一种多层通信网络最佳通信路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种多层通信网络最佳通信路径规划方法，属于通信技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种多层通信网络最佳通信路径规划方法


[0001]本专利技术属于通信
，尤其涉及一种多层通信网络最佳通信路径规划方法
。

技术介绍

[0002]在通信网络中寻找最佳通信路径，涉及最短路径规划
，而最短路径问题一直是图论中经典的算法问题，在通信工程
、
运筹学
、
计算机科学
、
交通运输等学科领域都有着举足轻重的地位
。
近年来，随着科学技术的快速发展，交通运输网
、
通信网
、
社交网等网络结构变得越来越复杂，将复杂的网络分层是搜索最优路径的加速方法
。
针对单源最短路径问题最经典的算法是
Dijkstra
算法，该算法复杂度较低，能够得到最优解
。
由于
Dijkstra
算法不适用负权图，对于单源负权图最短路径问题美国应用数学家理查德
‑
贝尔曼提出了解决办法，对图进行最多
V
‑1次松弛操作得到所有可能的路径，但该算法复杂度极高，段凡丁优化了此算法，提出了
SPFA
算法
。
上述最短路径算法在搜索过程中搜索方向并无指向性，
GoldbergAV
提出了
Astar
算法，提出了基于三角不等式的
ALT
算法，但该算法由于受到地标节点的限制，求出的路径不一定是最短
。Robert Geisberger
等人提出了一种仅基于节点收缩概念的路线规划技术，节点按“重要性”排序，然后通过迭代收缩最不重要的节点来生成层次结构
。Bast
等人提出了
Transit
‑
Node Routing
算法，他们将复杂网络分成不同区域后，在不同区域都有最短路径可能出入的节点即关键点，搜索这些关键点间的最短路径并储存起来，预处理的新网络有效去除了最短路径以外的一部分冗余边，大大提高搜索效率
。
由于层内网络数据预处理后的关键点间的最短路径可能有一定误差，引入局部修正算法，在路径寻优的时候如果当前搜索到的关键点间的最短路径和数据预处理储存的不一样则进行局部修正；为了进一步在分层网络上提取能够减小搜索范围的有效信息，给出了基于子图终止技术的分层最短路径算法，该算法首先进行基于关键点的数据预处理，然后通过将搜索限定在最短路径经由的各超级节点所对应的子图区域来获取其最优路径，但是此算法数据预处理相对复杂，计算的时间成本也进一步增加
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术公开一种多层通信网络最佳通信路径规划方法
。
本专利技术针对多层通信网络上搜索最佳通信路径的问题，在基于簇内关键节点的数据预处理方法上进一步对多簇网络进行优化，能够有效提高最佳通信路径搜索效率
。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]一种多层通信网络最佳通信路径规划方法，包括以下步骤：
[0006]步骤1，将用于信号发射和接收的通信设备视作网络中的节点，通信设备间进行通信的代价视作节点间权重，从而将最佳通信路径规划问题转化成图论中的最短路径搜索问题；所述代价包括带宽
、
时延
、
包投递率
、
延时抖动；其中，将多层通信网络每一层中的每一子网看成一簇，将连接簇与簇之间的节点作为关键节点；
[0007]步骤2，对网络的每一簇进行基于簇内关键节点的数据预处理，存储预处理结果；
[0008]步骤3，将多层通信网络中的每一簇抽象成一个高级节点，组成高级网络，基于路径搜索的起点
、
终点所在簇，在高级网络上利用深度优先搜索去掉不可能经过的高级节点，即去除冗余簇；
[0009]步骤4，基于保留下来的高级节点，查询预处理结果，得到被保留下来的各簇之间以及簇内的连接关系，利用这些连接关系以及起点和终点分别所在的簇，构建新网络；
[0010]步骤5，在新网络上利用
Dijkstra
算法搜索起点与终点间的最短路径，该路径即为从起点到终点的最佳通信路径
。
[0011]进一步地，步骤2的具体方式为：
[0012](1)
多层通信网络
G
中第
i
簇网络
G
i
的关键节点集合为
node_key
i
＝
{i1,i2,
…
,i
j
}
，对
node_key
i
里面的元素进行两两排列组合，得到一个集合
C
i
＝
{[i1,i2],[i1,i3],
…
,[i
j
‑1,i
j
]}
，下标
i
＝
1,2,3,
……
,K
，
K
为簇的总数；
[0013](2)
把
C
i
里面的元素作为起点和终点在
G
i
中求最短路径；
[0014](3)
将得到的最短路径储存起来，得到网络
P
i
。
[0015]进一步地，步骤3中，将多层通信网络中的每一簇抽象成一个高级节点，组成高级网络，具体方式为：
[0016]将第
i
簇
G
i
＝
{V
i
,E
i
}
，
i
＝
1,2,3,
……
,K
，
K
为簇的总数，抽象成一个高级节点
v
i
，每两个簇之间连接边数大于零时，这两簇之间只抽象成一条边连接且不考虑权重参数，权重默认为1；
[0017]将所有高级节点
V'
＝
{v1,v2,v3,
……
,v
K
}
和抽象后的边
E'
＝
{e1,e2,e3,e4,
…
，
e
N
}
组成高级网络
A
＝
{V',E'}
，
N
为边的总数
。
[0018]进一步地，步骤3中，在高级网络上利用深度优先搜索去掉不可能经过的高级节点，具体方式为：
[0019]将
V'
中的元素每两个组成一组，得到所有可能的无顺序排列组合
C1
＝
{(v1,v2),(v1,v3),(v1,v4),
…
,(v
K
‑1,v
K
)}
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多层通信网络最佳通信路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将用于信号发射和接收的通信设备视作网络中的节点，通信设备间进行通信的代价视作节点间权重，从而将最佳通信路径规划问题转化成图论中的最短路径搜索问题；所述代价包括带宽
、
时延
、
包投递率
、
延时抖动；其中，将多层通信网络每一层中的每一子网看成一簇，将连接簇与簇之间的节点作为关键节点；步骤2，对网络的每一簇进行基于簇内关键节点的数据预处理，存储预处理结果；步骤3，将多层通信网络中的每一簇抽象成一个高级节点，组成高级网络，基于路径搜索的起点
、
终点所在簇，在高级网络上利用深度优先搜索去掉不可能经过的高级节点，即去除冗余簇；步骤4，基于保留下来的高级节点，查询预处理结果，得到被保留下来的各簇之间以及簇内的连接关系，利用这些连接关系以及起点和终点分别所在的簇，构建新网络；步骤5，在新网络上利用
Dijkstra
算法搜索起点与终点间的最短路径，该路径即为从起点到终点的最佳通信路径
。2.
如权利要求1所述的一种多层通信网络最佳通信路径规划方法，其特征在于，步骤2的具体方式为：
(1)
多层通信网络
G
中第
i
簇网络
G
i
的关键节点集合为
node_key
i
＝
{i1,i2,
…
,i
j
}
，对
node_key
i
里面的元素进行两两排列组合，得到一个集合
C
i
＝
{[i1,i2],[i1,i3],
…
,[i
j
‑1,i
j
]}
，下标
i
＝
1,2,3,
……
,K
，
K
为簇的总数；
(2)
把
C
i
里面的元素作为起点和终点在
G
i
中求最短路径；
(3)
将得到的最短路径储存起来，得到网络
P
i
。3.
如权利要求2所述的一种多层通信网络最佳通信路径规划方法，其特征在于，步骤3中，将多层通信网络中的每一簇抽象成一个高级节点，组成高级网络，具体方式为：将第
i
簇
G
i
＝
{V
i
,E
i
}
，
i
＝
1,2,3,
……
,K
，
K
为簇的总数，抽象成一个高级节点
v
i
，每两个簇之间连接边数大于零时，这两簇之间只抽象成一条边连接且不考虑权重参数，权重默认为1；将所有高级节点
V'
＝
{v1,v2,v3,
……
,v
K
}
和抽象后的边
E'
＝
{e1,e2,e3,e4,
…
，
e
N
}
组成高级网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯艳丽，马震，贾昊，付长军，裴庆雨，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：