多跳网络通信资源分配方法及装置

1.本发明涉及数据通信技术领域，特别涉及一种多跳网络通信资源分配方法及装置。


背景技术：

2.随着无线通信业务的飞速增长以及多元化应用需求的不断涌现，移动产业正朝着下一代通信系统快速迈进，即第五代移动通信系统(5g)。国际电信联盟明确提出了5g八大关键性能指标，包括频谱效率提升3倍、连接密度提高10倍、接入时延降低10倍等。其中，物联网作为5g无线通信系统中的核心部分，成为了学界和业界的研究重点。
3.物联网是万物相连的互联网，在未来将实现如智能测量、感知、健康监测等无处不在的服务，要让生活中的各种设备连接入网，也对通信资源的高效分配提出了更高的要求。物联网的架构往往需要支持多跳网络，因此适用于多跳网络的通信资源分配方法的研发有着关键意义。
4.目前多跳网路中的通信资源分配方法主要包括竞争式分配方法、预留式分配方法等。竞争式分配方法通过竞争通信资源、检测冲突、进行回避获得分配结果。预留式分配方法通过发起预留请求、等待确认信息获得分配结果。此外，还存在直接求解优化问题获得最优分配方案的做法，需要较长的计算开销。这些方法都能在静态网络中取得较好的效果，但在网络拓扑动态变化需要重新运行算法获得分配方案。


技术实现要素：

5.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
6.为此，本发明的一个目的在于提出一种多跳网络通信资源分配方法，该方法将遗传算法进行改进使之适用于多跳网络通信的资源分配分配问题中，可以快速获得近似最优的分配方案、高效分配通信资源，并可以在网络拓扑变化后很快获得新的高效分配方案，具有广泛的应用范围和良好的应用前景。
7.本发明的另一个目的在于提出一种多跳网络通信资源分配装置。
8.为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种多跳网络通信资源分配方法，包括以下步骤：
9.s1，获取当前网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化，获得多个个体作为原种群；
10.s2，通过轮盘选择，在所述原种群中选出多个个体作为父代，通过对所述父代中的个体两两随机匹配行杂交，获得子代种群；
11.s3，在所述原种群中选择多个个体，进行变异操作，获取变异种群；
12.s4，将所述原种群、所述子代种群和所述变异种群进行混合得到混合种群，计算所述混合种群中所有个体的适应度，按照适应度大小顺序，筛选得到所述原种群数量的个体组成新种群；
13.s5，判断所述新种群中适应度最高的个体是否与所述原种群一致，若不一致，则将所述新种群作为原种群执行步骤s2，若一致，则根据该个体确定当前网络拓扑的通信资源分配方案。
14.本发明实施例的多跳网络通信资源分配方法，通过基站获取网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化；通过遗传算法的杂交、变异、筛选操作，经过迭代获得高效的通信资源分配方案；基站持续检测网络拓扑信息，在网络拓扑发生变化后继续执行遗传算法的迭代过程获得新拓扑下的高效通信资源分配方案。将遗传算法运用于多跳网络中的通信资源分配问题，可以快速获得近似最优的分配方案、高效分配通信资源，可用于物联网等海量连接场景中，具有广泛的应用范围和良好的应用前景。
15.另外，根据本发明上述实施例的多跳网络通信资源分配方法还可以具有以下附加的技术特征：
16.进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：
17.s6，检测网络拓扑信息，在网络拓扑信息发生变化时，以所述新种群作为原种群，执行步骤s2，直至得到当前网络拓扑的通信资源分配方案。
18.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述s1进一步包括：
19.s11，对种群中的个体进行设计，其中，所述个体的形式为m
×
n的二维数组的时隙分配表，其中，m为时隙数，n为网络节点数，表的第n行是n号节点的时隙分配情况，第n行、第m列的元素为1时，代表将m号时隙分配给n号节点，元素为0时代表不分配；
20.s12，根据两跳以内的邻居节点不可共用时隙的原则，按照时隙的顺序，每个时隙会被分给一个节点，获得多个个体作为原始种群。
21.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述s2进一步包括：
22.s21，设置参数p
c1
和p
c2
，在所述原种群中选出适应度最高的p
c1
个个体，再通过轮盘选择的方式选择出p
c2
个个体，将p
c1
+p
c2
个个体作为父代；
23.s22，对所述父代中的个体两两随机匹配进行杂交，根据个体特点，随机选出一个节点n，交换两个个体中的第n行，获得p
c1
+p
c2
个个体组成所述子代种群。
24.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述s3进一步包括：
25.s31，从所述原种群中选择出p
m
个个体，作为变异的个体，对变异的个体中的m
×
n个元素，每个元素以p
m
的概率取反；
26.s32，若一个节点n的两跳邻居范围内对于一个时隙m都未进行占用，则第n行第m列的元素会以p
o
的概率被置为1，表示节点n对时隙m进行占用，获得p
m
个变异的个体作为所述变异种群。
27.为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种多跳网络通信资源分配装置，包括：
28.初始化模块，用于获取当前网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化，获得多个个体作为原种群；
29.杂交模块，用于通过轮盘选择，在所述原种群中选出多个个体作为父代，通过对所述父代中的个体两两随机匹配行杂交，获得子代种群；
30.变异模块，用于在所述原种群中选择多个个体，进行变异操作，获取变异种群；
31.筛选模块，用于将所述原种群、所述子代种群和所述变异种群进行混合得到混合
种群，计算所述混合种群中所有个体的适应度，按照适应度大小顺序，筛选得到所述原种群数量的个体组成新种群；
32.分配模块，用于判断所述新种群中适应度最高的个体是否与所述原种群一致，若不一致，则将所述新种群作为原种群执行所述杂交模块，若一致，则根据该个体确定当前网络拓扑的通信资源分配方案。
33.本发明实施例的多跳网络通信资源分配装置，通过基站获取网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化；通过遗传算法的杂交、变异、筛选操作，经过迭代获得高效的通信资源分配方案；基站持续检测网络拓扑信息，在网络拓扑发生变化后继续执行遗传算法的迭代过程获得新拓扑下的高效通信资源分配方案。将遗传算法运用于多跳网络中的通信资源分配问题，可以快速获得近似最优的分配方案、高效分配通信资源，可用于物联网等海量连接场景中，具有广泛的应用范围和良好的应用前景。
34.另外，根据本发明上述实施例的多跳网络通信资源分配装置还可以具有以下附加的技术特征：
35.进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：
36.检测模块，用于检测网络拓扑信息，在网络拓扑信息发生变化时，以所述新种群作为原种群，执行所述杂交模块，直至得到当前网络拓扑的通信资源分配方案。
37.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述初始化模块，具体用于，
38.对种群中的个体进行设计，其中，所述个体的形式为m
×
n的二维数组的时隙分配表，其中，m为时隙数，n为网络节点数，表的第n行是n号节点的时隙分配情况，第n行、第m列的元素为1时，代表将m号时隙分配给n号节点，元素为0时代表不分配；
39.根据两跳以内的邻居节点不可共用时隙的原则，按照时隙的顺序，每个时隙会被分给一个节点，获得多个个体作为原始种群。
40.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述杂交模块，具体用于，
41.设置参数p
c1
和p
c2
，在所述原种群中选出适应度最高的p
c1
个个体，再通过轮盘选择的方式选择出p
c2
个个体，将p
c1
+p
c2
个个体作为父代；
42.对所述父代中的个体两两随机匹配进行杂交，根据个体特点，随机选出一个节点m，交换两个个体中的第n行，获得p
c1
+p
c2
个个体组成所述子代种群。
43.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述变异模块，具体用于，
44.从所述原种群中选择出p
m
个个体，作为变异的个体，对变异的个体中的m
×
m个元素，每个元素以p
m
的概率取反；
45.若一个节点n的两跳邻居范围内对于一个时隙m都未进行占用，则第n行第m列的元素会以p
o
的概率被置为1，表示节点n对时隙m进行占用，获得p
m
个变异的个体作为所述变异种群。
46.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
47.本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
48.图1为根据本发明一个实施例的多跳网络通信资源分配方法流程图；
49.图2为根据本发明一个实施例的多跳网络通信资源分配方法流程框图；
50.图3为根据本发明一个实施例的个体设计的示意图；
51.图4为根据本发明一个实施例的吞吐率和收敛速度性能的示意图；
52.图5为根据本发明一个实施例的多跳网络通信资源分配装置结构示意图。
具体实施方式
53.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
54.下面参照附图描述根据本发明实施例提出的多跳网络通信资源分配方法及装置。
55.首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的多跳网络通信资源分配方法。
56.网络在基站或者中心节点有网络拓扑等全局信息，会运行通信资源分配方法进行整个网络的通信资源分配。下例中考虑将通信资源以时分复用的模式进行分配，频分复用等其他模式下该通信资源分配方法也适用。每个周期中，通信资源划分为多个等长的时隙。网络中每个节点可以在一个周期内被分配到多个时隙进行通信，通信是单向链路。假设每个节点的发射功率一致，在通信范围内的节点互为邻居节点。由于隐藏终端和暴露终端的存在，当邻居和两跳邻居被分配到了相同时隙，冲突则会出现。
57.图1为根据本发明一个实施例的多跳网络通信资源分配方法流程图。
58.图2为根据本发明一个实施例的多跳网络通信资源分配方法流程框图。
59.如图1和图2所示，该多跳网络通信资源分配方法包括以下步骤：
60.步骤s1，获取当前网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化，获得多个个体作为原种群。
61.在本发明的实施例中，通过基站或中心节点在每个周期收集网络的拓扑信息。
62.进一步地，s1进一步包括：
63.s11，对种群中的个体进行设计，其中，个体的形式为m
×
n的二维数组的时隙分配表，其中，m为时隙数，n为网络节点数，表的第n行是n号节点的时隙分配情况，第n行、第m列的元素为1时，代表将m号时隙分配给n号节点，元素为0时代表不分配；
64.s12，根据两跳以内的邻居节点不可共用时隙的原则，按照时隙的顺序，每个时隙会被分给一个节点，获得多个个体作为原始种群。
65.具体地，如图3所示，当网络中可以用的时隙数为m，节点数为n，种群中每个个体都是一个形式为m
×
n的二维数组的时隙分配表，表的每一个元素的取值可以为0或1，表的第n行是n号节点的时隙分配情况，第n行、第m列的元素为1时，代表将m号时隙分配给n号节点；反之则代表不分配。
66.需要说明的是，仅在第一个周期中进行初始化操作，在后续周期中，在检测到网络拓扑发生变化时，不再进行初始化操作，将上一周期产生的新种群作为原种群进行后续杂交、变异和筛选等操作。
67.步骤s2，通过轮盘选择，在原种群中选出多个个体作为父代，通过对父代中的个体两两随机匹配行杂交，获得子代种群。
68.进一步地，s2进一步包括：
69.s21，设置参数p
c1
和p
c2
，在原种群中选出适应度最高的p
c1
个个体，再通过轮盘选择的方式选择出p
c2
个个体，将p
c1
+p
c2
个个体作为父代；
70.s22，对父代中的个体两两随机匹配进行杂交，根据个体特点，随机选出一个节点n，交换两个个体中的第n行，获得p
c1
+p
c2
个个体组成子代种群。
71.可以理解的是，适应度由分配方案中所有节点成功通信的次数、网络中出现冲突的次数、以及网络中各节点被分配到的时隙数的方差决定。成功通信的次数越高、也就是网络的吞吐率越高，则适应度越高；出现冲突的次数越高，则会得到惩罚使得适应度越低。为使算法在运行初期对解空间的探索更广泛、而在后期减少冲突发生的次数，冲突带来的惩罚会随迭代次数的增加而增加。而分配方案中，节点间发包次数方差过大也会导致适应度降低，以提高分配结果的公平性。
72.具体地，设置参数p
c1
和p
c2
，每一次进化迭代会先选出p
c1
个适应度最高的个体，保证最优秀的个体能够继续延续；再以轮盘选择的方式选择出p
c2
个个体，这p
c1
+p
c2
个个体作为父代。采用轮盘选择的方式使得适应度高的个体有更高的机会入选，但也给适应度低的个体入选的机会，增加随机性，以在一定程度上维护种群的多样性。之后对选出的父代两两随机匹配进行杂交，杂交的过程根据设计的个体的特点，将随机选出一个节点n，交换两个个体中的第n行。由此，可以获得p
c1
+p
c2
个个体组成子代种群。
73.步骤s3，在原种群中选择多个个体，进行变异操作，获取变异种群。
74.进一步地，s3进一步包括：
75.s31，从原种群中选择出p
m
个个体，作为变异的个体，对变异的个体中的m
×
n个元素，每个元素以p
m
的概率取反；
76.s32，若一个节点n的两跳邻居范围内对于一个时隙m都未进行占用，则第n行第m列的元素会以p
o
的概率被置为1，表示节点n对时隙m进行占用，获得p
m
个变异的个体作为变异种群。
77.具体地，从原种群中选择出p
m
个个体，作为变异的个体，对于这些个体中的m
×
n个元素，每个元素会被以p
m
的概率取反；另外，假如一个节点n的两跳邻居范围内对于一个时隙m都未进行占用，则第n行第m列的元素会以p
o
的概率被置为1，表示在该分配方案中节点n对时隙m进行占用。由此，可以获得p
m
个变异个体作为变异种群。
78.步骤s4，将原种群、子代种群和变异种群进行混合得到混合种群，计算混合种群中所有个体的适应度，按照适应度大小顺序，筛选得到原种群数量的个体组成新种群。
79.具体地，杂交后得到的子代种群、变异后获得的变异种群、以及原种群混合到一起，获得数量p+p
c1
+p
c2
+p
m
的种群。计算该种群中所有个体的适应度。该种群中可能存在完全一样的个体。接着，按适应度从大到小、不重复地选择的原则，直到选出p个个体构成新种群。假如无法选出p个不重复的个体，则对剩下的重复的个体进行轮盘选择，直到选出p个个体为止，未入选的个体直接被淘汰，在之后的流程中不会再被使用。
80.步骤s5，判断新种群中适应度最高的个体是否与原种群一致，若不一致，则执行步骤s2，若一致，则根据该个体确定当前网络拓扑的通信资源分配方案。
81.具体地，当筛选后得到的新种群中适应度最高的个体与原种群不一致时，代表迭代还未完成，则新种群将作为下一轮迭代的原种群，再次经历杂交、变异、筛选的步骤；当迭
代后新种群中适应度最高的个体与原种群一致，迭代结束，该适应度最高的个体代表的时隙分配表则成为当前拓扑下所采用的通信资源分配方案。
82.进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：
83.s6，检测网络拓扑信息，在网络拓扑信息发生变化时，以新种群作为原种群，执行步骤s2，直至得到当前网络拓扑的通信资源分配方案。
84.具体地，迭代终止后，种群中的个体会被保留在方法执行者本地的存储设备内。当前网络会持续采用获得的通信资源分配方案，并持续监测网络的拓扑情况。当检测到网络中的拓扑发生变化时，杂交、变异、筛选的迭代流程会再次启动。此时不重新进行种群的初始化，保存在本地的存储设备内的上一次迭代终止时的种群会作为原种群，在原种群的基础上再次进行杂交、变异、筛选的迭代流程，直到筛选后得到的新种群中适应度最高的个体与原种群一致，获得新拓扑下的通信资源分配方案。
85.图4中给出了提出的通信资源分配方法与最优解及传统简单分配方法的性能对比，可以看出提出的通信资源分配方法能达到接近最有解的性能，在网络拓扑变化后也能在较少次的迭代后再次获得新拓扑下的通信资源分配方案。
86.根据本发明实施例提出的多跳网络通信资源分配方法，通过基站获取网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化；通过遗传算法的杂交、变异、筛选操作，经过迭代获得高效的通信资源分配方案；基站持续检测网络拓扑信息，在网络拓扑发生变化后继续执行遗传算法的迭代过程获得新拓扑下的高效通信资源分配方案。将遗传算法运用于多跳网络中的通信资源分配问题，可以快速获得近似最优的分配方案、高效分配通信资源，可用于物联网等海量连接场景中，具有广泛的应用范围和良好的应用前景。
87.其次参照附图描述根据本发明实施例提出的多跳网络通信资源分配装置。
88.图5为根据本发明一个实施例的多跳网络通信资源分配装置结构示意图。
89.如图5所示，该多跳网络通信资源分配装置包括：初始化模块501、杂交模块502、变异模块503、筛选模块504和分配模块505。
90.初始化模块501，用于获取当前网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化，获得多个个体作为原种群。
91.杂交模块502，用于通过轮盘选择，在原种群中选出多个个体作为父代，通过对父代中的个体两两随机匹配行杂交，获得子代种群。
92.变异模块503，用于在原种群中选择多个个体，进行变异操作，获取变异种群。
93.筛选模块504，用于将原种群、子代种群和变异种群进行混合得到混合种群，计算混合种群中所有个体的适应度，按照适应度大小顺序，筛选得到原种群数量的个体组成新种群。
94.分配模块505，用于判断新种群中适应度最高的个体是否与原种群一致，若不一致，则将新种群作为原种群执行杂交模块，若一致，则根据该个体确定当前网络拓扑的通信资源分配方案。
95.进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：
96.检测模块，用于检测网络拓扑信息，在网络拓扑信息发生变化时，以新种群作为原种群，执行杂交模块，直至得到当前网络拓扑的通信资源分配方案。
97.进一步地，在本发明的一个实施例中，初始化模块，具体用于，
98.对种群中的个体进行设计，其中，个体的形式为m
×
n的二维数组的时隙分配表，其中，m为时隙数，n为网络节点数，表的第n行是n号节点的时隙分配情况，第n行、第m列的元素为1时，代表将m号时隙分配给n号节点，元素为0时代表不分配；
99.根据两跳以内的邻居节点不可共用时隙的原则，按照时隙的顺序，每个时隙会被分给一个节点，获得多个个体作为原始种群。
100.进一步地，在本发明的一个实施例中，杂交模块，具体用于，
101.设置参数p
c1
和p
c2
，在原种群中选出适应度最高的p
c1
个个体，再通过轮盘选择的方式选择出p
c2
个个体，将p
c1
+p
c2
个个体作为父代；
102.对父代中的个体两两随机匹配进行杂交，根据个体特点，随机选出一个节点n，交换两个个体中的第n行，获得p
c1
+p
c2
个个体组成子代种群。
103.进一步地，在本发明的一个实施例中，变异模块，具体用于，
104.从原种群中选择出p
m
个个体，作为变异的个体，对变异的个体中的m
×
n个元素，每个元素以p
m
的概率取反；
105.若一个节点n的两跳邻居范围内对于一个时隙m都未进行占用，则第n行第m列的元素会以p
o
的概率被置为1，表示节点n对时隙m进行占用，获得p
m
个变异的个体作为变异种群。
106.需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。
107.根据本发明实施例提出的多跳网络通信资源分配装置，通过基站获取网络拓扑信息，根据网络节点数量及可用通信资源数量进行遗传算法种群初始化；通过遗传算法的杂交、变异、筛选操作，经过迭代获得高效的通信资源分配方案；基站持续检测网络拓扑信息，在网络拓扑发生变化后继续执行遗传算法的迭代过程获得新拓扑下的高效通信资源分配方案。将遗传算法运用于多跳网络中的通信资源分配问题，可以快速获得近似最优的分配方案、高效分配通信资源，可用于物联网等海量连接场景中，具有广泛的应用范围和良好的应用前景。
108.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
109.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
110.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。