CN105392176B - 一种执行器节点执行能力的计算方法 - Google Patents
一种执行器节点执行能力的计算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105392176B CN105392176B CN201510673459.2A CN201510673459A CN105392176B CN 105392176 B CN105392176 B CN 105392176B CN 201510673459 A CN201510673459 A CN 201510673459A CN 105392176 B CN105392176 B CN 105392176B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- type
- actuator node
- actuator
- network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 108700026140 MAC combination Proteins 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W40/00—Communication routing or communication path finding
- H04W40/24—Connectivity information management, e.g. connectivity discovery or connectivity update
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
Abstract
一种执行器节点执行能力的定量计算方法。包括以下步骤:步骤100,确定无线传感器执行器网络类型以及执行器节点的类型,如果网络为面向能量型且节点类型为固定节点,那么转入步骤200;步骤200,确定计算执行器节点执行能力所需的执行器节点参数;步骤300,对执行器节点参数进行归一化;步骤400,确定各类执行器节点参数在计算中所占权重;步骤500,根据网络类型、节点类型、各类参数归一化后的值、权重,计算执行器节点的执行能力。
Description
技术领域
本发明涉及无线网络技术领域,具体涉及一种执行器节点执行能力的计算方法。
背景技术
无线传感器执行器网络(wireless sensor and actor networks,WSANs)是近年来发展起来的一种新型、无基础设施、自组织的无线网络。它衍生于无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs),由众多的传感器(sensor)和执行器(actor)组成,通过无线自组网方式,完成分布式感测任务和执行任务。
WSAN的一个重要研究方向就是节能,网络拓扑控制对无线自组网络性能影响显著,良好的拓扑结构能够提高路由协议和MAC协议的效率从而减少网络能源的消耗。CN201010613751介绍了一种新型的无线传感器执行器网络分簇方法,使用了加权维诺图的方法,但没有给出执行器节点执行能力的定量计算方法,所以还有进一步提升的空间。
发明内容
本发明为解决上述问题,提供了一种执行器节点执行能力的定量计算方法。包括以下步骤:
步骤100,确定无线传感器执行器网络类型以及执行器节点的类型,如果网络为面向能量型且节点类型为固定节点,那么转入步骤200;
步骤200,确定计算执行器节点执行能力所需的执行器节点参数;
步骤300,对执行器节点参数进行归一化;
步骤400,确定各类执行器节点参数在计算中所占权重;
步骤500,根据网络类型、节点类型、各类参数归一化后的值、权重,计算执行器节点的执行能力。
进一步的,所述的无线传感器执行器网络类型包括但不仅限于面向能量型、面向时延型、面向可靠性型。。
进一步的,所述的执行器节点类型包括但不仅限于固定执行器节点和移动执行器节点。
进一步的,所述执行器节点的参数包括并不仅限于执行器节点能量、执行器节点缓冲区容量、执行器节点带宽、执行器节点操作时延、执行器节点每次操作消耗能量、执行器节点通信距离、执行器节点信号强度。
本发明利用网络类型、节点类型、各类参数归一化后的值、权重,计算执行器节点的执行能力,能够定量的评价执行器节点能力大小,为网络拓扑构造提供了基础,并且能够提高网络效率。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本实施中提供了一种执行器节点执行能力的定量计算方法。包括以下步骤:
步骤100,确定无线传感器执行器网络类型以及执行器节点的类型,如果网络为面向能量型且节点类型为固定节点,那么转入步骤200;
具体的,无线传感器执行器网络类型是由无线传感器执行器网络所使用的网络协议决定的,在无线传感器执行器网络初始化阶段,首先获取协议名称,与无线传感器执行器网络协议数据库进行比对,确定无线传感器执行器网络的类型。如果无线传感器执行器网络协议不在已知的数据库中,那么采用以下的方法来确定无线传感器执行器网络的类型:
记执行器节点执行一次操作所需能量为Ex,总能量为E,完成一次操作的时延限制(即执行器节点应在规定时间能完成操作)为TB(单位秒),执行器节点有n个邻居节点,与邻居节点传输可靠率的集合为{R1,R2...Rn},使用以下公式计算无线传感器执行器网络的类型参数P:
如果P∈(0,0.3),那么确定无线传感器执行器网络为面向能量型网络。
步骤200,确定计算执行器节点执行能力所需的执行器节点参数;
如果无线传感器执行器网络为面向能量型网络,那么选择执行器节点剩余能量ER、一次操作所需能量Ex、一次通信所需能量Ey、一次操作所需时间Tx、执行器节点总能量E、执行器节点控制范围S、执行器节点缓冲区大小L中的全部或者部分作为计算执行能力所需要的参数。
步骤300,对执行器节点参数进行归一化;
如果执行器节点制造工艺相同,即都为同厂家生产的同样节点,那么所述的执行器节点剩余能量ER、一次操作所需时间Tx、执行器节点总能量E、执行器节点控制范围S、执行器节点缓冲区大小L都置为1;一次操作所需能量Ex、一次通信所需能量Ey的归一化方法为:
Ex′、Ey′为归一化后取值。
如果执行器节点制造工艺不同,即为不同厂家生产的不同节点或同厂家生产的不同类型节点,那么依照以下方法对各参数进行归一化:
执行器节点剩余能量ER的归一化方法为:
其中ERi为第i个执行器节点的剩余能量,Ei为第i个执行器节点的总能量,ERi′为ERi归一化后取值,n为网络中执行器节点个数,Ei为第i个执行器节点的总能量;
一次操作所需能量Ex的归一化方法为:
其中Exi为第i个执行器节点的一次操作所需能量,Exi′为Exi归一化后取值;
一次通信所需能量Ey的归一化方法为:
其中Eyi为第i个执行器节点的一次操作所需能量,Eyi′为Eyi归一化后取值;
执行器节点总能量E的归一化方法为:
其中Ei′为Ei归一化后取值,Emax为所有节点中节点总能量的最大值,表示向上取整;
一次操作所需时间Tx的归一化方法为:
其中Txi为第i个执行器节点的一次操作所需时间,Txi′为归一化后取值,Txmax、Txmin分别为一次操作所需时间Tx的最大值和最小值;
执行器节点控制范围S的归一化方法为:
其中Si为第i个执行器节点的控制范围,Si′为归一化后取值,Smax、Smin分别为执行器节点控制范围的最大值和最小值;
执行器节点缓冲区大小L归一化方法为:
其中Li为第i个执行器节点的缓冲区大小,Li′为归一化后取值,Lmax、Lmin分别为执行器节点缓冲区大小的最大值和最小值;
步骤400,确定各类执行器节点参数在计算中所占权重;
如果选用的执行器节点参数为m个,不作特别指定的情况下,各参数的权重为
如果选用的执行器节点参数为m个,并且可以确定各个参数的重要程度,那么按照重要程度从低到高的顺序,可以依次指定参数权重为
如果选用的执行器节点参数恰巧为执行器节点剩余能量ER、一次操作所需能量Ex、一次通信所需能量Ey、一次操作所需时间Tx、执行器节点总能量E、执行器节点控制范围S、执行器节点缓冲区大小L而且不能确定各个参数的重要程度,那么可以按照执行器节点剩余能量ER权重0.3、一次操作所需能量Ex权重0.1、一次通信所需能量Ey权重0.1,一次操作所需时间Tx权重0.1、执行器节点总能量E权重0.2、执行器节点控制范围S权重0.1、执行器节点缓冲区大小L权重0.1来分配参数权重。
步骤500,根据网络类型、节点类型、各类参数归一化后的值、权重,计算执行器节点的执行能力。
具体的,如果选用的执行器节点参数为m个,不作特别指定的情况下,使用下面的公式来计算执行器节点的执行能力Aexe:
其中x1、x2...xm为选用的第1到m个参数。
如果选用的执行器节点参数为m个,并且可以确定各个参数的重要程度,使用下面的公式来计算执行器节点的执行能力Aexe:
其中x1′、x2′...xm′为选用的依照重要性从低到高排列的第1到m个参数。
如果选用的执行器节点参数恰巧为执行器节点剩余能量ER、一次操作所需能量Ex、一次通信所需能量Ey、一次操作所需时间Tx、执行器节点总能量E、执行器节点控制范围S、执行器节点缓冲区大小L而且不能确定各个参数的重要程度,使用下面的公式来计算执行器节点的执行能力Aexe:
Aexe=0.3ER′+0.1Ex′+0.1Ey′+0.1Tx′+0.2E′+0.1S′+0.1L′
本实施例根据网络类型、节点类型、各类参数归一化后的值、权重,计算执行器节点的执行能力,能够适用于不同的应用背景,方便快速的计算执行器节点的执行能力,提高了网络效率。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (1)
1.一种执行器节点执行能力的计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤100,确定无线传感器执行器网络类型以及执行器节点的类型,如果网络为面向能量型且节点类型为固定节点,那么转入步骤200;
其中,所述无线传感器执行器网络类型是由无线传感器执行器网络所使用的网络协议决定的,具体包括:在无线传感器执行器网络初始化阶段,首先获取协议名称,与无线传感器执行器网络协议数据库进行比对,确定无线传感器执行器网络的类型;如果无线传感器执行器网络协议不在已知的数据库中,那么采用以下的方法来确定无线传感器执行器网络的类型:
记执行器节点执行一次操作所需能量为Ex,执行器节点的总能量为E,完成一次操作的时延限制为TB,TB的单位为秒,执行器节点有n个邻居节点,与邻居节点传输可靠率的集合为{R1,R2...Rn},使用以下公式计算无线传感器执行器网络的类型参数P:
如果P∈(0,0.3),那么确定无线传感器执行器网络为面向能量型网络;
步骤200,确定计算执行器节点执行能力所需的执行器节点参数;其中,选择执行器节点剩余能量ER、一次操作所需能量Ex、一次通信所需能量Ey、一次操作所需时间Tx、执行器节点总能量E、执行器节点控制范围S、执行器节点缓冲区大小L中的全部或部分作为所述执行器节点参数;步骤300,对执行器节点参数进行归一化;
步骤400,确定各类执行器节点参数在计算中所占权重;
步骤500,根据网络类型、节点类型、各类参数归一化后的值、权重,计算执行器节点的执行能力。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510673459.2A CN105392176B (zh) | 2015-10-16 | 2015-10-16 | 一种执行器节点执行能力的计算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510673459.2A CN105392176B (zh) | 2015-10-16 | 2015-10-16 | 一种执行器节点执行能力的计算方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105392176A CN105392176A (zh) | 2016-03-09 |
CN105392176B true CN105392176B (zh) | 2019-06-25 |
Family
ID=55423909
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510673459.2A Active CN105392176B (zh) | 2015-10-16 | 2015-10-16 | 一种执行器节点执行能力的计算方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105392176B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106100923A (zh) * | 2016-06-13 | 2016-11-09 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 | 一种执行器节点执行能力的评价方法 |
CN106059814A (zh) * | 2016-06-13 | 2016-10-26 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 | 一种执行器节点执行能力的定量评价方法 |
CN106851689B (zh) * | 2017-02-16 | 2019-07-30 | 西南民族大学 | 无线传感器及执行器网络中多因素任务分配方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103269506A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-08-28 | 陕西师范大学 | 一种干扰感知的移动无线传感器网络路由方法 |
CN103728974A (zh) * | 2014-01-20 | 2014-04-16 | 北京航空航天大学 | 基于QoS评价的动态网络调度与控制方法、系统及装置 |
-
2015
- 2015-10-16 CN CN201510673459.2A patent/CN105392176B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103269506A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-08-28 | 陕西师范大学 | 一种干扰感知的移动无线传感器网络路由方法 |
CN103728974A (zh) * | 2014-01-20 | 2014-04-16 | 北京航空航天大学 | 基于QoS评价的动态网络调度与控制方法、系统及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
无线传感器与执行器网络中协同通信研究综述;杨杰等;《计算机应用研究》;20140331;第31卷(第3期);第645-650页 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105392176A (zh) | 2016-03-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102546059B (zh) | 认知自组织网络中基于无监督聚类的分布式合作频谱感知方法 | |
CN102685255B (zh) | 一种分布式机会网络社区划分方法 | |
CN106102079B (zh) | 基于改进pso的c-ran载波迁移资源需求预测方法 | |
CN105392176B (zh) | 一种执行器节点执行能力的计算方法 | |
CN103945395A (zh) | 一种基于粒子群的无线网络传感器的快速优化部署方法 | |
CN105050095B (zh) | 一种基于能量预测的异构无线传感网的拓扑构建方法 | |
CN103648139A (zh) | 基于文化蚁群算法的无线传感器网络节点部署设计方法 | |
CN104411000A (zh) | 一种无线传感器网络中分层路由协议簇头选择方法 | |
CN113411213B (zh) | 基于物联网的自组网拓扑控制方法及协同监测方法 | |
CN109379780A (zh) | 基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法 | |
CN113365323A (zh) | 一种用于无线传感网络中的低能耗多径传输方法 | |
Huang | Multi-node topology location model of smart city based on Internet of Things | |
CN113411766B (zh) | 智慧物联网综合感知系统及方法 | |
Yong et al. | Tree-based multihop routing method for energy efficiency of wireless sensor networks | |
CN110798848A (zh) | 无线传感器数据融合方法及装置、可读存储介质和终端 | |
CN106412935B (zh) | 一种基于复杂网络理论的网络拓扑结构建立方法 | |
CN108092892B (zh) | 一种物联网最优网络路由路径的确定方法及系统 | |
CN105682170A (zh) | 一种基于能耗均衡的分簇式无线传感网数据收集方法 | |
CN106100923A (zh) | 一种执行器节点执行能力的评价方法 | |
CN111669767B (zh) | 一种传感器网络动态部署方法 | |
CN110933728A (zh) | 虚拟化无线传感网络的映射方法、装置、存储介质 | |
CN105722173A (zh) | 基于双向吸引机制的大规模WSNs拓扑控制方法 | |
Ba et al. | Evaluation study of self-stabilizing cluster-head election criteria in wsns | |
He | Research on Mobile Node Localization Optimization Algorithm in Wireless Sensor Networks Based on Monte Carlo Method | |
Cong et al. | Analysis on connectivity of energy harvesting wireless sensor networks based on simulation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |