申请/专利权人：吉林大学

申请日：2022-12-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN115987833B

主分类号：H04L43/08

分类号：H04L43/08;H04L43/0852;H04L41/14;H04B11/00;H04B13/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.05.05#实质审查的生效;2023.04.18#公开

摘要：本申请公开了一种水声传感器网络性能评估方法、装置、设备及介质，涉及通信技术领域，包括：预先建立与水声传感器网络对应的网络性能评估模型，并设置所述网络性能评估模型中网络性能指标的要求值；所述网络性能指标包括端到端可靠性、端到端延迟、网络能量效率和网络覆盖率；将网络配置参数和通信配置参数输入所述网络性能评估模型，以输出所述网络性能指标的估计值；利用线性加权求和法对所述网络性能评估模型进行求解，并在所述要求值和所述估计值满足预设目标条件的情况下输出最优网络配置和最优通信配置。通过本申请中的网络性能评估模型能够准确估计网络性能指标，并输出最优网络配置和最优通信配置，有效提升了网络性能。

主权项：1.一种水声传感器网络性能评估方法，其特征在于，包括：预先建立与水声传感器网络对应的网络性能评估模型，并设置所述网络性能评估模型中网络性能指标的要求值；所述网络性能指标包括端到端可靠性、端到端延迟、网络能量效率和网络覆盖率；将网络配置参数和通信配置参数输入所述网络性能评估模型，利用线性加权求和法对所述网络性能评估模型进行求解，以输出所述网络性能指标的估计值；在所述要求值和所述估计值满足预设目标条件的情况下输出最优网络配置和最优通信配置；其中，所述预先建立与水声传感器网络对应的网络性能评估模型，包括：预先基于水下声信道的路径损耗建立信道模型，并基于所述信道模型分别建立端到端可靠性模型、端到端延迟模型和网络能量效率模型，以及利用蒙特卡洛方法确定出网络覆盖率模型；为所述端到端可靠性模型、所述端到端延迟模型、所述网络能量效率模型和所述网络覆盖率模型分配相应的权重值，以便利用加权后的所述端到端可靠性模型、所述端到端延迟模型、所述网络能量效率模型和所述网络覆盖率模型建立与水声传感器网络对应的网络性能评估模型；所述信道模型的建立过程包括：基于传感器节点间的距离和声信号频率确定出水下声信道的路径损耗，并利用所述路径损耗、环境噪声和发送功率确定出信噪比；基于所述信噪比确定出传感器节点间发送一比特数据的错误概率，以及基于所述信噪比和网络带宽确定出链路速度；基于所述错误概率确定出传感器节点间传输目标数量比特数据的正确传输概率，以及基于所述链路速度和所述发送功率确定出传感器节点间用于传输一比特数据的单位能量消耗；所述端到端可靠性模型的建立过程包括：基于所述正确传输概率确定出任意传感器节点接收到数据包的一跳成功传输概率，并基于所述一跳成功传输概率利用递归方法确定出任意传感器节点在多跳下成功接收到数据包的多跳成功传输概率；利用所述多跳成功传输概率确定出比特数据从源传感器节点至目标传感器节点的成功传输概率，以得到端到端可靠性模型；所述端到端延迟模型的建立过程包括：基于所述一跳成功传输概率、链路传输延迟和链路传播延迟确定出传感器节点间的单位时间延迟；确定从所述源传感器节点经由不同中继传感器节点到所述目标传感器节点的第一路径概率权重；基于所述单位时间延迟和所述第一路径概率权重确定出期望延迟，并基于所述期望延迟和所述第一路径概率权重确定出从所述源传感器节点经由不同路径到达所述目标传感器节点的通信延迟，以得到端到端延迟模型；所述网络能量效率模型的建立过程包括：基于所述单位能量消耗确定出传感器节点间一跳传输预设大小的数据包产生的能量消耗；确定从所述源传感器节点经由不同中继传感器节点多跳到达目标传感器节点的第二路径概率权重；基于所述能量消耗、所述第二路径概率权重和所述一跳成功传输概率，确定出所述源传感器节点经由不同中继传感器节点任意跳到达目标传感器节点时，所述源传感器节点和各所述中继传感器节点的能量消耗信息，以得到网络的总能量消耗；基于所述总能量消耗和所述端到端可靠性模型确定出网络能量效率，以得到网络能量效率模型；所述在所述要求值和所述估计值满足预设目标条件的情况下输出最优网络配置和最优通信配置，包括：在所述端到端可靠性的估计值不小于对应的要求值、所述端到端延迟的估计值不大于对应的要求值、所述网络能量效率的估计值不小于对应的要求值以及所述网络覆盖率的估计值不小于对应的要求值的情况下输出最优网络配置和最优通信配置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种水声传感器网络性能评估方法、装置、设备及介质

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