CN110267321A - 三维场景中的贪婪多播路由协议设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维场景中的贪婪多播路由协议设计方法，主要解决现有技术投递率低、时延高和路由开销大的问题。其实现方案是：计算邻居节点的等效一跳转发速度，并用其筛选出当前节点的候选下一跳转发节点集合CF(m)；基于Beta分布建立可靠度评估模型，并用该模型评估CF(m)中等效一跳转发速度值最大的节点；基于计算出的可靠度值动态调整CF(m)，以筛选出实际的下一跳转发节点集合，并将数据分组转发到下一跳转发节点集合的所有节点。本发明提高了分组投递率，降低了平均端到端时延和统一路由开销。可应用于三维高动态无人机自组网中无人机与无人机之间的通信。

Description

三维场景中的贪婪多播路由协议设计方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及一种贪婪多播路由协议设计方法，可用于三维高动态无人机自组网中无人机与无人机之间的通信，在无人机间实现实时有效的信息交互。

背景技术

无人机自组织网络是一种新兴技术，可应用于军事，公共或民用领域。对于无人机而言，其不仅能在二维平面而且可以在三维空间里以随机或者编队方式进行高速移动。一般认为，其隶属于三维高动态网络领域。对于任意类型网络，端到端的数据传输是开发各类应用的基础，进一步涉及到路由协议设计这一关键技术。通常，无线自组组网络中的路由协议可分为基于拓扑结构和基于地理位置两类。由于无人机网络分布在三维空间里，且体现出了节点高速运动、拓扑快速变化等会迫使网络频繁组织和重组的特征，因此，基于地理位置的路由协议更适用于辅助无人机自组织网路中的数据传输。在传统的基于地理位置的路由协议中，分组转发采用的是单播机制，即源节点发送的数据分组将由单个中继节点逐跳传输，直到到达目的节点，并且下一跳中继节点的选取采用基于本地一跳邻居节点地理位置的贪婪策略。

现有研究表明，由于网络中无人机间高速的相对运动，以及其易受三维空间障碍物，如山川，建筑物等或者雨、雪等恶劣天气影响的特点，无人机间的链路质量十分不稳定，因此，传统的地理路由协议在该场景下的应用会受到限制。原因主要表现在以下两个方面：

一方面是，单纯基于地理位置信息的贪婪策略未能充分挖掘网络信息，选出的下一跳中继节点容易失效，相对于传统的静态或者低速移动网络，这种情况在三维高动态网络中更为突出，它会引起网络端到端时延的快速上升。

另一方面是，单播机制使得分组只能经由单一链路进行转发，一旦转发路径上的某段链路失效，数据分组的最终交付几乎变为不可能，因而数据投递率会急剧下降。

针对第一方面的问题，以通过采取有效的评估策略来避免选择失效的下一跳。节点的失效可由多个因素引起，这些因素主要包括邻居节点位置信息收集的非实时性，节点缓存队列长度有限和链路质量不佳。现有研究大多通过引入节点间的速度信息来加强基于地理位置的贪婪策略，结合相对速度和位置信息得出一跳链路的有效时长，以避免选择由于高速运动而移出通信范围的失效边界节点。但是这些方法由于没有考虑节点缓存队列和由外部环境造成的链路质量问题对下一跳中继选择的影响，因而无法达到综合高效地评估并筛选出下一跳目的中继节点。

针对第二方面的问题，是通过添加限制条件的泛洪策略来改进单播机制，减少单一链路失效造成的负面影响，降低无效区域的转发开销。由于在大多数现有工作中，节点仅根据其地理位置来决定是否参与分组转发，即“区域”优先，但是该方法没有考虑到节点的实际转发效果，无法优先选出转发“性能”良好的节点。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种三维场景中的贪婪多播路由协议设计方法，以在路由开销有保障的前提下，进一步降低网络的端到端时延，提高数据投递率。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

(1)检测当前接收到的数据分组p是否为重复接收的分组：若为重复分组就丢弃，否则，正常传输接收，执行(2)；

(2)判断当前节点m是否满足到达目的节点d的传输终止条件：若当前节点m为目的节点d，则满足传输终止条件，分组传输完成，否则，不满足传输终止条件，执行(3)；

(3)当前节点m根据邻居节点和自己的等效一跳转发速度值的大小关系生成候选下一跳转发节点集合CF(m)：

(3a)当前节点m判断其邻居节点列表中是否存在从未被访问过的邻居节点k：若存在，则执行(3b)，否则，表示所有的邻居节点都已被访问，执行(4)；

(3b)当前节点m计算其自身相对于目的节点d的距离δ_md，以及邻居节点k相对于目的节点d的距离δ_kd，并根据得到的δ_md和δ_kd，进一步计算邻居节点k相对于当前节点m的前进距离：x_k＝δ_kd-δ_md；

(3c)当前节点m读取其邻居节点k的运动速度v_k和目的节点d的运动速度v_d，计算邻居节点k与目的节点d之间的相对速度c_k；

(3d)当前节点m读取邻居节点k所对应的缓存队列长度Q_k以及分组成功接收率r，并结合步骤(3b)-(3c)中得到的前进距离x_k和相对速度c_k计算出等效一跳转发速度：其中β为大于零的正参数；

(3e)当前节点m判断其邻居节点k对应的等效一跳转发速度值V_k是否大于自身的等效一跳转发速度值V_m：若大于，则将邻居节点k放入当前节点m的候选下一跳转发节点集合CF(m)后，再返回(3a)；否则，直接返回(3a)；

(4)当前节点m选中候选下一跳转发节点集合CF(m)中具有最大等效一跳转发速度值的节点q，并计算其可靠度R，用该可靠度R来量化节点q的实际转发效果；

(5)根据(4)中计算出的可靠度值来动态调整候选下一跳转发节点集合CF(m)中的节点数量，得到实际的下一跳转发节点集合F(m)；

(6)将数据分组转发到候选下一跳转发节点集合F(m)中的所有节点，返回(1)。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明依据无人机自组网特点，构建了一个“性能”优先的转发节点集合，弥补了传统地理路由协议采用单一链路转发机制的缺陷，在开销有一定保障的前提下，降低了网络的端到端时延，增大了数据投递率。

第二，本发明基于节点的前进距离、相对速度、缓存队列长度和分组成功接收率这四个关键参数，设计了一种能综合评估节点性能的混合多因素贪婪因子——等效一跳转发速度，实现了对一跳邻居节点性能更高效准确的评估和筛选，进而保证了高性能邻居节点能优先被选为中继转发节点。

第三，本发明由于定义了能反映节点实际转发效果的可靠度因子，来动态调整实际参与转发数据分组的节点数量，增强了本发明对不同网络条件的适应性，进一步保证了数据传输的可靠性。

附图说明

图1为本发明的实现流程图；

图2为本发明与现有技术在不同节点数目下的数据投递率仿真图；

图3为本发明与现有技术在不同节点数目下的平均端到端时延仿真图；

图4为本发明与现有技术在不同节点数目下的统一路由开销仿真图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实现步骤作进一步的详细描述。

本发明基于的系统模型中，节点的位置信息通过自身配备的GPS装置获得；节点通信范围内的其他所有节点均被称为该节点的邻居节点；源节点通过位置服务系统来获取目的节点信息，并结合理想的信息交互机制来获取其邻居节点信息。

参照图1，本发明的实现步骤如下：

步骤1，当前节点m根据邻居节点和自己的等效一跳转发速度值V的大小关系生成候选下一跳转发节点集合CF(m)。

(1a)计算当前转发节点m的邻居节点k对应的等效一跳转发速度V_k

当前节点m的所有邻居节点及其对应的等效一跳转发速度V关系到哪些邻居节点拥有成为下一候选转发节点的资格，因此，某个邻居节点k对应的等效一跳转发速度V_k非常关键，其涉及到的关键参数包括邻居节点k分别相对于当前节点m的前进距离x_k和相对于目的节点d之间的相对速度c_k，最后还需获取当前节点m与邻居节点k之间对应的缓存队列长度Q_k以及分组成功接收率r，这些参数的计算如下：

(1a1)邻居节点k相对于当前节点m的前进距离x_k：

定义前进距离x_k为当前节点m和m的邻居节点k与目的节点d之间的距离之差，即：

x_k＝δ_kd-δ_md <1>

其中，δ_kd表示节点k与目的节点d之间的距离，可由下式得出：

其中x_k,y_k,z_k为节点k的地理位置在三个坐标轴上对应的坐标分量，其对应坐标为(x_k,y_k,z_k)，x_d,y_d,z_d为节点d的地理位置在三个坐标轴上对应的坐标分量，其对应坐标为(x_d,y_d,z_d)；

相应地，δ_md表示节点m与目的节点d之间的距离，可由下式得出：

其中x_m,y_m,z_m为节点m的地理位置在三个坐标轴上对应的坐标分量，其对应坐标为(x_m,y_m,z_m)。

(1a2)邻居节点k相对于目的节点d的相对速度c_k：

其中v_kx，v_ky和v_kz分别为节点k的速度v_k在三个坐标轴上的速度分量，v_dx，v_dy和v_dz分别为节点d的速度v_d在三个坐标轴上的速度分量；

(1a3)计算邻居节点k的等效一跳转发速度V_k：

在数据分组投递转发的过程中，总是期望数据分组的最终交付经历尽可能少的跳数以降低分组的端到端时延，因此，所选下一跳中继节点k的前进距离x_k越大越好；同时，中继节点应当具有与目的节点一致的运动趋势，即与目的节点的速度尽量保持一致以维持链路的稳定性，因此，相对速度c_k越小越好；

由于缓存队列长度Q_k可以直接反应节点的阻塞程度，对数据分组在每跳的逗留时间起着决定性作用，Q_k越大说明阻塞程度越严重，因此，等效一跳转发速度V_k与队列长度Q_k呈现出负相关关系；由于分组成功接收率r间接反映了外部环境对链路的影响，r越大说明链路质量越好，因此，等效一跳转发速度V_k与分组成功接收率r呈现出正相关关系。

综上，任意邻居节点k对应的等效一跳转发速度V_k按如下公式<5>进行：

(1b)生成候选下一跳转发节点集合CF(m)：

利用公式<5>计算任意邻居节点k对应的等效一跳转发速度V_k，当V_k大于当前节点m对应的等效一跳转发速度V_m时，就将邻居节点k放入候选转发节点集合CF(m)中，以筛选出一系列具有优异性能的候选下一跳转发节点。

步骤2，基于等效一跳转发速度值V，选择候选转发节点集合CF(m)中V值最大的节点，并计算其可靠度R。

(2a)建立网络状态模型：

节点的高速移动造成了网络的动态特性，由于Beta函数可以体现动态性，捕捉不确定性，因此，可用Beta函数建立网络状态模型如下：

其中，Γ表示伽玛分布，α和β分别是一段时间内累积的转发成功和转发失败次数，α和β的初始值都取1，p为概率值，在此基础上，Beta分布的均值E(p)和标准差S(p)分别为：

(2b)建立可靠度评估模型：

(2b1)基于(2a)中的网络状态模型，将体现两个节点之间交互关系的频率因子和用来分析消极转发行为的诚实因子分别表示为：

(2b2)令w_f和w_h分别表示和的权重，利用动态加权算法整合和得到当前时刻t的直接可靠度R_mq(t)：

其中，w_f+w_h＝1，R_mq(t)是随时间变化的；

(2b3)为了反映出可靠度随时间累积的特性，利用稳定性因子w加权的指数平均法，计算当前时刻t的平滑可靠度

其中，稳定度w_mq和1-w_mq分别表示R_mq(t)和的权重，w_mq表示邻居节点q相对于当前节点m的稳定度值，表示在t-1时刻邻居节点q相对于当前节点m的可靠度值。

(2b4)根据R_mq(t)在时间t的值越稳定，时间t之前的值的参考性越小的特性，将作为R_mq(t)权重因子的稳定度w_mq被定义为：

其中，μ是稳定系数，μ越大，网络对稳定性的要求就越高，α_mq是一段时间内节点m对节点q累积的转发成功次数，β_mq是一段时间内节点m对节点q累积的转发失败次数；

(2a5)根据(2b1)-(2b4)，得到当前节点m的可靠度R：

其中，表示当前节点m在时刻t_n的平滑可靠度值，t_n表示当前节点m接收到某个需要进行转发的数据分组的时刻，q_n表示在时刻t_n当前节点m的下一跳转发节点集合中具有最大等效一跳转发速度值的节点。

步骤3，下一跳转发节点集合F(m)。

根据步骤2中计算出的可靠度值R来动态调整候选下一跳转发节点集合CF(m)，具体规则如下：

若可靠度值R小于0.3，则保留候选下一跳转发节点集合中等效一跳转发速度值排名前百分之五十的节点到实际的下一跳转发节点集合；

若可靠度值R位于0.3到0.7之间，则保留候选下一跳转发节点集合中等效一跳转发速度值排名前百分之三十的节点到实际的下一跳转发节点集合；

若可靠度值R大于0.7，则保留候选下一跳转发节点集合中等效一跳转发速度值排名前百分之十的节点到实际的下一跳转发节点集合。

步骤4，执行数据分组的贪婪多播过程。

基于步骤3中筛选出的下一跳转发节点集合F(m)，将数据分组转发到F(m)中的所有节点，其实现如下：

(4a)当请求数据转发的节点为源节点S，则将数据分组转发到F(m)中的所有节点，否则，执行(4b)；

(4b)中继节点接收数据分组，并检测当前接收到的数据分组是否为重复接收的分组：若为重复分组就丢弃，否则，正常传输接收，执行(4c)；

(4c)解析数据分组，判断当前节点是否是目的节点：若是目的节点，解析该数据分组并上传到高层，数据分组的本次传输结束；否则，返回步骤1，继续执行直至到达最终的目的节点d。

本发明的效果可通过以下仿真进一步说明：

1.仿真条件

仿真软件：采用NS-2.35；

仿真场景：关注的节点数目从5个增加到35个，运动在1000m×1000m×500m的三维场景中，行驶速度范围为94m/s～125m/s，传输半径为250m，源节点的数据分组经过多跳转发到达目的节点；网络中CBR流的产生速率为2分组/秒。

2.仿真内容与结果分析

仿真1，利用以上仿真条件，对本发明与现有的基于地理位置的贪婪-面-贪婪算法GFG以及基于多播的无线自组网按需多路径距离矢量路由协议AOMDV和智能分区泛洪方法SPF进行不同节点数目下的数据投递率仿真，结果如图2所示。

从图2中可看出，当节点数量增加时，分组投递率的总体趋势是增加的，且定向泛洪SPF在投递率方面的表现最佳。但本发明与现有技术相比，具有如下优势：

由于本发明使用的混合多因素贪婪多播转发策略，结合了贪婪和泛洪的优点，削弱了节点失效的影响，与现有的单因素贪婪的GFG方法以及使用源节点多播的AOMDV协议相比，投递率均有一定改善。

与AOMDV协议相比，本发明无需像AOMDV协议一样建立和维护端到端路径，这类使用端到端路径的协议会因为节点的高速移动导致很高的丢包率。

与GFG方法相比，本发明无需像GFG方法一样使用可靠性低且耗时的投影修复策略，这种修复策略会导致潜在转发节点的丢失。注意，当网络非常稀疏时，所有协议的投递率都很低，原因是此时大多数源-目的节点对无法联通。

综上，本发明相对于GFG和AOMDV有更高的分组投递率，略低于SPF。

仿真2，利用以上仿真条件，对本发明与现有的基于地理位置的路由方法GFG以及基于多播的路由协议AOMDV和SPF进行不同节点数目下的平均端到端时延仿真，结果如图3所示。

从图3中可看出，本发明和定向泛洪SPF在时延方面性能最为优越。但本发明在选择下一跳中继节点时由于远离失效节点，并且引入的多播机制，可以进一步避免传统路由失效时的路由修复时间，降低路由时延。而SPF由于节点数量较少，尚未出现导致网络瘫痪的广播风暴现象，故其时延较低，只是略高于本发明。然而，可以推测，当节点数量大于一定值时，本发明在时延上的性能将远优于SPF，原因是SPF的统一路由开销增长率远大于其他三个协议。

随着节点数量的增多，GFG路由方法可以修复的路由空洞数随之增加，使得原本不可达的数据分组在经历更多的处理时间以及更多的跳数后能够到达目的节点，故其整体路由时延增加。对于AOMDV来说，由于需要建立和维护端到端链路，因此时延很高。

综上，相对于GFG、AOMDV和SPF来说，本发明有更低的端到端时延。

仿真3，利用以上仿真条件，对本发明与现有的基于地理位置的路由方法GFG以及基于多播的路由协议AOMDV和SPF进行不同节点数目下的统一路径开销仿真，结果如图4所示。

图4体现的是不同节点数目下的统一路由开销，它统计的是路由控制分组所占的比例。从图4可看出，由于本发明采用了“性能”优先的下一跳转发节点集合，改善了GFG中修复机制带来的额外开销，显著降低了定向泛洪SPF中泛洪的成本，并且低于AOMDV中建立多条端到端路径的代价。显而易见，SPF采用的泛洪策略会生成大量重复分组，使得其开销难以接受。

综上，本发明在统一路由开销上的性能要优于现有GFG方法、AOMDV方法和SPF方法。

Claims (5)

1.三维场景中的贪婪多播路由协议设计方法，其特征在于，包括：

(1)检测当前接收到的数据分组p是否为重复接收的分组：若为重复分组就丢弃，否则，正常传输接收，执行(2)；

(2)判断当前节点m是否满足到达目的节点d的传输终止条件：若当前节点m为目的节点d，则满足传输终止条件，分组传输完成，否则，不满足传输终止条件，执行(3)；

(3)当前节点m根据邻居节点和自己的等效一跳转发速度值的大小关系生成候选下一跳转发节点集合CF(m)：

(3a)当前节点m判断其邻居节点列表中是否存在从未被访问过的邻居节点k：若存在，则执行(3b)，否则，表示所有的邻居节点都已被访问，执行(4)；

(3b)当前节点m计算其自身相对于目的节点d的距离δ_md，以及邻居节点k相对于目的节点d的距离δ_kd，并根据得到的δ_md和δ_kd，进一步计算邻居节点k相对于当前节点m的前进距离：x_k＝δ_kd-δ_md；

(3c)当前节点m读取其邻居节点k的运动速度v_k和目的节点d的运动速度v_d，计算邻居节点k与目的节点d之间的相对速度c_k；

(3d)当前节点m读取邻居节点k所对应的缓存队列长度Q_k以及分组成功接收率r，并结合步骤(3b)-(3c)中得到的前进距离x_k和相对速度c_k计算出等效一跳转发速度：其中β为大于零的正参数；

(3e)当前节点m判断其邻居节点k对应的等效一跳转发速度值V_k是否大于自身的等效一跳转发速度值V_m：若大于，则将邻居节点k放入当前节点m的候选下一跳转发节点集合CF(m)后，再返回(3a)；否则，直接返回(3a)；

(4)当前节点m选中候选下一跳转发节点集合CF(m)中具有最大等效一跳转发速度值的节点q，并计算其可靠度R，用该可靠度R来量化节点q的实际转发效果；

(5)根据(4)中计算出的可靠度值来动态调整候选下一跳转发节点集合CF(m)中的节点数量，得到实际的下一跳转发节点集合F(m)；

(6)将数据分组转发到候选下一跳转发节点集合F(m)中的所有节点，返回(1)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(3)中计算任意邻居节点k相对于当前节点m的前进距离x_k，通过如下公式进行：

x_k＝δ_kd-δ_md

其中，δ_kd，δ_md分别表示节点k、节点m与目的节点d之间的欧几里得距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其中(3)中计算任意邻居节点k相对于目的节点d的相对速度c_k，通过如下公式进行：

其中，v_kx，v_ky和v_kz表示邻居节点k的速度v_k在三个坐标轴上的速度分量，v_dx，v_dy和v_dz为目的节点d的速度v_d在三个坐标轴上的速度分量。

4.根据权利要求1所述的方法，其中(4)中计算可靠度R，按如下步骤进行：

(4a)根据无人机自组网的特点，选用贝叶斯可靠度模型来量化节点q的实际转发效果，并定义表示与两个节点m,q之间的交互相关联的频率因子，定义表示分析消极转发行为的诚实因子，然后利用动态加权算法整合和得到节点在当前时刻t的直接可靠度：

其中，w_f和w_h分别表示和的权重，w_f+w_h＝1，R_mq(t)，和都是随时间变化的；

(4b)根据(4a)的结果，利用稳定度w加权的指数平均法，计算当前时刻t的平滑可靠度：

其中，w_mq表示邻居节点q相对于当前节点m的稳定度值，表示在t-1时刻邻居节点q相对于当前节点m的可靠度值；

(4c)根据(4a)-(4b)，得到当前节点m的可靠度R为：

其中，表示当前节点m在时刻t_n的平滑可靠度值，t_n表示当前节点m接收到某个需要进行转发的数据分组的时刻，q_n表示在时刻t_n当前节点m的下一跳转发节点集合中具有最大等效一跳转发速度值的节点。

5.根据权利要求1所述的方法，其中(5)根据计算出的可靠度值来动态调整候选下一跳转发节点集合，得到实际的下一跳转发节点集合，其具体规则如下：

若可靠度值R小于0.3，则保留候选下一跳转发节点集合中等效一跳转发速度值排名前百分之五十的节点到实际的下一跳转发节点集合；

若可靠度值R位于0.3到0.7之间，则保留候选下一跳转发节点集合中等效一跳转发速度值排名前百分之三十的节点到实际的下一跳转发节点集合；

若可靠度值R大于0.7，则保留候选下一跳转发节点集合中等效一跳转发速度值排名前百分之十的节点到实际的下一跳转发节点集合。