专利名称：一种数字家庭网络设备自动选举的方法
技术领域：
本发明涉及数字家庭的领域，特别是涉及数字家庭设备互联互通的网络中对设备组自动选举的方法。
背景技术：
随着信息化的普及，家庭拥有电脑、家电逐渐增多，家用环境越来越复杂，面向3C的数字家居是一个动态的环境，新设备加入到家庭网络里，可以被其它在网络中的设备识别，同时它也可以发现其它设备，并能相互协调工作。为了实现3C的融合，相关标准的制订也纷纷涌现，闪联(IGRS)就是其中的一种标准。
IGRS协议是一种应用层协议，应用于企业或家庭网络中，IGRS协议采用分组管理机制，基础协议设备组部分介绍了基于IGRS协议的设备为了达到更好的协同工作和资源共享可以将设备进行分组，分组类型有三种，全局对等设备组、特定对等设备组和主从设备组。默认的是全局对等设备组，不需要系统或用户的任何处理，除了全局对等设备组外，特定对等设备组和主从设备组的组建工作都需要通过用户配置才能实现。即设备组的创建、加入、退出和解散都需要通过用户控制来实现，系统不能自动完成这些功能。
现有的IGRS协议详细说明了每种类型的设备组如何创建、加入、退出和解散，以及从创建到解散之间，同组内设备之间的交互模式。如果将IGRS协议应用在家庭或其他网络中，实现设备间的互联互通互操作，为了达到更好的资源共享和协同工作，系统自动组建设备组的功能是必须的，然而在现有IGRS协议中，设备组的功能需要外部设置来实现，随着网络中的设备增减的不断变化及网络环境的复杂性，通过外部设置的方式进行分组无论是在家庭网络中还是企业网络，都是不方便的。所以IGRS协议既要能通过用户控制来实现设备组的组建，也要能让系统自动完成设备组的组建工作。
基于闪联协议的特定对等设备组中，负责组宣告的设备如果离线，就会选择组内的其他设备来负责组的宣告，但是通过何种具体的选举方法与选举条件选举其他设备来进行组的宣告，或者在有更适合组宣告的设备加入到设备组中时，如何实时的更换负责组宣告的设备，这是IGRS协议设备组模块要解决的一个主要问题。
因此，在数字家庭设备互联互通的网络中，提供一种对网络设备进行自动选举的方法实有必要。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一个实现数字家庭网络设备自动选举的方法。
本发明解决技术问题的技术方案是提供一种数字家庭网络设备自动选举的方法，包括以下步骤构造一个最适合组宣告的虚拟设备，并设该虚拟设备相关特征值为最大值；获取设备组中所有设备特征指标值；生成含虚拟设备在内的本组设备特征矩阵；执行模糊等价矩阵聚类算法，动态聚类；选出相对最适合组宣告的设备；由相对最适合组宣告的设备创建设备组或继续组的宣告工作。
为了消除设备特性指标单位的差别和特性指标数量级不同的影响，本发明网络设备自动分组的方法进一步包括对特性指标形成特征矩阵进行数据规格化处理，从而使每一个指标值统一于某种共同的数值特性范围。
本发明提供的数字家庭网络设备自动选举的方法，在执行模糊等价矩阵聚类算法进一步输出相对最适合组宣告的设备列表，在有新设备加入设备组时，系统通过比较新加入的设备与当前设备组中最适合组宣告的设备关键特征指标值，确定最适合的组宣告的设备，并更新最适合的组宣告的设备列表。
本发明提供的数字家庭网络设备自动选举的方法，若负责组宣的设备退出设备组，系统将从最适合组宣告的设备列表选取剩余设备中相对最适合组宣告的设备来继续设备组的宣告，同时更新最适合的组宣告的设备列表。
根据本发明的提供的数字家庭网络设备选举的方法，在当前设备组中，通过构造一个“虚拟设备”，该设备最适合组宣告，然后把“虚拟设备”和其他设备放在一起通过聚类分析，和“虚拟设备”在一类的设备最适合组宣告，而且根据置信水平λ从大到小不同，动态聚类，因为虚拟设备是最适合负责组宣告的设备，和虚拟设备相关程度越大越适合负责组宣告的工作，依次可以获得相对的最适组宣告的设备，从而提供一种设备选举的便捷方式。
图1是本发明数字家庭网络设备在初始分组完成后的选举流程。
图2是本发明数字家庭网络设备在有新设备加入时的选举流程。
图3是本发明数字家庭网络设备在负责组宣告的设备退出时的选举流程。
具体实施例方式
根据本发明提供一个实现数字家庭网络设备自动选举的方法。在当前设备组中，构造一个“虚拟设备”，该设备最适合组宣告，然后把“虚拟设备”和其他设备放在一起通过聚类分析，和“虚拟设备”在一类的设备最适合组宣告，而且根据置信水平λ从大到小不同，动态聚类，依次可以获得相对的最适组宣告的设备。
模糊等价矩阵的聚类方法的原理设被分类对象的集合为U＝{u1，u2，L，un}，每一个对象ui均为有m个特性指标，反应对象特征的主要指标通常包括设备控制能力、存储容量、家庭娱乐功能、视频功能、音频功能、在线时间长短等，即ui可由如下m维特性指标向量ui＝(ui1，ui2，L，uim)，i＝1，2，L，n来表示，其中uij表示第i个对象的第j个特性指标，则n个对象的所有特性指标构成一个矩阵，即U*=u11u12Lu1mu21u22Lu2mMMMun1un2Lunm]]>称U*为U的特性指标矩阵。
由于m个特性指标的量纲和数量级不一定相同，在运算过程中可能突出其数量级特别大的特性指标对分类的作用，而降低甚至排除了某些数量级很小的特性指标的作用，致使对各特性指标的分类缺乏一个统一的尺度。为了消除特性指标单位的差别和特性指标数量级不同的影响，须对各指标值实施数据规格化的处理，从而使每一个指标值统一于某种共同的数值特性范围。
几种常用的数据规格化的方法包括数据标准化、均值标准化、中心规格化、最大值规格化。其中最大值规格化是对特性指标矩阵U*的第j列，计算Mj=max(u1j,u2j,L,unj),]]>j＝1，2，L，m然后作变换uij′=uijMj,]]>i＝1，2，L，n；j＝1，2，L，m再对已规格化数据uij(i＝1，2，L，n；j＝1，2，L，m)，采用多元分析的方法来确定对象ui＝(ui1，ui2，L，uin)和uj＝(uj1，uj2，L，ujm)之间的相似程度rij＝R(ui，uj)∈
，i，j＝1，2，L，n，从而构造出一个对象之间的模糊相似矩阵R=r11r12Lr1nr21r22Lr2nMMMrn1rn2Lrnn]]>由于由上述各种方法构造出的对象和对象之间的模糊关系矩阵R＝(rij)n×n，一般来说只是一个模糊相似矩阵，而不一定具有传递性，从而未必是模糊等价矩阵。因此，要对被分类对象集U＝{u1，u2，L，un}进行分类，必须由模糊相似矩阵R出发构造一个新的模糊等价矩阵，然后以此模糊等价矩阵作为基础，进行动态聚类。
根据定理，模糊相似矩阵R的传递闭包t(R)就是一个模糊等价矩阵。因此，可以以t(R)为基础而进行分类，这种聚类方法称为模糊传递闭包法，具体步骤如下
利用平方自合成方法求出模糊相似矩阵R的传递闭包t(R)，即R2R4LR2k＝t(R)其中k≤[log2n]+1。
适当选取置信水平值λ∈
，求出t(R)的λ截矩阵t(R)λ，根据定理，t(R)λ为U上的一个等价的Boolean矩阵，然后按t(R)λ进行分类，所得到的分类就是在λ水平上的等价分类。具体聚类原则如下设t(R)=(rij‾)n×n,]]>t(R)λ=(rij‾(λ))n×n,]]>则rij‾(λ)=1,rij‾≥λ,0rij‾<λ.]]>对于ui，uj∈U，若rij‾(λ)=1,]]>则在λ水平上将对象ui和对象uj归为同一类。
当λ在
中取值时，相应的分类随之改变，从而得到的模糊分类具有动态性，人们可以根据不同的要求进行分类。因此，模糊聚类分析更能反映出事物之间的内在联系。
为了能直观地看到被分类对象之间的相关程度，通常将t(R)中所有互不相同的元素 按从大到小的顺序编排1＝λ1＞λ2＞L＞λm让λ依次遍历λi(i＝1，2，L，m)，得到按t(R)2的一系列分类，将这一系列分类画在同一个图上，即得动态聚类图。
确定rij的常用方法较多，主要包括相似系数法、距离法、贴近度法三大类，其中相似系数法又包括数量积法、夹角余弦法、相关系数法、指数相似系数法；距离法又包括Chebyshev距离、Hamming距离、Euclid距离、Minkowski距离及Markov距离；贴近度法又包括算术平均最小法、几何平均最小法及最大最小法。其中最大最小法算法如下
根据上述模糊等价矩阵的聚类方法的原理，对于一个适合组宣告的设备，首先要确定适合组宣告的设备的条件是什么，在本实施方式中考虑到负责组宣告的设备要处理和存储一些数据，所以要具有一定的设备控制能力和存储能力。所谓控制能力是设备具有控制其它设备的能力，涉及到设备的计算能力、传输能力等，假定设备控制能力的评分标准分为五个等级，根据设备本身的特性，对设备进行等级划分，然后评分。存储能力是设备本身的硬件的存储容量的大小，如PC的存储能力就很强，而电视相对来说就很小，评分标准也分为五个等级。该两个指标的分级及评分标准参见下表。
为了更清楚的对本发明提供的数字家庭设备选举方法的描述，我们选取家庭中常用的六种家电作为研究对象，包括PC机、数字电视、手机、音响、洗衣机及冰箱分在一个特定的对等设备组中，并分别用u1、u2、u3、u4、u5、u6表示该六种设备，根据上述表列评分标准，通过本行业的多位研究人员对各个家电的各种指标进行人工评分，再将评分进行统计平均，建立如下所示统计表
在分析过程中，我们设定一个“虚拟设备”，用u0表示，是最适合组宣告的设备，设其存储容量最大，且具有较强的控制其他设备的能力，控制能力和存储容量的特性指标值分别是10。采用模糊等价矩阵的模糊聚类算法对组内的所有设备进行聚类，寻找出和u0同在一类的设备(个数可能多于一个)为最适合组宣告的设备。在这里我们只考虑影响设备宣告能力的特性指标。具体实现步骤如下将构造的“虚拟设备u0，加入到特定对等设备组中，提取含虚拟设备在内的所有的设备特性指标值，生成一个新的特征矩阵U*，并采用最大值规格化对特征矩阵数据进行规格化得到如下矩阵
U*=110.90.9170.350.4170.6670.48730.150.1830.0670.10.10.1]]>采用最大最小法构造模糊相似矩阵R，该模糊相似矩阵，不一定具有传递性，即不一定是模糊等价矩阵。此处通过平方自合成法求出模糊相似矩阵的传递闭包t(R)，t(R)就是一个模糊等价矩阵，然后再以模糊等价矩阵为基础，进行动态聚类。通过计算得t(R)＝R*如下所示R=1.0000.9090.3840.5750.1670.0840.1000.9091.0000.4220.6330.1830.0920.1100.3840.4221.0000.6670.4340.2180.2610.5750.6330.6671.0000.2900.1450.1740.1670.1830.4340.2901.0000.5020.6010.0840.0920.2180.1450.5021.0000.8350.1000.1100.2610.1740.6010.8351.000]]>R*=1.0000.9090.6330.6330.4340.4340.4340.9091.0000.6330.6330.4340.4340.4340.6330.6331.0000.6670.4340.4340.4340.6330.6330.6671.0000.4340.4340.4340.4340.4340.4340.4341.0000.6010.6010.4340.4340.4340.4340.6011.0000.8350.4340.4340.4340.4340.6010.8351.000]]>选取置信水平值λ∈
，按λ截距阵R*进行动态聚类。
把R*中的元素按从大到小的顺序排列如下1＞0.909＞0.835＞0.667＞0.633＞0.601＞0.434取λ＝0.909，得
R*=1100000110000000100000001000000010000000100000001]]>这时U*被分为6类{u0，u1}，{u2}，{u3}，{u4}，{u5}，{u6}。
取λ＝0.835，U*被分为5类{u0，u1}，{u2}，{u3}，{u4}，{u5，u6}。
取λ＝0.667，U*被分为4类{u0，u1}，{u3，u2}，{u4}，{u5，u6}。
取λ＝0.633，U*被分为3类{u0，u1，u3，u2}，{u4}，{u5，u6}。
取λ＝0.601，U*被分为2类{u0，u1，u2，u3}，{u4，u5，u6}。
取λ＝0.434，U*被分为1类{u0，u1，u3，u2，u4，u5，u6}。
从动态分类的情况来看，和u0相关程度由大到小的设备是u1，u3，u2，u4，u5，u6，因u0是虚拟的最适合负责组宣告的设备，和u0的相关程度越大越适合负责组宣告的工作，从动态分类的角度来看这些设备依次是PC机、手机、数字电视、音响、洗衣机、冰箱。这和实际的普通消费者的思维基本是相一致的，即如果让我们来选择适合组宣告的设备，按适合程度来分，结果也大致是这样的。
本发明的实现数字家庭网络设备自动选举的方法实施一个前提条件是数字家庭网络设备已完成设备初始分组(包括采用手动分组或系统默认分组)，为了更清楚的说明数字家庭网络设备自动选举的方法，下面描述实施本发明网络设备选举的具体实现系统流程。
参阅图1所示在初始分组完成后，特定对等设备组中负责组宣告设备的选举流程。
初始分组完成，执行步骤S101，获取本设备所在组中的所有设备相关特征值，如前述实施方式中的设备的控制能力及存储能力的特征值；在获取本组设备的相关特征值之后，执行步骤S102，生成包括虚拟设备特征指标值在内的本组设备的特征矩阵并规格化；接下来执行步骤S103，基于模糊等价矩阵聚类算法进行运算分析，步骤S104依次输出与虚拟设备相比最适合组宣告的设备，并存储适合组宣告的设备列表；步骤S105判断本设备是否是最适合组宣告的设备，如果本设备是最适合组宣告的设备，则执行步骤S106A，创建该设备组，如果本设备不是最适合组宣告的设备，则执行步骤S106B，本设备加入该设备组；设备组创建或设备加入结束。
如果本特定对等设备组有新设备加入，可通过简单比较的方式快速确定最适合组宣告的设备，即比较新加入的设备与当前负责组宣告的设备的关键特征指标值，确定最适合的组宣告设备。如果新设备比当前负责组宣告的设备更适合作组宣告的设备，新设备代替当前组宣告设备来宣告和管理本设备组，否则不作处理，然后更新适合组宣告的设备列表。如再有新设备加入，新加入的设备再与新的负责组宣告的设备比较关键特征指标值，再次确定新的最适合组宣告的设备，并再次更新适合组宣告的设备列表，流程请参阅图2。当然设备组也可由手动方式指定组宣告设备，并设定为固定组宣告设备，此时系统在新设备上线后将不再进行最适合组宣告的设备比较。
本方法中所述的设备关键特征指标值是指在设备有多个特征指标值的情况下，选取某一个或多个特征指标值作为主要特征指标值，并对此进行比较，在主要特征指标值相同的情况下，再参考其它特征指标值，如果新加入的设备与当前组宣告设备的多个特征指标值相同，则优先选取当前组宣告设备作为组宣告设备。
在有新设备加入的情况下，适合组宣告的设备列表的更新有两种情况，一种是新加入的设备取代当前组宣告设备作为组宣告设备，适合组宣告的设备列表的更新较为简单，即当前组宣告设备居于列首，其他设备排列顺序不变；一种是新加入的设备没有取代当前组宣告设备作为组宣告设备，则新加入的设备要与列表中的其他设备依次作比较，确定其在列表中的位置。
IRGS协议中规定负责组宣告的设备要管理加入该组的所有设备，存储这些设备的信息，针对特定对等设备组，负责组宣告的设备在离线时要选举出本设备组中的其它设备来负责组的宣告。本发明提出一种较合理的解决选举问题的方法。负责组宣告的设备存储新加入本组的设备信息，就可以获取这些设备的特征值，通过模糊等价矩阵聚类算法，选举出相对最适合组宣告的设备，再发退出通知报文通知该设备来继续组的宣告和管理工作。
针对设备组中负责组宣告的设备退出设备组的情况，在设备组剩余设备中选举负责组宣告的设备的流程，请参阅图3。
步骤S201，判断是否是负责组宣告的设备退出设备组，如果不是负责组宣告的设备退出设备组，则进入步骤S207，设置退出宣告报文并发送；如果是负责组宣告的设备退出设备组；则执行步骤S202，获取本设备组中的剩余设备特征值；接下来执行步骤S203，生成剩余设备的特征矩阵并规格化；接下来执行步骤S204，基于模糊等价矩阵聚类算法进行运算分析，步骤S205依次输出最适合组宣告的设备，并存储适合组宣告的设备列表；接着执行步骤S206，选出该组剩余设备中最适合组宣告的设备；确定最适合组宣告的设备后，执行步骤S207与S208设置退出宣告报文，并发退出宣告报文，组宣告设备退出设备组。如此循环，直到所有设备均退出设备组时，设备组解散。
在系统存储有最适合组宣告的设备列表的情形下，负责组宣告的设备退出设备组，系统将从最适合组宣告的设备列表选取剩余设备中相对最适合组宣告的设备，并发出退出宣告报文；如果是非负责组宣告设备退出设备组，系统将从最适合组宣告的设备列表中删除该设备，并更新最适合组宣告的设备列表。
根据本发明提供的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，将实现网络设备的自动选举，从而免除人工手动设备选举的麻烦及主观因素带来的不合理性，提高设备组的运行性能及效率，有利于网络设备的分组管理。
权利要求
1.一种数字家庭网络设备自动选举的方法，包括以下步骤构造一个最适合组宣告的虚拟设备，并设该虚拟设备相关特征值为最大值；获取设备组中所有设备特征指标值；生成含虚拟设备在内的本组设备特征矩阵；执行模糊等价矩阵聚类算法，动态聚类；选出相对最适合组宣告的设备；由相对最适合组宣告的设备来创建设备组或继续组的宣告工作。
2.如权利要求1所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于设备特征指标值包括设备控制能力、存储容量、家庭娱乐功能、视频功能、音频功能、在线时间长短等。
3.如权利要求1所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于所生成的设备特征矩阵进一步包括规格化处理。
4.如权利要求3所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于对设备特征矩阵规格化处理方法包括数据标准化、均值标准化、中心规格化、或最大值规格化等。
5.如权利要求1所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于执行模糊等价矩阵聚类算法进一步输出相对最适合组宣告的设备列表。
6.如权利要求5所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于在有新设备加入设备组时，系统通过比较新加入的设备与当前设备组中最适合组宣告的设备关键特征指标值，确定最适合的组宣告的设备，并更新最适合的组宣告的设备列表。
7.如权利要求5所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于负责组宣告的设备退出设备组时，系统将从最适合组宣告的设备列表中选取剩余设备中相对最适合组宣告的设备来继续组的宣告工作，并更新最适合的组宣告的设备列表。
8.如权利要求5所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于非负责组宣的设备退出设备组，系统从最适合的组宣告的设备列表中删除该设备，并更新最适合的组宣告的设备列表。
9.如权利要求1所述的一种数字家庭网络设备自动选举的方法，其特征在于负责组宣的设备退出设备组，系统将根据权利要求1所述的方法在剩余设备中重新选举最适合组宣告的设备来继续组的宣告工作。
全文摘要
本发明提供一种数字家庭网络设备自动选举的方法，主要用于解决网络设备分组后的设备选举的问题，该网络设备自动选举的方法包括以下步骤构造一个最适合组宣告的虚拟设备，并设该虚拟设备相关特征值为最大值；获取设备组中所有设备特征指标值；生成含虚拟设备在内的本组设备特征矩阵；执行模糊等价矩阵聚类算法，动态聚类；选出相对最适合组宣告的设备；由相对最适合组宣告的设备来创建设备组或继续组的宣告工作。
文档编号H04L29/06GK101094124SQ20061006125
公开日2007年12月26日 申请日期2006年6月22日 优先权日2006年6月22日
发明者詹红艳, 黎建中 申请人:深圳Tcl工业研究院有限公司