一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法技术

本发明专利技术涉及异构网络领域，具体涉及一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，该方法包括：构建异构工业网络体系结构；获取任务参数，采用改进的TOPSIS方法对任务参数进行处理，得到每个任务的候选网络集合；构建系统吞吐量目标函数，采用改进的BES算法对系统吞吐量目标函数进行处理，得到任务时延约束条件；在任务时延约束条件下对每个设备任务分配网络资源；本发明专利技术结合改进的TOPSIS和秃鹰算法来处理网络选择和资源分配问题，改进的TOPSIS法选择结果更加符合实际情况；BES算法全局搜索能力强，收敛速度快，能够有效的解决资源分配问题。配问题。配问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法


[0001]本专利技术涉及异构网络领域，具体涉及一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法。

技术介绍

[0002]随着互联网的高速发展，工业园区和互联网的关系愈发紧密，两者结合诞生了工业物联网，工业物联网业务的发展对园区网络基础设施提出了更高的要求和需求。随着园区内企业规模的不断扩大、设备数目增多，导致网络规模和网络功能上不断激增，网络资源管理变得更加复杂。
[0003]工业物联网环境下存在着大量的物联网设备，以实现自动传感和自动控制，同时满足时延低，速率快，吞吐量高等工业需求。由于工厂中物联网设备数量的庞大和设备的密集性，单一网络很难同时满足复杂的工业任务需求，同时工业设备也可以连接多种网络。因此，需要在复杂的异构网络环境下，通过网络资源调度策略，在满足不同设备任务的时延要求下，处理更多的任务。
[0004]由于基站的覆盖范围会存在重合，且工业物联网场景中设备数量较多，一个设备可能同时处在多个微基站的覆盖范围中，因此需要根据任务的属性，对在信号接收范围内的网络进行选择；另外微基站部署密集，基站与基站之间会产生共层干扰，造成传输速率的下降，达不到任务要求。因此需要合适的方法来对有限的资源进行分配，尽可能地减小干扰，提高传输速率，进而提升系统吞吐量。

技术实现思路

[0005]为解决以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，该方法包括：
[0006]S1：构建异构工业网络体系结构；
[0007]S2：根据构建的异构工业网络体系结构获取任务参数；采用改进的TOPSIS方法对任务参数进行处理，得到每个任务的候选网络集合；
[0008]S3：根据任务需求以及每个任务的候选网络集合分别计算任务的处理速率和传输时延，并根据任务的处理速率和传输时延构建系统吞吐量目标函数；
[0009]S4：采用改进的BES算法对系统吞吐量目标函数进行处理，得到任务时延约束条件；
[0010]S5：在任务时延约束条件下对每个设备任务分配网络资源。
[0011]优选的，异构工业网络体系结构包括核心网、异构无线网络、微基站以及中央控制器；设备通过微基站连接无线网络，再通过核心网络与中央控制器通信；中央控制器通过收集任务数据和网络信息来调度网络资源异。
[0012]优选的，采用改进的TOPSIS方法对任务参数进行处理的过程包括：
[0013]步骤1：获取的任务参数包括执行该任务的时延、带宽、抖动、费用以及可用性；
[0014]步骤2：根据任务参数采用COST 231
‑
Hata模型计算任务的信号接受强度RSS；并根据任务的信号接受强度得到该任务的可连接网络；
[0015]步骤3：采用改进的TOPSIS法对任务的可连接网络进行筛选，得到任务的有序候选网络集合。
[0016]进一步的，采用改进的TOPSIS法对任务的可连接网络进行筛选的过程包括：
[0017]步骤1：对时延、带宽、抖动、费用以及可用性五种指标进行归一化和标准化处理；
[0018]步骤2：采用层次分析法AHP和熵权法分别对归一化后的指标进行处理，得到五种指标的主观权重和客观权重；将主观权重和客观权重进行集成，得到指标综合权重；
[0019]步骤3：根据指标综合权重分别计算效益型和成本型指标的正理想解和负理想解；
[0020]步骤4：根据正负理想解，计算可连接网络到正、负理想解在三维空间的向量夹角余弦距离；
[0021]步骤5：根据向量夹角余弦距离，计算各可连接网络的贴近度G，对G进行排序得到候选网络集合；计算贴近度G的计算公式为：
[0022][0023]其中，d
i
是第i个待评价方案向量；和分别为各方案到正、负理想解的向量夹角余弦距离；G
i
值越接近于1表示该方案越接近最优方案，反之越接近于0表示该方案越接近最劣方案。
[0024]优选的，构建系统吞吐量目标函数的过程包括：
[0025]S31：获取任务的候选网络中的参数，该参数包括：基站的发射功率、信道增益以及高斯噪声功率；
[0026]S32：采用香农公式对获取的参数进行计算，得到任务的传输速率；
[0027]S33：根据任务的传输速率计算任务的传输时延和总时延约束；
[0028]S34：根据任务的传输时延和总时延约束构建系统吞吐量目标函数。
[0029]进一步的，系统吞吐量目标函数为：
[0030][0031][0032]maxT
total
[0033]其中，maxT
total
表示系统吞吐量目标函数，β
i,m,k
表示基站m分配给任务i子信道k，C
i,m,k
表示基站m分配给任务i在子信道k的传输速率，T
m
表示微基站m的吞吐量，T
total
表示系统总吞吐量。
[0034]优选的，采用改进的BES算法对系统吞吐量目标函数进行处理的过程包括：
[0035]S41：将随机生成信道资源分配结果设为初始化种群，设置最大迭代次数，并将每次迭代得到的分配结果设为候选者；
[0036]S42：选择搜索空间，秃鹰在选择的搜索空间中识别并选择最佳的区域；
[0037]S43：在搜索阶段，利用FDB算法寻找贡献最大的候选者，秃鹰在选定的搜索空间内搜索猎物，在螺旋形空间内以不同的方向移动，更新位置；
[0038]S44：在俯冲阶段，秃鹰从搜索空间的最佳位置摇摆到它们的目标猎物，所有粒子也都朝着最好的点移动，并结合t分布变异扰动，得到最优位置；
[0039]S45：判断是否满足最大迭代数，满足则输出全局最优解，否则继续迭代。进一步的，选择最佳的区域包括：
[0040]P
i,new
＝P
best
+α*γ(P
mean
‑
P
i
)
[0041]其中，α表示控制位置变化参数，γ为(0,1)间随机数，P
best
为当前秃鹰搜索确定的最佳搜索位置，P
mean
为秃鹰的平均分布位置，P
i
为第i只秃鹰位置。
[0042]进一步的，在搜索阶段进行处理的过程包括：
[0043]S421、在选定搜索空间内，采用螺旋飞行数学模型通过极坐标方程进行位置更新；
[0044]S422、采用秃鹰位置更新公式对更新后的秃鹰位置进行进一步的更新；
[0045]S423、利用基于适应度距离平衡(FDB)方法选择P
fd
，防止算法过早陷入局部最优解。
[0046]进一步的，在俯冲阶段处理数据过程包括：
[0047]S431、秃鹰从搜索空间的最佳位置快速俯冲飞向目标猎物,种群其他个体也同时向最佳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，其特征在于，该方法包括：S1：构建异构工业网络体系结构；S2：根据构建的异构工业网络体系结构获取任务参数；采用改进的TOPSIS方法对任务参数进行处理，得到每个任务的候选网络集合；S3：根据任务需求以及每个任务的候选网络集合分别计算任务的处理速率和传输时延，并根据任务的处理速率和传输时延构建系统吞吐量目标函数；S4：采用改进的BES算法对系统吞吐量目标函数进行处理，得到任务时延约束条件；S5：在任务时延约束条件下对每个设备任务分配网络资源。2.根据权利要求1所述的一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，其特征在于，异构工业网络体系结构包括核心网、异构无线网络、微基站以及中央控制器；设备通过微基站连接无线网络，再通过核心网络与中央控制器通信；中央控制器通过收集任务数据和网络信息来调度网络资源异。3.根据权利要求1所述的一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，其特征在于，采用改进的TOPSIS方法对任务参数进行处理的过程包括：步骤1：获取的任务参数包括执行该任务的时延、带宽、抖动、费用以及可用性；步骤2：根据任务参数采用COST 231
‑
Hata模型计算任务的信号接受强度RSS；并根据任务的信号接受强度得到该任务的可连接网络；步骤3：采用改进的TOPSIS法对任务的可连接网络进行筛选，得到任务的有序候选网络集合。4.根据权利要求3所述的一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，其特征在于，采用改进的TOPSIS法对任务的可连接网络进行筛选的过程包括：步骤1：对时延、带宽、抖动、费用以及可用性五种指标进行归一化和标准化处理；步骤2：采用层次分析法AHP和熵权法分别对归一化后的指标进行处理，得到五种指标的主观权重和客观权重；将主观权重和客观权重进行集成，得到指标综合权重；步骤3：根据指标综合权重分别计算效益型和成本型指标的正理想解和负理想解；步骤4：根据正负理想解，计算可连接网络到正、负理想解在三维空间的向量夹角余弦距离；步骤5：根据向量夹角余弦距离，计算各可连接网络的贴近度G，对G进行排序得到候选网络集合；计算贴近度G的计算公式为：其中，d
i
是第i个待评价方案向量；和分别为各方案到正、负理想解的向量夹角余弦距离；G
i
值越接近于1表示该方案越接近最优方案，反之越接近于0表示该方案越接近最劣方案。5.根据权利要求1所述的一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，其特征在于，构建系统吞吐量目标函数的过程包括：S31：获取任务的候选网络中的参数，该参数包括：基站的发射功率、信道增益以及高斯噪声功率；
S32：采用香农公式对获取的参数进行计算，得到任务的传输速率；S33：根据任务的传输速率计算任务的传输时延和总时延约束；S34：根据任务的传输时延和总时延约束构建系统吞吐量目标函数。6.根据权利要求5所述的一种用于工业物联网环境下的异构网络资源调度方法，其特征在于，系统吞吐量目标函数为：征在于，系统吞吐量目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊安萍，范泽宇，田野，胡昆，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：