[发明专利]一种复杂监控网络中的数据打包方法及系统

权利要求书

1.一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：将信道的误码率与测点数据的上传周期要求作为参数，建立包含时间的多尺度约束的优化模型，利用基于种群的启发式算法求解，以实现网络连接与数据发送次数的最小化，所述优化模型为：

s.t.k_j＝N_j/T_j

T_j·x_ij≤I_i

其中，k表示单位时间内所有测点组的数据传输次数总和，j_max表示求解过程中所得到的j的最大值，k_j表示单位时间内第j组测点的数据传输次数，N_j表示成功传输第j组数据所对应的实际发送次数期望，T_j表示第j组测点的数据传输时间间隔，p_j表示第j组测点的数据所打包而成的数据帧的误帧率，w表示求取数学期望过程中的中间变量，L_j表示第j组测点的数据包大小，p_e表示汇集单元与上级数据单元之间信道的误码率，L_a表示协议封装所需要的固定字节数，n表示汇集单元下的测点总数，a_i表示第i个测点每次发送的数据量，x_ij表示第i个测点是否在j组中的布尔变量，I_i表示第i个测点的上传周期要求。

2.如权利要求1所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：预设多个固定格式与内容的数据帧，将接收到的数据与其预设的数据进行对比，从而计算得出汇集单元与上级数据单元之间的信道误码率。

3.如权利要求1所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：建立优化模型时采集测点的数量、各测点标识名、各测点数据的上传周期上限、各测点每次上传的字节数和传输协议所需要添加的固定字节数。

4.如权利要求1所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：优化模型的目标函数为单位时间内所有测点组的数据传输次数总和最小。

5.如权利要求1所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：优化模型的约束条件包括第j组测点的数据传输时间间隔与第i个测点是否在j组中的布尔变量的乘积小于等于第i个测点的上传周期要求。

6.如权利要求1所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：按照上传周期大小，对测点进行排序；通过误码率与最佳帧长的对照表，获得当前误码率下的最佳帧长；按照顺序将测点每次发送的数据量进行累加至接近或首次超过最佳帧长，并将参与该次求和的测点划分为一组，其后此和清零，并继续向后进行累加，重复此过程至结束，由此快速获取一个直观较优组合。

7.如权利要求6所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：在求解过程中，将直观较优组合作为一个初始解，对优化模型进行求解。

8.如权利要求1所述的一种复杂监控网络中的数据打包方法，其特征是：利用粒子群算法对优化模型进行求解，得到数据打包的最优组合方案。

9.一种复杂监控网络中的数据打包系统，其特征是：包括上级数据单元、汇集单元和建模及求解服务器，其中：

所述上级数据单元向汇集单元发送非校验的预设数据帧，汇集单元将直接接收到的数据与预设的数据帧进行对比，计算汇集单元与上级数据单元之间传输信道的误码率；读取传输协议所需添加的固定字节数、汇集单元下的测点数量、各测点的数据上传周期设置与各测点每次上传的数据量大小；

建模及求解服务器，被配置为根据汇集单元获得的参数，构建含时间多尺度约束、以发送次数最少为优化目标的混合整数规划优化模型；并利用启发式算法对优化模型进行求解，得到数据打包的最优组合方案，所述优化模型为：

s.t.k_j＝N_j/T_j

T_j·x_ij≤I_i

其中，k表示单位时间内所有测点组的数据传输次数总和，j_max表示求解过程中所得到的j的最大值，k_j表示单位时间内第j组测点的数据传输次数，N_j表示成功传输第j组数据所对应的实际发送次数期望，T_j表示第j组测点的数据传输时间间隔，p_j表示第j组测点的数据所打包而成的数据帧的误帧率，w表示求取数学期望过程中的中间变量，L_j表示第j组测点的数据包大小，p_e表示汇集单元与上级数据单元之间信道的误码率，L_a表示协议封装所需要的固定字节数，n表示汇集单元下的测点总数，a_i表示第i个测点每次发送的数据量，x_ij表示第i个测点是否在j组中的布尔变量，I_i表示第i个测点的上传周期要求。