一种基于生物启发的自适应wsn路由算法
【专利摘要】本发明公开了一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，属于无线传感网络【技术领域】。该方法针对现有GPSR路由算法依赖的贪婪策略容易造成局部优化和路由空洞问题，提出了一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，分两个基本步骤：1）在Sink节点所在象限泛洪式发送数据以寻找骨干网；2）利用找到的骨干网发送数据。骨干网的构建过程仿照多头绒泡菌觅食路径的形成策略，即借助于地理位置信息、赋予路径权值来构建路由主干网。节点发送数据过程中，无关节点进入休眠状态，并且要求其所有邻居节点的能量差值不大于Threshold，实现了能耗均衡，进而增强了网络系统健壮性。数据发送完成后保留该骨干网路径信息，当下一次该节点发送数据时，可以续用此骨干网，省去了再次寻路径的时间，提高了数据传输效率，减少了能量消耗。
【专利说明】一种基于生物启发的自适应WSN路由算法
【技术领域】
[0001]本发明属于无线传感网络【技术领域】，涉及一种基于生物启发的自适应WSN路由算法。
【背景技术】
[0002]WSN是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。由于传输信息所耗能量与距离呈指数相关，并且随着通信距离增加，网络信息量也大幅度增加，能量消耗急剧增大。因此，为减少节点能量消耗必须减小有效传输半径。半径减小后降低了节点覆盖面积，为了实现WSN大范围覆盖，必须使用多跳中继的方法来传输数据，这就需要相应的路由协议。路由技术便成了 WSN的核心技术之一。而先进的路由技术又离不开高效的路由算法的支撑，因此研究人员对路由算法进行了深入的研究。近年来涌现大量的路由算法，GPSR路由算法便是其中之一。GPSR路由算法是一种直接使用地理位置信息建立路由路径的方法，它采用了贪婪策略来建立路由，但其易陷入局部优化问题。即使其改进版本补充采用了边界转发策略，仍然无法解决通信资源利用不均衡，节点易失效的问题，这严重破坏了整个WSN的连通性，降低了该算法的健壮性，常常导致整个WSN无法高效持久的运行。因此要综合考虑这些问题，其实质也是一个多目标组合优化问题。自然科学的研究进展有望提供可行的解决方案。科学研究发现，利用生物体进化所体现出的智能特性是解决此多目标组合优化问题的有效途径。
[0003]多头绒泡菌是一种凝胶性真菌，它能通过细胞膜伸出“触角”去探知食物源并最终获取食物，最后能形成粗细明显的觅食路径网络。开始时，将菌落接种在琼脂培养基上，并在菌落周围放置食物源，在流体静压力作用下，菌落细胞质流动，并朝各个方向伸出“触角”去搜寻食物源，当找到食物源后，这些“触角”便在菌落和食物源之间形成觅食路径，通过该路径运送食物。而研究发现，食物在细胞质中的浓度又对觅食路径管壁厚度形成正反馈，即食物浓度大管道壁会越来越厚，进而管道会越来越粗，从而保存下来，而浓度小的管道越来越细，最终趋向于消亡。不仅如此，当细菌和食物源之间有多条觅食路径时，在食物源所在地和细菌所在地的细胞质食物浓度差作用下，对于觅食路径管道短的，流量较大，路径易保存，而觅食路径管道长的，流量小，路径也会趋于消亡。因此，总结起来就是觅食路径的形成与食物浓度和觅食路径管道长度有关，浓度为正反馈，长度为负反馈。
Dij (P1- Pj )
[0004]Qy =...一
LiJ
[0005]其中Pi和Pj表示压强，Lij表示细菌和食物源或者食物源之间的长度，Dij表示导通率，Qij表示细胞质流量。总体来看，其本质是在细胞质流量，路径长度因素影响下构建一个具有传输路径较短、传输效率高、稳健性强的最优觅食路径网络，也是一个多目标组合优化问题。
[0006]近年来研究人员利用其特性做的比较经典的实验有“走迷宫”实验和“东京地铁网”模拟实验。在“走迷宫”试验中，研究人员发现多绒泡菌总是能够找到一条通往位于迷宫出口处的食物源的最短路径；在“东京地铁网”模拟实验中，研究人员用一块琼脂仿制了形如东京地区的地图，并将食物源安置在该地图上的一些主要城市位置处，在该图的东京地理位置处接种多绒泡菌菌种，经过一段时间的培养后发现，它们能在获取食物过程中形成一个觅食路径网络，该觅食网络与东京地铁网具有极高的相似度。研究人员通过分析计算，得出其健壮性，传输能力，传输效率都趋于最优化。因此，GPSR路由算法所面临的局部优化、路由空洞和通信资源利用不均衡等问题就可以仿照多头绒泡菌构建觅食路径的方式来解决。
【发明内容】
[0007]有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，该路由算法较之GPSR路由算法进行了改进，本算法健壮性更强，传输效率更高，相同时间传输数据量更大，没有局部优化出现，而且只要Source节点传输过数据到达Sink节点，则从该Source节点到该Sink节点的路径骨干网记忆在Source节点中，再次发送数据时，不需要重复寻找路径的过程，便可以获取从该Source节点到该Sink节点骨干网，从而高效的传输数据。
[0008]为达到上述目的，本发明提供如下技术方案:
[0009]一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，其特征在于:包括以下步骤:
[0010]S1:若Sink节点为初始Source节点，则初始Source直接将数据转发到Sink节占.[0011]S2:反之，若Sink节点不为初始Source节点的邻居节点，贝U沿着从初始Source节点到Sink节点的骨干网转发数据。
[0012]进一步，所述S2中沿着从初始Source节点到Sink节点的骨干网转发数据，其中骨干网的获取方式包括以下两种:S21:查询初始Source节点是否记录有从Source节点到Sink节点的骨干网信息，如果有该记录信息则续用此骨干网转发数据；S22:如果没有该记录信息时则需要先建立以初始Source节点为相对坐标原点的笛卡尔坐标系，然后在Sink节点所在的Sinkend象限构建骨干网，再利用该构建的骨干网转发数据。
[0013]进一步，所述骨干网按以下方法构建:S22_11:初始Source节点转发第一份数据时，先判断Sink节点所在的象限，记为Sinkend象限，不在Sinkend象限内的所有节点进入休眠状态，经过周期T之后重新启动；然后再在Sinkend象限查找其邻居节点，并向所有查询到的节点转发数据；如果未查询到任何节点信息，则表明在Source通信范围内，在Sinkend象限中没有Source节点的邻居节点，这时初始Source节点向其所有邻居节点发送重新启动指令，然后采用边界转发策略，找到下一跳节点，下一跳成为初始Source节点，再按照本算法发送数据；S22-12:当选节点接收数据，并且只接收第一个转发到该节点的数据，然后将该数据所经过的路径信息记录在数据中，再转发给下一节点；对于后续数据按此规则循环转发；S22-13:对于到达Sink节点的数据，如果是Sum个待转发的数据中的第一个，则Sink节点接收前Betterlink个数据，并保存数据中的Betterlink条路径信息，然后各路径以一跳为单位赋予权值1，对于有交叉的路径，每重复一次，该跳路径权值加1 ;反之,则Sink节点在接收前Betterlink个数据后，需将这前Betterlink个数据各自经过的路径信息与保存于Sink中原有路路径信息比较；如果有不同于原路径的新的路径信息，则将本次新获取的不同于原路径信息新的路径信息保存到Sink节点，同时对于相同的路径，原有路径相应的各跳路径权值加1，对于不同的路径，其各跳路径权值赋值为1，其交叉部分各跳路径重复一次，权值加1，并累计增加；如果这这前Betterlink个数据各自经过的路径信息与保存于Sink中原有路路径信息相同，则说明骨干网已经形成，剩余数据将沿骨干网转发。
[0014]进一步，所述Sinkend象限以外的节点以周期T进入休眠，周期T的计算方法为:该节点与当前转发数据节点的邻居节点中能量最大节点差值为EDMax，发送一次数据所需最大能量为EMax，发送一次数据所需最长时间为TMax，则T= (EDMax/EMax) *TMax。
[0015]进一步，所述利用骨干网转发数据的方法如下:S22_21:骨干网形成以后，除骨干网以外的所有节点进入休眠，直到接收到重新启动指令；S22-22:当前转发数据的节点先查询其骨干网中所有的邻居节点的能值EN，如果能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差小于阈值Threshold,则选择路径权值最大的路径转发数据；如果能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差不小于Threshold，则选择能值最大的节点作为下一跳节点；所述阈值Threshold含义为传感器节点维持正常工作的最低能量值；S22_23:如果当前转发数据的节点在某一时刻查询不到邻居节点的能值信息，表明骨干网已经失效；这时我们先将数据转发到当前转发数据的节点保存，并且当前转发数据的节点泛洪发送激活指令，激活Sinkend象限内的所有节点，然后按照本算法构建从当前转发数据的节点到Sink节点的骨干网，再将数据转发到Sink节点。
[0016]本发明的有益效果在于:本发明所述路由算法健壮性更强，传输效率更高，相同时间传输数据量更大，没有局部优化出现，而且只要Source节点传输过数据到达Sink节点，则从该Source节点到该Sink节点的路径骨干网记忆在Source节点中，再次发送数据时，不需要重复寻找路径的过程，便可以获取从该Source节点到该Sink节点骨干网，从而高效的传输数据。
【专利附图】
【附图说明】
[0017]为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明:
[0018]图1为本路由算法流程图；
[0019]图2为实施例2程序流程图；
[0020]图3为初始Source节点发送数据时的第一跳的两种情况；
[0021]图4为两种骨干网拓扑图。
【具体实施方式】
[0022]下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
[0023]实施例1:
[0024]实施例1从整体上说明本算法的过程(如图1)，具体如下:
[0025]101:判断Sink节点位置,如果Sink节点为初始Source邻居节点，则直接将数据转发给Sink节点；[0026]102:Source节点中是否保存从Source节点到Sink节点的骨干网路径信息，如果有就按此骨干网转发数据，并且转发过程中要综合考虑节点剩余能量和路径权值；反之如果Source节点没有存储此骨干网信息，则需先构建骨干网，然后按骨干网转发数据，同时综合考虑节点剩余能量和路径权值；
[0027]103:以Source节点为相对坐标原点建立笛卡尔坐标系，判断Sink节点所在象限，记为Sinkend象限,再令其余象限内节点进入休眠状态，然后Source节点向该象限内所有邻居节点发送数据。如果该象限内不存在Source的邻居节点，则激活Source所有邻居节点，采用边界转发策略确定下一跳。并将待转发数据转发到该当选节点，该节点成为初始Source节点，此种情况等价于从该当选节点转发数据到Sink节点。再以该当选节点为Source节点利用本算法转发数据；
[0028]104:发送数据过程中，如果数据发送到某个节点，该节点记录有从该节点到Sink节点的骨干网，则从该节点到Sink节点的数据发送可直接续用此骨干网，直到数据转发到Sink节点，并记录数据转发路径；
[0029]105:节点接收数据，记录路径信息，接收数据后的节点成为当前转发数据的节点，并向邻居节点转发数据，直到数据到达Sink节点，记录路径信息；
[0030]106:Sink节点接收数据，并分析路径信息，直到骨干网形成，剩余数据只需通过骨干网转发。
[0031]实施例2:
[0032]本发明阐述了一种基于生物启发的自适应无线传感器网络(WSN)路由算法，包括以下步骤:
[0033]S1:若Sink节点为初始Source节点，则初始Source直接将数据转发到Sink节占.[0034]S2:反之，若Sink节点不为初始Source节点的邻居节点，贝U沿着从初始Source节点到Sink节点的骨干网转发数据；
[0035]进一步，所述从初始Source节点到Sink节点的骨干网转发数据，该骨干网的获取过程是:
[0036]S21:初始Source节点判断其当前内存中是否记录有从Source节点到Sink节点的骨干网信息，如果有该记录信息则续用此骨干网转发数据；
[0037]S22:如果没有该记录信息时则需要先建立以初始Source节点为相对坐标原点的笛卡尔坐标系，然后在Sink节点所在的Sinkend象限构建骨干网，再利用该构建的骨干网转发数据；
[0038]进一步，所述构建从初始Source节点到Sink节点的骨干网是按以下方法实现的:
[0039]S22-11:初始Source节点转发第一份数据时,先判断Sink节点所在的象限，记为Sinkend象限,不在Sinkend象限内的所有节点进入休眠状态,经过周期T之后重新启动。然后再在Sinkend象限查找其邻居节点，并向所有查询到的节点转发数据；如果未查询到任何节点信息，则表明在Source通信范围内，在Sinkend象限中没有Source节点的邻居节点，这时初始Source节点向其所有邻居节点发送重新启动指令，然后采用边界转发策略，找到下一跳节点，下一跳成为初始Source节点，再按照本算法发送数据。[0040]S22-12:当选节点接收数据，并且只接收第一个转发到该节点的数据，然后将该数据所经过的路径信息记录在数据中，再转发给下一节点。对于后续数据按此规则循环转发；
[0041]S22-13:对于到达Sink节点的数据，如果是Sum个待转发的数据中的第一个，则Sink节点接收前Betterlink个数据，并保存数据中的Betterlink条路径信息，然后各路径以一跳为单位赋予权值1，对于有交叉的路径，每重复一次，该跳路径权值加1 ;反之，则Sink节点在接收前Betterlink个数据后，需将这前Betterlink个数据各自经过的路径信息与保存于Sink中原有路路径信息比较。如果有不同于原路径的新的路径信息，则将本次新获取的不同于原路径信息新的路径信息保存到Sink节点，同时对于相同的路径，原有路径相应的各跳路径权值加1，对于不同的路径，其各跳路径权值赋值为1，其交叉部分各跳路径重复一次，权值加1，并累计增加；如果这前Betterlink个数据各自经过的路径信息与保存于Sink中原有路径信息相同，则说明骨干网已经形成，剩余数据将沿骨干网转发；
[0042]进一步，所述的休眠后的节点经过周期T后重新启动，其中周期T的计算方式为:
[0043]S22-111:其特征在于周期T确定方法为:该节点与当前转发数据的邻居节点中能量最大节点差值为EDMax，发送一次数据所需最大能量为EMax，发送一次数据所需最长时间为 TMax。则 T= (EDMax/EMax)*TMax ；
[0044]进一步，所述利用初始节点中记录或者新构建的骨干网转发数据，实现此数据转发过程的步骤是:
[0045]S22-21:骨干网形成以后，除骨干网以外的所有节点进入休眠，直到接收到重新启动指令；
[0046]S22-22:当前转发数据的节点先查询其骨干网中所有的邻居节点的能值EN，如果能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差小于阈值Thresho 1 d,则选择路径权值最大的路径转发数据；如果能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差不小于Threshold，则选择能值最大的节点作为下一跳节点；
[0047]S22-23:如果当前转发数据的节点在某一时刻查询不到邻居节点的能值信息，表明骨干网已经失效。这时我们先将数据转发到当前转发数据的节点保存，并且当前转发数据的节点泛洪发送激活指令，激活Sinkend象限内的所有节点，然后按照本算法构建从当前转发数据的节点到Sink节点的骨干网，再将数据转发到Sink节点；
[0048]进一步，所述和能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差相比较的阈值Threshold 含义为:
[0049]S22-221:传感器节点维持正常工作的最低能量值。
[0050]结合上述过程，画出了本实施例的一个可能的流程图，如图2，具体释义如下:
[0051]步骤201:算法开始运行；
[0052]步骤202:初始Source节点统计本次需要发送的数据包总数Sum ；
[0053]步骤203:判断当前转发数据的节点是否为初始Source节点；
[0054]步骤204:承接步骤203满足当前转发数据的节点为初始Source节点，又满足步骤204中Sink节点位于初始Source节点邻居节点，则进入步骤226，直接将所有的数据逐份转发给Sink节点；
[0055]步骤205:承接步骤203、204表示Sink节点不存在于Source节点的邻居节点，进而需进入步骤205，判断Source中是否保存有骨干网信息；
[0056]步骤206:本步骤判断当前循环是否需要建立笛卡尔坐标系，而只有Source节点在转发的第一个数据第一跳时才需要建立坐标系。当前节点承接步骤203时满足当前转发数据的节点不为初始Source节点，进而进入步骤211 ;而承接步骤203、204、205时满足当前转发数据的节点为初始Source节点，Sink节点不在Source节点的邻居节点，并且Source节点中无从Source节点到Sink节点的骨干网路径信息,进入步骤207 ；
[0057]步骤207:根据步骤206所述，步骤207需要建立以Source节点为相对坐标原点的笛卡尔坐标系，各节点通过GPS获取各自地理位置信息，确定Sink节点所在的象限，记为Sinkend象限，其余象限节点以周期T进入休眠状态；
[0058]步骤208:根据步骤207，步骤208需要判断Sinkend象限内是否有Source的邻居节点。
[0059]步骤209:根据步骤208，满足Sinkend象限内有Source节点的邻居节点时(如图3-a)，进入步骤209 ；
[0060]步骤210:根据步骤208，满足Sinkend象限内没有Source节点的邻居节点时(如图3-b)，进入步骤210 ；
[0061]步骤211:根据步骤206，当前节点承接步骤203时满足当前转发数据的节点不为初始Source节点，进而进入步骤211，即骨干网构建过程中，节点转发数据时，需要向每一个尚未接收过数据的邻居节点转发数据。
[0062]步骤212:步骤212表明节点接收数据的特点，节点接收并且只接收第一个到达本节点的数据，然后记录其经过的路径，保存在转发的数据包中；
[0063]步骤213:承接步骤212，当前节点接收数据后，需要查询其是否保留了从当前节点到Sink节点的骨干网路径信息，如果存在此信息，则进入步骤214，反之则进入步骤203，并循环上述步骤；
[0064]步骤214:本步骤以后为骨干网形成以后的数据转发过程。步骤214判断所有待接收数据的邻居节点的能值是否均衡。当前节点查询其所有邻居节点的能值信息，当满足其邻居节点中能值最大的节点的能值于能值最小的节点的能值之差小于Threshold时，进入步骤216，反之则进入步骤215 ；
[0065]步骤215:承接步骤214，选择能值最大的节点作为下一跳；
[0066]步骤216:承接步骤214，选择通往下一节点的路径权值最大的节点作为下一跳；
[0067]步骤217:步骤217需判断步骤215或者步骤216转发数据的下一跳是否为Sink节点。如果满足步骤215或者步骤216转发数据的下一跳为Sink节点，则进入步骤218，否则进入步骤219 ；
[0068]步骤218:承接步骤217，判断当前转发的数据是否为利用骨干网转发的，如果满足当前转发的数据为利用骨干网转发的，则进入步骤221，否则进入步骤220 ；
[0069]步骤219:承接步骤217，当选节点接收数据，并记录其所经过的路径信息于当前转发的数据包中，再进入步骤214 ；
[0070]步骤220:Sink节点只接收最先到达的数据，并保存前Betterlink个到达Sink节点的数据的路径信息于Sink节点中，进入步骤222 ；
[0071]步骤221 =Sink节点接收数据，Sum—，进入步骤225，判断Sum份数据是否发送完；[0072]步骤222:判断步骤219保存于Sink节点中的新路径信是否使得原Betterlink条最优路径信息有所更新，如果有新更新，则进入步骤223，反之则进入步骤224 ；
[0073]步骤223:承接步骤222，Sum—，表示又一份数据成功发送到Sink节点，然后进入下一份数据的转发，进入步骤203 ；
[0074]步骤224:承接步骤222，此时骨干网形成(两种可能的骨干网路径如图4)，即为Betterlink条最优路径构成，剩余数据沿此骨干网转发，骨干网以外的节点进入休眠状态，Sum-，进入下一个数据的转发，进入步骤203 ；
[0075]步骤226:承接步骤204，直接将全部数据转发到Sink节点，然后结束。
[0076]最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
【权利要求】
1.一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，其特征在于:包括以下步骤:51:若Sink节点为初始Source节点，则初始Source直接将数据转发到Sink节点；52:反之，若Sink节点不为初始Source节点的邻居节点，则沿着从初始Source节点到Sink节点的骨干网转发数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，其特征在于:所述S2中沿着从初始Source节点到Sink节点的骨干网转发数据，其中骨干网的获取方式包括以下两种:521:查询初始Source节点是否记录有从Source节点到Sink节点的骨干网信息,如果有该记录信息则续用此骨干网转发数据；522:如果没有该记录信息时则需要先建立以初始Source节点为相对坐标原点的笛卡尔坐标系，然后在Sink节点所在的Sinkend象限构建骨干网，再利用该构建的骨干网转发数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，其特征在于:所述骨干网按以下方法构建:S22-11:初始Source节点转发第一份数据时，先判断Sink节点所在的象限，记为Sinkend象限,不在Sinkend象限内的所有节点进入休眠状态,经过周期T之后重新启动；然后再在Sinkend象限查找其邻居节点，并向所有查询到的节点转发数据；如果未查询到任何节点信息，则表明在Source通信范围内，在Sinkend象限中没有Source节点的邻居节点，这时初始Source节点向其所有邻居节点发送重新启动指令，然后采用边界转发策略，找到下一跳节点，下一跳成为 初始Source节点，再按照本算法发送数据；S22-12:当选节点接收数据，并且只接收第一个转发到该节点的数据，然后将该数据所经过的路径信息记录在数据中，再转发给下一节点；对于后续数据按此规则循环转发；S22-13:对于到达Sink节点的数据，如果是Sum个待转发的数据中的第一个，则Sink节点接收前Better 1 ink个数据，并保存数据中的Better 1 ink条路径信息,然后各路径以一跳为单位赋予权值1，对于有交叉的路径，每重复一次，该跳路径权值加1 ;反之，则Sink节点在接收前Betterlink个数据后，需将这前Betterlink个数据各自经过的路径信息与保存于Sink中原有路路径信息比较；如果有不同于原路径的新的路径信息，则将本次新获取的不同于原路径信息新的路径信息保存到Sink节点，同时对于相同的路径，原有路径相应的各跳路径权值加1，对于不同的路径，其各跳路径权值赋值为1，其交叉部分各跳路径重复一次，权值加1，并累计增加；如果这这前Betterlink个数据各自经过的路径信息与保存于Sink中原有路路径信息相同，则说明骨干网已经形成，剩余数据将沿骨干网转发。
4.根据权利要求3所述的一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，其特征在于:所述Sinkend象限以外的节点以周期T进入休眠，周期T的计算方法为:该节点与当前转发数据节点的邻居节点中能量最大节点差值为EDMax，发送一次数据所需最大能量为EMax，发送一次数据所需最长时间为TMax，则T=(EDMax/EMax)*TMax。
5.根据权利要求4所述的一种基于生物启发的自适应WSN路由算法，其特征在于:所述利用骨干网转发数据的方法如下:S22-21:骨干网形成以后，除骨干网以外的所有节点进入休眠，直到接收到重新启动指令；S22-22:当前转发数据的节点先查询其骨干网中所有的邻居节点的能值EN，如果能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差小于阈值Thresho 1 d，则选择路径权值最大的路径转发数据；如果能值最大的节点与能值最小的节点的能值之差不小于Threshold,则选择能值最大的节点作为下一跳节点；所述阈值Threshold含义为传感器节点维持正常工作的最低能量值；S22-23:如果当前转发数据的节点在某一时刻查询不到邻居节点的能值信息，表明骨干网已经失效；这时我们先将数据转发到当前转发数据的节点保存，并且当前转发数据的节点泛洪发送激活指令，激活Sinkend象限内的所有节点，然后按照本算法构建从当前转发数据的节点到Sink节点的骨干网`，再将数据转发到Sink节点。
【文档编号】H04W84/18GK103686919SQ201410008371
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2014年1月8日 优先权日:2014年1月8日
【发明者】屈洪春, 王文铜, 王平, 唐晓铭, 蹇霜 申请人:重庆邮电大学