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设备网络中设备分区管理划分方法

摘要

本发明公开了一种设备网络分区管理的划分方法,该方法以模块度Q为标准提升了社团结构检测的精度,既可以应用于无权设备网络,也可以应用于加权设备网络。该方法整体框架为:1)对设备网络模型进行构建;2)计算网络中各个节点对于网络结构影响的关键程度,并按照降序方式对节点进行标号;3)网络中节点各自独立成团,计算Q;4)根据节点编号遍历节点,以每个节点与邻居节点同标号后局部模块度最为目标与有连边的邻居节点合并;5)计算Q1,如果Q1>Q,重复3)到5),否则输出Q对应的网络社团结构。

著录项

  • 公开/公告号CN112187499A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN201910595993.4

  • 发明设计人 韩松臣;全嘉钰;余丽莎;

    申请日2019-07-03

  • 分类号H04L12/24(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 610000 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

  • 入库时间 2023-06-19 09:26:02

说明书

技术领域

本发明提供一种设备网络中设备分区管理的划分方法,该发明属于复杂网络、系统科学技术领域。

背景技术

社团结构是复杂网络中一个重要的研究内容,对网络的社团结构分析有利于更加全面的整体性的了解网络内部之间的分布与联系。同时,在应用层面上,对网络的社团结构分析,可以科学有效的对网络进行分区管理,并且在分区的依据上可以结合多种约束条件。对与设备网络而言,设备的分区管理可以实现功能协同最大化,并且能够发现设备网络中对网络结构影响更大的设备或者设备群,从而有效的为后续设备的维修、扩建、以及设备网络的结构优化提供依据。

空管技术保障系统是一种典型的设备网络,该网络实现空中交通安全和畅通的重要功能型基础设施集合,其中包括通讯、导航、监视等多种功能型设备。目前在空管领域中对于航路点网络的社团结构研究较少,Gurtern等人利用Louvain算法研究了欧洲的空域结构,主要分析其航路点网络和扇区网络的网络结构,该网络结构分析对欧洲空域的重新规划和管理具有一定的指导作用。

研究加权空管技术保障系统网络的社区结构,其目的在于识别加权空管技术保障网络中技术保障能力薄弱的小区域,尤其是实现对于两个或多个大社团之间影响联通性较大的小区域,该小区域在重大自然灾难来临时发生故障,容易对整个网络的安全有效运行产生较大的负面影响,甚至是网络瘫痪等严重事故。所以本发明主提出一种设备网络中设备分区管理的划分方法,该方法可以实现对加权空管技术保障系统网络中技术保障能力薄弱的区域进行识别,为未来网络中空管技术保障设备的扩展规划提供理论依据。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种设备网络中设备分区管理的划分方法,该方法是一种无监督聚合式启发算法,该方法可以实现根据不用的功能管理要求进行设备分区的划分,并以网络模块度为指标,结合各个设备对网络整体结构影响的重要程度,从而科学的提高了网络分区的精确性。

为了实现上述目的,本发明采用一下技术方案。

设备网络分区管理划分方法,其步骤如下。

(1)构建设备网络的复杂网络模型及其权重矩阵。

网络可以建模成复杂网络

其中

其中d

(2)设备网络中单个设备对网络结构影响的关键程度排序及编号。

无权设备网络中单个设备对网络结构影响的关键程度判定,根据设备网络节点度:

权重设备网络中单个设备对网络结构影响的关键程度判定,根据设备网络节点的加权强度,又可分为,针对拥有多重协同关系参数的设备网络和针对仅考虑设备之间的地理距离信息的设备网络两种网络;

计算设备网络中单个设备对网络结构影响的关键程度,根据实际区域划分要求按设备网络中单个设备对网络结构影响的关键程度值大小进行降序排列,进而对设备网络中的设备节点重新编号。

(3)将编号过网络的每一个节点视为一个独立的社团,计算模块度Q,Q值越大,则设备网络社团划分程度越好,其划分结果越符合其实际要求。

以拥有多重协同参数的加权设备网络为例,使用设备之间多功能协同能力的权重矩阵,模块度Q表示为。

其中

如需考虑无权设备网络,则使用邻接矩阵A;如需仅考虑基于地理距离信息的设备网络,这使用地理距离矩阵L。

(4)按节点编号标签遍历网络中的节点,针对每个设备节点,尝试将节点与其相连的邻居节点标记为同一社团,每次均计算模块度,记为Q

(5)比较Q与Q

与现有技术相比,本发明的有益效果是。

本发明在社团检测方法的精确性上得到进一步的提升,本发明实现了加权空管技术保障网络中技术保障能力薄弱的小区域的识别,尤其是实现对于两个或多个大社团之间影响联通性较大的小区域的识别,可以有效的指导空管技术保障系统网络的扩展规划,从而增强面对重大灾害条件下的抵御能力。

附图说明

图1为本发明实施例中社团结构检测方法的整体思路框图。

图2为中国西南地区空管技术保障系统的加权网络模型。

图3为中国西南地区空管技术保障系统中雷达设备和甚高频设备的覆盖情况。

图4为本发明实施例中各方法对中国西南地区加权空挂技术保障网络的社区结构划分结果对比图,从上到下依次为Louvain算法和本发明划分方法的社区结构划分图。

具体实施例

本实施例从复杂网络理论角度对中国西南地区导航台网络进行构建,该网络是一个典型的具有多重协同关系的设备网络。该网络模型基于实际的空管技术保障系统中的各种设备建设的地理位置进行布点,网络中的节点为导航台,边为两个导航台之间的航路,边的权重为雷达设备、甚高频设备以及导航设备对航路的保障效率。对于雷达设备和甚高频设备而言,对航路的服务覆盖面积越大,对应的保障效率越高。对于导航设备而言,其对于航路的保障能力较高,主要影响因素为地理距离。

图2展示了中国西南地区空管技术保障系统的加权网络模型,描绘了网络节点位置分布,以及网络中边的权重差异,边越粗其权重值越大。图3描绘了中国西南地区空管技术保障系统中雷达设备和甚高频设备的覆盖情况。

图4展示了对加权空管技术保障系统网络的不同社团划分方法,通过对比,本方法实现了对网络中小社团的检测。该小社团说明其对附近的两个大社团的连通性影响较大,一旦该地区的设备被破坏,航路中断,则严重影响成都地区到贵阳地区的空中交通流畅及安全,故需要在该地区增加设备,以提升网络面对重大灾难的抗毁能力。

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