一种网络寻址方法技术

本发明专利技术涉及IPv6寻址技术领域，尤其涉及一种网络寻址方法。收集物联网设备的特性状态向量，推导相似度矩阵并构建图的拉普拉斯矩阵，分析拉普拉斯矩阵并构建新的矩阵，更新聚类中心，将相似的设备被放在同一组，以实现对物联网设备的智能网络分区；在每个网络分区中，将设备的特性状态向量通过深度学习映射到IPv6地址，构建一种IPv6寻址模型，将IPv6地址空间视为一个多维风场，并通过多目标遗传算法进行优化，得到最佳IPv6地址分配方案。解决了现有技术未能有效应对物联网环境中的动态变化的问题，以及现有技术缺乏对设备进行聚类分析和地址动态的优化分配，从而直接影响了网络管理效率以及寻址效率的提升的问题。效率以及寻址效率的提升的问题。效率以及寻址效率的提升的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种网络寻址方法


[0001]本专利技术涉及IPv6寻址
，尤其涉及一种网络寻址方法。

技术介绍

[0002]物联网（Internet of Things，IoT）是指通过互联网连接和通信的各种物理设备和物体，这些设备可以与互联网连接，共享数据和执行特定任务，无需人类干预。随着技术的不断发展，各种各样的物理设备和传感器被连接到互联网上。这些设备包括智能家居设备、工业机器、智能城市基础设施等。这导致了设备数量的爆炸性增长。IPv4是互联网使用最广泛的协议版本，但其地址空间有限，只有约40多亿个可用地址。随着物联网设备的增加，IPv4地址池很快就会耗尽，这将导致无法为新设备分配IP地址的问题。
[0003]IPv6（Internet Protocol version 6）是互联网的下一代协议，用于为连接到互联网的设备分配唯一的IP地址。IPv6扩展了IP地址空间，提供了几乎无限数量的IP地址，从而允许为物联网设备提供唯一的全球性IP地址，不再受到地址短缺的限制。IPv6的大地址空间意味着可以容纳更多的物联网设备，从而支持更多的应用和创新，包括智能家居、智能医疗、智能交通系统等各种领域。IPv6设计中还考虑了更好的路由和地址分配方法，简化了路由表。
[0004]我国专利申请号：CN201610709778.9，公开日：2019.06.18，公开了一种针对IPv6的基于地理位置和应用信息的寻址方法，其包括：物联网设备位置信息和应用信息获取：物联网设备发出广播请求；sink节点接收广播请求并将测量的物联网设备状态发往地址配置服务器；IPv6地址与位置信息和应用信息的映射：地址配置服务器将获得的位置信息及应用信息映射为含有地理位置和应用信息的唯一IPv6地址；物联网设备的IPv6地址配置：在地址配置服务器上完成与sink节点和物联网设备的通信和配置机制。该方法在针对物联网设备和物联网数据获取特点，完成对IPv6与IoT设备位置信息和应用信息的绑定和配置机制，研究映射算法，实现上述描述的各个模型。初步建立以信息为中心的物联网的一环，提高了物联网使用效率。
[0005]上述技术至少存在如下技术问题：现有技术通常未能有效应对物联网环境中的动态变化，如设备的动态加入和离线会导致网络拓扑的频繁变化，设备的故障会影响网络的可用性和稳定性等；此外，现有技术也缺乏对设备进行聚类分析和地址动态的优化分配，这种不足直接影响了网络管理效率以及寻址效率的提升。

技术实现思路

[0006]本申请实施例通过提供一种网络寻址方法，解决了现有技术通常未能有效应对物联网环境中的动态变化的问题，如设备的动态加入和离线会导致网络拓扑的频繁变化，设备的故障会影响网络的可用性和稳定性等；此外，也解决了现有技术缺乏对设备进行聚类分析和地址动态的优化分配，从而直接影响了网络管理效率以及寻址效率的提升的问题。本申请实现了智能设备聚类和智能管理设备，可以更好地利用地址资源，减少地址冲突，提
高地址分配的效率，减少延迟并提高带宽利用率。
[0007]本申请提供了一种网络寻址方法，具体包括以下技术方案：一种网络寻址方法，包括以下步骤：S1.收集每个物联网设备的特性状态向量，推导相似度矩阵并构建图的拉普拉斯矩阵，对拉普拉斯矩阵进行特征向量分析并构建新的矩阵，更新聚类中心，将相似的设备放在同一组，以实现对物联网设备的智能网络分区；S2.在每个网络分区中，将设备的特性状态向量通过深度学习映射到IPv6地址，构建一种IPv6寻址模型，将IPv6地址空间视为一个多维风场，从而将IPv6地址分配问题转化为一个多维优化问题，并通过多目标遗传算法进行优化，得到最佳IPv6地址分配方案。
[0008]优选的，所述步骤S1，具体包括：基于特性状态向量，计算每个设备与每个初始聚类中心之间的相似度，并产生相似度矩阵，基于相似度矩阵，构建标准化的图的拉普拉斯矩阵：，其中，表示单位矩阵，D表示度矩阵，是一个对角矩阵，其对角线元素是节点i的度，，；计算标准化的拉普拉斯矩阵L的最小的K个非零特征值对应的特征向量。
[0009]优选的，所述步骤S1，还包括：将拉普拉斯矩阵最小的K个非零特征值对应的特征向量，组成一个矩阵，的维度为，对矩阵U的每一行进行聚类；将每个初始聚类的组内部设备的特性状态向量的均值作为新的聚类中心；通过聚类实现的智能网络分区根据设备的特性自动划分，将相似的设备放在同一组。
[0010]优选的，所述步骤S2，具体包括：在每个网络分区中，将设备的特性状态向量进行编码和解码，然后将设备的特性状态向量映射到IPv6地址，为每个设备分配一个本地唯一的IPv6地址，并引入随机性以适应不断变化的网络条件，使得每个输入映射到不少于一个的潜在的输出；构建变分自动编码器模型，通过结合编码器、解码器和概率分布来将特性状态向量映射到IPv6地址；通过生成对抗网络生成新的数据点，从而优化IPv6地址。
[0011]优选的，所述步骤S2，还包括：通过多目标遗传算法构建一种IPv6寻址模型，将IPv6地址空间视为一个多维风场，其中每个IPv6地址被视为风场中的一个流体元素，具有位置、速度和压力的属性；将物联网设备视为风场中的吸引源或排斥源；随机生成一组初始解，每个解代表一个IPv6地址分配方案，每个地址分配方案被看作是一个多维风场中的一个状态，所述解组成种群；每个地址元素的位置、速度和压力将作为个体的基因，而吸引或排斥设备将被视为环境的一部分。
[0012]优选的，所述步骤S2，还包括：对于种群中的每个解，计算每个目标函数，所述目标函数包括：最小化地址冲突目标函数、最小化地址分配距离和最大化资源利用率；基于目标函数，定义适应度
函数：，其中，表示权重，用于平衡各个目标的重要性。
[0013]优选的，所述步骤S2，还包括：非支配排序的具体步骤包括：a、初始化非支配解集：创建一个空的非支配解集来存储Pareto前沿中的解；b、计算支配关系：对于每对解，解A和解B，确定它们之间的支配关系；一个解A支配另一个解B，则解A在所有目标函数上至少与解B一样好，并且在至少一个目标函数上比解B更好；支配关系通过以下方式计算：对于所有目标函数j，A[j]<= B[j]并且至少存在一个j使得A[j]<B[j]，则解A支配解B；c、更新非支配解集：将不受除自身以外的解支配的解添加到非支配解集中，当没有除自身以外的解支配自身时，将解自身添加到非支配解集中；d、从种群中移除受支配的解：从种群中移除被除自身以外的解支配的解，以准备生成下一代种群；e、重复步骤b
‑
d：重复执行步骤b
‑
d，直到没有更多的解被添加到非支配解集中；f、形成 Pareto 前沿：最终，非支配解集中的解构成Pareto前沿，其中包含一组最优解，所述最优解在至少两个目标函数下都没有明显的改进空间，同时，也代表了最佳IPv6地址分配方案。
[0014]有益效果：本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：1、本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络寻址方法，包括以下步骤：S1.收集每个物联网设备的特性状态向量，推导相似度矩阵并构建图的拉普拉斯矩阵，对拉普拉斯矩阵进行特征向量分析并构建新的矩阵，更新聚类中心，将相似的设备放在同一组，以实现对物联网设备的智能网络分区；S2.在每个网络分区中，将设备的特性状态向量通过深度学习映射到IPv6地址，构建一种IPv6寻址模型，将IPv6地址空间视为一个多维风场，从而将IPv6地址分配问题转化为一个多维优化问题，并通过多目标遗传算法进行优化，得到最佳IPv6地址分配方案。2.根据权利要求1所述的一种网络寻址方法，其特征在于，所述步骤S1，具体包括：基于特性状态向量，计算每个设备与每个初始聚类中心之间的相似度，并产生相似度矩阵，基于相似度矩阵，构建标准化的图的拉普拉斯矩阵：，其中，表示单位矩阵，D表示度矩阵，是一个对角矩阵，其对角线元素是节点i的度，，；计算标准化的拉普拉斯矩阵L的最小的K个非零特征值对应的特征向量。3.根据权利要求2所述的一种网络寻址方法，其特征在于，所述步骤S1，还包括：将拉普拉斯矩阵最小的K个非零特征值对应的特征向量，组成一个矩阵，的维度为，对矩阵U的每一行进行聚类；将每个初始聚类的组内部设备的特性状态向量的均值作为新的聚类中心；通过聚类实现的智能网络分区根据设备的特性自动划分，将相似的设备放在同一组。4.根据权利要求1所述的一种网络寻址方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：在每个网络分区中，将设备的特性状态向量进行编码和解码，然后将设备的特性状态向量映射到IPv6地址，为每个设备分配一个本地唯一的IPv6地址，并引入随机性以适应不断变化的网络条件，使得每个输入映射到不少于一个的潜在的输出；构建变分自动编码器模型，通过结合编码器、解码器和概率分布来将特性状态向量映射到IPv6地址；通过生成对抗网络生成新的数据点，从而优化IPv6地址。5.根据权利要求1所述的一种网络寻址方法，其特征在于，所述步骤S2，还包括：通过多目标遗传算法构建一种IPv6...

【专利技术属性】
技术研发人员：王帅，
申请(专利权)人：北京国旭网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：