[发明专利]一种环境感知网络优化方法和系统

权利要求书

1.一种环境感知网络优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取正样本集步骤：对环境感知网络中各节点中各传感器类别进行数据采集，得到各节点中各传感器类别在各采集时刻的数据，对各采集时刻的数据计算得到各采集时刻的基准值，所有采集时刻的基准值构成一组基准序列，作为正样本集；

(2)节点优化步骤：计算各节点的节点贡献度，节点贡献度大于等于节点贡献度阈值的节点保留，反之则舍弃所述节点，依次将所有节点的节点贡献度和节点贡献度阈值进行比较，得到优化后的节点；

(3)传感器类别优化步骤：计算优化后的节点中各传感器类别的平均权重，各节点中传感器类别的平均权重大于等于传感器权重阈值的传感器类别保留，反之则舍弃，依次将各节点中的传感器类别的平均权重和传感器阈进行比较，得到各节点中优化后的传感器类别；

(4)拟合相似度判定步骤：根据优化后的节点和各节点中传感器类别，对各采集时刻的数据进行筛选，得到各采集时刻的表征向量，所有采集时刻的表征向量构成一组优化效果验证序列，计算其和所述正样本集中基准序列的拟合相似度，将拟合相似度和相似度阈值进行比较，拟合相似度大于等于相似度阈值则表明节点和传感器类别优化效果达到了预期。

2.如权利要求1所述的环境感知网络优化方法，其特征在于，所述拟合相似度判定步骤之后，还包括结果优化迭代步骤：

如果拟合相似度小于相似度阈值，对节点贡献度阈值、传感器类别数量和传感器权重阈值进行调整，返回到步骤(1)，重复执行步骤(1)到步骤(4)，直到拟合相似度满足相似度阈值为止。

3.如权利要求1或2所述的环境感知网络优化方法，其特征在于，所述获取正样本集获取步骤，包括如下子步骤：

(1.1)计算节点数量子步骤：将待优化环境感知网络的长和宽分别除以各传感器类别中有效覆盖半径最小值的两倍，将得到的数值分别向上取整后相乘得到环境感知网络需要布置的节点数量；

(1.2)获取正样本集子步骤：各节点中均布置相同数量的传感器类别，对各节点中各传感器类别在各采集时刻进行数据采集，得到各采集时刻的数据，对各采集时刻的数据计算得到各采集时刻的一个基准值，所有采集时刻的基准值构成一组基准序列，作为正样本集。

4.如权利要求1或2所述的环境感知网络优化方法，其特征在于，所述节点优化步骤，包括如下子步骤：

(2.1)计算节点一阶邻居的边权重子步骤：对任一采集时刻的数据使用多头注意力机制计算各节点在所述任一采集时刻的各一阶邻居的注意力系数，再将其归一化处理得到各节点在所述任一时刻的各一阶邻居的边权重；

(2.2)计算节点贡献度子步骤：对各节点在所述任一时刻的所有一阶邻居的边权重加权后取平均值，得到各节点在所述任一时刻的节点权重，对各节点在所有时刻的节点权重求和后取平均值，得到各节点的节点贡献度；

(2.3)节点数量优化子步骤：将各节点的节点贡献度与节点贡献度阈值进行比较，节点贡献度大于等于节点贡献度阈值的节点保留，反之丢弃，得到优化后的节点。

5.如权利要求1或2所述的环境感知网络优化方法，其特征在于，所述传感器类别优化步骤，包括如下子步骤：

(3.1)构建胶囊网络子步骤：将优化后的节点在任一采集时刻各节点中各传感器类别采集的数据内积一个权重矩阵得到全连接层，全连接层包括多组胶囊，每组胶囊代表一种传感器类别在各节点采集数据的集合，每一列胶囊代表一个节点中所有传感器类别采集的数据；

(3.2)计算传感器平均权重子步骤：计算任一采集时刻各节点中各传感器类别在所述各节点的权重，得到任一采集时刻各节点中各传感器类别的有效权重，对各节点中各传感器类别在所有采集时刻上的有效权重计算2范数后取平均值，得到各节点中各传感器类别的平均权重；

(3.3)传感器类别数量优化子步骤：将各节点中各传感器类别的平均权重和传感器权重阈值进行比较，各节点中平均权重大于等于传感器权重阈值的传感器类别保留，反之丢弃，完成优化后的各节点中传感器类别的优化。