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    機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在偏遠(yuǎn)地區(qū)的仿真研究

    2014-03-27 07:21:30龔丁海黃曉航譚松鶴
    河池學(xué)院學(xué)報(bào) 2014年5期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)流量副本生存期

    龔丁海,黃曉航,譚松鶴

    (河池學(xué)院 1.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;2.計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,廣西 宜州 546300)

    0 引言

    機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)[1]是一種不需要源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間存在完整路徑,利用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)帶來(lái)的相遇機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的、時(shí)延和分裂可容忍的自組織網(wǎng)絡(luò)[1-2]。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)以“存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”的機(jī)制進(jìn)行消息的傳送,主要應(yīng)用于缺少通信基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境惡劣等場(chǎng)合,如袖珍型交換網(wǎng)絡(luò),偏遠(yuǎn)地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)無(wú)線接入等[2]。DakNet項(xiàng)目[3]是在印度偏遠(yuǎn)地區(qū)部署機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò),以便為鄉(xiāng)村地區(qū)提供通信連接;類似的還有Saami-NetworkConnectivity項(xiàng)目[4],Tier項(xiàng)目[5]和 Wizzy系統(tǒng)[6]?;跈C(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特性和機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)在偏遠(yuǎn)地區(qū)應(yīng)用的潛力,本文通過(guò)設(shè)定一個(gè)類似于偏遠(yuǎn)地區(qū)特性的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景,對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)幾種典型的路由協(xié)議在該場(chǎng)景中的性能、特點(diǎn)進(jìn)行分析比較,以評(píng)價(jià)各路由算法在該場(chǎng)景的應(yīng)用。

    1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議

    1.1 直接傳輸協(xié)議(DirectDelivery)

    DirectDelivery[7]是典型的單副本路由協(xié)議,也是最簡(jiǎn)單的路由機(jī)制。該路由協(xié)議由源節(jié)點(diǎn)攜帶消息移動(dòng),直到遇到目的節(jié)點(diǎn),將消息轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點(diǎn)。

    1.2 傳染轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議(Epidemic)

    Epidemic[8]本質(zhì)上是一種洪泛,其基本思想是網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)相遇的節(jié)點(diǎn)均會(huì)交換相互沒(méi)有的消息。節(jié)點(diǎn)間足夠的交換,理論上讓每個(gè)非孤立的節(jié)點(diǎn)將收到所有的數(shù)據(jù)包,能最大化數(shù)據(jù)包傳輸?shù)某晒β剩瑴p少傳輸延遲[8]。但在網(wǎng)絡(luò)資源受限的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中,會(huì)由于洪泛而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中消息副本數(shù)量增多而消耗網(wǎng)絡(luò)資源。

    1.3 FirstContact協(xié)議

    FirstContact[9]是一種單副本路由協(xié)議,源節(jié)點(diǎn)將消息轉(zhuǎn)發(fā)給第一個(gè)遇到的節(jié)點(diǎn),攜帶該消息的節(jié)點(diǎn)繼續(xù)將消息轉(zhuǎn)發(fā)給它第一個(gè)遇到的節(jié)點(diǎn),如此反復(fù),直到消息轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點(diǎn)。

    1.4 MaxProp算法

    Maxprop[10]協(xié)議在Epidemic的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)之處在于:源節(jié)點(diǎn)為消息設(shè)定有效期TTL,在轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中,當(dāng)消息的有效期到了,或者節(jié)點(diǎn)收到一個(gè)ack消息,或者節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)緩存區(qū)被裝滿時(shí),節(jié)點(diǎn)將丟棄該消息。Maxprop能夠避免每個(gè)消息都被泛洪到全網(wǎng),減少了開(kāi)銷;但消息有效期的合理設(shè)置有一定難度[2]。

    1.5 Prophet協(xié)議

    Prophet[11]是基于概率的路由協(xié)議,每個(gè)節(jié)點(diǎn)估計(jì)到達(dá)其他節(jié)點(diǎn)的相遇概率,概率值隨節(jié)點(diǎn)間相遇而升高,不相遇時(shí)則隨時(shí)間遞減,節(jié)點(diǎn)利用概率傳遞性來(lái)更新與其他節(jié)點(diǎn)之間的可達(dá)概率,從而獲取與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相遇概率。

    1.6 SprayAndWait協(xié)議

    SprayAndWait[12]協(xié)議通過(guò)設(shè)定每個(gè)消息在網(wǎng)絡(luò)中的副本數(shù)來(lái)控制洪泛的程度。該協(xié)議分為兩個(gè)階段,在Spray階段,源節(jié)點(diǎn)將在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生L份副本擴(kuò)散到L(L>1)個(gè)中繼節(jié)點(diǎn);在Wait階段,若在Spray階段沒(méi)有發(fā)現(xiàn)目的節(jié)點(diǎn),那么包含消息的節(jié)點(diǎn)通過(guò)直接傳輸?shù)姆绞桨研畔魉偷侥康墓?jié)點(diǎn)。SprayAndWait協(xié)議包含有Binary模式和非Binary模式。在Binary模式下,源節(jié)點(diǎn)將一半數(shù)據(jù)包發(fā)送給遇到的中繼節(jié)點(diǎn),自己留下一半數(shù)據(jù)包;隨后源節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)重復(fù)進(jìn)行上述過(guò)程,直到所有節(jié)點(diǎn)中只有一個(gè)數(shù)據(jù)包時(shí),節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)入Wait階段,采用直接傳輸給目的節(jié)點(diǎn)。

    2 仿真場(chǎng)景設(shè)置

    本文選用ONE仿真器(The Opportunistic Network Environment Simulator)[13]進(jìn)行仿真。在仿真過(guò)程中使用ONE仿真器自帶的芬蘭首都赫爾辛基地圖場(chǎng)景[14]。仿真時(shí)間為12 h,區(qū)域范圍為4 500×3 400,數(shù)據(jù)包大小為(10 kB,1 MB),數(shù)據(jù)包產(chǎn)生頻率為(25,35)s。仿真模擬攜帶藍(lán)牙設(shè)備的行人、摩托車、小汽車和公共汽車等四種類型共310個(gè)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)場(chǎng)景,其中行人270,摩托車20,小汽車8,公共汽車12。各移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的特征如表1所示。

    表1 各移動(dòng)節(jié)點(diǎn)特征

    各移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)模型中,行人1的移動(dòng)選擇RWP(Random Waypoint)模型隨機(jī)生成目標(biāo)位置坐標(biāo);摩托車、小汽車、公共汽車使用基于地圖的MRM(Map Route Movement)模型;行人2使用基于地圖的最短路徑移動(dòng)模型SPMBM(Shortest Path Map-BasedMovement)模型。

    3 仿真結(jié)果分析

    仿真以網(wǎng)絡(luò)中消息的生存期和消息數(shù)量即網(wǎng)絡(luò)流量為可變參數(shù),分析以上兩個(gè)可變參數(shù)對(duì)各路由算法傳輸成功率、路由開(kāi)銷、傳輸延遲和緩存時(shí)間等4個(gè)特性。

    3.1 消息生存期對(duì)路由協(xié)議的影響

    3.1.1 傳輸成功率

    圖1顯示,當(dāng)消息TTL較小時(shí),各協(xié)議傳輸成功率較低,隨著消息TTL的增長(zhǎng),各路由算法的傳輸成功率均有增長(zhǎng),其中MaxProp和SprayAndWait協(xié)議增加尤為顯著,而DirectDelivery和FirstContact由于是單副本消息傳遞,消息TTL對(duì)傳輸成功率的影響不大,且消息傳輸成功率不高[15]。當(dāng)消息TTL增長(zhǎng)到一定程度后,各路由協(xié)議傳輸成功率增長(zhǎng)趨緩,這說(shuō)明在一定場(chǎng)景下,提高消息TTL到一定值后并不能顯著提高消息的傳輸成功率。當(dāng)消息TTL到300 min后,Epidemic和Prophet協(xié)議隨消息TTL值增長(zhǎng),其傳輸成功率呈現(xiàn)下降趨勢(shì),這是因?yàn)楫?dāng)消息TTL增長(zhǎng)到一定值時(shí),由洪泛引起冗余的消息副本長(zhǎng)時(shí)間占據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存空間,使節(jié)點(diǎn)無(wú)法存儲(chǔ)自身生成的或從其他節(jié)點(diǎn)接收到的消息,導(dǎo)致消息傳輸成功率開(kāi)始下降[16]。

    3.1.2 路由開(kāi)銷

    路由開(kāi)銷反映了消息轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中對(duì)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān),開(kāi)銷率越大越容易造成網(wǎng)絡(luò)擁塞[17]。圖2顯示了各路由協(xié)議消息TTL對(duì)路由開(kāi)銷的影響。由于DirectDelivery協(xié)議,只有當(dāng)攜帶消息的源節(jié)點(diǎn)遇到目的節(jié)點(diǎn)時(shí),消息才會(huì)的轉(zhuǎn)發(fā),因此其開(kāi)銷率總是為0。除此外,隨著消息TTL的變化,各協(xié)議中的路由開(kāi)銷也隨之發(fā)生變化。其中MaxProp和Spray And Wait協(xié)議的路由開(kāi)銷會(huì)隨消息TTL的增加而降低并趨向于維持一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的范圍。當(dāng)消息TTL到達(dá)300min后,Epidemic和Prophet協(xié)議由于消息副本數(shù)的增加導(dǎo)致開(kāi)銷顯著增加。

    圖1 消息生存期對(duì)傳輸成功率的影響

    圖2 消息生存期對(duì)路由開(kāi)銷的影響

    圖3 消息生存期對(duì)平均傳輸延遲的影響

    3.1.3 平均傳輸延遲

    圖3表明消息的TTL對(duì)消息的平均傳輸延遲產(chǎn)生的影響較大。當(dāng)消息的TTL達(dá)到一定值后,消息傳輸延遲的增長(zhǎng)趨于緩和,以MaxProp為例,當(dāng)消息的TTL值達(dá)到500 min時(shí),其消息平均傳輸延遲基本上沒(méi)有變化,已經(jīng)保持相對(duì)穩(wěn)定的平均傳輸延遲。因?yàn)镸axProp協(xié)議在消息的TTL到了,或者節(jié)點(diǎn)收到一個(gè)ack消息,或者節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)緩存區(qū)被裝滿時(shí),節(jié)點(diǎn)將丟棄該消息。因此當(dāng)消息的TTL值到達(dá)一定值后,其對(duì)Max-Prop協(xié)議中的消息傳輸延遲影響很小。

    3.1.4 平均緩存時(shí)間

    圖4表明,消息的TTL對(duì)各路由協(xié)議中消息的平均緩存時(shí)間影響各異。其中影響較大的是 DirectDelivery和SprayAndWait,后者是因?yàn)樵赪ait階段會(huì)采取與前者一致的轉(zhuǎn)發(fā)策略,攜帶消息的節(jié)點(diǎn)會(huì)等待目的節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn),直到遇到目的節(jié)點(diǎn)。Epidemic和Prophet協(xié)議中,當(dāng)消息的TTL增加時(shí),消息在節(jié)點(diǎn)上的存儲(chǔ)時(shí)間也相應(yīng)地增加。但當(dāng)消息的TTL繼續(xù)增加時(shí),由于洪泛產(chǎn)生的消息副本增多,節(jié)點(diǎn)因存儲(chǔ)空間不足而刪除大量的數(shù)據(jù)報(bào)文,使得數(shù)據(jù)報(bào)文平均存儲(chǔ)時(shí)間下降。FirstContact協(xié)議總是將消息轉(zhuǎn)發(fā)給第一個(gè)遇到的節(jié)點(diǎn),因此其消息的平均緩存時(shí)間維持在一個(gè)相對(duì)較低且穩(wěn)定的范圍,消息的TTL對(duì)其平均緩存時(shí)間影響不顯著。

    3.2 網(wǎng)絡(luò)流量對(duì)路由協(xié)議的影響

    在表1設(shè)定的場(chǎng)景中,以不同的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行仿真,分析網(wǎng)絡(luò)流量對(duì)各路由協(xié)議的影響。根據(jù)消息生存期對(duì)各路由算法影響的分析,仿真中選定300 min作為消息的生存期。仿真表明,網(wǎng)絡(luò)流量的增大對(duì)各路由算法的4個(gè)特性的影響各異。

    網(wǎng)絡(luò)流量對(duì)單副本機(jī)制路由算法的傳輸成功率DirectDelivery和FirstContact影響不大;而對(duì)其他算法影響較大。網(wǎng)絡(luò)流量較小時(shí),MaxProp的傳輸成功率要好于其他協(xié)議;當(dāng)網(wǎng)絡(luò)流量增大時(shí),Epidemic、MaxProp、Prophet和SprayAndWait的傳輸成功率逐漸降低,網(wǎng)絡(luò)流量增大到一定程度時(shí),四個(gè)協(xié)議的傳輸成功率的差距逐漸縮小。

    SprayAndWait和DirectDelivery的路由開(kāi)銷保持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的范圍,變化不大,這說(shuō)明以上兩個(gè)協(xié)議的路由開(kāi)銷與網(wǎng)絡(luò)流量基本無(wú)關(guān),這是因?yàn)镾prayAndWait協(xié)議在Wait階段采取與DirectDelivery類似的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制:等待與目的節(jié)點(diǎn)相遇,然后轉(zhuǎn)發(fā)消息。Prophet由于采用的是有限制的多路由復(fù)制,網(wǎng)絡(luò)流量增大時(shí),消息轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)會(huì)增大,其路由開(kāi)銷與Epidemic協(xié)議逐漸接近。

    網(wǎng)絡(luò)中的流量對(duì)各路由協(xié)議平均延遲均有影響,但影響不明顯。協(xié)議中是采用多副本的復(fù)制轉(zhuǎn)發(fā)還是單副本的轉(zhuǎn)發(fā)影響消息的傳輸延遲。

    DirectDelivery和FirstContact算法的平均緩存時(shí)間與網(wǎng)絡(luò)流量無(wú)關(guān),其他算法隨網(wǎng)絡(luò)流量增大而逐漸趨于穩(wěn)定。

    以網(wǎng)絡(luò)流量為可變因素的仿真說(shuō)明:是否采用多副本的路由轉(zhuǎn)發(fā),對(duì)傳輸成功率和傳輸延遲的影響較大;是采用單跳轉(zhuǎn)發(fā)和還是多跳的轉(zhuǎn)發(fā)策略,會(huì)對(duì)路由開(kāi)銷有影響。

    圖4 消息生存期對(duì)平均緩存時(shí)間的影響

    4 結(jié)束語(yǔ)

    為探索機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)在偏遠(yuǎn)地區(qū)的應(yīng)用,本文通過(guò)設(shè)定特定的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景,對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中幾種典型的路由協(xié)議進(jìn)行仿真,分析各路由協(xié)議在該場(chǎng)景中隨消息TTL和網(wǎng)絡(luò)流量的變化情況,綜合各路由算法在消息傳輸成功率、路由開(kāi)銷、平均傳輸延遲、平均緩存時(shí)間的表現(xiàn),得出如下結(jié)論:

    (1)MaxProp和SprayAndWait協(xié)議隨消息生存期的增加具有較高的傳輸成功率和較低的路由開(kāi)銷;網(wǎng)絡(luò)流量較大時(shí),SprayAndWait協(xié)議要優(yōu)于MaxProp協(xié)議;當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的緩存空間有限時(shí),則MaxProp協(xié)議要優(yōu)于SprayAndWait協(xié)議。

    (2)多副本的路由機(jī)制在傳輸成功率和傳輸延遲方面要優(yōu)于單副本的路由機(jī)制。

    在以后工作中,將深入研究對(duì)SprayAndWait協(xié)議和MaxProp協(xié)議的改進(jìn),進(jìn)一步提高機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)在該類場(chǎng)景中的傳輸成功率、減少消息傳輸?shù)难舆t。

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