[發明專利]一種基于人工智能的SND網絡路由篩選方法和電子設備

在審

• 申請號: 202110483801.8
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113179545A
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 廖水根
• 申請（專利權）人: 廖水根
• 主分類號: H04W40/04
• 分類號: H04W40/04;H04W40/10
• 代理公司: 深圳知幫辦專利代理有限公司 44682
• 代理人: 譚慧

本發明公開了一種基于人工智能的SND網絡路由篩選方法和電子設備，屬于SND網絡技術領域。通過構建適用于人工智能的路由模型，將SND網絡進行階段劃分，對得到的階段的狀態變量賦予階段屬性和接收屬性；記錄通訊的各個節點的節點信息，以此得到適用于人工智能的路由模型；從路由模型中篩選出可到達路由；將SND網絡轉換為帶權連通圖，根據帶權連通圖建立從源節點到節點基站的最小權重函數；將帶權連通圖轉換為權重矩陣，根據權重矩陣，采用人工智能得到最小權重的可到達路由以及求解最小權重函數。本發明實現了為無線充電傳感網絡建立合理高效的充電策略，提高能量的利用率和效率，縮減時間和人工成本。

技術領域

本發明涉及SND網絡技術領域，特別涉及一種基于人工智能的SND網絡路由篩選方法和電子設備。

背景技術

SND網絡通常部署在高山、深林等人跡罕至的環境中，通常是采用無人機作為移動充電源。SND網絡路由篩選方法，是用來尋找從源節點S(通常為傳感器節點)到基站Sink(即為節點基站)的一條通信路徑，源節點通過其余傳感器節點的不斷轉發將信息傳送到基站。

現有的路由方法中，SPIN方法具體是接收信息時，節點在發送信息之前提前發送一個ADV信息告知其余節點要發送信息，若其余節點同意接收信息，則返回一個REQ信息，但是，SPIN方法的目標更多的是將數據發送給基站，而不考慮其路徑，從而忽略了許多影響決策的選擇。Flooding泛洪方法具體是收到數據的節點像廣播一樣向發送內所有節點轉發，不管節點是否已經接收過信息還需不需要接受，雖然Flooding泛洪方法能適用于人工智能，但其是無差別發送，容易造成信息的重復、內爆，降低傳感器網絡的性能。因此，有必要研究出能夠適應動態規劃并且合理高效的新路由方法。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明實施例提供了一種基于人工智能的SND網絡路由篩選方法和電子設備。所述技術方案如下：

第一方面，提供了一種基于人工智能的SND網絡路由篩選方法方法，所述方法包括：

將SND網絡進行階段劃分，并根據每個階段內的節點得到對應階段的狀態變量；

對每個階段中的狀態變量賦予階段屬性和接收屬性；

將相互通訊的各個節點的節點信息進行記錄，以此構建得到適用于人工智能的路由模型，節點信息包括節點所對應的階段的狀態變量、階段屬性、受當前階段狀態變量影響的下一階段的狀態變量、節點的坐標信息；

針對于適用于人工智能的路由模型，從中篩選出源節點和節點基站之間的可到達路由；

將SND網絡轉換為帶權連通圖，根據帶權連通圖建立從源節點到節點基站的最小權重函數；

將帶權連通圖轉換為權重矩陣，根據權重矩陣，采用人工智能得到最小權重的可到達路由以及求解最小權重函數。

可選的，將SND網絡進行階段劃分，并根據每個階段內的節點得到對應階段的狀態變量包括：

步驟1、計算各個節點和源節點之間的距離，并作為第一距離；

針對于每個節點，判斷第一距離是否小于源節點的通信半徑，若是，則將對應的節點作為第一階段的一個狀態變量；遍歷所有節點，得到第一階段的所有狀態變量；

將SND網絡的所有節點中除去源節點和第一階段的所有狀態變量，得到剩余節點；

步驟2、針對于每個剩余節點，計算剩余節點與上一階段各個狀態變量之間的距離，并作為第二距離；

針對于各個剩余節點，判斷第二距離是否小于對應的上一階段狀態變量的通信半徑，若是，則將該節點作為當前階段的一個狀態變量；遍歷所有節點，得到當前階段的所有狀態變量；

將剩余節點除去當前階段的所有狀態變量，得到更新后的剩余節點；

步驟3、重復步驟2，直至得到所有階段的狀態變量。

可選的，對每個階段中的狀態變量賦予階段屬性和接收屬性包括：