基于业务量预测的转发节点休眠调度方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于节点业务量预测的休眠调度方法和休眠调度系统，该方法包括以下步骤：监测各转发节点的预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，获取预定个节点收包参数；根据业务量预测模型和预定个节点收包参数计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；判断节点收包参数预测值在预定时间内是否为0，若是，则计算节点平均收包速率，并根据节点平均收包速率和收包速率‑休眠时间关系模型获取节点休眠时间，并根据节点休眠时间进行休眠。本发明专利技术以节点收包速率为节点业务量的参考标定调整节点休眠时间，使得能够根据转发节点的繁忙度自动调整休眠时间，自适应性更强。

【技术实现步骤摘要】
基于业务量预测的转发节点休眠调度方法及系统
本专利技术涉及认知网络能耗
，尤其涉及一种基于业务量预测的转发节点休眠调度方法及系统。
技术介绍
认知多跳网络是一种由认知无线电技术组成的网络系统，这种网络系统充分利用了由计算机网络引进的先进技术，以解决在传统无线网络中所遇到的问题。认知多跳网络的研究不同于认知无线电的研究，认知多跳网络的研究覆盖了开放式系统互联模型的所有层。早期所定义的认知多跳网络的其中之一描述为一个具有认知过程的网络，在这个过程中，它可以感知当前网络状况，计划，判决，对当前状况作出行为反应，从行为中了解结果，并且遵循端到端的目标。后来，随着对认知多跳网络概念的完善，认知多跳网络根据对资源可用性的感知，被描述为一个能机会式地利用无线电频谱和无线基站资源的网络，这样的一种认知无线电发展成为一种无线电收发机，能够机会利用频谱信道，因此，认知多跳网络是一种能够机会组织认知无线电的网络。认知多跳网络中的节点通过对网络资源和网络环境进行认知，需要时刻保持清醒，与邻居节点建立合作关系，才能完成整个通信过程。但是，在整个通信过程中，各个阶段中每个节点的活跃程度会有所变化，从而每个节点的业务量也会变化。某一段时间过程中，并不是所有节点都参与数据包的收发，如果使网络中所有节点都一直处于侦听状态，这样会导致能量效率降低。目前，基于认知多跳网络的一些现有的性能优化主要包括：频谱感知和频谱分配策略，选频和路由方法等，然而，却忽略了为获得预期性能所付出的能量代价。实际上，由于认知多跳网络中的节点大都靠电池供电，能量受阻成为一个亟待解决的问题。另外，在固定休眠时间的节点休眠调度方法中，除源节点和目的节点以外，网络中部署的其他节点都进行自适应地休眠调度，并采取自组织的形式。若节点从当前时刻开始，经过时间T，在此固定时间内无数据包接收，就进入休眠状态，但是，经过自适应休眠时间Tsleep后，再恢复到侦听状态，并且又经过时间T后，判断有接收无数据包，以此循环；反之，若节点在时间T内参与数据包接收，就持续保持侦听状态，并且经过时间T后，判断有无数据包的收发，以此循环，直至所有数据包传输完成。T是一个固定值，在仿真模拟环境下，传输两个数据包大概需要25ms，为了保证T时间存在一定的冗余，能在T内判断出有无数据包的传输，所以T可设为25毫秒。然而，由于自适应休眠时间Tsleep也为固定值，因此，这样也会导致能量效率降低。因此，提供一种基于业务量预测的转发节点休眠调度方法及系统。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于业务量预测的转发节点休眠调度方法及系统，能够降低认知多跳网络能耗，提高网络能量效率，并且保证了时延。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，用于无线多跳网络模型，该无线多跳网络模型包括源节点、转发节点和目的节点，包括以下步骤：监测各转发节点的预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，获取预定个节点收包参数；根据业务量预测模型和预定个节点收包参数计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；判断节点收包参数预测值在预定时间内是否为0，若是，则计算节点平均收包速率，并根据节点平均收包速率和收包速率-休眠时间关系模型获取节点休眠时间，并根据节点休眠时间进行休眠。进一步地，业务量预测模型为：其中，为下一个时间间隔的节点收包参数预测值，Xt-i+1为预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，Wi为赋予节点收包参数的权重数；N为的权重数的个数；i＝1,2,...,N；t＝N,N+1,...,M，M为时间间隔的预定个数。进一步地，上述基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，还包括：为各转发节点建立业务量预测模型，具体实现如下过程：选取权重数个数N，以满足其中，N为的权重数的个数，M为时间间隔的预定个数；对各个权重数的初始值进行赋值，并满足权重数之和等于1；根据业务量预测模型计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；根据下一个时间间隔的节点收包参数预测值和节点收包参数观测值计算下一个时间间隔的预测误差；根据预测误差反复调整权重数，直到获取一组使预测误差在预定范围内的权重数，以为各转发节点建立业务量预测模型。进一步地，通过以下公式计算预测误差：其中，et+1为预测误差，为下一个时间间隔的节点收包参数预测值，Xt+1为下一个时间间隔的的节点收包参数观测值，根据以下公式调整权重数：Wi′＝Wi+2Ket+1Xt-i+1其中，Wi为调整前的第i个权重数；Wi′为调整后的第i个权重数；et+1为预测误差，Xt-i+1为预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，K为收敛因子或自适应常数，其中，Xt为第t个时间间隔节点收包参数。进一步地，上述基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，还包括：为各转发节点建立收包速率-休眠时间关系模型，具体实现如下过程：测试在不同的源节点平均发包间隔下各转发节点的最佳休眠时间上限值，以获取源节点平均发包间隔-最佳休眠时间上限值关系模型；测试在不同的源节点平均发包间隔下各转发节点的平均收包速率，以获取源节点平均发包间隔-平均收包速率关系模型；根据源节点平均发包间隔-最佳休眠时间上限值关系模型和源节点平均发包间隔-平均收包速率关系模型获取收包速率-休眠时间关系模型。进一步地，通过最小二乘法，根据不同的源节点平均发包间隔下各转发节点的最佳休眠时间上限值，获取源节点平均发包间隔-最佳休眠时间上限值关系模型。进一步地，源节点平均发包间隔-最佳休眠时间上限值关系模型如下：其中，τd为源节点平均发包间隔，TsH为最佳休眠时间上限值。根据本专利技术的另一方面，提供一种基于业务量预测的转发节点休眠调度系统，包括：节点收包参数监测模块，用于监测各转发节点的预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，获取预定个节点收包参数；节点收包参数预测值计算模块，用于根据业务量预测模型和预定个节点收包参数计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；节点休眠判断模块，用于判断节点收包参数预测值在预定时间内是否为0；节点平均收包速率计算模块，用于若节点收包参数预测值在预定时间内为0，则计算节点平均收包速率；节点休眠时间获取模块，用于根据节点平均收包速率和收包速率-休眠时间关系模型获取节点休眠时间，并根据节点休眠时间进行休眠。进一步地，业务量预测模型为：其中，为下一个时间间隔的节点收包参数预测值，Xt-i+1为预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，Wi为赋予节点收包参数的权重数；N为的权重数的个数；i＝1,2,...,N；t＝N,N+1,...,M，M为时间间隔的预定个数。进一步地，上述基于业务量预测的转发节点休眠调度系统，还包括：业务量预测模型建立模块，用于为各转发节点建立业务量预测模型，具体实现如下：选取权重数个数N，以满足其中，N为的权重数的个数，M为时间间隔的预定个数；对各个权重数的初始值进行赋值，并满足权重数之和等于1；根据业务量预测模型计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；根据下一个时间间隔的节点收包参数预测值和节点收包参数观测值计算下一个时间间隔的预测误差；根据预测误差反复调整权重数，直到获取一组使预测误差在预定范围内的权重数，以为各转发节点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，用于无线多跳网络模型，该无线多跳网络模型包括源节点、转发节点和目的节点，其特征在于，包括以下步骤：监测各转发节点的预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，获取预定个节点收包参数；根据业务量预测模型和预定个节点收包参数计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；判断节点收包参数预测值在预定时间内是否为0，若是，则计算节点平均收包速率，并根据节点平均收包速率和收包速率‑休眠时间关系模型获取节点休眠时间，并根据节点休眠时间进行休眠。

【技术特征摘要】
1.一种基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，用于无线多跳网络模型，该无线多跳网络模型包括源节点、转发节点和目的节点，其特征在于，包括以下步骤：监测各转发节点的预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，获取预定个节点收包参数；根据业务量预测模型和预定个节点收包参数计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；判断节点收包参数预测值在预定时间内是否为0，若是，则计算节点平均收包速率，并根据节点平均收包速率和收包速率-休眠时间关系模型获取节点休眠时间，并根据节点休眠时间进行休眠。2.根据权利要求1所述的基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，其特征在于，业务量预测模型为：其中，为下一个时间间隔的节点收包参数预测值，Xt-i+1为预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，Wi为赋予节点收包参数的权重数；N为的权重数的个数；i＝1,2,...,N；t＝N,N+1,...,M，M为时间间隔的预定个数。3.根据权利要求2所述的基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，其特征在于，还包括：为各转发节点建立业务量预测模型，具体实现如下过程：选取权重数个数N，以满足其中，N为的权重数的个数，M为时间间隔的预定个数；对各个权重数的初始值进行赋值，并满足权重数之和等于1；根据业务量预测模型计算下一个时间间隔的节点收包参数预测值；根据下一个时间间隔的节点收包参数预测值和节点收包参数观测值计算下一个时间间隔的预测误差；根据预测误差反复调整权重数，直到获取一组使预测误差在预定范围内的权重数，以为各转发节点建立业务量预测模型。4.根据权利要求3所述的基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，其特征在于，通过以下公式计算预测误差：其中，et+1为预测误差，为下一个时间间隔的节点收包参数预测值，Xt+1为下一个时间间隔的的节点收包参数观测值，根据以下公式调整权重数：Wi′＝Wi+2Ket+1Xt-i+1其中，Wi为调整前的第i个权重数；Wi′为调整后的第i个权重数；et+1为预测误差，Xt-i+1为预定个时间间隔中每个时间间隔内的节点收包参数，K为收敛因子或自适应常数，其中，Xt为第t个时间间隔节点收包参数。5.根据权利要求4所述的基于业务量预测的转发节点休眠调度方法，其特征在于，还包括：为各转发节点建立收包速率-休眠时间关系模型，具体实现如下过程：测试在不同的源节点平均发包间隔下各转发节点的最佳休眠时间上限值，以获取源节点平均发包间隔-最佳休眠时间上限值关...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋梁，李哲，张雪茹，
申请(专利权)人：珠海欧麦斯通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44