空天地信息一体化网络移动骨干网构建

信 侃

（中国电子科技集团公司第五十四研究所 河北 石家庄 050043）

0 引言

近年来卫星通信［1］及飞行器［2］（如无人机）均以独特的优势得到了迅猛发展，而最显著的优势为不易受陆地灾害及地形的影响。为此，本文将卫星、飞行器引入通信系统，建立基于空天地信息一体化网络的通信系统。通过飞行器及卫星的中继与地面指挥中心的通信，避免恶劣地形及自然灾害的影响，从而有效提高通信有效性。为保障该系统信息实时可靠传输，可构建移动骨干网（mobile backbone network， MBN），MBN 可有效简化路由，提高网络资源利用率，从而保证信息的实时可靠传输［3－4］。目前针对广域移动自组织网络（mobile adhoc network，MANET）移动骨干网构建的研究主要是基于地面自组织网络的虚拟骨干网构建［5－8］，大都没有考虑节点移动性，不能直接用于空天地信息一体化网络等广域MANET。而现有针对广域移动自组织网络MBN 构建的算法主要有Rubin等［9－10］提出的TBONE 算法和MBNP 算法。其中，前者算法为集中式，消息开销大；而后者算法是分布式的，消息开销小，但其构建的MBN 可能不连通。本文在MBNP 算法基础上提出了一种分布式移动骨干网构建算法（ distributed mobile backbone network construction and maintenance， DMBNCM），该算法不但能够构建连通的MBN，并且算法的时间和消息开销较小，对空天地一体化的通信系统具有一定的应用前景。

1 网络架构

由于空天地信息一体化网络无任何基础设施支持、所有节点地位平等，且节点均是移动的，故属于广域MANET的范畴。网络架构由卫星、飞行器节点、通信终端节点及地面指挥中心构成［11］。其中，卫星负责中继地面指挥中心与通信终端之间的通信。若通信终端因特殊地形等影响无法直接与卫星通信时，则可通过飞行器的中继实现与地面指挥中心或卫星的通信。

基于网络架构，可将移动节点分为两类：一类是空天节点（air space nodes， ASNs），包括卫星和飞行器，此类节点提供地面指挥中心与通信终端信息交互服务。因此此类节点应具有较强的通信、计算能力，为提高通信效率，ASNs 需具有多个射频终端，同时在多个频段进行数据收发。另一类节点是通信终端节点（communication terminal nodes，CTNs），由于通信对象单一，只需一个射频终端即可完成通信过程。

2 DMBNCM 算法

DMBNCM 算法重点在于研究MBN 构建及节点移动状态下MBN 的维护，分为MBN 的初始构建和MBN 的连通与维护2 个阶段。

DMBNCM 算法中，节点特性由以下变量决定：

（1）标识符（ID）。

（2）权值（W）。

对于网络中的一个节点i而言，权值W（i）为节点i的度和节点标识符（ID）的组合。若x节点的度大于y节点的度，或节点度相等，则ID（x）≥ID（y）。

（3）邻居列表ngl1 和子列表Childl1。

ngl1 和Childl1 初始状态为空表，ngl1 表示相邻节点的ID，Childl1 表示关联节点的ID。

2.1 MBN 初始构建

MBN 初始构建包括邻居节点发现和节点关联2 个步骤，通过邻居节点探索，节点可得到邻居节点的信息。节点关联过程中，根据推选规则，选择某些ASN 节点作为主干节点，未被推选的节点作为骨干节点的成员节点，并接受骨干节点的调度。

2.1.1 拓扑学习

网络中的每个节点在建网阶段需学习周围的网络拓扑信息，具体过程为：每个节点广播握手消息，消息中含有节点的ID 信息。节点通过接收邻居节点的握手消息可以构造出邻居列表ngl1。邻居列表构造完成以后，将这一信息加入握手消息中，更新握手消息并再次广播。同时，每个节点还要接收邻居节点的握手消息，根据邻居节点的握手消息，可以构建出邻居节点的度、权值以及邻居列表等信息。

2.1.2 节点关联

所谓关联就是节点将某个节点作为自己的父节点，并受其控制。本文的关联算法包括ASN 节点关联和CTN 节点关联2 个子算法。

在介绍关联算法之前，首先给出以下几个符号的定义，以节点u为例：

①NBN（u）：节点u的BN 邻居节点集合；

②（u）：节点u的两跳BN 邻居节点集合；

③NASN（u）：节点u的ASN 邻居节点集合；

④N′ASN（u）：节点u所有未关联的ASN 邻居节点集合。

（1）ASN 节点（设为u）的关联

①若NBN（u）≠Φ，则与NBN（u）中权值最大节点关联；

②若NBN（u）＝Φ且NASN（u）≠Φ，∃v∈NASN（u） 满足NBN（v）＝Φ。则与这些节点中权值最大的关联。

（2）CTN 节点（设为u）的关联

CTN 节点将会与邻接的某个ASN 节点进行关联，分为以下几种情形：

①若∃v∈NASN（u） 满足NBN（v）≠Φ，则与这些节点中权值最大的关联；

②若∀v∈NASN（u） 满足NBN（v）＝Φ且v已经与ASN节点关联，则与这些节点中权值最大的关联；

③若∀v∈NASN（u） 满足NBN（v）＝Φ且v没有与ASN节点关联，则与这些节点中权值最大的关联。

2.2 MBN 构建算法

ASN 节点（设为u）使用高频信道周期性广播握手消息并接收一跳范围内其他ASN 节点握手消息，可获得邻节点列表ngl1，邻居列表包括CTN 节点和ASN/BN 节点。ASN/BN 节点通过获取这些信息进行MBN 的构建与维护。当满足以下任何一种情形时u将自己转换成BN 节点：

情形1：同时满足以下2 个条件：

①NBN（u） ≠Φ；∃v∈NASN（u），满足NBN（v）＝Φ；

②∀v∈N′ASN（u），w（u）＞w（v）。

情形2：∃v1，v2∈NBN（u），满足：

节点发生转化后，立刻广播Alter 消息公布该信息。

3 算法复杂度分析

在仿真之前，首先假设网络规模为n，ASN 节点规模为N1，CTN 节点规模为N2，即N1＋N2＝n。网络中最大节点度的值为Δ，每个节点的骨干节点即BN 邻居节点数目为N。

第一阶段，节点发送两次握手消息以得到两跳邻居节点信息，此时网络中消息开销为2n次；

第二阶段，节点发送一次握手消息公布局部拓扑信息，此时网络中消息开销为n次；

因此算法的消息复杂度为O（n）。

结论：DMBNCM 算法的消息复杂度和时间复杂度均为O（n）。

DMBNCM 与TBONE、MBNP 算法性能对比如表1所示。由表1 可见，DMBNCM 算法开销较小，能适应空天地一体化网络对信息传输的实时性要求。

表1 算法性能比较

4 算法性能仿真

假设某空天地信息一体化网络中各节点随机分布在一个300 km×300 km 的二维平面内，并假设ASN 节点总数设定为40。运行算法100 次。高容量作战单元的最大通信距离为一定值，统计DMBNCM 算法生成移动骨干网的BN 节点数目，并与经典TBONE 算法和MBNP 算法进行比较，分析几种算法的优势和不足。

由图1 可以看出，在相同条件下，DMBNCM 和MBNP算法生成的移动骨干网所含BN 节点数目均多于TBONE算法，表明相比分布式算法，集中式算法生成的移动骨干网规模相对较小；当ASN 节点规模一定时，随着ASN 最大通信距离的增加，DMBNCM、MBNP、TBONE 算法的主干节点规模越来越小，表明随着覆盖范围内ASN 最大通信距离的增加，普通节点的邻居节点数目增大，较小规模节点的骨干节点即可实现全网的覆盖［12－14］。

图1 BN 节点数目随节点通信距离的变化曲线

5 结语

综上所述，针对现有通信系统易受自然灾害及特殊地形影响的缺陷，本文利用卫星及无人机的优势构建基于空天地信息一体化网络的通信系统。移动骨干网可有效提高空天地信息一体化系统信息的传输性能，保证信息的实时可靠传输。提出了DMBNCM 分布式移动骨干网构建算法。理论分析和仿真表明，DMBNCM 算法具有较低的消息和时间复杂度，且能构建连通的移动骨干网，对于基于空天地信息一体化的通信系统具有一定的应用前景。