CN112449007B - 一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统 - Google Patents

一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统，属于物联网资源调度领域，系统包括流量监测模块、资源添加模块、资源删除模块、丢包率监测模块、冲突检测模块；方法包括：新节点入网时选择信号强度高的节点作为父节点，新节点入网后根据父节点发送的信息建立初始资源调度表；当节点的发送时槽无法满足当前流量需求时，节点通过加权距离算法动态地增加发送时槽；当节点的发送时槽超过了当前流量需求时，节点将使用率最低的时槽进行删除；节点统计每个时槽的丢包率，当某个时槽丢包率远低于平均丢包率时，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。该方法可有效地检测出资源调度冲突，适应性强。

Description

一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统
技术领域
本发明属于物联网资源调度领域，具体涉及一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统。
背景技术
工业物联网应用对无线通信的可靠性和实时性有着苛刻要求，普通的无线通信技术(如ZigBee、WiFi)无法满足这方面性能要求。IEEE802.15.4-2015无线通信标准采用了时隙跳频技术，节点与节点之间可以在不同时隙使用不同信道进行通信，从而提高了无线通信可靠性。但是，在实际的基于IEEE802.15.4-2015标准工业物联网中节点与节点之间使用哪个时隙哪个信道进行通信缺乏定义。
目前也存在一些相关资源调度算法来解决以上问题，大体可以分为两类：集中式资源调度和分布式资源调度。集中式资源调度通常是在工业物联网边界路由器上运行一套算法，其可以计算所有节点在何时使用哪个信道进行通信，该方法缺点是节点流量变化或网络拓扑变化都会导致整个网络资源重新调度，从而带来了巨大的计算和通信开销；分布式资源调度是节点与节点之间根据通信需求来合理安排通信资源，相比于集中式资源调度更具有优越性，但是目前分布式资源调度算法存在调度效果不佳问题，特别是存在端到端数据传输时延过大问题，缺乏资源调度冲突检测算法，这样无法满足工业物联网对实时性要求苛刻。
目前还未有基于加权距离的分布式资源调度的发明专利及相关文献，为了有效解决基于时隙跳频的高可靠工业物联网在数据传输过程中使用哪个时隙和信道进行通信问题，本申请设计了一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法，从而保证大规模工业物联网通信能正常运行，并带来更低的端到端数据传输时延。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法，包括以下步骤：
步骤1、新节点入网时选择信号强度高的节点作为父节点，新节点入网后根据父节点发送的信息建立初始资源调度表；
步骤2、当节点的发送时槽无法满足当前流量需求时，节点通过加权距离算法动态地增加发送时槽；
步骤3、当节点的发送时槽超过了当前流量需求时，节点将使用率最低的时槽进行删除；
步骤4、节点统计每个时槽的丢包率，当某个时槽丢包率远低于平均丢包率时，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
优选地，所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、新节点入网时监听到来自周围邻居节点发送的广播包，然后选择一个信号强度最高的邻近节点作为父节点加入网络；
步骤1.2、父节点给新入网子节点分配可用的发送时槽和接收时槽，入网时候分配的时槽是通过随机选择的，新入网节点接收通知后建立自己的初始资源调度表；
步骤1.3、将新节点的初始资源调度表设置为一个二维矩阵，横轴为时隙，纵轴为信道，初始值有两个时槽，一个发送时槽，另一个接收时槽。
优选地，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、节点统计每个时槽使用情况，当时槽使用率超过75％时，则表明节点的发送时槽无法满足当前流量需求，节点向父节点发送资源请求，要求增加发送时槽；
步骤2.2、父节点接收到资源请求后，将可用时槽列表发送给子节点，子节点收到后列出可用发送时槽，分别为Tx1，Tx2，…，Txi，…，共计K个；
步骤2.3、为了使得转发数据能尽快发送出去，节点通过加权距离算法选择一个最优的发送时槽，该时槽到其它接收时槽的加权距离最短，从而能降低转发数据的传输延时；
步骤2.4、节点统计接收时槽的收包概率，接收时槽i的收包概率记为Pri，在节点加权距离算法执行过程中，计算发送时槽到每个接收时槽的距离，到接收时槽i的距离Dri，然后通过公式下面的公式计算出该发送时槽的加权距离：
Sum_Dr＝Pr1*Dr1+Pr2*Dr2+...+Prk*Drk，Pr1+Pr2+...+Prk＝1；
步骤2.5、在加权距离算法中；不断循环步骤2.4，直到K个发送时槽的加权距离都计算出来，然后通过比较找出最短的加权距离，从而找到一个最优的发送时槽。
优选地，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、节点加入网络后，节点统计每个发送时槽使用情况，如发送了多少个数据包；当发送时槽使用率低于25％时，则表明节点的发送时槽超过了当前流量需求，节点删除一个发送时槽，以节约能耗；
步骤3.2、节点列出所有的发送时槽，通过对比找到使用率最低的发送时槽，然后向父节点发出资源删除请求；
步骤3.3、父节点收到子节点的资源删除请求后，先删除其对应的接收时槽，然后回复确认；
步骤3.4、节点收到父节点响应后，将该发送时槽进行删除。
优选地，所述步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、计算每个实操的丢包率，丢包率PDR的计算公式为：
PDR＝1-NumTxAck/NumTx
其中，NumTx表示发送数据包总个数，NumTxAck表示已成功发送包个数；
步骤4.2、计算多个发送时槽的平均丢包率；
步骤4.3、将每个时槽的丢包率与平均丢包率进行对比，假如超过了一定阈值，表明该时槽存在资源调度冲突；
步骤4.4、若检测到某个时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
本发明的另一目的在于提供一种基于加权距离的工业物联网资源调度系统，所述系统中，每个工业物联网节点部署五个模块，包括：
流量监测模块：用于统计一段时间内时槽总个数和时槽被使用的个数，然后计算时槽被使用的个数与时槽总个数比值，即为时槽的使用率；
资源添加模块：当时槽使用率很高时，则表明节点的发送时槽无法满足当前流量需求，节点向父节点发送增加时槽资源请求，父节点将可用时槽列表发送给节点，所述资源添加模块用于节点在可用时槽列表中选择一个最优的时槽，其选择方法根据加权距离算法计算出每个发送时槽的加权距离，然后通过比较找出最短的加权距离，从而找到一个最优的发送时槽；
资源删除模块：当时槽使用率很低时，则表明节点的发送时槽超过了当前流量需求，所述资源删除模块用于节点删除一个使用率最低的发送时槽，以节约能耗；
丢包率监测模块：用于节点统计每个时槽发送数据包个数和收到确认数据包个数，然后计算每个时槽的丢包率，同时计算多个发送时槽的平均丢包率；
冲突检测模块：用于将每个时槽的丢包率与平均丢包率进行对比，假如超过了一定阈值，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
本发明提供的基于加权距离的工业物联网资源调度方法和系统具有以下有益效果：
(1)本发明采用一种分布式资源调度方案，节点与节点之间根据自身数据传输需要协商通信资源，其计算和通信开销更低，可以更好地适用于资源受限的工业物联网。
(2)本发明采用基于加权距离的资源调度方法，当有多个可用的发送时槽时，基于加权距离方法可以选择一个最优的发送时槽，从而使得数据包转发过程中时延更低，可以更好地适用于实时性要求苛刻的工业物联网。
(3)本发明基于时槽的丢包率统计特征来发现异常通信，可以及时检查出资源调度冲突，从而提高网络通信的可靠性，更好地适用于可靠性要求苛刻的工业物联网。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为工业物联网布局图；
图2为本发明的基于加权距离的工业物联网资源调度方法的流程图；
图3为本发明的基于加权距离的工业物联网资源调度方法中时槽添加过程示意图；
图4为本发明的基于加权距离的工业物联网资源调度方法中时槽删除过程示意图；
图5为本发明的工业物联网中分布式资源调度冲突检测流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本发明提供一种基于加权距离的工业物联网资源调度系统，系统中，每个工业物联网节点部署五个模块，包括：
流量监测模块：用于统计一段时间内时槽总个数和时槽被使用的个数，然后计算时槽被使用的个数与时槽总个数比值，即为时槽的使用率；
资源添加模块：当时槽使用率很高时，则表明节点的发送时槽无法满足当前流量需求，节点向父节点发送增加时槽资源请求，父节点将可用时槽列表发送给节点，资源添加模块用于节点在可用时槽列表中选择一个最优的时槽，其选择方法根据加权距离算法计算出每个发送时槽的加权距离，然后通过比较找出最短的加权距离，从而找到一个最优的发送时槽；
资源删除模块：当时槽使用率很低时，则表明节点的发送时槽超过了当前流量需求，资源删除模块用于节点删除一个使用率最低的发送时槽，以节约能耗；
丢包率监测模块：用于节点统计每个时槽发送数据包个数和收到确认数据包个数，然后计算每个时槽的丢包率，同时计算多个发送时槽的平均丢包率；
冲突检测模块：用于将每个时槽的丢包率与平均丢包率进行对比，假如超过了一定阈值，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
在此基础上，本发明还提供了一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法，具体如图1至图5所示，包括以下步骤：
S1、新节点入网时选择信号强度高的节点作为父节点，新节点入网后根据父节点发送的信息建立初始资源调度表；
进一步地，本实施例中，步骤1具体包括以下步骤：
S1.1、新节点入网时监听到来自周围邻居节点发送的广播包，然后选择一个信号强度最高的邻近节点作为父节点加入网络；
S1.2、父节点给新入网子节点分配可用的发送时槽和接收时槽，入网时候分配的时槽是通过随机选择的，新入网节点接收通知后建立自己的初始资源调度表；
S1.3、将新节点的初始资源调度表设置为一个二维矩阵，横轴为时隙，纵轴为信道，初始值有两个时槽，一个发送时槽，另一个接收时槽。
S2、当节点的发送时槽无法满足当前流量需求时，节点通过加权距离算法动态地增加发送时槽；
进一步地，本实施例中，步骤2具体包括以下步骤：
S2.1、节点统计每个时槽使用情况，当时槽使用率超过75％时，则表明节点的发送时槽无法满足当前流量需求，节点向父节点发送资源请求，要求增加发送时槽；
S2.2、父节点接收到资源请求后，将可用时槽列表发送给子节点，子节点收到后列出可用发送时槽，分别为Tx1，Tx2，…，Txi，…，共计K个；
S2.3、为了使得转发数据能尽快发送出去，节点通过加权距离算法选择一个最优的发送时槽，该时槽到其它接收时槽的加权距离最短，从而能降低转发数据的传输延时；
S2.4、节点统计接收时槽的收包概率，接收时槽i的收包概率记为Pri，在节点加权距离算法执行过程中，计算发送时槽到每个接收时槽的距离，到接收时槽i的距离Dri，然后通过公式下面的公式计算出该发送时槽的加权距离：
Sum_Dr＝Pr1*Dr1+Pr2*Dr2+...+Prk*Drk，Prl+Pr2+...+Prk＝1；
S2.5、在加权距离算法中；不断循环S2.4，直到K个发送时槽的加权距离都计算出来，然后通过比较找出最短的加权距离，从而找到一个最优的发送时槽。
S3、当节点的发送时槽超过了当前流量需求时，节点将使用率最低的时槽进行删除；
进一步地，本实施例中，步骤3具体包括以下步骤：
S3.1、节点加入网络后，节点统计每个发送时槽使用情况，如发送了多少个数据包；当发送时槽使用率低于25％时，则表明节点的发送时槽超过了当前流量需求，节点删除一个发送时槽，以节约能耗；
S3.2、节点列出所有的发送时槽，通过对比找到使用率最低的发送时槽，然后向父节点发出资源删除请求；
S3.3、父节点收到子节点的资源删除请求后，先删除其对应的接收时槽，然后回复确认；
S3.4、节点收到父节点响应后，将该发送时槽进行删除。
S4、节点统计每个时槽的丢包率，当某个时槽丢包率远低于平均丢包率时，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
分布式资源调度方法会存在资源调度冲突情况，比如相邻两对节点分配了相同时槽进行通信，此时存在资源调度冲突；(调整为：分布式资源调度方法不同于集中式资源调度方法，其存在资源调度冲突情况，比如相邻两对节点分配了相同时槽进行通信，此时存在资源调度冲突；)
通常一对通信节点有多个发送接收时槽，从发送者角度看，发送节点的资源调度表中有多个发送时槽将数据发给同一个目的节点，正常情况下每个时槽的丢包率比较接近；反之，若某个时槽存在资源调度冲突，该时槽的丢包率将远高于其它时槽的丢包率；根据上面描述原理，节点需要统计每个时槽的丢包率。
因此，本实施例中，步骤4具体包括以下步骤：
S4.1、计算每个实操的丢包率，丢包率PDR的计算公式为：
PDR＝1-NumTxAck/NumTx
其中，NumTx表示发送数据包总个数，NumTxAck表示已成功发送包个数；
S4.2、计算多个发送时槽的平均丢包率；
S4.3、将每个时槽的丢包率与平均丢包率进行对比，假如超过了一定阈值，表明该时槽存在资源调度冲突；
S4.4、若检测到某个时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
本发明提出的资源调度方法是一种分布式方法，如图1为工业物联网布局图，图1所示的网络中每个节点都会执行步骤1,2,3,4，为了让图看起来清晰，步骤1,2,3放在簇头H1位置标出，步骤4冲突检测放在A4节点，其实每个节点都会执行步骤1,2,3,4。本实施例提供的基于加权距离的工业物联网资源调度方法在节点与节点之间采用分布式方式动态地调整通信资源；当节点的发送时槽无法满足当前流量需求时，节点向父节点发送添加资源请求，父节点将可用发送时槽列表分配给节点，节点收到发送时槽列表后会计算每个发送时槽到接收时槽之间的加权距离，从中选择一个加权距离最小的发送时槽，从而可以有效的降低数据传输的延时；当节点的发送时槽超过了当前流量需求时，选择一个使用率最低的发送时槽进行删除，从而可以有效的节约能耗；分布式资源调度无法避免资源冲突，每个节点包含一个冲突检测模块，该模块会统计每个时槽的丢包率，当检测到某个时槽的丢包率远高于平均丢包率时，表明存在资源调度冲突，需要重新进行资源分配。本实施例采用布式资源调度方案，节点与节点之间根据自身数据传输需要协商通信资源，其计算和通信开销更低，可以更好地适用于资源受限的工业物联网；采用基于加权距离的资源调度方法，当有多个可用的发送时槽时，基于加权距离方法可以选择一个最优的发送时槽，从而使得数据包转发过程中时延更低，可以更好地适用于实时性要求苛刻的工业物联网；基于时槽的丢包率统计特征来发现异常通信，可以及时检查出资源调度冲突，从而提高网络通信的可靠性，更好地适用于可靠性要求苛刻的工业物联网。
以上实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于加权距离的工业物联网资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、新节点入网时选择信号强度高的节点作为父节点，新节点入网后根据父节点发送的信息建立初始资源调度表；
步骤2、当节点的发送时槽无法满足当前流量需求时，节点通过加权距离算法动态地增加发送时槽；
步骤3、当节点的发送时槽超过了当前流量需求时，节点将使用率最低的时槽进行删除；
步骤4、节点统计每个时槽的丢包率，当某个时槽丢包率远低于平均丢包率时，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配；
所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、新节点入网时监听到来自周围邻居节点发送的广播包，然后选择一个信号强度最高的邻近节点作为父节点加入网络；
步骤1.2、父节点给新入网子节点分配可用的发送时槽和接收时槽，入网时候分配的时槽是通过随机选择的，新入网节点接收通知后建立自己的初始资源调度表；
步骤1.3、将新节点的初始资源调度表设置为一个二维矩阵，横轴为时隙，纵轴为信道，初始值有两个时槽，一个发送时槽，另一个接收时槽；
所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、节点统计每个时槽使用情况，当时槽使用率超过75％时，则表明节点的发送时槽无法满足当前流量需求，节点向父节点发送资源请求，要求增加发送时槽；
步骤2.2、父节点接收到资源请求后，将可用时槽列表发送给子节点，子节点收到后列出可用发送时槽，分别为Tx1，Tx2，…，Txi，…，共计K个；
步骤2.3、为了使得转发数据能尽快发送出去，节点通过加权距离算法选择一个最优的发送时槽，该时槽到其它接收时槽的加权距离最短，从而能降低转发数据的传输延时；
步骤2.4、节点统计接收时槽的收包概率，接收时槽i的收包概率记为Pri，在节点加权距离算法执行过程中，计算发送时槽到每个接收时槽的距离，到接收时槽i的距离Dri，然后通过公式下面的公式计算出该发送时槽的加权距离：
Sum_Dr＝Pr1*Dr1+Pr2*Dr2+...+Prk*Drk，Pr1+Pr2+...+Prk＝1；
步骤2.5、在加权距离算法中；不断循环步骤2.4，直到K个发送时槽的加权距离都计算出来，然后通过比较找出最短的加权距离，从而找到一个最优的发送时槽；
所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、节点加入网络后，节点统计每个发送时槽使用情况；当发送时槽使用率低于25％时，则表明节点的发送时槽超过了当前流量需求，节点删除一个发送时槽，以节约能耗；
步骤3.2、节点列出所有的发送时槽，通过对比找到使用率最低的发送时槽，然后向父节点发出资源删除请求；
步骤3.3、父节点收到子节点的资源删除请求后，先删除其对应的接收时槽，然后回复确认；
步骤3.4、节点收到父节点响应后，将该发送时槽进行删除；
所述步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、计算每个实操的丢包率，丢包率PDR的计算公式为：
PDR＝1-NumTxAck/NumTx
其中，NumTx表示发送数据包总个数，NumTxAck表示已成功发送包个数；
步骤4.2、计算多个发送时槽的平均丢包率；
步骤4.3、将每个时槽的丢包率与平均丢包率进行对比，假如超过了一定阈值，表明该时槽存在资源调度冲突；
步骤4.4、若检测到某个时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
2.一种根据权利要求1所述的基于加权距离的工业物联网资源调度方法的调度系统，其特征在于，所述系统中，每个工业物联网节点部署五个模块，包括：
流量监测模块：用于统计一段时间内时槽总个数和时槽被使用的个数，然后计算时槽被使用的个数与时槽总个数比值，即为时槽的使用率；
资源添加模块：当时槽使用率很高时，则表明节点的发送时槽无法满足当前流量需求，节点向父节点发送增加时槽资源请求，父节点将可用时槽列表发送给节点，所述资源添加模块用于节点在可用时槽列表中选择一个最优的时槽，其选择方法根据加权距离算法计算出每个发送时槽的加权距离，然后通过比较找出最短的加权距离，从而找到一个最优的发送时槽；
资源删除模块：当时槽使用率很低时，则表明节点的发送时槽超过了当前流量需求，所述资源删除模块用于节点删除一个使用率最低的发送时槽，以节约能耗；
丢包率监测模块：用于节点统计每个时槽发送数据包个数和收到确认数据包个数，然后计算每个时槽的丢包率，同时计算多个发送时槽的平均丢包率；
冲突检测模块：用于将每个时槽的丢包率与平均丢包率进行对比，假如超过了一定阈值，表明该时槽存在资源调度冲突，重新进行资源分配。
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