海洋互联网中岸基网络与船舶基站切换方法
2021-01-15许彬楠姜胜明孟小钰
许彬楠, 姜胜明, 孟小钰, 戴 璐
(上海海事大学信息工程学院,上海201306)
0 引 言
随着人类在海洋环境中的活动范围越来越大以及人类对海洋保护和海洋安全意识的不断提高,发展海洋互联网成了一种迫切的需要。海洋互联网是由岸基网络(Shore-based Network,SN)、无线自组织网络(Wireless Ad Hoc Network,WANET)、高空平台(High Altitude Platform, HAP)和卫星系统(Satellite Technology,SAT)[1]等重要系统组成。其中,岸基网络主要是由海事无线电和移动蜂窝网络相融合的网络系统,它可以为近岸航道上的船舶提供网络服务。以海上船舶自动识别系统(AutomaticIdentificationSystem,AIS)搭建的岸基网络能够提供岸与船之间的信息交流、提供船舶的位置信息[2],并进一步实现船与岸之间的实时监控和信息传输[3]。岸基网络下的船舶在移动过程中,移动船舶(Mobile Ship,MS)有可能会发生小区切换,该切换与陆上切换的区别在于,陆地上的一个切换是一个移动设备和一个基站的关系,一次切换只影响一个用户。而船舶与岸基基站之间的切换是一个船舶基站与一个岸基基站的关系,一个船舶可能有上百甚至上千人,所以这样的一个切换会产生很大的影响,再加上海洋环境变化的不确定性,船舶发生切换时船舶用户无法像陆地用户一样享用各种实时网络应用,因此为移动船舶选择一个合适的目标基站变得极为重要。对于现有的硬切换、软切换以及接力切换等切换方法,以及对于现有切换方式中的基于简单加权和(SimpleAdditiveWeighting,SAW)的多属性决策、基于逼近理想解排序法(Technique for Order Preferenceby Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)、基于代价函数和基于距离优先级判定的目标岸基基站(Target Base Station,TBS)选择算法而言,选择何种切换方法以及如何为MS选择最优的TBS并制定合适的切换触发准则成为海洋互联网所面临的挑战。
移动通信系统的主流技术包括LTE和WiMAX技术。对比LTE技术,在价格上,WiMAX所使用的多数频段都是免费的,而且其设备成本较低,这可为岸基网络大规模的铺设节约很多成本[4]。当船舶离海岸大于25 km时,可以使用LTE通信链路来传输完整的实时测深数据。相反,对于岸基网络中5 ~25 km范围内的近岸船舶而言通常直接与岸基基站连接[5],而且WiMAX 具有覆盖面积大,数据率高等优点,因此WiMAX是直连方案的不错选择,所以本文对WiMAX切换技术进行研究。
文献[5]中证实了WiMAX可以作为可靠、安全且具有成本效益的海上通信运营商。文献[6]中描述了基于多度量标准的WiMAX 切换算法,通过已接收和已发送流量、吞吐量、语音抖动、延迟以及信噪比等参数对WiMAX网络中的目标基站进行选择。文献[7]中提出了一种通过优化网络结构选择的WiMAX 硬切换算法,该算法中的移动节点会根据当前服务基站所广播的邻居基站负载信息以及距离信息对要接入的基站进行选择,虽然改善了通信性能,但是距离信息并不能作为目标基站的主要判决条件。文献[8]中提出了移动WiMAX网络中由服务基站控制的目标基站快速选择方案,算法根据当前服务基站从邻居基站中选择目标基站,通过快速选择使整体的切换时延减少,充分保证了通信的有效性和可靠性。文献[9]中通过使用时间和基于位置的移动性配置文件,移动节点可以在切换过程中提高扫描时间,增强切换扫描性能。文献[10]中提出了一种适用于海洋网络的多跳软切换方案,算法中对2 个性能最好的基站注册,其中一个作为通信基站,另一个为备份基站,以保证切换过程中不发生链接中断的情况,相比硬切换这种软切换方案可以提高切换时的通信性能,由于该文献中对切换判决条件的设置过于单一,因此性能提高并不十分显著。以上文献均是以WiMAX切换技术为背景的切换算法研究,通过对比不同的切换算法,或是在相同算法的基础上对目标基站的选择方式以及切换触发条件进行改进来保证算法的可靠性,最终目的都是为了提高WiMAX切换时的通信性能。
为解决岸基网络中MS发生基站切换时与岸基基站之间数据传输能力低、数据传输过程中丢包率过高以及请求数据包的时延过长等问题所导致的通信链路稳定性低,通信质量差等现象,本文对陆地移动蜂窝网络的WiMAX软切换方法方法加以改进,通过在TBS选择阶段考虑MS与邻居基站(Neighbour Base Station,NBS)的载波与干扰和噪声比(Carrier to Interference plus Noise Ratio,CINR)、距离、服务质量(Quality of
Service,QoS)、提供服务类型4 个指标,提出了一种基于层次分析法(Analytic HierarchyProcess,AHP)的TBS选择算法,该算法可以根据上述所制定的4 个指标的权重值获得最能满足MS 服务需求的岸基基站,目的是为了最大限度地满足船舶中大量用户的多种通信服务。结合该算法以及制定的切换触发准则,本文提出了岸基网络与船舶基站切换(Shore-based Network and Ship Base station Handover,SN-SBSH)算法。该算法不仅解决了岸基网络中MS 切换时的TBS 选择问题,还进一步解决了MS切换时延长、数据丢包率高等问题,提高了船舶移动过程中与岸基基站的网络连通性,也进一步提高了MS中用户的通信服务质量,充分保障了用户的服务需求。
1 岸基网络与船舶基站切换模型
岸基网络场景如图1 所示。
图1 岸基网络场景图[1]
近岸船舶可以直接与岸基基站通信,远距离船舶则需要借助近岸船舶作为中继船舶与岸基基站建立通信链接。其中,HMS1为正在自西向东移动的船舶,为保证与岸基网络的通信,该船舶需要与岸基基站发生基站切换。岸基网络中MS采用基站切换的一大优势是,移动船舶和岸基基站可以借助AIS 在切换过程发生前事先获取双方的位置信息,不需要再发送获取位置信息的数据包。利用这一优势,可以解决在测距活动中因发送定位数据包而造成的切换时延过大的问题,通过减少切换时延,加速切换进程,SN-SBSH 算法就是在此基础之上进行的。
本文主要将WiMAX 软切换中的宏分集切换(Macro Diversity Handover,MDHO)机制应用于岸基网络中。它的工作模式为,通信节点先切换至新的基站建立通信链接后,再断开与原来基站的通信链接。在岸基网络中,MS执行基站切换包含以下3 个阶段:首先,MS要侦听NBS的信息,将满足条件的NBS作为备选NBS并存储在指定的NBS 列表中,该阶段被称为NBS获取阶段;其次,MS要对NBS列表中获取的NBS进行判决,根据一定的算法条件,MS从NBS列表中选择出最合适的一个NBS作为TBS接入,此时,MS与当前服务基站(Current Service Base Station,CSBS)和TBS同时连接,该阶段被称为目标岸基基站选择阶段,简称TBS 选择阶段;最后,当MS 与CSBS 和选定的TBS满足切换触发准则时,MS 断开与CSBS 的连接,完成切换过程。
在TBS选择阶段的算法模型中,AHP是对一些较为复杂的和模糊的问题作出决策的简易方法,其主要步骤如下[11]:
步骤1建立层次结构模型。
步骤2构造判决矩阵。构造关于目标层M 与准则层C的判断矩阵,本文所研究的目标层为TBS 选择,准则层为CINR值、QoS、用户通信代价和提供服务类型。表1 为判断矩阵重要程度表。
表1 判断矩阵重要程度表
步骤3一致性检验。为保证各元素重要度之间的协调性,避免出现Ⅰ比Ⅱ重要,Ⅱ比Ⅲ重要,而Ⅲ又比Ⅰ重要这样的矛盾情况出现,要对判决矩阵进行一致性检验。
计算判决矩阵的特征向量对应的最大特征值,用于计算一致性指标CI,查找相对应的一致性指标RI,进而计算出一致性比率CR:
式中:λmax为判决矩阵的特征向量对应最大特征值;CI值用于调整判决矩阵完全一致性的程度;RI为平均随机一致性指标取值的判决矩阵。对应的取值见表2。
表2 一致性指标取值表
若CR <0.1,则认为判断矩阵的一致性可以被接收,否则需要对判断矩阵进行修正。
步骤4计算权重。通过一致性检验后,利用算数平均法求得各指标的权重值:
式中,i、j分别为判断矩阵的行和列。
2 SN-SBSH算法
在传统MDHO中,移动节点会根据搜索到的所有导频的强度,基于接收信号码功率(Received Signal Code Power,RSCP)和接收信号强度指示符(Received Signal Strength Indication,RSSI)计算Ec/N0(Ec/N0=RSCP/RSSI)的值[9],通过其值来判定是否进行切换。借助传统MDHO算法原理,通过TBS选择算法模型为MS执行最优TBS 选择,以保证新接入的岸基基站可以为MS提供完备的服务,并在切换触发阶段制定了相应的切换触发准则。
2.1 基于AHP的TBS选择过程
(1)层次结构模型,如图2 所示。
图2 TBS选择层次结构模型[11]
(2)准则层C的判断矩阵见表3。
表3 准则层C判断矩阵
(3)构造方案层P 相对于准则层C 中各指标的判断矩阵见表4。
表4 方案层P相对于准则层C中指标的判断矩阵
(4)计算得到权重矩阵并选出最优方案(见表5、6)。
表5 权重矩阵
表6 方案层权重值
在上述基于AHP的TBS 选择算法中,当NBS_1、NBS_2、NBS_3 被列为可选岸基基站时,计算得到的权重值为
MS将根据最大权重值ω1对应的岸基基站NBS_1作为TBS 接入,以保证MS 与判决得到的最优的岸基基站建立链接。
2.2 切换触发准则
当移动台在基站之间频繁、快速地执行越区切换时,就会发生“乒乓效应”,产生“乒乓效应”的主要原因在于移动台在相邻小区间的移动性。由于陆地蜂窝小区呈现蜂窝状分布,用户相对于基站的位置和方向的可变性是相对较大的,当用户在短时间内相对于某一基站的位置和方向发生快速变化时会受到其他基站与该基站信号强弱的交替变化,因此用户会在两基站之间来回切换,一次切换只会影响到一个用户。而船舶在海上是沿着特定航道航行的,船舶相对于岸基基站的位置和方向在短时间内并不会产生明显的变化,因此船舶移动产生“乒乓效应”的可能性相对陆地用户而言是相对较小的。由于一次切换会影响到船舶上的所有用户,因此为了保证切换的稳定,船舶在切换时设定了切换驱动因子,只有当船舶与当前服务基站的接收信号强度低于切换启动阈值,而且可选目标基站的接收信号强度与CINR值比当前服务基站的接受信号强度与CINR值大于一个数值足够高的切换驱动因子时才可执行切换。
在切换触发前,需要持续对以下几个性能指标进行检测,分别为:MS 与CSBS 下行信道单位时间内的RSS为RSS_CSBS;MS与NBS下行信道单位时间内的RSS为RSS_NBS;MS 的切换触发门限值为MS_TH;MS相对于NBS 信道状态的驱动因子为DBS_Fuzzy。MS还要检测与CSBS 和NBS 的CINR值,记为CINR_CSBS和CINR_NBS,并将其作为切换触发的判决标准条件之一。当满足以下条件时MS 触发切换:①CSBS的服务信号强度低于MS的切换触发门限值;②MS 与某一NBS 的接收信号强度高于一个驱动值;MS 与某一NBS的CINR始终高于固定阈值Tk;③MS 与某一NBS在单位时间内的CINR 高于与CSBS 的CINR 值。相应的表达式为:
2.3 切换流程
在完成2.2 小节的切换触发判决过程后,根据以下步骤执行切换。
步骤1MS首先从周围岸基基站中选出RSS 最强的基站作为中央基站,记为CSBS;将MS 侦听到的其他岸基基站作为NBS。
步骤2MS在移动过程中,当MS与某一NBS 的RSS满足式(7)时,将该NBS 加入Diver1 列表中。在下一时刻,将NBS 分为两类,一个是上一时刻不存在于Diver1 中的为A类,上一时刻存在于Diver1 中为B类。当A类NBS满足式(7)时,将该NBS 加入Diver1中,当B类NBS 满足式(8)时,将该NBS 从Diver1 中删除,其中AT_value和DT_value分别为添加阈值和删除阈值。表达式为:
步骤3MS在与CSBS通信的同时,根据本节2.1中所提出的基于AHP 的TBS 选择算法,MS 还会从Diver1 中选出一个最优NBS 作为TBS 并保持通信。当满足本节2.2 中所给出的切换触发条件时,MS发起切换请求。
步骤4MS将选择好的TBS 作为新CSBS 后,从原CSBS获取该船舶的服务状态信息,断开与原CSBS的链接,并返回步骤2。
2.4 距离的计算方法
在上述提出的岸基网络切换算法中,岸基网络已经借助AIS基础设施获取了MS与岸基基站的位置信息,这里的位置信息是指经纬度信息。由于海平面存在高低差异,岸基网络中船舶与岸基基站的距离需要利用球面坐标两点之间的距离来求解。假设某一移动船舶的纬度为φ1,经度为θ1;某一岸基基站的纬度为φ2,经度为θ2,地球半径为R,具体计算公式如下:
3 SN-SBSH算法仿真
3.1 仿真场景描述
本文利用EXata仿真平台,选取上海某深水港附近区域为背景,搭建了一个80 km ×80 km 的仿真场景,该场景一共布设了4 个WiMAX岸基基站、14 艘船舶,路由器和文件服务器组成了陆地骨干网络。船舶的移动模型是从上海某深水港某区域船舶的真实移动状态中提取,船舶的移动速率范围在5 ~12 m/s,仿真时间为300 s,应用类型为可变比特率VBR,该类型传输的数据包大小为512 Byte,切换启动门限值为-78 dBm,仿真场景的详细参数如下:场景大小80 km ×80 km,船舶数量为14,MAC 模型WiMAX,路由协议AODV,仿真时间,S-t =300 s,应用类型VBR,发送数据包大小,S =512 Byte,发送功率,P =46 dBm,添加阈值,T-A =4 dB,删除阈值,T-D =2 dB,切换启动门限值,H-S =-78 dBm,切换判决前门限值之差的保持时间,H-T =15 s,DCD/UCD 发送间隔,S-S =5 s,网络层协议IPv4,传输层协议UDP,路径损耗模型Two ray,阴影衰落模型Constant,阴影衰落平均值2 dB,能量模型None,温度,T =290 K。
仿真环境如图3 所示,8 号船舶自西向东以8 m/s的航速通过上海某深水港区域,8 号船舶向陆上文件服务器6 发送数据,以此模拟移动船舶的基站切换过程。
图3 SN-SBSH算法仿真场景
3.2 仿真结果分析
从图4(a)初始时刻的仿真结果中的绿色指向可以看出,船舶8 在移动过程中与BS2、BS3、BS4均有探测请求,说明船舶8 在保持与BS1连接的同时还在进行TBS选择过程。当仿真进行到270 s左右时,从图4(b)的绿色指向可以看出,此时船舶8 已经断开与BS1的通信链接,仅有与BS2的通信指示,说明船舶8 选择将BS2作为切换后的目标基站。通过吞吐量、端到端时延、丢包率以及抖动4 个参数来观察整个切换过程中船舶8 与岸基基站的通信性能。最终得到的用于衡量船舶8 切换时的通信性能的4 个参数指标的值如表7 所示。
表7 仿真参数结果
图4 (a) 初始时刻的仿真场景图
图4 (b) 207 s时刻的仿真场景图
为验证船舶8 切换时在SN-SBSH 算法的TBS 选择阶段与最优岸基基站接入,以及该切换算法可以提升岸基网络中MS 发生切换时与岸基基站的通信性能,在仿真中将MS 分别与BS2、BS3、BS4连接后网络的通信性能指标进行统计,并且与传统MDHO算法设为对照,得出了以下结果。
如图5 所示,通过对两种切换算法的吞吐量结果对比可知,船舶8 无论与哪一个NBS 接入,SN-SBSH算法的吞吐量都明显高于传统MDHO 算法。从传统MDHO算法的结果可以看出,船舶8 发生切换时与BS3的吞吐量最高,而且采用SN-SBSH 算法的船舶8在切换时与BS3的吞吐量仍为最高,其吞吐量值为6 328.6 bit/s,但该值与表8 中得出的吞吐量结果并不相吻合,可见船舶8 切换后与接入的基站并不是BS3而是BS2。虽然船舶8 切换时与BS2的吞吐量性能不是最优的,但是经过岸基基站选择阶段后BS2一定是最能满足船舶8 服务需求的基站,与传统MDHO算法比较可以看出该算法提高了船舶8 切换时与岸基基站单位时间内的数据传输能力。
图5 不同算法下吞吐量对比
由图6 可知,采用SN-SBSH算法得到的端到端时延明显低于传统MDHO 算法。该算法通过增加切换判决条件来提高切换判决过程中MS启动切换的准确性,一定程度上避免了“乒乓效应”,提高了MS的切换效率,进而保证了MS 发生切换时与岸基基站通信的稳定。从图中还可以看出,当船舶8 切换至新岸基基站后,采用传统MDHO算法时与BS3的端到端时延是最低的,而SN-SBSH算法中船舶8 与BS2的端到端时延最短,其中SN-SBSH算法与BS2的端到端时延值为0.121 7 s,与表8 中所得出的结果相对应,说明所提出算法加快了切换过程中数据包的传输速率。
图6 不同算法下端到端时延对比
由图7 可见,采用SN-SBSH算法的丢包率要低于传统MDHO算法。当船舶8 与BS2和BS3连接时,所提出算法的丢包率可以降低约为传统MDHO 算法的一半,很大程度上降低了切换过程中的数据包丢失,增强了数据传输的稳定性,更好地满足了岸基网络中用户的通信需求。采用传统MDHO 算法时与BS3的丢包率是最低的,而采用SN-SBSH 算法时船舶8 与BS2的丢包率是最低的,丢包率为14.5%,该结果与表8中丢包率的数据结果相吻合,证实了船舶8 切换后与最优岸基基站BS2接入。
图7 不同算法下丢包率对比
图8 中船舶8 与BS2的抖动值与表8 中数据结果相一致,同样可以证明船舶8 切换后与BS2接入。综合上述图5 ~8 的分析,从吞吐量、端到端时延、丢包率和抖动的数据结果可以看出,当船舶发生基站切换时,船舶8 采用传统MDHO 算法时与BS3的通信性能是最优的,而所提出的SN-SBSH 算法选择与BS2接入,虽然船舶8 与BS3的吞吐量的结果要优于BS2,但是BS2所能给MS提供的服务需求BS3无法满足。与传统MDHO 算法相比,MS 发生基站切换时吞吐量显著提升,丢包率降低,端到端时延明显降低。该统计结果证明了数据在传输过程中的稳定,保障了切换过程中网络的连通性,还证实了基于AHP的TBS选择算法是可行的,MS 可以选出最优的邻居基站并与其建立连接,很大程度上提高了MS与岸基基站的通信质量。
图8 不同算法下抖动对比
4 结 语
在海洋互联网背景下,本文提出了一种针对岸基网络的SN-SBSH 算法。该算法充分利用了岸基网络的优势,通过在切换发生前获取岸基网络环境下移动船舶和岸基基站的位置信息,减少了切换过程中不必要的信息传输,很大程度上降低了切换过程中的信道负载。在TBS选择阶段根据AHP 计算出的邻居基站权重值为MS确定能够满足其自身通信需求的目标岸基基站,通过设定合适的切换触发条件,降低了无关岸基基站干扰,减少了切换延迟,避免了不必要的切换,提高了切换的准确性,进一步改善了岸基网络中移动船舶发生基站切换时的通信性能,更好地满足了船舶用户的服务需求。