一种用于多源节点交互的边缘数据传输方法与流程

本发明涉及边缘计算与数据传输，尤其是涉及一种用于多源节点交互的边缘数据传输方法。

背景技术：

1、随着物联网技术和5g通信技术的快速发展，大量异构数据源节点（如传感器、智能终端、边缘设备等）被部署在各种应用场景中，包括智慧城市、工业物联网、智能电网和环境监测等。这些数据源节点需要将采集的数据传输至边缘服务器进行处理和分析。然而，当大量多源节点同时向边缘服务器传输数据时，面临信道竞争冲突、传输延迟高、节点能耗不均衡以及数据冗余传输等突出问题。

2、现有技术中，已有多项专利文献提出了不同的解决方案：

3、专利文献cn117793170a公开了一种面向弱网边缘计算的数据传输方法和系统。该方案通过维护多路径quic（mpquic）连接池，由隧道客户端拦截并封装应用客户端流量，根据规则选择一条mpquic连接将流量传递到隧道服务端，以在弱网场景下提高数据传输的可靠性。然而，该方案主要关注弱网环境下的传输链路可靠性，通过多路径quic协议增强连接鲁棒性，但未考虑多源节点之间的数据内容相似性和动态分簇优化。在大量多源节点同时接入的场景下，各节点独立选择传输路径，仍然存在严重的信道竞争冲突和数据冗余传输问题，且该方案未引入簇头汇聚机制，无法有效降低边缘服务器的并发接入压力。

4、专利文献cn112596892a公开了一种多节点边缘计算设备的数据交互方法和系统。该方案通过获取节点服务器的实时数据处理状态信息确定工作忙闲状态，并根据数据计算份额占比确定节点服务器的数据连接优先级别，以此调整节点服务器的交互顺序和交互时间。然而，该方案仅基于数据计算份额进行静态优先级排序，缺乏基于多维特征的动态分簇机制，节点间的组织关系固定且不随网络状态变化而调整。同时，该方案未涉及簇内数据融合去重，当多个节点采集的数据内容高度相似时，仍然逐条传输，导致传输带宽浪费严重。此外，该方案未考虑节点能量均衡问题，高优先级节点可能因持续工作而导致能量耗尽。

5、专利文献cn109347902b公开了一种边缘计算网络中兼顾优先级与公平性的数据协同传输方法。该方案综合考虑数据流的传输时间限制、无线信道的通信质量、系统的带宽限制以及数据流的优先级，计算每个数据流的优先级以进行传输调度，在优先级与公平性之间寻求平衡。然而，该方案从数据流层面进行优先级调度，未从节点层面进行分簇组织，所有数据流仍以扁平化方式竞争传输资源。当节点规模增大时，调度计算复杂度急剧上升。同时，该方案未引入数据内容层面的融合去重机制，在数据高度冗余的传感网络场景下传输资源浪费严重，且缺乏基于数据紧急度的差异化可靠性保障策略。

6、专利文献cn111641969a公开了一种基于边缘计算的无线多跳自组网数据分发方法及装置。该方案通过接收第一终端节点发送的监测数据并生成种子文件进行存储，再向第二终端节点发送种子文件实现数据分发。然而，该方案采用种子文件分发机制，数据传输路径固定，缺乏自适应的路径优化能力，当网络拓扑变化或链路质量波动时无法动态调整传输路径。此外，该方案未考虑节点能量均衡和数据冗余消除问题。

7、综上所述，现有技术在多源节点交互的边缘数据传输场景中，主要存在以下技术问题：

8、第一，缺乏基于多维特征的动态分簇机制。现有技术中多源节点要么以扁平化方式直接与边缘服务器通信，要么采用静态固定的分簇策略，无法根据节点的数据类型、采样频率、地理位置和能量状态等多维特征进行自适应分簇，导致多源节点同时传输时信道竞争冲突严重，传输效率低下。

9、第二，缺乏有效的簇内数据融合去重机制。在物联网传感网络中，相邻区域或同类型节点采集的数据往往具有高度相似性，现有技术缺乏基于数据内容相似度的融合去重处理，冗余数据占用大量传输带宽，增加了传输延迟和能耗。

10、第三，传输路径选择缺乏多目标优化。现有技术的路径选择通常仅考虑单一指标（如最短路径或最低能耗），无法同时兼顾传输能耗、端到端延迟和路径负载均衡，导致部分节点过度使用而快速耗能，网络整体寿命缩短。

11、第四，缺乏基于数据紧急度的差异化可靠性保障机制。现有技术对所有数据采用统一的确认和重传策略，高紧急度数据（如报警信息）无法获得优先的可靠性保障，而低紧急度数据（如周期性环境监测数据）却占用了过多的重传资源，资源分配不合理。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种用于多源节点交互的边缘数据传输方法，本发明要解决的技术问题是：如何在多源节点交互的边缘数据传输场景中，通过动态分簇、数据融合去重、多目标优化路径选择和差异化可靠性保障，实现数据传输的高效性、低延迟、低能耗和高可靠性。

2、本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种用于多源节点交互的边缘数据传输方法，包括以下步骤：

4、步骤s1：边缘服务器获取覆盖区域内多个数据源节点的多维状态信息，所述多维状态信息包括数据类型标识、采样频率、地理位置坐标和剩余能量值；

5、步骤s2：基于所述多维状态信息计算任意两个数据源节点之间的数据相似度，构建数据相似度矩阵，并基于所述数据相似度矩阵采用层次聚类算法对所述多个数据源节点进行动态分簇，得到若干个节点簇；

6、步骤s3：针对每个节点簇，基于簇内各数据源节点的剩余能量值、链路质量评分和数据处理能力评分计算综合竞争力指标，选举综合竞争力指标最大的数据源节点作为该节点簇的簇头节点；

7、步骤s4：簇内非簇头节点将采集的传感数据传输至所述簇头节点，所述簇头节点对接收到的各传感数据进行内容相似度检测，对内容相似度超过预设去重阈值的冗余数据进行融合去重处理，生成聚合数据；

8、步骤s5：所述簇头节点基于链路质量评分、节点负载率和端到端延迟约束构建多目标优化函数，求解最优传输路径，将所述聚合数据通过所述最优传输路径传输至所述边缘服务器；

9、步骤s6：所述边缘服务器接收所述聚合数据后，根据数据的紧急度等级采用差异化的确认与重传策略进行传输可靠性保障。

10、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s2中计算任意两个数据源节点之间的数据相似度的具体方法为：

11、针对数据源节点i和数据源节点j，分别计算数据类型相似度分量、采样频率相似度分量、地理位置相似度分量和能量状态相似度分量；

12、所述数据类型相似度分量为：当两节点数据类型标识相同时取值为1，否则取值为0；

13、所述采样频率相似度分量为：

14、f_ij=1-|f_i-f_j|/max(f_i,f_j)；

15、其中，f_i和f_j分别为数据源节点i和数据源节点j的采样频率；

16、所述地理位置相似度分量为：

17、d_ij=1-sqrt((x_i-x_j)^2+(y_i-y_j)^2)/d_max；

18、其中，(x_i,y_i)和(x_j,y_j)分别为两节点的地理位置坐标，d_max为覆盖区域内节点间最大距离；

19、所述能量状态相似度分量为：

20、e_ij=1-|e_i-e_j|/e_max；

21、其中，e_i和e_j分别为两节点的剩余能量值，e_max为节点初始能量值；

22、所述数据相似度为上述四个分量的加权之和：

23、s_ij=w1·t_ij+w2·f_ij+w3·d_ij+w4·e_ij；

24、其中，w1、w2、w3、w4为预设权重系数，且w1+w2+w3+w4=1。

25、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s2中采用层次聚类算法进行动态分簇的具体过程为：

26、将每个数据源节点初始化为一个独立簇；

27、计算所有簇两两之间的簇间相似度，所述簇间相似度为两个簇中所有节点对的数据相似度的平均值，数据相似度越大表示两个簇之间的相似程度越高；

28、合并簇间相似度最大且大于预设分簇阈值的两个簇，形成新簇；

29、重复上述合并过程，直到所有簇间相似度均小于或等于所述分簇阈值，或簇的数量达到预设最大簇数；

30、输出最终的节点簇划分结果。

31、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s3中综合竞争力指标的计算方法为：

32、c_k=α·(e_k/e_max)+β·l_k+γ·p_k；

33、其中，c_k为节点k的综合竞争力指标，e_k为节点k的剩余能量值，e_max为节点初始能量值，l_k为节点k的链路质量评分，p_k为节点k的数据处理能力评分，α、β、γ为权重系数且α+β+γ=1；

34、所述链路质量评分基于信噪比和丢包率计算：

35、l_k=(snr_k/snr_ref)·(1-plr_k)；

36、其中，snr_k为节点k的信噪比，snr_ref为参考信噪比，plr_k为节点k的丢包率。

37、作为本发明的进一步的技术方案：所述方法还包括簇头节点轮换机制：

38、当当前簇头节点的剩余能量值低于预设能量阈值e_th时，触发簇头轮换；

39、当前簇头节点广播轮换请求消息至簇内所有非簇头节点；

40、各非簇头节点响应所述轮换请求消息并上报自身当前的综合竞争力指标；

41、当前簇头节点选择综合竞争力指标最大的非簇头节点作为新簇头节点，并将簇头标识和聚合数据缓存转发至所述新簇头节点。

42、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s4中内容相似度检测和融合去重处理的具体方法为：

43、所述簇头节点对接收到的每两条传感数据计算内容相似度，所述内容相似度基于数据序列的皮尔逊相关系数计算：

44、r=σ(x_m-x´)(y_m-)/[sqrt(σ(x_m-x´)^2)·sqrt(σ(y_m-)^2)]；

45、其中，x_m和y_m分别为两条数据序列中第m个数据点，x´和分别为两条数据序列的均值，m的取值范围为1至n，n为数据序列长度；

46、当内容相似度r大于预设去重阈值r_th时，判定两条数据为冗余数据，采用加权平均法进行融合：

47、z_m=(w_x·x_m+w_y·y_m)/(w_x+w_y)；

48、其中，w_x和w_y分别为两条数据的置信度权重，所述置信度权重为对应数据源节点的剩余能量值与链路质量评分的乘积，即w=e_k·l_k。

49、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s5中多目标优化函数的构建方法为：

50、构建以传输能耗最小化、传输延迟最小化和路径负载均衡为目标的多目标优化函数：

51、f(path)=λ1·e_trans(path)/e_trans_max+λ2·d(path)/d_max+λ3·l_max(path)/l_threshold；

52、其中，e_trans(path)为路径传输总能耗，d(path)为路径端到端延迟，l_max(path)为路径上最大节点负载率，e_trans_max为预设最大能耗参考值，d_max为预设最大延迟参考值，l_threshold为负载率阈值，λ1、λ2、λ3为目标权重系数且λ1+λ2+λ3=1。

53、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s5中求解最优传输路径的具体方法为：

54、所述簇头节点将候选传输路径集合编码为粒子群，每个粒子表示一条候选传输路径；

55、根据所述多目标优化函数计算每个粒子的适应度值，适应度值越小表示路径越优；

56、更新粒子的速度和位置：

57、v_i(t+1)=ω·v_i(t)+c1·r1·(pbest_i-x_i(t))+c2·r2·(gbest-x_i(t))；

58、x_i(t+1)=x_i(t)+v_i(t+1)；

59、其中，ω为惯性权重，c1和c2为加速常数，r1和r2为[0,1]之间的随机数，pbest_i为粒子i的个体最优位置，gbest为全局最优位置；

60、迭代更新直至达到最大迭代次数或适应度值收敛，输出全局最优位置对应的传输路径作为所述最优传输路径。

61、作为本发明的进一步的技术方案：所述步骤s6中差异化确认与重传策略的具体方法为：

62、将数据的紧急度等级划分为高紧急度、中紧急度和低紧急度三个等级；

63、对于高紧急度数据，所述边缘服务器采用立即确认机制，在接收完成后立即发送确认帧，若在第一超时时间t1内未收到确认帧则触发重传，最大重传次数为n1；

64、对于中紧急度数据，采用累计确认机制，每接收到预设数量个数据帧后发送一次累计确认帧，若在第二超时时间t2内未收到确认帧则触发重传，最大重传次数为n2，其中n2

65、对于低紧急度数据，采用延迟确认机制，在预设延迟窗口结束时发送确认帧，若在第三超时时间t3内未收到确认帧则触发重传，最大重传次数为n3，其中n3

66、作为本发明的进一步的技术方案：所述方法还包括：

67、所述边缘服务器周期性地评估各节点簇的传输性能指标，所述传输性能指标包括平均端到端延迟、数据投递率和能耗效率；

68、当某一节点簇的平均端到端延迟超过预设延迟阈值时，所述边缘服务器向该节点簇的簇头节点发送分簇调整指令；

69、所述簇头节点接收所述分簇调整指令后，重新执行步骤s2至s3进行动态分簇和簇头选举。

70、综上所述，与现有技术相比，本发明包括以下至少一种有益技术效果：

71、第一，本发明通过基于多维状态信息（数据类型、采样频率、地理位置、剩余能量）计算数据相似度并采用层次聚类算法进行动态分簇，使得数据类型相同、地理位置相近、采样频率相似和能量状态接近的节点被聚合到同一簇中，有效减少了多源节点同时传输时的信道竞争冲突。相比现有技术cn112596892a仅基于数据计算份额进行静态优先级排序，本发明的动态分簇机制能够根据网络状态自适应调整簇结构，显著提高了传输效率。

72、第二，本发明通过簇头节点对簇内数据进行基于皮尔逊相关系数的内容相似度检测和加权融合去重处理，有效消除了冗余数据的重复传输。在物联网传感网络中，相邻区域节点采集的数据往往具有高度相似性，本发明的融合去重机制可将传输数据量降低30%~50%，显著节省了传输带宽和能耗。现有技术cn109347902b未引入数据内容层面的融合去重机制，在数据高度冗余场景下传输资源浪费严重。

73、第三，本发明通过构建以传输能耗、端到端延迟和负载均衡为目标的多目标优化函数，并采用粒子群优化算法求解最优传输路径，能够同时兼顾能耗效率、传输延迟和路径负载均衡，避免了单一目标优化导致的节点过度使用问题。相比现有技术cn111641969a采用固定路径传输，本发明的自适应路径优化能力使网络整体寿命延长约20%~35%。

74、第四，本发明通过基于数据紧急度等级的差异化确认与重传策略，使高紧急度数据（如报警信息）获得立即确认和更多重传机会的优先保障，而低紧急度数据（如周期性监测数据）采用延迟确认和较少重传以节省资源。相比现有技术对所有数据采用统一确认重传策略，本发明的差异化机制在保证关键数据可靠性的同时，有效降低了非关键数据的传输开销。

75、第五，本发明通过簇头轮换机制和动态分簇调整机制，当簇头节点能量低于阈值时自动轮换簇头，当簇传输性能不满足要求时自动重新分簇，实现了网络的自适应管理和能量均衡，延长了网络整体生命周期。