[发明专利]一种具有拓扑感知的移动对等网络聚集域划分方法

摘要

本发明公开了一种具有拓扑感知的移动对等网络聚集域划分方法，该方法包括，步骤S100，确定聚集域初始聚类中心；步骤S200，建立聚集域划分优化目标数学模型；步骤S300，对聚集域划分优化模型进行求解；步骤S400，输出聚集域划分结果。本发明具有物理网络拓扑感知特性，能够根据物理网络节点位置，将距离相近的节点划分到一个聚集域中，从而有效解决了移动对等网络中由于移动对等覆盖层与底层物理网络拓扑不匹配导致的网络性能下降、数据传输低效的问题，有效降低网络拓扑维护开销和用户数据获取时延。

主权项

一种具有拓扑感知的移动对等网络聚集域划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100，确定聚集域的初始聚集域中心节点，进一步包括以下步骤：步骤S110，确定节点密度参数的半径MeanDist(V)：MeanDist(V)=1n(n-1)Σi=1nΣj=1n(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>其中，n为网络中节点总数，(xi,yi)表示网络中第i个节点vi的坐标，(xj,yj)表示网络中第j个节点vj的坐标；步骤S120，对网络中每一个节点vi，以其自身为中心，以MeanDist(V)为半径，计算该区域的节点密度参数density(vi)：density(vi)=Σj=1nu(MeanDist(V)-d(vi-vj))]]>其中，vi为网络中第i个节点，vj为节点vi密度参数半径内的第j个节点，其中，z＝MeanDist(V)‑d(vi‑vj)，d(vi‑vj)表示节点vi到节点vj的距离；步骤S130，选取density(vi)最大的前k个节点作为初始聚集域中心节点；步骤S200，建立移动对等网聚集域划分评价指标，进一步包括以下步骤：步骤S210，建立移动对等网聚集域划分有效性函数，计算公式为：S=Σj=1kΣi=1nj||vi(j)-sj||2mini≠j||si-sj||2]]>其中，k为聚集域个数，nj为第j个聚集域中节点个数；表示j个聚集域中的节点vi，si为第i个聚集域的聚集域中心节点，sj为第j个聚集域的聚集域中心节点，||·||表示两个节点之间的欧式距离，计算公式为：||·||=(xi-xj)2+(yi-yj)2]]>其中，(xi,yi)表示第一个节点的坐标，(xj,yj)表示第二个节点的坐标；表示任意两个聚集域的聚集域中心节点间距离平方的最小值；步骤S220，建立约束条件，计算公式为：∪j=1kci=V]]>ci≠V其中，ci代表第i个聚集域，ci是若干个网络节点的集合，V为网络节点集合，为空集；步骤S300，对聚集域划分优化模型进行求解，具体方法为：对于给定网络节点集合V，根据步骤S100所确定的k个初始聚集域中心节点，对于不同的k值，在满足步骤S220所述的约束条件的前提下，计算步骤S210所述的S值，当S取极小值时，即是最终的最优聚集域划分结果；步骤S400，输出具有拓扑感知的聚集域划分结果{c1,c2,...,ck}，且满足：∪i=1kci=V.]]>