南京航空航天大学许峰获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于灰色聚类和动态切片的WSN拓扑控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114867008B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210505719.5,技术领域涉及:H04W12/00;该发明授权一种基于灰色聚类和动态切片的WSN拓扑控制方法是由许峰;刘京;吕昕;倪茜;陈书航设计研发完成,并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于灰色聚类和动态切片的WSN拓扑控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于灰色聚类和动态切片的WSN拓扑控制方法,用于提高数据在传输过程中的安全性,其中方法包括:利用簇间安全感知的方式评估相邻簇头节点的信任值,簇头节点采取动态切片技术,将数据包切片发送给候选簇头节点。本发明在数据切片方面做出一定的改进,采用聚类算法划分各候选簇头的安全状态,依据候选簇头的安全状态、位置信息,定义簇头节点的数据切片数量和比例,降低网络通信过程中恶意节点对数据的威胁,也将能耗控制在一个较低的水平。
本发明授权一种基于灰色聚类和动态切片的WSN拓扑控制方法在权利要求书中公布了:1.基于灰色聚类和动态切片的WSN拓扑控制方法,其特征在于,包括以下步骤: 1采用灰色关联分析法,根据传感器节点的感知数据具有空间相关性的特点,在网络中动态分簇,簇头节点选取采用距离向量法和多项式拟合法相结合,具体步骤如下: 101根据节点的分布和坐标,确定每个节点的邻居节点情况,计算每个节点的密度ρ,再基于接收到的感知数据,计算每个节点与周围节点的关联度λi;102结合节点的能量和距离因素,计算节点的决策值,所有节点依决策值降序排列,选择其中最大的M个节点作为峰值节点; 103未当选峰值节点的其他节点,计算与所有峰值节点的欧式距离,选择距离最近的峰值节点加入成簇,所有节点重复执行,确保所有节点加入成簇; 2将网络划分为若干个独立的簇区域,记录每个簇区域的相关属性,包括簇区域内节点数量、簇区域面积、各节点能量以及各节点的感知数据,通过灰色聚类分析法判断簇区域的安全状态,具体步骤如下: 201根据候选簇内各节点的能量值,计算候选簇头节点的能量值与候选簇内节点的能量均值之间的比例r; 202根据候选簇内节点的感知数据,计算候选簇头节点的感知数据与候选簇内节点的数据均值之间的差距d; 由于每个节点发送的数据包包含若干时间段的数据,所以针对每个属性,计算节点所有时间段感知到的数据的均值,将每个节点的数据融合为一组数值; 簇头节点根据距离向量法用式2-1计算自身数据与簇内节点数据的距离dij 其中,表示节点xi指向节点xk的向量,节点xk为参考节点,表示向量的模; 簇头节点建立基于簇内节点感知数据的原始数据表,计算各属性之间的关联度,得到关联度较大的一组或多组属性,针对得到的属性组合,采用多项式拟合的方法计算属性之间的相互依赖性,得到拟合函数; 计算各节点的预测因子pdi,即其数据变化是否符合拟合函数的预测情况,计算公式如下所示: 结合距离dij和节点剩余能量Ei,判断节点的嫌疑系数μi,更新节点的信任值ti; 其中,middij表示簇内节点距离因子的中位数,表示簇内节点平均剩余能量,τ,ω为系数,满足δ为嫌疑系数的阈值; 203汇聚节点根据网络中的节点的分布状态,计算网络的平均簇内节点数目和平均簇区域面积;簇头节点获取平均簇内节点数目和平均簇区域面积,然后对候选各簇的簇内节点数目num和区域面积area做均值化处理; 204设计候选簇的灰类为三个安全类,即“足够安全、适合作为下一跳转发区域”、“一般安全、一般适合作为下一跳转发区域”和“不安全、不适合作为下一跳转发区域”; 205对201到203得到的r,d,num和area,将其作为灰色聚类分析法的评价指标,设计依据各评价指标隶属于各灰类的可能度函数; 206根据205中的可能度函数,计算候选簇区域属于各灰类的聚类系数,系数最大的灰类是其最终所属灰类; 207根据候选簇头的剩余能量Eres、与汇聚节点的距离ds以及节点与候选簇头的连线和节点与汇聚节点的连线之间的夹角θ,计算决策值f,决策值最大的簇头作为理想下一跳节点,计算公式如2-5: 208簇头节点排除不适合作为下一跳转发区域的簇,基于自身的能耗考虑,在剩余候选簇中选择与自身距离小于等于与理想下一跳节点距离的簇头,组成下一跳节点集合,进入数据切片阶段; 3簇内节点将数据发送到各自的簇头节点,考虑簇头节点在数据转发中的关键作用,对簇头节点的数据切片处理,再将数据发送到候选簇头,对簇头节点的数据切片处理方法如下: 301将组成下一跳节点集合记为CH={xi|i=0,1,…,n},其中xi表示下一跳簇头节点,下一跳节点的个数为n+1,设下一跳节点所属的灰类为GC={cj|j=0,1,2},则对于每个下一跳节点,其接收的切片比例计算方式为式3-1: 其中ci的数值越大表明节点的安全性越高; 302簇头节点依据它的下一跳节点集合中各节点的接收切片比例,传输经过数据融合的数据切片。
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