CN106100923A - 一种执行器节点执行能力的评价方法 - Google Patents

一种执行器节点执行能力的评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106100923A
CN106100923A CN201610410829.8A CN201610410829A CN106100923A CN 106100923 A CN106100923 A CN 106100923A CN 201610410829 A CN201610410829 A CN 201610410829A CN 106100923 A CN106100923 A CN 106100923A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
executor
type
network
wireless sensor
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.)
Pending
Application number
CN201610410829.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张营
周玉华
李峰
李雅文
孙庆森
马万里
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
TaiAn Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
TaiAn Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, TaiAn Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201610410829.8A priority Critical patent/CN106100923A/zh
Publication of CN106100923A publication Critical patent/CN106100923A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0805Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
    • H04L43/0817Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking functioning
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

一种执行器节点执行能力的定量评价方法,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,如果网络为面向时延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。本发明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。

Description

一种执行器节点执行能力的评价方法
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评价方法。
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评价方法,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评价方法。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,如果网络为面向时延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评价方法。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,如果网络为面向时延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:
P = E x E + 300 T B + 1 n Σ i = 1 n R i
如果P∈(2,+∞),那么确定无线传感器执行器网络为面向时延型网络。
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时延型网络,那么选择执行器节点剩余能量ER、一次操作所需能量Ex、一次操作时延限制TB、一次操作所需时间Tx、一次通信所需时间Tc、执行器节点总能量E、执行器节点通信范围Rc、执行器节点处理速率Cp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,那么所述的一次操作时延限制TB、一次操作所需时间Tx、一次通信所需时间Tc、执行器节点总能量E、执行器节点通信范围Rc、执行器节点处理速率Cp都置为1;执行器节点剩余能量ER、一次操作所需能量Ex的归一化方法为:
ER′、Ex′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:
E R i ′ = E R i Σ i = 1 n ( E i - 1 n Σ i = 1 n E i ) 2 ,
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:
E x i ′ = nE x i Σ i = 1 n E i ,
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;
一次操作时延限制TB的归一化方法为:
TB′=1;
一次通信所需时间Tc的归一化方法为:
T c i ′ = T c i 3 Σ i = 1 n ( T c i - 1 n Σ i = 1 n T c i ) 2 ,
其中Tci为第i个执行器节点的一次通信所需时间,Tci′为Tci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:
T x i ′ = T x i - T x m i n T x max - T x m i n ,
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;
执行器节点通信范围Rc的归一化方法为:
R c i ′ = R c i 3 Σ i = 1 n ( R c i - 1 n Σ i = 1 n R c i ) 2 ;
其中Rci为第i个执行器节点的执行器节点通信范围,Rci′为归一化后取值;
执行器节点处理速率Cp归一化方法为:
C p i ′ = 2 π a r c t g ( C p i ) ,
其中Cpi为第i个执行器节点处理速率,Cpi′为归一化后取值;
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、一次操作时延限制TB、一次操作所需时间Tx、一次通信所需时间Tc、执行器节点总能量E、执行器节点通信范围Rc、执行器节点处理速率Cp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0.1、一次操作所需能量Ex权重0.1、一次操作时延限制TB权重0.1、一次操作所需时间Tx权重0.3、一次通信所需时间Tc权重0.2、执行器节点总能量E0.05、执行器节点通信范围Rc0.05、执行器节点处理速率Cp0.1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
A e x e = 1 m ( x 1 + x 2 + ... + x m )
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
A e x e = 1 m 2 x 1 ′ + 3 m 2 x 2 ′ + ... + 2 m - 1 m 2 x m ′
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、一次操作时延限制TB、一次操作所需时间Tx、一次通信所需时间Tc、执行器节点总能量E、执行器节点通信范围Rc、执行器节点处理速率Cp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=0.1ER′+0.1Ex′+0.1TB′+0.2Tc′+0.3Tx′+0.05E′+0.05Rc′+0.1Cp
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 (2)

1.一种执行器节点执行能力的评价方法,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,如果网络为面向时延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。
2.根据权利要求1的执行器节点执行能力的评价方法,其中:
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,如果网络为面向时延型且节点类型为固定节点,那么转入步骤200;
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:
P = E x E + 300 T B + 1 n Σ i = 1 n R i
如果P∈(2,+∞),那么确定无线传感器执行器网络为面向时延型网络;
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;
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。
CN201610410829.8A 2016-06-13 2016-06-13 一种执行器节点执行能力的评价方法 Pending CN106100923A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610410829.8A CN106100923A (zh) 2016-06-13 2016-06-13 一种执行器节点执行能力的评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610410829.8A CN106100923A (zh) 2016-06-13 2016-06-13 一种执行器节点执行能力的评价方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106100923A true CN106100923A (zh) 2016-11-09

Family

ID=57845245

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610410829.8A Pending CN106100923A (zh) 2016-06-13 2016-06-13 一种执行器节点执行能力的评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106100923A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106851689A (zh) * 2017-02-16 2017-06-13 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 (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105050169A (zh) * 2015-06-24 2015-11-11 国家电网公司 一种新型的无线传感器执行器网络分簇方法
CN105072660A (zh) * 2015-06-24 2015-11-18 国家电网公司 一种面向消防的无线传感器执行器网络的路由方法
CN105392176A (zh) * 2015-10-16 2016-03-09 国家电网公司 一种执行器节点执行能力的计算方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105050169A (zh) * 2015-06-24 2015-11-11 国家电网公司 一种新型的无线传感器执行器网络分簇方法
CN105072660A (zh) * 2015-06-24 2015-11-18 国家电网公司 一种面向消防的无线传感器执行器网络的路由方法
CN105392176A (zh) * 2015-10-16 2016-03-09 国家电网公司 一种执行器节点执行能力的计算方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106851689A (zh) * 2017-02-16 2017-06-13 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
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

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104618997B (zh) 一种基于非均匀网格的数据聚合方法
Yan et al. Connectivity-based distributed coverage hole detection in wireless sensor networks
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
CN106102079B (zh) 基于改进pso的c-ran载波迁移资源需求预测方法
WO2021196656A1 (zh) 一种适用于稀疏锚节点wsn的测距定位方法
Xiang et al. Research on trust model of sensor nodes in WSNs
Ma et al. Modeling and analysis for vertical handoff based on the decision tree in a heterogeneous vehicle network
CN101959244A (zh) 一种适用于无线传感网的层次型路由控制方法
CN111314841B (zh) 一种基于压缩感知与改进遗传算法的wsn定位方法
CN113411213B (zh) 基于物联网的自组网拓扑控制方法及协同监测方法
CN108293193A (zh) 一种用于完成路测数据的高效计算方法
US20200367133A1 (en) Path selection device, path selection method, and program
CN113365323A (zh) 一种用于无线传感网络中的低能耗多径传输方法
CN105392176B (zh) 一种执行器节点执行能力的计算方法
Cao et al. Comparison of particle swarm optimization algorithms in wireless sensor network node localization
CN106100923A (zh) 一种执行器节点执行能力的评价方法
CN110113798B (zh) 一种多源无线传感器网络环境下同构性路由协议方法
Lv et al. Distribute localization for wireless sensor networks using particle swarm optimization
Abd Ellatief et al. Energy efficient density-based clustering technique for wireless sensor network
CN107578136A (zh) 基于随机游走与种子扩展的重叠社区发现方法
CN108092892B (zh) 一种物联网最优网络路由路径的确定方法及系统
CN111669767B (zh) 一种传感器网络动态部署方法
CN106059814A (zh) 一种执行器节点执行能力的定量评价方法
JP6533498B2 (ja) 経路選択装置、経路選択方法及びプログラム
Zhao et al. Retracted Article: An Intelligent model to reduce the energy consumption of sensor network nodes

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20161109