本发明涉及网络通信技术领域，具体为一种无线传感器网络通信资源分配方法。
背景技术：
无线传感器网络(wirelesssensornetworks，wsn)是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步，推动了现代无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络扩展了人们信息获取能力，将客观世界的物理信息同传输网络连接在一起，在下一代网络中将为人们提供最直接、最有效、最真实的信息。无线传感器网络能够获取客观物理信息，具有十分广阔的应用前景，能应用于军事国防、工农业控制、城市管理、生物医疗、环境检测、抢险救灾、危险区域远程控制等领域。已经引起了许多国家学术界和工业界的高度重视，被认为是对21世纪产生巨大影响力的技术之一，现有的无线传感器网络通信资源分配方法大多存在资源分配不合理的状况，且分配网络不稳的现象，致使网络资源浪费的情况发生，为此，我们提出一种无线传感器网络通信资源分配方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种无线传感器网络通信资源分配方法，以解决上述背景技术中提出的现有的无线传感器网络通信资源分配方法大多存在资源分配不合理的状况，且分配网络不稳的现象，致使网络资源浪费的情况发生的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种无线传感器网络通信资源分配方法，该无线传感器网络通信资源分配方法的具体步骤为：
s1：网络容量的计算：先对本无线传感器网络内的网络容量进行计算，根据该网络容量的计算的数值进行网络基础设施的建设，来达到资源的合理运用；
s2：网络模型的构建：根据本无线传感器网络所需要的网络容量进行网络基础设施的建设，建设完网络基础设施的建设后再进行网络节点和模型的建设，将网络节点成簇状网络模型分布，再将不同簇状网络模型划分成不同的等级；
s3：网络任务优先级的计算：先对不同用户使用时网络任务承载量进行计算，根据不同用户使用时网络任务承载量来对用户使用优先等级进行划分，再根据划分的用户使用的优先等级分配在相同等级的簇状网络模型内，使得网络任务承载量大的用户使用时减少网络资源不够现象情况的发生，进而使得网络资源分配的更加合理，减少信道空置的现象发生；
s4：网络任务优先级的判定：先对本无线传感器网络各个等级用户使用时的即时的网络任务承载量进行计算，对每个用户即时网络任务进行判断；
s5：网络任务的分配：根据对每个用户即时网络任务进行判断，在进行网络任务分配，若优先等级高的用户的即时网络任务承载量小于该簇状网络模型分配的网络任务最大承载量时，将次优先等级用户网络任务分配到该簇状网络模型内，达到加快数据处理的速率效果，减少等级较低网络任务用户所在的簇状网络模型的网络负担；
s6：网络耗能的分配：根据每个节点感应到的网络数据承载量对每个节点进行网络耗能的分配，避免由于供能不够造成节点无法进行工作，进而损害整个网络性能。
优选的，所述步骤s1中，网络容量的计算的内容包括总业务信道数、载频数的计算、基站数的计数、总基站可容纳用户数的计算。
优选的，所述步骤s2中，簇状网络模型的分布网络为基站到各个代理点、各个代理点到各个用户，且每个基站分配八个代理点，，而需要的网络节点数的计算公式为：
t＝15×(1+2+3+4+…+n)(ms)
t为网络检测周期，n为节点数。
优选的，所述步骤s3中，每个优先等级内的用户最大网络任务承载量均小于该优先等级用户所在的簇状网络模型的最大网络任务承载量。
优选的，所述步骤s4中，网络任务承载量计算的数据为数据运行峰值数，其计算公式为：
v＝tbs×(ns+ρ)×n/5(ms)
v为数据运行峰值数，tbs为传输块大小，ns为上下行子帧数配比数取值，ρ为特殊数据块取值，n为子帧数取值。
优选的，所述步骤s6中，网络耗能的分配的方法为：每个簇状网络模型内每个节点根据用户的工作状态先向上级节点发出宽带网络资源申请，最后汇总到基站，基站分配网络资源，且向每个向每个申请资源的节点输送能耗。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：与现有的无线传感器网络通信资源分配方法相比，本发明先进行网络容量的计算，再进行该无线传感器网络基础设施的建设，这样可以减少不合理的网络基础设施的建设，且本发明采用优先级分配制，根据用户的优先级来对资源的合理分配，减少资源分配不均的状况发生，减少资源的浪费。
附图说明
图1为本发明分配方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种无线传感器网络通信资源分配方法，该无线传感器网络通信资源分配方法的具体步骤为：
s1：网络容量的计算：先对本无线传感器网络内的网络容量进行计算，根据该网络容量的计算的数值进行网络基础设施的建设，来达到资源的合理运用，步骤s1中，网络容量的计算的内容包括总业务信道数、载频数的计算、基站数的计数、总基站可容纳用户数的计算；
s2：网络模型的构建：根据本无线传感器网络所需要的网络容量进行网络基础设施的建设，建设完网络基础设施的建设后再进行网络节点和模型的建设，将网络节点成簇状网络模型分布，再将不同簇状网络模型划分成不同的等级，步骤s2中，簇状网络模型的分布网络为基站到各个代理点、各个代理点到各个用户，且每个基站分配八个代理点，，而需要的网络节点数的计算公式为：
t＝15×(1+2+3+4+…+n)(ms)
t为网络检测周期，n为节点数；
s3：网络任务优先级的计算：先对不同用户使用时网络任务承载量进行计算，根据不同用户使用时网络任务承载量来对用户使用优先等级进行划分，再根据划分的用户使用的优先等级分配在相同等级的簇状网络模型内，使得网络任务承载量大的用户使用时减少网络资源不够现象情况的发生，进而使得网络资源分配的更加合理，减少信道空置的现象发生，步骤s3中，每个优先等级内的用户最大网络任务承载量均小于该优先等级用户所在的簇状网络模型的最大网络任务承载量；
s4：网络任务优先级的判定：先对本无线传感器网络各个等级用户使用时的即时的网络任务承载量进行计算，对每个用户即时网络任务进行判断，步骤s4中，网络任务承载量计算的数据为数据运行峰值数，其计算公式为：
v＝tbs×(ns+ρ)×n/5(ms)
v为数据运行峰值数，tbs为传输块大小，ns为上下行子帧数配比数取值，ρ为特殊数据块取值，n为子帧数取值；
s5：网络任务的分配：根据对每个用户即时网络任务进行判断，在进行网络任务分配，若优先等级高的用户的即时网络任务承载量小于该簇状网络模型分配的网络任务最大承载量时，将次优先等级用户网络任务分配到该簇状网络模型内，达到加快数据处理的速率效果，减少等级较低网络任务用户所在的簇状网络模型的网络负担；
s6：网络耗能的分配：根据每个节点感应到的网络数据承载量对每个节点进行网络耗能的分配，避免由于供能不够造成节点无法进行工作，进而损害整个网络性能，步骤s6中，网络耗能的分配的方法为：每个簇状网络模型内每个节点根据用户的工作状态先向上级节点发出宽带网络资源申请，最后汇总到基站，基站分配网络资源，且向每个向每个申请资源的节点输送能耗。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。