一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法
技术领域：
：1.本发明属于移动通信领域，涉及一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法。
背景技术：
：：2.无线自组织网络(mobileadhocnetwork，manet)由一组无线节点组成，是一组不依靠现有固定通信网络基础设施的、能够迅速展开使用的多跳网络体系，是没有任何中心实体、自组织、自愈合的网络。manet可应用于车辆和无人机等环境，分别形成车载移动通信网络(vehicularadhocnetworks，vanet)和无人机移动通信网络(flyingadhocnetworks，fanet)。由于应用环境具有实时变化的特性，因此研究一种在节点移动和拓扑结构动态变化的前提下，仍能有效保障网络高可靠低延迟性能的路由协议至关重要。3.路由协议根据路由发现过程，可以分为表驱动路由协议和按需驱动路由协议。表驱动路由协议，适用于拓扑结构变化慢的网络，网络中的所有节点都要维护很多通往其余节点的路由信息表，该协议的优点是延迟较小，对系统的丢包率有很大改善，缺点是适应于小规模的网络，网络的控制开销较大。4.相比之下，为了应对自组织网络快速变化的拓扑结构和减少网络的开销，按需驱动路由协议是一个不错的选择。但传统的路由协议，如aodv(adhocon‑demanddistancevectorrouting，aodv)协议，缺少对链路时延、稳定性、路由寿命等多个影响因素的综合考量，且中间节点采用广播的方式发送rreq，造成较大的控制开销。因此研究一种可降低链路时延，提高稳定性，延长路由寿命，同时减少控制开销的路由协议是待解决的技术难题。技术实现要素：5.本发明提供了一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，在中间节点建立反向路由的过程中采用模糊逻辑的方式，选择rel最大的节点作为中继节点，目的节点选择rel最大的路径作为最优路径。此路由方法综合考虑了时延、稳定度和节点剩余能量三方面因素，提升了链路的可靠性，平衡了节点能量消耗，有效延长了路由寿命，提高了网络服务质量。6.本发明的一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，包括如下步骤：7.步骤1，计算无线自组织网络中节点的归一化时延nd、归一化稳定度ns及归一化剩余能量值nre；8.步骤2，根据节点的归一化时延nd、归一化稳定度ns及归一化剩余能量值nre，基于模糊逻辑计算节点的可靠性值rel；9.步骤3，源节点累加可靠性值rel，更新路由请求rreq，向邻居节点广播rreq消息，并建立反向路由；10.步骤4，中间节点选择上一跳节点转发的rreq消息中rel值最大的节点作为中继节点，累加rel值，更新rreq并建立反向路由；11.步骤5，中间节点向除上一跳节点以外的邻居节点发送rreq消息；12.步骤6，若该节点不是目的节点或该节点的路由表中不存在到目的节点的路由，则重复执行步骤4‑5；若该节点是目的节点或路由表中存在到目的节点的路由，则产生rrep消息并根据反向路由单播至源节点，此时最优路径已建立。13.进一步的，步骤1中节点的归一化时延nd的计算公式如下：[0014][0015]其中[0016][0017]其中，nx表示节点x的邻居节点，yi表示节点x的邻居节点中的第i个节点，ndx(y)表示节点x与节点y之间的归一化时延，n表示邻居节点的个数，d(x,y)表示节点x和节点y的距离，r表示节点可传输的最大距离；[0018]节点的归一化稳定度ns的计算公式如下：[0019][0020]其中，v(x)表示节点x的速度，vmin表示所有节点速度的最小值，vmax表示所有节点速度的最大值；[0021]节点的归一化剩余能量值nre的计算公式如下：[0022][0023]其中[0024]ex＝e0‑vx*tꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(5)[0025]其中ex表示节点x的剩余能量，emin表示所有节点中剩余能量的最小值，emax表示所有节点中剩余能量的最大值，e0表示节点x的初始能量，vx表示节点x的能量消耗速率。[0026]进一步的，步骤2中根据节点的归一化时延nd、归一化稳定度ns及归一化剩余能量值nre，基于模糊逻辑计算节点的可靠性值rel；具体包括如下步骤：[0027]步骤2.1，输入模糊化；[0028]设置“归一化时延”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到隶属度函数分布图；[0029]“归一化稳定度”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到隶属度函数分布图；[0030]“归一化剩余能量值”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，“low”采用梯形隶属度函数，“medium”和“high”采用三角形隶属度函数，得到隶属度函数分布图；[0031]步骤2.2，所述节点rel的语言变量设置为：excellent、good、acceptable、notacceptable、bad、terrible；六个语言变量均采用三角形隶属度函数，得到rel隶属度函数分布图；以“归一化时延”的语言变量、“归一化稳定度”的语言变量、以及“归一化剩余能量值”的语言变量的不同组合为判断条件，分别结合推理公式，以及27个if‑then规则进行模糊逻辑推理得到节点rel的语言变量和隶属度函数值；推理公式如下：[0032]μ＝min{1‑μnd,μns,μnre}ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(6)[0033]其中，μ表示节点rel的语言变量对应的隶属度函数值，μnd表示nd的语言变量对应的隶属度函数值，μns表示ns的语言变量对应的隶属度函数值，μnre表示nre的语言变量对应的隶属度函数值。[0034]步骤2.3，利用重力中心(cog)方法实现解模糊化，得到节点rel的清晰值。计算公式如下：[0035][0036]其中v0表示解模糊化后输出的节点rel清晰值，μv(v)表示rel的隶属度函数，v表示rel隶属度函数分布图的横轴，即rel模糊值。[0037]有益效果：本发明适用于拓扑频繁变化、节点分布不均、实时性要求较高的无线自组织网络，确定最优路径时综合考虑了时延、稳定度和节点剩余能量三方面因素，提升了链路的可靠性，平衡了节点能量消耗，有效延长了路由寿命，提高了网络服务质量。附图说明[0038]图1是本发明路由方法流程图；[0039]图2(a)是nd的隶属度函数分布图；[0040]图2(b)是ns的隶属度函数分布图；[0041]图2(c)是nre的隶属度函数分布图；[0042]图2(d)是rel的隶属度函数分布图；[0043]图3是本发明实施例中路由方法过程示意图。具体实施方式[0044]下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。[0045]一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，包括如下步骤：[0046]如图3所示，节点1为源节点，节点25为目标节点，使用随机数初始化25个节点的位置、速率、消耗速率，定义节点可传输的最大距离r为200米。以下将具体说明一条路径的产生过程。[0047]如图1所示，一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，具体包括如下步骤：[0048]步骤1，计算无线自组织网络中节点的归一化时延nd(normalizeddelay，nd)、归一化稳定度ns(normalizedstability，ns)及归一化剩余能量值nre(normalizedremainingenergy，nre)：[0049]节点x归一化时延nd(x)计算公式如下：[0050][0051]其中[0052][0053]其中nx表示节点x的邻居节点，yi表示节点x的邻居节点中的第i个节点，ndx(y)表示节点x与节点y之间的归一化时延，n表示邻居节点的个数，d(x,y)表示节点x和节点y的距离，r表示节点可传输的最大距离。两个节点的距离越小，则该链路上的延迟越小。节点x的归一化时延nd表示为与邻居节点的平均链路时延。[0054]节点x归一化稳定度ns计算公式如下：[0055][0056]其中v(x)表示节点x的速度，vmin表示所有节点速度的最小值，vmax表示所有节点速度的最大值；[0057]节点x归一化剩余能量值nre计算公式如下：[0058][0059]其中[0060]ex＝e0‑vx*tꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(5)[0061]其中ex表示节点x的剩余能量，emin表示所有节点中剩余能量的最小值，emax表示所有节点中剩余能量的最大值，e0表示节点x的初始能量，vx表示节点x的能量消耗速率。[0062]步骤2，基于模糊逻辑计算节点的可靠性值rel；[0063]模糊逻辑计算过程包括输入模糊化、模糊逻辑推理和解模糊化。在输入模糊化过程中：[0064]步骤2.1，输入模糊化；[0065]设置“归一化时延”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到nd的隶属度函数分布图，如图2(a)所示，若输入nd为0.4，则各语言变量对应的隶属度函数值为{low：0.2,medium：0.8,high：0}；[0066]“归一化稳定度”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到ns的隶属度函数分布图，如图2(b)所示，若输入ns为0.7，则各语言变量对应的隶属度函数值为{low：0,medium：0.6,high：0.4}；[0067]“归一化剩余能量值”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，“low”采用梯形隶属度函数，“medium”和“high”采用三角形隶属度函数，得到nre的隶属度函数分布图，如图2(c)所示，若输入nre为0.7，则各语言变量对应的隶属度函数值为{low：0,medium：0.33,high：0.5}；[0068]步骤2.2，模糊逻辑推理；[0069]所述节点rel的语言变量设置为：excellent、good、acceptable、notacceptable、bad、terrible。六个语言变量均采用三角形隶属度函数，得到rel隶属度函数分布图，如图2(d)所示。[0070]以“归一化时延”的语言变量、“归一化稳定度”的语言变量、以及“归一化剩余能量值”的语言变量的不同组合为判断条件，分别结合推理公式，以及27个if‑then规则进行模糊逻辑推理得到节点rel的隶属度函数值及语言变量；推理公式如下：[0071]μ＝min{1‑μnd,μns,μnre}ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(6)[0072]其中，μ表示节点rel的语言变量对应的隶属度函数值，μnd表示nd的语言变量对应的隶属度函数值，μns表示ns的语言变量对应的隶属度函数值，μnre表示nre的语言变量对应的隶属度函数值。[0073]所述27个if‑then规则如表1所示，例如，规则1中，若nd中low的隶属度函数值为0.2，ns中high的隶属度函数值为0.4，nre中high的隶属度函数值为0.5，则rel对应语言变量为excellent，对应隶属度函数值为0.4。27个if‑then规则输出的rel语言变量及其隶属度函数值对应于rel隶属度函数分布图中的一个子域，该子域为隶属度函数值为0.4时excellent曲线与横轴所围成的封闭图形；同理，可得出27个规则对应的rel语言变量、隶属度函数值以及对应的子域。对所有子域取并，得到总域。[0074]表127个if‑then规则表[0075][0076][0077]步骤2.3，解模糊化[0078]利用重力中心(cog)方法实现解模糊化，得到节点rel的清晰值，即求总域的质心。计算公式如下：[0079][0080]其中v0表示解模糊化后输出的节点rel清晰值，μv(v)表示rel的隶属度函数，v表示rel隶属度函数分布图的横轴，即rel模糊值。[0081]步骤3，源节点累加可靠性值rel，更新路由请求rreq(routerequest，rreq)，向邻居节点广播rreq消息，并建立反向路由：累加源节点1对应的rel值，更新rreq，随后源节点1向节点3、节点4和节点2广播rreq消息，同时将源节点1设置为反向路由路径的目的节点；[0082]步骤4，中间节点选择上一跳节点转发的rreq消息中rel值最大的节点作为中继节点，累加rel值，更新rreq并建立反向路由：例如此时到达中间节点6，在规定时间内节点6接收到来自节点3、4的rreq消息，由于节点4的rel值较大，节点6选择节点4作为中继节点，将接收到的rreq中的rel值与节点6自身的rel值相加，更新rreq，并向节点4建立反向路由；[0083]步骤5，中间节点向除上一跳节点以外的邻居节点发送rreq消息：例如，节点6向节点7、12、13、11发送rreq消息；[0084]步骤6，若该节点不是目的节点或该节点的路由表中不存在到目的节点的路由，则重复执行步骤4‑5；若该节点是目的节点或路由表中存在到目的节点的路由，则产生路由响应rrep消息并根据反向路由单播至源节点：当达到目的节点25时，节点25沿25→19→13→6→4→1路径发送rrep消息，此时最优路径已建立：1→4→6→13→19→25。当前第1页12当前第1页12
技术领域：
：1.本发明属于移动通信领域，涉及一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法。
背景技术：
：：2.无线自组织网络(mobileadhocnetwork，manet)由一组无线节点组成，是一组不依靠现有固定通信网络基础设施的、能够迅速展开使用的多跳网络体系，是没有任何中心实体、自组织、自愈合的网络。manet可应用于车辆和无人机等环境，分别形成车载移动通信网络(vehicularadhocnetworks，vanet)和无人机移动通信网络(flyingadhocnetworks，fanet)。由于应用环境具有实时变化的特性，因此研究一种在节点移动和拓扑结构动态变化的前提下，仍能有效保障网络高可靠低延迟性能的路由协议至关重要。3.路由协议根据路由发现过程，可以分为表驱动路由协议和按需驱动路由协议。表驱动路由协议，适用于拓扑结构变化慢的网络，网络中的所有节点都要维护很多通往其余节点的路由信息表，该协议的优点是延迟较小，对系统的丢包率有很大改善，缺点是适应于小规模的网络，网络的控制开销较大。4.相比之下，为了应对自组织网络快速变化的拓扑结构和减少网络的开销，按需驱动路由协议是一个不错的选择。但传统的路由协议，如aodv(adhocon‑demanddistancevectorrouting，aodv)协议，缺少对链路时延、稳定性、路由寿命等多个影响因素的综合考量，且中间节点采用广播的方式发送rreq，造成较大的控制开销。因此研究一种可降低链路时延，提高稳定性，延长路由寿命，同时减少控制开销的路由协议是待解决的技术难题。技术实现要素：5.本发明提供了一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，在中间节点建立反向路由的过程中采用模糊逻辑的方式，选择rel最大的节点作为中继节点，目的节点选择rel最大的路径作为最优路径。此路由方法综合考虑了时延、稳定度和节点剩余能量三方面因素，提升了链路的可靠性，平衡了节点能量消耗，有效延长了路由寿命，提高了网络服务质量。6.本发明的一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，包括如下步骤：7.步骤1，计算无线自组织网络中节点的归一化时延nd、归一化稳定度ns及归一化剩余能量值nre；8.步骤2，根据节点的归一化时延nd、归一化稳定度ns及归一化剩余能量值nre，基于模糊逻辑计算节点的可靠性值rel；9.步骤3，源节点累加可靠性值rel，更新路由请求rreq，向邻居节点广播rreq消息，并建立反向路由；10.步骤4，中间节点选择上一跳节点转发的rreq消息中rel值最大的节点作为中继节点，累加rel值，更新rreq并建立反向路由；11.步骤5，中间节点向除上一跳节点以外的邻居节点发送rreq消息；12.步骤6，若该节点不是目的节点或该节点的路由表中不存在到目的节点的路由，则重复执行步骤4‑5；若该节点是目的节点或路由表中存在到目的节点的路由，则产生rrep消息并根据反向路由单播至源节点，此时最优路径已建立。13.进一步的，步骤1中节点的归一化时延nd的计算公式如下：[0014][0015]其中[0016][0017]其中，nx表示节点x的邻居节点，yi表示节点x的邻居节点中的第i个节点，ndx(y)表示节点x与节点y之间的归一化时延，n表示邻居节点的个数，d(x,y)表示节点x和节点y的距离，r表示节点可传输的最大距离；[0018]节点的归一化稳定度ns的计算公式如下：[0019][0020]其中，v(x)表示节点x的速度，vmin表示所有节点速度的最小值，vmax表示所有节点速度的最大值；[0021]节点的归一化剩余能量值nre的计算公式如下：[0022][0023]其中[0024]ex＝e0‑vx*tꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(5)[0025]其中ex表示节点x的剩余能量，emin表示所有节点中剩余能量的最小值，emax表示所有节点中剩余能量的最大值，e0表示节点x的初始能量，vx表示节点x的能量消耗速率。[0026]进一步的，步骤2中根据节点的归一化时延nd、归一化稳定度ns及归一化剩余能量值nre，基于模糊逻辑计算节点的可靠性值rel；具体包括如下步骤：[0027]步骤2.1，输入模糊化；[0028]设置“归一化时延”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到隶属度函数分布图；[0029]“归一化稳定度”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到隶属度函数分布图；[0030]“归一化剩余能量值”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，“low”采用梯形隶属度函数，“medium”和“high”采用三角形隶属度函数，得到隶属度函数分布图；[0031]步骤2.2，所述节点rel的语言变量设置为：excellent、good、acceptable、notacceptable、bad、terrible；六个语言变量均采用三角形隶属度函数，得到rel隶属度函数分布图；以“归一化时延”的语言变量、“归一化稳定度”的语言变量、以及“归一化剩余能量值”的语言变量的不同组合为判断条件，分别结合推理公式，以及27个if‑then规则进行模糊逻辑推理得到节点rel的语言变量和隶属度函数值；推理公式如下：[0032]μ＝min{1‑μnd,μns,μnre}ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(6)[0033]其中，μ表示节点rel的语言变量对应的隶属度函数值，μnd表示nd的语言变量对应的隶属度函数值，μns表示ns的语言变量对应的隶属度函数值，μnre表示nre的语言变量对应的隶属度函数值。[0034]步骤2.3，利用重力中心(cog)方法实现解模糊化，得到节点rel的清晰值。计算公式如下：[0035][0036]其中v0表示解模糊化后输出的节点rel清晰值，μv(v)表示rel的隶属度函数，v表示rel隶属度函数分布图的横轴，即rel模糊值。[0037]有益效果：本发明适用于拓扑频繁变化、节点分布不均、实时性要求较高的无线自组织网络，确定最优路径时综合考虑了时延、稳定度和节点剩余能量三方面因素，提升了链路的可靠性，平衡了节点能量消耗，有效延长了路由寿命，提高了网络服务质量。附图说明[0038]图1是本发明路由方法流程图；[0039]图2(a)是nd的隶属度函数分布图；[0040]图2(b)是ns的隶属度函数分布图；[0041]图2(c)是nre的隶属度函数分布图；[0042]图2(d)是rel的隶属度函数分布图；[0043]图3是本发明实施例中路由方法过程示意图。具体实施方式[0044]下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。[0045]一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，包括如下步骤：[0046]如图3所示，节点1为源节点，节点25为目标节点，使用随机数初始化25个节点的位置、速率、消耗速率，定义节点可传输的最大距离r为200米。以下将具体说明一条路径的产生过程。[0047]如图1所示，一种无线自组织网络中基于模糊逻辑的aodv路由方法，具体包括如下步骤：[0048]步骤1，计算无线自组织网络中节点的归一化时延nd(normalizeddelay，nd)、归一化稳定度ns(normalizedstability，ns)及归一化剩余能量值nre(normalizedremainingenergy，nre)：[0049]节点x归一化时延nd(x)计算公式如下：[0050][0051]其中[0052][0053]其中nx表示节点x的邻居节点，yi表示节点x的邻居节点中的第i个节点，ndx(y)表示节点x与节点y之间的归一化时延，n表示邻居节点的个数，d(x,y)表示节点x和节点y的距离，r表示节点可传输的最大距离。两个节点的距离越小，则该链路上的延迟越小。节点x的归一化时延nd表示为与邻居节点的平均链路时延。[0054]节点x归一化稳定度ns计算公式如下：[0055][0056]其中v(x)表示节点x的速度，vmin表示所有节点速度的最小值，vmax表示所有节点速度的最大值；[0057]节点x归一化剩余能量值nre计算公式如下：[0058][0059]其中[0060]ex＝e0‑vx*tꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(5)[0061]其中ex表示节点x的剩余能量，emin表示所有节点中剩余能量的最小值，emax表示所有节点中剩余能量的最大值，e0表示节点x的初始能量，vx表示节点x的能量消耗速率。[0062]步骤2，基于模糊逻辑计算节点的可靠性值rel；[0063]模糊逻辑计算过程包括输入模糊化、模糊逻辑推理和解模糊化。在输入模糊化过程中：[0064]步骤2.1，输入模糊化；[0065]设置“归一化时延”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到nd的隶属度函数分布图，如图2(a)所示，若输入nd为0.4，则各语言变量对应的隶属度函数值为{low：0.2,medium：0.8,high：0}；[0066]“归一化稳定度”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，均采用三角形隶属度函数，得到ns的隶属度函数分布图，如图2(b)所示，若输入ns为0.7，则各语言变量对应的隶属度函数值为{low：0,medium：0.6,high：0.4}；[0067]“归一化剩余能量值”的语言变量为“low”、“medium”、“high”，“low”采用梯形隶属度函数，“medium”和“high”采用三角形隶属度函数，得到nre的隶属度函数分布图，如图2(c)所示，若输入nre为0.7，则各语言变量对应的隶属度函数值为{low：0,medium：0.33,high：0.5}；[0068]步骤2.2，模糊逻辑推理；[0069]所述节点rel的语言变量设置为：excellent、good、acceptable、notacceptable、bad、terrible。六个语言变量均采用三角形隶属度函数，得到rel隶属度函数分布图，如图2(d)所示。[0070]以“归一化时延”的语言变量、“归一化稳定度”的语言变量、以及“归一化剩余能量值”的语言变量的不同组合为判断条件，分别结合推理公式，以及27个if‑then规则进行模糊逻辑推理得到节点rel的隶属度函数值及语言变量；推理公式如下：[0071]μ＝min{1‑μnd,μns,μnre}ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(6)[0072]其中，μ表示节点rel的语言变量对应的隶属度函数值，μnd表示nd的语言变量对应的隶属度函数值，μns表示ns的语言变量对应的隶属度函数值，μnre表示nre的语言变量对应的隶属度函数值。[0073]所述27个if‑then规则如表1所示，例如，规则1中，若nd中low的隶属度函数值为0.2，ns中high的隶属度函数值为0.4，nre中high的隶属度函数值为0.5，则rel对应语言变量为excellent，对应隶属度函数值为0.4。27个if‑then规则输出的rel语言变量及其隶属度函数值对应于rel隶属度函数分布图中的一个子域，该子域为隶属度函数值为0.4时excellent曲线与横轴所围成的封闭图形；同理，可得出27个规则对应的rel语言变量、隶属度函数值以及对应的子域。对所有子域取并，得到总域。[0074]表127个if‑then规则表[0075][0076][0077]步骤2.3，解模糊化[0078]利用重力中心(cog)方法实现解模糊化，得到节点rel的清晰值，即求总域的质心。计算公式如下：[0079][0080]其中v0表示解模糊化后输出的节点rel清晰值，μv(v)表示rel的隶属度函数，v表示rel隶属度函数分布图的横轴，即rel模糊值。[0081]步骤3，源节点累加可靠性值rel，更新路由请求rreq(routerequest，rreq)，向邻居节点广播rreq消息，并建立反向路由：累加源节点1对应的rel值，更新rreq，随后源节点1向节点3、节点4和节点2广播rreq消息，同时将源节点1设置为反向路由路径的目的节点；[0082]步骤4，中间节点选择上一跳节点转发的rreq消息中rel值最大的节点作为中继节点，累加rel值，更新rreq并建立反向路由：例如此时到达中间节点6，在规定时间内节点6接收到来自节点3、4的rreq消息，由于节点4的rel值较大，节点6选择节点4作为中继节点，将接收到的rreq中的rel值与节点6自身的rel值相加，更新rreq，并向节点4建立反向路由；[0083]步骤5，中间节点向除上一跳节点以外的邻居节点发送rreq消息：例如，节点6向节点7、12、13、11发送rreq消息；[0084]步骤6，若该节点不是目的节点或该节点的路由表中不存在到目的节点的路由，则重复执行步骤4‑5；若该节点是目的节点或路由表中存在到目的节点的路由，则产生路由响应rrep消息并根据反向路由单播至源节点：当达到目的节点25时，节点25沿25→19→13→6→4→1路径发送rrep消息，此时最优路径已建立：1→4→6→13→19→25。当前第1页12当前第1页12
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