機會網絡中高效低時延多擺渡節點路由算法

李季碧,鄧科,任智,黃堰江,陳前斌,劉東遠

(重慶郵電大學移動通信技術重慶市重點實驗室,400065,重慶)

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機會網絡中高效低時延多擺渡節點路由算法

李季碧,鄧科,任智,黃堰江,陳前斌,劉東遠

(重慶郵電大學移動通信技術重慶市重點實驗室,400065,重慶)

針對機會網絡中帶網關節點的多擺渡節點路由算法(MMFGW)存在部分區外消息冗余等待、數據轉發次數偏多和相鄰區擺渡節點之間無協作的情況,提出了一種新的多擺渡高效低時延路由算法(ERMF)。當網關節點的鄰居節點有數據發送時,ERMF算法通過查詢跨層旁聽機制建立區外屬性表,確認表中有匹配,則數據不再經過本地擺渡節點轉發,而是向網關節點直傳。另外,跨區域擺渡節點之間相遇時,通過彼此交換自己區域內的節點信息獲取屬于本區域內的有效數據,這2種直接通信的協作機制均可優化節點間單一的數據交互方式,促進區域間數據的快速傳輸,在不影響原有數據傳輸功能的前提下降低數據分組時延和轉發開銷。仿真結果表明,與MMFGW算法和節點中繼算法相比,ERMF算法的數據分組轉發開銷和平均端到端時延分別降低了8.1%和7.3%以上。

機會網絡;路由算法;消息擺渡;轉發開銷;端到端時延

機會網絡是一種在無線鏈路斷開和網絡分裂情況下即使不存在端到端路徑也能夠傳輸信息的新型網絡[1],而這種新型網絡的特性給路由設計帶來了一些挑戰。由于路由算法的好壞直接影響著網絡的性能[2],因此人們在機會網絡場景中設計了多種最優的路由算法[3],其中帶可控移動節點的多區域擺渡路由設計是人們更為關注的一個研究熱點。多擺渡(Ferry)路由算法不同于單擺渡路由算法[4],它不僅要關注每個擺渡節點如何選擇最優路徑,而且要考慮多個擺渡節點間如何高效地交互協作[5-6]。因此,如何最大限度減少時延和轉發開銷就成了學者研究的重點。

目前,根據擺渡節點間的協調部署方式不同,多擺渡節點路由算法主要分為單路徑算法(SIRA)和多路徑算法(MURA)2大方向[7]。其中典型的MURA算法又分為2類:一類是擺渡中繼算法(FRA),其思想是擺渡節點按照預先設定路線需同時同地到達才可交互數據,它屬于一種直接通信方式,但該方式要求擺渡節點具有直接同步交互能力,實時性很高,因此在現實中很難實現;另一類是節點中繼算法(NRA),它是一種間接通信方式,其思想是通過擺渡節點和放置在鄰區位置的中繼節點之間的協調配合來完成數據的傳輸,比如文獻[8]提到的一種附帶具有大緩存空間的特殊轉發節點——Throwbox節點的星型拓撲MRT-Star路由方案,以及文獻[9]談到的一種將區域信使和獨立信使2類節點充當不同類型的擺渡節點來轉發數據的路由策略,這類算法在處理節點間分配方式和數據交互方式上不僅不夠優化而且缺乏相互協作,造成區域間數據更新滯后。最具代表性的是文獻[10]提出的帶網關節點的多消息擺渡節點路由算法(MMFGW),該算法利用網關節點來為各類擺渡節點間提供交互和中繼區外消息服務,但我們在研究中發現網關節點和擺渡節點交互階段以及相鄰區擺渡節點間相遇階段存在以下2個問題:①網關節點的鄰居節點發送的區外信息等待時延過長和中間轉發次數偏多;②相鄰區擺渡節點間相遇時,節點間無協作,缺乏數據的直接交互,減緩了區域間數據的快速傳輸。針對以上問題,本文提出了一種新的多擺渡高效低時延路由算法(ERMF),通過采用不同類型節點之間區外消息的直接交互策略,可以促進區域間數據的快速傳輸,達到減少控制開銷和平均時延的目的。

1 機會網絡模型

由于村莊之間的地理位置具有隨機性,因而會存在空白區域和村莊相鄰的情況。如圖1所示的網絡劃分為3個區域,每個區域代表一個村莊,區域內包含一個本地擺渡節點(local ferry,LF)和靜態網關節點(Gateway)以及若干個普通節點。LF的運動軌跡需要覆蓋區域內的所有路點,并通過最短路徑算法計算旅行商問題(Travelling Salesman Problem,TSP)獲得全局擺渡節點GF(Global Ferry)沿著固定的路徑移動,它的移動路徑覆蓋所有的網關節點。因此,LF負責與本區域內普通節點和Gateway節點交互數據,而GF主要負責與Gateway節點區域間的數據傳輸。

圖1 機會網絡模型

2 ERMF算法

ERMF算法包含2種新機制:普通節點向網關節點直傳數據和跨區域擺渡節點間的數據傳輸。

定義1 區內消息:指源節點地址和目的節點地址屬于同一區域的消息。

定義2 區外消息:指源和目的節點地址屬于不同區域的消息。

2.1 ERMF算法新機制

2.1.1 普通節點向網關節點直傳數據 圖2為普通節點和網關節點直接通信示意圖。圖中G節點、F節點和D節點分別代表網關節點、本地擺渡節點LF和全局擺渡節點GF,而S節點、Q節點和H節點都代表普通節點。該機制主要運用在以下2種情況:①Gateway節點和LF節點通信時所覆蓋的公共鄰居節點;②Gateway節點通信范圍內覆蓋的所有普通節點。

圖2 普通節點和網關節點直接通信示意圖

普通節點向網關節點直傳數據的設計思想是:當Gateway節點的鄰居節點監聽到擺渡節點和Gateway節點之間在通信時,通過跨層信息共享的方式[11],通告網絡層并創建節點區外屬性表,待這些區域的普通節點有區外消息要發送時,不用經過本地擺渡節點,而是直接轉發給Gateway節點。

普通節點向網關節點直傳數據機制的具體操作分為以下3個步驟。

步驟1 擺渡節點按照預定軌道周期性廣播HELLO消息,當Gateway節點收到該消息后回復ECHO消息,雙方進入數據傳輸階段。

步驟2 若Gateway節點的鄰居節點的MAC層監聽到LF節點向Gateway節點發送的數據幀(或者Gateway節點向GF節點發送的數據幀)時,則將該數據幀解封裝后產生的數據分組提到網絡層,并立即通過跨層信息共享的方式通告網絡層,在該層做出判斷處理后,創建節點區外屬性表,然后將提取到的分組IP頭部的目的地址寫入到該表內,并刪除此消息的數據部分。

步驟3 收到如同步驟2的數據幀僅需把該幀包含的數據分組所攜帶的目的地址填入到此表內,經過一段時間后,該區域節點的區外屬性表的記錄都趨于完整,此時若再有消息發送,首先去查詢該表,查看該消息的目的節點的區域屬性是否在表中有記錄。若有,則直接轉發給Gateway節點,否則等待轉發給LF節點。

2.1.2 跨區域擺渡節點間的數據傳輸 圖3為相鄰區擺渡節點間通信示意圖。圖中F節點代表全局擺渡節點GF,而S節點、D節點、Q節點分別代表不同區域擺渡節點LF,新機制主要思想是若相鄰區擺渡節點相遇時,會彼此交換自己區域內節點的有效數據。如果是本地擺渡節點之間通信,只交換屬于對方區域內的區外消息;如果是本地擺渡節點和全局擺渡節點之間通信,則本地擺渡節點會把全部區外消息交給全局擺渡節點。

圖3 相鄰區擺渡節點間通信示意圖

跨區域擺渡節點間數據傳輸機制的具體操作步驟如下。

步驟1 一個給定區域的擺渡節點沿著默認的路徑運動,并使用短距離通信方式周期性廣播HELLO消息。

步驟2 若該擺渡節點在移動過程中偵測到有相鄰區擺渡節點發送的HELLO消息時,會回復ECHO消息。

步驟3 雙方確認互為鄰居節點后,則進入交互數據階段,此時若LF節點的MAC層收到標識的源MAC地址、目的MAC地址分別為GF節點、LF節點的控制幀,則雙方會把自己緩存區內的區外消息全部交給對方;若LF節點的MAC層收到標識的源MAC地址和目的MAC地址都為LF節點的控制幀,則LF節點彼此只交換屬于對方區域內的區外消息。

步驟4 待彼此交互完數據后,擺渡節點繼續按照自己的路線運動,等待和相應的網關節點通信。

2.2 ERMF路由算法操作

由ERMF網絡模型可知,網絡中擁有4種類型節點:普通節點、網關節點Gateway、本地擺渡節點LF、全局擺渡節點GF。

(1)普通節點操作。如果Gateway節點通信范圍內的普通節點有區外消息要發送時,則將消息直接轉發給Gateway節點,然后刪除該消息以避免造成消息冗余;否則,等待轉發給LF節點。

(2)LF操作。LF和其他節點交互階段,即作為動態轉發節點有以下3個步驟:①LF維護一個包含本簇內所有普通節點的位置信息以及消息丟棄率的鏈表,這個鏈表可以通過GPS獲得,并且在計算LF的移動軌跡前要更新這些信息;②如果LF緩存內的消息的目的節點屬于本區域內部,則LF遇到相應的目的節點就轉發此消息,并從緩存中刪除消息副本;③如果LF緩存內的消息需要轉發到區域外的節點,則LF遇到相鄰區擺渡節點,此時就將相應的區外消息轉發給它,否則轉發給本區域的Gateway節點。

(3)GF操作。GF和其他轉發節點的交互過程有以下3個步驟:①GF沿著覆蓋所有Gateway的最短路徑巡回移動;②如果GF遇到與自己緩存中消息相符的目的節點,那么將此消息轉發給目的節點,并在緩存中刪除消息副本;③如果GF遇到LF則將消息轉發給它,否則送往目的節點所在區域的Gateway。

(4)Gateway操作。Gateway作為靜態轉發節點與其他節點交互操作的具體步驟如下:①如果消息的目的節點在Gateway范圍內,直接將消息轉發給目的節點,并在緩存中刪除消息;②如果LF進入Gateway的通信范圍,則Gateway將從LF節點接收發往本區域外節點的信息,并等待GF的到來,將消息轉發給GF,在緩存中刪除對應的消息副本;③如果GF進入Gateway的通信范圍,Gateway從GF接收來自其他區域轉發給本地區域的消息,當LF到來時,將消息轉發給LF,進一步轉發給位于本區域中的目的節點。

2.3 ERMF算法分析

為確定ERMF算法的正確性和有效性,本文進行了詳細的理論分析如下。

引理1 ERMF算法的轉發開銷低于MMFGW算法。

證明 假設網絡中有M個LF區域,每個LF區域分A和B2個分區,A代表普通節點無監聽區,B代表普通節點監聽區。每個分區內普通節點又分為2類消息:區內消息和區外消息。令Ain、Aout分別代表A分區普通節點發送的區內消息和區外消息個數,Bin、Bout代表B分區普通節點發送的區內消息和區外消息個數。

假定成功率為1,轉發開銷單位為個,且每個包大小都相同,則第i(1≤i≤M)個LF區域內消息從源節點成功到達目的節點所產生的轉發開銷為

Ci=CAin+CAout+CBin+CBout

(1)

式中：CAin、CAout分別代表A分區普通節點發送的區內消息和區外消息產生的轉發開銷;CBin、CBout分別表示B分區普通節點發送的區內消息和區外消息產生的轉發開銷。

相比于MMFGW算法，在ERMF算法中B分區普通節點發送的區外消息不再經過LF節點的轉發，而是向Gateway節點直傳,因此在該分區內每一個區外消息到達目的節點時都會減少一次轉發。

所以，ERMF算法B分區內的區外消息所產生的轉發開銷均小于MMFGW算法，即

(2)

又因為ERMF算法A分區的區內消息和區外消息以及B分區的區內消息均未受新機制影響，因此在ERMF算法中CAin、CAout、CBin均等于MMFGW算法的轉發開銷。

根據式(1)得，ERMF算法區域i內的轉發開銷小于MMFGW算法，即

(3)

因此可得出，在整個網絡區域內，ERMF算法轉發開銷小于MMFGW算法，即

(4)

CERMF

(5)

證畢。

引理2 ERMF算法的平均傳輸時延低于MMFGW算法。

證明 由消息擺渡機制的時延公式得

(6)

式中:Tii表示區域i內不同節點間產生的業務量;Tij代表區域i內的節點到區域j內的節點之間的業務量;di表示消息在區域i內節點間傳送所產生的時延;dij表示消息從區域i內節點傳送到區域j內節點所產生的時延。

由于任意區域i可分為A和B2個分區(A代表普通節點無監聽區，B代表普通節點監聽區),則消息從區域i傳送到區域j產生的時延為

dij=(diAj+diBj)/2

(7)

式中：diAj、diBj分別代表消息從區域i內A分區節點、B分區節點到區域j內節點所產生的時延。

由于B區節點的消息在傳輸過程中省略了LF節點的轉發，縮短了到Gateway節點的時延，因此

(8)

因為ERMF算法A分區的時延未受新機制影響，因此根據式(7)可得，ERMF算法區域i到區域j的時延小于MMFGW算法，即

(9)

在同等條件下，區域i內節點到區域j內節點的業務量Tij相同，則不同區域間總業務量的平均傳輸時延的關系為

(10)

類似地，因為2種算法中同一區域內總業務量產生的平均時延相等，即

(11)

所以

dERMF

(12)

證畢。

2.4 計算復雜度

假設N個靜止的普通節點均勻分布在面積為S的正方形網絡中。整個網絡被均分為M個小區域,且每個小區域均勻分布著N/M個普通節點,1個LF和Gateway節點部署在中心位置,整個網絡僅分配1個GF,GF和LF沿著自己預定的軌跡都以恒定的相同速率V運動,節點產生消息的速度為m,網絡運行時間為T。以下從時間、存儲和通信3個方面來分析ERMF算法的復雜度。

(13)

GF節點的最短巡回路徑長度為

(14)

一個數據分組在最極端的情況下需要經過LF、GF、Gateway節點轉發才能到達目的節點,因此節點在最極端情況下需運動的距離D為

D≈2(LGF+LLF)=

(15)

消耗的時間為

t=D/V

(16)

從而得其時間復雜度Ft為

(17)

2.4.2 存儲復雜度 由于消息與m、T、N等正相關,在極端情況下,節點在運行t時間后,消息始終未尋到目的節點,則存儲復雜度為

Fs=O(mTN)

(18)

2.4.3 通信復雜度 由于一個數據消息在最極端的情況下需要經過N-1次轉發才能到達目的節點,因此通信復雜度為

Ft=O(N)

(19)

3 仿真實驗

本文通過改變網絡的普通節點個數N、LF個數M,采用了平均傳輸時延、轉發開銷和消息傳輸成功率3個性能評價指標。對3種多Ferry路由算法NRA、MMFGW和ERMF的性能進行了比較分析。

3.1 仿真設置

仿真實驗平臺為ONE(opportunistic networking environment simulator)[12]。普通節點處于靜止狀態,在不同的網絡區域內隨機均勻分布。用3個不同的節點網絡層進程模型分別實現NRA、MMFGW和ERMF算法。主要仿真參數設置如表1所示。

表1 仿真參數配置

3.2 仿真結果分析

在每個仿真場景下分別運行NRA、MMFGW和ERMF算法,并統計這3種算法在不同場景下的轉發開銷、平均時延和消息成功率。針對普通節點數和LF個數2種情況,每組實驗分別進行7次和5次,實驗結果求平均值,所得實驗結果如圖4～圖6所示。

(a)普通節點數對轉發開銷的影響

(b)LF個數對轉發開銷的影響圖4 3種算法的轉發開銷比較

圖4a、4b分別顯示了普通節點個數N和LF個數M對網絡的轉發開銷的影響。由圖4可以看出,ERMF算法在轉發開銷上至少下降了8.1%,其原因主要在于:①當Gateway節點的鄰居節點有消息要發往區外節點時,這些消息不用經過本地擺渡節點的轉發,而是直接轉發給Gateway節點,而MMFGW算法則規定要先發給本地擺渡節點,這樣,ERMF算法就減少了一次轉發操作;②當相鄰區域的擺渡節點相遇時,它們可以直接傳送數據,不必經過Gateway節點中轉。這樣,隨著轉發次數的減少,轉發開銷也相應降低。

(a)普通節點數對時延的影響

(b)LF個數對時延的影響圖5 3種算法的時延比較

圖5a、5b分別顯示了普通節點個數N和LF個數M對網絡的平均傳輸時延的影響。由圖5可以看出,ERMF算法在平均時延上至少減少了7.3%。ERMF算法降低時延的主要原因是:①M一定,N增加,使更多的節點落到Gateway節點覆蓋的區域,Gateway節點的鄰居節點有區外消息發送時,直接轉給Gateway節點,大大省略了等待LF的時間;②N一定,M增加時,提高了擺渡節點之間相遇的概率,使得兩擺渡節點相遇交互區外消息時能更快到達本區域,明顯縮短了該消息到達目的區域的時間。

圖6a、6b分別顯示了不同網絡場景下普通節點個數和LF個數對成功率的影響。可以看出,ERMF算法與MMFGW算法相比較,成功率基本上持平。其主要原因是:滿足條件的節點轉發區外消息時,本文算法雖大大縮短了緩存時間,使更多消息在其生存周期內完成了交換,提高了成功率,但由于擺渡節點間交互時相對移動,可能會丟失一部分數據,因此綜合分析驗證,2種算法在成功率上相差不大。

(a)普通節點數對消息傳輸成功率的影響

(b)LF個數對消息傳輸成功率的影響圖6 3種算法的消息傳輸成功率比較

4 結 論

本文針對網關節點的鄰居節點存在區外消息冗余等待、轉發次數偏多和跨區域擺渡節點無協作的問題,提出了一種新的多擺渡高效低時延路由算法——ERMF,新算法分別設計了普通節點向網關節點直傳數據和跨區域擺渡節點間的數據傳輸2種機制,實現了普通節點可根據消息的目的地動態選擇轉發節點和擺渡節點間的直接通信,從而減少了數據的中間轉發,節省了時間。仿真結果表明,與MMFGW和NRA算法相比,本文提出的ERMF算法至少降低了8.1%的轉發開銷和7.3%的平均時延。

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(編輯 劉楊)

An Efficient and Low-Delay Routing Algorithm for Multiple Ferries in Opportunistic Networks

LI Jibi,DENG Ke,REN Zhi,HUANG Yanjiang,CHEN Qianbin,LIU Dongyuan

(Key Laboratory of Mobile Communications Technology of Chongqing, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)

An efficient and low-delay routing algorithm based on multiple ferries (ERMF) is proposed to address the problems that appear when the multiple message ferries gateway-based algorithm (MMFGW) is applied to opportunistic networks, such as some outside information redundancy is waiting for transfer, the number of data forwarding is a little large, and there is no collaboration among neighboring regions.When the neighbor nodes of a gateway node have data to send, the ERMF algorithm makes a decision through querying an attribute table of outside regions, which is established based on a cross-layer overhearing mechanism.If there exists a match in the table, the data is directly transferred to the gateway instead of forwarding through a local ferry node.When the ferries between the two regions are encountered, each ferry obtains valid data in its own region through exchanging information of nodes in their own regions.These two coordination mechanisms of direct communication optimize the single data interaction mode, realize fast data transmission between two regions, and reduce the delay and cost of data forwarding without affecting the function of original data transmission.Simulation results and comparisons with the MMFGW and the node relaying algorithm show that the proposed ERMF reduces the forward overhead and the average end-to-end delay of packets by about 8.1% and 7.3%, respectively.

opportunistic network; routing algorithm; message ferry; forward overhead; end-to-end delay

2014-07-15。 作者簡介:李季碧(1975—),女,講師。 基金項目:國家自然科學基金資助項目(60972068);教育部長江學者和創新團隊發展計劃資助項目(IRT1299);重慶市自然科學基金資助項目(cstc2012jjA40051);重慶市科委重點實驗室專項經費資助項目(D2011-24);重慶市教委科研基金資助項目(KJ120510)。

時間:2015-03-03

http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20150303.1003.001.html

10.7652/xjtuxb201504015

TP393.04

A

0253-987X(2015)04-0091-07