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一種dtn網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)方法

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一種dtn網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)方法,用于 在延遲和中斷容忍網(wǎng)絡(luò)、傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下制定傳輸方案時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)位置 進(jìn)行預(yù)測(cè),以及移動(dòng)通信領(lǐng)域?qū)σ苿?dòng)臺(tái)進(jìn)行位置預(yù)測(cè)。
【背景技術(shù)】
[0002] 延遲容忍網(wǎng)絡(luò)(Delay Tolerant Network,DTN)是一種數(shù)據(jù)傳輸中存在很大延遲 或者節(jié)點(diǎn)之間的鏈接經(jīng)常中斷的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,這種環(huán)境中,節(jié)點(diǎn)不斷運(yùn)動(dòng),不能保證信息從源 端到目的端存在一條連續(xù)的路徑。如低軌衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)、飛行器自組織網(wǎng)絡(luò)、傳感器網(wǎng)絡(luò)、 車輛自組織網(wǎng)絡(luò)(VANET)等。
[0003] 對(duì)于DTN網(wǎng)絡(luò)中的信息傳輸而言,由于從源端到目的端不存在一條連續(xù)的路徑,為 找到保證消息成功到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的路由,一般是進(jìn)行洪泛式轉(zhuǎn)發(fā),或基于對(duì)中間節(jié)點(diǎn)與目 的節(jié)點(diǎn)相遇概率的估計(jì),來(lái)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)。只要能預(yù)測(cè)到節(jié)點(diǎn)的將來(lái)位置 及其出現(xiàn)概率,則可以大大提高路由策略的效率;此外,在能夠預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)位置或軌跡的情況 下,也將會(huì)對(duì)DTN網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)質(zhì)量控制策略、信息安全策略等的方案設(shè)計(jì)帶來(lái)很大方便。 因此,研究DTN網(wǎng)絡(luò)中對(duì)節(jié)點(diǎn)位置的預(yù)測(cè)具有重要的意義。
[0004] 然而,DTN網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)卻不同于傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)中的位置預(yù)測(cè)問(wèn)題。在 傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)中,源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)之間一般可以找到一條即時(shí)的連續(xù)路徑,位置預(yù)測(cè) 服務(wù)節(jié)點(diǎn)可以及時(shí)獲取到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的位置信息,并據(jù)此獲得節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)從而進(jìn)行 位置預(yù)測(cè);但在DTN網(wǎng)絡(luò)中,源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)之間不存在即時(shí)的信息連續(xù)傳輸路徑,傳輸 延遲很大且鏈路經(jīng)常中斷,位置預(yù)測(cè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)獲得的節(jié)點(diǎn)位置信息常常是過(guò)時(shí)的、局部的、 不完整的,因而對(duì)DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置的預(yù)測(cè)存在很大的挑戰(zhàn)。
[0005] 目前有關(guān)移動(dòng)通信網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)位置或軌跡的預(yù)測(cè)方法大多是基于馬爾可夫模型進(jìn) 行預(yù)測(cè),即節(jié)點(diǎn)下一狀態(tài)(位置)只依賴于節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的狀態(tài)(位置),節(jié)點(diǎn)將來(lái)的狀態(tài)(位置) 預(yù)測(cè)可以看作基于馬爾可夫模型的一步或多步預(yù)測(cè)。然而,馬爾可夫模型要求已知節(jié)點(diǎn)的 當(dāng)前位置及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,且狀態(tài)轉(zhuǎn)移要相對(duì)穩(wěn)定,其中,狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率通常基于對(duì)大 量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線統(tǒng)計(jì)來(lái)獲取。但是DTN網(wǎng)絡(luò)無(wú)法滿足即時(shí)性要求,不能利用節(jié)點(diǎn)位置 變換的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,來(lái)對(duì)DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0006] 陶劍峰等提出了一種基于灰色預(yù)測(cè)的目標(biāo)跟蹤算法("灰色預(yù)測(cè)在跟蹤式卡爾曼 濾波中的應(yīng)用",2007年系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集,第9卷986-989頁(yè)),該算法 提出對(duì)目標(biāo)的當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(坐標(biāo)及其速度)估計(jì)值進(jìn)行灰色預(yù)測(cè),以該灰色預(yù)測(cè)代 替卡爾曼算法中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,結(jié)合當(dāng)前時(shí)刻觀測(cè)到的方位角進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波,得 到當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)的位置。然而,這種方法主要適用于目標(biāo)在機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),可以觀測(cè)到當(dāng) 前時(shí)刻的目標(biāo)方位角的情況。在DTN網(wǎng)絡(luò)中,我們無(wú)法得到當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)方位角及坐標(biāo)、 速度等一切運(yùn)動(dòng)信息,也無(wú)法應(yīng)用于DTN環(huán)境下的位置預(yù)測(cè)。
[0007] 因此,需要一種能夠?qū)TN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置及其連續(xù)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)的技術(shù)方 案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的:實(shí)現(xiàn)對(duì)DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置及其連續(xù)運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)。
[0009]為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的,本發(fā)明提供一種DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)方法,其特征在 于,包括以下步驟,
[0010] S1:根據(jù)位置服務(wù)節(jié)點(diǎn)上當(dāng)前保存的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù),計(jì)算所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的 方位角序列;
[0011] S2:對(duì)所述方位角序列進(jìn)行灰色預(yù)測(cè),得到方位角在下一時(shí)刻的灰色預(yù)測(cè)值;
[0012] S3:將方位角灰色預(yù)測(cè)值作為對(duì)應(yīng)時(shí)刻的觀測(cè)值,并結(jié)合目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)模型,進(jìn) 行卡爾曼濾波,得到所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)時(shí)刻的位置的卡爾曼估計(jì)值;
[0013] S4:根據(jù)卡爾曼位置估計(jì)值,構(gòu)造所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的新的方位角序列后,跳轉(zhuǎn)至S2, 并在得到所需時(shí)刻的所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置的估計(jì)值后,停止迭代。
[0014]根據(jù)一種具體的實(shí)施方式,S2包括,
[0015] S21:計(jì)算所述方位角序列直到保存數(shù)據(jù)最后時(shí)刻的一階累加值序列;
[0016] S22:計(jì)算所述一階累加值序列的緊鄰均值序列;
[0017] S23:根據(jù)所述緊鄰均值序列,建立GM(1,1)基本模型方程以及根據(jù)所述累加值序 列,建立GM(1,1)基本模型方程的白化方程,并求解所述白化方程,得到方向角一階累加值 的白化響應(yīng)序列;
[0018] S24:根據(jù)所述白化響應(yīng)序列,得到方位角在下一時(shí)刻的一階累加值的灰色預(yù)測(cè) 值,對(duì)方位角在下一時(shí)刻的一階累加值的灰色預(yù)測(cè)值進(jìn)行一階累減還原,得到方位角在下 一時(shí)刻的灰色預(yù)測(cè)值。
[0019]根據(jù)一種具體的實(shí)施方式,S3包括,
[0020] S31:將所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的所述方位角灰色預(yù)測(cè)值作為觀測(cè)值,建立觀測(cè)方程,并利 用所述觀測(cè)方程,將所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程用矩陣形式表示;
[0021 ] S32:根據(jù)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程,進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)和方差預(yù)測(cè);
[0022] S33:根據(jù)所述狀態(tài)預(yù)測(cè)與所述方差預(yù)測(cè)的結(jié)果,計(jì)算增益矩陣;
[0023] S34:根據(jù)所述增益矩陣,分別對(duì)所述狀態(tài)預(yù)測(cè)與所述方差預(yù)測(cè)的結(jié)果,進(jìn)行狀態(tài) 濾波和方差濾波,得到所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)時(shí)刻的位置的卡爾曼估計(jì)值。
[0024]根據(jù)一種具體的實(shí)施方式,S4包括,
[0025] S41:根據(jù)所述卡爾曼位置估計(jì)值,得到對(duì)應(yīng)時(shí)刻的方位角計(jì)算值;
[0026] S42:比較所述方位角計(jì)算值與所述方位角灰色預(yù)測(cè)值之差的絕對(duì)值與預(yù)測(cè)門限 值的大小,判斷所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是否發(fā)生機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng);
[0027] S43:若所述方位角計(jì)算值與所述方位角灰色預(yù)測(cè)值之差的絕對(duì)值大于所述預(yù)測(cè) 門限值,則所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)生機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng),將所述方位角計(jì)算值添加至所述方位角序列末尾, 否則所述方位角序列不變。
[0028] 與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果:
[0029] 本發(fā)明利用灰色理論在歷史信息缺失的情況下,首先對(duì)節(jié)點(diǎn)方位角進(jìn)行估計(jì)和預(yù) 測(cè),以該方位角灰色預(yù)測(cè)值作為當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)值,結(jié)合節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)模型,并利用卡爾曼濾 波算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)位置估計(jì),再通過(guò)迭代遞推,得到所需時(shí)刻的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置。本發(fā)明直接利 用目標(biāo)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前保存的歷史數(shù)據(jù),不需要復(fù)雜的趨勢(shì)和轉(zhuǎn)移概率計(jì)算,可以實(shí)現(xiàn)在信息缺 乏情況下對(duì)DTN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置的預(yù)測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0030]圖1是本發(fā)明的流程不意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031] 下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。但不應(yīng)將此理解為本發(fā)明 上述主題的范圍僅限于以下的實(shí)施例,凡基于本
【發(fā)明內(nèi)容】
所實(shí)現(xiàn)的技術(shù)均屬于本發(fā)明的范 圍。
[0032] 本發(fā)明的DTN網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)都處于同一個(gè)坐標(biāo)系中,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)具有測(cè)量當(dāng)前時(shí)間 和自身位置坐標(biāo)并向位置服務(wù)節(jié)點(diǎn)報(bào)送的能力,但由于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难訒r(shí)和鏈路經(jīng)常性的中 斷,這些信息不能即時(shí)傳遞到位置服務(wù)節(jié)點(diǎn),并且發(fā)生丟失,位置服務(wù)節(jié)點(diǎn)處保存的目標(biāo)節(jié) 點(diǎn)位置信息是一些歷史數(shù)據(jù),而且也不完整。
[0033]本發(fā)明的DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置及其連續(xù) 運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)。結(jié)合圖1所示的本發(fā)明的流程示意圖,本發(fā)明的DTN網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè) 方法包括:
[0034] S1:根據(jù)位置服務(wù)節(jié)點(diǎn)上當(dāng)前保存的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù),計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的方位 角序列。其中,假定在位置服務(wù)節(jié)點(diǎn)上當(dāng)前保存有若干個(gè)時(shí)刻的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置信息,并且 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為(y(k),x(k)),k為1,2,......n,用于表示各個(gè)時(shí)刻的時(shí)間順序, 根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),在對(duì)應(yīng)時(shí)刻目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的方位角為:
[0036] 根據(jù)公式(1)得到時(shí)刻1,2,.......時(shí)刻的方位角序列,設(shè)為?⑷二㈧*3 (1) ^⑵,...^(n)},其中位置服務(wù)節(jié)點(diǎn)上當(dāng)前保存歷史數(shù)據(jù)的最后時(shí)刻為n。
[0037] S2:對(duì)方位角序列進(jìn)行灰色預(yù)測(cè),得到方位角在下一時(shí)刻的灰色預(yù)測(cè)值。具體的, S2包括:
[0038] S21:計(jì)算方位角序列直到保存數(shù)據(jù)最后時(shí)刻的一階累加值序列。其中,一階累加 值序列為
[0039] S22:計(jì)算一階累加值序列的緊鄰均值序列。其中,緊鄰均值序列為zULlVUhz1 并且,
[0040] S23:根據(jù)所述緊鄰均值序列,建立GM(1,1)基本模型方程以及根據(jù)所述累加值序 列,建立GM(1,1)基本模型方程的白化方程,并求解所述白化方程,得到方向角一階累加值 的白化響應(yīng)序列。
[0041 ] 其中,GM(1,1)
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