[发明专利]一种物联网无线通讯架构的管理方法及系统

权利要求书

1.一种物联网无线通讯架构的管理方法，其特征在于，包括：

获取当前网络环境特征和当前节点动态通讯特征；

确定下一时刻节点通讯的功耗状态；

将所述当前网络环境特征、当前节点动态通讯特征以及所述下一时刻节点通讯的功耗状态输入到动态功耗安全模型中得到下一时刻节点通讯行为的预测结果；所述节点通讯行为包括节点激活状态、节点通讯的传输量；所述动态功耗安全模型是由不同时间段的历史网络环境特征和历史节点动态通讯特征训练得到的；对所述历史网络环境特征和所述历史节点动态通讯特征进行预处理，得到处理后的网络环境特征和处理后的动态通讯特征；利用所述处理后的网络环境特征和所述处理后的动态通讯特征进行训练得到动态功耗安全模型；具体包括：将所述处理后的网络环境特征和所述处理后的动态通讯特征输入到栈式自编码神经网络，输出得到当前层的输出量；所述栈式自编码神经网络由多层稀疏自编码器组成；每层包括多个所述稀疏自编码器；将所述当前层的输出量输入到所述栈式自编码神经网络下一层；通过逐层贪婪训练法依次对每层的所述稀疏自编码器进行训练，得到动态功耗安全模型；

基于由历史节点动态通讯特征制定的功耗控制决策库，根据所述下一时刻节点通讯行为的预测结果判定下一时刻节点通讯的功耗等级；

根据所述功耗等级对当前节点通讯的动态功耗进行控制；

确定下一时刻的网络安全等级；

将所述当前网络环境特征、当前节点动态通讯特征以及所述下一时刻的网络安全等级输入到所述动态功耗安全模型中得到安全等级预测结果；

基于由历史节点动态通讯特征制定的安全评估判定库，根据所述安全等级预测结果判定当前通讯过程的安全等级；

根据所述安全等级对所述通讯过程进行侦测。

2.根据权利要求1所述无线通讯架构的管理方法，其特征在于，在所述获取当前网络环境特征和当前节点动态通讯特征之前，还包括：

获取不同时间段的历史网络环境特征和历史节点动态通讯特征；所述网络环境特征包括当前节点周围的节点个数、当前节点周围的节点物理地址、路由器跳数、接入点信号强度和工作频段；所述动态通讯特征包括响应时间、抖动、数据流量、传输速率、传输时延；

对所述历史网络环境特征和所述历史节点动态通讯特征进行预处理，得到处理后的网络环境特征和处理后的动态通讯特征；

利用所述处理后的网络环境特征和所述处理后的动态通讯特征进行训练得到动态功耗安全模型。

3.根据权利要求2所述无线通讯架构的管理方法，其特征在于，所述对所述历史网络环境特征和所述历史节点动态通讯特征进行预处理，得到处理后的网络环境特征和处理后的动态通讯特征，具体包括：

判断所述历史网络环境特征中是否存在错误数据，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述历史网络环境特征中存在错误数据，则对所述错误数据进行清洗消除，得到清洗后的网络环境特征；

将所述清洗后的网络环境特征按照所述历史网络环境特征同样的次序进行规整，得到规整后的网络环境特征；

对所述规整后的网络环境特征进行归一化处理，得到处理后的网络环境特征；

判断所述历史节点动态通讯特征中是否存在错误数据，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示为所述节点动态通讯特征中存在错误数据，则对所述错误数据进行清洗消除，得到清洗后的节点动态通讯特征；

将所述清洗后的节点动态通讯特征按照所述节点动态通讯特征同样的次序进行规整，得到规整后的节点动态通讯特征；

对所述规整后的节点动态通讯特征进行归一化处理，得到处理后的节点动态通讯特征。

4.根据权利要求2所述无线通讯架构的管理方法，其特征在于，所述利用所述处理后的网络环境特征和所述处理后的动态通讯特征进行训练得到动态功耗安全模型，具体包括：

将所述处理后的网络环境特征和所述处理后的动态通讯特征输入到栈式自编码神经网络，输出得到当前层的输出量；所述栈式自编码神经网络由多层稀疏自编码器组成；每层包括多个所述稀疏自编码器；

将所述当前层的输出量输入到所述栈式自编码神经网络下一层；

通过逐层贪婪训练法依次对每层的所述稀疏自编码器进行训练，得到动态功耗安全模型。