再有流量经过soldier4，如附图6所示。

Claims (7)

1.一种用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，包括四个部分：情景收集、情景建模、故障推理和拓扑修复；

1)情景收集；包括气象条件、战斗情况、设备磨损程度、设备类型和电量剩余五种情景，收集的情景作为节点状态推理的依据；

2)情景建模；采用可扩展标记语言(XML)来对各类情景数据进行建模；情景之间的继承关系可用XML中的父节点和子节点来表达；各个情景的实例化可通过XML中的节点属性表示；

3)故障推理；在网络分割时，对发生故障的相关节点进行定位，包含了疑似故障节点和节点状态的推断；

4)拓扑修复；在确定故障集后，源节点发起拓扑修复过程，由网络中故障集节点的邻居节点通过发射功率调整来重新桥接起被分割的网络。

2.如权利要求1所述的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，故障推理过程中，在对节点状态判断之前，需要求解出能够分割源宿节点的所有点割集，称之为“疑似故障节点”；根据情景信息构建的拓扑结构，通过GenerateGS算法来计算任意给定一节点对(s,t)之间的所有最小点割集；在完成对疑似故障节点求解后，需要分析其中每个节点的生存状态，从而确定故障集；利用DS证据理论来进行判断，将各种情景视为证据，求解出组合各个证据后，对各命题的信任度排序，信任度最大的即为结论；根据证据间的冲突程度决定是否对基本概率分配函数进行修正；

证据理论基本组合公式如式(1)所示：

其中，A，X，Y均代表命题，且X∩Y＝A，m(A)为对证据1和证据2组合后，对于命题A的信任度，K_i,j表示两证据之间的冲突因子；为反映实际中不同证据对于结论的影响不同，可根据情景空间中证据的重要性为其分配相应的权重；当证据合成时，若2个基本概率分配函数m_i和m_j之间的冲突因子超过某一阈值K_th，依照式(3)根据权重分配值对基本概率分配函数进行修正。

$m_i^{\′}\left(A\right)=m_i\left(A\right)\×\frac{w_i}{w_{\max }}---\left(3\right).$

3.如权利要求1所述的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，每个节点都维护两个列表，Response_src_list和Response_list，分别用于记录在拓扑修复过程中：本地节点已响应过的源节点与自己作为源节点记录，已经响应自己的相关节点记录，这两个列表初始均为空表；首先，源节点将在自己所在的子网广播一条Diagnose_Notice_Msg进行通告，将诊断出的故障集告知每个节点，通告消息以源节点的地址作为键值。

4.如权利要求3所述的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，收到通告的节点比较故障集中的每个失效节点与自己的地址，若自己是失效节点的邻居节点，则成为修复节点；修复节点首先将功率提升至最大值，以尽快恢复网络连通性，并在Response_src_list记录下已响应的源节点地址，此时，如果之前已经因响应其他源节点的诊断通告而将功率提升至最大值，只需记录新收到消息的源节点即可；同时，也向源节点以单播方式回复一条修复消息Diagnose_Reply_Msg作为响应；收到确认消息的源节点也将在Response_list记录下修复节点地址，以便拓扑修复完成后，将结果反馈给修复节点。

5.如权利要求3所述的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，若自己是故障集中的某一节点，则说明源节点对本节点的生存状态产生了误判，这时将发送一条误诊消息Error_Msg到源节点，以便及时修正诊断结果。源节点收到Error_Msg后，查找Response_list中响应过该节点所在故障最小点割集FMVCS的修复节点地址，并发送一条修正消息给这些节点，使其撤销之前对此FMVCS的响应。

6.如权利要求3所述的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，若自己既非故障节点的邻居，也非故障节点本身，则不作任何响应，直接销毁收到的Diagnose_Notice_Msg。

7.如权利要求3所述的用于AdHoc网络中基于情景感知的功率控制方法，其特征在于，在经过一段时间后，源节点测试到目的节点的链路是否修复成功，且不论结果如何，都将结果告知修复节点；修复节点收到修复结果后，从Response_src_list表中擦除此源节点，并检测记录表是否为空，若为空，则进入功率调整阶段，将功率下调至合适值；

另外，修复过程中由于某些节点功率提高，其一跳覆盖范围扩大，可能覆盖到目的节点，这样，目的节点也会收到源节点的诊断消息；此种情况下，目的节点将直接发送消息告知源节点通信恢复，源节点收到后不需要等待修复间隔的结束，直接根据其Response_list列表来逐一通知结果；在源节点将修复结果反馈给已提升功率的节点后，若此时这些节点的Response_src_list为空，则开始功率调整，在维持网络连通性的前提下，降低不必要的发射功率。