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    基于最優(yōu)子集的MPR選擇算法研究

    2015-08-01 10:08:20王傳真陳海霞
    關(guān)鍵詞:環(huán)狀子集路由

    張 洪,王傳真,陳海霞,葉 雪,羅 陽(yáng)

    (1.成都大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,四川 成都 610106;2.成都大學(xué) 模式識(shí)別與智能信息處理四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610106)

    0 引 言

    Ad Hoc 網(wǎng)是一種多跳的、無(wú)中心的自組織無(wú)線網(wǎng)絡(luò),又稱為多跳網(wǎng)(Multi-hop Network)或自組織網(wǎng)(Self-organizing Network)[1].整個(gè)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有固定的基礎(chǔ)設(shè)施,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是移動(dòng)的,并且都能以任意方式動(dòng)態(tài)地保持與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系.OLSR[2]協(xié)議是一個(gè)重要的MANET 路由協(xié)議,而支撐此協(xié)議的關(guān)鍵技術(shù)在于MPR.對(duì)此,張信明等[3]通過(guò)采用不同遺傳策略將此遺傳算法衍生成了4 個(gè)序列算法,并在隨機(jī)生成的拓?fù)渖蠈?duì)其進(jìn)行模擬,取得了一些成果,但該遺傳算法的編程實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜;鐘珞等[4]將蟻群優(yōu)化用于最小MPR 集選取問(wèn)題的求解,給出了一種基于候選解的改進(jìn)蟻群算法CSACO,但由于蟻群算法利用信息的正反饋特點(diǎn),容易使結(jié)果陷入局部最優(yōu)解.在此基礎(chǔ)上,本研究提出了一種改進(jìn)方案,以此尋找最小MPR 集,并通過(guò)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)方案的有效性.

    1 OLSR 特點(diǎn)

    OLSR 是一種先應(yīng)式鏈路狀態(tài)路由協(xié)議,主要應(yīng)用于MANET 網(wǎng)絡(luò)[5],并根據(jù)MANET 的要求在傳統(tǒng)的LS(Link State)協(xié)議的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,其關(guān)鍵在于多點(diǎn)轉(zhuǎn)播(Multi Point Relays,MPRS).它對(duì)于傳統(tǒng)的LS 協(xié)議做出的優(yōu)化有:

    1)僅選擇部分節(jié)點(diǎn)作為中繼節(jié)點(diǎn)來(lái)控制分組,這樣做減小了控制分組的洪泛范圍.因?yàn)槿我还?jié)點(diǎn)僅選擇部分鄰節(jié)點(diǎn)作為它的中繼節(jié)點(diǎn),而也只有中繼節(jié)點(diǎn)才能轉(zhuǎn)發(fā)和控制分組,其余鄰節(jié)點(diǎn)只處理收到的分組信息而不轉(zhuǎn)發(fā),所有被選中轉(zhuǎn)發(fā)和控制分組的鄰節(jié)點(diǎn)被稱為中繼節(jié)點(diǎn)MPRS.

    2)縮減控制分組的大小.節(jié)點(diǎn)并不發(fā)布與所有相鄰節(jié)點(diǎn)的鏈路狀態(tài)信息,而是只發(fā)送與它相鄰MPR 點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)信息.

    2 傳統(tǒng)OLSR 的局限性

    2.1 傳統(tǒng)MPR 選擇

    傳統(tǒng)的OLSR 路由協(xié)議采用2 種方法來(lái)減少由于鏈路狀態(tài)信息洪泛所帶來(lái)的路由開(kāi)銷.第一種方法是采用多點(diǎn)中繼,每個(gè)節(jié)點(diǎn)在自己的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)中選擇一部分節(jié)點(diǎn)作為自己的MPR,由MPR 而不是所有的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)鏈路狀態(tài)消息,通過(guò)MPR 實(shí)現(xiàn)路由控制消息的選擇性洪泛;第二種方法是鏈路狀態(tài)信息的壓縮[6],鏈路狀態(tài)信息只是描述MPR 選擇節(jié)點(diǎn)(MPR Selector)與MPR 之間的鏈路,而不是與所有的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)的鏈路.而在選擇MPR 時(shí),經(jīng)典的OLSR 路由協(xié)議采用以連接度為參考標(biāo)準(zhǔn)的算法.

    2.2 傳統(tǒng)MPR 選擇的問(wèn)題

    由于傳統(tǒng)OLSR 路由協(xié)議只計(jì)算跳數(shù)最短路徑,而且路由協(xié)議只是盡力而為地傳輸數(shù)據(jù)分組,沒(méi)有考慮網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點(diǎn)的擁塞情況和無(wú)線鏈路的實(shí)際狀態(tài),所以選擇的MPR 集不一定是最小的.因此,傳統(tǒng)OLSR 路由協(xié)議已經(jīng)無(wú)法滿足移動(dòng)Ad Hoc 網(wǎng)絡(luò)提供更高質(zhì)量和更多種類業(yè)務(wù)的要求.

    3 MPR 選擇的改進(jìn)

    3.1 傳統(tǒng)選擇產(chǎn)生的問(wèn)題

    傳統(tǒng)MPR 選擇節(jié)點(diǎn)如圖1 所示,具體步驟如下:

    1)選取唯一的二跳鄰居,將其所在的一跳鄰居所包含的所有二跳從整個(gè)二跳鄰居中去除,得到MPR 節(jié)點(diǎn)集合{e,f}.

    2)對(duì)剩下的二跳鄰居進(jìn)行最大連接度選擇直至二跳鄰居為空,最終得到的MPR 節(jié)點(diǎn)集合{e,f,b,c,a}.

    圖1 傳統(tǒng)MPR 節(jié)點(diǎn)選擇算法示意圖

    對(duì)于圖1,理論最優(yōu)的MPR 節(jié)點(diǎn)數(shù)為4,即MPR節(jié)點(diǎn)集合{f,e,a,c}.如何尋找數(shù)量最優(yōu)的MPR 節(jié)點(diǎn)成為本研究的關(guān)鍵.

    3.2 MPR 選擇改進(jìn)方案出發(fā)點(diǎn)

    本研究改進(jìn)方案的出發(fā)點(diǎn)是,從集合問(wèn)題的角度看待網(wǎng)絡(luò)中的鄰居關(guān)系,具體如圖2 所示.

    圖2 網(wǎng)絡(luò)示例

    對(duì)于一個(gè)基本的網(wǎng)絡(luò)可將其分成3 種集合:①A的二跳鄰居集合SEC{1,2,3,4,5,6,7,8,9};②一跳鄰居集合FIR{a,b,c,d,e};③每個(gè)一跳鄰居a(或b,…)所存在的集合a{7,8,9}.具體如圖3 所示.

    3.3 方案思路

    本方案的思路是為尋找唯一的二跳鄰居,從而選出MPR,并保證選出的MPR 節(jié)點(diǎn)數(shù)是最少的.該方法與傳統(tǒng)方法的不同之處在于傳統(tǒng)第二步是找最大連接度的一跳鄰居作為MPR,而本方法將繼續(xù)沿用尋找唯一的方法進(jìn)行下去直至二跳鄰居SEC{1,2,3,…,n}為空.

    圖3 集合劃分示意圖

    顯然,進(jìn)行完第一次MPR 節(jié)點(diǎn)的選取后所剩下的二跳鄰居點(diǎn),沒(méi)有一個(gè)二跳鄰居是唯一屬于一跳鄰居的.圖4 為第一次選擇后的結(jié)果.

    圖4 一次選擇結(jié)果示意圖

    圖5 集合關(guān)系示意圖

    對(duì)此,將圖4 以集合關(guān)系抽象成圖5,其中包含集合g{1},a{1,2,3,4},b{2,3,4,5,6},c{5,6,7,8},d{7,8}以及二跳鄰居集合SEC{1,2,3,4,5,6,7,8}和一跳鄰居FIR{g,a,b,c,d}.這些集合出現(xiàn)了一些冗余狀況(即集合中的包含狀況,a 包含g,將g去除,但不去除g 的子集),當(dāng)將冗余集合去除后會(huì)得到圖6 所示的情況,此時(shí)問(wèn)題已解決,圖6 已變?yōu)榛厩闆r,通過(guò)找唯一二跳(理論唯一二跳)就可解決.由此可得到一個(gè)結(jié)論:去除冗余集合后不一定會(huì)得到唯一二跳,但唯一二跳一定出現(xiàn)在冗余處.

    3.4 應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的算法架構(gòu)

    本研究所提方案的算法整體架構(gòu)為:

    1)檢查SEC{1,2,3,…,n}是否為空.

    圖6 冗余去除示意圖

    2)唯一二跳(即唯一點(diǎn))節(jié)點(diǎn)的尋找.為SEC{1,2,3,…,n}每一個(gè)元素賦予初始權(quán)重0,從FIR{a,b,c,…}中讀取每個(gè)子集合的元素并給予其權(quán)重加1,讀取結(jié)束后查找權(quán)重為1 的元素,并將其所在的集合從FIR{a,b,c,…}中去除,然后重置權(quán)重.當(dāng)尋找到一個(gè)唯一點(diǎn)會(huì)涉及到信號(hào)量(環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)的判斷量)的變化,初始值為0,然后變換狀態(tài)加1,不重置.

    3)利用信號(hào)量判斷是否為環(huán)狀網(wǎng)絡(luò).SEC{1,2,3,…}中所有元素的權(quán)重都大于1,進(jìn)行冗余去除.

    4)網(wǎng)絡(luò)為環(huán)狀網(wǎng)絡(luò),SEC{1,2,3,…,n},所有元素的權(quán)重都大于2.

    步驟一.去除冗余集合,為了防止網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜的環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)(即SEC{1,2,3,…,n}中每一元素權(quán)重都大于2).

    步驟二.當(dāng)SEC{1,2,3,…,n}中所有元素的權(quán)重為2 時(shí),才強(qiáng)行打破環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)以保證算法的運(yùn)行.打破時(shí)可隨機(jī)選取FIR{a,b,c,…}中的一個(gè)元素,將其去除,而不去除其所包含集合的子元素(強(qiáng)行打破環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)可以保證其以后所選MPR 節(jié)點(diǎn)數(shù)一定最少.事實(shí)上,偶數(shù)形式的環(huán)狀網(wǎng)絡(luò),無(wú)論打破哪一個(gè),得到的MPR 節(jié)點(diǎn)數(shù)=N(N 為一跳鄰居數(shù))/2,而奇數(shù)環(huán)狀網(wǎng)絡(luò),MPR 節(jié)點(diǎn)數(shù)=(N+1)/2).

    具體應(yīng)用中,環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象并不多見(jiàn),而且打破環(huán)的操作最多只執(zhí)行一次.

    上述方案中,去除冗余集合(去除被包含的集合)得到的MPR 節(jié)點(diǎn)數(shù)一定為最少.如果一個(gè)集合包含子集,必須將冗余子集去除,因?yàn)槿绻苓x取子集作為MPR.很顯然,選取包含該子集的更大的集合將其選為MPR 才是最好的選擇,從而保證MPR節(jié)點(diǎn)數(shù)量最少.

    4 仿真及結(jié)果分析

    本仿真實(shí)驗(yàn)通過(guò)仿真平臺(tái)(OPNET),參考Ad Hoc 的網(wǎng)絡(luò)模型,在OPNET 網(wǎng)絡(luò)仿真軟件中實(shí)現(xiàn).

    仿真參數(shù)的設(shè)置為:

    1)網(wǎng)絡(luò)覆蓋面積,4 ×4 km2;節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),30;節(jié)點(diǎn)的通信距離,300 m;信號(hào)的傳輸速度,0.5 Mb/s.

    2)底層MAC 采用IEEE 802.11 協(xié)議,以CSMA/CA 方式接入;物理層采用擴(kuò)頻跳頻方式.網(wǎng)絡(luò)層采用表驅(qū)動(dòng)路由協(xié)議OLSR 協(xié)議.

    圖7 所示為數(shù)據(jù)傳輸成功率對(duì)比,從曲線的走勢(shì)可以看出,在網(wǎng)絡(luò)建立初期,改進(jìn)算法成功率略低于傳統(tǒng)算法,但隨時(shí)間的推移與網(wǎng)絡(luò)的完善,改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)得更明顯.

    圖7 數(shù)據(jù)傳輸成功率

    圖8 為傳輸時(shí)延對(duì)比,在傳輸時(shí)延方面,改進(jìn)算法直接降低了數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)延,并比傳統(tǒng)算法一直保持穩(wěn)定的優(yōu)勢(shì).

    圖8 數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延

    5 結(jié) 論

    本研究從數(shù)學(xué)集合的角度分析了MPR 的選擇問(wèn)題,通過(guò)將一跳鄰居節(jié)點(diǎn)及其所連接的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)抽象化為包含子集的集合,計(jì)算剩余集合的獨(dú)立子集生成MPR 中繼節(jié)點(diǎn),從而找到節(jié)點(diǎn)數(shù)量最少的MPR 集,該方法比較適合節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度比較快、節(jié)點(diǎn)密度比較大的網(wǎng)絡(luò).仿真實(shí)驗(yàn)表明,本算法能夠?qū)?shù)據(jù)傳輸時(shí)延和成功率有顯著改進(jìn).

    [1]張洪.高速移動(dòng)自組網(wǎng)OLSR 路由協(xié)議研究與改進(jìn)[D].成都:西南交通大學(xué),2007.

    [2]Shamsi M,Saad P B,Ibrahim S B,et al.Fast algorithm for iris localization using daugman circular integro differential operator[C]//Proc of the 2009 International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition.Washington,DC:IEEE Computer Society,2009:393-398.

    [3]張信明,曾依靈,干國(guó)政,等.用遺傳算法尋找OLSR 協(xié)議的最小MPR 集[J].軟件學(xué)報(bào),2006,17(4):932-939.

    [4]鐘珞,趙先明,夏紅霞.求解最小MPR 集的蟻群算法與仿真[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2011,6(2):166-171.

    [5]張可,張偉,李煒,等.ad hoc 網(wǎng)絡(luò)先應(yīng)式路由維護(hù)機(jī)制的優(yōu)化模型研究[J].電子學(xué)報(bào),2006,34(1):114-118.

    [6]秦軍,蘇志和,張海鵬.一種基于組合度量的OLSR 擴(kuò)展鏈路狀態(tài)路由協(xié)議[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2013,23(4):47-50.

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