一种基于用户属性的终端发现方法技术

本发明专利技术涉及通信技术领域，具体涉及一种基于用户属性的终端发现方法，包括：利用3VSL模型建立用户之间的信任关系，找出请求用户对应的可信任用户集合；根据信任用户的日常行进轨迹，利用多阶马尔科模型预测用户的移动轨迹，得到信任用户未来某一时刻的预测位置信息；请求用户根据信任用户未来某一时刻的预测位置信息设置合适的信标探测率；用户在不断移动变化过程中，根据请求用户与可信任用户的距离调整信标探测率。本发明专利技术可以节省能耗、缩小设备发现的范围，显著提高设备发现率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户属性的终端发现方法
本专利技术涉及通信
，具体涉及一种基于用户属性的终端发现方法。
技术介绍
为了解决快速增长的数据流量需求与日益紧张的频谱资源之间的矛盾，D2D通信技术被提出并受到了广泛关注。在D2D通信中，D2D用户通过共享蜂窝用户频谱的方式传输数据，有效提高了频谱资源利用率。同时该技术允许两个设备间直接进行通信而无需通过基站，从而减轻了基站所承载的网络流量负担，被认为是5G的关键技术之一。此外，即使在网络基础设施损坏的情况下，设备也可以提供本地连接。设备在较短的时间发现彼此并建立连接是建立D2D通信网络的先决条件，D2D设备发现机制可以分为两种类型：自主式发现和网络辅助发现。在自主式发现方案中，D2D设备通过自主随机发送探测信标的形式向附近的其他设备指示它们的存在，该方法具有灵活、便捷等优点。在网络辅助发现机制中，中央控制单元或基站利用设备的位置信息来触发D2D发现过程。该方法的优点包括通过利用网络布局的知识来减少D2D发现中的能量、信令开销和干扰。在实际情况中，分布式发现机制被广泛应用，但由于分布式发现机制缺少中央控制单元或基站的协助，该方法将造成较大的设备耗能；此外，用户身上多种属性诸如自私性、兴趣差异性、随机移动性，常常导致发现失败的情况发生。
技术实现思路
为了解决传统终端发现方法中的设备能耗大的问题，本专利技术结合用户属性，将用户属性与设备发现过程相结合，提供一种基于用户属性的终端发现方法。一种基于用户属性的终端发现方法，包括以下步骤：r>S1、根据用户之间是否存在直接交互行为，得到用户之间的信任关系，找出请求用户对应的可信任用户集合；S2、根据信任用户的日常行进轨迹，利用多阶马尔科模型预测用户的移动轨迹，得到信任用户未来某一时刻的预测位置信息；S3、请求用户根据信任用户未来某一时刻的预测位置信息设置探测探测信标发射功率，用户在不断移动变化过程中，根据请求用户与可信任用户的距离调整探测探测信标发射功率。进一步的，所述多阶马尔可夫模型包括：将一天划分为K个时间段：D1,D2,…,DK，每个时间段Dk对应于区域M中具有M个位置的特定马尔可夫链，即每个时间段Dk都存在特定的马尔可夫链Pk与之对应；两个时间段之间的位置转换采用一阶马尔可夫链来模拟，两个时间段之间的位置转换由转换内核Pk表示，用户在时间段Dk期间访问的位置取决于下一个访问的位置，且不同位置之间的转换概率遵循内核Pk。进一步的，利用多阶马尔科模型预测用户的移动轨迹包括以下步骤：S21、通过APP获得用户的移动轨迹；S22、采用吉布斯采样方法对缺失的轨迹T进行恢复，更新恢复的轨迹R和转换内核P，得到恢复轨迹后的完整轨迹；S23、根据用户的移动轨迹将人的移动建模为有限且可数的状态空间，表示为在M区域存在M个状态；S24、建立一个M×M的矩阵，矩阵中的元素即为用户上一时间段的状态，用Pij表示从状态i到状态j的概率；S25、在进行移动性预测时，若用户当前时间段处于位置i，计算从状态i到其他各个位置的概率，从中选取最大值Pij，将最大概率值Pij所对应的位置j作为下一时间段用户的预测移动位置。进一步的，采用吉布斯采样方法对缺失的轨迹T进行恢复，包括以下步骤：S221、首先，根据用户的历史访问位置数据对APP收集的不完整移动轨迹进行随机补全缺失点，得到初始恢复轨迹；S222、根据得到的初始恢复轨迹计算状态转移概率；S223、使用狄利克雷Dirichlet分布来对转移概率进行建模，并对转移概率进行采样；S224、根据贝叶斯理论计算缺失点与某一位置的相似概率，选取相似概率最大的位置作为缺失点的位置补全点；S225、重复步骤S224进行多次迭代，最终得到完整轨迹以及转换内核。进一步的，根据请求用户与可信任用户的距离调整探测探测信标发射功率包括：根据用户未来某一时刻的预测位置信息，计算未来某一时刻请求用户与信任用户之间的距离d1，则请求设备将探测信标发射功率调整为：其中，Pt1表示探测信标发射功率，fc表示载波频率，Prsen表示接收灵敏度，GT表示发射天线的增益，GR表示接收天线的增益，c表示光速，d为在下一位置时请求用户与可信任用户之间的距离；上式基于以下假设：假设可信任用户下一时间段的位置将发生变化，假设所有用户的移动速率相同为v，两位置之间的距离为dp，用户在各位置之间不作停留，且用户的移动轨迹均为直线。本专利技术的有益效果：本专利技术基于分布式网络结构，用户可以更加灵活地进行设备发现，根据用户设备之间的距离对设备的探测信标发射功率进行调整，节省能耗效果更好；此外，在发现过程中，有效结合用户属性可以有效提高用户的体验，缩小了设备发现的范围，可显著提高设备发现率。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术做进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例的一种信任传递模型；图2为本专利技术实施例的一种设备发现两层架构；图3为本专利技术实施例的一种多阶马尔科夫模型；图4为本专利技术实施例的一种设备发现流程。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图2为本专利技术的具体实施提供的一种终端发现模型，提出的终端发现模型专注于节省终端能量并最终提高终端发现效率。该终端发现模型为一个两层通信模型包含物理通信层和社交通信层。物理通信层由N部通信设备构成，设备之间进行D2D通信需满足物理限制条件，设备只能与其通信范围内的设备进行通信。同时，用户之间的接触时间需足够长以便于设备发现彼此并进行数据传输。对于探测信标而言，由于小规模衰落对接收信号的功率影响很小，故仅考虑路径损耗信道衰减。社交通信层由N位移动用户组成，每位移动用户携带一部通信设备，且移动用户之间可能存在社交关系。考虑利用加权无向图G(N,E,w)来建模移动用户之间的社交关系。其中N代表所有用户的数量，E是与用户之间的社交联系相对应的边的集合，并且每条边都用权重w进行标记。例如，权重wij(0＜wij＜1)定义了用户i与用户j之间的社交联系强度。因此，任何两个用户之间的社交关系强度都在[0,1]之内，强度范围从无社交接触到最稳定的直接社交关系。考虑到用户i和用户j之间可能存在多条路径，规定权重最大的路径可以更准确地表示用户之间的社交关系强度，因此若需要找到移动用户之间的信任关系，只需要找到社交图中两用户之间的权重最大路径。使用Floyd-Warshall算法来找到社交图中两用户之间的权重最大路径，Floyd-Warshall算法可以用来寻找任意两点间的最短路径的一种算法，可以在任何图中使用，包括有向图、带负权边的图。该算法使本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户属性的终端发现方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据用户之间是否存在直接交互行为，得到用户之间的信任关系，找出请求用户对应的可信任用户集合；/nS2、根据信任用户的日常行进轨迹，利用多阶马尔科模型预测用户的移动轨迹，得到信任用户未来某一时刻的预测位置信息；/nS3、请求用户根据信任用户未来某一时刻的预测位置信息设置探测探测信标发射功率，用户在不断移动变化过程中，根据请求用户与可信任用户的距离调整探测探测信标发射功率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于用户属性的终端发现方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据用户之间是否存在直接交互行为，得到用户之间的信任关系，找出请求用户对应的可信任用户集合；
S2、根据信任用户的日常行进轨迹，利用多阶马尔科模型预测用户的移动轨迹，得到信任用户未来某一时刻的预测位置信息；
S3、请求用户根据信任用户未来某一时刻的预测位置信息设置探测探测信标发射功率，用户在不断移动变化过程中，根据请求用户与可信任用户的距离调整探测探测信标发射功率。


2.根据权利要求1所述的一种基于用户属性的终端发现方法，其特征在于，所述多阶马尔可夫模型包括：将一天划分为K个时间段：D1,D2,…,DK，每个时间段Dk对应于区域M中具有M个位置的特定马尔可夫链，即每个时间段Dk都存在特定的马尔可夫链Pk与之对应；两个时间段之间的位置转换采用一阶马尔可夫链来模拟，两个时间段之间的位置转换由转换内核Pk表示，用户在时间段Dk期间访问的位置取决于下一个访问的位置，且不同位置之间的转换概率遵循内核Pk。


3.根据权利要求1所述的一种基于用户属性的终端发现方法，其特征在于，利用多阶马尔科模型预测用户的移动轨迹包括以下步骤：
S21、通过APP获得用户的移动轨迹；
S22、采用吉布斯采样方法对缺失的轨迹T进行恢复，更新恢复的轨迹R和转换内核P，得到恢复轨迹后的完整轨迹；
S23、根据用户的移动轨迹将人的移动建模为有限且可数的状态空间，表示为在M区域存在M个状态；
S24、建立一个M×M的矩阵，矩阵中的元素即为用户上一时间段的状态，用Pij表示从状态i到状态j的概率；
S25、在进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志雄，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50