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基于群特征的通信自组织网优化研究

2022-08-12田甜董洋溢张妍

现代信息科技 2022年8期
关键词:路由层级节点

田甜,董洋溢,张妍

(陕西学前师范学院,陕西 西安 710100)

0 引 言

自组织网(Ad Hoc)是一种自治的无线网络,网络中的节点可随意移动并能以任意方式相互通信,整个网络不需要配置固定的基础设施,可以在不能利用或不便于利用现有网络基础设施的情况下,提供一种便捷的通信环境支撑,拓宽了无线通信网络的应用场景。随着物联网时代的到来,基于物联终端的自组织网络已经成为移动通信技术发展的一个重要方向。目前国内外对自组织网络的研究大多集中于网络拓扑、协议算法等层面,对自组织网中大量节点所表现出来的群体特征,以及群体特征对网络性能影响的研究还不多见。本文从自组织网节点的群体特征入手,针对网络协作中节点位置的管理提出相应的优化方案。

1 节点的群体特征与网络群化概念

从自组织网的构成目标上不难看出,其网络节点具有以下群体特征:(1)行动多维一体。根据目标任务的需要,按需聚合成群,按需优化组合。同一个节点编组,内部的通信单元可能来自多种项目单元组合,节点编组呈现了多维一体的群体运动特性。(3)单元动态运动。单元动态运动是指网络节点编组的空间位置、内部结构会随着通信态势和任务需要的变化而变化,呈现出动态运动的特性。(3)节点实时聚合。根据任务需要,网络节点编组的群体运动会带来指挥机构之间指令传输关系的柔性组合。这些特点充分表明,自组织网的节点实际上充斥着群体运动的特性。

群化是指群体化、集群化,一般是指人或物聚集在一起的现象。在自然界中,群化现象十分普遍,比如分工有序的蚁群、灵活机智的鱼群、广场聚集的人群,社交软件中的社群,等等。学术界研究群化问题的初衷,并不是因为大量个体聚集以后规模变得庞大,而是群化节点形成后具有了新的特征和功能。以典型的鱼群为例,在这个鱼群的群化节点中,每一个个体的力量和功能是微不足道的,但聚合在一起的鱼群整体却能够在觅食、躲避危险、种群繁衍中表现出极其智能化的行为。这种动物群体内部的分工协作、整体协调现象蕴含着丰富的信息处理机制,给人类以智慧的启迪。

基于自组织网的群体特征和群化含义,可对网络群化的概念进行描述:网络群化是指通信自组织网中,由节点编组的群体运动导致的运动节点跨网集群、固定节点间跨域连接、各子网间交链融合的现象。其中,运动节点的群化和群体运动是网络群化现象的直接原因;固定节点群化是自组织网适应运动节点群化的一种表现;隶属不同分系统子网的固定节点群化使各系统子网深度交链,形成整个自组织网络的群化。

2 网络协作中节点位置管理优化方案

在自组织网中,网络节点是可移动的,并且要求网络节点间彼此通信。当网络节点连接到上级指挥网络后,为解决节点网络地址动态变化的问题,必须有相应的策略对网络节点的位置进行管理。在节点的网络群化运动中,可通过群化管理来加大对位置管理的管理力度,其具有群化服务的特性,节省了位置管理开销。然而,将群化管理用于位置管理时需要注意以下三个方面的事项:

(1)考虑对网络节点实施位置管理的必然性。自组织网必须支持网络节点的移动性,保证通信过程中网络节点在任何区域都具有接受位置管理服务的能力。

(2)考虑节点的位置管理与节点运动特性是密切相关的。如果节点频繁运动,就会增加位置管理的通信开销,相反,节点静止或在有限区域内活动时,其开销相对较小;在具体的通信过程中,某个区域的节点密度增大,相应的位置管理开销也会随之增加。

(3)考虑节点位置管理具有区域特性以及信令冗余特性。在两个群化节点的边界区域,位置更新频繁,但更新信息公告极有可能相同或相似,信息存在冗余。

基于以上问题,本文提出一种新的网络群化节点位置管理策略,总体思路为:在构建群化节点模型的基础上,将邻近的节点组成一个群化节点。在某个位置更新的过程中,位于同一群化节点的节点成员拥有相似的位置信息和运动趋势,因此以群化节点为粒度,统一进行位置更新报告,这样就能大大降低位置更新的信令开销和数据库接入开销,从而达到节省频率资源、增加系统吞吐能力的目的。

群化位置管理的基本网络拓扑模型是一种群化节点模型和节点对等通信模型相融合的重合模型,结构为垂直水平混合的网状结构。水平通信用于节点成员之间互通形成群化节点,垂直通信用于群组与上一级群组之间的信息交互。

3 基于OPNET的模型仿真

OPNET模型通常分为3+1层。第一层是网络级,用来对网络拓扑进行描述;第二层是节点级,对组成网络拓扑的各类节点进行描述;第三层是进程级,对组成节点进程的有限状态机进行描述;最后一层是C/C++语言代码,是对各个进程的编程实现。建模流程如图1所示,仿真项目依托横向课题中某应急管理中心的真实案例而展开。

图1 OPNET建模流程图

根据网络涉及的项目类型、网络规模、节点数量和互联模式,构建如图2所示的基本网络模型,该网络模型由总指挥节点、一级指挥节点、二级指挥节点和分布单元节点共四类节点模型组成,其中包括1个总指挥节点、4个一级指挥节点、12个二级指挥节点和36个分布单元节点。总指挥节点与4个一级指挥节点通过有线以太网链路连接构成上层的核心指控网络。每个一级指挥节点下下属三个节点集群,每个集群包含1个二级指挥节点和3个分布单元节点。

图2 基本网络模型结构图

上述网络拓扑中除了总指挥节点与一级指挥节点间基于有线端口和通信链路进行信息传输外,其他节点间均通过无线接口收发数据。因此,为了实现整个网络的正常运转,提前在网络传输的业务数据、路由协议、接入方式、时隙资源及物理信道等方面进行参数配置。

为验证和比较不同网络状态下的性能,针对自组织网可能出现的不同状态,假象并设置了12个场景,采取交叉对比的方式,分析不同策略下网络性能的优劣,仿真时间统一设定为2 000秒,分别采用AODV和OLSR路由协议进行对比。可按照节点的不同状态将这12个场景分为四大类想定场景,即:节点静止状态、节点移动状态、节点故障状态和全局随机移动兼故障状态,每一类想定场景下又分别针对传统的层级化通信和网络群化通信方式进行仿真比较。具体描述为:

(1)local_network_communication_with_aodv。传统的层级化通信方式,即上行业务的传递方向必须依照分布单元节点—二级指挥节点—一级指挥节点—总指挥节点的逻辑层级传输,下行业务的传递方向与之相反,节点间基于AODV路由协议通信。

(2)whole_network_communication_with_aodv。网 络群化,节点间的上下行业务传递不依赖于各层级的严格限制,只要在信号可达的通信范围内即可直接根据自组网络由建立的下一跳转方向进行业务传递,该场景下节点间基于AODV路由协议通信。

(3)whole_network_communication_with_olsr。该场景下节点间基于OLSR路由协议通信。

(4)local_network_mobile_roaming_with_aodv。传统层级通信网络,该场景下个别节点按照既定的运动轨迹在本网内或不同子网间移动漫游,模拟节点执行特定通信任务时在不同区域下的入网、退网和路由变化过程。

(5)whole_network_mobile_roaming_with_olsr。模拟节点执行特定任务时在不同区域下的入网、退网和路由变化过程。

(6)local_network_failure_with_aodv。在不同时间点分别对某个二级指挥节点、一级指挥节点和总指挥节点设置故障,考察不同级别关键节点出现故障后对网络性能的影响。

(7)local_network_random_mobility_failure_with_aodv。在不同时间点出现不同级别的关键节点发生设备故障,并且让所有移动节点在随机移动的状态下进行通信,考察这种复合多变的状态下整个网络性能的变化情况,该场景下所有节点基于AODV路由协议通信。

针对上述网络仿真场景,比较各场景下网络性能的差异,这里分别根据应用层业务、网络路由协议、接入协议和物理链路几个方面的统计结果对网络性能进行综合考察。所选择的统计结果包括全局统计结果Global Statistic、节点统计结果Node Statistic和链路统计结果Link Statistic。选择的统计内容包括FTP、AODV、OLSR、TDMA和Link Statistic,如图3所示。

图3 统计结果选择

4 仿真结果分析

综合上述各类仿真场景及结果分析,针对仿真案例规模下的网络组成结构、互联方式以及所需传输的业务量,采用传统层级的网络管理方式,通过逐层的信息上报,信息融合,再到逐层的指令信息下发,这中间存在各层级的中转处理和控制,可能会造成不同编队间、不同地域间、不同单位间通信时,需要经过很多环节的中继处理后才能最终抵达目的端。一方面增加了业务传输的时延和丢包概率,降低了时效性;另一方面又造成各级网络对其指挥节点的依赖性高,网络抗毁性和鲁棒性差,一旦各核心节点遭受到攻击,整个网络的通信将陷于瘫痪状态。文中提出的网络模型设置方案,其网络组成单元身份等级的平级化,大大减少了网络整体和局部对核心节点的依赖性,降低了网络故障的波及范围,使得整个网络的成员组网灵活多变,进而提升网络的抗毁能力和鲁棒性。

5 结 论

根据仿真案例结果分析,为了使自组织网更好地满足未来通信的发展需求,使各通信单元间能够更为灵活、可靠地进行信息共享,建议对传统指挥系统网络进行扁平化改进,即各层级、各指挥部门在其信号所能覆盖的通信范围内,通过对底层通信技术和组网络由方式的改进,重视网络协作中节点的位置管理,通过群化节点模型的设计方案,尽可能通过最少跳数将信息传送到目的端,即实现较少的中间环节的快捷转发,进而提高信息传输的时效性。

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