本技术涉及无线通信，特别是涉及一种基于边缘计算的无线自组网数据处理方法、装置和设备。
背景技术：
1、在现代无线通信领域，无线自组网因其独特的组网灵活性和广泛的应用场景而备受关注。这种网络不依赖于固定的通信基础设施，节点之间能够自行组织并进行数据传输。然而，传统的无线自组网数据处理模式普遍依赖于中心服务器或云计算资源。这种集中式的数据处理架构虽然能够处理大量数据，但在数据传输延迟、带宽限制、节点能耗和实时性方面存在显著短板。尤其是在数据量巨大、网络连接不稳定或需要快速响应的场景中，传统模式的局限性更加明显。
2、边缘计算作为一种新兴的计算模型，其核心理念是将计算资源和服务从云中心转移到网络的边缘，即靠近数据源的地方。在无线自组网中实施边缘计算，可以使数据处理更加高效和分散化。这种方法将数据处理、存储和分析的任务下放到网络边缘的节点上，从而降低对中心服务器的数据传输需求，减少延迟，提高处理速度。此外，边缘计算还可以提升数据安全性和隐私保护，因为数据可以在本地预处理和筛选，只有必要和已经过滤的数据才需要被发送到中心服务器。
3、然而，将边缘计算应用于无线自组网的数据处理中，也面临着一系列挑战。首先，边缘计算节点需要在有限的计算和存储资源下进行有效的数据处理，这要求算法和软件的高度优化。其次，网络的动态性要求边缘计算节点能够适应网络拓扑的变化，保持数据处理的连续性和一致性。此外，边缘节点之间的协调和数据同步也是实现有效边缘计算的关键。因此，需要一种针对无线自组网优化的边缘计算模型，以及相应的算法和管理策略，以确保在各种网络条件下都能实现高效的数据处理。
4、传统无线自组网数据处理过程还存储网络依赖性、网络中断的脆弱性、实时响应的限制，以及部署灵活性的限制等问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于边缘计算的无线自组网数据处理方法、装置和设备。
2、一种基于边缘计算的无线自组网数据处理方法，该方法包括：
3、根据无线自组网中总可用资源量和各边缘节点的资源需求，动态调整网络资源分配。
4、采用分布式与冗余的数据处理机制，给无线自组网中每个边缘节点分配数据处理任务。
5、每个边缘节点独立执行数据处理任务。
6、实时检测网络状态，并判断网络状态是否正常。
7、当网络状态为中断时，则边缘节点启动局部自主数据管理，网络系统采用自适应数据处理策略自动调整数据处理任务的分配和优先级，在网络恢复正常之前边缘节点持续对数据进行本地缓存。
8、当网络状态为正常时，则边缘节点将数据同步缓存至中心服务器。
9、在其中一个实施例中，根据无线自组网中总可用资源量和各边缘节点的资源需求，动态调整网络资源分配，包括：
10、将无线自组网模型化为一个图；其中节点表示网络中的设备，边表示节点间的通讯路径，每个节点包括一个资源需求函数和一个资源供应函数。
11、以最大化整个网络的资源利用效率为目标，周期性的进行资源分配优化，确定每个边缘节点的资源需求；资源分配优化的目标函数为：
12、
13、其中，s(i)表示边缘节点i的可提供的资源，d(i)表示边缘节点j的资源需求，n为边缘节点是总数量。
14、根据网络中可用的总资源量和边缘节点的资源需求，动态地分配资源给每个边缘节点。
15、在其中一个实施例中，每个边缘节点分配的资源量为：
16、
17、其中，ralloc(i)表示分配给节点i的资源量，rtotal是所述无线自组网中可用的总资源量，d(i)是节点i的资源需求，是网络中所有边缘节点的资源需求总和。
18、在其中一个实施例中，采用分布式与冗余的数据处理机制，给无线自组网中每个边缘节点分配数据处理任务，包括：
19、通过实施分布式数据处理架构，赋予每个边缘节点数据处理任务，并将关键数据和数据处理任务在无线自组网络中的多个边缘节点进行复制和冗余。
20、在其中一个实施例中，当网络状态为中断时，则边缘节点启动局部自主数据管理，网络系统采用自适应数据处理策略自动调整数据处理任务的分配和优先级，在网络恢复正常之前边缘节点持续对数据进行本地缓存，包括：
21、当网络状态为中断时：
22、则边缘节点根据预设规则独立执行数据管理和处理；数据管理和处理包括：紧急数据快速处理、数据优先级评估和自主决策机制。
23、网络系统能够根据边缘节点的当前状态和可用资源，自动调整数据处理任务的分配和优先级。
24、在网络恢复正常之前边缘节点持续对数据进行本地缓存。
25、在其中一个实施例中，数据优先级评估的具体步骤包括：根据数据紧急性和重要性对数据包采用优化数据处理队列算法进行数据优先级排序，得到每个数据包的优先级为：
26、p(di)＝w1×u(di)+w2×i(di)
27、其中，p(di)为数据包di的优先级，di是第i个数据包，u(di)是紧急性评分，i(di)是重要性评分，w1和w2是权重因子。
28、在其中一个实施例中，当网络状态为正常时，则边缘节点将数据同步缓存至中心服务器，包括：
29、当网络状态为正常时，则边缘节点采用自适应数据路由算法优化网络路径，通过优化的数据传输协议，将数据同步缓存至中心服务器；自适应数据路由算法是指根据无线自组网的当前状态和边缘节点之间的连通性，动态地调整数据传输路径，优先选择能够进行本地数据处理的路径。
30、在其中一个实施例中，对数据传输协议的优化包括：数据包大小调整和传输频率控制；对数据传输协议的优化的具体步骤包括：
31、根据网络带宽和边缘节点处理能力对数据包大小进行优化；数据包大小为：
32、ps＝f(bw,cp)
33、其中，ps为数据包大小，bw为网络带宽，cp为边缘节点处理能力。
34、根据网络的当前负载和各边缘节点的需求动态分配带宽；带宽分配策略使用优化函数为：
35、balloc＝g(nd,bw)
36、其中，nd为网络需求，g为基于网络负载和可用带宽调整带宽分配的函数。
37、一种基于边缘计算的无线自组网数据处理装置，该装置包括：
38、网络资源动态调整模块，用于根据无线自组网中总可用资源量和各边缘节点的资源需求，动态调整网络资源分配。
39、边缘节点数据处理任务分配模块，用于采用分布式与冗余的数据处理机制，给无线自组网中每个边缘节点分配数据处理任务。
40、边缘节点数据处理任务执行模块，用于每个边缘节点独立执行数据处理任务。
41、网络状态监测模块，用于实时检测网络状态，并判断网络状态是否正常。
42、网络中断时数据处理模块，用于当网络状态为中断时，则边缘节点启动局部自主数据管理，网络系统采用自适应数据处理策略自动调整数据处理任务的分配和优先级，在网络恢复正常之前边缘节点持续对数据进行本地缓存。
43、网络正常时数据同步模块，用于当网络状态为正常时，则边缘节点将数据同步缓存至中心服务器。
44、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
45、上述基于边缘计算的无线自组网数据处理方法、装置和设备，所述方法在无线自组网的边缘节点实施数据处理，显著减少对中心服务器的依赖，提高数据处理的效率和速度，还降低了网络拥塞和延迟；基于网络状态和节点需求的动态资源分配机制实时调整资源分配，优化网络性能，并确保在资源受限的环境下网络的高效运行；采用实时网络状态监测和自适应调整策略实时响应网络状况的变化，自动调整网络配置，以保持最佳的运行状态；通过高效数据传输协议减少网络延迟和提高数据传输效率。该方法在无线自组网的边缘节点上实现高效的数据处理，从而减少对中心服务器的依赖，增强网络的自主性和适应性。
1.一种基于边缘计算的无线自组网数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据无线自组网中总可用资源量和各边缘节点的资源需求，动态调整网络资源分配，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个边缘节点分配的资源量为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用分布式与冗余的数据处理机制，给无线自组网中每个所述边缘节点分配数据处理任务，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当网络状态为中断时，则边缘节点启动局部自主数据管理，网络系统采用自适应数据处理策略自动调整数据处理任务的分配和优先级，在网络恢复正常之前边缘节点持续对数据进行本地缓存，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，数据优先级评估的具体步骤包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当网络状态为正常时，则边缘节点将数据同步缓存至中心服务器，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对数据传输协议的优化包括：数据包大小调整和传输频率控制；对数据传输协议的优化的具体步骤包括：
9.一种基于边缘计算的无线自组网数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
