CN109067851B - 一种物联网中物体信息的发现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种物联网中物体信息的发现方法。使用本发明能够实现模糊物体的发现。本发明在保留了结构化分布式网络管理物联网节点的优势基础上，扩展了物联网环境中DHT系统的搜索方式，使其从只能通过单一key值对物体进行查找，变为通过多个物体属性或者物体属性的范围对DHT网络中已有节点进行发现，扩充其发现物体节点时的关键字，从而不必知晓目标物体用于哈希操作的key值，亦可实现物体的发现。

Description

一种物联网中物体信息的发现方法
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体涉及一种物联网中物体信息的发现方法。
背景技术
随着物联网技术的发展，目前已有海量物体接入到物联网环境中。这为物联网中物体信息的注册、管理、维护和发现带来了很大压力。为了使用户能够准确快速地获得所需物体的数据，需要对物体的信息进行统一的组织和管理，并为用户提供相应的物体发现机制。
目前，物联网系统中物体节点的管理方式可以分为集中式管理和分布式网络管理，集中式的管理是将物体信息在管理中心进行注册并通过对物体的数据建模和索引，形成对应的目录，用户通过向管理中心的目录服务请求物体信息来发现对应的物体。而分布式网络的管理方式可以分为非结构化分布式网络和结构化分布式网络，非结构化分布式网络的管理方式是让物联网中的资源在本地通告各自提供的服务，当用户需要发现某个服务时，以洪泛或广播的方式向物联网中所有资源发送请求，最终提供该服务的节点会响应该请求发回对应的物体数据。结构化分布式网络的管理方式是通过分布式哈希表(DHT)来管理物联网中的服务，该方法采用一致性哈希确定物体信息的存放位置，其注册信息可以通过一个二元组表示，即<key，物体通信信息>，其中key是进行一致性哈希操作的键值，物体存放位置是说明提供该物体信息的IP地址和端口地址。物体节点在上线时，将相关信息注册到由网络内所有节点共同维护的哈希表中，当有用户需要该物体数据时，通过一致性哈希操作来获得物体的数据所在位置。例如论文《基于DHT分布式的物联网发现服务》(李占波,张晓龙.基于DHT分布式的物联网发现服务[J].计算机工程与设计,2012,33(10):3838-3842.)中针对EPCglobal提出的发现服务在供应链查找物品信息存在的缺陷，提出了一个基于DHT的发现服务的方式，该方法采用DHT中的chrod实现，为每个参与的节点分配一个标识符，并且每个节点维护一个缓存表用于查找已缓存的供应信息。
上述方法均具有一定的缺陷：集中式管理由于其注册中心的唯一性，在处理物联网中海量物体信息时存在可扩展性不强、容易出现单点故障等问题；非结构化分布式网络在发现服务时，采用了洪泛或广播的方式向网络中所有资源发送服务请求，这种方式虽然降低了物体信息维护的开销，但是却增加了物体注册和发现过程中网络通信开销；采用以DHT为代表的结构化分布式网络，可以在具备分布式结构的可靠性和可扩展性的同时，降低网络通信开销，具备更好的可维护性，DHT技术可以将分布式节点网络中的各个节点有序的组织在一起，并且提供高效准确的节点管理和发现服务，但是DHT在发现物体时，必须知道目标物体用于哈希操作的key值，无法满足需求模糊的物体发现。在论文《基于DHT分布式的物联网发现服务》所述的技术方案中，用户只能在知道目标物体准确的标识符的前提下才能发现所需物体信息，也就是说获取物体信息存放位置的关键字只能是物体的标识符。这为节点的发现过程带来了不便。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种物联网中物体信息的发现方法，通过单层DHT网络使用多个公开的属性进行物体发现，扩展了各个节点的发现方式，能够实现模糊物体的发现。
本发明的物联网中物体信息发现方法，包括如下步骤：
步骤1，物联网中的所有节点对其存放的各物体，采用相同的编码方式对物体的属性进行编码，生成物体的编码key，并将<key；本节点通信信息>扩散至物联网中的相邻节点；
步骤2，物联网中任意一节点在查找物体时，采用步骤1的编码方式，对待查找物体的属性进行编码，生成待查找物体的编码key；根据待查找物体的编码key，采用DHT的Kakademlia算法查找获得符合待查找物体属性要求的物体及其通信信息；根据获得的通信信息建立通信，进行物体交互。
进一步的，采用填充曲线的方式对物体的属性进行编码。
进一步的，物体属性的具体编码方法如下：
(1)对物体的属性按照既定的排序方式进行排列；
(2)采用Hilbert填充曲线的方式将物体的每一个属性转化为一个二进制串；
(3)将各个属性对应的二进制串按照(1)中既定的属性顺序依次排列，并对排序后的二进制串生成摘要，附在二进制串的尾部，完成编码。
进一步的，采用MD5的方式生成摘要。
进一步的，所述步骤2中，对Kakademlia算法进行改进，采用改进的Kakademlia算法查找物体；所述改进的Kakademlia算法为：本节点在寻找下一个节点时，先计算本节点与相邻节点的距离，以最小距离所对应的相邻节点作为下一个节点，若多个相邻节点具有相同的最小距离，则选择通信上延时更小的相邻节点作为下一个节点。
进一步的，所述步骤2中，根据以往的节点被查找频次，将热门被查找节点信息缓存在该热门被查找节点的发现路径的各节点中；物联网节点查找前，先和本节点缓存的热门节点信息进行匹配，如果匹配，则获得待查找物体的通信信息，若不匹配，则采用Kakademlia算法进行查找。
进一步的，所述步骤2中，所述待查找物体的属性为一个范围值，则根据范围值生成多个待查找物体编码key，采用多个待查找物体编码key同时进行查找，获得通信信息。
进一步的，所述步骤1中，若待存放入物联网的物体拥有通信功能，则该物体作为物联网节点直接加入物联网中，并对其自身的属性进行编码，生成编码key。
有益效果：
(1)与现有技术相比，本发明在保留了结构化分布式网络管理物联网节点的优势基础上，扩展了物联网环境中DHT系统的搜索方式，使其从只能通过单一key值对物体进行查找，变为通过多个物体属性或者物体属性的范围对DHT网络中已有节点进行发现，扩充其发现物体节点时的关键字，从而不必知晓目标物体用于哈希操作的key值，亦可实现物体的发现。
(2)采用Hilbert填充曲线进行编码，编码效率高。
(3)对Kakademlia算法进行改进，选取物理距离更近的节点作为算法逼近的下一个节点，能够优化发现过程中的路由选择，提高发现效率。
(4)对热门节点进行缓存，可以有效的减少再次发现的时间和资源消耗。
(5)根据物体的模糊属性亦可实现物体查找。
附图说明
图1为物体信息注册流程图。
图2为物体发现和交互流程图。
图3为Hilbert填充曲线示意图。
图4为逻辑距离与实际距离不一致所导致的额外通信开销示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种分布式物联网中节点物体的发现方法，利用DHT技术中的kademlia算法发现带查找物体。
Kademlia是通过对节点key的一致性哈希过程发现目标key所储存的信息的，对节点信息进行搜索的过程也就是节点key的匹配过程。本发明提出：对物体的各个属性(物体的物理位置、类型、加入网络的时间等等)进行统一规则的编码，将编码后的结果作为节点key进行数据的储存。以物体属性编码key作为匹配对象实现物体发现，即当有节点发起搜索时，按照相同的编码方式由发起搜索的节点按照自己对物体属性的需求生成对应的物体属性编码key进行搜索，可以实现各个节点独立地、根据自己的需求，发现DHT网络中所需的物体。
具体包括如下步骤：
步骤1，物体信息注册
物体在其存放入DHT分布式物联网的某个节点时，该物联网节点对物体的相关属性以既定的相同的编码规则进行编码，生成物体属性编码key，并将<key；本节点通信信息>扩散至DHT网络中的其他相邻节点，如图1所示。
其中，若待存放入DHT分布式物联网的物体自身拥有通信功能，则该物体可以作为物联网节点直接加入物联网中，对其自身的属性进行编码，生成编码key。
步骤2，物体信息发现
DHT分布式物联网中，若一物联网节点想要查找一物体，则该节点按照自己的需求的属性，采用步骤1注册过程中同样的编码方式生成对应的key，然后根据该key采用DHT的Kakademlia算法逐步逼近所需结果，最终发现满足其属性需求的物体及其通信信息，然后根据获得的通信信息，与待查找物体所在节点建立通信，进行物体交互，如图2所示。
其中，步骤1中，物体属性编码key的编码方式并不局限于某一种，只要是针对物体的各属性能够随机生成唯一的编码即可，可以采用填充曲线的方式进行编码；本实施例采用Hilbert填充曲线的方式，将规定的各个物体属性通过Hilbert填充曲线映射为二进制串，之后将这些属性映射的二进制串按照既定的顺序拼接起来，最后，为了保证储存时的数据唯一性，属性拼接得到的二进制串进行摘要的计算。具体包括以下几个步骤：
S11，DHT网络内所有节点制定生成key所需属性及其参数。各个节点应当选用其共有的、可公开的参数作为生成key所需属性，比如位置和上线时间等。节点key是一个二进制串，DHT为了完成属性向key的映射，需要为每个属性规定以下参数：
Start：属性的起始位。
Length：属性所占位数。
Max：属性的最大值。
Min：属性的最小值。
通过各个属性的上述参数，为每个属性向二进制串的映射提供配置参数。属性的起始位决定了各个属性在参数中排列的顺序，属性所占位数以及其值域决定了各个属性的分辨率，也就是二进制串变化一位所需的属性值，可以根据不同属性的需求进行配置，其公式为
Figure BDA0001730261170000061
其中，Δ为属性的分辨率，即属性需要变化多少可以得到不同的key。
S12，在制定好各个属性参数后，通过Hilbert填充曲线将每个节点的属性映射为对应的二进制串。Hilbert填充曲线是目前效率最高的填充曲线实现算法，同时还有z曲线等其他方式可以用于将十进制数据转换为二进制数据。图3所示分别是2位、4位和8位Hilbert填充空间的示意图。
其中按照曲线前进路线对应的值逐步增大，路径相邻格子的差值为属性值的分辨率，整个填充的空间覆盖属性的值域。当一个属性值需要转化为二进制串时，通过Hilbert填充曲线获得自己值所对应的二进制串。
S13，各个属性都生成二进制串后，将其按照属性既定的顺序依次排列，为保证数据储存时的唯一性，对排序后的二进制串生成摘要，并附在二进制串的尾部。其中，可以采用MD5算法、SHA1算法等方法生成摘要。
在进行物体搜索时，同样的，采用上述方法，利用与注册时同样的编码方法生成待查找物体的key，其中，可以将待查找物体的属性设置为一个范围值，由编码算法从Hilbert空间中取出对应范围内的二进制串进行搜索，从而可以实现模糊属性的物体查找。
为进一步提高查找效率，本发明还对kademlia算法进行了改进，在步骤2中，采用改进的kademlia算法查找物体。
DHT网络通过节点的key建立了一个逻辑层面的网络，但是该网络与实际物理连接却没有关系。有时一个系统节点会在符合条件的系统节点中选择物理网络开销最大的节点，而不是同子网中开销较小的系统节点。最终导致搜索效率和节点之间的交互效率大打折扣。如图4所示，其中上半部分是逻辑层面的各节点之间的距离，而下半部分是节点实际的链接状态，节点A要搜索节点F在逻辑层拓扑按照节点key的异或距离会依次通过BCDE点，但是在实际拓扑中A按照这种路径会带来额外的搜索延时和通信开销。
由于物联网环境的动态性，网络节点之间的网络距离经常变化，这也就导致两个节点之间的网络开销很难测量。为此，本发明以报文传输时延作为标准，在kademlia异或计算得到的逻辑距离dprox(X,Y)基础上，在路由选择时，引入了实际距离的度量。具体如下：其中，RTT是路由条目的报文延时，t0是报文超时时间。
由于属性生成的key在进行比较过程中只比较其属性部分，因此引入dfix(X,Y)，可以在两个节点距离相等时选择通信上延时更小的节点作为下一跳。
dKad(X,Y)＝dprox(X,Y)+dfix(X,Y)
Figure BDA0001730261170000081
通过设计报文超时时间t0，可以在建立K桶时，把通信距离过远的节点由于报文的超时排除在到K桶之外，在发现过程中减少了过远物理距离的路由。通过储存K桶中下一跳的延时，影响路由计算过程。在不影响发现结果的情况下，选择物理距离更近的节点。最终，优化了发现过程中的路由选择，能够更加快速地找到待查找的物体。
最后，对搜索结果进行缓存。记录表明，在BT搜索中，50％的搜索内容是热门的网络资源。这种情况在物联网环境中同样适用，因此缓存已发现过的节点可以有效的减少再次发现的时间和资源消耗。
具体的，各个节点按照自己的资源情况建立发现结果缓存。当有节点发起发现请求时，被请求的节点先检查自己的缓存，再去检查k桶，搜索到结果后在整个搜索路径上缓存搜索结果。
缓存的建立和搜索过程如下：
A.各个节点按照自己的资源状况建立缓存。
B.搜索时先查询缓存结果，再查询k桶。
C.在节点返回搜索结果后，缓存搜索结果。
通过这种方式，经过几轮缓存更新后，可以将热门节点沿着搜索路径进行缓存，随着搜索次数的增加，热门节点被扩散到整个DHT网络，从而提高了之后搜索的效率。
由于物联网节点的资源受限性，每个节点的缓存的数量受到限制，为此需要设计缓存的更新方式。本发明根据LRU(Least recently used，最近最少使用)算法使得在线时间长和常用的节点能够保留在缓存中，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。LRU的更新机制如下：
A.如果有新的结果集需要插入，将其插入到缓存链表尾部；
B.每当缓存被命中时，将结果集移到缓存链表尾部；
C.当缓存链表满的时候，会将缓存链表头部的内容丢弃。
通过这种方式，DHT系统可以在占用少量资源的前提下，将搜索的节点进行缓存，降低了整个系统通信的开销，加快了搜索效率。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种物联网中物体信息发现方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，物联网中的所有节点对其存放的各物体，采用相同的编码方式对物体的属性进行编码，生成物体的编码key，并将<key；本节点通信信息>扩散至物联网中的相邻节点；其中，物体属性的编码方法如下：
(1)对物体的属性按照既定的排序方式进行排列；
(2)采用Hilbert填充曲线的方式将物体的每一个属性转化为一个二进制串；
(3)将各个属性对应的二进制串按照(1)中既定的属性顺序依次排列，并对排序后的二进制串生成摘要，附在二进制串的尾部，完成编码；
步骤2，物联网中任意一节点在查找物体时，采用步骤1的编码方式，对待查找物体的属性进行编码，生成待查找物体的编码key；根据待查找物体的编码key，采用DHT的Kakademlia算法查找获得符合待查找物体属性要求的物体及其通信信息；其中，所述待查找物体的属性为一个范围值，根据范围值生成多个待查找物体编码key，采用多个待查找物体编码key同时进行查找，获得通信信息；根据获得的通信信息建立通信，进行物体交互。
2.如权利要求1所述的物联网中物体信息发现方法，其特征在于，所述(3)中，采用MD5的方式生成摘要。
3.如权利要求1所述的物联网中物体信息发现方法，其特征在于，所述步骤2中，对Kakademlia算法进行改进，采用改进的Kakademlia算法查找物体；所述改进的Kakademlia算法为：本节点在寻找下一个节点时，先计算本节点与相邻节点的距离，以最小距离所对应的相邻节点作为下一个节点，若多个相邻节点具有相同的最小距离，则选择通信上延时更小的相邻节点作为下一个节点。
4.如权利要求1～3任意一项所述的物联网中物体信息发现方法，其特征在于，所述步骤2中，根据以往的节点被查找频次，将热门被查找节点信息缓存在该热门被查找节点的发现路径的各节点中；物联网节点查找前，先和本节点缓存的热门节点信息进行匹配，如果匹配，则获得待查找物体的通信信息，若不匹配，则采用Kakademlia算法进行查找。
5.如权利要求1所述的物联网中物体信息发现方法，其特征在于，所述步骤1中，若待存放入物联网的物体拥有通信功能，则该物体作为物联网节点直接加入物联网中，并对其自身的属性进行编码，生成编码key。
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