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桂枝茯苓丸:一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法

作者:专利检索网
来源:https://www.cange.org.cn/famingzhuanli
日期:2020-08-28 17:50






申请号 201710298799.0
申请日 2017.05.02
同一申请的已公布的文献号 CN 107094284 A
2017.08.25
专利权人 湘潭大学地址 411100 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大学信息工程学院
发明人 杨万春 王宁 彭艳芬 
Int.Cl.H04W 4/80
(2018.01)H04W 16/18
(2009.01)H04W 24/06
(2009.01)H04W 40/02
(2009.01)
对比文件CN 105469315 A,2016.04.06,CN 105704776 A,2016.06.22,CN 103414711 A,2013.11.27,CN 103281740 A,2013.09.04,US 2015363699 A1,2015.12.17,陈智.基于K_means聚类算法的机会网络群组移动模型及其长相关性研究.《硕士论文电子期刊》.2016,审查员 郝海清
发明名称一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法
摘要本发明公开了一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动的方法,其步骤如下:首先设定机会网络节点个数,所有节点开始做随机移动;仿真一段时间后,通过节点空间位置建立节点相似矩阵、度矩阵;设定聚类数目,计算拉普拉斯矩阵并构建特征向量矩阵;根据节点特征向量矩阵重新进行距离权重计算,得到聚类划分结果;最后节点根据聚类结果,前往相应聚类中心点进行聚集,并跟随中心点进行群组移动,群组中心节点仍然按原个体移动方法进行随机移动。
本方法利用谱聚类算法在群组聚类上的优势和良好效果,充分体现了移动节点的群组聚集移动行为,对网络性能产生巨大影响,因此在很多应用领域都可以进行研究和应用。
权利要求书1页 说明书5页 附图2页CN 107094284 B2020.05.19CN 107094284 B 1.一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,包括如下步骤:1)生成n个移动节点S={s1,s2,...sn},仿真开始时,n个节点在地图上做个体随机运动;2)每个节点获取自身空间位置,构造节点相似矩阵A,表示如下:其中d
(si,sj)表示si和sj的空间距离,σ为尺度参数;3)通过步骤2)得到矩阵A,计算拉普拉斯矩阵Lsym=I-D-1/2AD-1/2,其中I为单位矩阵,D为对角矩阵,且其余值为0,设定聚类数目为k,计算Lsym的特征值和特征向量,提取前k个最小特征值的特征向量构造矩阵X,矩阵X的大小为n*k,归一化处理得到矩阵Y;4)根据步骤3)计算得到的Y的每一行代表一个节点,随机选取k个聚类中心点,计算Y的每个节点到k个聚类中心点的距离权重,若节点与某个聚类中心点距离权重值最短,则该节点与此聚类中心点划为一个类,最后得到节点聚类划分结果;5)节点根据划分结果,前往相应聚类中心点进行聚集,并跟随中心点进行群组移动。
2.如权利要求1所述的一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,所述步骤2)中,其特征是,d
(si,sj)表示si和sj的空间距离,表达式如下:其中,节点si和sj的空间坐标分别为
(xi1,xj1)和
(xi2,xj2)。
3.如权利要求1所述的一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,所述步骤3)中,其特征是,所述特征值λ1,λ2,…,λn和非零特征列向量xi由方程
(Lsym-λiI)xi=0求解得到,提取前k个最小特征值所对应的k个n维特征列向量x1,x2,…,xk,特征向量矩阵X表示为:X=
[x1,x2,…,xk]∈Rn*kn*k为矩阵X的大小;所述步骤3)中,对X的行向量做归一化处理,得到Y矩阵为:权 利 要 求 书1/1页2CN 107094284 B2 一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法技术领域
[0001]本发明涉及一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法。
背景技术
[0002]目前在机会网络中,节点多数是由人所携带智能移动设备进行自由移动,相互之间利用短距离无线通信技术进行消息传输的一种特殊自组织网络。
这种特殊网络不仅具有移动自组织网络的基本特征,另外还具有人的社会性,网络拓扑结构各种不同变化与人的移动特征有关。
在网络研究中,网络协议是否有效、数据的传输率是否高以及安全性等等我们关心的问题都与移动方式密切相关。
群组移动考虑的是节点之间的移动影响,在现实生活中节点很多时候不是单个形式出现在移动区域。
以往提出的群组移动方法包括参考点群组移动、队列移动、游牧群体移动、指数相关移动等,有的方法对节点运动状态描述很少,有的模型在机会网络中运行,由于节点运动的很大不确定性而不能进行合理操作,或者形成的群体是静止的,不能反映真实地图群体行为特征等等缺点。

[0003]对于群组移动方法,文献《基于加权最小二乘预测模型的群组移动位置更新研究》
(马晓蕊.基于加权最小二乘预测模型的群组移动位置更新研究
[D].西安电子科技大学,2008)运用遗忘因子在参数估计中对新旧数据分配不同的权值,提出基于加权最小二乘算法的定位方法。
该方法假设群组移动节点是阶段性匀速直线运动,且假设各群组中的节点数目恒定不变。
这往往与实际应用不符。
文献《自组网的组移动位置服务》
(国文成.移动自组网的组移动位置服务
[D].国防科学技术大学,2009.)提出一种基于节点位置和速度相似度的组移动位置服务。
当需要预知节点位置信息时,需依次确定目标节点所在的组及其组长,目标节点相对于本组组长的位置,再由组长通过自身位置和目标得到目标节点的确切位置,定位过程较复杂,受网络拓扑结构变化影响大。
本通过使用谱聚类算法与基于地图的最短路径节点移动方法相结合的方法,能够在现实环境中,真实有效的描述节点运动的群体特征,聚类划分时间快,并且能处理任意形状的节点分布,效果良好。
发明内容
[0004]针对现有技术中存在的不足,本发明提供一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,采用谱聚类算法与传统群组移动方法相结合的方式,能较好的根据节点的相关特征使节点完成群体聚类、群组移动行为,包括如下步骤:
[0005]1)生成n个移动节点S={s1,s2,...sn},仿真开始时,n个节点在地图上做个体随机运动;
[0006]2)每个节点获取自身空间位置,构造节点相似矩阵A,表示如下:
[0007]说 明 书1/5页3CN 107094284 B3
[0008]其中d
(si,sj)表示si和sj的空间距离,σ为尺度参数;
[0009]3)通过步骤2)得到矩阵A,计算拉普拉斯矩阵Lsym=I-D-1/2AD-1/2,其中I为单位矩阵,D为对角矩阵,且其余值为0,设定聚类数目为k,计算Lsym的特征值和特征向量,提取前k个最小特征值的特征向量构造矩阵X,矩阵X的大小为n*k,归一化处理得到矩阵Y;
[0010]4)根据步骤3计算得到的Y的每一行代表一个节点,随机选取k个聚类中心点,计算Y的每个节点到k个聚类中心点的距离权重,若节点与某个聚类中心点距离权重值最短,则该节点与此聚类中心点划为一个类,最后得到节点聚类划分结果;
[0011]5)节点根据划分结果,前往相应聚类中心点进行聚集,并跟随中心点进行群组移动。

[0012]2、上述的一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,所述步骤2)中,其特征是,d
(si,sj)表示si和sj的空间距离,表示为:
[0013]
[0014]其中,节点si和sj的空间坐标分别为
(xi1,xj1)和
(xi2,xj2)。

[0015]3、上述的一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,所述步骤3)中,其特征是,所述特征值λ1,λ2,…,λn和非零特征列向量xi由方程
(Lsym-λiI)xi=0求解得到,提取前k个最小特征值所对应的k个n维特征列向量x1,x2,…,xk,特征向量矩阵X表示为:
[0016]X=
[x1,x2,…,xk]∈Rn*k
[0017]n*k为矩阵X的大小;
[0018]所述步骤3)中,对X的行向量做归一化处理,得到Y矩阵为:
[0019]
[0020]应用本发明的技术方案,具有以下有益效果:因为在机会网络中节点的数据转发成功率和网络负载等性能都受到节点移动方式的影响,因此本发明提供一种基于谱聚类算法的机会网络群组移动方法,能够灵活有效的与传统的网络节点移动方法相结合,真实有效的完成了节点聚集和群组移动的行为,算法开销时间复杂度不高,聚类划分时间快,并且能处理任意形状的节点分布,效果良好并且具备灵活的可扩展性,在特殊场合具有一定应用性。
附图说明
[0021]图1为本发明的群体节点聚集的流程图;
[0022]图2为本发明仿真节点在1600秒时刻的个体移动示意图;
[0023]图3为本发明仿真节点在2700秒时刻的群体移动示意图。
具体实施方式
[0024]本次实施的实验地为地图仿真,场景范围4500x3400
(m^2),所有节点携带蓝牙设备进行数据传输,传输采用Epidemic路由协议,仿真时间为5000s,节点数量为240个,节点说 明 书2/5页4CN 107094284 B4 通信范围为10m,节点自身缓存5M,节点速度6.5m/s,并且设定聚类数目为6个,聚集开始时间为1600s,本发明技术方案的流程框图如图1所示。

[0025]1)先生成240个移动节点S={s1,s2,...sn}在地图上随机分布,并按照自己的设定做个体随机移动,如图2所示;
[0026]2)指定聚类开始后,获取节点空间位置,计算节点欧式距离d
(si,sj),构造节点相似矩阵A,计算度矩阵D。
该步骤在实施过程中,d
(si,sj)表示si和sj的空间距离,用欧式距离表达式:
[0027]
[0028]其中,节点si和sj的空间坐标分别为
(xi1,xj1)和
(xi2,xj2),距离单位为m。
实施过程为减少数据误差,提高精度,位置坐标分别除以1000,求解得到d
(si,sj)如表1所示:
[0029]表1节点空间距离d
(si,sj)
[0030]i000…239239j012…238239d
(si,sj)01.8631.455…2.1060
[0031]节点相似矩阵的表达式为:
[0032]
[0033]其中σ为尺度参数,取值σ=0.48。
实施过程中求的相似矩阵A如下:
[0034]
[0035]该步骤中,D为对角矩阵且其余值为0。
实施过程中可求得度矩阵D如下:
[0036]
[0037]3)设定聚类数目k=6,然后计算拉普拉斯矩阵Lsym,其特征是,计算拉普拉斯矩阵说 明 书3/5页5CN 107094284 B5 Lsym的表达式为:
[0038]Lsym=I-D-1/2AD-1/2
[0039]实施过程中,根据矩阵D和矩阵A,可求得拉普拉斯矩阵Lsym如下:
[0040]
[0041]特征值λ1,λ2,…,λn和非零特征列向量xi由方程求解
(Lsym-λiI)xi=0,提取前k个最小特征值所对应的k个n维特征列向量x1,x2,…,xk如下:
[0042]x1=
(-0.051,-0.066,-0.070,…)T
[0043]x2=
(0.066,0.084,-0.032,…)T
[0044]x3=
(-0.094,0.060,-0.090,…)T
[0045]
[0046]x6=
(-0.027,-0.044,-9.070,…)T
[0047]构造矩阵X=
[x1,x2,…,xk]∈Rn*k,n*k为矩阵X的大小。
对X的行向量做归一化处理,得到Y矩阵,其中:
[0048]
[0049]实施过程中求的Y矩阵如下:
[0050]
[0051]4)根据计算得到的Y的每一行代表一个节点,随机选取k个聚类中心点,计算Y的每个节点到k个聚类中心点的距离权重,若该节点与聚类中心点的距离权重值最短,这将聚类中心点与该节点与划为一类。
若Y的第i行数据归入第j类,则表示原数据节点si也就划分到第j类;得到节点聚类划分结果,如表2所示。

[0052]5)节点根据划分结果,前往相应聚类中心点进行聚集,并跟随中心点进行群组移动。
如图3所示,本次聚类时间只用了18分钟,就聚集并开始群组移动,证实了本方法的有效性。

[0053]表2节点聚类划分结果说 明 书4/5页6CN 107094284 B6
[0054]说 明 书5/5页7CN 107094284 B7 图1图2说 明 书 附 图1/2页8CN 107094284 B8 图3说 明 书 附 图2/2页9CN 107094284 B9
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