面向雷达组网的一种改进多链路负载均衡算法

于 洋 饶 兵 陈 亮 宋建辉

(沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁 沈阳 110159)

0 引言

作为现代通信传感器的雷达，其所需传播的信息量很大，单一链路很难满足大流量传输。因此，雷达数据传输过程中的多链路应用已越来越受到人们的重视。研究表明，多链路聚合使得系统网络传输率得到了较大的提高，很好地满足了视频传输的需要[1]。在雷达组网中，各种干扰因素导致雷达网络中各链路的网络状况差异很大，尤其是在混合网络中[2]，无线网络在受到干扰的情况下，性能相比其他链路有明显下降。传统链路聚合算法的不足在于没有考虑链路间的差异情况，所以当网络中的某一链路性能明显下降时，可能会影响整个网络的传输性能。

本文将改进的多链路负载均衡算法(covariance targetiteration algorithm based on public bidding algorithm，CIAP)[3]应用于雷达组网中。该算法依赖网络中所有链路的时延和剩余带宽，对混合网络中各链路时延和剩余带宽进行均衡，使得链路与无线链路达到最好的均衡效果，从而提高网络的整体传输性能。

1 基于雷达组网的CIAP算法

1.1 被覆线与无线AP的拓扑结构

随着无线通信技术的广泛应用，雷达组网通信采用无线与有线相结合的方式。本文中的无线传输方式采用无线访问节点(access point，AP);有线则采用被覆线，典型的无线AP与被覆线相结合的雷达组网数据传输网络系统模型如图1所示，它由任务队列、调度器、可用带宽监测器和路由器组成。

图1 雷达组网系统模型Fig.1 The system model of radar networking

面对复杂的任务队列，如何使无线AP和被覆线在负载分配方面达到尽可能的均衡，将直接影响整个雷达网的数据传输效率。

1.2 多链路负载算法

网络链路时延和剩余带宽将直接影响网络中数据的传输速率。本文应用多链路负载算法对被覆线和无线AP的时延和剩余带宽进行均衡，以提高雷达网络的通信效率。

协方差目标优化初始值定义为ε(ε＞0)，根据网络链路上的连续通信图谱以及网络规模、用户数量、负载平衡精度等因素确定ε。链路优化的目标就是使σk－ε＜0，从而达到多重链路时延和剩余带宽的均衡，且带宽利用率最大。在负载不平衡时，必有σk－ε≥0，此时，通过定义二次切割粒度经验计算公式来优化粒度选择，提高负载平衡精度。

1.3 算法改进

多链路负载均衡算法在优化各链路负载时，把时延值最大和剩余带宽最小的链路碎片空间分别再切割为m片，并应用循环招标算法(public bidding algorithm，PBA)将二次切割后的路由碎片映射到各个链路上。如果网络中各链路的网络状态差异很大，优化迭代次数就会增多，从而影响算法运行效率。本文考虑到链路间的差异，在运行迭代算法之前，先将链路间的时延和剩余带宽差异控制在一定范围内。改进CIAP算法的流程如图2所示。

图2 改进CIAP算法流程图Fig.2 The flowchart of improved CIAP algorithm

改进CIAP算法描述如下：找出链路中剩余带宽最大和剩余带宽最小的链路，进行差异互补调度，即均衡两条链路的时延和剩余带宽;重复该运算，直到链路中剩余带宽最大和剩余带宽最小的差异控制在一定范围为止;之后再进行迭代运算。

迭代的一次过程为：记录路由表碎片映射到各个链路的时延和剩余带宽值;当链路间时延和剩余带宽率不均衡即σk－ε≥0时，变尺度算法把时延值最大和剩余带宽率最小的链路的路由碎片进行二次切割，用循环招标算法(PBA)[4－5]调度到各个链路上;若 k次迭代后时延和剩余带宽率的协方差还未达到阈值，则继续迭代。

2 仿真结果和性能分析

改进CIAP算法的仿真参数如表1所示[6]。

表1 改进CIAP算法仿真参数表Tab.1 Simulation parameters of improved CIAP algorithm

通过传统链路聚合算法得到的各链路的时延情况和剩余带宽情况如图3所示。

图3 传统链路聚合算法下的链路情况Fig.3 The situation of the link with traditional link aggregation algorithm

经改进CIAP算法有限次迭代所得的各链路的时延情况和剩余带宽情况如图4所示。

图4 改进CIAP算法下的链路情况Fig.4 The situation of the link with improved CIAP algorithm

从图4可以看出，经改进CIAP算法10次迭代后，混合链路的时延和剩余带宽都能均衡到平均水平。

评价调度算法的性能主要表现在网络的公平性和吞吐率方面。为此，引入公平性指数作为评价网络公平性的指标函数。公平性指数定义为：

F(t)=[∑Bi(t)]2/[n∑B2i(t)] (1)式中：Bi()t为链路i的带宽;n为链路数。

公平性指数的取值范围为[0，1]，该值达到1时最为公平[6]。

试验对比了传统链路聚合算法和改进CIAP算法在多链路传输下的公平性指数。结果表明，传统链路聚合算法下网络的公平性指数仅为0.089;而改进CIAP算法下的网络的公平性指数能达到0.5。

传统链路聚合算法和改进CIAP算法在多链路传输下的网络吞吐率如图5所示。

图5 网络吞吐率比较Fig.5 Comparison of network throughput

从图5可以看出，传统链路聚合算法下的网络吞吐率大概为1 Mbit/s，而改进CIAP算法的链路总的网络吞吐率达到2 Mbit/s。

改进CIAP算法和CIAP算法在不同剩余带宽阈值下的迭代次数如表2所示。

表2 迭代次数对比结果Tab.2 The comparison of the numbers of iteration

从表2可以看出，改进CIAP算法能降低算法的迭代次数，在改进优化效率方面有突出效果。随着剩余带宽阈值选取的降低，优化效率将进一步得到提高。

仿真结果表明，将改进CIAP算法应用在混合网络多链路传输中，能很好地均衡各链路的时延和剩余带宽，使各链路的时延和剩余带宽都能维持到平均水平，并大幅度提高网络的整体吞吐率。

3 结束语

针对雷达组网中链路间的性能差异影响网络整体传输性能的问题，本文将基于传输时延和剩余带宽的多链路负载均衡算法应用于雷达组网。该算法根据各链路的传输时延和剩余带宽，采用误差纠正学习方法实现整体网络性能优化，并均衡各个链路时延和剩余带宽以及链路负载。

仿真结果表明，在实现多重链路流量负载均衡方面，多链路负载均衡算法比传统链路聚合算法的效果更为显著，在改善网络吞吐率和公平性方面具有更好的性能。

[1]林科文，杨珉，毛迪林.基于多链路聚合的无线实时视频传输系统[J].小型微型计算机系统，2011，32(5)：24 －30.

[2]李红，沈未名.有线/无线混合网络传输控制策略[J].计算机工程，2009，35(14)：111 －113.

[3]梁本来，秦勇，任新华，等.基于二元目标优化的多链路负载均衡算法 DBCTIA[J].计算机应用，2009，29(3)：655 －657.

[4]Dinan E，Awduche D，Jabbari B.Analytical framework for dynamic traffic partitioning in MPLS network[C]//IEEE International Conference on Communications，New Orleans，Louisiana，IEEE，2000.

[5]Shaikh A，Rexford J，Shin K G.Evaluating the impact of stale link state on quality-of-service routing[J].IEEE/ACM Transactions on Networking，2001，9(2)：162 －176.

[6]曹野，方旭明.高吞吐率和高公平性混合传感网络[J].计算机应用，2010，30(11)：3065 －3068.