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摘要：本发明公开了一种低时延自组网通信方法和系统，包括以下步骤：从网络中的各个节点收集当前的拓扑信息，对收集的拓扑信息进行分析，绘制出当前网络的拓扑结构图；对每条通信路径上的节点进行动态变化特征提取，基于提取的动态变化特征，使用预先训练好的机器学习模型对每条通信路径上的节点变化状况进行综合评估。本发明通过实时收集和分析网络拓扑信息，利用机器学习模型对通信路径节点的动态变化进行评估，能够智能化地调整不同路径的路由更新频率，在高动态路径中提高更新频率，避免路由滞后引发的网络分裂和数据丢失；在低动态路径中降低频率，以节约资源并减少性能浪费，有效提升通信的实时性和可靠性。

主权项：1.一种低时延自组网通信方法，其特征在于，包括以下步骤：从网络中的各个节点收集当前的拓扑信息，对收集的拓扑信息进行分析，绘制出当前网络的拓扑结构图；对每条通信路径上的节点进行动态变化特征提取，基于提取的动态变化特征，使用预先训练好的机器学习模型对每条通信路径上的节点变化状况进行综合评估；根据智能评估的结果，将所有通信路径划分为三类，其中包括高动态路径、稳定变化路径和低动态路径；对于划分为稳定变化路径的通信路径，设定一个标准节点状态更新频率，以标准节点状态更新频率对通信节点的状态进行更新；针对高动态路径和低动态路径，采用模糊逻辑控制，基于实时的动态变化信息，在标准节点状态更新频率的基础上，智能化地提升或者降低实际节点状态更新频率；对每条通信路径上的节点进行动态变化特征提取，提取的特征包括通信路径上节点之间的跳数变化率和通信路径上节点能量消耗的速度变化，获取后，在监控窗口下，对通信路径上节点之间的跳数变化率和通信路径上节点能量消耗的速度变化进行分析后，分别生成跳变指数和节点能耗指数，将跳变指数和节点能耗指数输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型生成路径节点动态变化系数，通过路径节点动态变化系数对每条通信路径上的节点变化状况进行综合评估；对通信路径上节点之间的跳数变化率进行分析后生成跳变指数，具体的步骤如下：在监控窗口下，对通信路径上每一对节点之间的跳数进行实时采集，设定时间间隔Δt作为采样周期，Hti表示在时间点ti时，通信路径上节点间的跳数；计算相邻采样时间点之间的跳数变化率Rti，计算的表达式为： 其中，Rti表示在时间点ti时的跳数变化率，k是一个调节因子，用于控制变化率的敏感度，i表示在时间序列中当前的时刻；为了进一步分析跳数变化的累积效应，计算每个时间点ti的累积变化效应Cti，计算的表达式为： 其中，Cti表示到时间点ti时的累积变化效应，j表示在时间点ti内的时间点索引；通过累积变化效应Cti计算每一对节点之间的跳变指数，计算的表达式为： 式中，Transitioninx'表示每一对节点之间的跳变指数，n表示监控窗口内的采样次数；对通信路径进行综合分析，计算跳变指数，计算的表达式为： 式中，表示第w对节点之间的跳变指数，m表示通信路径上的节点总数，Transitioninx表示通信路径的跳变指数；在监控窗口下，对通信路径上节点能量消耗的速度变化进行分析后生成节点能耗指数，具体步骤如下：对于通信路径上的每个节点，计算其瞬时能量消耗速率，设每个节点在时间ti和ti+1时的剩余能量分别为Eti和Eti+1，则瞬时能量消耗速率Ryyti的计算表达式为： 式中，Eti表示节点在时间点ti时的剩余能量，Pti表示节点在时间点ti时的处理功率，Vti表示节点在时间点ti时的工作电压；计算节点的累积能量消耗系数Ct，累积能量消耗系数反映了节点在监控窗口内的能量消耗累积情况，计算的表达式为： 式中，Ct表示节点在监控窗口内的累积能量消耗系数，Ryyti表示在时间点ti时的瞬时能量消耗速率，Tti表示在时间点ti时的传输时间，即节点通信活动的持续时间，Qti表示节点在时间点ti时的当前工作频率，表示节点处理任务的复杂性；计算能量消耗变化灵敏度St，能量消耗变化灵敏度反映了能量消耗速率对时间变化的敏感程度，计算的表达式为： 式中，表示累积能量消耗系数的时间变化率，和分别表示节点处理功率和工作电压的时间变化率；综合能量消耗变化灵敏度、累积能量消耗系数以及瞬时能量消耗速率计算每个节点的节点能耗系数，计算的表达式为： 式中，Node_energy表示每个节点的节点能耗系数，T表示监控窗口的总时长；计算节点能耗指数，计算的表达式为：式中，Node_energyf表示第f个节点的节点能耗系数，Energyinx表示通信路径的节点能耗指数；将在监控窗口下对通信路径上节点进行综合分析后生成的路径节点动态变化系数与预先设定的路径节点动态变化系数参考范围进行比对分析，对通信路径进行划分，具体划分的步骤如下：若路径节点动态变化系数处于路径节点动态变化系数参考范围之间，则将该通信路径划分稳定变化路径；若路径节点动态变化系数小于路径节点动态变化系数参考范围最小值，则将该通信路径划分为低动态路径；若路径节点动态变化系数大于路径节点动态变化系数参考范围最大值，则将该通信路径划分为高动态路径；针对高动态路径和低动态路径，采用模糊逻辑控制，智能化地提升或者降低实际节点状态更新频率的过程如下：针对跳变指数、节点能耗指数、标准节点状态更新频率定义模糊集合和隶属函数；基于模糊集合，构建模糊规则库，规则库的规则形式为：“如果”跳变指数和节点能耗指数属于某个模糊集合，则实际节点状态更新频率将调整到某个水平；将实时的跳变指数和节点能耗指数输入到模糊推理引擎中，结合定义的模糊规则库，进行模糊推理，模糊推理的过程通过“如果-那么”的规则执行，确定最适合当前路径条件的更新频率，推理公式为： 式中，FuzzyInference表示模糊推理过程，μTransitioninxt和μEnergyinxt分别表示跳变指数和节点能耗指数的隶属度函数，Ffuzzy表示模糊输出；使用质心法对模糊推理得到的模糊输出Ffuzzy进行解模糊化，生成模糊实际节点状态更新频率，解模糊化的公式为： μF是解模糊化过程中使用的隶属度函数，Factual是解模糊化后得到的模糊实际节点状态更新频率；根据解模糊化后的模糊实际节点状态更新频率Factual，对最终应用的实际节点状态更新频率进行调整，调整的公式如下：Fnew＝Fstd·Factual，其中，Fnew是最终应用的节点状态更新频率，Fstd表示标准节点状态更新频率。

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