一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法

1.本发明涉及物联网和无线通信领域，具体涉及一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法。


背景技术：

2.无线传感器网络(wireless sensor network,wsn)凭借大规模、自组织、拓扑动态性以及异构路由等特点受到广泛关注。低功耗有损网络(low power and lossy networks,lln)是一种特殊的无线传感器网络，应用在不同领域，如医疗保健、军事、工业和智能家居，同时推进这些领域的智能化发展。由于lln网络中大多数设备具有内存和能量受限、链路不可靠以及低数据速率等特性，ietf中的低功耗有损网络路由工作组(routing over lossy and low-power networks,roll)提出了低功耗有损网络路由协议(ipv6 routing protocol for low-power and lossy networks,rpl)来解决此类网络中的路由问题。rpl基于面向目的地的有向无环图(destination oriented directed acyclic graph,dodag)的概念构建网络拓扑，节点生成的所有数据流量被发送到dodag的根节点，最后根节点将聚合的数据流量转发到互联网。
3.rpl路由协议能有效地结合路由度量和目标函数来完成网络拓扑结构的建立。目标函数的作用是规定rpl节点如何选择和优化上行路由,最小化网络中的任何节点到达根节点的路径成本。通过目标函数，节点可以计算出选择某个父节点后自己在网络中的rank值。通过比较选择不同父节点所算出的rank，选出“最好”的一个父节点作为自己的最优父节点，也就是上行路由。目前，标准中制定包含两种典型的目标函数：将传输跳数作为路由度量的of0(objective function zero)以及将期望传输次数作为路由度量的mrhof(minimum rank with hysteresis objective function)。
4.基于rpl路由协议标准化工作的工作组提出的两种可选目标函数仅使用单一的度量指标，没有考虑无线链路的质量、节点的负载情况等其它因素，会导致网络性能的诸多方面不能得到较好地权衡；此外，在多信道的场景下，各个信道的负载情况对网络性能的影响也值得关注；且单个信道上负载过重，可能导致数据传输过程中发生碰撞的概率影响网络性能。


技术实现要素：

5.在低功耗有损网络(low power and lossy networks,lln)中传统的rpl路由协议在建立网络拓扑过程根据特定的目标函数(objective function,of)来建立，传统的rpl路由协议仅使用节点的跳数或者链路质量这种单一路由度量进行网络拓扑的构建，由于lln网络的特性会导致使用传统rpl路由协议构建的网络拓扑结构存在节点负载不均衡，导致部分节点负载过重出现数据传输不可靠的问题，为了解决该问题，本发明提出一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法，具体包括以下步骤：
6.s1、构建网络框架，网络由根节点开始在广播dio控制消息来触发节点开始组网；
7.s2、节点通过解析dio控制消息携带的信息计算复合路由度量，并采用模糊层次分析法确定复合路由度量中各个路由度量的权重系数；
8.s3、以最小化复合路由度量为目标函数，节点通过目标函数从候选父节点选择最优父节点，并向根节点发送dao消息通知入网；
9.s4、根节点接受到dao消息后通过源路由路径向节点发送dao-ack控制消息，同时更新路由表；
10.s5、节点收到dao-ack后完成入网全部流程，将自身信息添加到dio控制消息中并广播给周围邻居节点。
11.进一步的，复合路由度量表示为：
[0012][0013]
其中，metric(i)表示节点i的复合路由度量；θ1(i)为节点i的候选父节点到根节点的跳数，θ2(i)为节点i的期望传输次数，θ3(i)为选择i作为最优父节点的节点数，θ4(i)为节点i所在工作信道中的节点个数；ω1、ω2、ω3、ω4分别为θ1(i)、θ2(i)、θ3(i)、θ4(i)的权重系数，且
[0014]
进一步的，节点i的期望传输次数利用滑动平均算法计算，包括：
[0015]
节点i的期望传输次数利用滑动平均算法计算，包括：
[0016]
new_etx＝(old_etx*etx_alpha packet_etx*(etx_scale-etx_alpha))/etx_scale
[0017]
其中，new_etx为本次通过滑动平均算法计算得到的节点i的期望传输次数；old_etx为上一次通过滑动平均算法计算得到的节点i的期望传输次数；packet_etx为本次传输得到的节点i的期望传输次数，表示为df为前向转发成功率，dr为反向ack确认成功率；etx_scale、etx_alpha为滑动平均算法的滑动系数。
[0018]
进一步的，节点i所在工作信道中的节点个数的获取包括：网络中每个节点会周期性得向周围节点广播dio控制信息，周围节点收到dio消息后会将对应节点的信息添加到其维护的邻居表中，dio消息中包括节点所在信道的消息，节点通过遍历其维护的邻居表获取其所在工作信道中的节点个数。
[0019]
进一步的，采用模糊层次分析法确定复合路由度量中各个路由度量的权重系数包括以下步骤：
[0020]
s21、用户通过设置两个路由度量的相对重要性构建模糊互补的判断矩阵r＝(r
rm
)
n*n
；
[0021]
s22、基于模糊互补的判断矩阵获取模糊一致性矩阵r
′
；
[0022]
s23、对模糊一致性矩阵r
′
进行行和归一化处理，得到所有路由量度的权重向量ω＝[ω
1 ω
2 ω
3 ω4]；
[0023]
其中，r
rm
表示第r个路由度量与第m个路由度量之间模糊关系的相对重要程度；n表示复合路由度量中路由量度的数量。
[0024]
进一步的，第r个路由度量与第m个路由度量之间模糊关系的相对重要程度r
rm
采用0.1-0.9标度法确定，若第r个路由度量与第m个路由度量同等重要，则r
rm
值为0.5；若第r个
路由度量比第m个路由度量稍微重要，则r
rm
值为0.6；若第r个路由度量比第m个路由度量稍微重要，则r
rm
值为0.6；若第r个路由度量比第m个路由度量重要得多，则r
rm
值为0.8；若第r个路由度量比第m个路由度量极端重要，则r
rm
值为0.9；且r
mr
＝1-r
rm
；确定一个元素与另一个元素的重要性时，本领域技术人员基于具体应用场景进行设置，本发明不对此进行进一步研究。
[0025]
进一步的，模糊一致性矩阵r
′
第r行第m列的元素为η
rm
，表示为：
[0026][0027][0028]
其中，ηr表示模糊互补的判断矩阵r第r行元素之和；n表示复合路由度量中路由量度的数量。
[0029]
进一步的，对模糊一致性矩阵r
′
进行行和归一化处理，得到权重向量包括：
[0030][0031]
其中，ωr表示第r个路由度量值的权重。
[0032]
进一步的，在构建的网络框架中仅包括一个根节点，其他节点随机分布并以根节点为根节点构建网络拓扑；网络中包括根节点在内共有n个节点，所有节点都允许使用多信道进行数据并行传输，节点工作信道依据节点加入网络后的ip地址进行分配。
[0033]
本发明在多信道的lln网络中，考虑每个候选父节点的跳数、期望传输次数、子节点数、所在工作信道的负载情况来构建复合路由度量指标，并提出一种使用复合路由度量作为选路依据的新型目标函数，在多信道的特殊场景下，使用新型目标函数构建网络拓扑，可以有效提高网络性能。
附图说明
[0034]
图1为本发明一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法的网络框架图；
[0035]
图2为本发明一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法的评价层次结构；
[0036]
图3为本发明一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法的路由协议流程图。
具体实施方式
[0037]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038]
本发明提出一种基于模糊层次分析的多信道物联网路由方法，包括以下步骤：
[0039]
s1、构建网络框架，网络由根节点开始在广播dio控制消息来触发节点开始组网；
[0040]
s2、节点通过解析dio控制消息携带的信息计算复合路由度量，并采用模糊层次分析法确定复合路由度量中各个路由度量的权重系数；
[0041]
s3、以最小化复合路由度量为目标函数，节点通过目标函数从候选父节点选择最
优父节点，并向根节点发送dao消息通知入网；
[0042]
s4、根节点接受到dao消息后通过源路由路径向节点发送dao-ack控制消息，同时更新路由表；
[0043]
s5、节点收到dao-ack后完成入网全部流程，将自身信息添加到dio控制消息中并广播给周围邻居节点。
[0044]
图1示出了本发明实施例的网络架构图，本发明以单个rpl实例内的单个dodag为主要研究对象。网络中仅存在一个根节点，其它节点随机分布并以根节点为根节点构建网络拓扑。假设在所研究的网络中包括根节点共有n个节点，i＝1,2,3
…
n。所有节点都允许使用多信道进行数据并行传输，节点工作信道依据节点加入网络后的ip地址进行分配。网络由根节点开始在广播dio控制信息来触发节点开始组网，普通节点接收并解析dio控制消息中携带的信息加入到拓扑中，当节点入网后继续广播dio控制消息。
[0045]
基于图1的网络架构图，本发明设计的主要思想如下：
[0046]
1、网络由根节点开始在广播dio控制信息来触发节点开始组网；
[0047]
2、节点通过解析dio控制消息携带的信息来构建一种复合路由度量,并采用模糊层次分析法来确定复合路由度量中各个路由度量的权重系数；
[0048]
3、设计一种新型目标函数，该函数使用复合路由度量。节点通过新型目标函数从候选父节点中选择最优父节点加入到网络拓扑。
[0049]
在网络构建过程中，传统的目标函数使用单一的路由度量无法选择最优路径。本发明为了有效避免单一路由度量对网络性能所产生的不良影响，将全面考虑候选父节点的节点的跳数、期望传输次数、子节点数量及信道的负载情况，构建一种复合路由度量。
[0050]
跳数是指候选父节点到根节点之间的跳数，可以通过dio控制消息向周围节点通知，根节点跳数为0。如式(1)所示，当节点通过目标函数选择好最优父节点后，该节点的跳数为父节点的跳数加一，并添加到dio控制消息广播给周围节点。节点i的跳数表示为：
[0051]
hc(i)＝hc
p
1(1)
[0052]
hc(i)表示节点i的跳数，hc
p
表示最优父节点的跳数。
[0053]
期望传输次数etx表示节点直接成功传输数据包所需的传输次数，由前向转发成功率df与反向ack确认成功率dr计算得到。计算公式如式(2)：
[0054][0055]
etx值越小，表示链路的传输质量越好。本发明为了避免误差和突发噪声数据对etx的计算产出影响，当数据包传输完成后通过设定滑动的平均系数etx_alpha＝90、etx_scale＝100，利用滑动平均算法计算新的etx值new_etx，获得最真实的etx，如式(3)：
[0056]
new_etx＝(old_etx*etx_alpha packet_etx*(etx_scale-etx_alpha))/etx_scale(3)
[0057]
子节点数是指选择该节点作为最优父节点的节点数，能够反映该节点在网络拓扑中的负载情况。如果子节点个数过多，在上行数据传输过程中会产出网络瓶颈导致网络性能下降。在网络拓扑构建过程中，除叶子节点外其余各节点i分别统计其子节点发回的dao控制信息数量，获取当前网络中处于连接状态的子节点数cnn(i)。
[0058]
信道负载是指节点所在工作信道的负载情况，即在节点传输范围内，与该节点在
同一个工作信道的节点数量。rpl路由协议中，网络中的每个节点会维护一个邻居表，来统计传输范围内的周围节点。网络中每个节点会周期性得向周围节点广播dio控制信息，周围节点收到dio消息后会将对应节点的相关信息添加到邻居表中，其中包括节点所在的工作信道。节点i通过遍历邻居表获取所在工作信道中的节点个数clb(i)。
[0059]
综上所述，本发明在网络拓扑构建和路径选择时考虑了四种路由度量，如式(4)：
[0060][0061]
其中，i(i＝1,2,3
…
n)表示节点索引。
[0062]
在本发明中，上述四种路由度量对父节点的选择都有重要影响，因此本发明提出一种复合路由度量。复合路由度量根据各个路由度量在网络中的重要程度给定权重系数进行组合，如式(5)：
[0063][0064]
其中，ωr表示第r个路由度量的权重系数，且
[0065]
本发明提出的复合路由度量，各个路由度量的权重系数在父节点选择中起重要作用。因此，本发明采用将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法确定权重系数。本实施例中选择最优父节点具体步骤如下：
[0066]
步骤一：构建评价层次结构如图2所示，本发明构建递进层次结构，即以选择最优父节点为目标层、以所有路由量度作为准则层、以所有候选父节点作为方案层，依据准则层的路由度量，从方案层的候选父节点中选择一个最优父节点，在选择最优父节点时，将当前节点的左右邻居节点作为候选父节点，从中选择复合路由度量最小的节点作为最优父节点。
[0067]
步骤二：在计算复合路由量度时，每个路由量度的权重通过模糊算法计算。首先计算路由量度的权重时，两两比较路由度量的相对重要性构建模糊互补的判断矩阵r＝(r
rm
)n×n，如式(6)。其中r
rm
表示第r个路由度量与第m个路由度量之间模糊关系的相对重要程度。本发明的相对重要程度采用表1所示的0.1-0.9标度法。
[0068]
表1 0.1-0.9标度法
[0069][0070][0071]
其中，()n×n表示矩阵r的大小，n为路由度量的种类，本实施例中选择路由度量的种类为4，分别包括跳数、期望传输次数、子节点数以及信道负载，本实施例中将期望传输次数设置为比跳数明显重要，因此r
21
的值为0.7；将子节点数设置为比跳数稍微重要，因此r
31
的值为0.6；将信道负载设置为比跳数极端重要，因此r
41
的值为0.9；将子节点数设置为与期望传输次数一样重要，因此r
32
的值为0.6；将信道负载设置为比期望传输次数重要得多，因此r
42
的值为0.6；将子节点数设置为比信道负载稍微重要，因此r
43
的值为0.6；每个元素与自己相比，是一样重要，其他元素通过r
mr
＝1-r
rm
计算。
[0072]
然后求解模糊一致性矩阵，在此步骤中为了避免矩阵变化中的一致性检验，首先按照式(7)对矩阵r求行和，再利用式(8)作变换得到模糊一致性矩阵r
′
,如式(9)。
[0073][0074][0075][0076]
依据式(10)对模糊一致性矩阵r
′
进行行和归一化处理，从而得到权重向量ω＝[ω1ω2ω3ω4]，如式(11)所示。
[0077][0078]
ω＝[0.206250.243750.250.3](11)
[0079]
将权重系数带入式(5)得到各个节点的复合路由度量。
[0080]
本发明设计一种新型目标函数，该目标函数使用复合路由度量，与传统使用单一
路由度量选择最优路径不同。新型目标函数充分考虑到节点在网络中的跳数、与候选父节点之间的链路质量、候选父节点的负载情况以及信道的负载情况来判断是否选择该节点作为最优父节点，能够有效提高网络性能。新型目标函数如式(12)所示：
[0081]
of
new
＝min(metric(i))
[0082]
＝0.20625hc(i) 0.24375new_ext 0.25cnn(i) 0.3clb(i)(12)
[0083]
图3为本发明基于新型目标函数的rpl路由协议的流程，如图3所示本发明提出的路由协议具体操作步骤如下：
[0084]
步骤一：由根节点开始初始化网络结构，将自身路由度量相关参数添加入dio控制消息并进行广播。
[0085]
步骤二：节点接收候选父节点i的dio控制消息并解析获取节点i的跳数、子节点数、所在工作信道的负载等路由度量，并计算到候选父节点期望传输次数，依据式(5)计算候选父节点i的复合路由度量。需要说明的是，节点可能接受到多个节点发送的dio。
[0086]
步骤三：节点根据式(12)新型目标函数of
new
从候选父节点中选择最优父节点，并向根节点发送dao消息通知入网。
[0087]
步骤四：根节点接受到dao消息后通过源路由路径向节点发送dao-ack控制消息，同时更新路由表。
[0088]
步骤五：节点收到dao-ack后完成入网全部流程，将自身信息添加到dio控制消息中并广播给周围邻居节点。
[0089]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。