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龙图腾网获悉深圳友讯达科技股份有限公司;武汉友讯达科技有限公司申请的专利一种分布式节点识别与表计重组策略生成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：CN120434130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510867682.4，技术领域涉及：H04L41/0894；该发明授权一种分布式节点识别与表计重组策略生成方法是由王蕾;刘媛媛;黄卫明;杨少华;董银锋;郭小广设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式节点识别与表计重组策略生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式节点识别与表计重组技术领域，且公开了一种分布式节点识别与表计重组策略生成方法，采集器端自发现：采集器按预设周期广播包含自身唯一标识和发现请求的发现信号；节点信息收集与分析：采集器接收并存储节点的响应信息；节点拓扑识别：基于分析后的节点信息构建节点拓扑结构模型；自动归组：依据节点的拓扑结构和功能属性；表计重组策略生成：检测到节点拓扑结构发生变化，本发明的自发现机制实现了节点拓扑的自动识别和设备的自动归组，在部署现场，采集器能够快速且准确地探测到各个节点的存在，并依据预设规则或智能算法自动构建拓扑结构，将节点合理归组，减少了人工干预的工作量。

本发明授权一种分布式节点识别与表计重组策略生成方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式节点识别与表计重组策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集器端自发现：采集器按预设周期广播包含自身唯一标识和发现请求的发现信号，网络中的节点接收该信号后，向采集器回传包含节点唯一标识、物理位置、通信能力、功能属性的响应信息； S2、节点信息收集与分析：采集器接收并存储节点的响应信息，对收集到的信息进行清洗、特征提取和相关性分析处理； S3、节点拓扑识别：基于分析后的节点信息构建节点拓扑结构模型，识别节点之间的连接关系、层次关系和通信路径； S4、自动归组：依据节点的拓扑结构和功能属性，将具有相似功能、相近拓扑位置或互补功能的节点归为不同的表计组； S5、表计重组策略生成：当检测到节点拓扑结构发生变化，节点加入、节点移除或节点通信状态改变时，重新收集节点信息，更新拓扑结构模型，生成相应的表计重组策略并发送给相关节点； 所述采集器端自发现步骤中，发现信号采用加密编码方式传输，以防止信号在传输过程中被窃取或篡改，且广播周期可根据网络规模和节点动态变化频率进行调整： 加密编码方式：采用对称加密算法即AES算法对发现信号中的关键信息进行加密处理，关键信息包括采集器唯一标识和发现请求，在加密过程中，采集器使用预先分配的对称密钥对信息进行加密操作，生成密文形式的发现信号，节点在接收到发现信号后，使用相同的对称密钥对密文进行解密，以获取其中的有效信息，对称密钥定期更新，所述更新周期根据系统的安全需求和网络环境的复杂性确定；广播周期调整依据：当网络规模大于100个节点时，为了确保所有节点都能接收到发现信号，广播周期进行延长；当网络规模少于30个节点时，广播周期缩短，以提高发现效率，同时，当每小时节点加入数量超过5时，缩短广播周期，使采集器能及时发现新节点或检测到节点的离开；反之，当每小时节点加入数量少于1时，可延长广播周期，减少系统的通信开销，广播周期的具体调整通过采集器内部的自适应算法实现，该算法根据实时监测到的网络规模和节点动态变化频率数据，动态计算并调整广播周期； 所述节点信息收集与分析步骤中，对节点相应信息的清洗包括去除重复信息、纠正错误信息，特征提取时提取节点的通信频率、数据处理能力、储存容量关键特征，相关性分析时分析节点之间在功能、位置、通信上的关联程度： 信息清洗具体包括去除重复信息：采集器在接收到多个节点的响应信息后，通过对比节点的唯一标识和其他关键信息，识别出重复的响应信息，对于重复信息仅保留其中一条信息，其余重复信息予以删除，以减少数据冗余和后续分析的复杂度；纠正错误信息：采用数据校验和规则匹配的方法对节点响应信息进行错误检测和纠正，对于节点的物理信息，其格式不符合预设的地理坐标格式，采集器根据该节点的通信信号强度和周边已知节点的位置信息，通过三角定位算法对其物理位置进行修正； 特征提取具体包括：通信频率：通过分析节点在一段时间内发送和接收的数据包数量和时间间隔，计算出节点的平均通信频率，通信频率反映了节点与其他节点或采集器之间的数据交互活跃度；数据处理能力：通过向节点发送包含数据排序、数据加密的测试任务，记录节点完成任务的时间和资源消耗情况，以此评估节点的数据处理能力；存储容量：节点在响应信息中提供自身的存储总容量和已使用容量信息，采集器根据这些信息计算出节点的可用存储容量，作为存储容量特征； 相关性分析具体包括：功能关联程度：分析节点的功能属性，判断节点之间是否存在功能互补或协同关系，一个负责数据采集的节点和一个负责数据处理的节点之间，其功能关联度系数大于0.8节点值；位置关联程度：根据节点的物理位置信息，计算节点之间的距离，距离较近的节点在数据传输和协作方面具有更高的关联性；通信关联程度：通过分析节点之间的通信历史记录，所述通信历史记录包括通信频率、通信数据包大小和通信时间分布，评估节点之间的通信关联程度； 所述表计重组策略生成步骤中，采用启发式算法或优化算法生成表计重组策略，以达到重组后系统性能最优，通信效率最高和能耗最低目标： 启发式算法应用：采用遗传算法生成表计重组策略，将表计组的划分方案编码为染色体，每个染色体包含10个基因，每个基因表示一个节点所属的表计组，通过初始化100个染色体种群，模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，不断迭代优化染色体的适应度值，适应度值根据系统的性能指标即通信效率、能耗计算得出，通信效率越高、能耗越低，适应度值越高； 优化算法应用：使用线性规划算法对表计重组策略进行优化，定义目标函数，以通信效率最高为目标，将节点之间的通信流量和通信成本作为约束条件，建立线性规划模型，通过求解线性规划模型，得到最优的表计组划分方案和节点任务分配方案，在求解过程中，考虑系统的各种限制条件即节点的处理能力、存储容量，确保重组策略的可行性和有效性； 所述表计重组策略生成步骤中，表计重组策略包含重组后的表计组结构、节点在新组中的角色和任务分配，以及重组的执行时间和顺序： 表计组结构：明确重组后每个表计组的组成节点，详细列出每个表计组内包含的节点唯一标识，同时，描述表计组之间的关系，即层次关系、协作关系，以构建完整的表计组结构体系； 节点角色和任务分配：根据节点的功能属性和表计组的需求，为每个节点分配在新表计组中的角色，包括主节点和从节点，并分配数据采集、数据处理、数据存储具体任务，对于数据采集节点，分配其类型数据的任务；对于数据处理节点，分配其对采集到的数据进行处理和分析的任务； 执行时间和顺序：确定表计重组的执行时间，根据系统的运行情况系统负载低于30%和业务需求非业务高峰期，选择凌晨2点-4点进行重组操作，以减少对系统正常运行的影响，同时，制定重组的执行顺序，以及节点在重组过程中的操作顺序，确保重组过程的有序进行。

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