[发明专利]一种LoRaWAN网络下行路由控制方法及系统有效
| 申请号: | 202210071598.8 | 申请日: | 2022-01-21 |
| 公开(公告)号: | CN114423020B | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
| 发明(设计)人: | 舒亮;冷玉祥;钱卫飞;陈冲;章上聪;张高焰;蔡子立 | 申请(专利权)人: | 温州大学乐清工业研究院 |
| 主分类号: | H04W16/22 | 分类号: | H04W16/22;H04W40/12 |
| 代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 刘芳 |
| 地址: | 325600 浙江省温州市乐*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 lorawan 网络 下行 路由 控制 方法 系统 | ||
1.一种LoRaWAN网络下行路由控制方法,其特征在于,包括:
基于SDN框架对LoRaWAN网络下行路由拓扑关系建模,得到网络下行路由模型;所述网络下行路由模型包括集中控制器、多个交换机和多个数据收发端;每个所述交换机均与所述集中控制器连接;每个所述交换机均连接一个所述数据收发端;每一所述交换机至少与剩余所述交换机中的一个连接;
获取所述网络下行路由模型中各所述交换机之间的预设时间段内的链路带宽占用率,得到链路带宽占用率序列;
根据所述链路带宽占用率序列确定ARIMA模型的模型参数并训练所述ARIMA模型,得到训练后的ARIMA模型;所述模型参数包括自回归项数、移动平均项数、自相关系数和加权平均系数;
根据所述训练后的ARIMA模型得到各所述交换机之间的各链路的链路带宽占用率预测值;
确定LoRaWAN网络下行通信业务数据从所述集中控制器传输至所述数据收发端的数据包传输时延;
利用三角模算子融合所述链路带宽占用率预测值和所述数据包传输时延,并结合所述链路带宽占用率序列确定所述业务数据自所述集中控制器传输至所述数据收发端的各路径的选择顺序;
所述根据所述链路带宽占用率序列确定ARIMA模型的模型参数并训练所述ARIMA模型,得到训练后的ARIMA模型之前还包括:
利用S-G平滑滤波法和滑动窗口法对所述链路带宽占用率序列进行预处理,得到预处理后的链路带宽占用率序列;具体包括:
对所述链路带宽占用率序列进行离散化处理,并确定滑动滤波窗口宽度为n=2m+1;
对t-m,t-m+1,...,t0,t1,...,tm-1,tm+1时刻离散后的链路带宽占用率采用k-1次多项式计算多项式拟合值,得到多项式线性方程组;
采用最小二乘法确定所述多项式线性方程组的拟合系数;
利用t-m,t-m+1,...,t0,t1,...,tm-1,tm+1时刻的多项式拟合值的平均值替换th时刻的所述链路带宽占用率,得到th时刻替换后的链路带宽占用率;h=0,1,2,...,m-1,m+1;
按照t0至tm+1的方向滑动,将th时刻所述多项式拟合值分别替换为所述th时刻替换后的链路带宽占用率;令h=h+1,返回步骤“利用t-m,t-m+1,...,t0,t1,...,tm-1,tm+1时刻所述多项式拟合值的平均值替换th时刻的所述链路带宽占用率”直至遍历所述滑动滤波窗口宽度内的所有数据,得到所述预处理后的链路带宽占用率序列;
所述根据所述链路带宽占用率序列确定ARIMA模型的模型参数并训练所述ARIMA模型,得到训练后的ARIMA模型,具体包括:
根据所述拟合系数确定所述加权平均系数;
利用自相关图观察法初步判断所述链路带宽占用率序列是否平稳,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果为是时,则根据所述链路带宽占用率序列的自相关图和偏相关图确定所述自回归项数、所述移动平均项数和所述自相关系数;
当所述第一判断结果为否时,则对当前链路带宽占用率序列进行ADF检验,得到第一ADF检验结果,判断所述第一ADF检验结果是否均大于各置信区间的ADF值,得到第二判断结果;所述ADF检验为时间序列平稳性检验;
若所述第二判断结果为是,则所述链路带宽占用率序列为平稳序列,返回步骤“根据所述链路带宽占用率序列的自相关图和偏相关图确定所述自回归项数、所述移动平均项数和所述自相关系数”;
若所述第二判断结果为否,则对所述链路带宽占用率序列进行差分处理,得到差分后的链路带宽占用率序列;
对当前差分后的链路带宽占用率序列进行ADF检验,得到第二ADF检验结果,判断所述第二ADF检验结果是否均大于各置信区间的ADF值,得到第三判断结果;
当所述第三判断结果为否时,则对所述差分后的链路带宽占用率序列进行差分处理,得到多阶差分后的链路带宽占用率序列;令所述多阶差分后的链路带宽占用率序列为所述当前差分后的链路带宽占用率序列,并返回步骤“计算当前差分后的链路带宽占用率序列的第二ADF检验结果”,直至所述当前差分后的链路带宽占用率序列为平稳数据;
当所述第三判断结果为是时,则根据所述当前差分后的链路带宽占用率序列的自相关图和偏相关图确定所述自回归项数、所述移动平均项数和所述自相关系数;
所述利用三角模算子融合所述链路带宽占用率预测值和所述数据包传输时延,并结合所述链路带宽占用率序列确定所述业务数据自所述集中控制器传输至所述数据收发端的各路径的选择顺序具体包括:
确定所述集中控制器与所述数据收发端之间每一路径中最大的所述链路带宽占用率预测值;
确定每一最大的所述链路带宽占用率预测值的得分,得到每一路径的带宽占用率分值;
利用三角模算子将每一路径的带宽占用率分值与对应路径的所述数据包传输时延进行融合,得到每一路径的分值和时延融合数据;
根据每一路径的分值和时延融合数据和所述链路带宽占用率序列中每一路径最大所述链路带宽占用率计算每一路径的路径选择度;
根据每一所述路径选择度确定所述集中控制器与所述数据收发端之间各路径传输数据的顺序。
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