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摘要：本发明公开了一种针对接入方法为TSCHTime Slotted Chanel Hopping的无线通信协议的时隙slot调度与信道channel分配算法，用于为每个超帧superframe生成时隙调度和信道分配方案，并优化通信时延，该算法采用对超帧内所有数据流逐跳hop优化的方法，先将流flow、链路link、信道和时隙组合成一种四维元组，然后基于这种四维元组建立多维冲突图来描述时隙调度和信道分配过程中的约束条件，在多维冲突图的模型下，时隙调度和信道分配被转换成一个求最大权重独立子集MWIS的问题，从而得以求解。本发明对流密度有较好的鲁棒性，同时可扩展性良好，能够适应于多种复杂的通信场景，极大的优化整个网络的通信时延。

主权项：1.一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于：包含以下步骤：一、将通信网络一个超帧内的数据流、链路、信道和时隙组合成一种四维元组，生成所有可能的四维元组组成一个集合；二、以步骤一生成的四维元组集合为点集，以元组之间的冲突关系为边，生成一个多维冲突图；三、逐跳优化，从第一跳开始到最后一条，依次将每一跳的时隙调度和信道分配问题转化为寻求最大权重独立子集的问题。四、重复步骤三直到最后一跳，然后将各步求得的独立子集合并成一个集合，该集合即包含了所求的时隙调度和信道分配方案。

全文数据：一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法技术领域本发明属于工业无线网络技术领域，涉及TSCH接入方式下无线网络通信的时间与信道联合优化调度算法技术，具体涉及一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法。背景技术在工业无线网络中，通信的实时性是系统最重要的性能指标之一。信号传递的时延会直接影响到控制系统的性能，某些情况下甚至会直接导致系统的不稳定，从而极大地影响到工业生产的效益。以IEEE802.15.4为代表的许多无线通信协议都采用了时分多址接入TDMA和跳频技术相结合的TSCHTimeSlottedChannelHopping机制来提高实时性和可靠性，而在基于TSCH机制的无线通信协议中，时隙调度和信道分配紧密耦合并直接影响到网络通信的时延。时隙调度和信道分配问题都是通信网络中的典型问题，已经有许多的研究成果。但现有的算法还存在一些不足：1现有算法大都将时隙调度和信道分配作为两个分离的问题，但是在TSCH机制下，时隙调度和信道分配实际是机密耦合的，因此这两个问题的解决应该放在一起协同设计；2以减小时延为目标的优化调度算法尚未得到充分研究。发明内容发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，采用TSCH接入机制的无线通信网络提供一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，为超帧内的每一个数据流的每一个传输链路分配一组合适的时隙和信道，在保证无干扰无冲突的、完整可行的前提下，寻求一个端到端加权延时根据各个数据流的重要性加权最小的时隙和信道分配方案。本发明中已知通信网络的可用信道集合为C，对其通信期间任一长度为|T|的超帧即时隙个数为|T|，以T＝{1,2,…,|T|}表示该超帧内的时隙集合。把每个数据包从源节点发送到目标节点视为一个数据流，用F表示该超帧内的数据流集合。对于每一个数据流f∈F,其从源节点到目的节点的路径已知，并表示为一个链路序列其中每一个链路表示从一个节点u可以直接向另一个节点v发送数据，也可以表示为u，v。同时假设每个数据包的重要性有差异，用ωf表示数据流f的重要性，网络各节点通信距离和干扰距离已知。技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于多维冲突图模型的逐跳优化算法的针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特点是将每个链路的所有可能方案构建成一个多维元组，然后以所有多维元组为点集，以元组之间的冲突关系为边构建一个多维冲突图，这样就完整的刻画了整个时隙调度和信道分配过程中的所有干扰和冲突，然后基于这个多维冲突图，时隙调度和信道分配问题就可以转化成在这个冲突图中寻找最大独立子集的问题。其具体的实现步骤如下：步骤一：生成多维元组。对于每一个数据流f∈F，其从源节点到目的节点的路径表示为一个链路序列其中每一个链路表示数据流f路径上的第i个链路。定义如下形式的“流f-链路l-信道c-时隙t”四维元组FLCT元组：τ＝[f,u,v,c,t]根据上述已知信息生成所有FLCT元组的集合如下：步骤二：构建多维冲突图。根据步骤一所定义的FLCT元组，将本问题中各链路之间的信道分配和时隙调度之间存在的冲突关系总结为四条，分别是：1射频冲突，考虑网络中每个节点都只有一个射频接口的情况下，任何网络节点不能同时进行多个任务接收或发送。因此任意两个包含相同网络节点和相同时隙的FLCT元组之间存在冲突。2信道干扰冲突，同时使用相同信道进行通信的两个节点之间的距离如果小于干扰距离，就会产生电磁干扰，因此任意两个包含相同信道和时隙的FLCT元组τ1和τ2，如果τ1包含的任一节点和τ2中的任一节点之间的距离小于干扰距离，则τ1和τ2之间存在冲突。3流冲突，任一数据流传输路径上的每一个链路都需要且只需要进行一次传输，也就是只需要为每个链路分配一个信道和一个时隙即选择一个合适的FLCT元组，因此任意两个包含相同流和相同链路的元组之间存在冲突。4时隙冲突，每一个数据流从源节点到目的节点都应该按路径顺序逐跳传输。因此，对于包含相同流f的两个元组，包含链路的元组的时隙要大于包含的元组的时隙ij，否则两个元组存在冲突。根据上述定义，以所有FLCT元组为点集，以冲突关系为边集，构建全局多维冲突图GgV,E。即将每一个元组映射成冲突图中的一个点，只要两个元组之间存在任意一种冲突关系或多于一种，则两个元组对应的点之间存在一条边。具体的，GgV,E定义如下：EGg＝{τ1,τ2|τ1,τ2∈VGg，τ1和τ2之间存在冲突}步骤三：逐跳优化。用Hf表示数据流f传输路径的跳数即其传输路径上的链路个数，取H＝max{Hf,f∈F}。接下来对所有数据流的传输链路，依据链路所在跳数i即表示该链路是对应数据流上的第i个链路，从i＝1到i＝H逐跳优化，将每一跳的调度问题转化为最大权重独立子集MWIS问题并求解，具体步骤如下：步骤3.1：初始化i＝1，从GgV,E中获取第i跳的点导出子图GiV,E：EGi＝{τ，τ'|τ，τ'∈VGi，τ，τ'∈EGg}步骤3.2：转化为MWIS问题并求解。用fτ表示元组τ的数据流项第一项，tτ表示元组τ的时隙项第四项，对第i跳的点导出子图GiV,E中的每一个点对应元组τ，计算其权重wτ如下：wτ＝ωfτ|T|+1-tτ根据以上的冲突子图GiV,E及其节点权重，对所有第i跳链路的时隙和信道分配问题等价于在GiV,E中寻找一个最大权重独立子集。即：s.t.xk+xn≤1forallk，n∈EGixk＝{0，1}其中xk等于1和0分别表示VGi中第k个元素选中与不选中。上述最大权重独立子集问题是一个著名的数学问题，已经有许多现有的方法可以直接解决，故此处不再重复。利用已知方法解决上述问题，可以得到一个关于VGi的最大独立子集Xi。步骤3.3：更新全局多维冲突图GgV,E。根据上一步得到的独立子集Xi，删除图GgV,E中所有包含在点集Xi内的点，以及与Xi中元素相连的点。至此完成对第i跳链路的优化分配。若此时i＝H，则将所有Xi对应的元组集合组成一个并集S，则S即是所求解，包含了所求的时隙调度和信道分配方案。若iH，则i＝i+1，并回到步骤3.1继续执行对下一跳的优化计算。进一步地，在超帧内各数据流的传输路径已知，且网络各个节点间的通信距离和干扰距离已知的情况下，用多维冲突图完整的刻画时隙调度和信道分配中的各种冲突关系。进一步地，通过在线方式为通信网络的各个超帧求解合适的时隙和信道分配方案。进一步地，能够为有不同重要性的数据流差异化的分配时隙和信道，并优先为权重值更大的数据流选择时延更小的方案。有益效果：本发明与现有技术相比，具备如下优点：1、在时间资源和信道资源足够的情况下，可以无冲突的为采用TSCH机制的无线通信网络的任一超帧内的所有链路分配合适的时隙和信道。2、可以根据不同数据流的重要性表现为权重ωf的大小进行差异化调度，优先为权重更大的数据流选取延时更小的分配方案。3、本算法获得的时隙调度与信道分配方案可以极大的优化端到端时延，相比于现有的网络时隙调度算法有很大的优势。附图说明图1为多维冲突图示意图；图2为本发明的算法流程图；图3为流个数与平均时延的算法实验结果图；图4为可用信道个数与平均时延的算法实验结果图；图5为流权重与时延的算法实验结果图。具体实施方式图2为本发明的算法实施流程，描述了本发明对TSCH网络下时隙调度和信道分配算法的完整流程，下面结合图2详细说明本实施例。首先进行初始化，收集通信网络的网络结构、可以信道以及需要调度的超帧的数据流及其传输路径等信息。在本实施例中，目标为一个包含30个节点的通信网络GN,L，所有节点的通信距离为50米，干扰距离为100米，整个网络的可用信道集合为C。需要调度的超帧包含40个时隙时隙集合表示为T＝{1,2,…,40}，该超帧内需要传输40个数据流用F表示数据流集合。对每个数据流f∈F，其传输路径表示为已知每一个数据流f有一个权重值ωf表示其重要性优先级，本实施例的具体算法实施步骤如下：一、生成多维元组，即生成“数据流-链路-信道-时隙”的所有可能组合，存放在集合S中，故集合S可以表示如下：二、构建多维冲突图GgV,E，具体的构建原理可以参照图1，图1中左边是一个普通的通信网络，假设该网络有两个可用信道，在一个包含两个时隙的超帧内有两个数据流需要传输，传输路径如图上所示，则可得到右边的多维冲突图，冲突图中每一个点代表一个元组，每一条边代表其连接的两个元组之间存在冲突，具体的冲突类型如图中线型所示。参照图1，本实施例首先以集合S为点集，即取VGg＝S。然后对VGg中任意的两个节点τ＝[f,u,v,c,t]和τ'＝[f',u',v',c',t']之间，判断它们是否存在冲突，方法如下：a若u,v两点和u',v'两点中有相同的点，且t'＝t，则τ和τ'间存在射频冲突；b用|u-v|表示两点间的距离，若|u-v'|hu',v'&t≤t'，则τ和τ'间存在时隙冲突；假如τ和τ'间存在以上四种冲突中的任意一种，则为τ和τ'间添加一条边。即：τ,τ’∈EGg三、构建完整的全局多维冲突图GgV,E之后，参照图2所示，从第一跳到最后一跳从i＝1到i＝H进行逐跳优化，具体步骤如下：3.1获取点导出子图GiV,E，从GgV,E中取出每个数据流中第i跳链路对应的元组子集，由该子集导出子图GiV,E，即：EGi＝{τ，τ'|τ，τ'∈VGi，τ，τ'∈EGg}3.2计算权重并求解MWIS问题，计算图GiV,E中所有节点的权重，获得一个权重图GiV,E,W，每个节点τ的权重计算公式如下：wτ＝ωfτ|T|+1-tτ在上述权重图GiV,E,W的基础上进行最大权重独立子集MWIS计算，本实例采用一个经典的贪婪算法来计算MWIS，其伪代码如下：3.3更新多维冲突图GgV,E，利用上一步得到的集合X，从图GgV,E中删除集合X以及与X中点有边相连的点。然后，i＝i+1，继续下一跳的优化选择，直到最后一跳完成。四、合并之前每一跳得到的集合X，得到集合S，则S是一个“数据流-链路-信道-时隙”四维元组的集合，超帧内的每个链路在集合S中都存在且只存在一个对应元组，该元组包含的信道与时隙即是最后分配给该链路的信道和时隙。至此，对通信网络GN,L某个超帧的时隙调度和信道分配问题得到解决方案。实验显示，在时隙资源和信道资源充足的情况下，本算法可以为每个超帧得到完整的分配方案，并且能够极大的优化端到端时延，证明了本算法的可靠性和有效性。图3～图5为通过本实施例的算法后得到的流个数与平均时延、可用信道个数与平均时延和流权重与时延的算法实验结果图，首先看图3，分别在三个随机拓扑网络下进行实验得到，可以说明本算法的优化效果，在一个通信网络中保持可用信道及其他参数不变，改变一个超帧内的数据流个数，分别通过本算法进行时隙调度和信道分配，将本算法所得方案的平均时延与已有的SSHR算法和Greedy算法进行对比，可用看到本算法所得方案的时延明显小于另外两种算法。根据图4，在一个通信网络中保持其他参数不变，改变网络可用信道个数，分别通过本算法进行时隙调度和信道分配，将本算法所得方案的平均时延与已有的SSHR算法和Greedy算法进行对比，可用看到本算法所得方案的时延明显小于另外两种算法。根据图5，在一个通信网络中，先将所有数据流的权重值设置为同一基准值，然后随机选取三个数据流，改变它们的权重值大小，分别运用本算法进行时隙调度和信道分配，然后比较它们各自的通信时延及所有流的平均时延。可以看到流权重大小与本算法所得方案的时延成负相关，即权重越大所得时延越小。

权利要求：1.一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于：包含以下步骤：一、将通信网络一个超帧内的数据流、链路、信道和时隙组合成一种四维元组，生成所有可能的四维元组组成一个集合；二、以步骤一生成的四维元组集合为点集，以元组之间的冲突关系为边，生成一个多维冲突图；三、逐跳优化，从第一跳开始到最后一条，依次将每一跳的时隙调度和信道分配问题转化为寻求最大权重独立子集的问题。四、重复步骤三直到最后一跳，然后将各步求得的独立子集合并成一个集合，该集合即包含了所求的时隙调度和信道分配方案。2.根据权利要求1所述的一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于：所述步骤三中每跳的具体步骤如下：3.1从全局多维冲突图中获取对应的点导出子图；3.2计算该点导出子图各个节点的权重，然后求解该权重图下的最大权重独立子集；3.3利用所求得的独立子集来更新全局多维冲突图。3.根据权利要求1所述的一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于：在超帧内各数据流的传输路径已知，且网络各个节点间的通信距离和干扰距离已知的情况下，用多维冲突图完整的刻画时隙调度和信道分配中的各种冲突关系。4.根据权利要求1所述的一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于：所述步骤二中，元组之间的冲突关系被定义为四种，分别是：射频冲突、信道干扰冲突、流冲突和时隙冲突。5.根据权利要求1所述的一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于：通过在线方式为通信网络的各个超帧求解合适的时隙和信道分配方案。6.根据权利要求1所述的一种针对TSCH网络的时隙调度和信道分配方法，其特征在于，能够为有不同重要性的数据流差异化的分配时隙和信道，并优先为权重值更大的数据流选择时延更小的方案。

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