一种水下移动节点路由方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种水下移动节点路由方法、装置、设备及存储介质，应用于水下通信领域，该方法包括：构建目标节点的时变图模型，每隔第一预设时间更新时变图模型；根据时变图模型计算Q函数得到目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值；从Q值中选择最大Q值，将最大Q值对应动作确定为目标节点的目标动作；执行目标动作，以使目标节点转发数据至下一跳的路由节点。本发明专利技术方法通过构建节点的时变图模型，根据时变图模型进行Q学习的决策，实现了水下移动节点网络的高可靠、低延迟、高能效并延长网络生存时间，避免了现有路由协议其连接预测模型主要针对水流对节点位置的影响，而不适用于高动态的移动传感器网络的问题。高动态的移动传感器网络的问题。高动态的移动传感器网络的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种水下移动节点路由方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及水下通信领域，特别涉及一种水下移动节点路由方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]水声传感器网络的传感器节点部署在监测水域，通过声通信协同工作，但由于水流等因素容易形成监测盲区或网络失效。水下移动无线传感器网络通过水下机器人和水下无线传感器网络紧密结合，由大量普通传感器节点和自主式水下航行器自组织构成的水下移动无线传感器网络，为水下环境监测、海洋数据收集、海底资源开发、海难搜救等应用提供了良好的技术手段。
[0003]现有路由协议主要针对水下固定传感器节点的网络，由于其连接预测模型主要针对水流对节点位置的影响，而不适用于高动态的移动传感器网络。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种水下移动节点路由方法、装置、设备及计算机可读存储介质，应用于水下通信领域，本专利技术方法通过构建节点的时变图模型，根据时变图模型进行Q学习的决策，实现了水下移动节点网络的高可靠、低延迟、高能效并延长网络生存时间，避免了现有路由协议其连接预测模型主要针对水流对节点位置的影响，而不适用于高动态的移动传感器网络的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种水下移动节点路由方法，包括：
[0006]构建目标节点的时变图模型，每隔第一预设时间更新所述时变图模型；
[0007]根据所述时变图模型计算Q函数得到所述目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值；
[0008]从所述Q值中选择最大Q值，将所述最大Q值对应动作确定为所述目标节点的目标动作；
[0009]执行所述目标动作，以使所述目标节点转发数据至下一跳的路由节点。
[0010]可选的，所述构建目标节点的时变图模型，包括：
[0011]确定所述目标节点的邻居节点集合、链路集合与第二预设时间；其中，所述第一预设时间为所述第二预设时间的均分；
[0012]确定任意链路在所述第二预设时间内的连通持续时长集合与链路质量集合；
[0013]确定邻居节点的剩余能量集合；
[0014]根据所述邻居节点集合、所述链路集合、所述连通持续时长集合、所述连通持续时长集合和所述剩余能量集合构建所述目标节点的时变图模型：G
n
＝(N,E,T,D
T
,Q
T
,En)；
[0015]其中，G
n
为所述目标节点n的所述时变图模型，N为所述邻居节点集合，E为所述链路集合，T为所述第二预设时间，D
T
为任意所述链路在T内的所述连通持续时长集合，Q
T
为任意所述链路在T内的所述链路质量集合，En为所述剩余能量集合。
[0016]可选的，所述确定任意链路在所述第二预设时间内的连通持续时长集合，包括：
[0017]根据任意所述链路中的目标节点速度和邻居节点速度计算得到所述链路的链路连通时长；
[0018]将所述链路连通时长与链路悬停时长的和确定为所述链路的链路持续时长；
[0019]根据全部所述链路持续时长确定在所述第二预设时间内的连通持续时长集合。
[0020]可选的，所述确定任意链路在所述第二预设时间的链路质量集合，包括：
[0021]根据历史收包率、传输概率与成功概率获取任意所述链路在所述第一预设时间的链路质量；
[0022]根据全部所述链路质量确定在所述第二预设时间内的所述链路质量集合。
[0023]可选的，所述根据所述时变图模型计算Q函数得到所述目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值，包括：
[0024]根据所述时变图模型计算状态转移概率与奖励函数；
[0025]将所述状态转移概率与所述奖励函数输入所述Q函数得到所述目标节点在当前状态下执行不同动作的所述Q值。
[0026]可选的，所述根据所述时变图模型计算状态转移概率，包括：
[0027]将所述时变图模型中任意链路的链路质量输入第一模型计算得到所述链路对应的所述状态转移概率，所述第一模型的表达式为：
[0028][0029]其中，为成功发送的所述状态转移概率，为未成功发送的所述状态转移概率，为所述目标节点n到所述邻居节点m在t内的所述链路质量，为所述邻居节点m到所述目标节点n在t内的所述链路质量，s
′
为当前状态s的下一状态，S为状态空间集合，rcv为成功发送状态。
[0030]可选的，所述根据所述时变图模型计算奖励函数，包括：
[0031]根据所述时变图模型构建能量函数、链路质量函数、延迟函数及标识函数；
[0032]将所述能量函数、所述链路质量函数、所述延迟函数及所述标识函数输入第二模型计算得到所述奖励函数，所述第二模型的表达式为：
[0033][0034]其中，为所述奖励函数，E
n
(s,a)为所述能量函数，p
n
(s,a)为所述链路质量函数，rt
n
(s,a)为所述延迟函数，F
L
(s,a)为所述标识函数，α1为第一权值，α2为第二权值，α3为第三权值。
[0035]为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种水下移动节点路由装置，包括：
[0036]时变图模型模块，用于构建目标节点的时变图模型，每隔第一预设时间更新所述时变图模型；
[0037]Q值计算模块，用于根据所述时变图模型计算Q函数得到所述目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值；
[0038]动作选择模块，用于从所述Q值中选择最大Q值，将所述最大Q值对应动作确定为所述目标节点的目标动作；
[0039]路由转发模块，用于执行所述目标动作，以使所述目标节点转发数据至下一跳的路由节点。
[0040]为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种故障诊断设备，包括：
[0041]存储器，用于储存计算机程序；
[0042]处理器，用于执行所述计算机程序时实现任一项上述所述水下移动节点路由方法。
[0043]为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时，实现任一项上述所述水下移动节点路由方法。
[0044]可见，本专利技术方法通过构建节点的时变图模型，根据时变图模型进行Q学习的决策，实现了水下移动节点网络的高可靠、低延迟、高能效并延长网络生存时间，避免了现有路由协议其连接预测模型主要针对水流对节点位置的影响，而不适用于高动态的移动传感器网络的问题。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0046]图1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水下移动节点路由方法，其特征在于，包括：构建目标节点的时变图模型，每隔第一预设时间更新所述时变图模型；根据所述时变图模型计算Q函数得到所述目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值；从所述Q值中选择最大Q值，将所述最大Q值对应动作确定为所述目标节点的目标动作；执行所述目标动作，以使所述目标节点转发数据至下一跳的路由节点。2.根据权利要求1所述水下移动节点路由方法，其特征在于，所述构建目标节点的时变图模型，包括：确定所述目标节点的邻居节点集合、链路集合与第二预设时间；其中，所述第一预设时间为所述第二预设时间的均分；确定任意链路在所述第二预设时间内的连通持续时长集合与链路质量集合；确定邻居节点的剩余能量集合；根据所述邻居节点集合、所述链路集合、所述连通持续时长集合、所述连通持续时长集合和所述剩余能量集合构建所述目标节点的时变图模型：G
n
＝(N,E,T,D
T
,Q
T
,En)；其中，G
n
为所述目标节点n的所述时变图模型，N为所述邻居节点集合，E为所述链路集合，T为所述第二预设时间，D
T
为任意所述链路在T内的所述连通持续时长集合，Q
T
为任意所述链路在T内的所述链路质量集合，En为所述剩余能量集合。3.根据权利要求2所述水下移动节点路由方法，其特征在于，所述确定任意链路在所述第二预设时间内的连通持续时长集合，包括：根据任意所述链路中的目标节点速度和邻居节点速度计算得到所述链路的链路连通时长；将所述链路连通时长与链路悬停时长的和确定为所述链路的链路持续时长；根据全部所述链路持续时长确定在所述第二预设时间内的连通持续时长集合。4.根据权利要求2所述水下移动节点路由方法，其特征在于，所述确定任意链路在所述第二预设时间的链路质量集合，包括：根据历史收包率、传输概率与成功概率获取任意所述链路在所述第一预设时间的链路质量；根据全部所述链路质量确定在所述第二预设时间内的所述链路质量集合。5.根据权利要求1所述水下移动节点路由方法，其特征在于，所述根据所述时变图模型计算Q函数得到所述目标节点在当前状态下执行不同动作的Q值，包括：根据所述时变图模型计算状态转移概率与奖...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋姗姗，许苍竹，许惠东，刘军，郭佳妮，王乂冉，陈浩，安柏宁，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：