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    映射-編碼-分發(fā)構(gòu)架在DTN中的應(yīng)用*

    2012-10-22 03:35:26錢景輝謝開源
    傳感器與微系統(tǒng) 2012年9期
    關(guān)鍵詞:構(gòu)架解碼數(shù)據(jù)包

    錢景輝,謝開源

    (南京工業(yè)大學(xué),江蘇 南京 211816)

    0 引言

    機(jī)會網(wǎng)絡(luò)是延遲容忍網(wǎng)絡(luò)(delay tolerant networks,DTN)中的一個(gè)重要的分支[1],在DTN中通信時(shí)間是隨機(jī)而且未知的,幾個(gè)典型的應(yīng)用如SMANETs(sparse mobile Ad-Hoc networks),ZebraNet[2],UWSNs(underwater sensor networks)[3],PSNs(pocket switched networks)[4]等。它們在無線范圍限制下可能并不存在一條終端到終端的路徑,在這樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下路由變得很困難,而當(dāng)今流行的無線通信機(jī)制在這些網(wǎng)絡(luò)中無法確保網(wǎng)絡(luò)的連接。現(xiàn)有方案旨在解決特定的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的路由問題。

    本文提出一種新的映射—編碼—分發(fā)(MCR)機(jī)會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架,將機(jī)會網(wǎng)絡(luò)傳輸分成上層網(wǎng)絡(luò)與下層網(wǎng)絡(luò)來簡化移動模型,并將網(wǎng)絡(luò)編碼引入機(jī)會網(wǎng)絡(luò)之中,保持網(wǎng)絡(luò)負(fù)載基本不變的情況下可以大幅提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率;同時(shí),整合網(wǎng)絡(luò)傳輸算法,在缺乏網(wǎng)絡(luò)全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和全局信息的情況下能夠依據(jù)帶寬、存儲等限制有效傳輸信息。

    1 相關(guān)理論

    本文的工作同時(shí)涉及機(jī)會網(wǎng)絡(luò)傳輸構(gòu)架、網(wǎng)絡(luò)編碼以及機(jī)會網(wǎng)絡(luò)傳輸。

    1.1 機(jī)會傳輸

    根據(jù)機(jī)會網(wǎng)絡(luò)傳輸所使用的機(jī)制,可以將網(wǎng)絡(luò)傳輸分為兩大類:基于復(fù)制分發(fā)[5~7]和基于編碼[8]。

    基于復(fù)制分發(fā)的方案在已有的方案中應(yīng)用非常廣泛。它的基本思路是將多個(gè)可識別的數(shù)據(jù)副本注入網(wǎng)絡(luò)之中,然后依靠節(jié)點(diǎn)的移動將數(shù)據(jù)傳輸至目的地。若信息成功傳輸,目標(biāo)至少需要收到一份數(shù)據(jù)副本。在網(wǎng)絡(luò)非常大的情況下,基于復(fù)制的方案可以獲得較好的網(wǎng)絡(luò)延遲特性,然而這些方案的主要不足便是造成數(shù)據(jù)阻塞。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)資源有限的時(shí)候(比如:緩存、網(wǎng)絡(luò)帶寬),基于復(fù)制分發(fā)的方案會明顯地降低性能(比如傳輸率)。

    基于編碼的方案其基本思路是將單個(gè)數(shù)據(jù)格式化成k個(gè)子數(shù)據(jù)包進(jìn)行傳輸。與基于復(fù)制分發(fā)的方案不同的是,當(dāng)目標(biāo)收集到k+ε個(gè)子數(shù)據(jù)包時(shí)便可以重建原始信息。在網(wǎng)絡(luò)極其差的情況下,基于編碼的方案比基于復(fù)制分發(fā)的方案更加健全。然而,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連接非常好時(shí),基于編碼的方案表現(xiàn)并不盡人意,這主要是收集附加的子數(shù)據(jù)包造成的。

    然而,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中成功的路由技術(shù)必須同時(shí)考慮到性能與可靠性。一個(gè)有效的路由方案需要同時(shí)適應(yīng)最差與最好延遲性能情況。

    1.2 網(wǎng)絡(luò)編碼

    當(dāng)數(shù)據(jù)包提升了節(jié)點(diǎn)中組的級別時(shí),認(rèn)為節(jié)點(diǎn)收到了一個(gè)新數(shù)據(jù)包。數(shù)據(jù)傳輸算法中,會根據(jù)一些參數(shù)在決定哪些包需要被發(fā)送,哪些包需要被丟棄。在緩存有限的情況下,需要討論怎樣才能有效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編碼和高效率的解碼。在MCR構(gòu)架中本文提出了一種維護(hù)算法,這將有助于減少重復(fù)編碼信息,在移除舊信息的同時(shí)仍然具有很高的可解碼性。

    1.3 傳輸機(jī)制

    網(wǎng)絡(luò)傳輸中,本文使用一種考慮資源分配的傳輸算法—RAPID(resource allocation protocolforintentional DTN)[7]。

    算法考慮了資源的限制、路由方案以及移動特性等。許多算法只考慮了節(jié)點(diǎn)存儲的限制,然而對傳輸帶寬卻沒有限制,比如:PRoPHET[6]等。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)通信傳輸時(shí)所傳輸數(shù)據(jù)允許比節(jié)點(diǎn)存儲的數(shù)據(jù)還要多時(shí),上述這種情況才可能發(fā)生。然而在目前存儲比較便宜且能源充足的情況下這種情況并不常見。數(shù)據(jù)顯示高比特率傳輸將比能源和存儲貴得多。

    在每個(gè)機(jī)會傳遞時(shí),算法將路由環(huán)境解釋為每個(gè)數(shù)據(jù)包的效用參數(shù)并不斷通過控制頻道(control channel)來同步全局網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的局部視圖。算法通過內(nèi)置的控制頻道使用小部分傳輸帶寬來交換節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),如數(shù)據(jù)包副本的位置數(shù)量、過往的平均傳輸量等附加元數(shù)據(jù)(metadata)。雖然這些信息是有延遲的和不準(zhǔn)確的,但這些信息在傳輸中對性能的提高卻起到了非常重要的作用。

    2 MCR構(gòu)架

    2.1 概 述

    本文采用了一種新的構(gòu)架,將網(wǎng)絡(luò)層分為上下兩層。上層主要負(fù)責(zé)選取最優(yōu)路徑,而下層則專注于機(jī)會傳輸。

    MCR構(gòu)架相對于單純的編碼和復(fù)制分發(fā)策略優(yōu)勢在于:

    1)整合編碼與分發(fā),集合了編碼低丟包率和復(fù)制分發(fā)策略對網(wǎng)絡(luò)資源的控制的特點(diǎn);

    2)對于上層網(wǎng)絡(luò)是透明的,避免了純粹的機(jī)會傳輸所造成的資源浪費(fèi)和性能下降;

    3)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變時(shí),MCR只需要調(diào)整對應(yīng)的部分,而不需要對整個(gè)構(gòu)架進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。

    MCR構(gòu)架主要作用在以下幾方面:1)選擇上層網(wǎng)絡(luò)基站構(gòu)成最優(yōu)傳輸路徑;2)將上層網(wǎng)絡(luò)路徑映射到一條或多條物理傳輸路徑上;3)整合網(wǎng)絡(luò)編碼與機(jī)會傳輸,依據(jù)物理傳輸路徑的帶寬、容量等限制配合編碼將數(shù)據(jù)包以最優(yōu)化的方式傳遞給目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。MCR構(gòu)架如圖1所示。

    圖1 MCR構(gòu)架Fig 1 MCR framework

    2.2 上層網(wǎng)絡(luò):路徑選擇與映射

    在上層網(wǎng)絡(luò)中由于不需要考慮丟包率,算法可以對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)有很好的認(rèn)識。在以下理論中,設(shè)區(qū)域內(nèi)存在零散的與廣域網(wǎng)相通的固定基站。這些基站是互相連通的,可以通過廣域網(wǎng)無限制地互相傳遞信息。為了區(qū)別于現(xiàn)有蜂窩網(wǎng)絡(luò),區(qū)域內(nèi)所有基站并不能將整個(gè)區(qū)域覆蓋,相反只能覆蓋很小一部分的區(qū)域。

    如圖2,有兩塊區(qū)域P1和P2,A,B,C,D為與廣域網(wǎng)相連的固定基站,a,b,c,d,e為移動節(jié)點(diǎn)。在某一時(shí)刻,假設(shè)a,b,c在P1區(qū)域內(nèi)活動,d,e在P2區(qū)域內(nèi)活動。若a想要傳遞信息給d,上層網(wǎng)絡(luò)首先獲取到d的路徑,在本例中最優(yōu)路徑為a→B→C→d。然后算法將路徑映射到下層網(wǎng)絡(luò)中,并使用機(jī)會傳輸將信息編碼傳送至目標(biāo)(節(jié)點(diǎn)a和基站B之間可能不存在完整的路徑,機(jī)會傳輸便利用a和B之間的其他移動節(jié)點(diǎn),這里為b,將信息編碼后傳遞過去)。

    圖2 上層信息傳輸Fig 2 Upper layer information transmission

    上層網(wǎng)絡(luò)的作用在于:

    1)選擇一條只包含途經(jīng)的固定基站的從源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。

    2)將路徑映射到下層網(wǎng)絡(luò)以便下層網(wǎng)絡(luò)能有效地執(zhí)行機(jī)會傳輸。

    上層網(wǎng)絡(luò)的路徑選擇能夠大大地簡化機(jī)會傳輸時(shí)的移動模型,并提高傳輸效率。例如:社交模型中,人們會在不同的子區(qū)域內(nèi)停留聚集,整個(gè)移動模型十分復(fù)雜。在本文中,社交模型可以按照聚集場所劃分為若干個(gè)子區(qū)域,而子區(qū)域中便可以使用簡單得多的移動模型替代原有模型。信息在子區(qū)域內(nèi)通過機(jī)會傳輸傳送至基站;基站通過廣域網(wǎng)與目標(biāo)區(qū)域的基站通信;目標(biāo)基站再將信息再次通過機(jī)會傳輸在目標(biāo)子區(qū)域內(nèi)傳遞,直到達(dá)到目標(biāo)。

    2.3 下層網(wǎng)絡(luò):網(wǎng)絡(luò)編碼

    在下層網(wǎng)絡(luò)中,為了能減少丟包率,首先將信息進(jìn)行編碼。

    設(shè)V為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù),S為數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)數(shù),S?V,m=|S|。設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)v∈V在物理層有鄰居節(jié)點(diǎn)N(v),設(shè)xi是源節(jié)點(diǎn)si(i=1,…,m)產(chǎn)生的信息向量,每個(gè)向量值都在限定的域F2k中。為了使編碼更具效率,這里設(shè)域?yàn)镕28,這樣所涉及的加法和乘法可以使用xor和2個(gè)255字節(jié)的查找表來解決。每一個(gè)信息向量xi都與一個(gè)系數(shù)相關(guān),此處簡記做ei。設(shè)M=|xi|為xi中所包含的信息數(shù),信息向量總是與編碼向量同時(shí)發(fā)送出。節(jié)點(diǎn)v在矩陣Gv中保存了接收到的信息向量和解碼向量,新接收到的向量會被添加到矩陣中。對于節(jié)點(diǎn)中已經(jīng)存在的信息則不會再次添加進(jìn)去。矩陣Gv通過高斯消去法可以持續(xù)的減少矩陣的階數(shù),當(dāng)矩陣存在一行為(ei,xi)的時(shí)候節(jié)點(diǎn)便可以解碼出原信息xi。因此,要解碼源信息,至少需要m個(gè)獨(dú)立的信息。

    2.4 下層網(wǎng)絡(luò):機(jī)會傳輸

    本文中使用的機(jī)會傳輸算法為RAPID,它基于效用的機(jī)制來解決資源分配的問題。數(shù)據(jù)包將被復(fù)制分發(fā)直到達(dá)到目標(biāo)。算法的關(guān)鍵在于在給定帶寬和存儲下優(yōu)化數(shù)據(jù)包的分發(fā)。假設(shè)路由需要實(shí)現(xiàn)最小平均延遲,設(shè)Ui為發(fā)送數(shù)據(jù)包i的理想時(shí)間的負(fù)值。設(shè)δUi為發(fā)送數(shù)據(jù)包i時(shí)Ui的增加量,si為i的大小。RAPID會分發(fā)緩存中δUi/si最高的數(shù)據(jù)包,換言之,算法將發(fā)送最小效用的數(shù)據(jù)包。RAPID在分發(fā)中同樣考慮到了存儲的限制,若節(jié)點(diǎn)耗盡了所有存儲容量,則最低效用的數(shù)據(jù)包將會被刪除。然而,源節(jié)點(diǎn)在收到通知前不會刪除其自己的消息。

    本文前面講到,節(jié)點(diǎn)的信息傳遞效率將從全局系統(tǒng)狀態(tài)信息中獲益。為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),RAPID利用少量的帶寬散布全局系統(tǒng)狀態(tài)信息。其使用內(nèi)置的控制頻道在每次機(jī)會傳輸時(shí)交換數(shù)據(jù)包信息和包含過去所有交換記錄的元數(shù)據(jù)信息。

    RAPID在相遇節(jié)點(diǎn)時(shí)交換以下信息:

    1)過去的平均機(jī)會傳輸次數(shù);

    2)節(jié)點(diǎn)相遇期望時(shí)間;

    3)過去所發(fā)送的全部消息列表;

    4)對于每個(gè)自己的數(shù)據(jù)包,期望估計(jì)時(shí)間將根據(jù)目前緩存中的狀態(tài)來計(jì)算;

    5)其他節(jié)點(diǎn)在上次相遇后改變的信息。

    當(dāng)算法使用控制頻道時(shí),對于全局系統(tǒng)狀態(tài)也只是一個(gè)概覽。這些狀態(tài)在節(jié)點(diǎn)運(yùn)動時(shí)可能改變或延遲,即使這些消息不是很精確,但依舊可以給算法帶來性能的提高,而元數(shù)據(jù)本身的負(fù)載卻很少。

    2.5 舊信息維護(hù)

    當(dāng)節(jié)點(diǎn)解碼信息后,整個(gè)矩陣中的信息對于該節(jié)點(diǎn)就不再有用了,但是對于其他節(jié)點(diǎn),這些信息可能依舊會在解碼時(shí)使用到。節(jié)點(diǎn)需要保存矩陣中的信息,然而卻不需要保存整個(gè)矩陣。在存儲容量有限的情況下,節(jié)點(diǎn)可以減少已經(jīng)解碼的矩陣的階數(shù)。例如:可以將第rn-1行和第rn行線性相加得到一個(gè)新行rn-1。這種方式不會減少解碼的幾率,只要重要的向量至少存在一個(gè),那么,新節(jié)點(diǎn)將仍然可以解碼出所有的數(shù)據(jù)。

    3 仿真與評估

    在上文中已經(jīng)提到,MCR構(gòu)架將整個(gè)DTN劃分成若干個(gè)子區(qū)域,而每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)移動模型將比整個(gè)區(qū)域的模型簡單得多。如何在上層網(wǎng)絡(luò)中選取合適的最優(yōu)路徑已經(jīng)不屬于DTN機(jī)會傳輸?shù)姆懂?,下文的仿真將針對機(jī)會網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行。

    在網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的相遇是未知的。本文將MCR 與 RAPID,PRoPHET,Spray and Wait,Epidemic 進(jìn)行了對比,同時(shí)展示了網(wǎng)絡(luò)編碼對數(shù)據(jù)的影響。在所有仿真中,都使用了RAPID的內(nèi)置控制頻道來傳輸元數(shù)據(jù)。

    Epidemic隨機(jī)地向節(jié)點(diǎn)分發(fā)數(shù)據(jù);Spray and Wait限制了分發(fā)數(shù)L,其中,L由網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)計(jì)算而得[5],在仿真中使用了binary Spray and Wait,同時(shí)設(shè)L為12;在 PRoPHET中Pinit=0.75,β =0.25,γ =0.98;MCR(1)中沒有冗余,即源節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的線性和個(gè)數(shù)m與數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)n相同,MCR(2)中有20%的冗余編碼,即m=1.2n;全局消息 TTL(time to live)為 1800 s。

    仿真實(shí)驗(yàn)證明,MCR的表現(xiàn)比 RAPID,PRoPHET,Spray and Wait和Epidemic都要好。當(dāng)消息產(chǎn)生速率相同時(shí),Epidemic的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載已經(jīng)接近MCR的2倍。

    從表1可以看出:MCR在傳輸率、平均延遲、平均緩沖時(shí)間等方面與其他算法比較都有著很大優(yōu)勢。算法的傳輸比率=傳輸成功數(shù)/消息數(shù),而MCR由于使用了網(wǎng)絡(luò)編碼,因此,在解碼過程中會有一些消息無法解碼。在數(shù)據(jù)中看出:雖然有消息無法被解出,但傳輸比率依舊比其他算法要高。

    表1 各算法性能Tab 1 Performances of different algorithms

    圖3為元數(shù)據(jù)在帶寬中占有不同百分比的情況下對傳輸性能的影響。數(shù)據(jù)顯示,隨著限制的放寬,傳輸性能也在不斷提高。當(dāng)對元數(shù)據(jù)不加限制時(shí),算法可以得到最佳的性能。在有元數(shù)據(jù)的情況下MCR可以得到約20%的提升。

    圖4中為互補(bǔ)累計(jì)分布函數(shù)(CCDF)曲線,顯示的是網(wǎng)絡(luò)編碼對傳輸性能的影響。從圖中看出在TTL為1800時(shí),沒有網(wǎng)絡(luò)編碼的情況下的丟包率約為25%,而在無冗余網(wǎng)絡(luò)編碼參與時(shí)丟包率約為29%。本文對原始數(shù)據(jù)經(jīng)行編碼時(shí)引入20%的冗余,即矩陣Gv大小增加20%,表1與圖4中MCR(1)為沒有冗余時(shí)的數(shù)據(jù),MCR(2)為添加冗余后的數(shù)據(jù)。從對比看出:雖然網(wǎng)絡(luò)負(fù)載與平均延遲有所增加(網(wǎng)絡(luò)負(fù)載增加3.6%,平均延遲增加56 s),但在TTL不變的情況下丟包率已經(jīng)降低到21%,比無網(wǎng)絡(luò)編碼時(shí)高出4%。

    綜上,MCR在沒有冗余數(shù)據(jù)時(shí),無編碼MCR比有編碼MCR性能要好,而當(dāng)引入少量冗余后有編碼MCR的表現(xiàn)比無編碼MCR要好。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中,增加少量的網(wǎng)絡(luò)帶寬來換取更少的丟包率是完全可行的。

    圖3 控制頻道對性能的影響Fig 3 Effect of control channel on character

    4 結(jié)論

    機(jī)會網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域。在機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中傳輸有別于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò),在該網(wǎng)絡(luò)中可能并不存在一條完整的傳輸路徑,因此,節(jié)點(diǎn)的移動在傳輸中起到了至關(guān)重要的作用。目前,已有的一些機(jī)會網(wǎng)絡(luò)傳輸策略僅在特定的環(huán)境下有很好的效果,而在多變的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中并不適用。本文提出了一種新的機(jī)會傳輸構(gòu)架,它簡化了移動模型,完善了對網(wǎng)絡(luò)資源的控制,在整合現(xiàn)有策略的基礎(chǔ)上能夠適應(yīng)多變的現(xiàn)實(shí)環(huán)境并保持很高的傳輸效率。

    圖4 網(wǎng)絡(luò)編碼對性能的影響Fig 4 Effect of network coding on character

    本文提出的構(gòu)架主要著眼于離散無線網(wǎng)絡(luò),例如:車載網(wǎng)絡(luò)、無線手持網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等。在一些網(wǎng)絡(luò)不發(fā)達(dá)的區(qū)域或者軍事限制區(qū)域中,有望得到很好的應(yīng)用。

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