[发明专利]一种基于多参数认知的快速网络拓扑推断方法

说明书

技术领域

本发明属于无线网络技术领域，特别涉及一种简单、快速的无线网络拓扑结构的推断方法。

背景技术

目前，随着无线技术的高速发展，无线接入网络的多样性越来越引起人们的重视，无线接入网络异构是目前无线环境的现状，对无线网络拓扑的推断能够为智能终端对异构无线接入网络的选择提供依据。

网络拓扑是无线网络的重要参数之一，也是测量网络内部性能参数的基础，更是网络部署和网络管理功能的基本构成部分。无线网络中网络拓扑是动态变化的，所以设计一种快速、有效的网络拓扑推断方法显得尤为重要。网络拓扑推断得到的拓扑信息是无线网络管理和网络优化的基础。通过网络拓扑信息，可以建立相应的路由信息，可以调整网络拥塞，帮助用户决策，搜索网络瓶颈，开发新型网络协议及方法等。本发明方法基于对多参数的感知，认知模块中的反馈调整能够有效提高拓扑推断的精度。本发明能够快速有效的推断网络逻辑拓扑，实施简单，复杂度较低，且不需要内部节点协作或在网络内部部署测量节点。

发明内容

本发明的目的在于基于多参数的认知技术提供一种快速推断无线网络拓扑的方法，根据无线网络中节点的关系推断其连接情况，且具有反馈调整、实施简单、复杂度低、便于网络维护等特点。

本发明的技术方案是：

一种基于多参数认知的快速网络拓扑推断方法，它包括以下步骤：首先对探测报文时延及探测报文丢失感知，对探测报文时延参数进行时延差值分析，通过计算叶节点间的相似度来判断叶节点的关系并推测得到叶节点拓扑结构，将叶节点拓扑与原拓扑对比判断其相似度是否满足适当的阈值要求，若不满足要求则反馈调整探测报文参数，完成认知循环；若满足要求则分析父节点丢包参数，计算父节点间的Hamming距离作为其相似度，根据相似度推断节点关系，进而推断网络拓扑结构。

本发明的方法具体包括以下步骤：

a、在无线网络中构建树状网络拓扑结构，其中包含根节点、中间节点和叶节点，记录各节点之间的父子、兄弟、孤立关系；兄弟节点在其上层拥有同一个父节点，而此兄弟节点称作是父节点的子节点，孤立节点在本层无兄弟关系节点；

b、由根节点连续向所有叶节点组播探测报文；每个叶节点记录所有探测报文丢失情况并计算每个探测报文的时延；

c、对各叶节点探测报文的时延数据进行差值分析，并计算各叶节点的相似度；

d、根据叶节点的相似度，判断叶节点的关系是兄弟节点或孤立节点，进而得到叶节点拓扑结构，并判断叶节点拓扑与原拓扑的相似度即判断各节点之间的父子、兄弟、孤立关系与步骤a中的构建的关系是否吻合，网络拓扑的相似度等于节点集中被正确识别出的节点数量与节点集中总的节点数量的比值；

如果相似度达到阈值要求，则进行步骤e；

如果相似度达不到阈值要求，则反馈调整探测报文参数，减小发送探测报文的时间间隔，返回步骤b；

e、根据子节点报文丢失情况推测父节点的报文丢失情况，进而计算父节点及孤立节点间的Hamming距离，若节点间的Hamming满足给定的关系式则视为兄弟节点，否则视为非兄弟节点，以此推断节点间的关系，进而得到网络逻辑拓扑结构。

本发明的步骤a中无线树状网络拓扑结构中，根节点组播m个探测报文给所有叶节点，探测报文间有一定的时间间隔。

本发明的步骤b中每个叶节点都用一个随机过程来表示探测报文丢失情况，其中表示第i个探测报文在节点k处的丢失情况，如果节点k接收到探测报文，则否则用表示节点k处第i个探测报文的时延。

本发明的步骤c中计算各叶节点的相似度：针对任意两个叶节点k、l，首先计算m个时延数据的平均值，记为选择合适门限值δ，将两个叶节点k、l的相应的m个时延数据与进行比较，若满足将位置i的值置为1，否则为0，写入对应的时延差值类数据库中，并统计其中1的个数，记为n_kl，采用公式1计算任意两个叶节点k、l的相似度；前述门限值δ根据实验数据设置。

本发明的步骤d中，根据步骤c计算得到的叶节点相似度，并选择合适门限值ε，满足的视为兄弟节点，若不满足则叶节点中无兄弟节点，称之为孤立节点，通过判断将叶节点分为兄弟节点和孤立节点两类，进而推测得到叶节点拓扑结构，并将叶节点拓扑与原拓扑对比，若网络拓扑的相似度满足适当的阈值要求，则执行步骤e，否则反馈调整探测报文参数，减小发送探测报文的时间间隔，返回步骤b；前述门限值ε和阈值根据实际精度需求进行设置。