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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了适用于广域分散充电桩的通信组网方法及系统，方法包括：初始化广域离散充电桩的总数以及其坐标参数；初始化混合学习网络的相关参数，利用混合学习网络进行预测并判断充电桩的最优组网节点；依据所述最优组网节点连接形成广域分散充电桩的通信组网。本发明面向适用于广域分散充电桩的通信组网，对广域分散充电桩之间的信道环境进行评估，根据充电桩之间的通信环境质量筛选出最优主节点，从而形成广域分散充电桩的通信组网方案；弥补了当充电桩距离较远、呈现广域分散时，无法保障通信可靠性的缺陷，为后期全面实现电动汽车的通信组网奠定了基础。

主权项：1.一种适用于广域分散充电桩的通信组网方法，其特征在于，包括：初始化广域分散充电桩的总数以及其坐标参数；初始化混合学习网络的相关参数，利用混合学习网络进行预测并判断充电桩的最优组网节点；依据所述最优组网节点连接形成广域分散充电桩的通信组网；所述初始化混合学习网络的相关参数，利用混合学习网络进行预测并判断充电桩的最优组网节点，包括：将第一个主节点x1,y1定义为第一个最优主节点x1,op,y1,op，即x1＝x1,op，y1＝y1,op；进行第一判断，所述第一判断包括：判断其他充电桩与第一个最优主节点的距离ri1，表示为： 其中，i＝2,3,...,N；N为广域分散充电桩的总数；对N-1个充电桩的距离从小到大进行排序，截取距离最小的n个充电桩建立第二最优主节点判断数据集Φ；其中，数据集Φ为距离第一个最优主节点距离最小的n个充电桩的编号的集合；利用混合学习网络对第一个最优主节点与数据集Φ中n个充电桩的信道状态信息进行预测，获取预测误差ej，j＝1,2,3,...,n；将预测误差进行排序，定义误差最小的充电桩为第二最优主节点，数据集Φ中其他充电桩定义为次节点；将Φ中对应充电桩标签从充电桩标签总数据集Φ总中去除，获得删减后的充电桩标签总数据集Φ'总；进行第二判断，所述第二判断包括：判断充电桩标签总数据集Φ'总中充电桩与第二最优主节点x2,op,y2,op的距离ri2，表示为： 其中，为充电桩标签总数据集Φ'总的大小；对个充电桩的距离进行排序，截取距离最小的n个充电桩更新数据集Φ；利用混合学习网络对第二最优主节点与数据集Φ中n个充电桩的信道状态信息进行预测，获取预测误差ej，j＝1,2,3,...,n；将预测误差进行排序，定义误差最小的充电桩为第三最优主节点，数据集Φ中其他充电桩为次节点；将Φ中对应充电桩标签从充电桩标签总数据集Φ'总中去除，更新删减后的充电桩标签总数据集Φ'总；判断Φ'总是否为空集；如果否，则循环第二判断；依次输出最优主节点的编号。

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