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    基于分簇的鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)路由算法

    2014-12-23 01:31:08謝健驪李翠然
    關(guān)鍵詞:鐵路

    謝健驪,李翠然+

    (1.蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,甘肅 蘭州730070;2.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100044)

    0 引 言

    鐵路地形及傳輸環(huán)境的復(fù)雜性常常會(huì)使鐵路移動(dòng)通信系統(tǒng)中的基站等網(wǎng)元工作失效,此時(shí),需要啟動(dòng)鐵路應(yīng)急通信[1],以保證鐵路行車調(diào)度的順利進(jìn)行。GSM-R 作為我國(guó)鐵路綜合數(shù)字移動(dòng)通信系統(tǒng)[2,3],其技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 《EIRENEFRSv7》[4]和 《EIRENE-SRSv15》[5]都 提 到 了 為 實(shí) 現(xiàn) 故 障 小區(qū)內(nèi)車內(nèi)終端 (節(jié)點(diǎn))和地面終端之間的正常通信以提供鐵路沿線的無(wú)線覆蓋,需要構(gòu)建GSM-R應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。在鐵路沿線的應(yīng)急地點(diǎn),一般來(lái)說(shuō)節(jié)點(diǎn)數(shù)目相對(duì)較多、移動(dòng)性相對(duì)較強(qiáng),宜采用分簇結(jié)構(gòu)的GSM-R應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。綜合權(quán)重分簇算法作為一種折中各種參數(shù)影響的方法,它以優(yōu)良的簇穩(wěn)定性而成為一種常用的分簇算法。已有加權(quán)分簇算法[6-9]大都基于同構(gòu)節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)數(shù)目一般不超過(guò)70個(gè)且其最大移動(dòng)速度不超過(guò)120km/h而設(shè)計(jì),無(wú)法很好地支持鐵路應(yīng)急通信中具有不同功能角色的大量異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng),尤其當(dāng)鐵路復(fù)雜地形的傳播環(huán)境極為惡劣時(shí),問(wèn)題更加突出。此外,在上述文獻(xiàn)中,影響簇頭選擇的各參數(shù)權(quán)重值相對(duì)固定,因此,如何通過(guò)調(diào)節(jié)各參數(shù)權(quán)重值以適應(yīng)高速鐵路的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境是本文的研究重點(diǎn)。此外,我們還將對(duì)鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法展開(kāi)研究,通過(guò)對(duì)平均端到端時(shí)延和平均吞吐量性能的仿真,以及與GSM-R的服務(wù)質(zhì)量 (quality of service,QoS)指標(biāo)對(duì)比分析,以驗(yàn)證所提算法在鐵路應(yīng)急通信中的適用性。

    1 分簇及簇頭選擇參數(shù)的權(quán)重分配

    簇頭選擇參數(shù)直接影響到分簇結(jié)構(gòu)的合理性。如何確定簇頭選擇參數(shù)以及各參數(shù)對(duì)于評(píng)估結(jié)果的重要性是影響分簇算法性能優(yōu)劣的關(guān)鍵。我們可以借助粗糙集理論解決這個(gè)問(wèn)題[2]。

    (1)建立簇頭選擇參數(shù)決策表。決策表由各樣本的條件屬性值 (簇頭選擇參數(shù)的決策值)和決策屬性值 (網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估等級(jí))組成。其中,樣本的條件屬性決策值vij由樣本每個(gè)條件屬性參數(shù)的測(cè)量值和其閾值vjk共同決定,見(jiàn)式 (1);決策屬性則來(lái)自灰色聚類理論對(duì)服務(wù)質(zhì)量體系進(jìn)行預(yù)評(píng)估的結(jié)果

    對(duì)于鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)中的簇頭選擇參數(shù),除了考慮一般的簇頭選擇因素外,還需要兼顧GSM-R節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)等級(jí)的差異性等鐵路通信特色。因此,本文的簇頭選擇過(guò)程將綜合考慮節(jié)點(diǎn)度與理想節(jié)點(diǎn)度之差 (Dv)、節(jié)點(diǎn)的相對(duì)簇穩(wěn)定性 (Sv)、節(jié)點(diǎn)與其1跳鄰居節(jié)點(diǎn)的距離之和 (Pv)、節(jié)點(diǎn)已消耗的電池能量 (Cv)、節(jié)點(diǎn)的類型 (Tv)、節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性 (Mv)等6個(gè)參數(shù)。假設(shè)由各參數(shù)的取值構(gòu)成的評(píng)估決策表見(jiàn)表1。

    表1 評(píng)估決策

    表1中,條件屬性中的樣本值是根據(jù)對(duì)該參數(shù)的實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行分級(jí)量化后的結(jié)果;評(píng)估等級(jí)值 “1,2,3”的含義分別為簇頭選擇參數(shù)使分簇結(jié)構(gòu)的合理性強(qiáng)、使分簇結(jié)構(gòu)的合理性一般、使分簇結(jié)構(gòu)不合理。

    (2)計(jì)算決策屬性D 的條件屬性集C 正域posC(D)和D 的 {C-cj}正域pos{C-cj}(D),其中 {C-cj}為屬性集C 減去屬性cj后的子集。根據(jù)表1中的數(shù)據(jù),計(jì)算得

    (3)計(jì)算決策屬性D 對(duì)條件屬性集C 的依賴度γC(D)和D 對(duì) {C-cj}的依賴度γ{C-cj}(D)

    (4)計(jì)算條件屬性cj關(guān)于決策屬性D 的重要性σCD(cj)。條件屬性子集C′C 關(guān)于D 的重要性被定義為

    于是,可得各屬性的重要性為

    (5)計(jì)算各屬性重要性的歸一化權(quán)重wj

    將式 (8)代入式 (9),可得權(quán)重集W 為

    可見(jiàn),決策表中的不同屬性 (簇頭選擇參數(shù))具有不同的重要性 (權(quán)重)。若權(quán)重為0,則說(shuō)明該參數(shù)存在與否都不會(huì)影響評(píng)估的結(jié)果,此參數(shù)在本次評(píng)估中被定為冗余參數(shù)。對(duì)應(yīng)表1的數(shù)據(jù),本次評(píng)估中的簇頭選擇有效參數(shù)及其權(quán)重分配為:節(jié)點(diǎn)度與理想節(jié)點(diǎn)度之差 (Dv)權(quán)重為3/8,節(jié)點(diǎn)的相對(duì)簇穩(wěn)定性 (Sv)權(quán)重為1/4,節(jié)點(diǎn)已消耗的電池能量 (Cv)權(quán)重為1/4,節(jié)點(diǎn)的類型 (Tv)權(quán)重為1/8。

    (6)計(jì)算節(jié)點(diǎn)v的組合權(quán)重Wv

    在鄰居節(jié)點(diǎn)中選擇具有最小Wv值的節(jié)點(diǎn)作為簇頭,其一跳鄰居節(jié)點(diǎn)成為該簇的成員并不再參與分簇。若當(dāng)具有最小Wv值的節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于或等于兩個(gè)時(shí),從節(jié)約節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率的角度出發(fā),則選擇剩余能量最多的節(jié)點(diǎn)成為簇頭。之后,簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送 “Hello”消息,收到此信息的節(jié)點(diǎn)成為簇成員節(jié)點(diǎn),至此,簇頭選擇和分簇過(guò)程結(jié)束。

    2 分簇路由算法與仿真

    在GSM-R應(yīng)急自組網(wǎng)系統(tǒng)中,采用分簇路由算法能夠減少節(jié)點(diǎn)移動(dòng)對(duì)算法的影響,降低路由維護(hù)開(kāi)銷以及路由洪泛的范圍,加快路由查找過(guò)程。另外在分簇結(jié)構(gòu)中,簇成員只需維護(hù)到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的路由信息,而到簇間的路由則借助簇頭和網(wǎng)關(guān)的轉(zhuǎn)發(fā)完成,這不僅減少了參與路由查找的節(jié)點(diǎn)數(shù)目,而且能夠降低路由通信開(kāi)銷,具有很好的可擴(kuò)展性。

    2.1 分簇路由算法

    基于上述分簇過(guò)程可知:簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)具有相似的移動(dòng)性,并且簇的大小充分考慮了GSM-R應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及節(jié)點(diǎn)的計(jì)算處理能力,因此在簇內(nèi)適合采用主動(dòng)路由算法。它為每個(gè)節(jié)點(diǎn)保存了一張到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的本地路由表,并周期性地向其鄰居進(jìn)行廣播以實(shí)時(shí)更新。這樣,簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的路由不用花費(fèi)時(shí)間去進(jìn)行路由查找,有效地減少了GSM-R應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中地面節(jié)點(diǎn)之間以及車內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的通信時(shí)延。

    在每個(gè)簇內(nèi),每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅知道到其一跳范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)的路由信息,為了得到該節(jié)點(diǎn)到簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的本地路由表,同時(shí)避免洪泛方式耗費(fèi)大量的簇內(nèi)路由查找時(shí)延,在此定義一種簇內(nèi)路由請(qǐng)求數(shù)據(jù)包RREQ,其格式見(jiàn)表2[10]。

    表2 RREQ 格式

    經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的RREQ 包交互,簇內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)形成一張到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的本地路由表,并且該路由表還包含到相鄰簇的網(wǎng)關(guān)/分布式網(wǎng)關(guān)的路由。

    由于GSM-R應(yīng)急通信節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)移動(dòng)性,特別是位于高速行駛的列車內(nèi)的節(jié)點(diǎn),其相對(duì)于地面上的節(jié)點(diǎn)具有較高的移動(dòng)速度,車地間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)漕l繁變化,因此簇間路由算法宜采用按需路由算法[11],以減少車地間拓?fù)涓淖儗?duì)路由算法的影響,降低簇間路由建立和維護(hù)的通信開(kāi)銷。簇間路由算法通過(guò)將路由請(qǐng)求數(shù)據(jù)包RREQ 發(fā)送到網(wǎng)關(guān)/相鄰簇的分布式網(wǎng)關(guān),以搜索相鄰簇的簇內(nèi)路由,相鄰簇再搜索到其相鄰簇的簇內(nèi)路由,依次進(jìn)行下去,直至找到目的節(jié)點(diǎn)。該路由算法能夠發(fā)現(xiàn)多條路由,對(duì)于路由的選擇,它綜合考慮了路徑中節(jié)點(diǎn)的剩余能量、簇頭的數(shù)目以及總跳數(shù),并為各因素分配一定的權(quán)值,選擇路徑中權(quán)重最小的作為最佳路由,其余作為備用路由。

    路由算法的仿真性能指標(biāo)包括:平均端到端時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量。需要指出的是,為了方便與GSM-R 平均吞吐量指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量TH 的單位取為Byte/h。計(jì)算式如下

    其中,NR為目的節(jié)點(diǎn)在時(shí)間T 內(nèi)接收到的數(shù)據(jù)分組數(shù)目。

    2.2 仿真分析

    以青藏線上格爾木站-南山口站區(qū)間這一鐵路實(shí)際運(yùn)行環(huán)境為模型,利用NS2仿真工具搭建鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái),對(duì)平均端到端時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量性能進(jìn)行仿真。仿真參數(shù)包括:網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)、GSM-R 節(jié)點(diǎn)相關(guān)參數(shù)、負(fù)載參數(shù)以及算法參數(shù),主要仿真參數(shù)見(jiàn)表3。

    表3 相關(guān)仿真參數(shù)值

    仿真實(shí)驗(yàn)分為兩組,第一組設(shè)置節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度為3m/s,考察在應(yīng)急場(chǎng)景1中各項(xiàng)性能指標(biāo)隨參與應(yīng)急通信的節(jié)點(diǎn)數(shù)目的變化情況;第二組設(shè)置網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為50個(gè),考察在應(yīng)急場(chǎng)景2中節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度的不同對(duì)各項(xiàng)性能指標(biāo)的影響情況。

    (1)平均端到端時(shí)延

    在GSM-R網(wǎng)絡(luò)中,列車調(diào)度命令采用電路方式傳輸,電路數(shù)據(jù)的傳輸性能會(huì)直接影響到列車運(yùn)行的安全。因此語(yǔ)音業(yè)務(wù)的平均端到端時(shí)延指標(biāo)值要求為0.4~0.5s[12]。GSM-R分組域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延等級(jí)共分為4級(jí),根據(jù)鐵路現(xiàn)行規(guī)定,要求調(diào)度數(shù)據(jù)信息無(wú)線傳送業(yè)務(wù)的時(shí)延等級(jí)小于或等于2級(jí)。在進(jìn)行端到端數(shù)據(jù)傳輸時(shí),產(chǎn)生的時(shí)延有兩種:一種是平均時(shí)延,另一種是95%的數(shù)據(jù)分組被傳送的最大時(shí)延。本文主要對(duì)比的是平均時(shí)延。

    平均端到端時(shí)延與應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度的關(guān)系曲線分別如圖1 (a)和圖1 (b)所示。

    圖1 端到端時(shí)延性能

    由圖1 (a)可以看出,當(dāng)應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)具有較低的移動(dòng)性時(shí),無(wú)論節(jié)點(diǎn)數(shù)目如何變化,提出的應(yīng)急分簇路由算法EBCR (emergency-based clustering routing)的平均端到端時(shí)延均維持在0.5s以下,符合GSM-R 網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求。而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)為60個(gè)時(shí),時(shí)延值最低,為0.251s。

    由圖1 (b)可以看出,當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度增加時(shí),時(shí)延隨之增大。這是因?yàn)?,?jié)點(diǎn)高速運(yùn)動(dòng)引起了無(wú)線鏈路通信的頻繁中斷而使端到端時(shí)延增加。當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度小于50m/s時(shí),平均端到端時(shí)延小于0.5s,符合GSM-R網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求。而隨著節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度的增加,時(shí)延值不再符合語(yǔ)音業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求,但符合GSM-R 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求。

    (2)平均吞吐量

    吞吐量用來(lái)表示單位時(shí)間內(nèi)在一個(gè)連接上傳遞的最大字節(jié)數(shù)。平均吞吐量是用戶在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)得到的數(shù)據(jù)傳輸速率,以Byte/h 為單位來(lái)衡量。GSM-R 分組域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的平均吞吐量級(jí)別主要受到無(wú)線資源的限制,同時(shí)也受到移動(dòng)臺(tái)的無(wú)線接入能力的影響。

    圖2 (a)和圖2 (b)分別為網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量隨參與應(yīng)急通信的節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度的變化曲線。

    圖2 平均吞吐量性能

    圖2 (a)表明,隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加,網(wǎng)絡(luò)吞吐量也呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。值得注意的是,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目足夠多 (大于80個(gè))時(shí),吞吐量的增長(zhǎng)將趨于平緩或基本維持不變。無(wú)論節(jié)點(diǎn)數(shù)目如何變化,EBCR 算法的平均吞吐量性能均可達(dá)到GSM-R數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平均吞吐量級(jí)別的12級(jí),可提供較高的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

    由圖2 (b)可以看出,節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng)會(huì)使無(wú)線通信鏈路的中斷概率增大,網(wǎng)絡(luò)的平均吞吐量下降,但基本能維持在12級(jí)以上,滿足目前鐵路數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐量多為10級(jí)的要求。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了一種用于鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法,以解決GSM-R故障小區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間通信問(wèn)題,該算法同時(shí)兼顧了GSM-R 網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和鐵路通信服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)指標(biāo)要求。仿真分析結(jié)果表明,當(dāng)列車高速經(jīng)過(guò)故障小區(qū)時(shí),若列車速度不超過(guò)50m/s(180km/h)時(shí),所提算法的時(shí)延性能滿足鐵路語(yǔ)音業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的指標(biāo)要求,可用于在列車運(yùn)行中斷的GSM-R 應(yīng)急場(chǎng)景中傳送調(diào)度語(yǔ)音和調(diào)度數(shù)據(jù);當(dāng)列車速度在50m/s(180km/h)和80m/s(288km/h)之間時(shí),該算法適用于一些非關(guān)鍵性調(diào)度數(shù)據(jù)的傳輸;而當(dāng)列車速度超過(guò)80m/s(288km/h)時(shí),所提算法不再適用于GSM-R 鐵路應(yīng)急通信。綜上可知,當(dāng)列車或移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的速度低于60m/s (約220km/h),該算法的平均端到端時(shí)延和平均吞吐量性能指標(biāo)均達(dá)到了鐵路移動(dòng)通信系統(tǒng)GSM-R的服務(wù)質(zhì)量要求。

    下一步工作將研究如何在分簇路由算法的指標(biāo)權(quán)重分配合理性和算法復(fù)雜度方面取得良好的折中,以較好地適應(yīng)鐵路應(yīng)急通信場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化特性。

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