[发明专利]一种面向动态不确定网络的时延最小路由算法有效
申请号: | 202110576952.8 | 申请日: | 2021-05-26 |
公开(公告)号: | CN113328941B | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
发明(设计)人: | 李瑞莹;马骥;康锐 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | H04L45/02 | 分类号: | H04L45/02;H04L45/121;H04W24/06 |
代理公司: | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 | 代理人: | 张桢;陈磊 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 动态 不确定 网络 最小 路由 算法 | ||
1.一种面向动态不确定网络的时延最小路由算法,其特征在于,设定所有给定的不确定分布都是正则的,所述算法包括以下步骤:
S1:建立动态拓扑G(V,E(t));
根据移动通信网络中各个节点之间的实时连接关系,建立动态拓扑G(V,E(t)),并将其用邻接矩阵C(t)表示:
其中,V为节点集合,E(t)为链路集合,X表示网络中节点的个数,cm,n(t)表示节点m到节点n是否有通信链路,1表示有,0表示没有,m=1,…,X,n=1,…,X;
S2:建立动态不确定网络G(V,E(t),D(t));
在构建动态不确定网络时,不考虑目的节点的处理时延,对于从节点m到节点n的通信链路em,n,把其输入节点即节点m的处理时延叠加到此链路上,得到动态不确定网络中节点m到节点n的通信链路em,n上的时延dm,n(t)为:
dm,n(t)=lm,n(t)/v+pdm (2)
其中,lm,n(t)表示节点m到节点n之间通信链路em,n的长度,是一个随时间变化的确定性变量;v表示链路传输速度;pdm表示节点m的处理时延,是一个不确定变量,服从不确定分布Φm(y),y表示任意实数;
根据步骤S1的动态拓扑,联合链路时延,建立动态不确定网络G(V,E(t),D(t)),其中,D(t)为链路上时延集合,并将其表示为邻接矩阵Cd(t):
其中,dm,n(t)表示动态不确定网络中节点m到节点n的通信链路em,n上的时延,节点m与节点n之间没有链路时,令dm,n(t)=0;
S3:按周期性特征转化为静态不确定网络G(V,E,D);
将动态不确定网络G(V,E(t),D(t))转化为多个时间间隔为△t的静态不确定网络G(V,E(t0+iΔt),D(t0+iΔt)),其中,t0为初始时间,i=0,1,2,3,…;当Δt足够小时,则认为在每个时间片内网络拓扑结构和链路长度是固定的,将设计目标转化为对静态不确定网络G(V,E,D)的时延最小路由求解;
S4:建立时延最小路由数学模型;
在静态不确定网络G(V,E,D)中,用P表示从源节点SN到目的节点DN的所有路径集合P={p1,p2,…,pJ},数据的端到端时延为:
其中,pj表示路径集合P中的第j条路径;D(pj)表示数据经过路径pj的时延,不包括目的节点的处理时延;d’m,n表示静态不确定网络节点m到节点n的通信链路em,n上的时延;
数据以最大的可能性在时延阈值Dth内从源节点SN到达到目的节点DN,即数据的路由路径-最大信度时延最小路径p′应满足即满足“p′上的时延小于等于时延阈值Dth时的信度”大于等于“p上的时延小于等于时延阈值Dth时的信度”,其中,p为任意从源节点SN到目的节点DN的路径,则静态不确定网络G(V,E,D)的时延最小路由模型表示为:
其中,表示pj上的时延小于等于时延阈值Dth时的信度,α表示信度,Dth表示时延阈值,j表示路径编号;
S5:计算静态不确定网络中最小时延Dmin的不确定分布Ψ(y);
在静态不确定网络G(V,E,D)中,源节点SN到目的节点DN之间的最小时延为Dmin,表示为:
Dmin=fSD(d1,d2,…,dK) (6)
其中,d1,d2,…,dK表示网络中所有K条链路的时延,分别服从正则不确定分布Φ1,Φ2,…,ΦK,fSD(d1,d2,…,dK)是d1,d2,…,dK的函数,fSD(d1,d2,…,dK)关于d1,d2,…,dK严格单调递增,Dmin是一个不确定变量,令其不确定分布为Ψ(y),y表示任意实数;
S6:根据时延阈值Dth找出最大信度时延最小路径p′;
基于N-1个三元组,对比Ψ-1(α1),Ψ-1(α2),…,Ψ-1(αN-1)和时延阈值Dth,当Dth=Ψ-1(αo)时,选取Ψ-1(αo)所在三元组中的时延最小路径为最大信度时延最小路径p′,其中,o=1,…,N-1,N-1为观测点数;当Dth≠Ψ-1(αo)时,选取距离Dth最近的三元组中的时延最小路径为最大信度时延最小路径p′。
2.根据权利要求1所述的一种面向动态不确定网络的时延最小路由算法,其特征在于,所述步骤S5的具体过程为:
S5-1:最小时延Dmin的不确定分布Ψ(y)的逆分布表示为:
S5-2:取其中,N-1为观测点数,计算各个链路时延不确定分布中的逆分布,并将α1代入,求出
S5-3:令静态不确定网络G(V,E,D)上各链路上的时延为此时静态不确定网络转化为静态确定性网络;采用Dijkstra算法对静态确定性网络的时延进行计算,得到一个三元组{α1,p1,Ψ-1(α1)},其中,p1表示在信度α1情况下的时延最小路径,Ψ-1(a1)表示在信度α1情况下的最小时延;
S5-4:依次令并重复计算步骤S5-2和S5-3,得到N-1个三元组。
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