[发明专利]一种基于马尔可夫模型的物联网设备依赖度评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种基于马尔可夫模型的物联网设备依赖度评价方法。

背景技术

随着信息技术的不断发展，物联网逐渐兴起，并引领了一场新的技术革命。它在互联网基础上产生和发展，将用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，实现信息交换和通信。物联网将人类的经济生活与社会生活、生产活动与个人活动都放在一个智慧的网络环境中进行，提供了智能感知、智能决策等能力，并为技术创新和产业发展提供了前所未有的机遇。

物联网中，往往包含众多感知设备，其数目甚至可达成千上万。这些设备之间根据业务需求，可以相互联结和通信；某些设备上可能进行复杂的信息处理，需要依赖于其他设备的感知或运算得到的信息，结合自身的数据进行信息融合和计算，甚至进一步需要进行传感设备的综合控制和联动，因而设备之间构成了复杂的相互依赖的关系。对设备间依赖关系的评价分析，有助于设备管理员、网络管理员和用户深入理解物联网的构成、了解设备的重要性，可以为物联网内部的资源分配和任务调度、以及有针对性地进行设备改进和优化等活动提供理论依据。

目前，物联网设备之间的相互依赖关系往往通过人为规定的方式进行描述和评价，不但效率低下，而且难以应对庞大数目的传感器信息，信息的实时性和有效性亦会受到影响。

发明内容

针对现有物联网设备之间的相互依赖关系评价方法存在的效率低下、难以应对庞大数目的传感器信息、并且实时性和有效性差的缺陷，本发明提供了一种基于马尔可夫模型的物联网设备依赖度评价方法。

一方面，本发明提供的一种基于马尔可夫模型的物联网设备依赖度评价方法，包括：

S1，获取物联网设备状态信息、物联网设备之间的流量信息以及物联网之外的设备与物联网设备的流量信息；

S2，根据所述物联网设备状态信息和所述物联网设备之间的流量信息建立包括状态集合和转移概率矩阵的马尔可夫模型；

S3，根据所述物联网之外的设备与物联网设备的流量信息对所述马尔可夫模型进行修正补偿，使所述马尔可夫模型满足可约性；

S4，根据修正补偿后的马尔可夫模型进行求解，得到用于对每个物联网设备依赖度评价的物联网设备状态稳态概率。

进一步地，所述物联网设备状态信息采用以下集合S表示：

S＝{s₁,s₂,…s_N}

其中N表示该集合中物联网设备的总数目，s_i代表集合中第i个物联网设备，满足1≤i≤N；

所述物联网设备之间的流量信息采用以下矩阵T表示：

T＝[t_ij]_N×N

其中元素t_ij代表由设备i流向设备j的数据总量；

所述物联网之外的设备与物联网设备的流量信息采用以下向量A表示：

A＝[a₁,a₂,…a_N]

其中元素a_i代表由集合S以外的物联网设备或服务器发出流向设备i的数据总量。

进一步地，所述S2具体包括：

所述状态集合为所述物联网设备状态信息集合S；

所述转移概率矩阵采用以下矩阵P表示：

P＝[p_ij]_N×N

其中，矩阵元素pij=tji/Σk=1Ntki.]]>

进一步地，所述S3具体包括：

修正补偿后的马尔可夫模型的转移概率矩阵采用以下矩阵P′表示：

P′＝[p′_ij]_N×N