CN105592415B - 基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法 - Google Patents

基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法，采用低消耗Apriori方法对移动节点的移动轨迹进行预测，来代替FMIPv6中的层二触发切换机制，从而消除了层二触发切换带来的负面影响，同时将移动节点移动轨迹的时间属性与空间属性一同作为挖掘对象数据，充分考虑了移动轨迹的时间和空间双重属性，并且在由候选频繁项集生成频繁项集的过程中，缩小了移动轨迹数据集扫描范围，减少了获取候选项集的时间，从而达到低消耗的目的。相较于传统FMIPv6切换方法，本发明提供的FMIPv6切换方法更加适合于在资源有限的移动终端上进行实现。

Description

基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法
技术领域
本发明涉及一种基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法。
背景技术
移动互联网的蓬勃发展也促进了国际上WIFI接入热点的建设热潮。然而移动节点在两个无线AP之间的切换时延无法满足类似于网络电话等高实时性要求App的性能需求。为了实现移动设备的无缝切换，给用户提供更好的无线上网体验，IETF制定了一种能够解决IP移动性问题的网络传输协议——移动IPv6(MobileIPv6)协议，它可以使得移动设备无论处于IPv6网络何处始终可以和通信节点进行连续的通信。移动IPv6协议中主要涉及以下专业术语和简写：
(1)、移动节点(MobileNode，以下简称MN)
指移动IPv6主机，就是能够在接入点改变的情况下不需要改变其IPv6地址，凭借其家乡代理仍然能与其他节点进行通信；
(2)、通信节点(CorrespondentNode，以下简称CN)
网络中能够和MN进行通信的任何节点；
(3)、家乡代理(HomeAgent，以下简称HA)
位于MN家乡链路上用于记录移动节点注册信息和IP地址的路由器；当切换发生时，家乡代理拦截发往移动节点家乡地址的数据分组，并利用隧道机制将其转发到MN正在使用的地址；
(4)、转交地址(Care-ofAddress，以下简称CoA)
是指外地链路通过移动节点的接口标识符和外地子网前缀信息分配给移动节点的全局单播可路由地址，用以标识移动节点的当前位置信息。
(5)、家乡地址(HomeAddress，以下简称HoA)
切换前移动节点在家乡链路上分配的永久单播地址。
(6)、接入路由器(AccessRouter，以下简称AR)
MN在IPv6网络中连接的路由器。
在移动IPv6协议中，MN利用两个不同的IPv6地址来区分身份标识和位置标识。当MN处于本地链路时就与普通IPv6一样，只使用它的家乡地址(HoA)；当MN移动到外地链路时，则使用HoA来标识其身份，用CoA来标识其当前位置；移动IPv6通过网络层实现，对上下层透明，因此应用层和传输层协议不会受到节点位置和地址配置变化的影响。移动IPv6协议是在IPv6网络基础上对节点移动性管理的补充。
总体来说，标准移动IPv6协议的原理可以归纳如下：
(1)、路由器通过广播消息通知各节点是否能够担任家乡代理；
(2)、MN根据家乡代理信息，选择一个家乡代理路由器进行注册；
(3)、注册之后，此路由器就成为MN的家乡代理HA，维护一个MN家乡地址HoA和转交地址CoA的对照表，对于发往MN家乡地址HoA的报文，HA根据对照表发往事实上的转交地址CoA，这使得上层应用看到的通信过程是透明的，因此这一过程被称为“三角路由”过程；
(4)、MN向CN进行回复时会以转交地址CoA作为源地址，同时附带家乡地址HoA。之后对方通信节点CN的报文目的地址使用转交地址CoA，但附带内容为家乡地址HoA的路由选择头，保证如果MN移动的话还能发送成功。此过程省略掉“三角路由”过程，因此被称为“路由优化”；
(5)、在MN切换时，会通过向原来的基站发送重定向报文，使得它能够被重新找到。
移动IPv6协议设计的初衷就是为了减小移动节点在接入路由器之间切换所产生的时延，实现平滑切换，因此切换过程部分是整个协议的重中之重。而移动IPv6协议整个切换过程可以分为层二切换(L2Handover)以及层三切换(L3Handover)两个部分。其中，层二切换也叫做链路层切换，是指移动节点从原链路断开并链接到新链路的过程。而层三切换则又称网络层切换，指的是当移动节点进入新接入路由器的覆盖范围时会接收到路由器通告报文，然后移动节点利用报文中的子网前缀信息进行地址自动配置过程生成一个新的CoA，最后向HA以及CN发送BU消息。层三切换时延在整个切换延时中所占比重最大，它又包括如下四个部分：(1)移动检测(MovementDetection，以下简称MD)：移动检测是指MN检测自身所在链路是否已经更改。在标准移动IPv6协议中，移动节点使用IPv6邻居发现机制(NeighborDiscoveryProtocol)来实现移动检测过程。此机制使得移动节点既可以主动地向路由器发送路由器请求消息(RouterSolicitation，以下简称RS)来确定是否还连接在当前路由器上，也可以通过接收到的路由器通告(RouterAdvertisement，以下简称RA)消息来判断是否已经进入新的路由器覆盖范围。(2)转交地址配置：通过移动检测发现移动节点已经发生移动之后，移动IPv6协议要求移动节点能够通过地址自动配置协议生成新的CoA来标明自身的当前位置。移动IPv6协议中的地址自动配置协议又可以分为无状态和有状态两种情况，其中无状态地址自动配置指的是移动节点根据自身所在子网前缀信息以及网络接口标识来直接生成转交地址；(3)重复地址检测：新转交地址生成之后，为了判断在当前网络中是否已有其他节点使用该地址，需要在使用之前对新转交地址进行唯一性检测，这一过程被称作重复地址检测；在DAD过程中，移动节点以新转交地址作为目的地址，向当前链路发送邻居请求报文(NeighborSolicitation，以下简称NS)，如果该地址目前是唯一的，则移动节点不会收到任何响应报文；若移动节点接收到来自其他节点的响应报文，则说明此地址已被使用，需要重新分配转交地址然后再进行DAD过程。在新的转交地址能够使用之前，移动节点与通信对端之间的通信会中断，因此DAD过程会造成较大的切换延时；(4)绑定更新过程(BindingUpdate，以下简称BU)：新转交地址通过唯一性检测后，移动节点向HA和CN发送BU消息。HA接收到BU消息后更新其绑定缓存列表，完成MN家乡地址和新转交地址之间的绑定；之后，对于发往MN家乡地址的报文，HA根据绑定缓存列表发往事实上的转交地址CoA。
另一方面，CN接收到BU消息后同样也会更新绑定缓存列表，并向MN回复BAck消息。之后通信节点CN的报文目的地址直接使用MN的转交地址CoA，实现了MN与CN间通信的路由优化过程。
快速移动IPv6协议(以下简称FMIPv6协议)是一种基于层二触发(以下简称L2)的预切换技术，当L2触发预测到切换将要发生时，在保持MN与当前网络通信的情况下，为其提供新的接入点信息和相应的子网信息，从而提前进行转交地址配置和DAD过程，MN到达新的网络后可直接使用新配置的CoA进行通信，从而减少层三切换时延，提高通信的实时性。FMIPv6协议的切换过程可以总结为三个阶段：
第一个阶段是基于链路层的切换预测和切换初始化过程；在此过程中，MN检测到将要发生切换，利用RtSolPr消息和PrRtAdv消息预先完成新转交地址的配置以及DAD检测过程，新转交地址即可在MN进入NAR区域后直接使用；第二个阶段是前接入路由器(PreviousAccessRouter，以下简称PAR)与新接入路由器(NewAccessRouter，以下简称NAR)间隧道建立以及执行绑定更新的过程；当MN切换到新的网络以后，首先利用FBU消息执行绑定更新过程，然后通过HI及Hack消息在PAR与NAR之间建立一条双向隧道，用于转发绑定更新过程中发往MN的数据包，最后通过发送FBA消息完成绑定更新过程；最后一个阶段则是转发缓存的数据分组的过程；MN通过发送FNA消息通知PAR当前已经连接至NAR，之后PAR开始将缓存的数据分组转发到NAR。
发明内容
本实用新型所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种基于移动预测的低功耗FMIPv6切换方法，该方法能有效消除层二触发切换带来的负面影响，同时较低功耗。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：基于移动预测的低功耗FMIPv6切换方法，其特征在于：增加如下消息类型与数据结构：(1)、接入路由通知消息，由移动节点向前接入路由器发送，并由前接入路由器转发给新接入路由器，消息中包含移动节点的当前转交地址及家乡地址前缀以及低消耗Apriori方法预测得到的新接入路由器信息；(2)、接入路由通知确认消息：作为接收到接入路由通知消息的回应，接入路由通知确认消息中包含了新接入路由器为移动节点配置得到的新转交地址；(3)、预测转交地址列表，由移动节点维护，内部存有低消耗Apriori方法预测得到的每个新接入路由器接收到移动节点的接入路由通知消息后为其配置的新转交地址；
所述低消耗FMIPv6切换方法包括如下步骤：
步骤1、移动节点在切换前通过低消耗Apriori方法预测得到n个新接入路由器，预切换开始后移动节点向前接入路由器发送接入路由通知消息；
步骤2、前接入路由器将接入路由通知消息转发到n个新接入路由器之后，每个新接入路由器根据路由通知消息中的移动节点家乡地址前缀以及自身的链路信息为移动节点完成新转交地址的分配与重复地址检测过程，最后向前接入路由器回应接入路由通知确认消息；
步骤3、前接入路由器接收到来自所有新接入路由器的接入路由通知确认消息后，完成与每个新接入路由器之间的双向隧道建立过程，并将接入路由通知确认消息转发至移动节点，移动节点提取出新转交地址后将其添加至预测转交地址列表中，预切换过程完成；
步骤4、层二触发切换开始后，前接入路由器通过步骤3中建立的双向隧道将发往移动节点的数据分组转发到预测的n个新接入路由器，每个新接入路由器缓存发往移动节点的新转交地址的分组数据；
步骤5、移动节点接收到新接入路由器广播的接入路由通知确认消息，表明移动节点已经进入当前实际新接入路由器的覆盖范围，层三切换开始，移动节点从预测转交地址列表中取出当前实际新接入路由器为其分配的新转交地址向家乡代理和通信节点发送绑定更新请求，随之删除预测转交地址列表中的数据以节省移动节点资源；最后移动节点向当前实际新接入路由器发送快速邻居通告报文；
步骤6、当前实际新接入路由器接收到快速邻居通告报文后将步骤4中缓存的数据分组转发到移动节点的新转交地址，然后向前接入路由器发送快速绑定更新报文，之后当前实际新接入路由器不用再缓存发往移动节点新转交地址的数据分组；
步骤7、前接入路由器接收到快速绑定确认报文后，取消与其余n-1个预测的新接入路由器之间的双向隧道，发往移动节点的数据分组仍然需要隧道转发至当前实际新接入路由器，直到移动节点接收到家乡代理和通信节点的绑定确认消息；
步骤8、移动节点接收到绑定确认消息，表示层三切换已经完成，之后家乡代理和通信节点直接将数据分组发往移动节点的新转交地址，不再需要前接入路由器的参与；
所述低消耗Apriori方法用于对移动节点移动轨迹的关联移动规则进行挖掘，并预测移动节点行下一个移动轨迹，其包含如下步骤：
步骤一、使用迭代方法挖掘移动节点的移动轨迹数据集中所有频繁项集，并记录每个频繁项集的日期，计算每个频繁项集的支持度；
在该步骤中，将移动节点的移动轨迹的时间属性与空间属性一同作为挖掘对象数据，用事务数据库D表示移动节点的移动轨迹数据集，每条事务条目用移动轨迹记录表示，每条移动轨迹记录则用多个轨迹数据组成，轨迹数据用p1,p2,…pn-2,pn-1,pn表示，其中pn＝{(cn,tn)|cn∈C,tn∈T}，代表移动节点在时间点tn接入了路由器cn，集合C代表移动节点日常经过的所有接入路由器，T代表每天划分的X个时间段集合，X＝12或24或48或72；并引入记录ID号来标识每一条移动节点的移动轨迹；所述步骤一具体由如下方式实现：
(1-1)、首先遍历整个事务数据库D获得1-候选项集C1，然后计算1-候选项集C1中每个候选项的支持度，同时标识出包含该候选项的所有记录ID号，最后删除1-候选项集C1中支持度小于最小支持度阈值的候选项，就得到了1-频繁项集L1；
(1-2)、利用1-频繁项集L1进行内连接运算计算出2-候选项集C2，计算2-候选项集C2中每个候选项的支持度是通过将2-候选项集C2中每个2-候选项拆分成若干个单独的1-频繁项；
(1-3)、找出所有(1-2)拆分出的1-频繁项中支持度最小的1-频繁项，同时找出所有包含该1-频繁项的记录ID号；
(1-4)、遍历(1-3)中得到的记录ID号的移动轨迹记录来计算每条候选频繁项的支持度，最后删除2-候选项集C2中支持度小于最小支持度阈值的候选项就得到了2-频繁项集L2；
(1-5)、3-频繁项集L3的获取同样是需要将3-频繁项拆分成若干个单独的1-频繁项，其余计算过程和2-频繁项集L2相同，依次类推，算出k-频繁项集Lk，直到无法再生成频繁项为止；
步骤二、利用步骤一得出的频繁项集，生成移动节点所有可能的关联移动规则，并计算每条移动规则的置信度；
步骤三、记录步骤二中移动节点每条关联移动规则的日期以及计算每条关联移动规则日期的远近变动因子；同时，根据记录的日期和计算的日期远近变动因子，计算每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)，从而得到强关联性移动规则，其中，每条关联移动规则日期对应的远变动因子m和近变动因子n计算公式如下：
每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)计算公式如下：
其中，RuleDate、MaxDate以及MinData分别表示移动规则的日期、移动轨迹数据集中最远的记录日期与最近的记录日期；m为移动轨迹数据集中的最远记录日期MaxDate的变动因子，即远变动因子；n为移动轨迹数据集中的最近记录日期MinData的变动因子，即近变动因子；K为该移动规则日期RuleDate所在月的总天数，RuleDatek表示该月中第k天的日期值；
步骤四、根据移动节点当前轨迹及步骤三生成的强关联移动规则，预测移动节点下一个移动轨迹：
假定当前移动节点的移动轨迹为T：(cn,tn)→(cm,tm)，遍历所有关联移动规则，如果关联移动规则R包含移动轨迹T则说明关联移动规则R是匹配的移动规则，然后根据下式计算关联移动规则R的匹配度，匹配度越高则越有可能是移动节点下一个移动轨迹：
Score(R)＝Confidence(R)+TWeight(R)
其中，Score(R)为关联移动规则R的匹配度，Confidence(R)为关联移动规则R的置信度，TWeight(R)为关联移动规则R的日期加权值；
记录移动节点下一个移动轨迹中新接入路由器(NAR)的编号。
移动节点在切换前通过低消耗Apriori方法预测得到n个新接入路由器的操作过程在移动节点资源空闲时段完成。
与现有技术相比，本发明的优点在于：采用低消耗Apriori方法对移动节点的移动轨迹进行预测，来代替FMIPv6中的层二触发切换机制，从而消除了层二触发切换带来的负面影响，同时将移动节点移动轨迹的时间属性与空间属性一同作为挖掘对象数据，充分考虑了移动轨迹的时间和空间双重属性，并且在由候选频繁项集生成频繁项集的过程中，缩小了移动轨迹数据集扫描范围，减少了获取候选项集的时间，从而达到低消耗的目的，相较于传统FMIPv6切换方法，本发明提供的FMIPv6切换方法更加适合于在资源有限的移动终端上进行实现。
附图说明
图1为本发明实施例中基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法的切换流程图；
图2为本发明实施例中低消耗Apriori方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
移动节点的切换延时是影响实时性能最重要的原因之一。FMIPv6切换方法所利用的层二触发(以下简称L2)切换预测机制，一方面能够提前完成网络层切换过程的转交地址配置和重复地址检测，从而有效的减少了切换时延；另一方面却由于预测时间的不准确而发生虚报L2触发现象，产生额外的切换时延开销，影响切换效率。实际上，移动节点的移动轨迹数据往往具有周期性，本实施例中提出的低消耗Apriori算法特别适用于这类关联性较强的数据，能够从移动轨迹数据集中挖掘出高关联性移动规则，进而进行高准确度的移动预测。本实施例中提出的基于移动预测的低功耗FMIPv6切换方法利用低功耗的Apriori方法对移动节点的移动轨迹进行预测，代替FMIPv6切换方法中的L2预测触发机制，从而消除了L2触发带来的负面影响。
如图2所示的低消耗Apriori方法，用于对移动节点移动轨迹的关联移动规则进行挖掘，并预测移动节点行下一个移动轨迹，其包含如下步骤：
步骤一、使用迭代方法挖掘对象数据集中所有频繁项集，并记录每个频繁项集的日期，计算每个频繁项集的支持度；该步骤中，将智能移动终端的移动轨迹的时间属性与空间属性一同作为挖掘对象数据，用事务数据库D表示智能移动终端的移动轨迹数据集，每条事务条目用移动轨迹记录表示，每条移动轨迹记录则用多个轨迹数据组成，轨迹数据用p1,p2,…pn-2,pn-1,pn表示，其中pn＝{(cn,tn)|cn∈C,tn∈T}，代表移动节点在时间点tn接入了路由器cn，集合C代表移动节点日常经过的所有接入路由器，T代表每天划分的X个时间段集合，X＝12或24或48或72；并引入记录ID号来标识每一条智能移动终端的移动轨迹；；所述步骤一具体由如下方式实现：
(1)、首先遍历整个事务数据库D获得1-候选项集C1，然后计算1-候选项集C1中每个候选项的支持度，同时标识出包含该候选项的所有记录ID号，最后删除1-候选项集C1中支持度小于最小支持度阈值的候选项，就得到了1-频繁项集L1；
(2)、利用1-频繁项集L1进行内连接运算计算出2-候选项集C2，计算2-候选项集C2中每个候选项的支持度是通过将2-候选项集C2中每个2-候选项拆分成若干个单独的1-频繁项；这里内连接运算为现有常规技术；
(3)、找出所有(2)拆分出的1-频繁项中支持度最小的1-频繁项，同时找出所有包含该1-频繁项的记录ID号；
(4)、遍历(3)中得到的记录ID号的移动轨迹记录来计算每条候选频繁项的支持度，最后删除2-候选项集C2中支持度小于最小支持度阈值的候选项就得到了2-频繁项集L2；
(5)、3-频繁项集L3的获取同样是需要将3-频繁项拆分成若干个单独的1-频繁项，其余计算过程和2-频繁项集L2相同，依次类推，算出k-频繁项集Lk，直到无法再生成频繁项为止；
步骤二、利用步骤一得出的频繁项集，生成移动节点所有可能的关联移动规则，并计算每条移动规则的置信度；该步骤中生成移动节点所有可能的关联移动规则过程与传统Apriori方法相同，计算每条移动规则的置信度的方法也与传统Apriori方法相同，即为现有常规技术，此处不再详细描述现有常规技术；
而该步骤中，同时记录移动节点每条关联移动规则的日期以及计算每条关联移动规则日期的远近变动因子；同时，根据记录的日期和计算的日期远近变动因子，计算每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)，从而得到强关联性移动规则，其中，每条关联移动规则日期对应的远变动因子m和近变动因子n计算公式如下：
每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)计算公式如下：
其中，RuleDate、MaxDate以及MinData分别表示移动规则的日期、移动轨迹数据集中最远的记录日期与最近的记录日期；m为移动轨迹数据集中的最远记录日期MaxDate的变动因子，即远变动因子；n为移动轨迹数据集中的最近记录日期MinData的变动因子，即近变动因子；K为该移动规则日期RuleDate所在月的总天数，RuleDatek表示该月中第k天的日期值；例如，该移动规则日期RuleDate为2月27日，则K＝28；RuleDate25＝25；又如，该移动规则日期RuleDate为3月1日，则K＝31，RuleDate26＝26；通过引入每条关联移动规则日期对应的远变动因子m和近变动因子n，可以对每条关联移动规则所在日期做出准确定位，以消除日期变动对后续计算日期加权值带来的波动影响，提高日期加权值的计算精确度；
步骤三、根据移动节点当前轨迹及步骤二生成的关联移动规则，预测移动节点下一个移动轨迹：
假定当前移动节点的移动轨迹为T：(cx,tx)→(cy,ty)，遍历所有关联移动规则，如果关联移动规则R包含移动轨迹T则说明关联移动规则R是匹配的移动规则，然后根据下式计算关联移动规则R的匹配度，匹配度越高则越有可能是移动节点下一个移动轨迹：
Score(R)＝Confidence(R)+TWeight(R)
其中，Score(R)为关联移动规则R的匹配度，Confidence(R)为关联移动规则R的置信度，TWeight(R)为关联移动规则R的日期加权值。
下面以一个例子来具体描述本发明实施例中步骤一使用迭代方法挖掘对象数据集中所有频繁项集的执行过程，算法输入为下表所示的移动轨迹数据集，内部数据是同时具有时间和空间属性的移动轨迹记录，最小支持度阈值则设置为3，X＝48：
移动轨迹数据集D
记录ID 移动轨迹记录
T<sub>1</sub> (1,t<sub>1</sub>),(2,t<sub>2</sub>)(5,t<sub>5</sub>)
T<sub>2</sub> (2,t<sub>2</sub>),(4,t<sub>4</sub>)
T<sub>3</sub> (2,t<sub>2</sub>),(4,t<sub>4</sub>)
T<sub>4</sub> (1,t<sub>1</sub>),(2,t<sub>2</sub>),(4,t<sub>4</sub>)
T<sub>5</sub> (1,t<sub>1</sub>),(3,t<sub>3</sub>)
T<sub>6</sub> (2,t<sub>2</sub>),(3,t<sub>3</sub>)
T<sub>7</sub> (1,t<sub>1</sub>),(3,t<sub>3</sub>)
T<sub>8</sub> (1,t<sub>1</sub>),(2,t<sub>2</sub>),(3,t<sub>3</sub>),(5,t<sub>5</sub>)
T<sub>9</sub> (1,t<sub>1</sub>),(2,t<sub>2</sub>),(3,t<sub>3</sub>)
首先遍历整个移动轨迹数据集D获得1-候选项集C1，然后计算1-候选项集C1中每个候选项的支持度，同时标识出包含该候选项的所有记录ID号，最后删除1-候选项集C1中支持度小于最小支持度阈值的候选项就得到了1-频繁项集L1，如下表所示：
1-频繁项集L1
频繁项 支持度 记录IDs
(1,t<sub>1</sub>) 6 T<sub>1</sub>,T<sub>4</sub>,T<sub>5</sub>,T<sub>7</sub>,T<sub>8</sub>,T<sub>9</sub>
(2,t<sub>2</sub>) 7 T<sub>1</sub>,T<sub>2</sub>,T<sub>3</sub>,T<sub>4</sub>,T<sub>6</sub>,T<sub>8</sub>,T<sub>9</sub>
(3,t<sub>3</sub>) 5 T<sub>5</sub>,T<sub>6</sub>,T<sub>7</sub>,T<sub>8</sub>,T<sub>9</sub>
(4,t<sub>4</sub>) 3 T<sub>2</sub>,T<sub>3</sub>,T<sub>4</sub>
(5,t<sub>5</sub>) 2 T<sub>1</sub>,T<sub>8</sub> 删除
接下来的步骤是利用1-频繁项集内连接运算的方式计算出2-候选项集C2，计算C2中每个候选项的支持度是通过将2-候选项集C2中每个2-候选项拆分成两个单独的1-频繁项，接着扫描包含两个1-频繁项中支持度较小的频繁项的所有移动轨迹记录而不再是通过遍历整个移动轨迹数据集D来得到。例如下表中的2-候选项(1,t1),(2,t2)可以拆分成两个频繁项(1,t1)和(2,t2)，通过查询1-频繁项集L1可以知道(1,t1)的支持度小于(2,t2)，因此计算(1,t1),(2,t2)的支持度就只需扫描记录ID号为T1、T4、T5、T7、T8、T9的移动轨迹记录，最后删除2-候选项集C2中支持度小于最小支持度阈值的候选项就得到了2-频繁项集L2，如下表所示：
2-频繁项集L2
3-频繁项集L3的获取则是需要将3-频繁项拆分成三个单独的1-频繁项，其余计算过程和2-频繁项集L2相同，依次类推出k-频繁项集Lk，直到无法再生成频繁项为止，下表为3-频繁项集L3：
3-频繁项集L3
现有Apriori方法中，在由候选频繁项集生成频繁项集的过程中需要遍历整个移动轨迹数据集D来计算每条候选频繁项的支持度；而本实施例提供的方式，缩小了移动轨迹数据集扫描范围，减少了获取候选项集的时间，从而可以达到低消耗的目的。
下面再以另外一个具体的例子来具体描述本发明实施例中Apriori方法的执行过程，下表是一个具体的事务数据库D，X＝48：
日期 事务条目
2.28 (0,t<sub>3</sub>),(2,t<sub>4</sub>),(8,t<sub>18</sub>),(4,t<sub>24</sub>)
3.1 (2,t<sub>4</sub>),(8,t<sub>18</sub>),(4,t<sub>24</sub>),(5,t<sub>27</sub>)
3.2 (2,t<sub>4</sub>),(8,t<sub>18</sub>),(3,t<sub>21</sub>),(4,t<sub>24</sub>)
3.3 (2,t<sub>4</sub>),(8,t<sub>21</sub>),(4,t<sub>24</sub>),(5,t<sub>27</sub>)
… …
date<sub>n</sub> …p<sub>n-2</sub>,p<sub>n-1</sub>,p<sub>n</sub>
使用本实施例中的步骤一描述的方法挖掘事务数据库D中的所有频繁项集，结果如下表所示：
频繁项集 支持度 日期
(2，t<sub>4</sub>)，(8，t<sub>18</sub>) x 2.28
(2<sub>，</sub>t<sub>4</sub>)<sub>，</sub>(4<sub>，</sub>t<sub>24</sub>) y 3.1
(2，t<sub>4</sub>)，(8，t<sub>18</sub>)，(4，t<sub>24</sub>) z 3.2
(8，t<sub>18</sub>)，(4，t<sub>24</sub>) w 3.3
…… …… ……
…P<sub>n-2</sub>，P<sub>n-1</sub>，P<sub>n</sub> ＞mm_supp date
利用频繁项集生成移动节点所有可能的关联移动规则，并计算每条移动规则的置信度，结果如下表所示：
日期 关联移动规则 置信度
2.28 (2，t<sub>4</sub>)→(8，t<sub>18</sub>) 95％
3.1 (2，t<sub>4</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) 91％
3.2 (2，t<sub>4</sub>)，(8，t<sub>18</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) 87％
3.3 (8，t<sub>18</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) 90％
…… …… ……
date r<sub>n-1</sub>→r<sub>n</sub> ＞min_conf
记录移动节点每条关联移动规则的日期以及计算每条关联移动规则日期的远近变动因子；同时，根据记录的日期和计算的日期远近变动因子，计算每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)，从而得到强关联性移动规则，其中，每条关联移动规则日期对应的远变动因子m和近变动因子n计算公式如下：
每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)计算公式如下：
其中，RuleDate、MaxDate以及MinData分别表示移动规则的日期、移动轨迹数据集中最远的记录日期与最近的记录日期；m为移动轨迹数据集中的最远记录日期MaxDate的变动因子，即远变动因子；n为移动轨迹数据集中的最近记录日期MinData的变动因子，即近变动因子；K为该移动规则日期RuleDate所在月的总天数，RuleDatek表示该月中第k天的日期值；结果如下表所示：
日期 关联移动规则 置信度 日期权值
2.28 (2，t<sub>4</sub>)→(8，t<sub>18</sub>) 95％ w<sub>1</sub>
3.1 (2，t<sub>4</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) 91％ w<sub>2</sub>
3.2 (2，t<sub>4</sub>)，(8，t<sub>18</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) 87％ w<sub>3</sub>
3.3 (8，t<sub>18</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) 90％ w<sub>4</sub>
…… …… …… ……
date r<sub>n-1</sub>→r<sub>n</sub> ＞min_conf w<sub>n</sub>
根据移动节点当前轨迹及关联移动规则，预测移动节点下一个移动轨迹：
假定当前移动节点的移动轨迹为T：(2，t4)→(8，t18)，遍历所有关联移动规则，如果关联移动规则R包含移动轨迹T则说明关联移动规则R是匹配的移动规则，然后根据下式计算关联移动规则R的匹配度，匹配度越高则越有可能是移动节点下一个移动轨迹：
Score(R)＝Confidence(R)+TWeight(R)
其中，Score(R)为关联移动规则R的匹配度，Confidence(R)为关联移动规则R的置信度，TWeight(R)为关联移动规则R的日期加权值；
结果如下表所示：
预测输出 匹配度
(2，t<sub>4</sub>)，(8，t<sub>18</sub>)→(4，t<sub>24</sub>) ……
…… ……
最后预测输出(4，t24)，即移动节点最有可能在时间点t24接入了4号路由器。
本实施例中的基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法，增加如下消息类型与数据结构：(1)、接入路由通知消息(AR_Notify)，由移动节点(MN)向前接入路由器(PAR)发送，并由前接入路由器(PAR)转发给新接入路由器(NAR)，消息中包含移动节点(MN)的当前转交地址(PCoa)及家乡地址前缀以及低消耗Apriori方法预测得到的新接入路由器(NAR)信息；(2)、接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)：作为接收到接入路由通知消息(AR_Notify)的回应，接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)中包含了新接入路由器(NAR)为移动节点(MN)配置得到的新转交地址(NCoa)；(3)、预测转交地址列表(NCoa_list)，由移动节点(MN)维护，内部存有低消耗Apriori方法预测得到的每个新接入路由器(NAR)接收到移动节点(MN)的接入路由通知消息(AR_Notify)后为其配置的新转交地址(NCoa)；
所述FMIPv6切换方法包括如下步骤，参见图1所示：
步骤1、移动节点(MN)在切换前通过低消耗Apriori方法预测得到n个新接入路由器(NAR)，预切换开始后移动节点(MN)向前接入路由器(PAR)发送接入路由通知消息(AR_Notify)；
步骤2、前接入路由器将接入路由通知消息(AR_Notify)转发到n个新接入路由器(NAR)之后，每个新接入路由器(NAR)根据路由通知消息(AR_Notify)中的移动节点(MN)家乡地址前缀以及自身的链路信息为移动节点(MN)完成新转交地址(NCoa)的分配与重复地址检测过程，最后向前接入路由器(PAR)回应接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)；
步骤3、前接入路由器(PAR)接收到来自所有新接入路由器(NAR)的接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)后，完成与每个新接入路由器(NAR)之间的双向隧道建立过程，并将接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)转发至移动节点(MN)，移动节点(MN)提取出新转交地址(NCoa)后将其添加至预测转交地址列表(NCoa_list)中，预切换过程完成；
步骤4、层二触发切换开始后，前接入路由器(PAR)通过步骤3中建立的双向隧道将发往移动节点(MN)的数据分组转发到预测的n个新接入路由器(NAR)，每个新接入路由器(NAR)缓存发往移动节点(MN)的新转交地址(NCoa)的分组数据；
步骤5、移动节点(MN)接收到新接入路由器(NAR)广播的接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)，表明移动节点(MN)已经进入当前实际新接入路由器(NARtrue)的覆盖范围，层三(L3)切换开始，移动节点(MN)从预测转交地址列表(NCoa_list)中取出当前实际新接入路由器(NARtrue)为其分配的新转交地址(NCoa)向家乡代理(HA)和通信节点(CN)发送绑定更新请求，随之删除预测转交地址列表(NCoa_list)中的数据以节省移动节点(MN)资源；最后移动节点(MN)向当前实际新接入路由器(NARtrue)发送快速邻居通告报文(FNA)；
步骤6、当前实际新接入路由器(NARtrue)接收到快速邻居通告报文(FNA)后将步骤4中缓存的数据分组转发到移动节点(MN)的新转交地址，然后向前接入路由器(PAR)发送快速绑定更新报文(FBU)，之后当前实际新接入路由器(NARtrue)不用再缓存发往移动节点(MN)新转交地址的数据分组；
步骤7、前接入路由器(PAR)接收到快速绑定确认报文(FBA)后，取消与其余n-1个预测的新接入路由器(NAR)之间的双向隧道，发往移动节点(MN)的数据分组仍然需要隧道转发至当前实际新接入路由器(NARtrue)，直到移动节点(MN)接收到家乡代理(HA)和通信节点(CN)的绑定确认消息；
步骤8、移动节点(MN)接收到绑定确认消息，表示层三(L3)切换已经完成，之后家乡代理(HA)和通信节点(CN)直接将数据分组发往移动节点(MN)的新转交地址(NCoa)，不再需要前接入路由器(PAR)的参与。
低消耗Apriori方法需要对大量移动轨迹数据进行数据挖掘，考虑到移动节点的资源有限，耗时会相对较长，因此本发明提出的基于移动预测的FMIPv6切换方法将高消耗的数据挖掘部分在资源空闲时段完成。

Claims (2)

1.基于移动预测的低消耗FMIPv6切换方法，其特征在于：增加如下消息类型与数据结构：I、接入路由通知消息(AR_Notify)，由移动节点(MN)向前接入路由器(PAR)发送，并由前接入路由器(PAR)转发给新接入路由器(NAR)，消息中包含移动节点(MN)的当前转交地址(PCoa)及家乡地址前缀以及低消耗Apriori方法预测得到的新接入路由器(NAR)信息；II、接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)：作为接收到接入路由通知消息(AR_Notify)的回应，接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)中包含了新接入路由器(NAR)为移动节点(MN)配置得到的新转交地址(NCoa)；III、预测转交地址列表(NCoa_list)，由移动节点(MN)维护，内部存有低消耗Apriori方法预测得到的每个新接入路由器(NAR)接收到移动节点(MN)的接入路由通知消息(AR_Notify)后为其配置的新转交地址(NCoa)；
所述低消耗FMIPv6切换方法包括如下步骤：
步骤1、移动节点(MN)在切换前通过低消耗Apriori方法预测得到n个新接入路由器(NAR)，预切换开始后移动节点(MN)向前接入路由器(PAR)发送接入路由通知消息(AR_Notify)；
步骤2、前接入路由器将接入路由通知消息(AR_Notify)转发到n个新接入路由器(NAR)之后，每个新接入路由器(NAR)根据路由通知消息(AR_Notify)中的移动节点(MN)家乡地址前缀以及自身的链路信息为移动节点(MN)完成新转交地址(NCoa)的分配与重复地址检测过程，最后向前接入路由器(PAR)回应接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)；
步骤3、前接入路由器(PAR)接收到来自所有新接入路由器(NAR)的接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)后，完成与每个新接入路由器(NAR)之间的双向隧道建立过程，并将接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)转发至移动节点(MN)，移动节点(MN)提取出新转交地址(NCoa)后将其添加至预测转交地址列表(NCoa_list)中，预切换过程完成；
步骤4、层二触发切换开始后，前接入路由器(PAR)通过步骤3中建立的双向隧道将发往移动节点(MN)的数据分组转发到预测的n个新接入路由器(NAR)，每个新接入路由器(NAR)缓存发往移动节点(MN)的新转交地址(NCoa)的分组数据；
步骤5、移动节点(MN)接收到新接入路由器(NAR)广播的接入路由通知确认消息(AR_Notify_Ack)，表明移动节点(MN)已经进入当前实际新接入路由器(NARtrue)的覆盖范围，层三(L3)切换开始，移动节点(MN)从预测转交地址列表(NCoa_list)中取出当前实际新接入路由器(NARtrue)为其分配的新转交地址(NCoa)向家乡代理(HA)和通信节点(CN)发送绑定更新请求，随之删除预测转交地址列表(NCoa_list)中的数据以节省移动节点(MN)资源；最后移动节点(MN)向当前实际新接入路由器(NARtrue)发送快速邻居通告报文(FNA)；
步骤6、当前实际新接入路由器(NARtrue)接收到快速邻居通告报文(FNA)后将步骤4中缓存的数据分组转发到移动节点(MN)的新转交地址，然后向前接入路由器(PAR)发送快速绑定更新报文(FBU)，之后当前实际新接入路由器(NARtrue)不用再缓存发往移动节点(MN)新转交地址的数据分组；
步骤7、前接入路由器(PAR)接收到快速绑定确认报文(FBA)后，取消与其余n-1个预测的新接入路由器(NAR)之间的双向隧道，发往移动节点(MN)的数据分组仍然需要隧道转发至当前实际新接入路由器(NARtrue)，直到移动节点(MN)接收到家乡代理(HA)和通信节点(CN)的绑定确认消息；
步骤8、移动节点(MN)接收到绑定确认消息，表示层三(L3)切换已经完成，之后家乡代理(HA)和通信节点(CN)直接将数据分组发往移动节点(MN)的新转交地址(NCoa)，不再需要前接入路由器(PAR)的参与；
所述低消耗Apriori方法用于对移动节点移动轨迹的关联移动规则进行挖掘，并预测移动节点下一个移动轨迹，其包含如下步骤：
步骤一、使用迭代方法挖掘移动节点的移动轨迹数据集中所有频繁项集，并记录每个频繁项集的日期，计算每个频繁项集的支持度；
在该步骤中，将移动节点的移动轨迹的时间属性与空间属性一同作为挖掘对象数据，用事务数据库D表示移动节点的移动轨迹数据集，每条事务条目用移动轨迹记录表示，每条移动轨迹记录则用多个轨迹数据组成，轨迹数据用p1,p2,…pn-2,pn-1,pn表示，其中pn＝{(cn,tn)|cn∈C,tn∈T}，代表移动节点在时间点tn接入了路由器cn，集合C代表移动节点日常经过的所有接入路由器，T代表每天划分的X个时间段集合，X＝12或24或48或72；并引入记录ID号来标识每一条移动节点的移动轨迹；所述步骤一具体由如下方式实现：
a、首先遍历整个事务数据库D获得1-候选项集C1，然后计算1-候选项集C1中每个候选项的支持度，同时标识出包含该候选项的所有记录ID号，最后删除1-候选项集C1中支持度小于最小支持度阈值的候选项，就得到了1-频繁项集L1；
b、利用1-频繁项集L1进行内连接运算计算出2-候选项集C2，计算2-候选项集C2中每个候选项的支持度是通过将2-候选项集C2中每个2-候选项拆分成若干个单独的1-频繁项；
c、找出所有b拆分出的1-频繁项中支持度最小的1-频繁项，同时找出所有包含该1-频繁项的记录ID号；
d、遍历c中得到的记录ID号的移动轨迹记录来计算每条候选频繁项的支持度，最后删除2-候选项集C2中支持度小于最小支持度阈值的候选项就得到了2-频繁项集L2；
e、3-频繁项集L3的获取同样是需要将3-频繁项拆分成若干个单独的1-频繁项，其余计算过程和2-频繁项集L2相同，依次类推，算出k-频繁项集Lk，直到无法再生成频繁项为止；
步骤二、利用步骤一得出的频繁项集，生成移动节点所有可能的关联移动规则，并计算每条移动规则的置信度；
步骤三、记录步骤二中移动节点每条关联移动规则的日期以及计算每条关联移动规则日期的远近变动因子；同时，根据记录的日期和计算的日期远近变动因子，计算每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)，从而得到强关联性移动规则，其中，每条关联移动规则日期对应的远变动因子m和近变动因子n计算公式如下：
每条关联移动规则的日期加权值TWeight(R)计算公式如下：
其中，RuleDate、MaxDate以及MinData分别表示移动规则的日期、移动轨迹数据集中最远的记录日期与最近的记录日期；m为移动轨迹数据集中的最远记录日期MaxDate的变动因子，即远变动因子；n为移动轨迹数据集中的最近记录日期MinData的变动因子，即近变动因子；K为该移动规则日期RuleDate所在月的总天数，RuleDatek表示该月中第k天的日期值；
步骤四、根据移动节点当前轨迹及步骤三生成的强关联移动规则，预测移动节点下一个移动轨迹：
假定当前移动节点的移动轨迹为T:(cn,tn)→(cm,tm)，遍历所有关联移动规则，如果关联移动规则R包含移动轨迹T则说明关联移动规则R是匹配的移动规则，然后根据下式计算关联移动规则R的匹配度，匹配度越高则越有可能是移动节点下一个移动轨迹：
Score(R)＝Confidence(R)+TWeight(R)
其中，Score(R)为关联移动规则R的匹配度，Confidence(R)为关联移动规则R的置信度，TWeight(R)为关联移动规则R的日期加权值；
记录移动节点下一个移动轨迹中新接入路由器(NAR)的编号。
2.根据权利要求1所述的低消耗FMIPv6切换方法，其特征在于：移动节点(MN)在切换前通过低消耗Apriori方法预测得到n个新接入路由器(NAR)的操作过程在移动节点(MN)资源空闲时段完成。
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