一种基于能量效率的自组织网络节点合作方法

杨国瑞，郭建立，刘 刚，高莎莎

一种基于能量效率的自组织网络节点合作方法

杨国瑞1，郭建立1，刘 刚2，高莎莎2

（1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081；2.燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004）

针对移动自组织网络中的节点自私性问题，以无线网络环境中的拓扑控制和数据包转发作为网络节点的策略空间，并结合网络节点的能量效率水平，建立了一个基于严格位势博弈的网络节点合作模型。仿真结果表明，该模型不但满足了自组织网络环境下的网络连通性需求，并且通过节点间的合作机制降低了网络能耗，提高了网络节点的能量效率水平，以及数据传输的可靠性和效率。

移动自组织网络；网络节点合作；能量效率；拓扑控制；严格位势博弈

引用格式：杨国瑞，郭建立，刘 刚，等.一种基于能量效率的自组织网络节点合作方法［J］.无线电工程，2016，46（5）：5-8.

0 引言

在移动自组织网络（Mobile Ad hoc Network）中，移动节点出于自身资源消耗、延长生命周期考虑，可能拒绝为网络中其他节点转发数据，这种行为严重影响了网络性能。Marti［1］的研究结果表明，如果网络中存在10%～40%的自私节点，将导致网络平均性能下降16%～32%。目前，研究人员已经提出了一些探索性的思路和方法，采取预设的措施“迫使”或“激励”网络节点之间进行合作，以保证网络的基本需求和整体性能。总体上，所提出的方法可以分为3类：基于信誉的方法、基于货币的方法和基于博弈的方法。

基于信誉方法［2-3］根据节点的行为特征建立信誉信息，并在路由和数据转发过程中根据信誉信息对低信誉值节点（不合作节点）实行惩罚，以此来“迫使”其参与网络合作。而基于货币的方法［4-5］引入了经济学概念，将数据包转发作为网络服务，即源节点使用该服务需要付费，转发节点提供服务获得补偿，以激励节点参与网络合作。此外，还可根据网络节点固有的自主特性和分布式的操作特点，利用博弈论方法对节点进行形式化建模与分析［6-7］，并且结合网络节点行为分析［8］、能效公平［9-10］以及控制负载抑制［11-12］等策略，更加全面地提高网络节点合作方法的有效性和实用性。本文基于博弈论方法，以拓扑控制和数据包转发作为节点的策略空间，并结合节点的能量效率水平，通过建立一个基于严格位势博弈的节点合作模型，能够在充分保证移动自组织网络连通性的同时，提高网络的能量效率水平。

1 网络模型及问题描述

1.1 网络模型

假定移动自组织网络由一组采用全向天线的移动无线节点组成，网络中的所有节点均具有调整自身发射功率的能力，可以将其实际发射功率调整到比其最大值低的功率等级，以节省自身的能量消耗，因此，可以将网络拓扑结构建模为G=（N，E，Ω），其中N是节点集合，包含n个网络节点，E⊆N×N是一组具有双向连接的传输链路。权值矩阵Ω描述各连接链路的相关特性，如增益损失和信噪比等。为简单起见，本文假设连接的权值同建立这个连接的发射功率等级成正比。为了建立一个有效链接，发射功率等级需要与节点间的欧几里德距离相对应，即如果P（i）=pi≥ωij，并且P（j）=pj≥ωij，则在节点i和j之间存在一个有效的网络链接，其中P=（p1，…，pn）为当前节点功率水平向量。

此外，模型中的每个节点都将网络中的节点划分为2个子集，即愿意为其提供转发数据包的节点集合C以及拒绝为其转发数据包的节点集合S，为方便起见，可以将节点自身视为其转发节点，即有C∪S=N。因此得到数据转发策略向量Fi=（f1，…，fn），其中

由此可见，该网络模型最优情况下的网络为Gmax，即网络中的所有节点均作为转发节点，并且均使用自身许可的最大功率Pmax进行传输。

1.2 能量模型

网络节点的能量损耗取决于其建立网络连接时所选择的功率等级，而功率等级又决定了该节点的传输范围和邻居节点集合。从数据传输的目的来看，节点的能量消耗可以划分为2种类型。

在一定时间区间内，网络节点需要承担必要的数据传输服务，因此，此类能量消耗为发送自身数据包和转发其他节点的数据包所消耗能量的总和。如果令λi表示节点i的平均通信发生率，λf为其数据包转发率，则网络节点i的数据传输能量消耗为：

式中，Fi为该节点的数据转发策略。

此外，假定网络中所有节点使用最大功率（标准控制信息发射功率）发送控制信息，且控制信息比率为λc，则控制信息的能量消耗为：

1.3 问题描述

根据上述假设，维护网络拓扑结构的过程包含了2个主要目标：①在保证网络性能优化需求（如连通性及能效）的同时，节点选择适当的功率等级；②为维护网络的连通性能及数据转发需求，确定网络节点的数据转发策略，即为所确定的合作节点承担数据转发服务，而拒绝不合作节点的数据转发请求。因此，需要提供一个定义良好的博弈模型，促使所有的网络节点在数据包转发和拓扑控制方面参与网络的合作。

定义博弈Γ=＜N，A，u＞如下：

③每一个参与者i∈N，都有一个二维效用函数ui（P，F）：A→R来确定节点自身在博弈过程中的收益或优先权。

节点的效用函数为：

式中，αi=f（eti（pi，Fi））∈R为与网络节点能量消耗相关的权重标量；Gi（P，F）为当前所有节点选定策略后所形成的网络拓扑；CN（P，F）为当前所有节点选定策略后该节点的合作节点集合，即愿意为其提供数据转发的节点的集合。

由式（5）可见，当所有网络节点确定其自身的行动策略（Pi，Fi）之后，所有节点得到的有效网络拓扑收益Gi（P，F）完全相同，而CN（P，F）收益与网络节点i自身的策略选择完全无关，即完全依赖于其他网络节点的策略选择。因此可知该博弈符合严格位势博弈的定义，是一个加权Coordination-Dummy博弈。同时，根据严格位势博弈的性质，可以确定该博弈具备有限改善路径特性，且当网络节点以自私（理性）的方式进行策略抉择时，能够收敛到一个稳定的纳什均衡。

2 基于能量效率的网络节点合作算法（BENC）

基于构建的节点博弈模型，为了在存在自私节点的情况下形成有效的拓扑结构，提出了基于能量效率的网络节点合作算法。算法中，节点根据最佳响应过程，调整其传输功率等级以及转发策略。一个完整的博弈过程包括2个间隔周期，在算法执行阶段，通过指定功率级和节点的转发策略来确定拓扑结构；在数据转发阶段，路由选择和数据转发将会在指定拓扑G（P，F）之后被执行，基于功率矢量P=（p1，…，pn）和转发策略矢量 F=（f1，…，fn）。该算法由3阶段组成：准备阶段、自调整阶段和稳定阶段。

2.1 准备阶段

在准备阶段，网络中的每个节点都用其自身的最大传输功率（Pmaxi）传输一个标准的控制信标，并通过搜集邻居节点的应答信息，确定其最新的邻居节点集合。在该阶段结束时，每个节点都将得到一个最新的相邻节点列表，其中包括邻居节点所要求达到每个节点所需要的功率信息，网络中所有邻居节点的集合就构成了当前网络的初始拓扑结构Gmax。

2.2 自调整阶段

在自调整阶段，节点基于自身的能量水平和效用函数来确定它们将选择的传输功率等级和转发策略。假定在某一时间点，只允许一个网络节点基于自身的优先权具备调整其自身参与网络合作策略的权力。每一次博弈的重复过程都被视为一个普通的标准型博弈，其中每个节点的目标都是选择最大化其效用的策略，这个不断重复的过程导致了网络动态的发展变化。在该过程中，无论何时节点更新自身的策略选择，它基于式（6）进行自身的策略修正：

2.3 稳定阶段

由于采用的博弈模型是一个严格位势博弈，其自身特性保证了纳什均衡的存在性，无论何时，当一个网络节点在自适应阶段选择了一个功率等级及转发策略，这个选择将直接影响到其当前的邻居节点集合，进而可能导致网络整体拓扑结构的改变。节点在当前的拓扑中更新自身的功率等级和转发策略后，需要及时广播这些策略信息。其他网络节点接收这些控制信息，更新各自的邻居集合。反之，其他网络节点根据网络环境的变化，选择一个相应的功率等级和转发策略，响应网络拓扑的变化和其他节点的策略选择，以提高其自身的效用。如果没有任何一个节点需要更新其策略，则意味着算法已经收敛到一个稳定状态（纳什均衡），而严格位势博弈的特性保证了纳什均衡的存在。因此，算法在多次迭代之后能够收敛到一个稳定的纳什均衡。

3 仿真结果分析

为了验证所提出的网络节点合作模型的有效性，在Matlab中实现了基于拓扑控制和数据转发的节点合作算法。在仿真试验中，所有移动自组织网络节点被均匀地分布到一个1 000m*1 000m的有限区域内。并且规定，为了建立一个有效的传输链接ij，需要满足的能量条件为ωij=pij=d2ij，其中dij为节点i和节点j的欧几里德距离。

仿真条件下移动自组织网络的初始拓扑Gmax，包含50个节点，每个节点在此阶段所采用的标准（最大）传输功率均为Pmaxi=100 mW，并且保证初始网络拓扑结构是连通的，如图1所示。

图1　网络初始拓扑结构

基于图1的原始拓扑结构，网络节点根据当前的能量水平调整其自身策略，更新它们的传输功率（在1 mW、5 mW、20 mW、30 mW、50 mW和100 mW中选择）。执行一次BENC算法后达到纳什均衡时，拓扑控制优化过程的结果如图2所示。由图2可见，BENC算法能够在有限的时间范围内，收敛到一个对网络模型所定义的连通拓扑结构，并且在网络中每对节点间存在一个包含多个中继（合作）节点的有效传输路径。

为了衡量该模型对网络传输性能的影响程度，在模拟仿真实验中检验了网络中不同节点对之间的25个并发信息流的数据传输情况，结果如图3所示，通过与文献［8-9］所提出算法在相同网络环境参数情况下的对比可以发现，相对于上述2种算法，BENC模型的网络数据包的递交率更高，这是因为基于BENC模型的网络节点，为了提高自身的效用，积极参与网络合作是其更优的决策策略。

图2　BENC算法的纳什均衡结果

接下来对3种模型的能量效率水平进行比较，在500 s仿真时间内，对网络中所有节点进行数据包传输所消耗的能量进行了检验，规定数据包被丢弃之前需要被重新转发3次，并且重新转发的消耗也计入到网络的总能耗中。在相同拓扑结构下运行50次仿真后得到的结果如图4所示。

图3　数据包递交率

图4　网络能量消耗

由图4可以看出，由于BENC模型具有拓扑结构优化的节点合作有效路径，因而显著降低了数据包转发过程中的能耗，此外，这样的BENC模型进一步增强了路径的可靠性和更高的数据包投递率。

4 结束语

针对移动自组织网络节点合作问题，本文提出了一种基于能量效率的分布式网络节点合作方法，该方法将拓扑控制和数据包转发作为网络节点的策略空间，并结合节点自身的能量效率水平，构建了一个严格位势博弈节点合作模型。通过Matlab对节点合作模型的有效性进行了验证，仿真结果表明，该模型不但充分保证了移动自组织网络的连通性，而且能够促进节点合作，减少网络能耗，提高网络的能量效率水平。

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A Cooperation Method of Mobile Ad Hoc Network Nodes Based on Energy Efficiency

YANG Guo-rui1，GUO Jian-li1，LIU Gang2，GAO Sha-sha2
（1.The 54th Research Institute of CETC，Shijiazhuang Hebei 050081，China；2.Key Laboratory of Measurement Technology and Instrumentation of Hebei Province，Yanshan University，Qinhuangdao Hebei 066004，China）

Aiming at the selfishness of the nodes in mobile ad hoc networks，a network node cooperative model based on exact potential game model is established by using the wireless network topology controlling and data packets forwarding as the strategy space and depending on the energy efficiency level of network nodes.The simulation results show that this model can not only meet network connectivity requirements under the opening wireless network environment，but also reduce the network energy consumption，improve energy efficiency level of network nodes，and the data transmission reliability and efficiency by network node cooperation in wireless Ad Hoc networks.

mobile ad hoc networks；network node cooperation；energy efficiency；network topology control；exact potential game

TN393

A

1003-3106（2016）05-0005-04

10.3969/j.issn.1003-3106.2016.05.02

2016-01-22

河北省自然科学基金资助项目（F2015203291）；秦皇岛市科学技术研究与发展计划资助项目（201401A037）。

杨国瑞 男，（1972—），高级工程师。主要研究方向：通信网络总体、移动自组织网络等。

郭建立 男，（1980—），博士，高级工程师。主要研究方向：云计算、物联网和移动自组织网络等。