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本发明公开了一种基于AUV辅助和改进跨层聚类的海洋数据采集方法，首先网络中的所有传感器节点基于K‑Means++聚类算法进行网络集群划分,采用肘部法则确定最优K值；然后基于跨层思想联合物理层的传感器发射功率和媒体访问控制层中的最大重传次数估算集群内传感器的剩余能量，选取集群内合适的节点充当网络层集群簇头，以定期收集普通节点采集的数据；最后使用AUV定期访问集群，从集群簇头收集数据，基于贪心算法和矩阵压缩存储提出一种两阶段AUV轨迹优化机制，以有效减少AUV采集数据的轨迹长度。本发明能够有效应对水下无线传感器网络数据传输误码率高和能量受限的环境，提升网络的数据采集效率和降低网络能耗。

本发明实施例提供一种数据传输方法及装置，其中数据发送方法包括：获取发送设备的第一最大传输单元MTU，并获取接收设备的第二MTU；根据第一MTU和第二MTU，确定数据传输时的最大报文长度；根据所述最大报文长度和预先获取的接收设备的媒体访问控制MAC地址，将待发送数据发送至所述接收设备。本发明实施例实现了直接通过硬件设备进行数据传输，避免了现有技术中依靠操作系统中网络协议栈进行数据传输的问题。

本发明实施例提供了一种以太数据交换方法和装置，应用于以太数据交换系统中，其中，以太数据交换系统包括主控处理板和基带板，基带板包括基带板主处理器和基带板基带处理器，基带板主处理器包括处理单元和以太交换单元，处理单元、基带板基带处理器和主控处理板连接至以太交换单元的网口，所述方法包括：以太交换单元通过源网口接收第一数据包，并对第一数据包进行解析；获取第一数据包对应的目的媒体访问控制MAC地址；从转发规则中查找目的MAC地址绑定的网口标识，并确定网口标识对应的目标网口；将第一数据包转发至目标网口；进而由以太交换单元完成以太数据转发，无需在基带板上部署以太交换芯片，节约了基带板的空间。

本申请实施例提供了一种轨迹分析方法、装置、电子设备及存储介质，应用于大数据数据采集与分析领域。该方法包括：获取关于媒体访问控制MAC地址的目标序列，目标序列中包括按照探测时间排序的关于MAC地址的多条采集记录；根据采集记录中的探测位置，得到位置集合，位置集合中包括符合探测位置合并条件的各条采集记录中的各个探测位置；根据符合探测位置合并条件的采集记录的探测时间，生成位置集合对应的第一探测时间；基于位置集合和目标探测位置，以及位置集合对应的第一探测时间和目标探测位置对应的第二探测时间，生成具有MAC地址的电子设备的运动轨迹。通过本方案，可以解决现有技术中轨迹混乱的问题。

本发明涉及一种CRSNs中基于认知与源感知节点分离的媒体访问控制方法，该方法将认知功能与传感器节点分离，传感器节点不再承担频谱感知功能，只负责源感知，而认知功能则搬移至CRSN中的其他专用节点，由这些专用节点负责频谱感知。本方法一方面缓解了在WSN网络所工作的公用频段随着各种新兴的无线通信技术的兴起而导致的频谱稀缺，WSN中的MAC协议没有考虑频谱感知和频谱管理等问题也得到了解决；另一方面，解决了在CRSN的MAC协议中，所有节点都进行频谱感知、频谱切换等功能的处理复杂性和能耗的增加以及每个传感器节点都配备认知模块所带来的生产成本较高的问题。本发明很好的解决了均衡网络能量消耗、延长网络生命周期以及提高吞吐量等方面的问题。