面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法技术

本发明专利技术公开了一种面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，基于时延、丢包率、吞吐量和能量消耗四个参数构建的RBF神经网络健康度评估模型，对网络整体性能进行评估，为网络控制和调整提供决策支持；根据健康度评估结果，得出网络的当前状态和变化趋势，通过基于网络态势的动态QoS协商机制，动态修改应用用户的QoS等级；动态调整QoS优先级的分组调度策略，由基站和用户站共同实现，为不同QoS优先级的业务流动态分配带宽，能够减小业务流端到端的时延，提高带宽资源的利用率。

Adaptive QoS control method for Wireless Sensor Networks

The invention discloses an adaptive QoS control method for wireless sensor network, time delay, packet loss rate, throughput and energy consumption of the four parameters to construct RBF neural network health evaluation model based on the evaluation of the overall performance of the network, to provide decision support for network control and adjustment; according to the results of the assessment of health, the network the current status and trends, through dynamic QoS negotiation mechanism based on network situation, modify the application of dynamic QoS level users; packet scheduling strategy to dynamically adjust the priority of QoS, the base station and the subscriber station to achieve flow, dynamic allocation of bandwidth for different QoS priority traffic, traffic flow can reduce the end-to-end delay. To improve the utilization rate of the network bandwidth resources.

【技术实现步骤摘要】
面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法
本专利技术属于无线传感器网络数据通信
，具体涉及一种面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法。
技术介绍
随着计算机、通信和网络技术的飞速发展，无线传感器网络(WirelessSensorNetwork)应运而生。目前，无线传感器网络广泛应用于智能交通、环境监测、军事安全、智能家居、现代农业、医疗健康、航天航空等众多领域。相信，未来无线传感器网络技术将得到更广阔领域的应用。无线传感器网络满足无线传感器网络高可靠性、高可用性和安全性需求，但是无线传感器网络系统研究的核心问题却是资源受限、能源开销。如何根据不同应用环境需求，在网络系统资源普遍受限的前提下，通过一系列服务质量控制技术使无线传感器网络的各种资源得到优化配置，数据的感知、传输、处理和存储等各方面的服务质量得到改善和提升成为无线传感器网络技术的一大热点。因此，针对无线传感器网络的用户服务质量需求，设计一种合理、高效的自适应的QoS控制方法是非常有必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，能提供更好的公平性，并有效减少时延。本专利技术所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于RBF神经网络的QoS健康度评估；步骤2、基于健康度的网络态势感知；步骤3、基于网络态势的QoS协商；步骤4、动态调整QoS优先级。

【技术特征摘要】
1.一种面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于RBF神经网络的QoS健康度评估；步骤2、基于健康度的网络态势感知；步骤3、基于网络态势的QoS协商；步骤4、动态调整QoS优先级。2.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，其特征在于：所述步骤1中，基于RBF神经网络的QoS健康度评估的方法为：步骤1a、评估变量的选取：选择网络延时，丢包率，吞吐量，能量消耗四个网络QoS指标，作为无线传感器网络QoS健康度评估变量；步骤1b、基函数参数的确定：1b-1、隐含层初始化，给定初始类中心Cj(1),j＝1,2,...,k，k为隐含层节点个数；1b-2、在第r次迭代中，样本集{xi}分类方法如下：对所有的j,h＝1,2,…k,j≠h,若||xi-ch(r)||<||xi-cj(r)||，则xi∈sh(r)，其中，xi表示样本集的第i个样本，ch(r)为隐含层节点数为h时的类中心，cj(r)表示隐含层节点数为j时的类中心；1b-3、令步骤1b-2中得到的sh(r)的新的类中心为ch(r+1)，使度量式的值最小，令：最小，(h＝1,2,...,k)，则其中Nh为sh(r)中的样本数，Hh为度量式的值；1b-4、对于全部:h＝1,2,…k，若ch(r+1)＝ch(r)，则终止，否则返回步骤1b-2；步骤1c、RBF网络权值的确定：根据学习训练的结果，网络QoS健康度可以用下面这个公式给出：其中，δ是可自选参数，决定着基函数的宽度，k是隐含层结点个数，cj为隐含层节点数为j时的类中心，||x-cj||表示向量的范数，Gj(x)表示第j个基函数对输入向量的响应，Gj为所有Gj(x)形成的矩阵，y是所有yi形成的向量，ωjt则表示隐含层与输出层间的权值，x表示任意一个n维输入向量。3.根据权利要求1或2所述的面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，其特征在于：所述步骤2，基于健康度的网络态势感知具体为：判断当前网络QoS健康度是否小于网络QoS健康度的阀值Th，若否，则网络健康，若是，则再判断网络上一刻的网络QoS健康度是否小于网络QoS健康度的阀值Th，若否，则表示网络健康，若是，则表示网络处于亚健康。4.根据权利要求1或2所述的面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，其特征在于：所述步骤3中，QoS协商的策略包括以下要素：步骤3a、用户提出的应用通过QoS映射后，得到应用QoS指标和相应的权值；提取出这些QoS指标，查询在网络中该项指标是否与网络资源中的指标相符；如果网络不存在该项指标，则反馈给用户，提示不能满足该应用；如果满足则进行步骤3b；步骤3b、根据网络剩余资源情况，将通过步骤3a判断过的应用进行协商；网络时刻维护本身的资源剩余情况以及网络态势评估，当步骤3a判断过的应用到来时，比较网络剩余资源与应用QoS指标，判断网络资源能否满足应用需求，决策网络QoS的支持情况；当网络资源不能满足时，则进行如下处理：3b-1、反馈给用户，协调将应用优先级等级降低处理，以使网络资源能够支持；3b-2、将该网络中处于较低优先级的应用终止，为新到来的具有高优先级的应用留出资源；3b-3、拒绝此次应用，反馈用户网络不能满足该项应用。5.根据权利要求4所述的面向无线传感器网络的自适应QoS控制方法，其特征在于：所述步骤3b中，对应用的协商方式分为两种：QoS...

【专利技术属性】
技术研发人员：余成波，田桐，孙梦娜，余奕佳，李彩虹，罗培根，杨亚，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50