基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法

摘要

一种基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，基于如下设备：连接矿井有线网络的交换机，交换机在井上和井下均有设置，安装于矿车上的无线网络移动终端和矿工随身携带便携式智能移动终端，井下各处安装有各类功能的传感器，所述传感器具备感知数据探测功能和无线网络通讯功能，在本方法中将矿车和矿工身上携带的移动终端视为移动节点，矿井内的交换机视为固定节点。路由方法包括如下步骤：步骤1：节点初始化消息副本，步骤2：基于效用值的多副本分配传输，步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输。本设计不仅提高数据传输速度和可靠性，而且降低了传输能耗和网络开销。

权利要求

1.基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，其特征在于：所述机会网络路由方法基于如下设备：

连接矿井有线网络的交换机，交换机在井上和井下均有设置，安装于矿车上的无线网络移动终端和矿工随身携带便携式智能移动终端，井下各处安装有各类功能的传感器，所述传感器具备感知数据探测功能和无线网络通讯功能，在本方法中将矿车和矿工身上携带的移动终端视为移动节点，矿井内的交换机视为固定节点；

步骤1：节点初始化消息副本；

源节点初始化：移动节点采集的传感器的数据产生待转发的消息，该移动节点成为消息数据的源节点，源节点产生待转发的消息后将其复制为L份消息副本，得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；

移动节点初始化：当移动节点得到消息数据时，进行初始化得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；

初始化完成后，根据节点携带的消息副本数量采取不同的信息传输方式，当消息副本数量大于1时，进入步骤2；当消息副本数量等于1时，进入步骤3；

步骤2：基于效用值的多副本分配传输：

当节点携带的消息副本数量大于1时，实行基于效用值的多副本分配策略：携带消息的节点和邻居节点相遇，搜索邻居节点是否有目的节点，若有目的节点，则向目的节点转发；

若没有目的节点则根据历史移动轨迹信息计算效用值：如果消息是紧急数据，则根据效用值分配消息副本数量；如果消息是非紧急数据，则设立效用值门限值，选出高于效用值门限值的节点，这些节点根据效用值分配消息副本数量；

步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：

当节点携带的消息副本数量为1时，实行基于期望能耗的单副本传输策略，节点和邻居节点相遇，根据历史移动轨迹信息获取移动路径，选出能够在消息存活期间完成数据传输任务的移动路径加入候选集合R；

从候选集合R中选出期望能耗最优的移动路径，如果该路径第二个节点为邻居节点则将数据副本转发给邻居节点，否则携带消息不转发。

2.根据权利要求1所述的基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，其特征在于：所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输：

源节点产生待转发的消息后，首先源节点在其缓存中复制数量为L的消息副本，携带消息副本的节点在移动过程中会与其他节点相遇，如果相遇节点没有该消息副本，消息副本分配策略会根据相遇节点的传输能力来选择是否分发消息副本以及分配的消息副本数量；

节点的传输能力采用效用值进行表示，效用值基于节点的活跃度和剩余能量进行计算；效用值高的节点将获得更多的消息副本，利用该节点较强的传输能力将数据传送到目的节点；

Ⅰ节点初始消息副本数量：

节点初始消息副本数量L，按下式计算：

上式中，a是延迟约束因子，延迟约束因子为网络平均延时的倍数，M为网络中移动节点的个数，HM为调和级数，其对应的计算公式如下：上式中，r是阶数，最后通过对表达式(1)求解，并对求出的解向上取整即可得到初始消息副本数量L；

Ⅱ节点移动轨迹相似度：

通过井下定位系统获得所有移动节点最近一天的移动轨迹，由于矿工的移动轨迹和历史移动轨迹存在偏差，需要对矿工当前的移动轨迹和历史移动轨迹进行相似度计算以衡量该节点历史移动轨迹信息的可用性；对轨迹相似度采用如下方法进行计算：每隔t时间获取一次节点的位置信息，节点的历史轨迹按照时间顺序由轨迹点组成；设历史移动轨迹为{p1,p2,...,pn1}，该节点当前的移动轨迹为{q1,q2,...,qm1},匹配个数计算公式如下：上式中，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

上式中，|piqi|表示两轨迹点距离，当两轨迹点距离小于等于α时，match函数取值为1，否则为0；其中，α为当前节点移动轨迹点和历史移动轨迹点的误差大小，可根据定位间隔时间和节点的移动速度适当调整；

节点i的轨迹相似度计算如下：

上式中，s(i)为节点i的轨迹相似度，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

Ⅲ节点活跃度：

结合煤矿井下应用场景，考虑矿工节点的工种属性，计算节点活跃度；当节点i和节点j相遇，节点的活跃度按下式(7)进行计算：CEN(i,j)＝Na(i)∪Na(j)     (6)上式中，CEN(i,j)为根据历史移动轨迹信息，CEN(i,j)是节点i和节点j所遇到的节点集合的并集，Na(i)和Na(j)分别为根据历史移动轨迹，节点i和节点j遇到的节点集合；

上式中，Nac(i)表示节点i的活跃度，Nl(i)表示根据定位系统获取的历史移动轨迹信息中，节点i接下来将会遇到的节点集合，No(i)表示节点i之前遇到的节点的集合；其中b为Nl(i)集合中工种种类数，a为根据历史轨迹节点i和节点j遇到的不同工种的个数总和，s(i)为节点i的轨迹相似度，参见式(5)；

Ⅳ效用值计算：

基于节点活跃度以及节点剩余能量计算节点效用值U(i)：

上式中，Ecur(i)为节点i的当前剩余能量，Einit为节点i的初始能量，Nac(i)为节点i的活跃度，w为属性的权重大小，属性的权重为设定值；

Ⅴ不同数据类型的副本分发：

考虑到矿井下，智能移动终端的资源有限，存在紧急的实时性数据和非紧急的非实时性数据，针对不同类型的数据采取不同的副本分发策略；根据消息的紧急性选择是否设定效用值门限：对于紧急数据，不设效用值门限，让更多的节点分配到消息副本参与消息的转发；对于非紧急数据，设立效用值门限，当相邻节点的效用值U(i)高于效用值门限Uth(i)才可根据效用值大小分配消息副本，让性能强的节点参与副本分配；

效用值门限值的计算如下：

上式中，Uth(i)为节点i分配副本给邻居节点的效用值门限，N(i)为节点i的邻居节点集合，U(j)为邻居节点的效用值，k为节点i的邻居节点个数；

Ⅵ消息副本的分配：

当携带消息副本的节点i和邻居节点相遇时，对于没有该消息副本的每个邻居节点，将会根据效用值大小分配消息副本，如果是非紧急数据需要先选出高于效用值门限的邻居节点，然后根据效用值分配副本；假设有k个邻居节点，邻居节点j按下式计算分配的消息副本数量：上式中，m(j)为节点j缓存中消息m的副本数量，m(i)为节点i的消息副本数量；

节点i按照计算的数量将消息副本分配给节点j，节点i分配完消息副本后，节点i的消息副本更新为mup(i)：上式中，mup(i)为更新后节点i缓存中消息m的副本数量；

在副本分配传输过程中，携带消息副本的节点和邻居节点相遇，如邻居节点如果拥有了该消息副本，则不参与步骤2的分配和步骤3的传输，如邻居节点如果不拥有该消息副本，则参与步骤2的分配和步骤3的传输。

3.根据权利要求2所述的基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，其特征在于：所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输中，节点i的当前剩余能量Ecur(i)的计算方法如下：节点扫描能耗是指节点扫描信道所消耗的能量，则节点i的扫描能耗Es(i)可表示为：上式中，es为节点i单次扫描所消耗的能量，T为节点的扫描周期，t为节点工作时间长度；

节点的数据发送能耗与发送的数据量成正比，节点i发送单位数据消耗的能量为et，发送数据量为st，则节点i的发送能耗Et(i)可表示为：Et(i)＝et×st                  (13)同理，数据的接收能耗与节点接收的数据量成正比，节点i接收单位数据消耗的能量为er，节点i接收的数据量为sr，则节点i的接收能耗Er(i)可表示为：Er(i)＝er×sr                  (14)综上所述，节点i的总能耗Ec(i)可表示为：

Ec(i)＝Et(i)+Er(i)+Es(i)              (15)则节点i剩余能量为：

Ecur(i)＝Einit‑Ec(i)                (16)其中，Einit为节点初始化能量。

4.根据权利要求3所述的基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，其特征在于：所述步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：

由于矿井下携带的智能移动终端能量受限，当节点携带的消息m副本数量为1时，实行基于最优期望能耗的单副本传输策略；该策略的目标是将消息在消息存活期内传输到目的节点，同时选择转发期望能耗最小的节点路径：Ⅰ定义节点的相遇集合：

定义单个节点的相遇集合，根据节点历史的移动轨迹，可以构建节点的相遇集合，当节点A的相遇集合M(A)＝{(B,ta1),(C,ta2),...,(D,tam)}，表示节点A和节点B在ta1时刻相遇，节点A和节点C在ta2时刻相遇，节点A和节点D在tam时刻相遇；

Ⅱ定义节点间的移动路径：

根据携带消息副本的节点和其他节点的相遇时间集合，去除相遇集合中过时的记录，以携带消息副本的节点为起始节点构建节点间的移动路径，路径中的节点应该按照时间顺序先后相遇；当移动路径为A‑B‑C‑D时，则表示节点A和B相遇时间早于节点B和C相遇时间，节点B和C相遇时间早于节点C和D的相遇时间；

Ⅲ筛选移动路径候选集合：

筛选能够完成消息传输任务的移动路径候选集合R，移动路径候选集合R包括两类移动路径：第一类是移动路径上存在目的节点；第二类是移动路径上的节点能够通过无线网络上传消息；当节点i携带消息副本m和邻居节点相遇，找出节点i为起始节点的所有移动路径，设定消息m产生的时刻为t0，消息存活时间为TLL，则消息m的有效时间为[t0,t0+TLL]；

移动路径候选集合R的筛选过程如下：

第一类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在消息m的目的节点，如果移动路径上存在消息m的目的节点且从起始节点到目的节点的时间小于t0+TLL,则将从起始节点到目的节点的移动路径加入移动路径候选集合R；

第二类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在节点在消息存活期间进入无线网络覆盖区，如果存在此类节点则将从起始位置开始到该节点的移动路径加入到移动路径候选集合R；

Ⅳ移动路径期望能耗计算：

对筛选出的能够完成数据传输任务的移动路径候选集合R计算集合中每一个移动路径的期望能耗，选出能够完成消息传输且期望能耗最少的移动路径；

第一类移动路径的期望能耗计算如下式所示：

Eexp＝Et*d                  (17)上式中，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；

第二类移动路径的期望能耗计算如下：

采用的3G、LTE、WIFI网络数据传输功率模型，传输数据功率按下式计算：P＝αutu+αdtd+β                (18)上式中，P为传输数据的功率，tu为上行速率，td为下行速率，αu为上传功率参数，αd为接收功率参数，β为不同网络下的基础功率；

3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗采用下式计算：Eud(t)＝P*t                  (19)上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，P为前述计算的传输数据的功率，t为传输数据持续时间；

结合上面不同网络下的传输能耗，计算移动路径候选集合R中第二类移动路径的期望能耗：Eexp＝Et*d+Eud(t)                (20)上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；

然后对集合R中移动路径的期望能耗进行排序，从头开始遍历集合R,直到找出期望能耗最少的最优移动路径，然后按照最优路径进行单个消息副本的传输。

5.根据权利要求4所述的基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，其特征在于：所述步骤1：节点初始化消息副本；传感器对感知到的数据进行分类，根据感知道的数据的数值，判定其数据为紧急数据或非紧急数据，传感器在发出的数据的同时发数据是否紧急的类型。

说明书

基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，具体适用于矿井下无线覆盖盲区的机会路由方法。

背景技术

[0002] 随着我国经济的快速发展，对煤矿的需求量越来越大,煤炭资源开采压力增大。我国煤矿井下地质条件复杂，井下工作条件恶劣，瓦斯、水害等安全事故时有发生，需要对煤矿井下进行全覆盖、不间断的安全监测。随着智能矿井建设的不断深入，矿工大都配备了矿用智能移动终端，通过该智能移动终端可以对矿井下的安全监测数据进行采集，并将采集到的数据及时上传到地面监控中心。由于井下异构空间，基站覆盖范围有限，存在无线网络覆盖盲区，致使部分感知信息无法上传，传统的无线网络不能够很好地完成井下安全监测数据的收集和传输任务。

[0003] 机会网络起源于早期的延迟容忍网络DTN,是一种自组织网络，通常由人携带的智能移动终端组成，采用存储‑携带‑转发模式，利用节点之间的相遇实现数据的转发从而解决网络间歇式连通所带来的问题。机会网络无端到端通信链路和不依赖基础设施的特性使其能够很好地运用在煤矿井下，解决矿井下特殊应用场景网络拓扑结构动态变化，存在无线覆盖盲区，端到端通信链路出现局部连通或者完全不连通状态等难题。

[0004] 现有算法介绍：

[0005] Direct Delivery算法中，源节点不通过其他节点转发，只有在遇到目的节点时才将数据发送出去，如果源节点没有遇到目的节点，则该数据永远无法传输出去。因此网络中不存在消息副本，网络开销最小，但是在投递率和延时方面表现最差。Epidemic算法类似传染病扩散，当两个节点相遇时，互相交换对方携带而自己没有携带的数据包。因为每次转发没有考虑节点能量和缓存等信息，消息能很快地传播出去，网络中有大量的消息副本，所以有较高的投递率和较低的传输延时，但是数据转发具有盲目性，容易造成资源浪费，甚至网络拥塞问题，导致网络性能急剧下降。Spray and Wait算法与Epidemic算法中不限制数据的备份数不同，该算法向网络中扩散一定数量的备份数据达到降低传输延时的目的。Spray阶段以喷洒的方式将消息副本传递给所有的邻居节点，当消息副本为一时，还没有将消息传递给目的节点，则进入Wait阶段，该阶段采用Direct Delivery算法策略，直到遇到目的节点才转发。该算法解决了Epidemic算法消息副本过多，但是由于没有利用其他信息，投递率往往不高。Spray and Focus算法在Spray and Wait算法的基础上做出了改变,携带消息的节点可以根据邻居节点的特征选择合适的节点进行转发，因此相较于Spray and Wait，该算法提高了消息投递率，但是该算法并没有规定副本在网络中的扩散方式。PROPHET算法利用节点间的相遇次数和相遇时长信息来预测节点之间的相遇概率，将消息传给与目的节点相遇概率高的节点，当两节点相遇，节点的相遇概率提高，否则相遇概率随时间衰退。该算法单纯依靠相遇概率这一属性，存在不合理性。Bubble Rap算法利用传统社会化网络分析的中心度计算节点的社会地位。若消息没有进入目的节点社区，将消息发给全局中心度高的节点；若消息进入目的节点社区，则将消息传给局部中心度高的节点。由于消息集中转发给中心度高的节点，中心度低的节点空闲，容易造成网络负载不均衡。QoN‑ASW算法对SprayAndWait算法进行了改进，在Spray阶段，根据节点的消息转发能力和节点之间的连接强度综合评估节点的质量，该算法在对节点性能评估时，没有考虑节点设备的剩余能量，对于能量受限的智能移动终端，频繁地转发消息容易造成节点的能量过早消耗殆尽。

[0006] 矿井下由于异构环境，存在无线覆盖盲区，传统的无线网络不能很好地完成数据传输任务，机会网络不需要端到端存在一条完整的通信链路可以很好地运用于井下环境解决数据传输的问题。文献[韩丽娜.基于多摆渡节点的矿井机会路由研究[D].中国矿业大学.2016.]把节点分为普通节点和摆渡节点，普通节点收集数据，不参与数据转发，摆渡节点是移动节点，负责数据传输。该文对Spray and Focus算法进行改进，选择节点活跃度作为转发指标来选择下一跳节点。文献[张敏,机会网络在矿井安全监测中的应用研究[D].中国矿业大学.2016]同样对Spray and Focus算法进行了改进，分别对Spray和Focus阶段进行改进，计算节点效用值时考虑了节点的剩余能量和节点活跃度，避免数据地盲目转发。但是该文在节点活跃度计算时仅考虑了相遇节点个数这一指标，过于单一。本文针对煤矿井下安全监测的特殊应用场景在Spray and Focus的基础上，提出了一种基于移动轨迹辅助决策的路由算法MTADR，MTADR将路由决策分为基于效用值的多副本分配阶段和基于最优期望能耗的单副本传输阶段。基于效用值的多副本分配策略根据节点的效用值分配消息副本，根据节点的历史移动轨迹来辅助计算节点的活跃度，效用值的计算主要考虑了节点的活跃度和节点的剩余能量。在基于最优期望能耗的单副本传输策略中，携带消息副本的节点根据其邻居节点的历史移动轨迹预测其完成数据传输任务的可能性和期望传输能耗，并以此为依据进行下一跳节点的选择。

发明内容

[0007] 本发明的目的是克服现有技术中存在的无线网络覆盖盲区监测数据收发不稳定的问题，提供了一种提高数据收发成功率的基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法。

[0008] 为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：

[0009] 基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，所述机会网络路由方法基于如下设备：连接矿井有线网络的交换机，交换机在井上和井下均有设置，安装于矿车上的无线网络移动终端和矿工随身携带便携式智能移动终端，井下各处安装有各类功能的传感器，所述传感器具备感知数据探测功能和无线网络通讯功能，在本方法中将矿车和矿工身上携带的移动终端视为移动节点，矿井内的交换机视为固定节点；

[0010] 步骤1：节点初始化消息副本；源节点初始化：移动节点采集的传感器的数据产生待转发的消息，该移动节点成为消息数据的源节点，源节点产生待转发的消息后将其复制为L份消息副本，得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；移动节点初始化：当移动节点得到消息数据时，进行初始化得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；初始化完成后，根据节点携带的消息副本数量采取不同的信息传输方式，当消息副本数量大于1时，进入步骤2；当消息副本数量等于1时，进入步骤3；

[0011] 步骤2：基于效用值的多副本分配传输：当节点携带的消息副本数量大于1时，实行基于效用值的多副本分配策略：携带消息的节点和邻居节点相遇，搜索邻居节点是否有目的节点，若有目的节点，则向目的节点转发；若没有目的节点则根据历史移动轨迹信息计算效用值：如果消息是紧急数据，则根据效用值分配消息副本数量；如果消息是非紧急数据，则设立效用值门限值，选出高于效用值门限值的节点，这些节点根据效用值分配消息副本数量；

[0012] 步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：当节点携带的消息副本数量为1时，实行基于期望能耗的单副本传输策略，节点和邻居节点相遇，根据历史移动轨迹信息获取移动路径，选出能够在消息存活期间完成数据传输任务的移动路径加入候选集合R；从候选集合R中选出期望能耗最优的移动路径，如果该路径第二个节点为邻居节点则将数据副本转发给邻居节点，否则携带消息不转发。

[0013] 所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输：源节点产生待转发的消息后，首先源节点在其缓存中复制数量为L的消息副本，携带消息副本的节点在移动过程中会与其他节点相遇，如果相遇节点没有该消息副本，消息副本分配策略会根据相遇节点的传输能力来选择是否分发消息副本以及分配的消息副本数量；节点的传输能力采用效用值进行表示，效用值基于节点的活跃度和剩余能量进行计算；效用值高的节点将获得更多的消息副本，利用该节点较强的传输能力将数据传送到目的节点；

[0014] Ⅰ节点初始消息副本数量：节点初始消息副本数量L，按下式计算：

[0015]

[0016] 上式中，a是延迟约束因子，延迟约束因子为网络平均延时的倍数，M为网络中移动节点的个数，HM为调和级数，其对应的计算公式如下：

[0017]

[0018] 上式中，r是阶数，最后通过对表达式(1)求解，并对求出的解向上取整即可得到初始消息副本数量L；

[0019] Ⅱ节点移动轨迹相似度：通过井下定位系统获得所有移动节点最近一天的移动轨迹，由于矿工的移动轨迹和历史移动轨迹存在偏差，需要对矿工当前的移动轨迹和历史移动轨迹进行相似度计算以衡量该节点历史移动轨迹信息的可用性；对轨迹相似度采用如下方法进行计算：

[0020] 每隔t时间获取一次节点的位置信息，节点的历史轨迹按照时间顺序由轨迹点组成；设历史移动轨迹为{p1,p2,...,pn1}，该节点当前的移动轨迹为{q1,q2,...,qm1},匹配个数计算公式如下：

[0021]

[0022] 上式中，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

[0023]

[0024] 上式中，|piqi|表示两轨迹点距离，当两轨迹点距离小于等于α时，match函数取值为1，否则为0；其中，α为当前节点移动轨迹点和历史移动轨迹点的误差大小，可根据定位间隔时间和节点的移动速度适当调整；

[0025] 节点i的轨迹相似度计算如下：

[0026]

[0027] 上式中，s(i)为节点i的轨迹相似度，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

[0028] Ⅲ节点活跃度：结合煤矿井下应用场景，考虑矿工节点的工种属性，计算节点活跃度；当节点i和节点j相遇，节点的活跃度按下式(7)进行计算：

[0029] CEN(i,j)＝Na(i)∪Na(j)   (6)

[0030] 上式中，CEN(i,j)为根据历史移动轨迹信息，CEN(i,j)是节点i和节点j所遇到的节点集合的并集，Na(i)和Na(j)分别为根据历史移动轨迹，节点i和节点j遇到的节点集合；

[0031]

[0032] 上式中，Nac(i)表示节点i的活跃度，Nl(i)表示根据定位系统获取的历史移动轨迹信息中，节点i接下来将会遇到的节点集合，No(i)表示节点i之前遇到的节点的集合；其中b为Nl(i)集合中工种种类数，a为根据历史轨迹节点i和节点j遇到的不同工种的个数总和，s(i)为节点i的轨迹相似度，参见式(5)；

[0033] Ⅳ效用值计算：基于节点活跃度以及节点剩余能量计算节点效用值U(i)：

[0034]

[0035] 上式中，Ecur(i)为节点i的当前剩余能量，Einit为节点i的初始能量，Nac(i)为节点i的活跃度，w为属性的权重大小，属性的权重为设定值；

[0036] Ⅴ不同数据类型的副本分发：考虑到矿井下，智能移动终端的资源有限，存在紧急的实时性数据和非紧急的非实时性数据，针对不同类型的数据采取不同的副本分发策略；根据消息的紧急性选择是否设定效用值门限：对于紧急数据，不设效用值门限，让更多的节点分配到消息副本参与消息的转发；对于非紧急数据，设立效用值门限，当相邻节点的效用值U(i)高于效用值门限Uth(i)才可根据效用值大小分配消息副本，让性能强的节点参与副本分配；

[0037] 效用值门限值的计算如下：

[0038]

[0039] 上式中，Uth(i)为节点i分配副本给邻居节点的效用值门限，N(i)为节点i的邻居节点集合，U(j)为邻居节点的效用值，k为节点i的邻居节点个数；

[0040] Ⅵ消息副本的分配：当携带消息副本的节点i和邻居节点相遇时，对于没有该消息副本的每个邻居节点，将会根据效用值大小分配消息副本，如果是非紧急数据需要先选出高于效用值门限的邻居节点，然后根据效用值分配副本；假设有k个邻居节点，邻居节点j按下式计算分配的消息副本数量：

[0041]

[0042] 上式中，m(j)为节点j缓存中消息m的副本数量，m(i)为节点i的消息副本数量；

[0043] 节点i按照计算的数量将消息副本分配给节点j，节点i分配完消息副本后，节点i的消息副本更新为mup(i)：

[0044]

[0045] 上式中，mup(i)为更新后节点i缓存中消息m的副本数量；

[0046] 在副本分配传输过程中，携带消息副本的节点和邻居节点相遇，如邻居节点如果拥有了该消息副本，则不参与步骤2的分配和步骤3的传输，如邻居节点如果不拥有该消息副本，则参与步骤2的分配和步骤3的传输。

[0047] 所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输中，节点i的当前剩余能量Ecur(i)的计算方法如下：节点扫描能耗是指节点扫描信道所消耗的能量，则节点i的扫描能耗Es(i)可表示为：

[0048]

[0049] 上式中，es为节点i单次扫描所消耗的能量，T为节点的扫描周期，t为节点工作时间长度；

[0050] 节点的数据发送能耗与发送的数据量成正比，节点i发送单位数据消耗的能量为et，发送数据量为st，则节点i的发送能耗Et(i)可表示为：

[0051] Et(i)＝et×st   (13)

[0052] 同理，数据的接收能耗与节点接收的数据量成正比，节点i接收单位数据消耗的能量为er，节点i接收的数据量为sr，则节点i的接收能耗Er(i)可表示为：

[0053] Er(i)＝er×sr   (14)

[0054] 综上所述，节点i的总能耗Ec(i)可表示为：

[0055] Ec(i)＝Et(i)+Er(i)+Es(i)   (15)

[0056] 则节点i剩余能量为：

[0057] Ecur(i)＝Einit‑Ec(i)   (16)

[0058] 其中，Einit为节点初始化能量。

[0059] 所述步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：由于矿井下携带的智能移动终端能量受限，当节点携带的消息m副本数量为1时，实行基于最优期望能耗的单副本传输策略；该策略的目标是将消息在消息存活期内传输到目的节点，同时选择转发期望能耗最小的节点路径：

[0060] Ⅰ定义节点的相遇集合：定义单个节点的相遇集合，根据节点历史的移动轨迹，可以构建节点的相遇集合，当节点A的相遇集合M(A)＝{(B,ta1),(C,ta2),...,(D,tam)}，表示节点A和节点B在ta1时刻相遇，节点A和节点C在ta2时刻相遇，节点A和节点D在tam时刻相遇；

[0061] Ⅱ定义节点间的移动路径：根据携带消息副本的节点和其他节点的相遇时间集合，去除相遇集合中过时的记录，以携带消息副本的节点为起始节点构建节点间的移动路径，路径中的节点应该按照时间顺序先后相遇；当移动路径为A‑B‑C‑D时，则表示节点A和B相遇时间早于节点B和C相遇时间，节点B和C相遇时间早于节点C和D的相遇时间；

[0062] Ⅲ筛选移动路径候选集合：筛选能够完成消息传输任务的移动路径候选集合R，移动路径候选集合R包括两类移动路径：第一类是移动路径上存在目的节点；第二类是移动路径上的节点能够通过无线网络上传消息；当节点i携带消息副本m和邻居节点相遇，找出节点i为起始节点的所有移动路径，设定消息m产生的时刻为t0，消息存活时间为TLL，则消息m的有效时间为[t0,t0+TLL]；

[0063] 移动路径候选集合R的筛选过程如下：第一类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在消息m的目的节点，如果移动路径上存在消息m的目的节点且从起始节点到目的节点的时间小于t0+TLL,则将从起始节点到目的节点的移动路径加入移动路径候选集合R；第二类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在节点在消息存活期间进入无线网络覆盖区，如果存在此类节点则将从起始位置开始到该节点的移动路径加入到移动路径候选集合R；

[0064] Ⅳ移动路径期望能耗计算：对筛选出的能够完成数据传输任务的移动路径候选集合R计算集合中每一个移动路径的期望能耗，选出能够完成消息传输且期望能耗最少的移动路径；第一类移动路径的期望能耗计算如下式所示：

[0065] Eexp＝Et*d   (17)

[0066] 上式中，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；

[0067] 第二类移动路径的期望能耗计算如下：

[0068] 采用的3G、LTE、WIFI网络数据传输功率模型，传输数据功率按下式计算：

[0069] P＝αutu+αdtd+β   (18)

[0070] 上式中，P为传输数据的功率，tu为上行速率，td为下行速率，αu为上传功率参数，αd为接收功率参数，β为不同网络下的基础功率；

[0071] 3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗采用下式计算：

[0072] Eud(t)＝P*t   (19)

[0073] 上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，P为前述计算的传输数据的功率，t为传输数据持续时间；结合上面不同网络下的传输能耗，计算移动路径候选集合R中第二类移动路径的期望能耗：

[0074] Eexp＝Et*d+Eud(t)   (20)

[0075] 上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；

[0076] 然后对集合R中移动路径的期望能耗进行排序，从头开始遍历集合R,直到找出期望能耗最少的最优移动路径，然后按照最优路径进行单个消息副本的传输。

[0077] 所述步骤1：节点初始化消息副本；传感器对感知到的数据进行分类，根据感知道的数据的数值，判定其数据为紧急数据或非紧急数据，传感器在发出的数据的同时发数据是否紧急的类型。

[0078] 与现有技术相比，本发明的有益效果为：

[0079] 1、本发明一种基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法中引入了机会网络，通过“存储‑携带‑转发”的数据传输模式，通过井下移动节点的相遇，将数据传输到目的节点，有效提高数据传输的可靠性。因此，本设计数据传输可靠性高。

[0080] 2、本发明一种基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法中分为基于效用值的多副本分配阶段和基于最优期望能耗的单副本传输阶段两个阶段：基于效用值的多副本分配阶段中，根据节点的历史移动轨迹，计算出节点的活跃度和剩余能量两个属性值，并计算了轨迹的相似度来衡量该历史轨迹信息的可靠性，然后综合计算出效用值，避免了消息副本的盲目转发，使得消息通过高效用值的节点完成数据传输任务：同时，根据消息的紧急性和非紧急性采取不同的分配策略，对于紧急的数据，不设效用值门限，将数据传给更多的节点；对于非紧急的数据，设立效用值门限，让更合适的节点分配更多的副本来完成数据的传输：基于最优期望能耗的单副本传输阶段中，根据节点的历史移动轨迹信息，考虑节点是否能将数据传输到目的节点或者是否在消息存活期间进入无线网络覆盖区，从中选出最优能耗的节点。有效提高了数据传输的成功率、缩短了数据传输时间，降低了网络开销和数据传输能耗。因此，本设计能够在提高数据传输速度和可靠性的同时降低了数据传输能耗和网络开销。

附图说明

[0081] 图1是煤矿井下机会网络示意图。

[0082] 图2是步骤3中基于最优期望能耗的第二类移动路径的筛选流程图。

[0083] 图3是实施例3中非紧急数据算法示例图。

[0084] 图4是实施例3中四种算法的紧急数据传输成功率对比图。

[0085] 图5是实施例3中四种算法的非紧急数据传输成功率对比图。

[0086] 图6是实施例3中四种算法的紧急数据平均传输时延对比图。

[0087] 图7是实施例3中四种算法的非紧急数据平均传输时延对比图。

[0088] 图8是实施例3中四种算法的紧急数据的网络开销对比图。

[0089] 图9是实施例3中四种算法的非紧急数据的网络开销对比图。

[0090] 图10是实施例3中四种算法的紧急数据的平均剩余能量对比图。

[0091] 图11是实施例3中四种算法的非紧急数据的平均剩余能量对比图。

[0092] 图中：MTADR表示本发明的MTADR算法；Epidemic表示Epidemic算法；SprayAndFocus表示SprayAndFocus算法；QoN‑ASW表示QoN‑ASW算法。

具体实施方式

[0093] 以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

[0094] 参见图1至图2，基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，所述机会网络路由方法基于如下设备：连接矿井有线网络的交换机，交换机在井上和井下均有设置，安装于矿车上的无线网络移动终端和矿工随身携带便携式智能移动终端，井下各处安装有各类功能的传感器，所述传感器具备感知数据探测功能和无线网络通讯功能，在本方法中将矿车和矿工身上携带的移动终端视为移动节点，矿井内的交换机视为固定节点；

[0095] 步骤1：节点初始化消息副本；源节点初始化：移动节点采集的传感器的数据产生待转发的消息，该移动节点成为消息数据的源节点，源节点产生待转发的消息后将其复制为L份消息副本，得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；移动节点初始化：当移动节点得到消息数据时，进行初始化得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；初始化完成后，根据节点携带的消息副本数量采取不同的信息传输方式，当消息副本数量大于1时，进入步骤2；当消息副本数量等于1时，进入步骤3；

[0096] 步骤2：基于效用值的多副本分配传输：当节点携带的消息副本数量大于1时，实行基于效用值的多副本分配策略：携带消息的节点和邻居节点相遇，搜索邻居节点是否有目的节点，若有目的节点，则向目的节点转发；若没有目的节点则根据历史移动轨迹信息计算效用值：如果消息是紧急数据，则根据效用值分配消息副本数量；如果消息是非紧急数据，则设立效用值门限值，选出高于效用值门限值的节点，这些节点根据效用值分配消息副本数量；

[0097] 步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：当节点携带的消息副本数量为1时，实行基于期望能耗的单副本传输策略，节点和邻居节点相遇，根据历史移动轨迹信息获取移动路径，选出能够在消息存活期间完成数据传输任务的移动路径加入候选集合R；从候选集合R中选出期望能耗最优的移动路径，如果该路径第二个节点为邻居节点则将数据副本转发给邻居节点，否则携带消息不转发。

[0098] 所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输：源节点产生待转发的消息后，首先源节点在其缓存中复制数量为L的消息副本，携带消息副本的节点在移动过程中会与其他节点相遇，如果相遇节点没有该消息副本，消息副本分配策略会根据相遇节点的传输能力来选择是否分发消息副本以及分配的消息副本数量；节点的传输能力采用效用值进行表示，效用值基于节点的活跃度和剩余能量进行计算；效用值高的节点将获得更多的消息副本，利用该节点较强的传输能力将数据传送到目的节点；

[0099] Ⅰ节点初始消息副本数量：节点初始消息副本数量L，按下式计算：

[0100]

[0101] 上式中，a是延迟约束因子，延迟约束因子为网络平均延时的倍数，M为网络中移动节点的个数，HM为调和级数，其对应的计算公式如下：

[0102]

[0103] 上式中，r是阶数，最后通过对表达式(1)求解，并对求出的解向上取整即可得到初始消息副本数量L；

[0104] Ⅱ节点移动轨迹相似度：通过井下定位系统获得所有移动节点最近一天的移动轨迹，由于矿工的移动轨迹和历史移动轨迹存在偏差，需要对矿工当前的移动轨迹和历史移动轨迹进行相似度计算以衡量该节点历史移动轨迹信息的可用性；对轨迹相似度采用如下方法进行计算：每隔t时间获取一次节点的位置信息，节点的历史轨迹按照时间顺序由轨迹点组成；设历史移动轨迹为{p1,p2,...,pn1}，该节点当前的移动轨迹为{q1,q2,...,qm1},匹配个数计算公式如下：

[0105]

[0106] 上式中，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

[0107]

[0108] 上式中，|piqi|表示两轨迹点距离，当两轨迹点距离小于等于α时，match函数取值为1，否则为0；其中，α为当前节点移动轨迹点和历史移动轨迹点的误差大小，可根据定位间隔时间和节点的移动速度适当调整；节点i的轨迹相似度计算如下：

[0109]

[0110] 上式中，s(i)为节点i的轨迹相似度，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

[0111] Ⅲ节点活跃度：结合煤矿井下应用场景，考虑矿工节点的工种属性，计算节点活跃度；当节点i和节点j相遇，节点的活跃度按下式(7)进行计算：

[0112] CEN(i,j)＝Na(i)∪Na(j)   (6)

[0113] 上式中，CEN(i,j)为根据历史移动轨迹信息，CEN(i,j)是节点i和节点j所遇到的节点集合的并集，Na(i)和Na(j)分别为根据历史移动轨迹，节点i和节点j遇到的节点集合；

[0114]

[0115] 上式中，Nac(i)表示节点i的活跃度，Nl(i)表示根据定位系统获取的历史移动轨迹信息中，节点i接下来将会遇到的节点集合，No(i)表示节点i之前遇到的节点的集合；其中b为Nl(i)集合中工种种类数，a为根据历史轨迹节点i和节点j遇到的不同工种的个数总和，s(i)为节点i的轨迹相似度，参见式(5)；

[0116] Ⅳ效用值计算：基于节点活跃度以及节点剩余能量计算节点效用值U(i)：

[0117]

[0118] 上式中，Ecur(i)为节点i的当前剩余能量，Einit为节点i的初始能量，Nac(i)为节点i的活跃度，w为属性的权重大小，属性的权重为设定值；

[0119] Ⅴ不同数据类型的副本分发：考虑到矿井下，智能移动终端的资源有限，存在紧急的实时性数据和非紧急的非实时性数据，针对不同类型的数据采取不同的副本分发策略；根据消息的紧急性选择是否设定效用值门限：对于紧急数据，不设效用值门限，让更多的节点分配到消息副本参与消息的转发；对于非紧急数据，设立效用值门限，当相邻节点的效用值U(i)高于效用值门限Uth(i)才可根据效用值大小分配消息副本，让性能强的节点参与副本分配；效用值门限值的计算如下：

[0120]

[0121] 上式中，Uth(i)为节点i分配副本给邻居节点的效用值门限，N(i)为节点i的邻居节点集合，U(j)为邻居节点的效用值，k为节点i的邻居节点个数；

[0122] Ⅵ消息副本的分配：当携带消息副本的节点i和邻居节点相遇时，对于没有该消息副本的每个邻居节点，将会根据效用值大小分配消息副本，如果是非紧急数据需要先选出高于效用值门限的邻居节点，然后根据效用值分配副本；假设有k个邻居节点，邻居节点j按下式计算分配的消息副本数量：

[0123]

[0124] 上式中，m(j)为节点j缓存中消息m的副本数量，m(i)为节点i的消息副本数量；

[0125] 节点i按照计算的数量将消息副本分配给节点j，节点i分配完消息副本后，节点i的消息副本更新为mup(i)：

[0126]

[0127] 上式中，mup(i)为更新后节点i缓存中消息m的副本数量；

[0128] 在副本分配传输过程中，携带消息副本的节点和邻居节点相遇，如邻居节点如果拥有了该消息副本，则不参与步骤2的分配和步骤3的传输，如邻居节点如果不拥有该消息副本，则参与步骤2的分配和步骤3的传输。

[0129] 所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输中，节点i的当前剩余能量Ecur(i)的计算方法如下：节点扫描能耗是指节点扫描信道所消耗的能量，则节点i的扫描能耗Es(i)可表示为：

[0130]

[0131] 上式中，es为节点i单次扫描所消耗的能量，T为节点的扫描周期，t为节点工作时间长度；节点的数据发送能耗与发送的数据量成正比，节点i发送单位数据消耗的能量为et，发送数据量为st，则节点i的发送能耗Et(i)可表示为：

[0132] Et(i)＝et×st   (13)

[0133] 同理，数据的接收能耗与节点接收的数据量成正比，节点i接收单位数据消耗的能量为er，节点i接收的数据量为sr，则节点i的接收能耗Er(i)可表示为：

[0134] Er(i)＝er×sr   (14)

[0135] 综上所述，节点i的总能耗Ec(i)可表示为：

[0136] Ec(i)＝Et(i)+Er(i)+Es(i)   (15)

[0137] 则节点i剩余能量为：

[0138] Ecur(i)＝Einit‑Ec(i)   (16)

[0139] 其中，Einit为节点初始化能量。

[0140] 所述步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：由于矿井下携带的智能移动终端能量受限，当节点携带的消息m副本数量为1时，实行基于最优期望能耗的单副本传输策略；该策略的目标是将消息在消息存活期内传输到目的节点，同时选择转发期望能耗最小的节点路径：

[0141] Ⅰ定义节点的相遇集合：定义单个节点的相遇集合，根据节点历史的移动轨迹，可以构建节点的相遇集合，当节点A的相遇集合M(A)＝{(B,ta1),(C,ta2),...,(D,tam)}，表示节点A和节点B在ta1时刻相遇，节点A和节点C在ta2时刻相遇，节点A和节点D在tam时刻相遇；

[0142] Ⅱ定义节点间的移动路径：根据携带消息副本的节点和其他节点的相遇时间集合，去除相遇集合中过时的记录，以携带消息副本的节点为起始节点构建节点间的移动路径，路径中的节点应该按照时间顺序先后相遇；当移动路径为A‑B‑C‑D时，则表示节点A和B相遇时间早于节点B和C相遇时间，节点B和C相遇时间早于节点C和D的相遇时间；

[0143] Ⅲ筛选移动路径候选集合：筛选能够完成消息传输任务的移动路径候选集合R，移动路径候选集合R包括两类移动路径：第一类是移动路径上存在目的节点；第二类是移动路径上的节点能够通过无线网络上传消息；当节点i携带消息副本m和邻居节点相遇，找出节点i为起始节点的所有移动路径，设定消息m产生的时刻为t0，消息存活时间为TLL，则消息m的有效时间为[t0,t0+TLL]；

[0144] 移动路径候选集合R的筛选过程如下：第一类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在消息m的目的节点，如果移动路径上存在消息m的目的节点且从起始节点到目的节点的时间小于t0+TLL,则将从起始节点到目的节点的移动路径加入移动路径候选集合R；第二类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在节点在消息存活期间进入无线网络覆盖区，如果存在此类节点则将从起始位置开始到该节点的移动路径加入到移动路径候选集合R；

[0145] Ⅳ移动路径期望能耗计算：对筛选出的能够完成数据传输任务的移动路径候选集合R计算集合中每一个移动路径的期望能耗，选出能够完成消息传输且期望能耗最少的移动路径；第一类移动路径的期望能耗计算如下式所示：

[0146] Eexp＝Et*d   (17)

[0147] 上式中，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；第二类移动路径的期望能耗计算如下：采用的3G、LTE、WIFI网络数据传输功率模型，传输数据功率按下式计算：

[0148] P＝αutu+αdtd+β   (18)

[0149] 上式中，P为传输数据的功率，tu为上行速率，td为下行速率，αu为上传功率参数，αd为接收功率参数，β为不同网络下的基础功率；

[0150] 3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗采用下式计算：

[0151] Eud(t)＝P*t   (19)

[0152] 上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，P为前述计算的传输数据的功率，t为传输数据持续时间；结合上面不同网络下的传输能耗，计算移动路径候选集合R中第二类移动路径的期望能耗：

[0153] Eexp＝Et*d+Eud(t)   (20)

[0154] 上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；然后对集合R中移动路径的期望能耗进行排序，从头开始遍历集合R,直到找出期望能耗最少的最优移动路径，然后按照最优路径进行单个消息副本的传输。

[0155] 所述步骤1：节点初始化消息副本；传感器对感知到的数据进行分类，根据感知道的数据的数值，判定其数据为紧急数据或非紧急数据，传感器在发出的数据的同时发数据是否紧急的类型。

[0156] 本发明的原理说明如下：

[0157] 算法性能评价指标：本文在后续的仿真实验中主要从消息传输成功率、平均传输时延和网络开销和平均剩余能量四个方面进行性能评估。

[0158] 消息传输成功率：表示从源节点成功传输到目的节点的数据包个数和源节点产生的数据包总数的比值，按 计算，其中，dsr表示消息传输成功率，ps表示传输成功的数据包数量，pt表示源节点产生的总的消息数量。

[0159] 平均传输时延：是指数据包从源节点产生到该数据被目的节点接收经历的平均传输时间，按 计算，其中，davg表示平均传输时延，ps表示传输成功的数据包数量，dtl表示总的传输时延。

[0160] 控制开销：控制开销表示网络中所有控制消息数据包数占总数据包数的比值，按计算，其中，no表示控制开销，pc表示控制消息数据包数量。

[0161] 平均剩余能量：所有移动智能终端的平均剩余电量： 其中，Eavg表示平均剩余能量，Ei表示节点i的剩余能量，n表示节点的总数。

[0162] 式(1)中a是延迟约束因子，延迟约束因子为网络平均延时的倍数(网络平均延时也有相应的计算公式，文献过长就没加上网络平均延时的公式)，副本个数L根据a和节点个数M的变化而变化。

[0163] 本发明的MTADR算法：一种基于移动轨迹辅助决策的矿井安全监测机会网络路由算法(Mobile Trajectory Aided Decision‑making Routing algorithm for opportunity network in coal mine safety monitoring)。

[0164] 本发明根据节点的移动特征，MTADR算法选取了基于地图的移动模型MBM，参见：刘弦弦.移动机会网络中用户移动模型研究[D].西安电子科技大学,2018。陈赵懿,高秀峰,陈立云,李志伟.移动自组网群组移动模型综述[J].飞航导弹,2019(05):68‑72。

[0165] 所述步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输的，Ⅳ移动路径期望能耗计算中第二类移动路径的期望能耗计算方法采用文献[Huang J,Qian F,Gerber A,et al.A close examination ofperformance and power characteristics of 4G LTE net‑works.In:Proceedings of the ACM MobiSys,Lake Dis‑trict,25–29June 2012.]中的3G、LTE、WIFI网络数据传输功率模型。

[0166] 实施例1：

[0167] 基于移动轨迹的矿井安全监测机会网络路由方法，所述机会网络路由方法基于如下设备：连接矿井有线网络的交换机，交换机在井上和井下均有设置，安装于矿车上的无线网络移动终端和矿工随身携带便携式智能移动终端，井下各处安装有各类功能的传感器，所述传感器具备感知数据探测功能和无线网络通讯功能，在本方法中将矿车和矿工身上携带的移动终端视为移动节点，矿井内的交换机视为固定节点；

[0168] 步骤1：节点初始化消息副本；源节点初始化：移动节点采集的传感器的数据产生待转发的消息，该移动节点成为消息数据的源节点，源节点产生待转发的消息后将其复制为L份消息副本，得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；移动节点初始化：当移动节点得到消息数据时，进行初始化得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；初始化完成后，根据节点携带的消息副本数量采取不同的信息传输方式，当消息副本数量大于1时，进入步骤2；当消息副本数量等于1时，进入步骤3；节点初始化消息副本；传感器对感知到的数据进行分类，根据感知道的数据的数值，判定其数据为紧急数据或非紧急数据，传感器在发出的数据的同时发数据是否紧急的类型；

[0169] 步骤2：基于效用值的多副本分配传输：当节点携带的消息副本数量大于1时，实行基于效用值的多副本分配策略：携带消息的节点和邻居节点相遇，搜索邻居节点是否有目的节点，若有目的节点，则向目的节点转发；若没有目的节点则根据历史移动轨迹信息计算效用值：如果消息是紧急数据，则根据效用值分配消息副本数量；如果消息是非紧急数据，则设立效用值门限值，选出高于效用值门限值的节点，这些节点根据效用值分配消息副本数量；

[0170] 步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：当节点携带的消息副本数量为1时，实行基于期望能耗的单副本传输策略，节点和邻居节点相遇，根据历史移动轨迹信息获取移动路径，选出能够在消息存活期间完成数据传输任务的移动路径加入候选集合R；从候选集合R中选出期望能耗最优的移动路径，如果该路径第二个节点为邻居节点则将数据副本转发给邻居节点，否则携带消息不转发。

[0171] 实施例2：

[0172] 实施例2与实施例1基本相同，其不同之处在于：

[0173] 所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输：源节点产生待转发的消息后，首先源节点在其缓存中复制数量为L的消息副本，携带消息副本的节点在移动过程中会与其他节点相遇，如果相遇节点没有该消息副本，消息副本分配策略会根据相遇节点的传输能力来选择是否分发消息副本以及分配的消息副本数量；节点的传输能力采用效用值进行表示，效用值基于节点的活跃度和剩余能量进行计算；效用值高的节点将获得更多的消息副本，利用该节点较强的传输能力将数据传送到目的节点；

[0174] Ⅰ节点初始消息副本数量：节点初始消息副本数量L，按下式计算：

[0175]

[0176] 上式中，a是延迟约束因子，延迟约束因子为网络平均延时的倍数，M为网络中移动节点的个数，HM为调和级数，其对应的计算公式如下：

[0177]

[0178] 上式中，r是阶数，最后通过对表达式(1)求解，并对求出的解向上取整即可得到初始消息副本数量L；

[0179] Ⅱ节点移动轨迹相似度：通过井下定位系统获得所有移动节点最近一天的移动轨迹，由于矿工的移动轨迹和历史移动轨迹存在偏差，需要对矿工当前的移动轨迹和历史移动轨迹进行相似度计算以衡量该节点历史移动轨迹信息的可用性；对轨迹相似度采用如下方法进行计算：每隔t时间获取一次节点的位置信息，节点的历史轨迹按照时间顺序由轨迹点组成；设历史移动轨迹为{p1,p2,...,pn1}，该节点当前的移动轨迹为{q1,q2,...,qm1},匹配个数计算公式如下：

[0180]

[0181] 上式中，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

[0182]

[0183] 上式中，|piqi|表示两轨迹点距离，当两轨迹点距离小于等于α时，match函数取值为1，否则为0；其中，α为当前节点移动轨迹点和历史移动轨迹点的误差大小，可根据定位间隔时间和节点的移动速度适当调整；节点i的轨迹相似度计算如下：

[0184]

[0185] 上式中，s(i)为节点i的轨迹相似度，L(p,q)为两轨迹中匹配点个数；

[0186] x＝min(m1,n1),其中m1为当前节点的移动轨迹点个数，n1为历史移动轨迹点个数；

[0187] Ⅲ节点活跃度：结合煤矿井下应用场景，考虑矿工节点的工种属性，计算节点活跃度；当节点i和节点j相遇，节点的活跃度按下式(7)进行计算：

[0188] CEN(i,j)＝Na(i)∪Na(j)   (6)

[0189] 上式中，CEN(i,j)为根据历史移动轨迹信息，CEN(i,j)是节点i和节点j所遇到的节点集合的并集，Na(i)和Na(j)分别为根据历史移动轨迹，节点i和节点j遇到的节点集合；

[0190]

[0191] 上式中，Nac(i)表示节点i的活跃度，Nl(i)表示根据定位系统获取的历史移动轨迹信息中，节点i接下来将会遇到的节点集合，No(i)表示节点i之前遇到的节点的集合；其中b为Nl(i)集合中工种种类数，a为根据历史轨迹节点i和节点j遇到的不同工种的个数总和，s(i)为节点i的轨迹相似度，参见式(5)；

[0192] Ⅳ效用值计算：基于节点活跃度以及节点剩余能量计算节点效用值U(i)：

[0193]

[0194] 上式中，Ecur(i)为节点i的当前剩余能量，Einit为节点i的初始能量，Nac(i)为节点i的活跃度，w为属性的权重大小，属性的权重为设定值；

[0195] Ⅴ不同数据类型的副本分发：考虑到矿井下，智能移动终端的资源有限，存在紧急的实时性数据和非紧急的非实时性数据，针对不同类型的数据采取不同的副本分发策略；根据消息的紧急性选择是否设定效用值门限：对于紧急数据，不设效用值门限，让更多的节点分配到消息副本参与消息的转发；对于非紧急数据，设立效用值门限，当相邻节点的效用值U(i)高于效用值门限Uth(i)才可根据效用值大小分配消息副本，让性能强的节点参与副本分配；效用值门限值的计算如下：

[0196]

[0197] 上式中，Uth(i)为节点i分配副本给邻居节点的效用值门限，N(i)为节点i的邻居节点集合，U(j)为邻居节点的效用值，k为节点i的邻居节点个数；

[0198] Ⅵ消息副本的分配：当携带消息副本的节点i和邻居节点相遇时，对于没有该消息副本的每个邻居节点，将会根据效用值大小分配消息副本，如果是非紧急数据需要先选出高于效用值门限的邻居节点，然后根据效用值分配副本；假设有k个邻居节点，邻居节点j按下式计算分配的消息副本数量：

[0199]

[0200] 上式中，m(j)为节点j缓存中消息m的副本数量，m(i)为节点i的消息副本数量；节点i按照计算的数量将消息副本分配给节点j，节点i分配完消息副本后，节点i的消息副本更新为mup(i)：

[0201]

[0202] 上式中，mup(i)为更新后节点i缓存中消息m的副本数量；在副本分配传输过程中，携带消息副本的节点和邻居节点相遇，如邻居节点如果拥有了该消息副本，则不参与步骤2的分配和步骤3的传输，如邻居节点如果不拥有该消息副本，则参与步骤2的分配和步骤3的传输。

[0203] 所述步骤2：基于效用值的多副本分配传输中，节点i的当前剩余能量Ecur(i)的计算方法如下：节点扫描能耗是指节点扫描信道所消耗的能量，则节点i的扫描能耗Es(i)可表示为：

[0204]

[0205] 上式中，es为节点i单次扫描所消耗的能量，T为节点的扫描周期，t为节点工作时间长度；节点的数据发送能耗与发送的数据量成正比，节点i发送单位数据消耗的能量为et，发送数据量为st，则节点i的发送能耗Et(i)可表示为：

[0206] Et(i)＝et×st   (13)

[0207] 同理，数据的接收能耗与节点接收的数据量成正比，节点i接收单位数据消耗的能量为er，节点i接收的数据量为sr，则节点i的接收能耗Er(i)可表示为：

[0208] Er(i)＝er×sr   (14)

[0209] 综上所述，节点i的总能耗Ec(i)可表示为：

[0210] Ec(i)＝Et(i)+Er(i)+Es(i)   (15)

[0211] 则节点i剩余能量为：

[0212] Ecur(i)＝Einit‑Ec(i)   (16)

[0213] 其中，Einit为节点初始化能量。

[0214] 所述步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：由于矿井下携带的智能移动终端能量受限，当节点携带的消息m副本数量为1时，实行基于最优期望能耗的单副本传输策略；该策略的目标是将消息在消息存活期内传输到目的节点，同时选择转发期望能耗最小的节点路径：

[0215] Ⅰ定义节点的相遇集合：定义单个节点的相遇集合，根据节点历史的移动轨迹，可以构建节点的相遇集合，当节点A的相遇集合M(A)＝{(B,ta1),(C,ta2),...,(D,tam)}，表示节点A和节点B在ta1时刻相遇，节点A和节点C在ta2时刻相遇，节点A和节点D在tam时刻相遇；

[0216] Ⅱ定义节点间的移动路径：根据携带消息副本的节点和其他节点的相遇时间集合，去除相遇集合中过时的记录，以携带消息副本的节点为起始节点构建节点间的移动路径，路径中的节点应该按照时间顺序先后相遇；当移动路径为A‑B‑C‑D时，则表示节点A和B相遇时间早于节点B和C相遇时间，节点B和C相遇时间早于节点C和D的相遇时间；

[0217] Ⅲ筛选移动路径候选集合：筛选能够完成消息传输任务的移动路径候选集合R，移动路径候选集合R包括两类移动路径：第一类是移动路径上存在目的节点；第二类是移动路径上的节点能够通过无线网络上传消息；当节点i携带消息副本m和邻居节点相遇，找出节点i为起始节点的所有移动路径，设定消息m产生的时刻为t0，消息存活时间为TLL，则消息m的有效时间为[t0,t0+TLL]；

[0218] 移动路径候选集合R的筛选过程如下：第一类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在消息m的目的节点，如果移动路径上存在消息m的目的节点且从起始节点到目的节点的时间小于t0+TLL,则将从起始节点到目的节点的移动路径加入移动路径候选集合R；第二类移动路径的筛选：核查前面找出的以节点i为起始节点的所有移动路径，查找移动路径上是否存在节点在消息存活期间进入无线网络覆盖区，如果存在此类节点则将从起始位置开始到该节点的移动路径加入到移动路径候选集合R；

[0219] Ⅳ移动路径期望能耗计算：对筛选出的能够完成数据传输任务的移动路径候选集合R计算集合中每一个移动路径的期望能耗，选出能够完成消息传输且期望能耗最少的移动路径；第一类移动路径的期望能耗计算如下式所示：

[0220] Eexp＝Et*d   (17)

[0221] 上式中，Eexp为移动路径的期望能耗，Et表示将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；第二类移动路径的期望能耗计算如下：采用的3G、LTE、WIFI网络数据传输功率模型，传输数据功率按下式计算：

[0222] P＝αutu+αdtd+β   (18)

[0223] 上式中，P为传输数据的功率，tu为上行速率，td为下行速率，αu为上传功率参数，αd为接收功率参数，β为不同网络下的基础功率；

[0224] 3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗采用下式计算：

[0225] Eud(t)＝P*t   (19)

[0226] 上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，P为前述计算的传输数据的功率，t为传输数据持续时间；结合上面不同网络下的传输能耗，计算移动路径候选集合R中第二类移动路径的期望能耗：

[0227] Eexp＝Et*d+Eud(t)   (20)

[0228] 上式中，Eud(t)为3G、LTE、WIFI网络下传输数据的能耗，Eexp为移动路径的期望能耗，Et为将消息传输给移动路径上下一跳节点的能耗，d为从起始节点到目的节点经过的跳数；对集合R中移动路径的期望能耗进行排序，从头开始遍历集合R,直到找出期望能耗最少的最优移动路径，然后按照最优路径进行单个消息副本的传输。

[0229] 实施例3：

[0230] 算法示例：步骤1：节点初始化消息副本；源节点初始化：移动节点采集的传感器的数据产生待转发的消息，该移动节点成为该消息数据的源节点，源节点产生待转发的消息后将其复制为L份消息副本，得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；移动节点初始化：当移动节点得到消息数据时，进行初始化得到节点初始化能量为Einit，井下移动节点过去的移动轨迹信息，此时初始化完成；初始化完成后，根据节点携带的消息副本数量采取不同的信息传输方式，当消息副本数量大于1时，进入步骤2；当消息副本数量等于1时，进入步骤3；

[0231] 步骤2：基于效用值的多副本分配传输：当节点携带的消息副本数量大于1时，实行基于效用值的多副本分配策略：携带消息的节点和邻居节点相遇，搜索邻居节点是否有目的节点，若有目的节点，则向目的节点转发；若没有目的节点则根据历史移动轨迹信息计算效用值：如果消息是紧急数据，则根据效用值分配消息副本数量；如果消息是非紧急数据，则设立效用值门限值，选出高于效用值门限值的节点，这些节点根据效用值分配消息副本数量；

[0232] 步骤3：基于最优期望能耗的单副本传输：当节点携带的消息副本数量为1时，实行基于期望能耗的单副本传输策略，节点和邻居节点相遇，根据历史移动轨迹信息获取移动路径，选出能够在消息存活期间完成数据传输任务的移动路径加入候选集合R；从候选集合R中选出期望能耗最优的移动路径，如果该路径第二个节点为邻居节点则将数据副本转发给邻居节点，否则携带消息不转发。节点参数设置如下表所示：

[0233]

[0234] 非紧急数据的算法示例如图3所示，假设源节点S消息副本数量为m(S)，目的节点为节点H，源节点S的邻居节点为A节点和B节点。此时消息的门限值为：所以源节点S分发 个消息副本给节点A。此
时节点A携带消息副本继续移动,当遇到节点E、C和D的时候，此时消息的门限值节点A将分配 个消息副本给
节点E，分配 个消息副本给节点C。然后,节点A携带消息副本继续
移动，当节点A消息副本数量为一时，进入基于最优期望能耗的单副本传输阶段。此时节点A遇到节点F和节点G,以节点A为起始节点的移动路径上有节点到达了无线网络覆盖区，用的
3G网络上传数据，从节点A将数据传输到进入无线网络覆盖区的节点Q的能耗为500J,节点Q通过3G网络上传数据的能耗为1700J，总的期望能耗为2200J。以节点A为起始节点的移动路径上有节点到达无线网络覆盖区，且第二个节点为邻居节点G，用的Wifi上传数据，从节点A将数据传输到进入无线网络覆盖区的节点P的能耗为1000J,节点P通过wifi上传数据的能耗为1000J，期望能耗2000J。以节点A为起始节点的移动路径上有目的节点，且第二个节点为邻居节点F，从节点A将数据传输到目的节点H的能耗为1200J。根据单副本传输策略，将消息副本传输给邻居节点F。最后节点F和目的节点相遇H相遇顺利完成数据传输任务。紧急数据的算法流程和非紧急数据类似，只是在基于效用值的多副本分配阶段，不考虑效用值门限，将消息副本根据效用值分配给每个邻居节点。

[0235] 仿真分析：本文中矿井下的数据分为紧急数据和非紧急数据，为了能够评估MTADR算法的性能，主要从消息传输成功率，平均传递时延，网络开销以及节点的平均剩余能量四个方面对算法性能进行评估，并将结果与Epidemic、SprayAndFocus、QoN‑ASW进行比较。该实验基于one仿真实验平台[ A,Ott J, T.TheONE simulator for DTN protocol evaluation[C]//Proceedings of the 2nd international conference on simulation tools and techniques.2009:1‑10.]，采用MBM移动模型。本文的仿真场景是煤矿井下场景，煤矿井下主要有员工和矿车两类移动节点和无线基站节点，网络中节点的参数设置如下表所示：

[0236]节点类型 员工 矿车 无线基站
移动速度(m/s) [0.5,1.5] [4,5] 0
传输速度(kbps) 300 300 1024
通信半径(m) 50 50 200

[0237] ONE平台的全局参数设置如下表所示：

[0238]类别 值
仿真时间(h) 12
消息大小(B) [25,100]
消息生成周期(s) [10,50]
消息生存期(min) 200

[0239] 根据上述数据仿真，对比得到四种算法的性能评价对比图组(如图4‑图11所示)。

[0240] 参见图4、图5，随着移动节点个数的增加，四个算法的消息传输成功率都在增加。由于Epidemic算法是基于洪泛的路由算法，对中继节点不采取任何筛选，随着节点个数的增加，节点相遇次数增加，容易造成能量过早耗尽，无法将数据传输至目的节点，消息传输成功率最低。SparyAndFocus和QoN‑ASW算法在SprayAndWait算法上进行改进，避免了消息的盲目转发，因此在消息传输成功率上和Epidemic算法相比有所提升。MTADR算法在实行多副本分发策略根据节点的效用值分配副本，避免了消息的盲目转发；实行单副本传输策略进行了中继节点的筛选，所以MTADR算法在消息传输成功率这个性能指标上表现最优。由图
4和图5对比可以看出，对于紧急数据，MTADR算法不设立门限值，更多节点参与数据转发，由于消息副本数量有限制，不会像Epidemic算法那样，过早能量耗尽。相较于非紧急数据设立门限值，发送紧急数据的消息传输成功率更高。

[0241] 参见图6、图7随着移动节点个数的增加，四个算法的平均传输时延都在减少。由于Epidemic算法对中继节点没有筛选，随着节点个数增加，能量会过早耗尽，消息无法及时转发到目的节点。SprayAndFocus算法和QoN‑ASW算法都对中继节点做出筛选，因此消息传输延时和Epidemic算法相比有所降低。MTADR算法在实行多副本分发策略时根据效用值的大小分配消息副本；在实行单副本传输策略对中继节点做出严格筛选，将消息副本转发给能够完成消息投递且期望能耗最优的邻居节点，所以MTADR算法在消息平均传输时延这个性能指标上变现最优。由图6和图7对比可以看出，对于紧急数据让更多节点参与转发，虽然能耗上会有所增加，但是投递紧急数据的平均传输时延相较于投递非紧急数据更低。

[0242] 参见图8、图9，随着移动节点个数的增加，四个算法的网络开销都在降低。由于Epidemic算法没有对中继节点做出筛选，网络中的副本数量过多，控制数据最多，所以网络开销最高。QoN‑ASW算法和SprayAndFocus算法对副本数量作出了控制，所以归一化网络开销相比Epidemic算法有所减少。MTADR算法在实行多副本分发策略和单副本传输策略都进行了中继节点的筛选，消息的传输成功率较高，分配消息副本的节点和前三个算法相比最少，所以网络开销最小。由图8和图9对比可以看出，由于传输紧急数据传输成功率更高，传输成功的数据包数更多，所以紧急数据比非紧急数据网络开销更小。

[0243] 参见图10、图11，随着仿真时间增加，四个算法的剩余能量都在减少。Epidemic算法中，携带消息的节点遇到没有携带该消息副本的节点就转发一个副本，频繁地转发造成能量消耗更快。QoN‑ASW算法和SprayAndWait算法都对副本数量做出了限制，和Epidemic相比，减少了无限制转发消息副本带来的能耗，因此所有节点的平均剩余能量和Epidemic算法相比更多。MTADR算法在多副本阶段的效用值评估考虑了节点的剩余能量，在单副本阶段选择期望能耗最优的节点作为中继节点，所以网络中所有节点的平均剩余能量最高。由图10和图11对比可以看出，由于投递紧急数据不设立门限值，更多节点参与消息转发，造成了更多的能耗，所以投递非紧急数据比投递紧急数据的节点的平均剩余能量更高。