[發(fā)明專利]一種網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中自適應傳播環(huán)境分類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010184658.4
• 申請日: 2010-05-27
• 公開（公告）號: CN101873605A
• 公開（公告）日: 2010-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李方偉;胡艷麗;朱江;張雅清;李晗;孫遜;張海波
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04W16/18
• 分類號: H04W16/18
• 代理公司: 重慶市恒信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

1.一種自適應傳播環(huán)境分類方法，其特征在于，包括以下處理步驟：

A.初始化規(guī)劃區(qū)內(nèi)小區(qū)個數(shù)M和迭代次數(shù)N；

B.獲取目標小區(qū)的地物屬性和建筑物屬性，在存儲器中建立目標小區(qū)屬性集合o_j，信息處理單元從M個小區(qū)中抽取K個樣本點建立樣本小區(qū)的簇C_i，i≤M，對樣本小區(qū)的屬性信息進行抽樣，建立樣本小區(qū)簇C_i的地物屬性和建筑物屬性的數(shù)據(jù)集合，用數(shù)據(jù)集合的特征向量s_k＝(e₁，e₂，…e_n)表示簇C_i的屬性集合，其中，k≤M，n為每個小區(qū)的地物屬性和建筑物屬性中建筑物的數(shù)目；

C.根據(jù)目標小區(qū)的屬性集合o_j，算法單元調(diào)用公式：

計算目標小區(qū)屬性集o_j與樣本點小區(qū)屬性集s_k的絕對相似度d(s_k，o_j)；

D.通過地理信息系統(tǒng)獲取目標小區(qū)屬性集o_j和樣本點所在小區(qū)簇C_i屬性集s_k的地物屬性和建筑物屬性以及各種地物所占的網(wǎng)格百分比p_ij；

E.當網(wǎng)格百分比p_ij發(fā)生改變，轉(zhuǎn)為執(zhí)行步驟C，否則執(zhí)行步驟F；

F.算法單元調(diào)用公式計算目標小區(qū)o_j與樣本點所在小區(qū)s_k的相對相似度；

G.算法單元根據(jù)目標小區(qū)o_j與樣本點所在小區(qū)s_k的相對相似度計算目標小區(qū)的簇類選擇概率P

其中，δ_IJ為數(shù)據(jù)地理因子。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應傳播環(huán)境分類方法，其特征在于，所述對屬性信息進行抽樣具體包括，根據(jù)地物信息的特征向量，構(gòu)造各特征向量的分布函數(shù)F(x₁)，F(xiàn)(x₂)，...，F(xiàn)(x_n)；根據(jù)分布函數(shù)構(gòu)造Hash函數(shù)H(x₁，x₂，...，x_n)＝F(x₁)·F(x₂)·...·F(x_n)；根據(jù)規(guī)劃區(qū)域大小設(shè)定滑動窗口長度和個數(shù)；在滑動窗口之內(nèi)對Hash函數(shù)進行抽樣，獲取樣本點；根據(jù)樣本點集合，建立規(guī)劃小區(qū)簇C_i的地物屬性和建筑物屬性數(shù)據(jù)集合。