多跳网络

多跳网络（精选8篇）

多跳网络 篇1

一、应用背景

Mesh其义为网格, mesh的特点就是所有节点都互相连接。Wireles Mesh即无线网状网, 是一种与传统的无线网络完全不同的新型网络。在无线mesh网络中, 每个节点都可以通过一跳或多跳的方式与一个或多个对等节点进行通信。Mesh架构作为一种新型的无线组网架构, 因其自组织多跳、自愈合高可靠性、灵活快速组网的特性适合于紧急通信或远程医疗等需要快速稳定组网的场景。

IEEE 802.11s作为WLAN网络下的mesh架构标准, 其物理层所使用的协议与Wi-Fi完全一致, 在MAC层则针对多跳特性做出了一些修订。本文针对IEEE 802.11写的mesh架构进行仿真, 并将仿真结果与传统单跳网络进行了对比, 最终分析得到WLAN网络下mesh架构的多跳特性。

二、无线mesh架构的多跳原理

围绕无线mesh网络架构的研究层出不穷, IEEE 802.11标准将无线网络中传输的的帧分为数据帧、控制帧和管理帧三类, 数据帧能携带更高层次的数据, 控制帧能被用作设定和认证, 设备通过管理帧来完成对一个本地WLAN或者一条链路的搭建、组织和维护。而IEEE 802.11s协议针对mesh网络的MAC帧结构做了特殊定义, 新定义下的MAC帧结构如图1所示。该帧结构中对地址结构的特殊定义使无线mesh网络具备了完成多跳传输的能力。

相对IEEE 802.11b/g/n协议下的MAC帧结构而言, ’s’工作组下的MAC帧结构所作出的特殊定义主要为图3中的蓝色部分, 即在802.11帧头末尾上添加了mesh控制域, 用以支持多跳功能。Mesh控制域主要包括mesh时间来直播完成同步 (TTL) , 一个mesh序列号、mesh标识域和可能的一个mesh地址扩展域。TTL和序列号信息组被用以避免帧永远的循环下去。Mesh标识域用以标识mesh控制域中是否有额外的MAC地址存在, 即是否MAC帧使用了mesh的3对地址, 即单跳源地址和目的地址, mesh路径中的源地址和目的地址以及端到端的源地址和目的地址。

三、仿真环境搭建

WLAN环境下Wi-Fi网络极其普遍。由于IEEE 802.11s下的无线多跳网络其物理层与IEEE 802.11所使用的物理层协议完全一致, 因此在IEEE 802.11的基础上研究无线多跳网络具有十分重大的意义。

由于网络的多跳通信过程设计网络的传输全过程, 并且需要考虑信道环境。因此本文使用了NS3来完成无线mesh网络的系统级仿真, 仿真过程中考虑了无线环境中的传输损耗, 并通过仿真Wi-Fi网络来参考完成无线mesh网络的单跳距离、传输损耗模型、信道探测阈值、能量探测阈值、天线增益等网络搭建的关键参数选取。

首先搭建了一组AP-STA的Wi-Fi网络, 通过采用控制变量的方法, 把传输速率 (Data Rate) 定为1Mbps, 然后改变STA节点与AP节点的距离, 测试得到了Wi-Fi网络的性能指标。我们运用随机变量, 测试了两次, 将两次得到的结果放在了同一张图中, 使结果更加可靠。图2即为吞吐量随距离变化的结果。两次测试结果均表明, 在150m以内, Wi-Fi网络的吞吐量表现良好, 能够达到我们设定的1Mbps;但是超出150m以外, 吞吐量会急速下降;到了200m以外, 吞吐量基本为零, 这意味着已经超出了这个网络的覆盖范围。

通过分析该性能指标, 我们可以得出结论, 在这样的设定下:

Wi-Fi网络表现良好的覆盖范围是100m, 此外, 参考常用的仿真信道参数, 采用如表1所示的仿真参数。下文将描述在上述设定下继续多跳测试。

四、多跳特性仿真结果分析

4.1 Wi-Fi网络与mesh架构的比较

上一小节通过基本的仿真结果确定了仿真环境的核心参数, 本节仿真将基于上述参数配置完成多跳仿真, 并将测试结果与IEEE 802.11环境下测试结果相比较。以数据发送速率 (Data Rate) 作为因变量, 看看Wi-Fi网络和Mesh网络 (一跳、两跳、三跳、四跳) 中吞吐量的变化情况, 从而分析出多跳的传输性能。

需要说明的是, Mesh网络中不同跳数的距离分析是一个平均值。由于单跳传输范围接近150m, 而仿真选取的100m为最佳传输距离。因此, 在3*3的网络拓扑下仿真结果得到的传输跳数包括1跳、2跳与4跳的传输结果。三个在某一跳范围内的节点, 本文以这三点的直线距离平均值作为该跳的覆盖范围。仿真结果得到Mesh 1跳的平均距离是120m左右;Mesh 2跳的平均距离是210m左右;Mesh四跳的直线距离是280m左右。图3所示, 仿真结果比较了Wi-Fi单跳与无线mesh网络各跳的传输性能。

从图3中我们可以看到, Wi-Fi网络和mesh 1跳的吞吐量基本一致的, 最大吞吐量都能达到1.2Mbps左右;mesh2跳的性能由于距离的增大表现得要差一些, 最大吞吐量达到了800kbps左右;mesh 4跳的性能由于传输距离的扩大, 吞吐量只能达到100kbps左右, 考虑到4跳的直线距离已经达到了280m, 这个结果还是能够接受的。因此, 从吞吐量这个指标可以看出来, 在相同条件下, 相同距离的时候, Wi-Fi网络和Mesh网络的性能是不相上下的。但是Mesh网络可以通过多跳的方式把覆盖范围扩大很多, 与此同时, 会牺牲一些吞吐量, 这是可以接受的。经过的跳数越多, 吞吐量受到的环境影响也越大。至于在本文的仿真结果中, mesh4跳的吞吐量只能达到100kbps, 这是网络拓扑结构和环境参数设定等各种因素综合影响的结果。

4.2实验总结

通过上述仿真分析, 我们可以得出如下结论:

(1) 在单跳的情况下, Wi-Fi网络与mesh网络的覆盖范围基本一致, 有效覆盖范围是150m左右。在这个范围内, 两类网络的吞吐量指标基本一致, 体现出良好的接入吞吐量。超出这个范围, 网络的性能会急速下降。

(2) 与Wi-Fi网络单跳覆盖相比, Mesh网络通过其多跳特性将无线传输的覆盖范围扩大了两倍多。此外, Mesh网络带来的不仅带来了覆盖范围的增加, 还能带来良好的解决网络拥塞、提高网络可靠性等无线多跳网络天然的优势。

(3) 随着数据发送速率的提高, 即单位时间内发送的数据包数量增加, 网络吞吐量明显提高。同时, 随着跳数增加, 网络吞吐量逐渐趋于饱和, 跳数越大, 饱和吞吐量越小, 因此, 在4跳情况下, 由于饱和吞吐量很小, 数据包发送速率的增加并没有引起吞吐量明显的提高。

五、总结

本文介绍了WLAN环境下无线mesh网络中多跳的由来, 并使用NS3网络仿真软件搭建Wi-Fi网络与无线mesh网络的仿真平台, 借助平台仿真结果分析了mesh网络多跳的特性。仿真结果从数据的角度体现了多跳网络在传输速率上可以匹敌Wi-Fi网络、在覆盖范围上远远超越Wi-Fi网络的优势。

参考文献

[1]I.Akyildiz and X.Wang, “A survey on wireless Mesh networks, ”Communications Magazine, IEEE, vol.43, pp.S23-S30, sept.2005.

[2]M.-X.Hu and G.-S.Kuo, “Delay and throughput Analysis of IEEE 802.11s Networks, ”in Communications Workshops, 2008.ICC Workshops‘08.IEEE Inter-national Conference on, pp.73-78, may 2008.

[3]IEEE 802.11s Amendment 10:Mesh Networking[S], IEEE LAN/MAN Standards Committee, 2011.

[4]Marc Esquius Morote, IEEE 802.11s Mesh Networking Evaluation under NS-3, in Enginyeria Electrònica, Abril 2011

[5]马春光, 姚建盛, NS-3网络模拟器基础与应用[M]。人民邮电出版社, 2013

[6]史蒂夫·梅思利, [著].王萍, 李颖哲, 黄飞[译]。无线Mesh网络基础[M], 西安交通大学出版社, 2012.7

[7]802.11无线网络权威指南[M]南京:东南大学出版社, 2007

[8]丁绪星, 吴青, 谢方方AODV路由协议的本地修复算法[J]。计算机工程, 2010, 36 (6) ::126-130

[9]沈奔, 秦军, 万丽无线Ad-Hoc网络中AODV路由算法的研究与改进[J]。计算机技术与发展, 2011.21 (3) :150-153

[10]方旭明, 下一代无线因特网技术:无线Mesh网络, 人民邮电出版社, 2007.8

多跳网络 篇2

关键词：无线传感器网络；ZigBee协议；多跳；协调器；路由器；终端设备

中图分类号：TP79

无线传感器网络（WSN，WirelessSensorNetwork）是由多个节点组成的面向任务的无线自组织网络，它综合了无线通信技术，传感器技术，微机电技术，计算机网络技术等多学科的技术领域，借助各类传感器对检测目标进行数据采集，通过无线通信的方式把信息发送给观测者。由于无线传感器网络具有不依赖有线基础设施，可以自组网和允许网络具有动态的拓扑结构等优点，特别适用于一些不适合人类直接参与的检测环境进行数据采集，因此无线传感器网络在军事、空间探索和灾难拯救等特殊领域有其得天独厚的技术优势，在环境、健康、家庭和其他商业领域有广阔的应用前景。

1 ZigBee协议

ZigBee协议是一种建立在IEEE802.15.4标准之上的短距离，低速率的无线通信协议，其中物理层和链路层由IEEE802.15.定义，网络层和应用层由ZigBee联盟规范。与其他短距离无线通信技术相比，ZigBee协议具有以下优点：（1）功耗低。低功耗待机模式下，两节5号电池就可以是由6个月以上。（2）具有3个无线收发器频段。868MHZ（欧盟）；902MHZ（美国）；2.4GHZ。（3）网络容量大。可支持6500个节点设备。（4）采用CSMA-CA机制，有效的避免了数据发送时因碰撞产生的冲突。（5）网络安全性高。采用了密钥长度为128位的加密算法，对所传输的数据进行了加密算法，有效的保证了数据传输的有效性和安全性。

2 系统硬件设计

无线传感器网络节点的组成一般都由传感器模块、处理模块、无线通信模块和能量供应模块这四部分构成：（1）传感器模块。本设计中传感器采用数字湿度温度传感器SHT10，SHT10是一款高度集成的温湿度传感器芯片，提供全量程标定的数字输出。产品具有极高的可靠性与卓越的长期稳定性。该传感器品质卓越、响应超快、抗干扰能力强、极高的性价比。每个传感器芯片都在极为精确的恒温室中进行标定。通过两线制的串行接口与内部的电压调整，使外围系统集成变得快速而简单。（2）处理模块。处理器单元采用ATMEL公司的ATmega128L芯片。ATmega128L为基于AVRRISC结构的8位低功耗CMOS微处理器。它具有非常丰富的资源，具有片内128K字节的程序存储器（Flash），4K字节的数据存储器（SRAM，可外扩到64K）和4K字节的EEPROM。由于其先进的指令集以及单周期指令执行时间，ATmega128L的数据吞吐率高达1MIPS/MHz，从而可以缓减系统在功耗和处理速度之间的矛盾。（3）无线通信模块。无线通信单元采用Chipcon公司的CC2420射频芯片。是ChipconAs公司推出的首款符合2.4GHzIEEE802.15.4标准的射频收发器。该器件包括众多额外功能，是第一款适用于ZigBee产品的RF器件。只需极少外部元器件，性能稳定，功耗极低。（4）能量供应模块。能量供应模块主要是电池来实现，目前常用的传感器电池有两种，一种是常用可充电电池，如可充电锂钮扣电池LIR2450，该类电池具有电压高、平均电压为3.6伏，充放电循环特性优秀，但是由于其额定容量小，而且许多传感器都会放在一些特殊的环境中，再次充电的可能性很小，从而减少了网络的生命周期；如果是在一些允许的环境中采集数据，常采用两节普通的5号AA电池，则可以维持更长的网络生命周期。

3 软件设计

Zigbee协议定义了三种设备类型：（1）协调器程序设计。每个ZigBee网络都必须包含一台协调器。协调器的主要功能是为建立和启动网络这一过程设置参数。（2）路由器程序设计。本程序设计的路由器就有两部分组成，一个是路由器入网程序流程图，另一个是路由程序流程图。（3）终端设备程序设计。终端设备不参与路由选择，由于路由器和终端设备被整合到网络之中，所以它们从协调器或从任何已经处于网络中的路由器那里可以获得有关网络的信息。这些信息可以让其他设备设置操作参数，并因此加入网络之中。

图1 协调器程序

图2 路由器程序流程图

4 实验调试结果

按照上述设计组建网络后，把对应的程序烧录到协调器节点，路由器节点和终端设备节点。等待终端设备节点传感器数据采集完成后，数据发送到路由器节点，并由路由器节点发送给协调器节点，最终传送到计算机，在串口调试助手中可以看到如下的提示信息：

其中阴影部分为采集到的数据，表示收到长度为41的数据帧，发送数据的节点地址为0x1430，一共采集到了八组数据。说明所有节点通过自组织的方式，成功的组成了一个基于路由的多跳网络，并能够正确工作，达到了设计的目的。

5 结束语

无线传感器网络是资源受限网络，节点因受能源限制，其发射功率较低，因此网络中节点通信距离有限，节点只能与它的邻居直接通信。如果希望与其射频覆盖范围之外的节点进行通信，则需要通过路由器节点进行路由，从而形成多跳网络，本文基于ZigBee协议，通过对无线传感器网络节点的硬件和软件设计来成功实现数据在无线传感器网络节点间的多跳路由。

参考文献：

[1]于海斌，曾鹏.智能无线传感器网络系统[M].北京：科学出版社，2006：40-50.

[2]顾瑞红，张宏科.基才ZigBee的无线网络技术及其应用[J].电子技术应用，2005，6：1-3.

作者简介：宋朝君（1975.7-），性别：女，籍贯：新疆，学历：研究生，职称：讲师，研究方向：电子与信息工程。

多跳网络 篇3

在能量受限的无线多跳网络中,更换节点电池或给节点电池充电通常是不方便或是不可能的。因此,最小化所有节点尤其是瓶颈节点的能量消耗对延长网络寿命非常重要。由于整个网络的能量最小化可能导致某些瓶颈节点的过度使用和网络的断开,所以研究网络寿命比研究能源消耗更有意义。网络编码方法可有效改善网络的吞吐量性能[1,2]和功率的消耗[3,4,5]。Ahlswede首先提出了网络编码,并证明多播的速率域,即从源点到汇点的最小割/最大流,可以通过线性网络编码来获得[6]。将网络编码运用到无线多跳网络中,亦会给网络的优化带来新的机遇与挑战。网络编码的研究对象主要包括两类: 最优的单播网络中的网络编码,即会话内网络编码; 最优的广播网络编码,即会话间的网络编码。对会话内网络编码已经有了深入全面的了解,并可利用线性网络编码对其进行实现[7,8]。针对网络优化问题,相关文献提出了在无线和有线网络中基于会话内网络编码多播的容量区域,采用动态背压算法和全分布交叉层算法来实现多播在分配方式上吞吐量的优化[9,10]。基于网络编码的最低代价多播可以在多项式时间内或者采用双分布式子梯度法加以实现,其等同于基于线性边缘定价的最低成本[3,4]。针对使用会话间网络编码的网络优化问题,相关工作已开展。针对预定路由,提出了调度的联合优化和网络编码以及背压优化策略并对之加以分析[1,11]。针对联合路由和网络编码采用线性规划法进行理论分析。结果表明,编码和干扰感知路由相较于编码无关路由可以产生更高的性能增益[2]。相关文献针对成对对话间网络编码的网络应用优化问题进行了建模研究[12]。

然而,到目前为止,很少有研究基于网络编码的无线多跳网络的寿命最大化问题。对于没有网络编码情形下的寿命优化问题,可通过分布式子梯度迭代法[13]或启发式流量扩张路由法[14]来加以解决。针对网络编码情形下的寿命优化问题,相关文献考虑了在某些具体情况下,应用网络编码的寿命延长问题[15]并通过简便的拓扑法,对使用网络编码的多播寿命最大化问题进行了建模分析和评估[16]。另外,相关文献对使用单跳网络编码的寿命最大化问题进行了建模分析和解析[17]。但是,针对对话间网络编码对网络寿命的影响仍未得出确切的结论。

因此,本文主要研究使用会话间网络编码的无线多跳网络的寿命最大化问题,分析网络寿命随会话间网络编码的延长程度并研究影响改善率的因子。本文考虑两种编码方法,即双向网络编码和侦听网络编码,并分别评估它们的性能、复杂度和开销。

1 基本原理与模型

1. 1 网络模型

通常将无线多跳网络建模为一个有向图G = { V,E} ,其中V是节点集合,E是链路集合。这里假设链路是对称的,即如果链路( i,j) ∈ E,则( j,i) ∈ E。使用rij指代链路( i,j) 的速率。在本文中,分别用c、C、sc和dc代表从特定源节点和目的节点的数据流、数据流集合、源节点和目的节点。

目前传输功率控制是一种有效降低功率消耗和空间干扰的技术。此前对网络寿命的研究通常假设完全功率控制,而实际系统通常只能支持有限功率控制。故本文考虑两种极端情形:1) 未采用传输功率调整的协议模型; 2 ) 采用完全功率控制的物理模型。

给定一种用于资源分享和调度的干扰模型,例如基本或者K跳干扰模型,网络G的可达速率域定义为Co( r) ,它可用一个多维多面体来表示。

1. 2 网络编码

本文考虑单跳网络中使用的线性异或网络编码方式,该编码方式与c = a ⊕ b类似。这里,a和b为输入分组,c为异或之后的输出分组。基于两符号( 分组) 的网络编码占COPE的50%以上,占COPR的99% 以上[12]。另外,对实际系统的研究也发现多于两个符号的网络编码运算会使优化过程极其复杂。因此,本文对网络编码的分析将在使用线性异或网络编码的单跳成对网络中进行。对于超过两个符号的网络编码,可以通过伺机方式,如在COPE和COPR中来实现。

下面的引理给出了单跳成对网络编码正常工作的要求。

引理1 在单跳网络编码中,对于节点k,若想从节点i传输的编码分组Pc= Px⊕ P解码出分组Px,则该节点需满足以下两个条件: 1) 节点k从节点i接收到分组Pc; 2) 节点k获得了未编码分组P 。

考虑两种节点k获得未编码分组P的机会: ① 通过链路( k,i) 将P传输到节点i ,如图1( a) 中所示的节点k处的分组P2; ② 节点k正确地从其他链路侦听到分组P ,如图1( b) 中所示的由节点k从链路( m,k) 侦听到的分组P2。根据节点获得未编码分组的这两种方式,定义单跳成对网络中的两种网络编码: ① 双向网络编码方式,该方式仅包含机会1) 中的分组;② 侦听网络编码方式,该方式同时包含机会1) 和机会2) 中的分组。

由于单跳网络编码同时涉及到前跳节点和后跳节点,为了描述的简便,本文定义了一种双跳链路。

定义1( 双跳链路)对于节点i,从节点j到节点k经过节点i的链路称为节点i处的双跳链路,记为( j,i,k) ,j ≠ k 。

需要注意的是,对于从源节点开始的传输,有j = i,而对于目的节点的接收,有i = k 。

从上面的定义和描述可以看出,单跳网络编码依赖于邻居节点的相对位置。例如,在图1( b) 中,双向链路( j,i,k) 和( m,i,n) 可以同时进行编码,这是因为节点k和n可以分别侦听到节点m和j的数据。而双跳网络( j,i,k) 和( n,i,m) 就不能同时编码。由此可以得到可同时进行网络编码的双向链路在几何上的结构定义。

定义2( 网络编码结构)网络编码结构指的是在几何上能够同时编码的双向链路的有序集合。

例如,Si= { ( j,i,k) ,( m,i,n) } 就是节点i处的网络编码结构。定义Si( 1) = ( j,i,k) ,Si( 2) = ( m,i,n) 。为方便起见,将未经过网络编码的未编码分组传输看作是仅有一种双向链路的特殊网络编码。同时为了表述的方便,用Ui、Fi2、Fio和Fi={ Ui,Fi2,Fio} 分别代表无网络编码的网络编码结构集合、双向网络编码结构集合、侦听网络编码结构集合和所有网络编码结构集合。例如,对于节点i处的网络编码情况Si,用p( Si) 和n( Si)分别代表Si的前跳节点集合和后跳节点集合。例如,Si= { ( j,i,k) ,( m,i,n) } 的前跳节点集合和后跳节点集合分别为p( Si) ={ j,m} ,n( Si) = { k,n} 。

使用上述定义和简记法,可以表述下述引理,以确定一种网络编码情况是双向网络编码还是侦听网络编码。

引理2Si是双向网络编码结构,当且仅当p( Si) =n( Si) ,而Si是侦听网络编码结构,当且仅当p( Si) ≠ n( Si) 。

1. 3 网络寿命

网络寿命指的是网络运行良好,尤其是满足网络所有需求的持续时间。以前的研究对不同应用场景下的网络寿命提出了多种定义,例如所有节点的最小寿命、寿命向量等。为了简化分析,本文采用了第一种定义,并将其扩展,以使其适合文中分析网络编码的情况。

使用Ei、、erji和etik分别代表节点i的总能量、在场景Si中传输一个单元的数据所需要的功率、节点i到节点j的接收功率消耗和节点i到节点k的传输功率消耗。对于仅有一个双向链路的网络编码结构Si= { ( j,i,k) } ,有。对于包含两个双向链路的网络编码结构Si= { ( j,i,k) ,( m,i,n) } ,其传输功率消耗为,其中|Si|为Si的范数。对于满足i ∈n( Sj) 的任意网络编码结构,接收功率消耗为erji。

用表示数据流c在Si的第一个双向链路中的物理传输速率,则单位时间内节点i处的传输数据流c的功率消耗为:

其中,第一项为节点i处的传输数据流c的功率消耗,第二项是从所有邻节点j ∈ V接收的数据流c的功率消耗,第三项是侦听的接收功率消耗。需要注意的是,对于一个网络编码结构Sj,节点i处的侦听条件为i ∈ n( Sj) ,而

节点i处的寿命就可表示为:

其中,网络寿命由节点i的能量Ei和节点i处理所有分组所消耗的功率决定。由此得到整个网络的寿命:

2基于网络编码的无线多跳网络寿命优化模型

对无网络编码情形、双向网络编码情形和侦听网络编码情形下的网络寿命优化问题进行模型化描述。其中,无网络编码情形下的优化问题是另外两种情形的基准。本文提出了一种新的公式化描述方法,该方法从节点和本地数据流的角度对优化问题进行描述,并具有低复杂度。

2. 1 无网络编码情形

无网络编码情形下,优化问题的约束与流量守恒法则、总能量限制、每条链路的可达速率域以及整个网络有关。这种情形下,寿命优化问题可表述为:

式( 4) 中的约束为流量守恒法则,即每个节点的数据流c的总输出速率与相应的输入速率相等。这里,qcij表示将数据流c从节点i传输到节点j的速率。速率 σic的定义为:

其中,xc为数据流c的流量需求。

式( 5) 中的约束是能量约束,它说明了节点i在寿命T内的能量消耗不大于其初始能量Ei。式( 6) 和式( 7) 给出了速率约束,两式解释了链路( i,j) 的总速率小于调度速率rij以及可达速率域Co( r) 内的所有速率。

当链路速率足够大以使所有链路都能同时满足速率需求时,网络寿命就不会受干扰模型和调度算法的影响。由于对于流量需求相对较小的能量受限的无线网路通常满足这个条件,因此如式( 6) 和式( 7) 所示的速率约束可以忽略不计。优化问题可简化为:

其中,为寿命T内链路( i,j) 上传输的数据流c的总数据量。若把寿命T当作是一个独立变量,寿命最大化问题就变成了一个线性规划问题[18]。

2. 2 双向网络编码情形

对节点i而言,双向网络编码仅允许Fi2中的网络编码场景和未编码数据传输Si= { ( i,j,k) } 。编码和解码要求是一致的,即双向链路中的一个数据流的编码速率应小于输入速率,基于前一情况的公式化描述,双向网络编码的生存优化问题可表述为:

其中,网络编码场景Fi集合仅包含双向网络编码和未编码传输。为了分析和研究的方便,这里假设它们之间并无差别。式( 11) 中的约束为流量守恒法则。式( 12) 中的约束是双向网络编码的编码和解码要求,它表明在满足( j,i,k) = Si( 1) 的网络编码结构Si上,数据流c的总传输速率小于该数据流从j到i的总输入速率。能量约束由式( 13) 给出。

2. 3 侦听网络编码情形

除了双向网络编码中的约束,侦听网络编码还需对前跳节点提出要求。为了正确解码使用侦听的分组,未编码数据的侦听速率应当大于总编码速率。故该情形下的寿命最优化问题可表述为:

式( 14) 给出了流量守恒法则。与式( 12) 相同,式( 15) 中的约束与编码要求有关,即在满足( j,i,k) = Si( 1) ,k的网络编码结构Si上,数据流c的总传输速率小于来自j节点的总输入速率。式( 16) 描述了使用侦听的网络编码的解码要求。所有编码结构{ Si} ,包括( j,i,k) 和( j',i,k') ,k ≠ j' 的和速率应该小于从h到i,经过j' 并由j侦听的未编码分组的速率。式( 17) 给出了能量约束。

2. 4 动态路由算法优化

在有网络编码场景下,为了优化网络的寿命,使用动态路由算法对网络的拓扑进行优化,进而可以使节点传输数据所需的路由更短,从而优化了网络的寿命。

在动态路由算法中,节点i的周期消耗可表示为:

其中,Ni为节点i的邻居节点集合,xij为节点i向节点j发送的信息数量,rij,tij分别为收发信息的能量损失系数,从而得到节点i的寿命:

其中bi为节点i的剩余能量。

从而网络寿命可定义为:

其中,( 0,i) ∈ E表示链路( 0,i) 为网络中从原点到节点i的一条链路。

应用线性规划最大最小网络中的节点寿命:

其中,k为算法中各阶段的拓扑结构,当网络中的节点因能量耗尽而无法继续传输信息时,基站更新网络中的拓扑后重新为节点分配路由信息。当基站的一跳节点完全失效后网络的寿命结束,可以看出

动态路由算法描述如下:

1) 初始化: 获取网络的拓扑信息,k = 1 ;

2) 执行式( 21) 的线性规划过程,获取节点的路由信息;

3) 当网络中有节点因能量耗尽而失效时,更新网络拓扑,如果存在基站的一跳节点,则转2) ,k = k + 1 ;

4)网络寿命,结束。

3 仿真实验与分析

可采用性能评估的集中式解法[2]、对偶子梯度方法[3,13]和启发式流量扩张路由法[14,19]来研究性能的评估,这里采用第一种方法。针对不同的能量分布的配置、业务需求、数据流个数和功率控制模型开展网络寿命和计算开销方面的评估工作。

3. 1 参数设置

为了深入分析网络编码对寿命的影响,使用简单功率消耗模型。假设所有节点的物理特性和电气特性都是相同的且信道衰落为参数 α = 4 的指数平坦衰落,则将一个比特从节点i传输到节点j的能量消耗仅依赖于节点之间的距离和收发器的功率消耗。发送和接收的功率消耗可写为:

其中,eT和eR分别为收发器发送和接收的能量消耗并假设为常数; ε 为将一个比特传输1 m所需的能量,dij为节点i和节点j之间的距离。为了比较的方便,仿真参数设置如文献[18]所示,即,且。在物理层功率控制模型中,dij为节点i和节点j之间的实际距离; 在协议模型中,dij为固定的传输范围,其值为15 m。

3. 2 网络寿命和性能仿真

该部分将评估一个基于多约束编码的无线多跳网络寿命性能。在80 m × 80 m的正方形区域内随机放置20 个节点,且节点的平均度数为2. 8。假设每个节点的初始能量服从均值为P的指数分布。每个节点产生16 个数据流,且源节点从20 个节点中随机选择。假定所有的数据流都具有合适的路径,即每个数据流的源节点和汇聚节点都是相连的。

为了评估协议模型和物理模型下网络寿命和计算开销的性能。所有仿真都运行50 次且性能指标的均值和方差都归一到无网络编码情形下的对应值。

1) 平均寿命: 设P = 5 并假设所有流量的需求为1 kbps,双向网络编码和侦听网络编码对不同数据流个数的归一化结果如图2 所示。由图可知: ( 1) 网络寿命随数据流个数的增加而增加,这是因为更多的数据流个数会产生更多的编码机会。由于传输功率最高的链路决定着传输功率消耗,使用完全功率控制的物理模型所能节省的能量有限,故传输功率协议模型下的寿命增益远高于物理模型下的寿命增益; ( 2) 双向网络编码和侦听网络编码下的寿命之间的差距并不显著,甚至可以忽略。

2) 计算开销: 使用迭代次数来评估优化问题的计算开销,仿真结果如图3 所示。由图可知: ( 1) 两种功率控制模型下,迭代次数随着数据流个数的增加而增加; ( 2) 物理模型下的迭代次数比协议模型下的迭代次数高; ( 3) 使用侦听网络编码的迭代次数要高于使用双向网络编码的迭代次数。

3) 初始能量的影响: 双向网络编码和侦听网络编码归一化寿命的编码机制涉及两种不同的初始能量配置,即P = 1 和P = 5 。不同初始能量配置下的两类模型的网络寿命如图4 所示。图中,物理功率控制模型和协议功率控制模型分别用Phy,Pro表示,双向网络编码方式和侦听网络编码方式分别用2W和OH表示。可以发现寿命均随着数据流个数的增加而增加,但寿命和初始能量之间并不存在简单的对应关系。

4) 业务非对称性的影响: 假设所有数据流的业务需求都是相等的,而实际网络中这种对称网络不存在,故需研究业务非对称性对随机拓扑网络寿命的影响。设定P = 5,假设每个数据流的业务需求服从均值为F的指数分布。不同功率控制模型、网络编码机制和均值情况下的寿命仿真结果如图5 所示。由图可知: 双向和侦听网络编码机制的性能相近,与流量需求的平均值无关。

通过以上仿真结果,可以发现: ( 1) 在弱功控情况下,网络编码可以取得较好的寿命增益,且该增益随数据流个数增加而增加; ( 2) 寿命增益和网络编码的计算开销都均随数据流个数的增加而增加; ( 3) 业务需求分布和节点初始能量对寿命性能的影响可忽略不计; ( 4) 侦听网络编码对寿命的优化表现与双向网络编码相近,但其计算开销更高; ( 5) 在有网络编码场景下,使用动态路由算法,可进一步提高网络的寿命。因此,在实际系统中,使用会话间的网络编码并配合动态路由算法,可以使网络寿命得到优化; 在计算开销上,使用双向网络编码更具适应性。另外,上述网络寿命最优化建模和仿真试验结果为分析无线多跳网络参数对网络寿命性能的影响提供了方法和思路。

4 结语

多跳网络 篇4

多跳蜂窝网已经成为一个热门的研究领域。Ad Hoc, 没有固定基础设施的节点集合, 节网络不需要集中管理点便可以通过相互转发数据包同不在其传输范围内的节点通信。在传统的蜂窝网中, 移动终端采用端对端方式直接同基站通信。在文献中已经提出了许多方法能单独提高蜂窝网或Ad Hoc网络的性能, 但是融合蜂窝网和Ad Hoc网络各自优点的多跳蜂窝网仍在研究中。在Ad Hoc网络中, 节点自身要完成所有的网络功能。因此每个节点不仅是终端, 还是路由器。由于缺乏路由设备, 节点不得不协同工作。节点是理性的, 它们的行为严格地由自己的利益决定, 因此就会存在不良行为。这种行为同样会出现在多跳蜂窝网中。造成不良行为的原因有多种, 其中无意的情况是链路错误或是电池耗尽;故意的不良行为就是恶意破坏, 比如恶意节点攻击网络或是自私节点拒绝转发。恶意节点加入网络的目的就是导致网络分割, 拒绝服务等, 造成对网络的最大化破坏。而自私节点为了保存自己的资源, 只利用其他节点的资源自己却不参加协作。它们并不想破坏网络, 但其行为会大大地影响网络性能[1,2]。根据博弈论, Ad Hoc网络的协作是个两难困境。节点为了节省自己的电池容量, 带宽和处理功耗, 就不应该为其他节点转发数据包。但是这样造成的结果就是所有的节点都会离开。因此需要一个理想的激励策略来激励节点之间的协作。

本文主要分析比较了Ad Hoc网络中和多跳蜂窝网络中的激励策略。根据每种策略的优缺点, 详细阐述了实现节点激励策略的关键因素。基于信誉机制和计费机制各自的优势, 结合这两者的激励策略才是节点之间协作通信的方向。

1 无线多跳网络中的激励策略

Ad Hoc网络的运行依靠的是节点之间的相互贡献。在紧急场合或军事环境, 所有的节点可以保证协同工作。但是在商业应用中, 节点成为独立的实体, 可以自由地决定如何使用其自己的资源, 比如电池容量或是传输带宽。由于中继数据包要消耗节点的带宽和能量, 节点自然不愿意无偿为其他节点服务。因此许多研究者已经认识到需要提出方案来激励节点协作。这些方案可粗略地分为两类, 一类是基于信誉的 (或基于检测的) 策略, 另一类是基于市场的 (或基于计费的) 策略。

在基于信誉的系统中, 节点观察其它节点的行为并据此采取措施, 或者奖励协作行为, 或者惩罚不协作行为。节点可以使用“看门狗”[1]来检测其它节点是否转发数据包, 避免路由选择中的恶意行为;同时在源节点处使用“探路人”[2]选择最可靠的路由发送数据包。另一种叫做CONFIDANT[2]的信誉系统可以阻止拒绝服务的攻击。如果一个邻居节点不转发数据包, 它就会被认为是不协作, 其信誉就会在网络中广播。CORE系统[3]提供三种不同的信誉量:主观信誉量, 间接信誉量和功能信誉量。利用这三种信誉量的加权值来决定是否协作, 同时避免了恶意节点的攻击。SORI[4]策略的目标是拒绝转发的行为, 使用类似看门狗的机制来监控, 而信誉系统维持的信息是节点转发的数据包和发送的数据包数量的比率。ARCS系统[5]在网络环境中引入一个协作程度的概念, 每个节点维持记录, 表明与它节点的交互情况。所有上面的信誉系统都通过数学估计。利用分析方法的信誉系统包括:利用Bayesian理论的形式概型来研究信誉机制, 增加节点间的协作。文献[6]中提出信誉机制考虑能量因素, 并利用基于“一报还一报” (tit-for-tat) 策略的博弈框架进行分析。然后另一种基于博弈论和图论的策略研究了数据包转发的均衡情况并证明了在协作策略和非协作策略下的均衡准则[7]。

另一种激励协作的方法是基于市场的。在这种策略中, 节点从它们转发的数据包那里获得报酬, 反过来节点可以用这些报酬发送它们自己的数据。一种叫做Nuglets的虚拟货币作为单跳的单位费用来激励每次传输中的协作[8]。在SIP[9]中, 节点转发数据后就会从发送者那里得到报酬, 它们的策略需要在每个节点上安装一种防伪设备来确保费用准确地增加与扣除。SPRITE[10]不需要防伪硬件, 它利用一个安全协议来管理费用的交换。上面两种策略的共同特点就是网络中每个节点转发数据包的定价相同。另外, 还有两个策略比较新颖, 一个是iPASS[11], 路由器运行“Vickery拍卖”[12]来决定流量的带宽分配和价格;另一个采用贿赂概念, 结合网络中心和节点中心的方法[12]。

大多数关于多跳蜂窝网中节点协作的激励策略都是基于计费的, 比如Micro-payment[13]等, 因为在多跳蜂窝网中存在骨干网络, 它在计费过程中起关键作用。节点从它们转发的数据包那里获得报酬, 反过来节点可以用这些报酬发送它们自己的数据, 而这些统计都由骨干网处理, 并不需要考虑在Ad Hoc网络中的每个节点上加载计费设备。

2 激励策略的比较

基于信誉策略的主要目标是利用收集到的关于其他节点行为的信息。像WATCHDOG, CONFIDANT或CORE这样的信誉系统, 需要表示信息, 分类信息, 使用二手信息和救赎机制来提供二次响应。带有CONFIDANT策略的DSR接收数据包与发送数据包的比率明显大于常规DSR, 但是当不良节点数目增大时, CONFIDANT策略的有效性开始下降;同时二手信息的使用加速了不良节点的检测, 提高了系统的性能。

另一种像NUGLETS和SPRITE的激励系统是基于计费和奖励的策略。计费策略对网络路由的影响表现在:加入计费可改变原先的路由, 从而增加节点转发数据包的可能。

在Ad Hoc网络中存在集中式问题。计费策略中需要有计费设备来确保费用的增减。SPRITE需要集中式的“费用整理服务” (CCS) , 好比一个银行, 每个节点在转发数据包时保存一个收据, 然后把收据发送到CCS来整理发送节点和转发节点之间的资金交易。类似地, 货币或奖励的分配同样需要集中式的服务。在像“探路人”这样的信誉系统中, 要让源节点作为集中设备来选择最可靠的路由发送数据包。由于集中式服务会造成伸缩性问题, 分布式自然值得保持。所以在基于信誉的CONFIDANT和SORI中, 每个节点监控自己邻居节点的行为并维护一张关于每个邻居节点的信誉表;在基于计费的iPASS中, 每个节点都成为一个“智能市场”, 拍卖过程就在这里连续不断地运行来决定谁获得多少带宽。

但是离散化有时会导致节点的负载加大, 在加入通信的节点上会有专门的硬件或构架需求。在Nuglets中, 每个节点都需要设备来统计费用, 包括每一数据包的处理, 这就造成大量的负载。同样的情况还出现在SIP中, 每个节点都嵌有智能卡, 当节点想发送数据包到某个非邻居节点时, 它必须首先将数据包发送到其智能卡上, 然后在发送出去之前增加一个SIP包头。AD-MIX[14]采用Mixnets的技术, 通过信息隐藏来鼓励节点协作。即, 转发节点不知道数据包的最终目的地, 这样的话每个节点需要所有路由节点的公钥, 也就需要密钥分配设备。数据包的加密和解密引进了额外的负载, 由于包头的增加, 数据包的长度也在增加。

安全问题是激励策略中最关键的问题。节点协作的安全性就是不仅要处理自私节点和恶意节点, 还要阻止其他方面的攻击。拒绝转发只是不良行为中的一种类型。许多其它关于路由的攻击更值得关注, 比如黑洞攻击, 灰洞攻击, 虫洞攻击和无理绕行攻击。因此激励策略需要额外的设备或机制来抵御攻击, 这就增加了系统的复杂性和集中式服务。如果没有外加的设备, 激励策略往往易受攻击。在CONFIDANT中, 由于没有机制验证收到的信息中不良行为的可靠性, 恶意节点可以发送错误的信息来影响清白的节点, 易受到西比尔 (Sybil) 攻击。另外, 对不良节点也没有救赎机制;GTFT中的机制很容易被欺骗。比如高能量的节点在发送自己数据包时使用其自己的身份, 而在要求转发数据包时假装能量低;iPASS的计费系统没有结合安全交易。最近的研究大多利用博弈论, 考虑市场的概念, 因为所有的网络功能都依靠参与者的贡献。节点不得不相互转发数据包来确保多跳通信, 这样就没有必要设计协作机制, 更重要的是考虑数据转发的均衡情况。

在多跳蜂窝网中, 由于基站的存在, 就不需要额外的集中式计费设备, 避免了节点之间集中式服务造成的伸缩性问题。因此在多跳蜂窝网中会多考虑基于计费的策略而不考虑基于信誉的策略, 另外基于信誉的策略还存在着一些问题:首先, 信誉系统或者依靠节点自己的观察或者考虑其它节点提供的信息。但二手信息可以伪造, 这就提出了问题, 如何以一种安全的方式利用它, 是否可以传播它。其次, 当某个节点被孤立时, 它不会被观察。如果节点的不良行为是暂时的, 一个赎回机制可以确保它重新回到网络。但是这就不能阻止那些惯犯节点利用赎回机制。第三, 当不良行为节点数量太大时, 就会出现一些其他的问题, 比如洗脑 (当一个节点周围全是共谋欺骗者时, 它会被欺骗从而相信伪造的信息。当这个节点不久移动到另一个拥有正常节点的环境时, 它不会再相信它们, 因为它们的信息偏移这个节点本身的信息太多了) , 陶醉 (节点在一个固定的时间内通过说实话来获得其他节点的信任, 从那以后开始欺骗) 和身份欺骗 (一个信誉差的节点会消失并用另外不同的身份再次出现) 。

由于没有上面的这些缺点, 基于计费的策略在多跳蜂窝网中可以更健壮地阻止一般攻击, 同时能检测出恶意攻击, 如无理绕行, 黑洞或灰洞攻击。

公平性问题是基于计费策略考虑的, 尤其是节点在转发数据包之前分配货币的情况。在Nuglets中, 由于靠近网络中心的节点能够处理更多的数据包, 这些节点得到奖励的货币就更多。因此边缘节点花费的要比得到的多, 这就造成其破产, 从而最终拒绝服务;在SPRITE和SORI中, 网络边缘的节点在通信需求低的地方会受到处罚, 这些节点很少有机会转发数据包, 因此不久就会用尽它们的货币从而不能再接入网络。

根据上面的比较, 一种好的激励策略应该包括下面的特征: (1) 策略不能违反和破坏激励系统 (安全性) ; (2) 应当保留分散的特性, 因为集中的服务会导致伸缩性问题 (离散性) ; (3) 一般不应该加入专门的硬件或构架来激励节点 (通用性) ; (4) 应该引进最小化的控制数据负载来避免网络性能的降低 (低负载) ; (5) 对所有节点都应公平 (公平性) 。

这些特点是设计激励策略的目标。考虑到信誉机制和计费机制各自的优势, 结合这两者的激励策略才是节点之间协作通信的方向。

3 结束语

多跳网络 篇5

无线Mesh网络具有结构灵活、部署便捷、健壮性好等优点,得到业界广泛的重视,是实现无线宽带网络城域覆盖的关键技术之一[1]。但是,由于Mesh节点同时要提供用户接入和数据回传,其无线骨干回传链路随着跳数的增加而急剧下降。清华大学无线实证网络指出[2],随着无线跳数n的增加,TroposMetroMesh的传输带宽呈1/n的趋势急剧下降,而NortelWMN更是呈(1/2)n的趋势下降。文献[3]基于由开源的LinksysWRT54GL组成多跳Mesh网络,实验结果同样表明其多跳传输带宽呈1/n的趋势下降。文献[4]调整无线骨干回传链路的Cwin值以提高其介质访问的优先级,仿真结果表明3跳时仍下降50%以上。

Belair-networks[5]通过理论分析指出,采用多个无线模块和并发调度机制,并行处理用户接入和数据回传,可以解决Mesh网络多跳带宽下降问题。Strix-systems[6]对其最新研制的多模Mesh网络进行测试,结果表明:在实际运行环境下,单跳带宽21.30Mb/s,经过3跳为19.15Mb/s,经过10跳后还有12.15Mb/s,传输带宽只下降了40%。但是,该带宽甚至还低于无线用户接入带宽,无线骨干回传链路仍然是多跳Mesh网络的瓶颈,制约着Mesh网络的进一步发展与应用。本文在Linux平台下基于开源代码构建多跳Mesh网络实验床,通过深入分析和实验研究,发现并提出改进多跳Mesh网络无线骨干回传链路性能的方法。

1 多跳Mesh网络实验床

在文献[7]中作者基于Linux开源代码构建了开放性的无线Mesh实验床,在此基础上本文扩展多跳Mesh网络实验床如图1所示,每个Mesh路由器节点由1台配置多个无线模块的Linux服务器组成,以Madwifi开源代码驱动基于Atheros芯片的无线网卡,使其分别工作在ap和wds模式。由工作在ap模式下的无线模块为用户提供无线接入,通过wds链路实现Mesh路由器节点之间的无线骨干链路回传。

实验床部署在福建工程学院第一实验楼的一个U形楼道内,4个Mesh路由器节点分别部署在U形楼道的两端和两个拐角。用于覆盖的无线模块ath1工作在2.4GHz频段以提供用户接入,为尽量减少节点间的无线干扰,相邻Mesh节点依次配置为1和11正交频道。而用于无线骨干回传链路的无线模块ath0和ath2则工作在5—5.8GHz频段,以避开与用户接入链路的无线干扰。在该频段最多有24个正交频道可供使用,满足大规模网络部署的需要。在本实验床中,节点1—2、2—3、3—4之间的无线骨干回传链路依次使用42、58和152号频道。

本文采用电信级的网络性能测试工具NetIQ进行Mesh网络性能测试,4台无线接入笔记本电脑和4个Mesh路由器节点均安装测试端Endpoint 6.0,在通过以太网相连的PC上安装控制端Console5.40。当分别启动Endpoint#1—#2、#1—#3和#1—#4时进行无线骨干传输链路在1跳、2跳和3跳情况下的性能测试;当分别启动Endpoint#8—#4、#8—#3、#8—#2和#8—#1时进行无线用户接入链路在1跳、2跳、3跳和4跳情况下的性能测试(图1)。

2 实验模型设计

加强型多模Mesh网络模型由独立的无线模块以并发机制同时处理用户接入、无线骨干回传链路Ingree和Egress的任务[7]。无线模块athi(i=0,1,2)接收到数据包后的处理流程可设计如下:

Step 1:进行MAC地址匹配;

Step 2:如果是目的地址DA,则将数据包提交给上层协议栈处理;

Step 3:否则如果是接收地址RA,则根据DA匹配网桥的路由转发表;

Step 3.1:如果匹配成功,则将数据包提交给对应的无线模块athj(j=0,1,2)或以太网出口eth0;

Step 3.2:否则将数据包提交给其余的无线模块athk(k≠i)和以太网出口eth0;

Step 3.3:将数据包转发给下一跳;

Step 3.4:根据应答信息更新网桥的路由转发表;

Step 4:否则丢弃该数据包;

Step 5:处理结束。

为提高多跳Mesh网络的无线骨干回传链路的性能,首先需要一个符合多跳Mesh网络特点的数据包转发机制,其次需要不同网络模块的并发工作机制。

当进行无线骨干链路单跳传输实验,Mesh节点2接收到的数据包均为目的地址DA,直接交给上层协议栈处理。该实验模型仅涉及无线链路本身具备的传输能力,与Mesh节点的数据包转发机制、无线模块并发任务处理机制无关。当进行两跳及以上传输实验时,中间Mesh节点接收的数据包是接收地址RA,它需要根据路由转发策略将数据包提交给对应的网络模块,然后由该模块并发地将数据包传输给下一跳。

在以太网中,MAC层数据包转发策略的研究已经比较成熟,一个最基本的策略就是为Bridge添加一个端口记忆机制,如果数据包的目的地址DA与某个端口记忆相匹配,则数据包直接提交给该网络模块以进行下一步转发,否则向除接收端口之外的所有端口广播。该策略在以太网中已证明是一个高效的数据包转发方案,但是在无线网络中,由于无线用户可能经常地从一个AP切换到另一个AP,如果Mesh节点照搬以太网的数据包转发策略,数据包将依旧转发到原来的AP而找不到目的地址。这种数据包丢失往往导致网络连接长时间的中断,因为即使像TCP连接具有数据重传机制,但重传的数据包将依旧转发到错误的端口直至端口记忆失效。为此,我们提出了一种快速切换数据包转发策略,其核心思想是:当Mesh节点n次接收到同样的数据包就可判决出目的地址DA已不能通过原来的端口进行转发,立即将数据包向除接收端口外的所有端口广播以快速地定位出无线用户新的位置。

由于加强型多模Mesh网络模型由独立的无线模块分别处理无线骨干回传链路的Ingree和Egress任务,并且工作在正交频道,为无线骨干链路的并发数据传输提供了硬件基础。在以太网中,网桥的网卡间并发工作机制已经相当完善(最佳状态可以提供线速交换),但是无线网络与以太网有一个根本的区别,将TX队列中的数据包直接传送给下一个Mesh节点是不可以的,因为下一个Mesh节点并不接收源地址SA直接发送过来的数据包(802.11协议要求发送和接收端之间首先通过认证和关联)。所以,Egress模块在将数据包传输给下一跳之前,先要对数据包进行重新封装,即:将发送地址TA更换为自己的MAC地址,而RA为下一跳的MAC地址。

根据上述实验模型,本文在第一节建立的多跳Mesh实验床进行仿真实验。

3 实验结果与分析

3.1 无线骨干回传链路多跳传输性能

依次启动Endpoint#1—#2、#1—#3和#1—#4,测试无线骨干传输链路在1跳、2跳和3跳时的传输性能,测试结果如表1所示。

实验结果表明,无线骨干回传链路的单跳带宽和3跳带宽相比文献[6]分别提高了268%和261%,基本解决了无线Mesh网络骨干回传链路的瓶颈问题。同时,无线骨干回传链路每增加一跳其带宽仅衰减约6%,相比文献[2,3,4]呈1/n的急剧衰减趋势,得到了根本性的改善。

3.2 用户接入多跳传输性能

依次启动Endpoint#8—#4、#8—#3、#8—#2和#8—#1,测试多跳Mesh网络在无线用户以1跳、2跳、3跳和4跳接入时的传输性能,测试结果如表2所示。

实验结果表明,无线用户在1跳、2跳、3跳和4跳接入时的传输性能非常相近,即其传输带宽在有限跳数内基本不会随无线跳数的增加而下降,仅与接入AP的信号质量有关。这是因为该Mesh网络的无线骨干回传链路的传输带宽明显高于无线用户的接入带宽,相比传统Mesh网络,无线骨干回传链路的传输瓶颈得到了根本解决。

4 结语

本文基于开源代码构建多跳Mesh网络实验床,并建立了多模Mesh网络的数据包转发模型和网络模块并发调度模型。根据该模型,对其传输性能在多跳Mesh网络实验床上进行了实际的仿真实验。仿真结果表明:该多跳Mesh网络模型基本解决了无线Mesh网络骨干回传链路的瓶颈问题。

参考文献

[1]Akyildiz I F,Wang Xudong,Wang Weilin.Wireless mesh networks:a survey.Computer Networks,Elsevier,2005;47:445—487

[2]Chen Rongdi.Performance comparison of two wireless mesh net-works.Network Research Center of Tsinghua University,2005:10

[3]Stefan A,Wolfgang S.Performance measurements in wireless802.11g multi-hop networks,Master’s Thesis for the University of H gskolani Halmstad.2006

[4]Chen R D,Li HW,Li F H,et al.Performance optimization in wire-less Mesh networks based on Mesh point priority mechanism.Asia-Pasific Advanced Network.Singapore,2006

[5]Belair-networks.White paper:capacity of wireless mesh networks.http://www.belairnetworks.com/resources/pdfs/Mesh-Capacity-BDMC00040-C02.pdf,2006

[6]Strix-systems.Solving the Multi-Hop Dilemma.http://www.strix-sys.com/products/datasheets/StrixWhitepaper-Multihop.pdf,2007

多跳网络 篇6

关键词：Ad hoc,AODV,NDP

1 AODV存在的问题分析

多跳无线Ad Hoc网络是由一组带有无线收发装置的移动终端节点组成的一个多跳的临时性的自治系统。由于网络中节点的移动, 网络拓扑会不断的变化, 因此传输数据的路由也会随着不断的重建或者更新, 因此, 路由协议的设计是Ad Hoc网络最具有挑战性的问题之一[1]。AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector) [2][3]是多跳无线Ad Hoc网络中最经典和最广泛被研究的按需驱动路由协议之一, 它允许移动终端很快的获得许多路径到达它所想要到达的目的地, 而且并不要求这些移动终端在没有激活的通信业务的时候去维护这些到目的端的路径。

1.1 单向链路的处理

AODV协议主要用于建立双向链路进行通信, 但是由于无线电波的传输特性, 单向链路是必然存在的。在路由过程中必须尽量避免使用单向链路, 在AODV协议处理RREQ消息的过程中, 在逻辑上存在一个问题:假设在一个由A、B和C三个节点并排组成的Ad Hoc网络, 当节点B接收到源节点A产生的RREQ消息时, 实际存在的是源节点A到节点B的链路, 但是节点B在路由表中建立的链路是节点B到源节点A的链路, 如果源节点A和节点B之间是双向链路, 那么不存在任何问题, 但是如果二者之间的链路是单向链路, 一旦这条链路被扩散开, 则必然会导致网络资源的浪费, 因为这条链路实际上无法到达节点A。原协议提到此时可以再由B发起路由请求, 建立到A的路由。这种方法不是很合适, 因为在发现之前网络资源已经浪费一部分, 再建立新的路由必然会对网络延时产生较大影响。如果在建立链路时加入一些简单的限制条件, 以避免单向链路的产生, 就可以避免上述情况。

为了达到此目的, 为每个节点设置一个邻节点表, 记录自己所有的一跳可达邻节点, 当收到来自某个邻节点的RREQ时, 首先查邻居节点表, 看该邻节点在邻节点表中是否有效, 如果无效, 直接丢弃RREQ;如果有效, 按照原协议进行相关操作。这样, 可以很大程度的避免了单向链路的产生。

为了保证邻节点表的有效性, 本文设计了一个邻节点发现程序 (Neighbor Discovery Procedure, 标记为NDP) , 该邻节点发现程序的的功能是使每个节点迅速的检测到所有的邻节点, 并避免使用单向链路和不稳定链路。它的最大特点就是使用一种改进的HELLO消息机制来发现邻节点, 并能避免单向链路的使用。

1.2 静态链路和瞬态链路

假设存在如下情况:Ad Hoc网络种的节点比较密集, 有某一个节点以相对比较快的速度在网络中到处移动, 如果这个节点出现在源节点到目标节点的路由中, 将导致至少一个RREP消息被抛弃, 或者产生至少一条RERR消息, 这事对网络资源的极大浪费。因为该节点的移动速度快, 导致它和邻节点之间的链路都是暂时性的, 依据AODV协议的生存处理, 在路由表中这类未过期路由实际上已经断开了。所以必须找到新的处理方法来解决这个问题。本文引入了静态链路和瞬态的概念, 有效解决了这个问题。

静止或者缓慢移动的节点之间的链接可以认为是连续存在的, 称为静态链路。快速移动节点之间的链路存在时间较短, 称为瞬态链路。寻路过程中, 应尽量使用静态链路以避免因网络拓扑结构的改变而导致链路断开。考虑到Ad Hoc网络拓扑结构的无法预知性, 不可能准确判断某个链路是静态还是瞬态的。但是可以通过制定一些规则, 来估计某个节点在下一个时刻消失的概率。根据一般的状态, 可以认为一个刚刚建立起来的链接相对于已经存在了一段时间的链路更容易断开。因此, 刚建立的链路称为瞬态链路, 存在一段时间后 (可以由实验得到一个门限值) , 变为静态链接。假如属于{|是一个静态链接, }。内的节点称为的静态链接。的节点称为瞬态邻节点。当在本文中, 将态链路和瞬态链路的判断工作放在NDP中处理, 具体做法是在节点收到来自邻节点的消息若干次时, 才标记为可用链路。AODV通过查询由NDP提供的邻节点表来建立链路。

2 邻节点发现程序 (NDP)

2.1 邻节点发现程序概述

邻节点发现程序 (NDP) 具有以下特点:

(1) 采用了三种H E L LO消息类型:邻节点请求H E L LO消息 (NRH) , 邻节点响应HELLO消息 (NAH) , 广播HELLO消息 (BH) 。

(2) 为了减少引入HELLO消息带来的路由开销, 根据Ad Hoc网络的原理, 引入了一种优化策略, 在不影响性能的情况下最大限度的减少HELLO消息的数量。

(3) 为了使该程序能够为路由协议使用, 每个节点都维护一个邻节点表。

(4) N D P不仅仅为AO D V路由协议而设计, 它是完全独立与AODV协议的。它可以被移植到其他协议中去。

邻节点表如表1所示, 其中, 邻节点ID是邻节点号;链路状态有四种:暂时、单向、双向和断路;当节点首次收到邻节点的任何HELLO分组时, 首先都设置为暂时, 表示与邻节点存在目前还不确定是否稳定的链路, 单向链路表示存在从邻节点到本节点的单向稳定链路, 双向链路表示链路正常, 可供路由;生存时间在链路状态为双向时为链路的存在时间, 记为时钟1, 当时钟过期时触发NRH, 在链路状态为断路时为等待NAH的时间, 记为时钟2。节点序列号为最近收到邻节点的序列号。HELLO消息次数在链路状态为暂时用来为链路状态从瞬态到静态的阀门;在链路状态为单向时为对该节点还可重传HELLO消息的次数, 初设值实际就是允许HELLO消息最大的失败次数;在链路状态为断开时, 为允许NRH失败的最大次数 (MAX_NRH_NBR) 。

HELLO消息的格式如表2所示:类型分为NRH、NAH和BH。序列号是该HELLO消息的当前序列号, 每次发送一个HELLO消息, 该值都增一。本节点ID为发送该HELLO消息的节点号;邻节点ID给出了需要对该HELLO消息处理的邻节点。BH是节点在一个HELL O_INTEVERAL时间内没有收到任何其他分组情况下而发送的。

2.2 发送HELLO消息

所有节点在HELLO_INTERVAL时间内必须向邻节点发送一种HELLO消息。为了避免HELLO消息发送同步, 造成物理层碰撞, 所有节点不能以相同的HELLO_INTERVAL发送HELLO消息。为了达到此目的, 这里的做法是设置H E L LO_I N T E R V AL为:HELLO_INTERVAL+D, 这里D为一个在[0, MAX_D]中随机变化的偏移量。为了防止无效的HELLO消息而引起错误的链路, 每次发送任何一种HELLO消息时, 节点的当前HELLO消息序列号都增一。HELLO消息的发送很大程度取决于邻节点表的内容。

节点刚入网时, 邻节点表为空, 节点首先侦听信道两个HELLO_INTERVAL, 如果没有收到任何HELLO消息, 则发送BH, 如果连续几次 (HELLO_MAX_NBR) 没有收到任何NRH, 则表示该节点独立于网络。继续侦听信道, 按照此过程执行。

2.3 接收HELLO消息

由于Ad Hoc网络是基于同频共享信道时分收发分配技术的因此当某节点处于有效发送时, 其相邻节点 (即在无线传输覆盖范围的其他节点) 都能够接收或侦听到该发送信息。一般协议中, 节点仅对发送给自己的信息以及广播消息分析处理, 而丢弃其他相邻节点间的交换信息, 尽管其已被正确收到。依据无线传输互易性原理, 这些被丢弃的信息实际也表示了该节点与相邻信息发送节点间无线传输链路有效联通的内在含义, 因此可将这部分信息充分利用到协议中, 以提高协议效率, 尤其在网络无线带宽与业务负载矛盾突出的情况下将更加显著。

根据此原理, 所有能收到邻节点的任何一种HELLO消息的邻节点, 都至少表示该链路单向存在;如果规定节点在设定的时间间隔内需要发送HELLO分组, 而当节点在几个时间间隔内都没有收到邻节点的任何HELLO分组, 则表示该邻节点已经断路或者变成单向。

2.4 本地链路修复

当链路状态由双向变为断路时, NDP并不立即删除此项, 而是首先做修复尝试。如果修复尝不成功, 再删除链路, 并向路由层发出断路通知。

3 仿真分析

笔者的研究工作全部是在一台PC机 (2.4GHZ四核, 2G RAM) 上完成, 使用的操作系统是Red Hat Linux 9.0, 模拟平台是NS2.35 (Network Simulator Version 2.35) [4]。模拟的基本方法是改变网络的场景平均移动速度, 分别看各种路由协议的性能变化。模拟中, 移动模式采用移动因子[5], 其他参数的设置如表3所示, AODV协议参数如表4所示。

在以上仿真环境中, 笔者做了四种版本的AODV协议仿真:路由层使用HELLO消息 (AODV-H) ;依据MAC的消息来判断链路状态, 路由层不再发送HELLO (AODV-M) ;路由层和MAC层都发送 (AODV-M-H) ;引入NDP (E-AODV) 。仿真结果如图1所示。

具有链路状态检测或者邻节点发现的底层支持的路由协议性能更稳定, 如采用邻节点发现程序的AODV、借助MAC消息同时又发送HELLO消息的AODV, 即使在网络拓扑变化非常剧烈的时候, 它们的分组递交率仍然稳定在95%以上, 其中采用邻节点发现程序的AODV在控制分组开销增加不大的情况下, 相比其他版本, 分组平均延时和分组递交率两个性能上都有了比较明显的提高;而依赖于周期性的广播分组来检测链路状态的路由协议性能较低, 如仅使用HELLO消息的AODV, 在网络拓扑变化剧烈时, 分组递交率仅仅在50%左右。

4 结语

本文对AODV路由协议进行了分析, 针对AODV协议中单向链路和RERR消息丢弃的问题, 设计了一种邻节点发现规程。改进的路由协议在不明显增加分组开销的情况下, 分组投递延时和分组递交率均有了明显的提高。

参考文献

[1]Chlamtac I, Conti M, Liu J.Mobile ad hoc networking:impera-tives and challenges[J].Ad hoc Networks, 2003, 1 (1) :13-64.

[2]C.E.Perkins and E.M.Royer, ”Ad-Hoc On-Demand Distance VectorRouting, ”Proceed-ings of 2nd IEEE Workshop on Mobile Com-puting Systems and Applications, pp.90-100, February 1999.

[3]Perkins C E, Belding-Royeret, S.Das.“Ad Hoc On-Demand Dis-tance Vector (AODV) ”, Internet-Draft, rfc3561.txt, July 2003.

[4]The Network Simulator (ns-2) http://www.isi.edu/nsnam/ns/

多跳网络 篇7

关键词：Ad Hoc网络,数据广播协议,自适应选择gossiping概率,能耗分析

0 引言

移动Ad Hoc无线网络是由共享无线介质的移动节点组成,移动节点能够根据需要构建任意的拓扑结构,不需要固定的基础设施及中央管理系统的加入[1,2]。由于移动节点随机分布,两个无法直接进行通信的节点还能够通过其他节点协作进行分组转发[3,4],不依赖于现有的网络通信设施,具有一定的独立性,适合复杂环境通信及灾难救助等应用[5,6]。文献[7]提出Ad Hoc网络中一种链路负载均衡的节能路由协议,协议通过考虑网络中节点生存时间和节点间链路通信效率两个方面因素,重新定义和计算链路性能,以达到优化路由选择的效果的目的。文献[8]提出一种基于平均场均衡的Ad Hoc网络路由协议,要求每个节点利用所有其他节点的信息来分析自己的最优策略,而不需要知道每一个局中人的信息,并且在足够大的局中人数目情况下性能更加近似马尔科夫均衡,在节点密集的无线自组织网络中路由协议在包投递率、时延和归一化开销方面获得了比较好的效果。文献[9]提出TOAR:传输感知的机会Ad Hoc路由协议,该协议通过数学模型求解OR协议产生重复数据包的总数量,采用树拓扑选择转发节点的优先级次序,尽可能得减少数据包重传数量。文献[10]提出PSR:一个轻量级的移动Ad Hoc网络主动源路由协议,该协议基于链路状态信息、距离信息对传输路由进行优化,使源节点选择开销更小的数据传输链路。

1 自适应选择gossiping概率方法

Gossiping路由协议是对Flooding路由协议的改进,使用随机原则,节点发送数据时不再采用广播形式,而是根据概率随机转发数据包到邻居节点,接着该邻居节点再以相同的方式向其邻近节点转发该数据包,直到数据包到达接收终端[11,12]。本文提出的方法旨在减少冗余路由数据包,减少网络整体开销,节省能源消耗。

假设网络场景为移动节点随机分布的自组织网络,该Ad Hoc无线通信网络的节点共享一个无线电信道,节点可以通过无线信道在传输半径r范围内互相通信,并且可以通过多跳路径的方式将信息传输给较远的节点,除非某一节点不在其他任何节点的通信范围内,这种情况该节点则无法与相邻节点交换信息。由于所有节点都均匀且独立地分布于网络区域中,在范围r内一个节点找到n个邻居节点的概率可以用二项概率密度函数来定义:

其中,V表示网络节点的总数量,S表示网络总覆盖面积。

由于,本文采用泊松分布均值可以将式(1)转化为:

一个节点在其传输范围r内有至少一个相邻节点的概率为:

因此,一个节点在其传输范围内的预期平均邻居节点数量可以表示为:

接下来讨论在该gossiping概率下邻居转发节点的选择问题。

已知一个节点在其传输范围内的预期邻居节点数量为An,采用传统的广播泛洪的方法则会传输与路由相关的数据包至其传输范围内的所有邻居节点,能量开销较大,而gossiping路由则是以随机概率的形式传输数据包至邻居节点,能量开销小,但传输成功率不可靠。而本文采用自适应选择的gossiping概率方法,则是首先排除掉无下一跳节点的邻居节点,再根据网络平均邻居节点数与发送节点的实际邻居节点数情况,通过自适应的概率条件传输数据包至邻居节点。在节省能量开销的同时保持传输成功率,是本文设计自适应选择gossiping概率方法的目的。

式(4)已知预期平均邻居节点数为An,本文首先定义网络的自适应gossiping概率为μn,则:

对于n>An的情况,如果μn过低,则说明总节点数量过少,总覆盖面积过大,平均邻居节点数量An过少,此时即使发送节点的实际邻居节点n较多,但该发送节点的邻居节点可能过少甚至没有,此时路由请求信息可能会消失;如果μn过高,则网络在发送路由信息上存在着巨大的开销。为了避免这种情况,提高任一个发送节点i的传输可靠性及减少能量开销。本文假设发送节点i的下一跳邻居节点集为Ωi,且邻居节点j∈Ωi,为μn增加选择能力,则表达式优化为:

对于网络的自适应选择gossiping概率表示任一个发送节点i的候选邻居节点被选择作为数据包转发节点的概率,当候选邻居节点其自身的下一跳邻居节点集为空集时,则该候选邻居节点将被彻底排除作为转发节点的可能性。而则是优化了μn的能量开销问题,当且仅当该节点的实际邻居节点数量n大于预期平均邻居节点数量,否则自适应选择的gossiping概率为1。

2 能耗情况分析

令V表示节点总数,表示一个节点在其通信半径内的平均邻居节点数量,Prece假设为广播一个数据包的节点接收功率,Ptrans表示节点发射功率。对于每个节点发送的分组总数和每个节点接收的平均分组数量,分别用Ktrans和Krece表示。

采用泛洪的广播数据方式,当节点接收到一个数据包时,它转发个数据包至其个邻居节点,因此采用泛洪的广播数据方式的。对应的节点能量总开销为:

而采用gossiping概率随机广播的方式,则节点接收到上一个节点发送的数据包以及转发数据包到邻居节点是以概率性的方式,。对应的节点能量总开销为:

而采用自适应选择的gossiping概率方法进行广播数据包,,假设每个节点都有邻居节点,当n>An,则对应的节点能量总开销为:

当,则对应的节点能量总开销为:

则Egossiping<E′=Eflooding。

3 实验仿真及分析

在本文实验的部分,采用的仿真模拟器为NS2,仿真实验场景为500×500的正方形区域,网络中节点数量的变化范围为(200,800),其中有20个为数据发送端源节点,节点的通信半径为100 m,所有节点都随机分布于网络场景中。源节点每一秒发送一个数据包,数据包大小为512 B,其他仿真参数如表1所示。

图1显示了在移动节点数量变化条件下的网络节点总能耗情况,gossiping路由协议只是采取概率性的邻居节点选择策略,网络节点总能耗情况取决于gossiping概率p。p越大,总能耗越大。TOAR算法通过减少数据包传输达到节省能耗的目的,PSR算法则是通过传输链路优化来节省发送数据包的开销。本文提出的AS-gossiping算法通过使gossiping概率具有选择能力从而避免传输中断的情况,减少不必要的能量开销,同时自适应gossiping概率也减少了在路由信息上的开销,因此节能性能更好,相比gossiping路由协议,TOAR协议和PSR协议分别减少了32.5%、14.6%和2.1%的总能耗。

图2显示了在移动节点数量增多条件下的数据包平均丢失率情况,从图中可以看出,随着移动节点数量的增多,数据包平均丢失率减小,这是由于每个节点的平均邻居节点数量增多,gossiping路由协议可以将同一分组数据包传递给更多的邻居节点,数据包成功传递到目的节点的成功率大大增加。对于TOAR和PSR算法来说,则是可以选择的下一跳节点增多,传输链路的能量效率大大提高。而本文算法数据包平均丢失率减少的原因与gossiping路由协议相同,但相比gossiping路由协议,本文算法还减少了传输中断情况,因此在减少丢包率上表现出更好的性能。

图3显示了在移动节点数量增加条件下的数据包传输延迟情况。从图中的仿真结果来看,gossiping路由协议的数据包延迟情况较严重,而所有算法的数据包延迟时间都随着节点数量的增加而增加,这是因为每个节点的平均邻居节点增多,而Ad Hoc网络采用的是多跳传输方式,跳数的增加伴随而来的是传输时间的增多。由于本文算法的gossiping概率考虑了节点密度,当邻居节点越多,gossiping概率越小,相邻较近的节点不一定被选中,因此在跳数增加上并不明显。

4 结束语

本文提出基于对gossiping路由协议的研究,针对gossiping概率广播信息开销较大及传输中断概率较大的情况,提出一种基于自适应选择gossiping概率的多跳网络数据广播协议。其中自适应选择gossiping概率方法能够对邻居节点进行筛选,排除可能带来中断链路的邻居节点,减少传输中断概率,提高能量效率。对候选的邻居节点采用自适应gossiping概率进行数据包广播,自适应gossiping概率基于发送节点实际邻居节点数与网络节点密度的对比情况而定,避免发送节点广播过多的信息,节省广播信息的能量开销。

参考文献

[1]REINA D G,TORAL S L,JOHNSON P,et al.Improving discovery phase of reactive ad hoc routing protocols using Jaccard distance[J].Journal of Supercomputing,2014,67(1):131-152.

[2]BADENHOP C W,MULLINS B E.A black hole attack model using topology approximation for reactive ad-hoc routing protocols[J].International Journal of Security&Networks,2014,9(2):63-77.

[3]LEE A,RA I.Performance ANALYSIS of ad hoc routing protocols based on selective forwarding node algorithms[C].2013 International Conference on Information Science and Applications(ICISA).IEEE Computer Society,2013:1-4.

[4]SHARMA R,LOBIYAL D K.Energy based proficiency analysis of ad-hoc routing protocols in wireless sensor networks[C].Computer Engineering and Applications(I CACEA),2015 International Conference on Advances in.IEEE,2015.

[5]FRIGINAL J,ANDR魪S D D,RUIZ J C,et al.REFRAHN:A resilience evaluation framework for ad hoc routing protocols[J].Computer Networks,2015,82(5):114-134.

[6]ARNAUD M,CORTIER V,DELAUNE S.Modeling and verifying ad hoc routing protocols[J].Information&Computation,2014,238(3):30-67.

[7]韩智洋,束永安.Ad Hoc网络中一种链路负载均衡的节能路由协议[J].计算机技术与发展,2014(1):85-88.

[8]张旭,钱志鸿,刘影,等.基于平均场均衡的Ad hoc网络路由协议[J].哈尔滨工程大学学报,2014(4):504-509.

[9]MAZUMDAR A P,SAIRAM A S.TOAR:transmissionaware opportunistic ad hoc routing protocol[J].Eurasip Journal on Wireless Communications&Networking,2013,2013(5):1-19.

[10]WANG Z,CHEN Y,LI C.PSR:A lightweight proactive source routing protocol for mobile ad hoc networks[J].Vehicular Technology IEEE Transactions on,2014,63(2):859-868.

[11]ASENSIO-MARCO C,BEFERULL-LOZANO B.Fast average gossiping under asymmetric links in WSNS[C].Signal Processing Conference(EUSIPCO),2014 IEEE,2014:131-135.

多跳网络 篇8

为了有效利用无线网络中Vo IP服务的带宽，许多对于数据包聚合方案的研究已开展[1,2]。数据包聚合的过程是连接多个数据包组合成一个单一的数据包，此过程可以有效减少中继节点的传输开销。数据包聚合分为两种类型:终端到终端的聚合算法和逐跳聚合算法。在终端到终端的聚合算法中，聚合算法是通过源节点和目标节点对数据包进行装拆来实现的，而中间节点充当的只是路由器来中继聚合的数据包[3]。在逐跳聚合算法中，数据包的组装和拆卸过程在源节点和目的节点之间的每一个节点上都会进行，即每个传输结果的低能耗旨在减少中继节点开销[4]。然而，当聚合数据包变大时，会导致数据包的错误率增加，也会增加排队延迟从而增加了端至端的延迟[5]。因此，合并成聚合Vo IP数据包的单个Vo IP数据包的数目对于无线多跳网络中的移动节点的Vo IP的服务质量和节能情况来说是很重要的因素。

本文通过建立成本函数来描述Vo IP的服务质量和节点的能量消耗之间的权衡程度，从而使用该成本函数可以得到在无线多跳网络中Vo IP数据包聚合的最佳数量。

1 相关工作

数据包聚合算法的目的是通过降低无线网络的开销以提高带宽的使用效率。文献[2]提出了一种数据包聚合方法以提高在以太网环境中的数据传输效率。文献[3]提出的数据包聚合方法可以提高在互联网环境下的网络带宽的利用效率。文献[4]提出了逐跳数据包聚合方法，以减少用于实时传输服务的时间，并提高基于数据包的网络带宽利用效率。下面主要介绍无线网络中的数据包聚合对于Vo IP服务的服务质量和无线节点的能量的消耗两方面的影响。

1.1 Vo IP服务中的服务质量

文献[6]提出了一种基于链路的网络电话聚合算法。它的性能及改进是相对于无线网状网固定分组聚合算法而言的。仿真结果表明，该数据包聚合算法在增加了网络电话支持流的数量的同时，还能降低端至端延迟、抖动和数据包丢包的情况。文献[7]分析了数据包的效果聚合的算法对于无线网状网络中Vo IP服务质量的影响，其重点包括聚合延迟和端至端延迟的效果。仿真结果表明，使用数据包聚合算法时为避免Vo IP业务的服务质量变差，对端至端延迟有一定的限制。文献[8]提出了无线网络环境中对于实时应用的一种新的数据包聚合算法机制。该算法考虑数据包的保存时间估计，在这段估计时间内会发生数据包聚合，并且在不降低Vo IP的服务质量的情况下，该估计时间是用于允许数据包聚合的。仿真结果表明，在应用范围内，此聚合机制能够保持抖动和端至端延迟在合理的范围之内。

1.2 能量消耗

文献[9]提出了通过测量IEEE 802.11b的网卡的功率的方法，表示数据包大小对总功耗的影响。仿真结果表明，相对于频繁发送小数据包，如网络负载的情况，该数据包聚合机制可以节省网络工作负载从而节省大量的传输功率。文献[10]提出了一种在无线传感器网络中进行语音传递的自适应的等待数据包聚合(AWPA)算法。此算法能够有效节能，并且获得合理的服务质量结果。文献[11]提出了低能量数据包聚合的计划(LE-DAS)概念，他们通过数值模拟评估LEDAS的功效，结果显示它能够很好地权衡能耗和延迟，并且验证了该方案在节约能源、降低功耗方面的效率。文献[12]提出了一种灵活的数据包聚合方案，降低了每个设备的能源消耗。仿真结果表明，此数据包聚合方案对于一个网络的降低能耗的效率高达50%。

本文分析了一种在无线多跳环境中终端到终端的数据包聚合方案的效果，该算法同时考虑到Vo IP服务的服务质量和节点能量的功耗的问题。根据分析结果，证明Vo IP业务服务质量和节点的节能减排数值之间的权衡，并且提出了一个成本函数，用于获取在服务质量和能量消耗之间数据包聚合数的优化权衡。

2 无线多跳网络中的Vo IP业务的服务质量

本节讨论在无线多跳环境中，针对终端到终端延迟和丢失数据包的可能性情况来分析数据包聚合对于Vo IP的服务质量的影响。MOS是评估语音质量的衡量标准。MOS的值从1(最低品质)到4.5(质量最好)，由因子R决定，MOS和因子R之间的关系如表1所示[13]。

因子R与R0,Is,Id,Ie和A相关，R的计算式为:

式中，R0是基本的信号与噪声比(信噪比)，Is是两个用同时进行语音传输所造成的语音质量的损伤系数，Id是由于延迟造成的语音质量的减值因素，Ie是由于数据包丢失引起的语音质量的减值因素，A是可以通过特定的应用程序来提高语音质量的优势因素[14]。

R0和Is是不受数据包聚合算法的影响的，研究过程中设置R0-Is为定值94.2，此值是从R因子的最大值(100)[15]去除语音质量的下降值(Is的值为5.8)所得到的值。同时本文假定没有任何特定的应用程序用以提高语音质量，固定值A的为0[15]。从而，式(1)可以改为:

2.1 无线多跳网络中的Id

语音质量从终端到终端的延迟的因减值因素Id可以表示为:

式中，Idte是由扬声器产生的回声损失，Idle是听者的回声损失，Idd是端到端的延迟损失[13]。近期的VoIP服务的技术发展表明，由于扬声器产生的回声损失Idte和听者的回声损失可以不予考虑，因此固定这个值为0。然后，根据文献[14],Id可记为:

式中，Ta是终端到终端的延迟。

端至端延迟(Ta)是测得的从扬声器产生的声音信号时到声音信号被听者感知到的总延迟时间假设源节点到目的节点之间有n个跳越。因此，终端到终端的延迟Ta可计算如下:

式中，Denc是编码延迟，Dpack是分组延迟，DPA是VoIP数据包聚合延迟，Dntran是第n跳的传输延迟，Dnque是第n跳的排队延迟，Dnprop是第n跳的传播延迟，Djit是抖动延迟，Ddec是解码延迟。DPA是被组合成一个聚合数据包时，在源节点的缓冲器中第一个到达网络电话数据包的等待时间，且被定义为:

式中，TP为Vo IP数据包的生成的时间间隔[7]。在第n个节点的传输延迟可由下式给出:

式中，Sh,Sp和r分别表示VoIP数据包的报头的大小，VoIP数据包有效载荷报头的大小和联接的传输速率的大小。结合式(5)至式(7)可知，Ta可以被表示为:

式中，ρ=Denc+Dpack+∑hn=1(Dnque+Dnprop)+Djit+Ddec,V=Sh+cPASp。V是Vo IP数据包的指聚合大小。结合式(4)和式(8)可知，无线多跳网络中Id为:

2.2 无线多跳网络中的Ie

由于Vo IP分组丢失，声音质量的损伤系数Ie定义数据包丢失概率pl的函数为:

式中，γi(i=1,2,3)为诱导对Ie的近似公式的拟合参数，其可以根据使用在文献[15]中的Vo IP编解码器而变化。例如，在G.729中，γ1=11，γ2=40，且γ3=10[15]。在其为Vo IP编解码器而非G.729的情况下，γi的值可以参考文献[16]。Vo IP分组丢失概率pl是由Vo IP分组和比特误码率(BER)的大小来确定。设pn(n=1,2,3，…，h)为第(n-1)个节点与第n个节点之间的无线链路的误码率，那么pl可由下式计算得出:

结合式(10)和式(11)得出Ie的表达式:

结合式(2)，式(9)和式(12)，可以表示出在无线多跳网络环境中的R-因子作为该数据包聚集数的函数:

3 在无线多跳网络中移动节点的能量消耗

设ETX和ERX分别为所需能量的一个节点用于接收和发送的聚集VoIP分组。那么ETX和ERX的计算式为:

式中，Eelec是每比特产生一个数据包电子电路所需要的能量消耗，Eamp是每比特传输数据包所需的放大器能耗，dn是第(n-1)个节点与第n个节点之间的距离[17,18]。

设np成为通话过程中所产生Vo IP分组的数目，那么总的通话时间为npTp(Tp是Vo IP数据包生成的时间间隔)。因为每单位时间聚合Vo IP分组传输的数量为1/(CPATP)，那么每单位时间用于传输聚合的Vo IP分组所需的源节点的能量:

假设传输失败的Vo IP分组没有重传，那么聚合的Vo IP数据包出现在第m个中继节点的概率为∏m-1n=1(1-pn)V。所以每单位时间用于接收和发送聚合的Vo IP分组所需的所有中继节点的能量:

由于在没有传输失败的情况下凝集的Vo IP分组到达的目的地节点的概率为∏hn=1(1-pn)V，目的地节点每单位时间接收聚合Vo IP分组所需的能量:

结合式(16)-式(18)，每单位时间从源节点到目标节点传输Vo IP分组所需能量消耗的总量:

4 成本函数和分组聚合算法的优化

在多跳网络中，聚合Vo IP数据包的大小会对服务质量和节点能耗产生影响，如式(13)和式(19)所示。因此，本节提出了成本函数来权衡服务质量和节点能耗，得到Vo IP数据包大小的最优值。

设Rmax为最大的R-因子，由端至端延迟和Vo IP分组丢失，即Id=Ie=0，而不产生反应的假设中获得的。由式(2)可知，Rmax=94.2。设Emax变为每单位时间内所有节点能源消耗的最大量。如式(19)所示，当每个节点不应用数据包聚合算法传输Vo IP数据包，并且每一个环节的丢包概率为零时，即，CPA且pn，可以得到Emax:

如表1所示，对应于用户可接受的语音质量的R-因子应不超过70，假设分组丢失概率是零，那么最大允许端至端延迟来实现的R-因子超过70变成400毫秒。在零端至端延迟的假设[14]下得到的R-因子超过70的允许最大分组丢失概率为6%。当端至端延迟是400毫秒和分组丢失概率为6%时，本文定义Rmin和Emin分别为最低R-因子和每单位时间内所有节点的能量消耗的最低量。

从式(8)可知，该数据包聚集数满足端至端延迟小于400毫秒的计算式为:

使CPA的最大值满足式(21)为CPA|d<400。将CPA|d<400和pl=0.06代入式(13)，由此可以将Rmin得出:

考虑当第一链路(源节点和第一中继节点之间)的分组丢失概率变为6%并且其他环节都为零时，所有节点处所消耗的能量总量满足源节点与目的节点之间的分组丢包概率为6%且最小化，将CPA|d<400,(1-p1)v=0.94和pn=0(对于n>2)代入式(19)中，可以得到Emin:

最后，定义线性成本函数f(R,E)为:

式中，f(Rmax,Emin)=1,f(Rmin,Emax)=0。当R-因子和能量消耗分别越来越接近Rmax(Rmin)和Emin(Emax)时，f的值接近1(0)，这表明f的值越大，语音质量和节约能源越好。

5 性能评估

为了验证提出方案的有效性，本节仿真实现了该方案，仿真设置如图1所示。

源节点和目标节点之间为线性多跳拓扑结构，和在802.16d-2004的模型中一样，将数据速率设置为75 Mbps[17]。用于性能评估的其他参数列于表2中，涉及到的Vo IP编解码器的参数从G.729[18]开始，并且能量消耗的参数被设定适合于一阶无线电模型[16]。

图2描述了聚合数据包分组的数量对服务质量的影响。随着Vo IP分组聚集数的增加，聚合的Vo IP数据包的大小变得更大。这将导致高丢包率。另外，由包聚合算法所引起的附加延迟增大为端至端的延迟，因此，服务质量随Vo IP分组聚集数的增加而减小。图2使用实体正方形标记的点表示允许的最大的Vo IP数据包聚集数，同时满足在给定的误码率下具有70条链路的R-因子上可接受的语音质量。

图3描述了聚合数据包分组的数量对节点能耗的影响。

从图3可以看出，能量消耗随着聚集Vo IP数据包数量的增加而降低。此外，当跳数增加时，误码率会提高，因此能耗也会增加。

图4描述了聚合算法对于服务质量和节点能耗之间的权衡效果，图中的数字表示CPA的取值。

从图4可以看出，当Vo IP分组聚集数增加，R-因子和能量消耗均减少。而且比较不同跳数连接的影响[19]，仿真结果表明2跳连接的权衡效果比3跳连接好。

图5描述了聚合数据包分组的数量对成本函数的影响。

从图5可以看出，当Vo IP分组集合数很小时，随着Vo IP数据包聚集数的增加，降低能耗对成本函数的影响变得比R-因子对成本函数的影响更强，因此成本函数随该Vo IP数据包聚集数增大而最先增大。然而，当Vo IP分组聚集数超过某一阈值时，则减小服务质量对成本函数的影响变得比减少能量消耗对成本函数的影响更大，导致成本函数的值将随着Vo IP分组聚集数的增加而减小。在该成本函数的值被最大化时，可验证Vo IP数据包聚集数的最佳值。

6 结语

本文详细分析了Vo IP的服务质量和节点能耗之间的权衡关系。基于R-因子和能量消耗的数值表达式，可以定义成本函数f为数据包聚集数，给出了语音质量和能量消耗之间权衡的程度。为了验证提出方案的有效性，本文仿真实现了该方案。根据给定的仿真环境最大限度地提高成本函数f的值以获得Vo IP数据包聚集数的最佳值。

未来将扩大无线多跳网络研究逐跳数据包汇聚算法，在这种情况下，由于要考虑在各个节点上路由的多个连接，一般情况下的网络拓扑结构将被用来分析逐跳分组聚集算法的效果。

摘要：针对聚合算法对无线多跳网络中服务质量和节点能耗之间制衡的问题,提出成本函数和分组聚合算法的性能优化方案。分析聚合数据包分组的数量对服务质量和节点能耗的影响,利用成本函数使得二者融合于同一个函数。因此,成本函数的最优值点也是二者平衡的最优值点,从而得到聚合数据包分组数量的最优值。为验证提出方案的有效性,仿真实现了该方案。仿真结果表明,该方案可以较好地优化聚合算法。