异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法

管乃彦, 郭娟利

(天津大学 建筑学院, 天津 300072； 天津市建筑物理环境与生态技术重点实验室, 天津 300072)

传统光纤网络很难满足用户对带宽网络通信节点移动覆盖性的需求[1], 需要构建异构的无线通信网络, 实现高覆盖度的高速互联网络通信[2]. 异构环境下高速互联网络采用动态路由组网进行设计[3], 结合无线传感器网络和卫星通信等网络通信, 集成一个动态复杂且速度较快的网络组网结构[4], 有效满足了用户对网络保密性通信、 快速通信和抗干扰性强的需求[5]. 在异构环境下高速互联网络具有路由多源性, 网络路由节点通信覆盖受网络负载和带宽等因素的影响, 导致覆盖度较低[6].

异构环境下高速互联网络采用基于IEEE 802.11p的路由协议[7], 为提高网络的抗干扰能力和通信覆盖能力, 降低网络传输的误比特率, 需进行节点覆盖优化控制. 传统网络覆盖控制算法主要包括VANET路由协议设计方法、 Ad hoc NETwork节点优化覆盖方法和能量均衡控制算法等[8], 上述方法通过构建异构环境下高速互联网络的路由传输探测协议, 采用基于距离测量和能量概率密度分析等方法进行网络路由节点的优化部署, 提高了网络的通信覆盖能力, 但随着网络节点规模的扩大, 高速互联网络通信中离群失联节点增多； 文献[3]提出了基于客观权重确定的方法, 通过对故障路由节点的及时诊断和路由修复, 提高了网络的覆盖能力, 但该方法对大规模异构通信节点的抗干扰性不强； 文献[4]提出了基于距离测量和路由探测分析的异构环境下高速互联网络节点优化部署方法, 提高了对异常节点的定位能力和网络的通信覆盖能力, 但对先验信息的需求量较大, 在节点参考信息不足的情形下网络覆盖性能较差. 为克服上述传统算法的弊端, 本文提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法. 首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 然后利用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度.

1 节点部署和路由探测模型

1.1 异构环境下高速互联网络的节点分布模型

首先构建异构环境下高速互联网络的节点分布结构模型和路由探测模型. 采用均匀线性阵列分布模型构建典型异构环境下高速互联网络节点组网系统, 假设异构环境下高速互联网络节点分布的有向图模型为W={u,w1,w2,…,wk}, 在数据交互中心, 采用产品序列号(SN)、 Sink和跳数hop_count进行异构信息传输通信[9], 设网络中存在M个SN节点, 在不同时滞下, 高速互联网络数据交互的线性调频长度为ni, 种类为rj, 传输的通信码元为x(k-1),…,x(k-M), 高速互联网络所有子节点传输的扩展集合表示为P(ni)={pk|prkj=1,k=1,2,…,m}, 路由链路信息集合为S={1,2,…,n}, 连通集集合i={i1,i2,…,in}, 则异构环境下高速互联网络的节点分组排列种类为

(1)

网络节点进行数据传输的信道传输模型满足

路由节点的初始编号为{1,2,3,4,5}, 在异构环境下网络节点的分布式排列如下：

{1,3,5,2,4}, {1,4,2,5,3}, {2,4,1,3,5}, {2,4,1,5,3}, {2,5,3,1,4};

{3,1,4,2,5}, {3,1,5,2,4}, {4,2,5,3,1}, {3,5,2,4,1}, {5,3,1,4,2};

{3,5,1,4,2}, {4,1,3,5,2}, {5,2,4,1,3}, {5,3,1,4,2}.

选择路由传输信道Qn中的任意两个排列进行节点优化组网, 得到节点分布向量集{i1,i2,…,in}和{j1,j2,…,jn}, 分别称中继节点指令集为X, Sink节点指令集为Y, 通过自适应能量均衡进行网络节点优化部署, 得到节点的分布式控制目标函数F为

其中:f表示移动节点受到的虚拟引力；pN表示第N个网络节点的感知半径；m1表示第1个虚拟点和网络节点间的距离；E0表示异构环境下高速互联网络的初始节点能量；EN表示异构环境下高速互联网络第N个节点的能量值；LN表示第N个网络节点的通信半径. 在T时刻内, 令zi(k)∈p×1为第i个异构环境下高速互联网络节点的能量值, 通过能量管理机制[10]进行节点部署, 网络节点传输的能量消耗数学期望为

(3)

(4)

若E(X)≠E(Y), 则当前高速互联网络的路由为最优的； 若E(X)=E(Y), 则根据D(X)与D(Y)进行路由决策, 构建如表1所示的路由信息表.

表1 异构环境下高速互联网络路由消息互传状态

根据表1构建路由信息表, 得到异构环境下初始路由编号为{1,2,3,4,5,6},Qn=14, 节点定位信息约束条件满足：

E0+…+EN-L1p1-…-LN+1pN+1=0.

(5)

对于任意的mi∈均满足路由表项的能量均衡, 联合概率分布特征函数为

根据上述构建的异构环境下高速互联网络节点分布模型, 进行节点优化部署和路由探测算法设计.

1.2 路由探测算法设计

(7)

(8)

其中： ∂为权重系数；mN为第N个虚拟点和网络节点间的距离. 异构环境下高速互联网络路由节点i在t时刻的位置可表示为：

Xi(t)=(xi1(t),xi2(t),…,xiD(t)).

(9)

定义往返时延(round-trip time, RTT)表示异构环境下高速互联网络通信的传播衰减, 可得能量补偿后异构环境下高速互联网络特定节点的优化发射功率递推公式为

(10)

在优化覆盖度下, 高速互联网络信息负载均衡的约束代价函数为

pk(Sk-Si-1)+pk+1(Si-Sk)=pi(Si-Si-1).

(11)

对节点的输出功率进行增益扩展, 令传输功率pi,pk,pk+1所对应的传输速率分别为ri,rk,rk+1, 则根据能量衰减原理, 可得异构环境下高速互联网络节点的覆盖度为

计算高速互联网通信均衡负载的承载能力, 通过能量管理路由机制构建异构环境下高速互联网络的节点分布模型, 实现路由探测设计.

2 网络覆盖优化控制实现

2.1 路由协议优化设计

为提高高速互联网络的覆盖度, 在上述异构环境下高速互联网络的节点分布模型设计和路由探测算法设计的基础上, 本文提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 异构环境下高速互联网络端到端路由探测的分布模型为

(13)

其中：ru(0

Pgraph={1-[1-(1-Pe)2(1-Pd)]m}n,

(14)

在能量负载均衡控制下, 路由协议优化控制的局部时间尺度为

PAOMDV=(1-Pd)2{1-[1-(1-Pe)n(1-Pd)n-1]m},

(15)

其中：Pe为特定源节点的能量开销；Pd为链路的存活时间. 对网络动态路由的负载开销进行幅值估计, 采用网络冲突路由模糊约束检测方法, 得到能量均衡控制后的误码输出结果为

(16)

其中：n(t)为干扰项；si(t)为路由链路节点上的网络拓扑信息. 异构环境下高速互联网络的路由链路信息表匹配程度可通过模糊约束控制算法进行自适应修正, 采用相邻路由信息表的循环控制算法, 得到路由转发的探测报数检测输出为

(17)

其中f表示路由地址的检测频率. 源节点和目的节点的约束传递函数为

(18)

其中： Re(·)表示取实部;ai(t)为异构环境下高速互联网络传输信息包的包络幅值. 输出路由链路信息表的统计量为

(19)

通过路由协议优化设计, 采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度.

2.2 网络覆盖控制设计

在多路径路由探测下, 采用能量负载均衡控制算法对网络覆盖进行优化控制. 假设动态路由协议的目的端口长度为N, 路由链路信息表的时间序列为x, 路由转发信息矩阵的N×1列向量x(n)∈N. 探测数据x在到达链路终端的链路信息表为Ψ={Ψ1,Ψ2,…,ΨN}, 异构环境下高速互联网络下一跳路由节点的节点能耗为

(20)

在异构环境下高速互联网络中, 路由链路节点的存活数为Nnode, 在路由链路分布空间上进行链路信息的优化覆盖, 构建异构环境下高速互联网络的路由向量边为

(21)

其中Newi′={ei′,1,ei′,2,…,ei′,D}是路由链路冲突节点发送的动态路由数据包. 根据如下公式生成动态路由链路模型：

(22)

其中：sR表示端到端路由的网络拓扑信息. 路由节点覆盖的概率密度为

(23)

3 仿真结果分析

下面通过仿真实验测试本文算法在异构环境下高速互联网覆盖优化控制中的性能, 仿真实验的硬件环境采用联合PC机, 配置参数为： CPU 3.0 GHz, 12 GB内存, 仿真软件环境为MATLAB 2007, 异构环境下高速互联网络的链路节点数目为10 000, 网络链路中干扰的信噪比为0～100 dB, 网关位置为(0,0), 异构环境下高速互联网络中数据包的初始传输比特率为240 B/(s·Hz-1), Sink节点传输一个统计单位的数据能量消耗为500 nJ/bit. 根据上述仿真环境和参数设定, 进行网络覆盖优化控制, 首先进行网络链路中传输数据的特征采样, 采样带宽为6 dB, 频率为12 kHz, 得到链路传输数据采样的时域波形如图1所示.

以上述采样的数据为研究对象进行网络覆盖优化控制, 分析能量负载均衡性能, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 得到路由信息表中检测到的探测报文的归一化瞬时频谱如图2所示.

图1 异构环境下高速互联网络链路 传输数据采样时域波形

图2 路由信息表中检测到的 探测报文归一化频谱

图3 网络有效覆盖概率对比

由图1和图2可见, 采用本文算法进行路由探测设计, 有效实现了高速互联网在异构环境下的能量均衡, 数据传输的抗干扰性能较强. 以此为基础进行网络覆盖控制, 为了定量分析其性能, 采用本文算法与文献[3]算法进行对比, 得到高速互联网有效覆盖概率对比结果如图3所示. 由图3可见, 本文算法的网络有效覆盖概率远高于文献[3]算法, 提高了网络的通信覆盖能力.

综上所述, 本文针对高速互联网络因为通信覆盖控制性较差导致负载失衡的问题, 提出了一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法. 首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计； 然后采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度. 仿真结果表明, 本文设计的网络覆盖控制算法能实现异构环境下高速互联网络的路由均衡控制, 网络信道传输的均衡性和抗干扰性均较好, 网络的通信覆盖能力较强.