CN113347247A - 云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开提出了云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法及系统，包括：基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集；基于该参数集进行共性指标提取和子指标解析，获取不同级别的业务需求指标并确定业务需求指标权重；将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数；根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，进行配电物联网整体业务的分配。实现配电物联网业务与不同云边服务节点的最佳适配，保证业务数据均衡合理的分流到云边服务节点，达到配电物联网整体业务处理能力的最大化。

Description

云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法及系统

技术领域

本公开属于配电物联网通信技术领域，尤其涉及云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

当前，配电业务数据通过终端设备汇总至边缘数据中心，再由边缘数据中心传输至中心云端服务器进行处理，从而实现配电物联网业务处理。随着配电物联网应用需求日益增长，网络中部署的配电终端数量剧增，设备节点的业务量趋于饱和，大量配电业务数据持续地汇入中心云端服务器加剧了电力通信骨干网和核心网的通信压力，容易造成网络的拥堵，丢包率和时延增加，大幅降低配电物联网业务处理效率。云边协同业务分流是一个有效的解决方案，其通过合理的计算任务卸载机制，将边缘服务器的灵活性与云中心的强大计算能力结合，大幅缓解现有的带宽资源短缺、信道容量不足、丢包率和时延明显等问题。

然而，云边协同业务分流在实际配电物联网应用场景下还面临以下问题：

1)配电物联网涉及业务灵活多样，例如局放检测、设备在线测温、分布式配电自动化、精准负控等，各业务应用对于采集、通信、安全性、可靠性等需求各异。传统配电网建设中，配电业务与通信技术的适配过程仅为简单地根据时延、带宽需求和建设成本等进行技术选型，适配指标不够全面，难以准确表述配电物联网业务的差异化应用需求。

2)不同边缘服务节点和云服务节点服务能力各异，而传统云边协同的业务分流方法没有将云边服务节点的差异化服务能力以及配电物联网业务与云边服务节点的适配性纳入综合考量范围，使配电物联网业务数据分流不均匀，无法做到把业务数据合理分流给云中心和边缘节点上，最终导致负载失衡、拥塞和丢包率上升。如何衡量配电物联网业务差异化需求，选择适配程度高的云边服务节点完成任务分流是一个亟需解决的问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本公开提供了云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，最终完成各配电物联网业务对不同云边服务节点的最佳适配方案，达到任务分流的目的。

为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

第一方面，公开了云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，包括：

基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集；

基于该参数集进行共性指标提取和子指标解析，获取不同级别的业务需求指标并确定业务需求指标权重；

将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数；

根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，进行配电物联网整体业务的分配。

进一步的技术方案，根据配电物联网的差异化业务需求和应用场景提取共性特征，形成一级适配指标，具体包括基本通信性能指标和业务承载网性能指标。

进一步的技术方案，子指标解析包括对各个一级适配指标进行分解，形成若干级子指标，直至最底一级子指标为直接通过量化检测或定性评估获得指标值的子指标。

进一步的技术方案，所述基本通信性能指标分为三个二级指标，即传输类指标、可靠类指标和计算类指标，其中，传输类指标主要包括传输带宽、传输距离及传输时延，可靠类指标主要包括误码率和丢包率，计算类指标主要包括计算速率和计算精度；

业务承载网性能指标则分为抗毁性、有效性、抗干扰性以及安全性二级指标。

进一步的技术方案，确定业务需求指标权重时，分别逐层确定同一类指标下同一级子指标的权重，具体为：为不同层级指标构造判断矩阵并赋值，将判断矩阵的每一列元素做归一化处理，将归一化的判断矩阵按行相加，对按行相加后得到的向量再次归一化处理。

进一步的技术方案，根据不同云边服务节点的不同的服务能力，对于该节点与介入节点间传输速率、传输距离、传输时延、误码率、丢包率、计算速率和计算精度基本通信性能指标，获得量化数据，对于业务承载网性能指标定，获得定性数据，上述数据用于表明不同云边节点对应底层指标的服务能力。

第二方面，公开了云边协同配电物联网业务差异化分流系统，包括：

配电物联网终端设备、数据接入节点、云边服务节点以及业务分流控制器；

所述配电物联网终端设备将采集到的设备运行数据及环境信息经一跳或多跳的形式传输至数据接入节点，并经过进一步处理后形成相关的配电物联网业务应用；

所述业务分流控制器能够获取多种配电物联网业务的差异化需求以及不同云边服务节点的服务能力，制定业务分流策略，数据接入节点按照该策略将不同配电物联网业务分流至与其适配的云边服务节点。

第三方面，公开了云边协同配电物联网业务差异化分流配置系统，应用至所述业务分流控制器，被配置为包括：

参数集构建模块，基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集；

指标权重确定模块，基于该参数集进行共性指标提取和子指标解析，获取不同级别的业务需求指标并确定业务需求指标权重；

分配模块，将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数；

根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，进行配电物联网整体业务的分配。

以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

针对业务数据大幅增加导致的网络拥堵、丢包率和时延增加等问题以及配电物联网业务的差异化需求，提供一种云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法及系统。本发明综合考虑配电物联网业务对采集、通信、安全性、可靠性的差异化需求，基于层次分析法构建多级配电物联网业务需求指标体系，并基于和积法确定各业务需求指标权重，最终完成各配电物联网业务对不同云边服务节点的最佳适配方案，达到任务分流的目的。

本发明以多级配电物联网业务需求指标体系为基础，确定各业务需求指标权重，并对不同云边服务节点的服务能力进行分析，得到各配电物联网业务对不同云边服务节点的最佳适配方案，保证业务数据均衡合理的分流到云边节点，达到配电物联网整体业务处理能力的最大化，克服了传统方法配电物联网业务数据分流不均匀的问题。

本发明基于层次分析法构建多级配电物联网业务需求指标体系，综合考虑了局放检测、设备在线测温、分布式配电自动化、精准负控等多种配电物联网业务应用对于采集、通信、安全性、可靠性等多样化指标的差异化需求，解决了传统方法适配指标不够全面的问题；

本发明通过确定各配电物联网业务需求指标权重及云边服务节点服务能力，得到业务对不同云边服务节点的适配度参数，实现配电物联网业务与不同云边服务节点的最佳适配，保证业务数据均衡合理的分流到云边服务节点，达到配电物联网整体业务处理能力的最大化。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1是云边协同配电物联网业务差异化分流体系架构；

图2是多级配电物联网业务需求指标体系；

图3是配电物联网业务需求指标权重确定流程示意图；

图4是云边协同配电物联网业务差异化分流配置方案流程示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

本实施例公开了云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，本发明通过云边协同的方式，使不同配电物联网业务选择适配程度高的云边服务节点完成业务分流。首先，本发明综合考虑配电物联网业务对采集、通信、安全性、可靠性的差异化需求，基于层次分析法构建了多级配电物联网业务需求指标体系。其次，采用和积法确定各配电物联网业务需求指标权重，为不同配电物联网业务的分流提供理论依据。最后，本发明提出了一种云边协同配电物联网业务差异化分流配置方案，在各配电物联网业务需求指标权重确定的基础上，通过对不同云边节点服务能力的量化检测或定性评估，实现配电物联网业务与不同云边服务节点的最佳适配，从而达成业务数据的均衡合理分流。具体包括：

步骤1：基于层次分析法构建多级配电物联网业务需求指标体系；

步骤2：采用和积法确定各配电物联网业务需求指标权重；

步骤3：设计云边协同配电物联网业务差异化分流配置方案。

基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集，该参数集为指标体系。

如图2所示，本实施例的多级配电物联网业务需求指标体系包括共性指标提取和子指标解析两大部分。

共性指标提取：需要根据配电物联网的差异化业务需求和应用场景提取共性特征，形成一级适配指标，具体包括基本通信性能指标和业务承载网性能指标。其中，基本通信性能指标用于评估不同配电业务类型需求下的各类边缘节点和云服务节点的通信性能，解决不同配电业务类型与云边节点之间的匹配性和适用性。业务承载网性能指标用于衡量所选云边节点的业务承载性能，保证配电物联网业务在任何复杂环境中均能成功处理。

子指标解析：采用层次分析法对各个一级适配指标进行分解，形成若干级子指标，直至最底一级子指标为可以直接通过量化检测或定性评估获得指标值的子指标。结合配电物联网业务需求，基本通信性能指标可分为三个二级指标，即传输类指标、可靠类指标和计算类指标。其中，传输类指标主要包括传输带宽、传输距离及传输时延，可靠类指标主要包括误码率和丢包率，计算类指标主要包括计算速率和计算精度。业务承载网性能指标则可分为抗毁性、有效性、抗干扰性以及安全性等二级指标。其中，抗毁性是指在云边节点受到确定性或随机性故障攻击的情况下，该节点抵抗故障攻击的能力；有效性表征在云边节点发生意外故障或失效的情况下，仍能维持或是恢复到可接受的性能指标的概率；抗干扰能力不仅指单个配电设备要具有多种通信模式和抗多种干扰的能力，更重要的是云边节点要具有综合抗干扰能力，使其在任何复杂环境中，能够迅速、可靠地传递电力数据；安全性是指配电业务网络的电力数据在传递过程中抗攻击的能力。

需要说明的是，上述传输类和可靠性指标可以通过收发端的反馈信息获知。计算类指标则由服务器自身性能决定，例如服务器搭载的CPU型号等。业务承载网性能指标由专家打分法确定。业务分流控制器会收集云边服务节点有关这些指标的具体能力，进一步通过本发明所提方法与不同业务进行适配度的分析计算，从而选取最适合的服务节点进行处理。

如图3所示，本实施例的配电物联网业务需求指标权重确定流程如下：

步骤1：为不同层级指标构造判断矩阵并赋值

为简化说明，定义一级指标基本通信性能指标为A1，业务承载网性能指标为A2，二级指标分别为B1、B2和B3，三级指标为C1-F4。对于判断矩阵的确立，主要参考如表1所示的参考1-9标度法，同时结合配电物联网历史数据以及现场专家打分，逐层确定同一类指标下同一级子指标的相对重要性。其中1-9标度法利用不同的数字表示两个指标的相对重要程度。以下以一二级指标为例介绍如何为不同层级指标构造判断矩阵并赋值。

表1 1-9标度法

第一级：本级包括基本通信性能指标和业务承载网性能指标两个指标，假设根据1-9标度法以及历史经验，某配电物联网业务对基本通信性能指标的需求相较于业务承载网性能指标的重要性标度为a₁₂，则得到的判断矩阵如表2所示。

表2一级指标判断矩阵

指标	A1	A2
			A1	a<sub>11</sub>	a<sub>12</sub>
A2	a<sub>21</sub>	a<sub>22</sub>

其中，a₁₁＝a₂₂＝1，a₁₂＝1/a₂₁。

第二级：当某一类指标下同一级子指标数量大于两个时，需要两两比较，确定其判断矩阵，以基本通信性能指标下属的传输类指标、可靠性指标、计算类指标为例说明，假设根据1-9标度法以及历史经验，某配电物联网业务传输类指标相较于可靠性指标的重要性标度为b₁₂，传输类指标相较于可靠性指标的重要性标度为b₁₃，可靠性指标相较于计算类指标的重要性标度为b₂₃，则得到的判断矩阵为

表3二级指标判断矩阵

指标	B1	B2	B3
				B1	b<sub>11</sub>	b<sub>12</sub>	b<sub>13</sub>
B2	b<sub>21</sub>	b<sub>22</sub>	b<sub>23</sub>
				B3	b<sub>31</sub>	b<sub>32</sub>	b<sub>33</sub>

其中，b_ii＝1，b_ij＝1/b_ji，i,j＝1，2，3。

按照如上方法可分别逐层确定同一类指标下同一级子指标的判断矩阵，为之后的权重确定提供支撑。

步骤2：将判断矩阵的每一列元素做归一化处理

根据上述判断矩阵，以传输类指标、可靠性指标、计算类指标为例，得到如下公式：

步骤3：将归一化的判断矩阵按行相加

步骤4：对步骤3的到的向量再次归一化处理

按照如上方法可分别逐层确定同一类指标下同一级子指标的权重。

如图4所示，本实施例的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方案流程如下：

步骤1：对不同云边节点服务能力量化检测或定性评估。根据不同云边服务节点的不同的服务能力，对于该节点与介入节点间传输速率、传输距离、传输时延、误码率、丢包率、计算速率和计算精度等基本通信性能指标，可直接进行量化分析，并可通过min-max方法进行归一化处理。对于抗毁性、有效性、抗干扰性和安全性等业务承载网性能指标，难以直接测得，可通过专家打分法给出定量分析，例如可设置弱、较弱、适中、较强、强五个等级，不同云边节点对应服务能力依次设为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9。经量化检测或定性评估，最终可获得不同云边节点对应底层指标的服务能力。

步骤2：将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数。假设共有N个边缘服务节点和1个云服务节点，被表示为集合n∈{1,2,…,N,N+1}，对于指标C1-F4，云边节点的服务能力经过量化分析及归一化后依次被表示为G(C1,n)-G(F4,n)，某配电物联网业务对不同指标的需求权重为w(a₁)-w(f₄)，该业务对不同服务节点的适配度参数可由以下流程逐层计算得出：

步骤3：根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，达到配电物联网整体业务处理能力的最大化。

为了更加详尽地了解本发明的特点与技术内容，下面采用如图1所示的云边协同配电物联网业务差异化分流体系对本发明所提方法及系统进行详细阐述，假设在该系统中存在2个服务节点，即n₁和n₂。

首先，确定配电物联网业务需求指标权重。以传输类指标为例，为不同层级指标构造判断矩阵并赋值，假设某配电物联网业务传输带宽相较于传输距离的重要标度为5，传输时延相较于传输带宽的重要标度为3，传输时延相较于传输距离的重要标度为6。则得到以下判断矩阵：

表4某配电物联网业务传输类指标判断矩阵

指标	C1	C2	C3
				C1	1	5	1/3
C2	1/5	1	1/6
				C3	3	6	1

根据公式(1.1)-(1.3)确定该配电物联网业务对于传输带宽、传输距离及传输时延的需求权重分别为0.2923、0.0807和0.6270。为方便说明，三者的需求权重可约为0.29、0.08和0.63。

按照如上流程确定该配电物联网业务对于误码率和丢包率的需求权重分别为0.5和0.5，对于计算速率和计算精度的需求权重分别为0.8和0.2，对于抗毁性、有效性、抗干扰能力以及安全性的需求权重分别为0.08、0.06、0.21和0.66，对于传输类、可靠类以及计算类的需求权重为0.42、0.27和0.31，对于基本通信性能和业务承载网性能的需求权重分别为0.67和0.33。

然后，对不同云边节点服务能力量化检测或定性评估。根据本发明所提云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，经量化检测或定性评估，实施例中的服务节点n₁在传输带宽、传输距离、传输时延方面的服务能力可分别量化为0.3、0.4和0.5，在误码率和丢包率方面的服务能力可分别量化为0.4和0.6，在计算速率和计算精度方面的服务能力可分别量化为0.6和0.4，在抗毁性、有效性、抗干扰能力以及安全性方面的服务能力可分别评估为0.3、0.5、0.7和0.7。同理，服务节点n₂在上述指标中的服务能力可分别量化为0.5、0.7和0.4，0.5和0.8，0.7和0.6，0.5、0.7、0.9和0.9。

最后，根据图4步骤2中的流程将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到云边服务节点的适配度参数。其中，服务节点n₁与该配电物联网业务的适配度参数为0.548，服务节点n₂与该配电物联网业务的适配度参数为0.672，因此，将该配电物联网业务分流至服务节点n₂，完成配电物联网业务对不同云边服务节点的最佳适配方案，达到任务分流的目的。

实施例二

本实施例的目的是提供一种计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。

实施例三

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行上述方法的步骤。

实施例四

本实施例的目的是提供云边协同配电物联网业务差异化分流配置系统，应用至所述业务分流控制器，被配置为包括：

参数集构建模块，基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集；

指标权重确定模块，基于该参数集进行共性指标提取和子指标解析，获取不同级别的业务需求指标并确定业务需求指标权重；

分配模块，将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数；

根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，进行配电物联网整体业务的分配。

实施例五

如图1所示，本实施例的云边协同配电物联网业务差异化分流体系主要包括配电物联网终端设备、数据接入节点、云边服务节点以及业务分流控制器。配电物联网终端设备被广泛部署于各个应用场景，其将采集到的设备运行数据及环境信息经一跳或多跳的形式传输至数据接入节点，并经过进一步处理后形成相关的配电物联网业务应用。业务分流控制器能够实施感知多种配电物联网业务的差异化需求以及不同云边服务节点的服务能力，根据本发明所提方法制定业务分流策略。数据接入节点按照该策略将不同配电物联网业务分流至与其适配的云边服务节点，提高网络资源利用率，实现配电物联网整体业务处理能力的最大化。

上述集中式的业务分流控制器可以通过北向接口与业务平面相连接，业务平面可以将不同业务的差异化需求通过应用程序编程接口告知控制器。

云边无服务节点的服务能力感知可以采取周期性上报的方法，例如设置一定的时间间隔，各个服务节点通过一条信令将自己的服务能力上报给控制器。

以上实施例的装置中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本公开中的任一方法。

本领域技术人员应该明白，上述本公开的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本公开不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，其特征是，包括：

基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集；

基于该参数集进行共性指标提取和子指标解析，获取不同级别的业务需求指标并确定业务需求指标权重；

将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数；

根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，进行配电物联网整体业务的分配。

2.如权利要求1所述的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，其特征是，根据配电物联网的差异化业务需求和应用场景提取共性特征，形成一级适配指标，具体包括基本通信性能指标和业务承载网性能指标。

3.如权利要求1所述的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，其特征是，子指标解析包括对各个一级适配指标进行分解，形成若干级子指标，直至最底一级子指标为直接通过量化检测或定性评估获得指标值的子指标。

4.如权利要求2所述的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，其特征是，所述基本通信性能指标分为三个二级指标，即传输类指标、可靠类指标和计算类指标，其中，传输类指标主要包括传输带宽、传输距离及传输时延，可靠类指标主要包括误码率和丢包率，计算类指标主要包括计算速率和计算精度；

业务承载网性能指标则分为抗毁性、有效性、抗干扰性以及安全性二级指标。

5.如权利要求1所述的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，其特征是，确定业务需求指标权重时，分别逐层确定同一类指标下同一级子指标的权重，具体为：为不同层级指标构造判断矩阵并赋值，将判断矩阵的每一列元素做归一化处理，将归一化的判断矩阵按行相加，对按行相加后得到的向量再次归一化处理。

6.如权利要求1所述的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法，其特征是，根据不同云边服务节点的不同的服务能力，对于该节点与介入节点间传输速率、传输距离、传输时延、误码率、丢包率、计算速率和计算精度基本通信性能指标，获得量化数据，对于业务承载网性能指标定，获得定性数据，上述数据用于表明不同云边节点对应底层指标的服务能力。

7.云边协同配电物联网业务差异化分流系统，其特征是，包括：

配电物联网终端设备、数据接入节点、云边服务节点以及业务分流控制器；

所述配电物联网终端设备将采集到的设备运行数据及环境信息经一跳或多跳的形式传输至数据接入节点，并经过进一步处理后形成相关的配电物联网业务应用；

所述业务分流控制器能够获取多种配电物联网业务的差异化需求以及不同云边服务节点的服务能力，基于权利要求1-6任一所述的云边协同配电物联网业务差异化分流配置方法制定业务分流策略，数据接入节点按照该策略将不同配电物联网业务分流至与其适配的云边服务节点。

8.云边协同配电物联网业务差异化分流配置系统，其特征是，应用至所述业务分流控制器，被配置为包括：

参数集构建模块，基于不同配电物联网业务应用对不同云边服务节点需求的差异构建对应的参数集；

指标权重确定模块，基于该参数集进行共性指标提取和子指标解析，获取不同级别的业务需求指标并确定业务需求指标权重；

分配模块，将业务需求指标权重与云边节点服务能力逐层加权求和，得到适配度参数；

根据适配度参数，将配电物联网业务分流至不同云边服务节点，进行配电物联网整体业务的分配。

9.一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-6任一所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时执行上述权利要求1-6任一所述的方法的步骤。

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