[发明专利]基于复杂梯度网络的能效优化传输方法和系统

权利要求书

1.一种基于复杂梯度网络的能效优化传输的方法，其特征在于，所述方法包括：

(A)对底网上的每个节点赋予标量场；

(B)根据对底网上的每个节点赋予的标量场计算当前节点进行信息传输至其各个邻居节点的传输函数值；

(C)根据计算的传输函数值选择出当前节点进行信息传输的最佳下一跳节点，

其中，所述步骤(B)包括：

(B1)根据底网上的每个节点的标量场计算每个节点的点势；

(B2)根据点势计算底网上当前节点与其各个邻居节点之间的势差；

(B3)根据势差计算当前节点进行信息传输至其各个邻居节点的概率；

(B4)根据概率计算当前节点进行信息传输至其各个邻居节点的传输函数值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下面的等式来计算底网上的节点x的点势：

其中，m表示节点x的邻居节点的个数，m≥1，且为正整数，K_j表示节点x的第j个邻居节点的度，β为调节因子。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤(B2)中势差由等式R_y＝E_i-E_y求出，其中，E_i为底网上当前节点i的点势，E_y为当前节点i的邻居节点y的点势，R_y为当前节点i与其邻居节点y的势差。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(B3)中概率为P(i→y)：

其中，n表示当前节点i的邻居节点的个数，n≥1，且为正整数，γ≥0，R_k为当前节点i与其第K个邻居节点的势差，R_y为当前节点i与其邻居节点y的势差，P(i→y)为当前节点i进行信息传输至其邻居节点y的概率。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤(B4)中传输函数值为L(i→y)：

其中，d_iy表示当前节点i到其邻居节点y的空间距离，α为调节因子，L(i→y)表示当前节点i进行信息传输至其邻居节点y的传输函数值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(C)包括：

取传输函数值最大时相对应的邻居节点计算拥塞指数，当拥塞指数小于1时，确定该邻居节点作为当前节点i进行信息传输的最优下一跳节点。

7.一种基于复杂梯度网络的能效优化传输的系统，其特征在于，所述系统包括：

计算模块，用于对底网上的每个节点赋予标量场，并根据对底网上的每个节点赋予的标量场计算当前节点进行信息传输至其各个邻居节点的传输函数值；

优化模块，用于根据计算的传输函数值选择出当前节点进行信息传输的最佳下一跳节点，

其中，所述计算模块包括：

点势求取单元，根据底网上的每个节点的标量场计算每个节点的点势；

势差求取单元，根据点势计算底网上当前节点与其各个邻居节点之间的势差；

概率求取单元，根据势差计算当前节点进行信息传输至其各个邻居节点的概率；

传输函数值求取单元，根据概率计算当前节点进行信息传输至其各个邻居节点的传输函数值。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，点势求取单元通过下面的等式来计算底网上的节点x的点势：

其中，m表示节点x的邻居节点的个数，m≥1，且为正整数，K_j表示节点x的第j个邻居节点的度，β为调节因子。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述势差求取单元通过等式R_y＝E_i-E_y求出势差，其中，E_i为底网上当前节点i的点势，E_y为当前节点i的邻居节点y的点势，R_y为当前节点i与其邻居节点y的势差。