專利名稱：全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法的制作方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種無線傳感網(wǎng)路由算法，特別是一種全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法。
背景技術(shù)：
無線傳感網(wǎng)作為一種新興的技術(shù)，憑借著其自組織、多點協(xié)作監(jiān)測以及其他傳統(tǒng)網(wǎng)絡所不具備的特點，極大的增強了人們信息獲取的能力，越來越受到人們的重視，有著非常重要的應用前景。在無線傳感網(wǎng)中，能量消耗是一個非常重要的問題。無線傳感網(wǎng)的一個非常重要的研究熱點就是如何節(jié)省能量，延長網(wǎng)絡生存時間。有關(guān)研究表明，無線發(fā)送是無線傳感網(wǎng)中最消耗能量的部分。路由技術(shù)作為無線傳感網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，直接影響數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)發(fā)過程中需要轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)，也即需要無線發(fā)送的次數(shù)，對網(wǎng)絡的能量消耗起著非常重要的作用。
無線傳感網(wǎng)采用多跳無線通信技術(shù)，各節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)利用多跳接力的方式發(fā)至匯聚節(jié)點，這必將導致內(nèi)層節(jié)點承擔的數(shù)據(jù)發(fā)送量較重，能量消耗過快。如果節(jié)點在選擇路由時，不考慮下跳節(jié)點的能量消耗情況，某些關(guān)鍵節(jié)點將因過重的負載流量而能量耗盡，最終導致網(wǎng)絡被切割成幾個孤立的小島，有效覆蓋面積降低。因此，在無線傳感網(wǎng)的路由協(xié)議研究中，人們提出了能量路由，其基本思想是在路由的選擇時要結(jié)合節(jié)點的能量信息，使得節(jié)點的能量消耗能夠均衡，延長網(wǎng)絡連通正常工作的時間。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法。能夠有效的均衡無線傳感網(wǎng)中節(jié)點的能量消耗，延長網(wǎng)絡的生存時間。
為達到上述發(fā)明目的，本發(fā)明的構(gòu)思是本發(fā)明將結(jié)合蟻群算法以及模擬退火算法來實現(xiàn)，提出一種新的無線傳感網(wǎng)全局能量均衡路由算法。
蟻群算法是模擬蟻群尋食過程的一種群體智能算法。螞蟻群在覓食過程中，通過之前螞蟻在路徑上的留下的信息素的強弱來選擇路徑。在短路徑上的螞蟻經(jīng)過的多，信息素強，就有更多的螞蟻采用該路徑?？梢?，蟻群算法是通過單個螞蟻之間的相互合作，來發(fā)現(xiàn)路由的。這與無線傳感網(wǎng)的自組織性非常相似。因此，蟻群算法用于無線傳感網(wǎng)路由發(fā)現(xiàn)有先天的優(yōu)勢。
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。
本發(fā)明采用蟻群算法以及模擬退火算法，結(jié)合系統(tǒng)能量熵的概念，模擬自然界螞蟻群覓食的過程在無線傳感網(wǎng)中尋找路由，同時模擬金屬退火現(xiàn)象，經(jīng)過迭代使得能夠使系統(tǒng)能量熵最大，也即全局節(jié)點能量消耗最平衡的路由保留下來。同時本發(fā)明算法采用了仿生計算中的蟻群算法，算法具有自組織性，節(jié)點間可以通過個體的單個的簡單交流使得群體間達到復雜的最優(yōu)，非常符合無線傳感網(wǎng)的特點。本發(fā)明算法較為簡單易于實現(xiàn)，可用于各種以數(shù)據(jù)為中心的無線傳感網(wǎng)應用場合，具有較大的社會效應和經(jīng)濟效應。
在我們提出的全局能量均衡算法中，應用了蟻群算法以及模擬退火算法的思想。
首先，各個節(jié)點在路由建立準備階段時，由匯聚節(jié)點發(fā)起，并建立在節(jié)點發(fā)起準備過程，通過攜帶到達距離匯聚節(jié)點跳數(shù)的HELLO包的發(fā)送，使得網(wǎng)絡中每個節(jié)點可以知道自己到達匯聚節(jié)點的跳數(shù)，同時可以構(gòu)建出鄰居表，并初始化表中節(jié)點的初始信息素等相關(guān)信息。接著，節(jié)點發(fā)出路由探測包(即前向螞蟻)，該螞蟻包將會根據(jù)信息素的強弱來選擇下跳地址，當前向螞蟻包到了匯聚節(jié)點后，匯聚節(jié)點將根據(jù)模擬退火算法思想，結(jié)合網(wǎng)絡中已有路由計算系統(tǒng)能量熵以決定是否接納該路由，并由后向螞蟻通知源節(jié)點以及中間節(jié)點，節(jié)點根據(jù)后向螞蟻包修改信息素。
根據(jù)上述發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案一種全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在干采用蟻群算法及模擬退火算法，結(jié)合系統(tǒng)能量熵的概念，模擬自然界螞蟻群覓食的過程，在無線傳感網(wǎng)中尋找路由，同時模擬金屬退火現(xiàn)象，經(jīng)過迭代使得能夠使系統(tǒng)能量熵最大，即全局節(jié)點能量消耗最平衡的路由保留下來；具體步驟如下(1)由匯聚節(jié)點開始發(fā)送HELLO包，以使得網(wǎng)絡中各個節(jié)點能夠知道自己到匯聚節(jié)點的最小跳數(shù)，并維持鄰居表；(2)各個節(jié)點發(fā)出螞蟻包，并根據(jù)鄰居表中鄰居節(jié)點到匯聚節(jié)點的跳數(shù)選取下跳地址；(3)螞蟻包到達匯聚節(jié)點后，由匯聚節(jié)點按照模擬退火算法計算該螞蟻包攜帶的路由是否能使系統(tǒng)全局能量得以均衡；(4)并發(fā)出后向螞蟻包指示節(jié)點是否接受該路由，節(jié)點根據(jù)后向螞蟻包指示設置自己路由。
上述的步驟(1)中，匯聚節(jié)點發(fā)送HELLO包使得各個節(jié)點能夠得知其自身到匯聚節(jié)點的跳數(shù)的步驟是(a)由Sink點發(fā)起節(jié)點跳數(shù)建立；(b)在Sink點周圍一跳范圍內(nèi)的節(jié)點假定為K，最先得知自己的鄰接節(jié)點表中有Sink點，則將自己的跳數(shù)計為1，并且向鄰接節(jié)點表中的其他節(jié)點發(fā)送自己的跳數(shù)信息；(c)鄰接節(jié)點K+1收到消息，將鄰接節(jié)點表中K節(jié)點的跳數(shù)寫為1，并且進行判斷，選取鄰接節(jié)點表中跳數(shù)最小的節(jié)點加1作為自己的跳數(shù)，并且向鄰接節(jié)點表中除了最小跳數(shù)節(jié)點之外的鄰接節(jié)點發(fā)送自己的跳數(shù)信息；這樣從匯聚節(jié)點開始的網(wǎng)絡中連通的節(jié)點都會得到自身到匯聚節(jié)點的跳數(shù)。
上述的步驟(2)中，節(jié)點發(fā)出螞蟻包在鄰居節(jié)點中選取下跳節(jié)點過程是每個節(jié)點保存鄰居節(jié)點螞蟻包經(jīng)過的信息素，每個節(jié)點將鄰接節(jié)點鏈路的信息素置為1，生成當前節(jié)點的螞蟻包，螞蟻包中包含起止點的編號，地址信息，以及經(jīng)過的路徑表，并將出發(fā)節(jié)點寫入螞蟻包的經(jīng)過路徑表；螞蟻包所在當前節(jié)點從鄰接節(jié)點表挑選出一批跳數(shù)最小的節(jié)點作為候選的下一跳節(jié)點；按照p(m)＝1/information(m，k)計算出候選節(jié)點的選擇概率，并且選擇概率最大的節(jié)點作為下一跳節(jié)點發(fā)送螞蟻包，如果有相同概率的節(jié)點則從這些節(jié)點中隨機的選擇一個作為下一跳節(jié)點發(fā)送螞蟻包。
上述的步驟(3)中，匯聚節(jié)點按照模擬退火算法計算該螞蟻包攜帶的路由是否能使系統(tǒng)全局能量得以均衡即能量熵的步驟是(a)Sink點接受到每個節(jié)點的螞蟻包；(b)根據(jù)螞蟻包中的路徑表統(tǒng)計出每個節(jié)點有多少螞蟻包發(fā)出，假定共有m個節(jié)點，每個節(jié)點發(fā)出螞蟻包的數(shù)量是f(m)，代表了每個節(jié)點的能量消耗；(c)根據(jù)F=Σn≤mn=0f(m)]]>計算出總的發(fā)送量，根據(jù)I(m)=f(m)F]]>計算出每個節(jié)點在系統(tǒng)中所占的發(fā)送比，最后根據(jù)E(x)=-Σn≤mn=0I(m)*lnI(m)]]>計算出采取該路由的系統(tǒng)能量熵值；設定Tmax，Tmin，Imax；●當T＞Tmin計算ΔE＝E(x)-E(x+1)，當i＜Imax；根據(jù)p=exp(-ΔET)....ΔE>0;1.....................ΔE≤0;]]>計算出接受概率，當ΔE≤0時，E(x)＝E(x+1)；ΔE＞0時，隨機產(chǎn)生一個c∈
，當p＞c時E(x)＝E(x+1)，i＝i+1；i＞Imax時i＝i+1；T＝T-1；●當T＝Tmin結(jié)束，計算ΔE＝E(x)-E(x+1)，當i＜Imax；根據(jù)p=exp(-ΔET)....ΔE>0;1...................ΔE≤0;]]>計算出接受概率，當ΔE≤0時，E(x)＝E(x+1)；ΔE＞0時，隨機產(chǎn)生一個c∈
，當p＞c時E(x)＝E(x+1)(d)接收E(x)＝E(x+1)時，Sink點根據(jù)每個節(jié)點的螞蟻包產(chǎn)生后向螞蟻包。在T！＝Tmin時在后向螞蟻包中要求節(jié)點發(fā)送新的螞蟻包，不然則認為路由建立完畢。
上述的步驟(4)中，匯聚節(jié)點發(fā)送后向螞蟻包的步驟是(a)節(jié)點收到自己的后向螞蟻包，將后向螞蟻包中的鄰接鏈路信息更新，information(m，k)＝information(m，k)+1；(b)選擇后向螞蟻包中的節(jié)點做為下一跳；同時根據(jù)后向螞蟻包中信息判斷是否發(fā)送新的螞蟻包；(d)當不需要發(fā)送時，則路由建立完畢。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比較，具有如下顯而易見的突出實質(zhì)性特點和顯著優(yōu)點本發(fā)明的無線傳感網(wǎng)路由算法采用全局能量均衡算法，能夠全局平衡網(wǎng)絡節(jié)點間的能量消耗，避免由于關(guān)鍵節(jié)點的過早死亡網(wǎng)絡而分隔成很多孤島，延長網(wǎng)絡的生存時間。本發(fā)明在選擇路由時利用蟻群算法的優(yōu)點，使用模擬退火算法實現(xiàn)系統(tǒng)全局能量的均衡優(yōu)化，符合無線傳感網(wǎng)的特點，算法較為簡單，易于實現(xiàn)，可用于種各以數(shù)據(jù)為中心的無線傳感網(wǎng)應用場合，具有較大的社會效應和經(jīng)濟效應。


圖1是由匯聚節(jié)點發(fā)起準備階段示意圖。
圖2是節(jié)點螞蟻包選擇下跳地址示意圖。
圖3是節(jié)點根據(jù)反向螞蟻。
圖4是系統(tǒng)算法流程圖。
圖5是無線傳感網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式
本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例結(jié)合附圖詳述如下
在本實施例中，在選擇路由時利用蟻群算法的優(yōu)點，而使用模擬退火算法思想來實現(xiàn)對系統(tǒng)全局能量的均衡優(yōu)化。
具體算法如下所示1.路由建立準備階段由Sink點發(fā)起節(jié)點跳數(shù)建立；在Sink點周圍一跳范圍內(nèi)的節(jié)點(假定為K)最先得知自己的鄰接節(jié)點表中有Sink點，則將自己的跳數(shù)計為1，并且向鄰接節(jié)點表中的其他節(jié)點發(fā)送自己的跳數(shù)信息。鄰接節(jié)點K+1收到消息，將鄰接節(jié)點表中K節(jié)點的跳數(shù)寫為1，并且進行判斷，選取鄰接節(jié)點表中跳數(shù)最小的節(jié)點加1作為自己的跳數(shù)，并且向鄰接節(jié)點表中除了最小跳數(shù)節(jié)點之外的鄰接節(jié)點發(fā)送自己的跳數(shù)信息。直至網(wǎng)內(nèi)每個節(jié)點知道自己的跳數(shù)，和鄰接節(jié)點的跳數(shù)。
2.路由建立階段(1)每個節(jié)點將鄰接節(jié)點鏈路的信息素置為1，生成當前節(jié)點的螞蟻包，螞蟻包中包含起止點的編號，地址信息，以及經(jīng)過的路徑表，并將出發(fā)節(jié)點寫入螞蟻包的經(jīng)過路徑表。
(2)螞蟻包所在當前節(jié)點從鄰接節(jié)點表挑選出一批跳數(shù)最小的節(jié)點作為候選的下一跳節(jié)點；按照p(m)＝1/information(m，k)計算出候選節(jié)點的選擇概率，并且選擇概率最大的節(jié)點作為下一跳節(jié)點發(fā)送螞蟻包，如果有相同概率的節(jié)點則從這些節(jié)點中隨機的選擇一個作為下一跳節(jié)點發(fā)送螞蟻包。
(3)節(jié)點(Sink點除外)受到螞蟻包按照(2)的規(guī)則進行螞蟻包的轉(zhuǎn)發(fā)。
(4)Sink點接受到每個節(jié)點的螞蟻包；根據(jù)螞蟻包中的路徑表統(tǒng)計出每個節(jié)點有多少螞蟻包發(fā)出，假定共有m個節(jié)點，每個節(jié)點發(fā)出螞蟻包的數(shù)量是f(m)，代表了每個節(jié)點的能量消耗；根據(jù)F=Σn≤mn=0f(m)]]>計算出總的發(fā)送量，根據(jù)I(m)=f(m)F]]>計算出每個節(jié)點在系統(tǒng)中所占的發(fā)送比，最后根據(jù)E(x)=-Σn≤mn=0I(m)*lnI(m)]]>計算出采取該路由的系統(tǒng)能量熵值。設定Tmax，Tmin，Imax；●當T＞Tmin計算ΔE＝E(x)-E(x+1)，當i＜Imax；根據(jù)p=exp(-ΔET)....ΔE>0;1.................ΔE≤0;]]>計算出接受概率，當ΔE≤0時，E(x)＝E(x+1)；ΔE＞0時，隨機產(chǎn)生一個c∈
，當p＞c時E(x)＝E(x+1)，i＝i+1；i＞Imax時i＝i+1；T＝T-1；●當T＝Tmin結(jié)束，計算ΔE＝E(x)-E(x+1)，當i＜Imax；根據(jù)p=exp(-ΔET)....ΔE>0;1..................ΔE≤0;]]>計算出接受概率，當ΔE≤0時，E(x)＝E(x+1)；ΔE＞0時，隨機產(chǎn)生一個c∈
，當p＞c時E(x)＝E(x+1)接收E(x)＝E(x+1)時，Sink點根據(jù)每個節(jié)點的螞蟻包產(chǎn)生后向螞蟻包。在T！＝Tmin時在后向螞蟻包中要求節(jié)點發(fā)送新的螞蟻包，不然則認為路由建立完畢。
(5)節(jié)點收到自己的后向螞蟻包，將后向螞蟻包中的鄰接鏈路信息更新，information(m，k)＝information(m，k)+1；選擇后向螞蟻包中的節(jié)點做為下一跳；同時根據(jù)后向螞蟻包中信息判斷是否發(fā)送新的螞蟻包。當不需要發(fā)送時，則路由建立完畢。
權(quán)利要求
1.一種全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于采用蟻群算法及模擬退火算法，結(jié)合系統(tǒng)能量熵的概念，模擬自然界螞蟻群覓食的過程，在無線傳感網(wǎng)中尋找路由，同時模擬金屬退火現(xiàn)象，經(jīng)過迭代使得能夠使系統(tǒng)能量熵最大，即全局節(jié)點能量消耗最平衡的路由保留下來；具體步驟如下(1)由匯聚節(jié)點開始發(fā)送HELLO包，以使得網(wǎng)絡中各個節(jié)點能夠知道自己到匯聚節(jié)點的最小跳數(shù)，并維持鄰居表；(2)各個節(jié)點發(fā)出螞蟻包，并根據(jù)鄰居表中鄰居節(jié)點到匯聚節(jié)點的跳數(shù)選取下跳地址；(3)螞蟻包到達匯聚節(jié)點后，由匯聚節(jié)點按照模擬退火算法計算該螞蟻包攜帶的路由是否能使系統(tǒng)全局能量得以均衡；(4)并發(fā)出后向螞蟻包指示節(jié)點是否接受該路由，節(jié)點根據(jù)后向螞蟻包指示設置自己路由。
2.按權(quán)利要求1所述的全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于所述的步驟(1)中，匯聚節(jié)點發(fā)送HELLO包使得各個節(jié)點能夠得知其自身到匯聚節(jié)點的跳數(shù)的步驟是(a)由Sink點發(fā)起節(jié)點跳數(shù)建立；(b)在Sink點周圍一跳范圍內(nèi)的節(jié)點假定為K，最先得知自己的鄰接節(jié)點表中有Sink點，則將自己的跳數(shù)計為1，并且向鄰接節(jié)點表中的其他節(jié)點發(fā)送自己的跳數(shù)信息；(c)鄰接節(jié)點K+1收到消息，將鄰接節(jié)點表中K節(jié)點的跳數(shù)寫為1，并且進行判斷，選取鄰接節(jié)點表中跳數(shù)最小的節(jié)點加1作為自己的跳數(shù)，并且向鄰接節(jié)點表中除了最小跳數(shù)節(jié)點之外的鄰接節(jié)點發(fā)送自己的跳數(shù)信息；這樣從匯聚節(jié)點開始的網(wǎng)絡中連通的節(jié)點都會得到自身到匯聚節(jié)點的跳數(shù)。
3.按權(quán)利要求1所述的全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于所述的步驟(2)中，節(jié)點發(fā)出螞蟻包在鄰居節(jié)點中選取下跳節(jié)點過程是每個節(jié)點保存鄰居節(jié)點螞蟻包經(jīng)過的信息素，每個節(jié)點將鄰接節(jié)點鏈路的信息素置為1，生成當前節(jié)點的螞蟻包，螞蟻包中包含起止點的編號，地址信息，以及經(jīng)過的路徑表，并將出發(fā)節(jié)點寫入螞蟻包的經(jīng)過路徑表；螞蟻包所在當前節(jié)點從鄰接節(jié)點表挑選出一批跳數(shù)最小的節(jié)點作為候選的下一跳節(jié)點；按照p(m)＝1/information(m，k)計算出候選節(jié)點的選擇概率，并且選擇概率最大的節(jié)點作為下一跳節(jié)點發(fā)送螞蟻包，如果有相同概率的節(jié)點則從這些節(jié)點中隨機的選擇一個作為下一跳節(jié)點發(fā)送螞蟻包。
4.按權(quán)利要求1所述的全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于所述的步驟(3)中，匯聚節(jié)點按照模擬退火算法計算該螞蟻包攜帶的路由是否能使系統(tǒng)全局能量得以均衡即能量熵的步驟是(a)Sink點接受到每個節(jié)點的螞蟻包；(b)根據(jù)螞蟻包中的路徑表統(tǒng)計出每個節(jié)點有多少螞蟻包發(fā)出，假定共有m個節(jié)點，每個節(jié)點發(fā)出螞蟻包的數(shù)量是f(m)，代表了每個節(jié)點的能量消耗；(c)根據(jù)F=Σn≤mn=0f(m)]]>計算出總的發(fā)送量，根據(jù)I(m)=f(m)F]]>計算出每個節(jié)點在系統(tǒng)中所占的發(fā)送比，最后根據(jù)E(x)=-Σn≤mn=0I(m)*lnI(m)]]>計算出采取該路由的系統(tǒng)能量熵值；設定Tmax，Tmin，Imax；●當T＞Tmin計算ΔE＝E(x)-E(x+1)，當i＜Imax；根據(jù)p=exp(-ΔET)....ΔE>0;1............ΔE≤0;]]>計算出接受概率，當ΔE≤0時，E(x)＝E(x+1)；Δ E＞0時，隨機產(chǎn)生一個c∈
，當p＞c時E(x)＝E(x+1)，i＝i+1；i＞Imax時i＝i+1；T＝T-1；●當T＝Tmin結(jié)束，計算ΔE＝E(x)-E(x+1)，當i＜Imax；根據(jù)p=exp(-ΔET)...ΔE>0;1...........ΔE≤0;]]>計算出接受概率，當ΔE≤0時，E(x)＝E(x+1)；ΔE＞0時，隨機產(chǎn)生一個c∈
，當p＞c時E(x)＝E(x+1)(d)接收E(x)＝E(x+1)時，Sink點根據(jù)每個節(jié)點的螞蟻包產(chǎn)生后向螞蟻包。在T1=Tmin時在后向螞蟻包中要求節(jié)點發(fā)送新的螞蟻包，不然則認為路由建立完畢。
5.按權(quán)利要求1所述的全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于所述的步驟(4)中，匯聚節(jié)點發(fā)送后向螞蟻包的步驟是(a)節(jié)點收到自己的后向螞蟻包，將后向螞蟻包中的鄰接鏈路信息更新，information(m，k)=information(m，k)+1；(b)選擇后向螞蟻包中的節(jié)點做為下一跳；同時根據(jù)后向螞蟻包中信息判斷是否發(fā)送新的螞蟻包；(d)當不需要發(fā)送時，則路由建立完畢。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種全局能量均衡的智能化無線傳感網(wǎng)路由算法。本發(fā)明采用蟻群算法以及模擬退火算法，結(jié)合系統(tǒng)能量熵的概念，模擬自然界螞蟻群覓食的過程，在無線傳感網(wǎng)中尋找路由，同時模擬金屬退火現(xiàn)象，經(jīng)過迭代使得能夠使系統(tǒng)能量熵最大，也即全局節(jié)點能量消耗最平衡的路由保留下來。同時本發(fā)明算法采用了仿生計算中的蟻群算法，算法具有自組織性，節(jié)點間可以通過個體的單個的簡單交流使得群體間達到復雜的最優(yōu)，非常符合無線傳感網(wǎng)的特點。本發(fā)明算法較為簡單易于實現(xiàn)，可用于各種以數(shù)據(jù)為中心的無線傳感網(wǎng)應用場合，具有較大的社會效應和經(jīng)濟效應。
文檔編號H04L12/56GK1960331SQ20061011636
公開日2007年5月9日 申請日期2006年9月21日 優(yōu)先權(quán)日2006年9月21日
發(fā)明者王潮, 何軍, 劉海濤, 龔旭, 賈翔宇, 王海玲, 時向勇, 汪鐳 申請人:上海大學