[发明专利]一种分布式传感器网络的智能拓扑方法及装置

说明书

本公开提供一种分布式传感器网络的智能拓扑方法及装置，因为分布式传感器网络的缘故，网络拓扑结构不太可能初始即最优化，为解决在运行中优化网络结构，本公开通过分布式传感器网络通过TORA路由协议生成路由链路，通过路由链路建立有向无环图构建，根据有向无环图计算出拓扑图，根据拓扑图重设路由拓扑，在TORA路由协议生成路由链路后，通过算法缩减路由冗余的边界，节省路由开销，延长分布式传感器网络寿命，在运行中优化网络结构，大幅提高传输效率，实现了在大规模的分布式网络中动态的优化路由路径。

技术领域

本公开涉及网络拓扑技术领域，特别涉及一种分布式传感器网络的智能拓扑方法及装置。

背景技术

分布式传感器是以分布式计算机为参考建立的一种多传感器数据处理方式。在分布式传感器网络中，每个传感器都可独立地处理其自身信息，提供大量数据，还能进一步获得目标的分类特征，以及避免电子对抗对单个传感器系统所造成的严重性能下降。在多传感器信息融合系统中，经常采用集中式和分布式两种结构。在集中式数据融合结构中，传感器信息被直接送至数据融合中心进行处理，具有信息损失小的优点，但数据互联复杂、可靠性差、计算和通信资源要求也高。而在分布式融合结构中，每个传感器都可独立地处理其自身信息，之后将各决策结果送至数据融合中心，再进行融合。

分布式传感器网络按结构的不同大致分为三类，第一类是集中式的，单个传器测得的环境状态的一个映射，然后送到中央处理器中进行处理，得到对环境的估计。分层的传感器网络是第二类，第二类与第一类的区别是进行了一定的局域估计，然后送到全局估计器中进行处理。第三类是水平估计结构，所谓水平是强调各估计器之间相互平等的关系，每个节点由传感器、水平估计器及判决决策器组成。这三类相比较，第一类只有一个估计器作为中央处理机用，第二类将中央处理机的功能划分出一部分，与传感器合并构成局域估计，在第三类中就将中央处理机的功能全部划分给局域估计器，并加强它们的联系，从而抛开了中央处理机，成为一种水平估计结构。

分布式传感器网络面临几个问题：首先是网络拓扑结构的有效性和效率，因为分布式传感器网络的缘故，网络拓扑结构不太可能初始即最优化，所以如何在运行中优化网络结构，是一个很大的问题，如果是在一些简单数据传输的场合，这个问题倒不严重，但诸如长期监测等行为，数据的有效采集和传输就是一个不可回避的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本公开提供一种分布式传感器网络的智能拓扑方法及装置，在TORA路由协议生成路由链路后，通过算法缩减路由冗余的边界，节省路由开销，延长分布式传感器网络寿命，在运行中优化网络结构，大幅提高传输效率。

所述一种分布式传感器网络的智能拓扑方法具体包括以下步骤：

步骤1，分布式传感器网络通过TORA路由协议生成路由链路；

步骤2，通过路由链路建立有向无环图构建；

步骤3，根据有向无环图计算出拓扑图；

步骤4，根据拓扑图重设路由拓扑。

进一步地，在步骤1中，所述分布式传感器网络通过TORA路由协议生成路由链路的方法以下子步骤，

步骤1.1，读取设定高度值；

步骤1.2，每一个收到UDP分组的中间节点都需要将本身的高度值与收到UDP分组的节点的高度值进行对比，如果收到UDP分组的节点的高度值大于本身的高度值，则将收到的UDP分组中的高度值更新为节点本身的高度值，然后再向原来给自己发送QRY分组的发送者返回发送修改后的UDP分组，一直循环直到源节点收到了UDP分组为止；

步骤1.3，路由链路的建立过程完成；

所述高度值的获取方法为，如果是由某个中间节点的转发回复，高度值就取这个中间节点本身相对于目标节点高度值。