一种基于延迟容忍网络的疫情监控方法及系统与流程

本发明涉及疫情监控技术领域，特别是一种基于延迟容忍网络的疫情监控方法及系统。

背景技术：

由于延迟容忍网络是以数据为核心的网络，在智慧城市中是组网技术与应用系统的关注焦点。并且在基于延迟容忍网络技术为基础的应用系统中，由于移动节点是利用相遇的机会进行数据的转发，因此延迟容忍网络的路由算法很大程度决定了应用系统的性能。而不同的应用系统所聚焦的功能不同，对基于延迟容忍网络技术为基础的应用系统也提出了不同的要求。从前期研究表明，延迟容忍网络的性能很大程度决定了其应用系统的性能表现，因此至今也涌现出了大量的各种类型的路由算法。城市环境中部署以延迟容忍网络为数据传输方案的疫情监控网，是通过由人佩戴省力传感器(体温、血压等)，持续监测和分析人体的生理信号。当异常事件发生的时候，被检测节点通过延迟容忍网络的方式，将事件产生源、时间以及接触目标等系统所需数据传输至数据分析中心。因此该类延迟容忍网络的路由算法对该系统的性能具有重要的影响。在延迟容忍网络的路由算法中，基于洪泛信息交换算法epidemic，由于其简单的路由方式与多副本策略，可以较好的保障一定的系统性能，特别是数据报文的传输延迟。从其算法设计的本质来说，它适合多种的应用环境。概率预测路由算法prophet是一种基于相遇概率的路由算法，其基本思想是节点中保存一份相遇概率表，最近相遇的节点对其相遇概率高，当一对节点相遇的情况下，依据待投递数据包投递目的节点的概率大小以决定数据包是否转发。并且在该算法中，设定了衰老因子，当节点长时间没有相遇的情况下，相遇概率表中的概率预测值会持续的下降。该算法在一些节点相遇具有周期性的场景中，具有较好的性能表现。由于在城市环境中节点移动具有一定周期性，因此该算法也较多的应用到了城市环境中讨论。

伴随中国城市化建设的进程加快，对生态环境的过度开采和破坏，造成sars，禽流感等重大公共卫生突发事件多次发生，自2013年春季爆发h7n9情流感以来，一共经历了五个发病高峰，且最后一波范围更广，散发程度更高。因此如何在人口流动性大，人口密集的城市环境中快速的发现舆情，具有重要意义。随着智能终端的普及，采用多种传感器获取到人的各种生理特征成为了可能。因此，基于延迟容忍网络的疫情监控系统在城市环境中具有重大的发展机遇。由于延迟容忍网络本质上是利用节点移动性导致的相遇机会进行数据的传输，因此在延迟容忍网络中路由算法对系统的性能表现具有举足轻重的作用。目前并没有明确针对城市环境中延迟容忍网络所设计的路由算法，常见未指定场景的典型路由算法主要是epidemic，prophet，simbet等，这些算法也可以直接应用于延迟容忍网络，但是其性能的表现差距较大。由于不同场景中延迟容忍网络中的移动节点的移动方式不同，并且基于延迟容忍网络的系统应用的关注点不同，因此需要根据应用系统的需求特征与所部署的节点移动规律设计相应的路由算法。

现有技术中基于延迟容忍网络构建疫情监控系统中，具有以下不足：

(1)讨论的网络参与节点主要为单一类型节点，如汽车与基础设施，或完全由行人组成，完全由公交组成等。而在实际的城市环境中，可以携带无线通信设备或具有无线通信功能的移动节点是由汽车，行人与公交等多种移动节点组成。不同种类的移动节点移动的特征(速度、兴趣点)等都不同，传统的延迟容忍网络算法虽然可以在类似环境中应用，但是网络的性能不能完全发挥。需要根据网络中节点的类型，在基于分析城市环境中节点的移动特征进行相应的算法设计，以便进一步的提高网络的性能。

(2)延迟容忍网络中采用“存储-携带-转发”的方式进行数据的投递。在现有的延迟容忍网络的投递方案中，为了保障一定的网络性能，路由算法大多采用多副本的方式。但是移动节点的数据包缓冲区大小有限，导致大量无效转发使网络的负载增加导致网络性能的降低。因此在城市环境中延迟容忍路由算法，需要对具有社会属性的节点缓冲区中的转发策略在基于社会环境中节点的相遇规律进行重新设计，以便进一步提高网络性能。

(3)在目前的基于延迟容忍网络的应用系统中，由于应用系统所要达到的目的不同，因此对网络的性能指标需求是不一致的。大部分现有的延迟容忍网络的路由算法，一方面是为了提升网络的投递性能等的普适性算法；另一方面是针对诸如车联网、公交网络等特定应用应用系统的网络，并未为疫情监控系统关注点所设计的路由算法。因此，需要基于传染病在城市中的传播特征、所需系统性能与应用系统的部署条件进行重新设计，以便能使基于延迟容忍网络的应用系统能够实现疫情监控中最好的性能。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：延迟容忍网络路由算法应用于系统后性能较差的问题，提供了一种基于延迟容忍网络的疫情监控方法及系统。

本发明采用的技术方案如下：一种基于延迟容忍网络的疫情监控方法，包括以下过程：

步骤s1：在被监控节点持续采集并周期性的生成数据包；

步骤s2：采用被监控节点和车辆节点为监控系统的移动节点，基于历史相遇概率统计方法设计路由算法，移动节点通过路由算法进行数据交换并携带获取到的数据；

步骤s3：移动节点利用与数据接入点的相遇机会，将携带数据投递到无线接入点；

步骤s4：无线接入点将接受的数据传输至数据分析中心进行监测区域的异常分析。

进一步的，所述步骤s1中，所述数据包包括：设备号、监控状态、个人生理指标、消息生成时间、消息传输时间、消息投递成功时间、消息产生区域经纬度坐标、消息投递成功区域的经纬度坐标以及消息转发的路径。

进一步的，所示步骤s2具体包括以下过程：步骤s21：针对每个移动节点建立路由信息表，所示路由信息表包括移动节点的中心性指标λ，移动节点的投递成功率h、移动节点的传输积极性ρ；步骤s22：移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输过程中，当移动节点收到一个数据包则该移动节点的中心性指标λ的值加1，当移动节点将一个数据包传输给非目的移动节点，则该移动节点的传输积极性ρ加1，当移动节点向目的无线接入点投递成功一个数据包，则该移动节点的投递成功率h加1；步骤s23：将移动节点的中心性指标λ，移动节点的投递成功率h、移动节点的传输积极性ρ的值实时更新到信息表，并持续进行移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输。

进一步的，所述步骤s22和步骤s23中，移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输的具体过程包括：a.每一个移动节点周期性持续探测邻居节点并建立邻居节点集n，当移动节点i的邻居节点集ni满足条件则移动节点i会选择节点集合中符合条件λj≥ni(λ)的移动节点j作为中继节点，其中λj是移动节点j的中心性指标，是ni(λ)表示在节点i的当前可通信节点集合中，从网络开始运行时起，各节点分别所接收到的数据包计数；b.当选定移动节点j作为中继节点后，移动节点i将会依次遍历缓冲区中的数据包，并根据选择策略依次将单个数据包选择性的发送至移动节点j。

进一步的，所述选择策略为：a.分别计算移动节点i、移动节点j的关联历史投递成功率p(i)与p(j)，其中

其中表示移动节点i在时间点t时所成功投递到目的无线接入点d的数据包计数，表示动节点j在时间点t时所成功投递到目的无线接入点d的数据包计数；

b.计算移动节点i与移动节点j的传输积极性ρ(i)与ρ(j)，其中

其中，表示移动节点i到时刻t的数据包传输次数，表示移动节点j到时刻t的数据包传输次数；

c.计算移动节点i的投递权重ψi＝αp(i)+βρ(j)和移动节点j的投递权重ψj＝αp(j)+βρ(i)，其中，α与β为常量的权重系数，且满足条件α+β＝1；

d.当满足条件ψi≤ψj，移动节点i的当前数据包会被发送给移动节点j，反之则遍历下一个数据包，直至移动节点i缓冲区中的数据包被遍历完毕。

进一步的，本发明还公开了一种基于延迟容忍网络的疫情监控系统，包括：

数据采集模块，用于在被监控节点持续采集并周期性的生成数据包；

数据传输模块，采用被监控节点和车辆节点作为监控网络的移动节点，用于移动节点通过路由算法进行数据交换并携带获取到的数据；

无线接入点，用于利用移动节点与无线接入点的相遇机会，接收移动节点投递的携带数据；

数据分析中心，用于接收无线接入点传输的数据，并进行监测区域的异常分析。

进一步的，所述移动节点均设置了路由信息表，所示路由信息表包括移动节点的中心性指标λ，移动节点的投递成功率h、移动节点的传输积极性ρ；移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输过程中，当移动节点收到一个数据包则该移动节点的中心性指标λ的值加1，当移动节点将一个数据包传输给非目的移动节点则该移动节点的传输积极性ρ加1，当移动节点向目的无线接入点投递成功一个数据包则该移动节点的投递成功率h加1。

进一步的，所述数据传输模块包括：

中继节点选择模块，用于使每一个移动节点周期性持续探测邻居节点并建立邻居节点集n，当移动节点i的邻居节点集ni满足条件则移动节点i会选择节点集合中符合条件λj≥ni(λ)的移动节点j作为中继节点，其中λj是移动节点j的中心性指标，是ni(λ)示在节点i的当前可通信节点集合中，从网络开始运行时起，各节点分别所接收到的数据包计数；

数据转发模块，用于当选定移动节点j作为中继节点后，移动节点i将会依次遍历缓冲区中的数据包，并根据选择策略依次将单个数据包选择性的发送至移动节点j。

进一步的，所述数据转发模块包括选择策略模块，用于提供选择策略；所述选择策略模块包括：

投递成功率计算模块，用于分别计算移动节点i、移动节点j的关联历史投递成功率p(i)与p(j)，其中

其中表示移动节点i在时间点t时所成功投递到目的无线接入点d的数据包计数，表示动节点j在时间点t时所成功投递到目的无线接入点d的数据包计数；

传输积极性计算模块，用于计算移动节点i与移动节点j的传输积极性ρ(i)与ρ(j)，其中

其中，表示移动节点i到时刻t的数据包传输次数，表示移动节点j到时刻t的数据包传输次数；

投递权重计算模块，用于计算移动节点i的投递权重ψi＝αp(i)+βρ(j)和移动节点j的投递权重ψj＝αp(j)+βρ(i)，其中，α与β为常量的权重系数，且满足条件α+β＝1；

选择执行模块，用于当满足条件ψi≤ψj，移动节点i的当前数据包会被发送给移动节点j，反之则遍历下一个数据包，直至移动节点i缓冲区中的数据包被遍历完毕。

与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：(1)本发明采用了移动的被监控点，即被采集的人、车辆作为网络参与的移动节点，使携带了无线通信设备或具有无线通信功能的人、车辆(汽车、公交)一起组成监控网络中的移动节点，网络节点类型丰富、不单一，使采集到的数据包有效快速地进行转发，及时监控传染病疫情情况；其次，随着短距无线通信功能的穿戴智能设备的出现与普及，使用延迟容忍网络作为数据传输网具有低成本，适合长时间采集各种数据的优势。(2)对路由算法以及网络节点的数据包转发策略进行设计，使延迟容忍网络中进行有效地数据包投递，提高了延迟容忍网络的性能；实现基于延迟容忍网络所构建的城监控区域疫情监控系统，具有成本低，构建迅速，且可以获取传染病时间、地点、接触关系等传染病疫情三要素。

附图说明

图1是本发明基于延迟容忍网络的疫情监控方法的流程示意图。

图2是本发明监控系统中数据包的结构示意图。

图3是本发明移动节点选择中继节点的示意图。

图4是本发明移动节点给选定的中继节点发送携带的数据包的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

一种基于延迟容忍网络的疫情监控方法，包括以下过程：

步骤s1：在被监控节点持续采集并周期性的生成数据包；被监控节点是在监控网络中佩戴了具有短距无线通信功能的智能检测设备的人，通过智能检测设备检测被监控者的生理数据，并生成数据包等待传输。如图2所示，为被监控者出采集到的数据包结构图，被监控节点数据包的数据依次包括编号、状态标签、个人生理数据、时间分析的数据、地理分析的数据和相遇分析的数据，其中，(1)时间分析的数据，比如采集到数据后消息创建时间(在数据包中用ct表示)、消息传输时间(在数据包中用tt表示)以及传输过程中消息接收时间(在数据包中用dt表示)；(2)地理分析的数据，比如消息创建地点(在数据包中用c_region[x][y]表示)，消息传输地点(在数据包中用c_region[x][y]表示)；(3)相遇分析数据，比如相遇节点记录(在数据包中用pn[id]表示)、相遇时间记录(在数据包中用et表示)。

步骤s2：采用被监控节点和车辆节点为监控系统的移动节点，基于历史相遇概率统计方法设计路由算法，移动节点通过路由算法进行数据交换并携带获取到的数据；

监控系统中的别监控者和配备了无线通信功能的智能监测设备的车辆都是可以移动的，作为移动节点，被监控者和被监控者之间、被监控者和车辆之间以及车辆和车辆之间均会进行数据的交换并携带获取的数据。本实施例中监控网络中的移动节点的移动与信息的传输，是基于延迟容忍网络进行的。为了是延迟容忍网络在本方案中发挥更好的网络性能，以下过程重新设计了延迟容忍网络的路由算法。

步骤s21：针对每个移动节点建立路由信息表，所示路由信息表包括移动节点的中心性指标λ，移动节点的投递成功率h、移动节点的传输积极性ρ；由于后续的路由算法需要综合相遇移动节点之间的历史信息，因此交换移动节点之间的数据时同时也要交换移动节点配置的信息表，以便为路由算法进行选择策略计算。

步骤s22：移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输过程中，当移动节点收到一个数据包则该移动节点的中心性指标λ的值加1，对于移动节点，中心性指标λ的值越高则说明移动节点的中心性越强；当移动节点将一个数据包传输给非目的移动节点，则该移动节点的传输积极性ρ加1，对于移动节点，传输积极性ρ表明的是节点传输数据的机会，值越高表明移动节点相遇其它移动节点并且将数据辐射出去的概率越大；当移动节点向目的无线接入点投递成功一个数据包，则该移动节点的投递成功率h加1，投递成功率h主要反应的原理是节点投递成功过后，说明该节点在网关附近出现过，根据节点的社会属性，可以一定程度反映出该移动节点投递成功的概率。

步骤s23：将移动节点的中心性指标λ，移动节点的投递成功率h、移动节点的传输积极性ρ的值实时更新到信息表，并持续进行移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输。

上述过程中，无线接入点是将采集到的数据或者通过相遇过程获取并携带的数据传输到数据分析中心的接入口，比如无线接入点为网关。

在监控环境中，例如城市环境，移动节点由于存在社会属性，因此存在某些区域移动节点密集的情况。在基于短距离无线通信的基础上，存在待发送数据节点在通信覆盖区域内存在多个移动节点的情况，如图3所示，移动节点附近有多个移动节点j1,j2...jn。并且由于无线通信覆盖范围小以及移动节点的移动性，保持链接的时间有限，无法保障将数据与邻居节点进行充分交换。因此，选择合适的移动节点进行数据交换并携带对方移动节点的数据，有利于网络的性能。即先选择中继节点，再进行数据的转发。优选的，移动节点与另一移动节点或者移动节点与无线接入点进行数据传输的具体过程包括：a.每一个移动节点周期性持续探测邻居节点并建立邻居节点集n，当移动节点i的邻居节点集ni满足条件则移动节点i会选择节点集合中符合条件λj≥ni(λ)的移动节点ji作为中继节点，其中λj是移动节点j的中心性指标，是ni(λ)示在节点i的当前可通信节点集合中，从网络开始运行时起，各节点分别所接收到的数据包计数；b.当选定移动节点j作为中继节点后，移动节点i将会依次遍历缓冲区中的数据包，如图4所示，移动节点i的缓冲区具有d1,d2...dn共n个数据包，有些数据包为假有些数据包为真，例如根据选择策略d1数据包不符合选择策略，则不发送数据包d1，再遍历数据包d2，根据选择策略d2数据包符合选择策略，则数据包d2选择性的发送至中继节点ji。根据以上规则，直至遍历完所有的数据包。

优选的，上述选择策略为：a.分别计算移动节点i、移动节点j的关联历史投递成功率p(i)与p(j)，其中

其中表示移动节点i在时间点t时所成功投递到目的无线接入点d的数据包计数，表示动节点j在时间点t时所成功投递到目的无线接入点d的数据包计数；

b.计算移动节点i与移动节点j的传输积极性ρ(i)与ρ(j)，其中

其中，表示移动节点i到时刻t的数据包传输次数，表示移动节点j到时刻t的数据包传输次数；

c.计算移动节点i的投递权重ψi＝αp(i)+βρ(j)和移动节点j的投递权重ψj＝αp(j)+βρ(i)，其中，α与β为常量的权重系数，且满足条件α+β＝1；

d.当满足条件ψi≤ψj，移动节点i的当前数据包会被发送给移动节点j，反之则遍历下一个数据包，直至移动节点i缓冲区中的数据包被遍历完毕。

步骤s3：移动节点利用与数据接入点的相遇机会，将携带数据投递到无线接入点；该过程的投递规律，与移动节点与无线接入点进行数据传输规律一致。

步骤s4：无线接入点将接受的数据传输至数据分析中心进行监测区域的异常分析。被监控节点在网络中持续地周期性地生成并发送数据包的过程中，系统中产生的个人正常体征数据与异常数据都会持续的生成在数据包中并最终通过无线接收点发送至数据分析中心，其中正常的人体征数据在网络中可以起到路由收敛的作用。针对异常数据，数据包中的经纬度可以知道异常数据在监控区域中发生的具体位置。由于节点基于短距离的无线通信方式，因为数据包记录了相遇分析的数据，根据转发路径，可以一定程度反映节点的接触过程。将多个节点的数据关联分析，可以实现监测区域是否存在大量异常节点的产生。

另外，本发明还公开了与上述基于延迟容忍网络的疫情监控方法对应的系统。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。如果本领域技术人员，在不脱离本发明的精神所做的非实质性改变或改进，都应该属于本发明权利要求保护的范围。