CN114205283B - 物联网异构网络拓扑建立方法、网络及最优路径计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种物联网异构网络拓扑建立方法、网络及最优路径计算方法，包括构建物联网网关和多个网络节点，其中，不同的相邻的网络节点之间至少存在一种通信方式；使用自发现协议进行组网，获得组建后的网络；组建后的网络自动向所述物联网网关上报相邻网络节点之间的拓扑关系以使得物联网网关获得全局网络的拓扑关系；或者所述物联网网关主动向各网络节点下发指令以收集全局网络的拓扑关系。其支持建立多种类型传输方式的异构化网络，兼容性强，适用复杂的现场，通信效率高。

Description

物联网异构网络拓扑建立方法、网络及最优路径计算方法
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其是指一种物联网异构网络拓扑建立方法、网络及最优路径计算方法。
背景技术
在工业应用场景中，对环境数据的采集与设备的状态检测、控制通过环境与设备监控系统完成，环境与设备监控系统需要搭建数据传输网络，进行数据采集、状态检测、设备控制等，并需要实现设备之间联动。
目前，使用的方案主要有两种，一是基于PLC(可编程逻辑控制器)的网络构建与监控方案，PLC作为中心控制器，感知设备、控制设备通过信号线接入到PLC。二是基于某一种物联网协议进行网络搭建，如NBIoT、Zigbee、LoRa等。
但两种方案都存在一定的弊端，基于PLC的网络构建方案使用中心化控制，可靠性低，建设成本高，需要专业技术人员编程，运维门槛高，建设与调试周期长，后期监测点位增设需要重新布线，扩展性差。基于单一物联网协议的方案，具有明显的协议局限性，如NBIoT依赖于基站铺设，信号覆盖差；LoRa网络传输带宽与数据量小，无法支撑较大数据应用场景。且在无线网络受建筑建构影响大，在有厚重墙体、金属物体等遮挡时单一无线网络传输信号差，丢包率大，导致网络可靠性降低。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中可靠性低，建设成本高，单一无线网络传输信号差，丢包率大的技术缺陷。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种物联网异构网络拓扑的构建方法，包括以下步骤：
S1、构建物联网网关和多个网络节点，其中，不同的相邻的网络节点之间至少存在一种通信方式；
S2、使用自发现协议进行组网，获得组建后的网络；
S3、组建后的网络自动向所述物联网网关上报相邻网络节点之间的拓扑关系以使得物联网网关获得全局网络的拓扑关系；或者所述物联网网关主动向各网络节点下发指令以收集全局网络的拓扑关系。
作为优选的，所述S2还包括：
在网络运行过程中，当相邻网络节点之间的拓扑关系发生变化，将变化后的拓扑关系上报至物联网网关并更新。
作为优选的，所述S1中，相邻两个所述网络节点之间支持点对点有线通信和无线通信。
作为优选的，所述有线通信为RS485或以太网通信，所述无线通信为LoRa或802.15.4标准。
作为优选的，所述S1中，所有网络结点形成的图是加权无向图。
本发明公开了一种物联网异构网络，通过上述的物联网异构网络拓扑建立方法获得。
本发明公开了一种物联网异构网络的最优路径计算方法，基于上述的物联网异构网络，包括以下步骤：
获取相邻网络节点之间的通信方式、网络节点的权值和网络流量；
基于相邻网络节点之间的通信方式及其对应的权值，建立网络传输路径的质量评估模型，基于所述网络传输路径的质量评估模型，获得最优路径。
作为优选的，所述网络节点的权值，包括：
通信方式、通信速率和信号强度。
作为优选的，所述质量评估模型包括：
数学期望
其中，g为给定网络的最大路径长度，网络结点a至结点b的路径长度为n，c为网络流量，取值0～1，c的最大值为1，表示该路径已达最大传输数据量；h表示：当通信方式为有线通信时，h值为自然对数e,信号强度rssi为常量1，当通信方式t为无线通信时，h值为1；
C为通信速率的极限值:其中，W为信道带宽，k为信号功率，N为噪声功率。
作为优选的，所述基于所述网络传输路径的质量评估模型，获得最优路径，包括：
选择数学期望E(x)最大时所对应的传输路径作为最优路径。
本发明的物联网异构网络拓扑的构建方法，相比现有技术具有以下优点：
1、本发明通过构建物联网网关和多个网络节点，不同的相邻的网络节点之间至少存在一种通信方式，如此，解决现场通信方式单一的问题，支持建立多种类型传输方式的异构化网络，兼容性强，适用复杂的现场，通信效率更高。
2、本发明使用自发现协议进行组网，获得组建后的网络，组建后的网络自动向所述物联网网关上报相邻网络节点之间的拓扑关系以使得物联网网关获得全局网络的拓扑关系；或者所述物联网网关主动向各网络节点下发指令以收集全局网络的拓扑关系，如此，能够实现智能管理，灵活性强，自适应能力好。
本发明的物联网异构网络的最优路径计算方法，相比现有技术具有以下优点：
本发明通过计算最优路径，寻找最优解，提高通信效率，可靠性更高。
附图说明
图1为本发明物联网异构网络拓扑的构建方法的结构示意图；
图2为本发明网络节点的邻居关系示意图；
图3为本发明网络节点组成无向图的结构示意图；
图4为本发明中异构网络拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的物联网异构网络拓扑的构建方法，包括以下步骤：
步骤一、构建物联网网关和多个网络节点，其中，不同的相邻的网络节点之间至少存在一种通信方式。其中，相邻两个所述网络节点之间支持点对点有线通信和无线通信。所述有线通信为RS485或以太网通信，所述无线通信为LoRa或802.15.4标准。具体的，相邻的网络节点之间的通信方式可以为一种，也可为多种；当相邻的网络节点之间的通信方式为多种时，后续可根据需求，选择适合两个相邻的网络节点之间的通信方式；而不同的相邻的网络节点之间至少存在一种通信方式，如此，解决现场通信方式单一的问题，支持建立多种类型传输方式的异构化网络，兼容性强，适用复杂的现场，通信效率更高。
步骤一中，所有网络结点形成的图是加权无向图。
步骤二、使用自发现协议进行组网，获得组建后的网络。
所述步骤二还包括：在网络运行过程中，当相邻网络节点之间的拓扑关系发生变化，将变化后的拓扑关系上报至物联网网关并更新。
步骤三、组建后的网络自动向所述物联网网关上报相邻网络节点之间的拓扑关系以使得物联网网关获得全局网络的拓扑关系；或者所述物联网网关主动向各网络节点下发指令以收集全局网络的拓扑关系。
本发明公开了一种物联网异构网络的最优路径计算方法，基于上述的物联网异构网络，包括以下步骤：
步骤一、获取相邻网络节点之间的通信方式、网络节点的权值和网络流量。所述网络节点的权值，包括：通信方式、通信速率和信号强度。
步骤二、基于相邻网络节点之间的通信方式及其对应的权值，建立网络传输路径的质量评估模型，基于所述网络传输路径的质量评估模型，获得最优路径。
所述质量评估模型包括：数学期望其中，g为给定网络的最大路径长度，网络结点a至结点b的路径长度为n，c为网络流量，取值0～1，c的最大值为1，表示该路径已达最大传输数据量；h表示：当通信方式为有线通信时，h值为自然对数e,信号强度rssi为常量1，当通信方式t为无线通信时，h值为1；
C为通信速率的极限值:其中，W为信道带宽，k为信号功率，N为噪声功率。
其中，所述基于所述网络传输路径的质量评估模型，获得最优路径，包括：选择数学期望E(x)最大时所对应的传输路径作为最优路径。
下面，结合具体实施例，对本实施例的技术方案做进一步说明与解释。
本实施例主要给出一种基于加权无向图的物联网异构网络结点管理方法。主要包括加权无向图实现、组网方法、网络拓扑建立方法、网络结点遍历方法、最优路径计算方法。
以下，为本发明中的一些名词做一些解释。
物联网网关：承当网络结点管理，南北向通信协议转换，数据存储和分析等职责。
网络结点：处于物联网网关南向的网络通信设备，其数据经过网络链路路由被传输到物联网网关。
加权无向图简述：图由顶点与边组成，没有方向的边称为无向边，图中任意两个顶点间的边都是无向边的，则称该图为无向图。图中的边有与其关联的数值称为权，无向图中具有权值的边，则称该图为加权无向图。
网络的管理依赖于网络形态，物联网网络结点设备类型多，通信方式多样化，拓扑结构呈现为Mesh结构，单一的总线、星型、树形网络形态的实现方式都具有一定局限性。加权无向图很好的表达了网络结构形态，每个网络结点对应加权无向图中的顶点，结点设备间通信连接方式对应加权无向图中的边，通信方式的属性和效果评价参数可设计为边的权值。
下面介绍本实施例中加权无向图的权值、网络结点的度、基于图的网络设计方式。
权值(weighted value)：一般加权无向图的权值单一，比如表达路径长度。本实施例中设计的加权无向图权值采用多元组设计方式，权值结构包括通信方式、通信频率、通信速率、信号强度(RSSI)、链路质量(LQI)，为高效利用网络带宽，权值在网络建立、初始化时可获取，并在网关中存储，当网络结构发生动态变化后自动更新。
本实施例中，权值如下表1所示：
表1
邻居结点：表示该结点可通过有线或无线与当前结点进行点对点直接通信。
网络结点的度：单个网络结点的邻居结点数量，单个网络结点的度反应了该结点可直接通信的邻居结点数量，结点的度越大，可通信链路多，可选路由越多，通信可靠性高，但过多的冗余链路会增大网络建设成本、结点运行负载，降低了路由查找效率，本实施例在网络构建过程中采用自组网方式，具有一定负载均衡能力，提升网络路由转发效率。
本实施例中，图的存储方式：本实施例采用邻接矩阵法存储。而图的结点数组为一维数组，共S个结点，则结点数组顺序存储，如下表2所示：
表2
V0 V1 V2 … Vs-1 Vs
本实施例中，图的边数组为二维数组，如图2所示，行、列均为网络结点，Vmn数值为0表示结点m和结点n没有邻居关系，不可直接进行通信，Vmn数值为1表示结点m和结点n互为邻居，可进行双向通信。
图2表达了网络结点的邻居关系，扩展一般邻接矩阵表示，采用结构化邻接矩阵，即邻接矩阵的每个元素取值为一个结构体。使用Wmn表示网络图中结点m到结点n的边的权值结构体，权值结构体元素组成参见表1。则所有网络结点形成的图是加权无向图，设图有S个结点，则邻接矩阵是一个S×S的方阵，存储定义如下表3所示：
表3
其中∞取值表示软件操作系统容许的，不在权值范围内的非法取值，用于判断边与边之间不存在邻居关系，例如通信方式取值为0xffff或lqi取值为0。
组网方式：网络结点间支持点对点有线连接，如RS485和以太网通信方式，使用屏蔽双绞线连接；支持无线通信，无线通信可使用433MHz频段、2.4G频段、5.8G频段，整个网络形态呈现为Mesh网络结构,如图3所示。
图3中每个网络结点间连线为对等通信，即双方均可进行数据交互，所以可以使用无向图来表示其结构，各网络结点间连接线为无向图的边，引入权值来表示两个网络结点间通络通信的属性值，连接线的数值为图的权，所以最终采用加权无向图的结构进行设计，本实施例中采用多权值的设计，以多维度、更高效的方式来进行网络链路质量、最优路径的计算和管理。通信方式采用两层分类表示方法，可提高通信方式检索确认效率。权值的设计将会用于计算最优路径的算法中。
物联网网关基于加权无向图对其下接入的所有网络结点进行管理，主要包括组网(接入鉴权)、网络拓扑建立、网络结点遍历、网络结点间最短路径计算、网络结点间最优路径计算。
网络拓扑建立：网络结点在首次上电后使用本实施例设计的设备自发现协议进行组网，自动上报结点间拓扑关系，物联网网关可获得全局网络拓扑关系，当网络运行过程中，网络拓扑发送变化后可自动上报更新。物联网网关也可主动下发指令进行网络拓扑关系收集。一种典型的异构网络拓扑如图4所示。
表4为设备自发现协议数据帧结构。
表4
本实施例的版本号4位，可表示16种版本，协议版本更新后，根据版本号识别。
链路类型4bits，表示物理通信方式的选择，如LoRa、802.15.4标准、RS485等，链路类型表示了3,4,5,6,8字段的长度，或是否存在。
源结点ID：由网络图的控制管理中心统一分配(一般为物联网网关)，该ID可根据链路类型决定取值长度，适配不同规模网络。如LoRa低功耗网络，传输速率低，一般单网关管理结点数不超过200，可使用8bits表示，最大管理253个结点(0,255为保留ID)；基于802.15.4MAC的自组网网络可采用16bits表示，最大管理65533个结点(0,255为保留ID)。如果是异构化混合组网方式，则使用该网络最大传输链路方式的ID长度，长ID可适配兼容短ID网络。
图4中网关下结点网络通信方式给出了3种示例：LoRa、802.15.4MAC、RS485。LoRa适用于长距离、低功耗、小数据量的场景，基于802.15.4的自组网适用于中短距离、较大数据量的场景，RS485适用于解决无线存在干扰、遮挡衰减、数据量较大等场景，例如结点6和7之间存在防火门、封闭式墙体等无线难以穿透遮挡物，增加485有线连接以保证信号准确可达。其他网络通信方式可类比连接方式，因此本实施例构建的异构化网络应用在特定场景中可选择合适的网络通信方式，其自组网的方式通过前述自组网小节已给出说明。结点在自组网过程中即可建立自身拓扑，在从网关通过认证获取到ID后，结点自动上报拓扑到网关。
网络结点遍历：访问网络结点会使用到对图的遍历方法，图的遍历一般有深度优先DFS和广度优先BFS的方式，根据图的存储方式有关，本实施例中基于结构化邻接矩阵存储图结点，采用广度优先进行遍历，减少遍历过程中回溯的性能损耗。
在物联网网络中，设计上需要着重考虑网络传输的可靠性，受现场部署环境的影响，最短路径并一定是最优路径，本实施例基于加权无向图的实现，利用权值结构给出最优路径计算方法。
网络传输相关因子为图的结点权值(通信方式t、通信速率v、信号强度r)及网络流量c。
1、当通信方式t为有线介质传输(如RS485)时，通信速率v(波特率)越小，传输距离越长，成功率越高。
2、当通信方式t为无线传输时，最大传输速率C符合香农定理给出的公式。其中C是数据速率的极限值，单位bps；W为信道带宽，单位Hz；k是信号功率，单位瓦，N是噪声功率，单位瓦。传输波长λ＝C/f,f为通信频率，单位Hz。因为C与网络所处环境相关，设定C值一定，则通信频率f越小，传输波长越长，穿透能力越强，抗干扰能力越强，传输可靠性越高。
两个网络结点间传输方式t大于1时表示有多种传输方式，此时当一种传输方式出现丢包或故障时，可切换到另外的传输方式进行数据传输，所以传输方式t越多,传输成功率越高，越可靠。但传输成功率和传输方式并不是线性增长关系，随着传输方式增多，系统维护成本，资源占用增加，其带来的传输成功率放缓，传输方式数量和传输成功率间关系更趋近与对数函数关系，经过分析总结，针对传输方式求和后取自然对数可有效表达成功率的增长关系。
3、网络流量为单位时间内传输的数据量，传输可靠性与网络流量c成反比。
4、网络路径越长，丢包风险越大，传输可靠性与网络路径长度n成反比。根据以上分析，设网络结点a至结点b的路径长度为n，则给出对该网络传输路径的质量评估公式数学期望g为给定网络的最大路径长度，h表示：当通信方式为有线通信时，h值为自然对数e,信号强度rssi为常量1，当通信方式t为无线通信时，h值为1。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (7)

1.一种物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，
通过物联网异构网络拓扑建立方法获得物联网异构网络；
其中，物联网异构网络拓扑建立方法包括以下步骤：
S1、构建物联网网关和多个网络节点，其中，不同的相邻的网络节点之间至少存在一种通信方式；
S2、使用自发现协议进行组网，获得组建后的网络；
S3、组建后的网络自动向所述物联网网关上报相邻网络节点之间的拓扑关系以使得物联网网关获得全局网络的拓扑关系；或者所述物联网网关主动向各网络节点下发指令以收集全局网络的拓扑关系；
所述物联网异构网络的最优路径计算方法包括以下步骤：
获取相邻网络节点之间的通信方式、网络节点的权值和网络流量；
基于相邻网络节点之间的通信方式及其对应的权值，建立网络传输路径的质量评估模型，基于所述网络传输路径的质量评估模型，获得最优路径；
其中，所述质量评估模型包括：
数学期望
其中，g为给定网络的最大路径长度，网络结点a至结点b的路径长度为n，c为网络流量，取值0～1，c的最大值为1，表示该路径已达最大传输数据量；h表示：当通信方式为有线通信时，h值为自然对数e,信号强度rssi为常量1，当通信方式t为无线通信时，h值为1；
C为通信速率的极限值:其中，W为信道带宽，k为信号功率，N为噪声功率。
2.根据权利要求1所述的物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，所述S2还包括：
在网络运行过程中，当相邻网络节点之间的拓扑关系发生变化，将变化后的拓扑关系上报至物联网网关并更新。
3.根据权利要求1所述的物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，所述S1中，相邻两个所述网络节点之间支持点对点有线通信和无线通信。
4.根据权利要求3所述的物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，所述有线通信为RS485或以太网通信，所述无线通信为LoRa或802.15.4标准。
5.根据权利要求1所述的物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，所述S1中，所有网络结点形成的图是加权无向图。
6.根据权利要求1所述的物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，所述网络节点的权值，包括：
通信方式、通信速率和信号强度。
7.根据权利要求1所述的物联网异构网络的最优路径计算方法，其特征在于，所述基于所述网络传输路径的质量评估模型，获得最优路径，包括：
选择数学期望E(x)最大时所对应的传输路径作为最优路径。
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