CN113766561B - 基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法 - Google Patents

基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,及无人集群控制学领域。其通过对拥塞窗口采取合理控制而提高了网络吞吐量,降低了网络传输时延,保障数据的可靠传输。在无人集群网络中每个数据包被多条发送时,网络层以及传输层通过有用的节点运行信息预测链路状态,同时修改TCP数据包中被添加的标志位用来记录链路状态,网络层通过跨层通信将链路状态记录到该标志位中。传输层通过数据包中的标志位获取链路状态,采取不同的拥塞控制手段进行拥塞控制。

Description

基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法
技术领域
本发明涉及无人集群控制学领域,具体涉及基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法。
背景技术
移动Ad Hoc网络是由一群移动节点临时组成的无中心、自组织、多跳的分布式网络,可以提供灵活机动的通信能力,正逐渐发挥着巨大的作用。无人装备集群网络作为典型无线自组网络,在探测、中继通信等应用领域的作用越来越突出,由于无人集群网络不需要固定基站,具有架设简单快速,使用方便的优点,已被广泛应用于自然灾害的紧急救援等特殊领域。然而,无人装备集群具有易发生拥塞,移动速度快,拓扑结构变化频繁以及所处环境恶劣等特点,这些特点对无人装备集群的数据可靠传输产生了较大影响,极易发生通信中断与拥塞等问题。
传统TCP协议难以适应于无人集群网络,它认为链路中发生的丢包都是由网络拥塞引起的,而在无人集群网络中,无线链路的各种随机错误,比如环境恶劣,路由切换等原因都会引起数据传输过程中的丢包。因此,有必要提出一种新的拥塞控制方法,能够正确识别丢包原因,以缓解网络拥塞,提高数据传输性能。
发明内容
本发明提出基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,此方法能够正确区分丢包原因,通过对拥塞窗口采取合理控制而提高了网络吞吐量,降低了网络传输时延,保障数据的可靠传输。
为实现上述目的,本发明的技术方案为:一基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,包括:
根据无人集群网络特点,建立无人集群网络跨层传输模型;
通过判断当前所述无人集群网络所处环境对标志位进行修改;
修改原始数据包格式,将所述标志位代入信息传输过程,对不同的网络状态提出对应的无人装备集群网络的拥塞控制策略。
进一步的,建立无人集群网络跨层传输模型,具体为:
将TCP原始协议中的保留位分离出两字节分别成为RTT标志位和Dis标志位;
所述RTT标志位用于表明当前网络链路状态,通过对往返延时进行正态分布的判断来修改RTT标志位:若当前往返延时在阈值之内,则将RTT标志位置1,表明当前网络环境良好;若当前往返延时不在阈值之内,则将RTT标志位置0,表明当前网络环境不好;
所述Dis标志位用于表明当前收发节点之间的位置距离是否超出节点最大通信距离:若当收发节点位置距离在最大通信距离内时,则将标志位置1;若当收发节点位置距离超出最大通信距离时,则将标志位置0。
进一步的,将无人集群网络的状态分为四种:正常状态、恶劣状态、拥塞状态和超距状态;四种网络状态之间通过RTT标志位与Dis标志位的改变而互相转化,具体为:
若Dis标志位为0时,说明当前节点与下一跳节点的距离已经超出能够传输数据的范围,则此时当前节点网络状态为超距状态;在此状态下,需要寻找新的数据传输链路,因此触发路由切换,重新进行路由发现;
若Dis标志位为1,RTT标志位为0时,说明当前节点所处的环境十分恶劣,在此环境中极易发生随机丢包,则此时节点网络状态为恶劣状态;在此状态下,数据传输链路质量差导致节点发送的数据并不能够可靠地被下一跳节点接收,此时不用急速缩小拥塞窗口降低数据发送速率,而是进行快速重传和快速恢复保证数据能够被下一跳节点接收;与此同时,需要寻找是否存在链路质量更好的数据传输路径,若存在满足条件的路径则切换路由;
若Dis标志位为1,RTT标志位为1时,说明当前节点所处环境良好,发生丢包情况是由于链路拥塞导致的,则此时节点处于拥塞状态;在此状态下,当前节点需要快速缩小拥塞窗口降低发送速率,以此来缓解网络中的拥塞情况;在此同时,当前节点为了保证网络整体的吞吐量,需要根据下游节点的收发速率进行拥塞窗口的动态调整,在避免拥塞的同时不会使网络吞吐量急剧减少而影响网络性能。
进一步的,在无人集群网络中,数据传输的往返延时RTT包括发送延时、传播延时、处理延时以及排队延时;所述发送延时是指数据帧在节点中待发的准备时间,所述传播延时则为数据在链路中的传输时延,所述处理延时是节点处理数据帧所花费的时间,所述排队延时即在缓冲区的排队时延;在无人集群网络中,各个节点的调制设备均为统一的,同时在发送数据时各个数据包的大小有统一限制,如果在相同路由情况下进行数据传输,则发送延时、传播延时以及处理延时均为相同;因此,往返延时RTT表现出节点的排队延时,延时抖动则反映了排队延时的变化,即表明了链路的拥塞程度。
进一步的,使用节点的超时重传定时器获取往返延时RTT的值,得到往返延时抖动ji
ji=RTTi-RTTi-1 (1)
其中RTTi为当前计算出的往返延时,RTTi-1为上一次测得的往返延时;
通过近n次的往返延时抖动值,使用正态分布的概率方法计算延时抖动的阈值,将下一次计算出的延时抖动值与阈值比较得出结论;根据近n次的往返延时抖动值计算均值μ和均方差σ:
其中,xi=ji;通过均值μ和均方差σ计算正态分布密度函数,表达式如下:
当分布服从正态分布规律时,根据分布函数性质,对总体N(μ,σ2)在区间(-∞,+∞)取值概率查表知:
F(μ-σ,μ+σ)=F(μ+σ)-F(μ-σ)=0.6826
F(μ-2σ,μ+2σ)=F(μ+2σ)-F(μ-2σ)=0.9544
F(μ-3σ,μ+3σ)=F(μ+3σ)-F(μ-3σ)=0.9974
因此,在区间内F(μ-σ,μ+σ)、F(μ-2σ,μ+2σ)和F(μ-3σ,μ+3σ)取值得概率分别为68.26%、95.44%和99.74%;往返延时抖动值落在(μ-3σ,μ+3σ)区间内的概率最大,因此认为往返延时抖动值均在此区间内,则阈值选择为μ-3σ与μ+3σ。
将当前节点计算出的往返延时抖动值与阈值比较分析,得出节点的丢包原因:
若当前节点此次的往返延时抖动值在阈值范围内,即μ-3σ≤ji≤μ+3σ则认为当前节点处于良好的网络状态,则将TCP数据包中新增的RTT标志位置1,表明当前链路中丢包是由于无人集群网络中的拥塞引起的;将新计算出的往返延时抖动值更新在维护的空间值中;
若当前节点此次的往返延时抖动值不在阈值范围内,则认为当前节点处于不好的网络状态,将TCP数据包中新增的RTT标志位置0,表明当前链路节点发生丢包的原因不是由于拥塞引起;新计算的往返延时抖动值不会被更新到之前维护的空间值中。
更进一步的,根据GPS信息提取当前两节点的位置信息与速度信息,通过预测目标节点的位置得到发送节点与目标节点之间的距离;若两节点之间的距离超过所能达到的最大通信距离,则首先将Dis标志位位置0,其次通知网络层进行路由切换进程,同时传输层根据Dis标志位立即丢弃缓冲区的所有数据包;若收发节点的位置距离在最大通信距离的范围内,则将Dis标志位置1,同时采用快速重传的机制应对无线随机丢包的情况。
更进一步的,从TCP接收端发送确认包开始,接收端节点以及每一跳中继节点根据当前节点i的位置(xi,yi,zi)、速度下一跳邻居节点的位置(xj,yj,zj)、速度/>计算T0时刻之后,两节点的位置(xi',yi',zi')、(xj',yj',z'j):
其中,β、α分别为两节点速度与水平面的夹角,θ、分别为两节点速度与x轴正半轴的夹角;变量T0与往返延时大小相等;
进而计算两节点之间的距离,见下式:
设节点的最大通信距离为D,当发送节点与接收节点之间的位置距离小于最大通信距离时Disi,j<D,节点能够正常通信。
更进一步的,当链路发生丢包时,节点传输层检查TCP数据包头部的RTT标志位,若此时RTT标志位为1,说明当前整个无人集群网络环境处于一个良好的状态,判定当前丢包原因是由网络链路拥塞引起的,则传输层采用面对网络拥塞状况的控制手段:
节点首先将当前的拥塞窗口值cwnd设置为当前的一半,即cwnd=cwnd/2;同时,将慢启动门限值ssthresh设置为减半后的拥塞窗口值;
每收到一个ACK确认包就将拥塞窗口cwnd的值做+1运算;每当经过一个完整的往返延时时间RTT时,cwnd值的大小翻倍,在当前基础上乘2,呈指数趋势上升至慢启动门限ssthresh;
当拥塞窗口cwnd的值超出或等于慢启动门限值ssthresh时,则跳出慢启动算法,进入拥塞避免算法;即节点每收到一个ACK确认包时,cwnd根据当前自身的值增加,即cwnd=cwnd+1/cwnd;同时,每当过了一个完整的往返延时RTT后,cwnd值+1,直至达到设定的上限值。
作为更进一步的,当发送节点与目标节点的位置距离超出了两节点的最大通信距离时Disi,j>D,网络层会跨层修改数据包格式中的Dis标志位为0,当传输层识别TCP数据包中的Dis标志位为0时,更改拥塞窗口cwnd的值为0,即立刻停止发送所有数据;在网络层切换到新的数据传输路径前,传输层保持拥塞窗口cwnd的值为0,并通知网络层进行路由切换操作,重新选择发送数据路径,成功建立路径后,传输层启动慢启动算法逐渐调节拥塞窗口大小。
当发送节点与目标节点距离未超过两节点的最大通信距离时,立即启用快速重传机制;即当接收端收到比期望序号大的报文段时,便会重复发送最近一次确认的报文段信号;当节点接收到3个重复的冗余ACK确认包时,则立即重传数据;将原来的拥塞窗口的值设置为当前拥塞窗口的4/5,即cwnd=4/5cwnd;同时,网络层需要查询是否存在更加稳定的数据传输路径,若存在则直接进行路由切换,使用新的链路传输数据。
作为更进一步的,通过邻居节点的接收数据速率,使无人集群网络中的节点能够根据邻居节点的接收速率,从而改变自身的发送速率,具体为:
首先,计算出下游节点能够接受的最大接收数据速率vin
其中,L为缓冲区大小,vout为发送速率,vin为接收速率,α为缓冲区已储存数据的占比;
节点拥塞窗口cwnd与当前节点输出速度的关系见式:
由于在无人集群网络通信过程中,上游节点的发送数据速度与下游节点的接收数据速度一致,即vin=v'out,因此cwnd得:
cwnd=L-L'+voutT0 (8)
从而计算出需调整至的拥塞窗口大小,通过调整上游节点的拥塞窗口大小达到避免拥塞的效果。
本发明由于采用以上技术方案,能够取得如下的技术效果:本申请对无人集群网络传统TCP算法进行优化,正确识别了无人集群网络所处的环境,减少了拥塞出现的情况,优化了网络性能,使无人集群网络中的数据传输更加可靠。
附图说明
图1为TCP数据包格式图;
图2为跨层优化后的网络协议栈示意图;
图3为基于跨层优化的状态转移图;
图4为网络吞吐量与节点最大移动速度的关系图;
图5为网络吞吐量与丢包率的关系图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及具体实施方式,对本发明进行进一步详细说明。下面的实施例可以使本专业的技术人员更全面地理解本发明,但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提出一种基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,此方法能够正确区分丢包原因,通过对拥塞窗口采取合理控制而提高了网络吞吐量,降低了网络传输时延,保障数据的可靠传输。在无人集群网络中每个数据包被多条发送时,网络层以及传输层通过有用的节点运行信息预测链路状态,同时修改TCP数据包中被添加的标志位用来记录链路状态,网络层通过跨层通信将链路状态记录到该标志位中。传输层通过数据包中的标志位获取链路状态,采取不同的拥塞控制手段进行拥塞控制,具体步骤如下:
S1.首先根据无人集群网络特点,建立无人集群网络跨层传输模型:
通过将TCP原始协议中的保留位分离出两字节分别成为RTT标志位和Dis标志位;通过分析往返延时抖动对RTT标志位进行修改,通过收发节点之间的位置距离来对Dis标志位进行跨层修改,便于传输层根据标志位直接进行拥塞控制操作,简化了调用拥塞控制策略的流程,加快响应速度。RTT标志位用于表明当前网络链路状态,通过对往返延时进行正态分布的判断来对标志位进行修改:当前往返延时若在阈值之内,则将标志位置1,表明当前网络环境良好;当前往返延时若不在阈值之内,则将标志位置0,表明当前网络环境糟糕。Dis标志位用于表明当前收发节点之间的位置距离是否超出节点最大通信距离:当收发节点位置距离超出最大通信距离时,则将标志位置0;当收发节点位置距离在最大通信距离内时,则将标志位置1。TCP数据包格式如图1所示,跨层设计示意图如图2所示。
通过联合网络层和传输层对TCP协议的丢包区分方法进行跨层优化后,将无人集群网络的状态分为四种状态:正常状态、恶劣状态、拥塞状态和超距状态。这四种网络状态之间可以通过标志位的改变而互相转化。
若Dis位为0时,说明当前节点与下一跳节点的距离已经超出能够传输数据的范围,则此时当前节点网络状态为超距状态。在此状态下,已有的数据传输链路已经无法被用来传输数据,需要寻找新的数据传输链路,因此触发路由切换,重新进行路由发现。
若Dis位为1,RTT位为0时,说明当前节点所处的环境十分恶劣,在此环境中极易发生随机丢包,则此时节点网络状态为恶劣状态。在此状态下,数据传输链路质量差导致节点发送的数据并不能够可靠地被下一跳节点接收,此时不需要急速缩小拥塞窗口降低数据发送速率,而是进行快速重传和快速恢复保证数据能够被下一跳节点接收。与此同时,节点需要寻找是否存在链路质量更加良好的数据传输路径,若存在满足条件的路径则切换路由。
若Dis位为1,RTT位为1时,说明当前节点所处环境良好,发生丢包情况是由于链路拥塞导致的,则此时节点处于拥塞状态。在此状态下,当前节点需要快速缩小拥塞窗口降低发送速率,以此来缓解网络中的拥塞情况。在此同时,当前节点为了保证网络整体的吞吐量,需要根据下游节点的收发速率进行拥塞窗口的动态调整,在避免拥塞的同时不会使网络吞吐量急剧减少而影响网络性能。
S2.为了正确判断网络所处环境状态以及发生丢包的原因,通过不同的方法对标志位进行修改:
在无人集群网络中,数据传输的往返延时RTT由四个部分组成:发送延时、传播延时、处理延时以及排队延时。发送延时是指数据帧在节点中待发的准备时间,传播延时则为数据在链路中的传输时延,处理延时是节点处理数据帧所花费的时间,排队延时即在缓冲区的排队时延。在无人集群网络中,各个节点的调制设备均为统一的,同时在发送数据时各个数据包的大小有统一限制,如果在相同路由情况下进行数据传输,则发送延时、传播延时以及处理延时均为一样。因此,往返延时RTT可以表现出节点的排队延时。RTT的延时抖动则反映了排队延时的变化,即表明了链路的拥塞程度。
使用节点的超时重传定时器计算出RTT的值,之后计算出往返延时抖动ji,见式:
ji=RTTi-RTTi-1 (1)
其中RTTi为当前计算出的往返延时,RTTi-1为上一次测得的往返延时。
在本方法中,无人集群网络中每个节点都被要求维护一定的空间用来存储近n次的往返延时抖动值。通过近n次的往返延时抖动值,使用正态分布的概率方法计算延时抖动的阈值,将下一次计算出的延时抖动值与阈值比较得出结论。
根据近n次的延时抖动值计算均值μ和均方差σ,见式:
通过μ和σ计算正态分布密度函数,表达式见式:
当分布服从正态分布规律时,根据分布函数性质,
对总体N(μ,σ2)在区间(-∞,+∞)取值概率查表知:
F(μ-σ,μ+σ)=F(μ+σ)-F(μ-σ)=0.6826
F(μ-2σ,μ+2σ)=F(μ+2σ)-F(μ-2σ)=0.9544
F(μ-3σ,μ+3σ)=F(μ+3σ)-F(μ-3σ)=0.9974
往返延时抖动ji分布区间的频数如上所示。在区间内F(μ-σ,μ+σ)、F(μ-2σ,μ+2σ)和F(μ-3σ,μ+3σ)取值得概率分别为68.26%、95.44%和99.74%。往返延时抖动的值落在(μ-3σ,μ+3σ)区间内的概率极大,因此认为往返延时抖动的的值均在此区间内,则阈值选择为μ-3σ与μ+3σ。
通过将节点当前计算出的此次的往返延时抖动与阈值比较分析出节点的丢包原因。
若节点此次的往返延时抖动在阈值范围内,即μ-3σ≤ji≤μ+3σ则认为当前节点处于良好的网络状态,则将TCP数据包中新增的RTT标志位置1,表明当前链路中丢包是由于无人集群网络中的拥塞引起的。则将新计算出的往返延时抖动更新在维护的空间值中。
若节点此次的往返延时抖动不在阈值范围内,则认为当前节点处于糟糕的网络状态,将TCP数据包中的新增RTT标志位置0,表明当前链路节点发生丢包的原因不是由于拥塞引起。新计算的往返延时抖动不会被更新到之前维护的空间值中。
根据GPS信息可以提取当前两节点的位置信息与速度信息,通过预测目标节点的位置得到发送节点与目标节点之间的距离。如果两节点之间的距离超过所能达到的最大通信距离,则首先将Dis标志位置0,其次通知网络层进行路由切换进程,同时传输层根据Dis标志位立即丢弃缓冲区的所有数据包,若收发节点的位置距离在最大通信距离的范围内,则将Dis标志位置1,同时采用快速重传的机制应对无线随机丢包的情况。
从TCP接收端发送确认包开始,接收端节点以及每一跳中继节点根据当前节点i的位置(xi,yi,zi)、速度下一跳邻居节点的位置(xj,yj,zj)、速度/>计算T0时刻之后,两节点的位置(xi',yi',zi')、(xj',yj',z'j)见式:
其中,β、α分别为两节点速度与水平面的夹角,θ、分别为两节点速度与x轴正半轴的夹角。T0应该与往返延时大小相当。
进而计算两节点之间的距离,见式:
设单个节点的最大通信距离为D,当发送节点与接收节点之间的位置距离小于单个节点的通信距离时Disi,j<D,节点能够正常通信。
S3.通过修改原始数据包格式,将标志位代入信息传输过程,对不同的网络状态提出不同的无人装备集群网络的拥塞控制策略:
当链路发生丢包情况时,节点传输层检查TCP数据包头部的RTT标志位,若RTT标志位此时值为1,说明当前整个无人集群网络环境处于一个良好的状态,则判定当前丢包原因是由网络链路拥塞引起的。
当链路发生丢包,并且识别到RTT标志为1时,传输层即采用面对网络拥塞状况的拥塞控制手段:
节点首先将当前的拥塞窗口值cwnd设置为当前的一半,即cwnd=cwnd/2。同时,将慢启动门限值ssthresh设置为减半后的拥塞窗口的值。
启用慢启动算法以及拥塞避免算法:在后续的连接中,每收到一个ACK确认包就将拥塞窗口cwnd的值做+1运算。每当经过一个完整的往返延时时间RTT时,cwnd值的大小翻倍,在当前基础上乘2,呈指数趋势上升至慢启动门限ssthresh。当cwnd的值超过ssthresh时,进入拥塞避免状态。
当拥塞窗口大小cwnd的值超出或等于慢启动门限时,则跳出慢启动算法,进入拥塞避免算法。节点每收到一个ACK包时,cwnd根据当前自身的值增加,即cwnd=cwnd+1/cwnd。同时,每当过了一个完整的RTT后,cwnd值+1,直至达到设定的上限值。
当发送节点与目标节点的位置距离超出了所能达到的通信距离时Disi,j>D,网络层会跨层修改数据包格式中的标志位为0,当传输层识别TCP数据包中的标志位为0时,更改拥塞窗口cwnd的值为0,即立刻停止发送所有数据。在网络层切换到新的数据传输路径前,传输层保持拥塞窗口cwnd值为0,并通知网络层进行路由切换操作,重新选择发送数据路径。成功建立路径后,传输层启动慢启动算法逐渐调节拥塞窗口大小。
当节点与目标节点距离未超过两节点的通信范围时,立即启用快速重传机制。由于TCP采用的是累计确认机制,即当接收端收到比期望序号大的报文段时,便会重复发送最近一次确认的报文段的确认信号。因此,无需等待定时器计数完毕后再进行重传,当节点接收到3个重复的冗余ACK包时,则立即重传数据。同时,为了保证当前通信系统的有效利用带宽,将原来的拥塞窗口设置为当前拥塞窗口的4/5,即cwnd=4/5cwnd。同时,网络层需要查询是否存在更加稳定的数据传输路径,若存在则直接进行路由切换,使用新的链路传输数据。
当节点所处正常状态时,在无人集群网络中,由于受体积与能量等问题的限制,自身缓冲区大小有限,不能存放过多数据。单个节点在多跳通信的过程中,除了需要接收自身所需数据以及发送自身数据外,还需要作为中继节点,承担转发其他节点的数据的作用。因此,单个节点的缓冲区很容易出现满载状况,导致之后的数据被直接放弃,造成无人集群网络局部拥塞。
本方法通过邻居节点的接收数据速率,使无人集群网络中的节点能够根据邻居节点的接收速率,从而改变自身的发送速率,避免缓冲区出现溢出现象,以此来提前避免网络拥塞状况。
首先,由下式计算出下游节点为了避免拥塞,能够接受的最大接收数据速率vin
其中,L为缓冲区大小,vout为发送速率,vin为接收速率,α为缓冲区已储存数据的占比。
在TCP/IP协议中,传输层控制拥塞窗口大小,从而控制节点的发送速率。因此,当前节点可以通过下游节点的发送速率,以及下游节点的当前缓冲区占比,联立计算出为了避免拥塞上游节点所应调整到的发送速率大小,改变拥塞窗口大小来实现这一调整。
节点拥塞窗口cwnd与当前节点输出速度的关系见式:
由于在无人集群网络通信过程中,上游节点的发送数据速度与下游节点的接收数据速度一致,即vin=v'out,因此cwnd由公式得:
cwnd=L-L'+voutT0 (8)
从而计算出需调整至的拥塞窗口大小,通过调整上游节点的拥塞窗口大小达到避免拥塞的效果。
为验证本发明提出的基于跨层优化的无人装备集群拥塞控制方法的有效性和可行性,建立了3种具有10个节点的的随机移动无线自组织网络用来模拟真实无人集群网络,分别采用TCP-Reno、TCP-Veno和UCC-TCP算法来进行比较,节点移动方式为最大速度25m/s的随机方向移动、仿真总时长为1000s。
(1)无人集群网络的吞吐量与节点最大移动速度的关系
从图4可以看出,随着无人集群网络中节点最大移动速度的增加,三种TCP协议的平均吞吐量均呈下降趋势。由于节点移动速度增加造成网络拓扑变化快,很容易发生现有通信链路的断开,对节点间发送接收数据产生严重影响。为了分担超出通信范围的节点的数据传输任务,其他节点需要承担更重的传输任务,因此很容易产生网络拥塞,引起网络吞吐量的急剧下降。对于三种协议进行比较,随着节点最大移动速度的增加,采用TCP-UCC协议的网络平均吞吐量变化最平缓,同时在节点最大移动速度较快时,采用TCP-UCC协议的网络平均吞吐量最大。这是因为TCP-UCC协议不仅能预测节点是否即将超出通信距离,避免了超出通信距离而需要进行路由切换期间不必要的丢包。在链路质量较差时,根据不同丢包原因采取对应控制措施减缓网路拥塞的情况。
(2)无人集群网络的吞吐量与网络丢包率的关系
从图5中可以看出,当无线丢包率不高时,三种TCP协议的总吞吐量基本一致。当无线丢包率逐渐升高后,应用TCP-Reno和TCP-Veno的网络总吞吐量由于频繁调节拥塞窗口大小,通过许多没有必要的拥塞控制环节导致网络性能的急剧下降。而应用了TCP-UCC的网络能够在丢包率高的环境中正确分析出丢包原因,通过使用正确的拥塞控制策略使拥塞窗口不至于频繁减小,使网络保持较高的吞吐量,即使是在1%~2%的高无线丢包率下,吞吐量依然居高不下,直到无线丢包率超过2%吞吐量才稍显下降。因此,TCP-UCC协议在网络环境恶劣,丢包率高的情况下,具有较高的吞吐量。
利用不同指标进行仿真分析表明,本文提出的TCP-UCC协议能够适应无人集群网络的任务需要,能够优化网络性能,提高网络吞吐量,以达到数据稳定传输的目的。
本发明的实施例有较佳的实施性,并非是对本发明任何形式的限定。本发明实施例中描述的技术特征或技术特征的组合不应当被认为是孤立的,它们可以被互相组合从而达到更好的技术效果。本发明优选实施方式的范围也可以包括另外的实现,且这应被发明实施例所属技术领域的技术人员所理解。

Claims (3)

1.基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,其特征在于,包括:
根据无人集群网络特点,建立无人集群网络跨层传输模型;
通过判断当前所述无人集群网络所处环境对标志位进行修改;
修改原始数据包格式,将所述标志位代入信息传输过程,对不同的网络状态提出对应的无人装备集群网络的拥塞控制策略;
建立无人集群网络跨层传输模型,具体为:
将TCP原始协议中的保留位分离出两字节分别成为RTT标志位和Dis标志位;
所述RTT标志位用于表明当前网络链路状态,通过对往返延时进行正态分布的判断来修改RTT标志位:若当前往返延时在阈值之内,则将RTT标志位置1,表明当前网络环境良好;若当前往返延时不在阈值之内,则将RTT标志位置0,表明当前网络环境不好;
所述Dis标志位用于表明当前收发节点之间的位置距离是否超出节点最大通信距离:若当收发节点位置距离在最大通信距离内时,则将标志位置1;若当收发节点位置距离超出最大通信距离时,则将标志位置0;
将无人集群网络的状态分为四种:正常状态、恶劣状态、拥塞状态和超距状态;四种网络状态之间通过RTT标志位与Dis标志位的改变而互相转化,具体为:
若Dis标志位为0时,说明当前节点与下一跳节点的距离已经超出能够传输数据的范围,则此时当前节点网络状态为超距状态;在此状态下,需要寻找新的数据传输链路,因此触发路由切换,重新进行路由发现;
若Dis标志位为1,RTT标志位为0时,说明当前节点所处的环境十分恶劣,在此环境中极易发生随机丢包,则此时节点网络状态为恶劣状态;在此状态下,数据传输链路质量差导致节点发送的数据并不能够可靠地被下一跳节点接收,此时不用急速缩小拥塞窗口降低数据发送速率,而是进行快速重传和快速恢复保证数据能够被下一跳节点接收;与此同时,需要寻找是否存在链路质量更好的数据传输路径,若存在满足条件的路径则切换路由;
若Dis标志位为1,RTT标志位为1时,说明当前节点所处环境良好,发生丢包情况是由于链路拥塞导致的,则此时节点处于拥塞状态;在此状态下,当前节点需要快速缩小拥塞窗口降低发送速率,以此来缓解网络中的拥塞情况;在此同时,当前节点为了保证网络整体的吞吐量,需要根据下游节点的收发速率进行拥塞窗口的动态调整,在避免拥塞的同时不会使网络吞吐量急剧减少而影响网络性能;
在无人集群网络中,数据传输的往返延时RTT包括发送延时、传播延时、处理延时以及排队延时;所述发送延时是指数据帧在节点中待发的准备时间,所述传播延时则为数据在链路中的传输时延,所述处理延时是节点处理数据帧所花费的时间,所述排队延时即在缓冲区的排队时延;在无人集群网络中,各个节点的调制设备均为统一的,同时在发送数据时各个数据包的大小有统一限制,如果在相同路由情况下进行数据传输,则发送延时、传播延时以及处理延时均为相同;因此,往返延时RTT表现出节点的排队延时,延时抖动则反映了排队延时的变化,即表明了链路的拥塞程度;
使用节点的超时重传定时器获取往返延时RTT的值,得到往返延时抖动ji
ji=RTTi-RTTi-1 (1)
其中RTTi为当前计算出的往返延时,RTTi-1为上一次测得的往返延时;
通过近n次的往返延时抖动值,使用正态分布的概率方法计算往返延时抖动的阈值;根据近n次的往返延时抖动值计算均值μ和均方差σ:
其中,xi=ji;通过均值μ和均方差σ计算正态分布密度函数,表达式如下:
当分布服从正态分布规律时,根据分布函数性质,对总体N(μ,σ2)在区间(-∞,+∞)取值概率查表知:
F(μ-σ,μ+σ)=F(μ+σ)-F(μ-σ)=0.6826
F(μ-2σ,μ+2σ)=F(μ+2σ)-F(μ-2σ)=0.9544
F(μ-3σ,μ+3σ)=F(μ+3σ)-F(μ-3σ)=0.9974
在区间内F(μ-σ,μ+σ)、F(μ-2σ,μ+2σ)和F(μ-3σ,μ+3σ)取值得概率分别为68.26%、95.44%和99.74%;往返延时抖动值落在(μ-3σ,μ+3σ)区间内的概率最大,因此认为往返延时抖动值均在此区间内,则阈值选择为μ-3σ与μ+3σ;
将当前节点计算出的往返延时抖动值与阈值比较分析,得出节点的丢包原因:
若当前节点此次的往返延时抖动值在阈值范围内,即μ-3σ≤ji≤μ+3σ则认为当前节点处于良好的网络状态,则将TCP数据包中新增的RTT标志位置1,表明当前链路中丢包是由于无人集群网络中的拥塞引起的;将新计算出的往返延时抖动值更新在维护的空间值中;
若当前节点此次的往返延时抖动值不在阈值范围内,则认为当前节点处于不好的网络状态,将TCP数据包中新增的RTT标志位置0,表明当前链路节点发生丢包的原因不是由于拥塞引起;新计算的往返延时抖动值不会被更新到之前维护的空间值中;
根据GPS信息提取当前两节点的位置信息与速度信息,通过预测目标节点的位置得到发送节点与目标节点之间的距离;若两节点之间的距离超过所能达到的最大通信距离,则首先将Dis标志位位置0,其次通知网络层进行路由切换进程,同时传输层根据Dis标志位立即丢弃缓冲区的所有数据包;若收发节点的位置距离在最大通信距离的范围内,则将Dis标志位置1,同时采用快速重传的机制应对无线随机丢包的情况;
从TCP接收端发送确认包开始,接收端节点以及每一跳中继节点根据当前节点i的位置(xi,yi,zi)、速度下一跳邻居节点的位置(xj,yj,zj)、速度/>计算T0时刻之后,两节点的位置(x′i,y′i,z′i)、(x′j,y′j,z'j):
其中,β、α分别为两节点速度与水平面的夹角,θ、分别为两节点速度与x轴正半轴的夹角;变量T0与往返时延大小相等;
进而计算两节点之间的距离,见下式:
设节点的最大通信距离为D,当发送节点与接收节点之间的位置距离小于最大通信距离时Disi,j<D,节点能够正常通信;
当链路发生丢包时,节点传输层检查TCP数据包头部的RTT标志位,若此时RTT标志位为1,说明当前整个无人集群网络环境处于一个良好的状态,判定当前丢包原因是由网络链路拥塞引起的,则传输层采用面对网络拥塞状况的控制手段:
节点首先将当前的拥塞窗口值cwnd设置为当前的一半,即cwnd=cwnd/2;同时,将慢启动门限值ssthresh设置为减半后的拥塞窗口值;
每收到一个ACK确认包就将拥塞窗口cwnd的值做+1运算;每当经过一个完整的往返延时时间RTT时,cwnd值的大小翻倍,在当前基础上乘2,呈指数趋势上升至慢启动门限ssthresh;
当拥塞窗口cwnd的值超出或等于慢启动门限值ssthresh时,则跳出慢启动算法,进入拥塞避免算法;即节点每收到一个ACK确认包时,cwnd根据当前自身的值增加,即cwnd=cwnd+1/cwnd;同时,每当过了一个完整的往返延时RTT后,cwnd值+1,直至达到设定的上限值。
2.根据权利要求1所述基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,其特征在于,当发送节点与目标节点的位置距离超出了最大通信距离时Disi,j>D,网络层会跨层修改数据包格式中的Dis标志位为0,当传输层识别TCP数据包中的Dis标志位为0时,更改拥塞窗口cwnd的值为0,即立刻停止发送所有数据;在网络层切换到新的数据传输路径前,传输层保持拥塞窗口cwnd的值为0,并通知网络层进行路由切换操作,重新选择发送数据路径,成功建立路径后,传输层启动慢启动算法逐渐调节拥塞窗口大小;
当发送节点与目标节点距离未超过两节点的最大通信距离时,立即启用快速重传机制;即当接收端收到比期望序号大的报文段时,便会重复发送最近一次确认的报文段信号;当节点接收到3个重复的冗余ACK确认包时,则立即重传数据;将原来的拥塞窗口的值设置为当前拥塞窗口的4/5,即cwnd=4/5cwnd;同时,网络层需要查询是否存在更加稳定的数据传输路径,若存在则直接进行路由切换,使用新的链路传输数据。
3.根据权利要求1所述基于跨层优化的无人集群网络拥塞控制方法,其特征在于,通过邻居节点的接收数据速率,使无人集群网络中的节点能够根据邻居节点的接收速率,从而改变自身的发送速率,具体为:
首先,计算出下游节点能够接受的最大接收数据速率vin
其中,L为缓冲区大小,vout为发送速率,vin为接收速率,α为缓冲区已储存数据的占比;
节点拥塞窗口cwnd与当前节点输出速度的关系见式:
由于在无人集群网络通信过程中,上游节点的发送数据速度与下游节点的接收数据速度一致,即vin=v'out,因此cwnd得:
cwnd=L-αL+voutT0 (8)
从而计算出需调整至的拥塞窗口大小,通过调整上游节点的拥塞窗口大小达到避免拥塞的效果。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0422317D0 (en) * 2003-10-08 2004-11-10 Tang Bob Immediate ready implementation of virtually congestion free guaranteed service capable network
CN102421142A (zh) * 2011-12-01 2012-04-18 重庆邮电大学 一种车载通信网中基于跨层设计的tcp拥塞控制方法
CN103209434A (zh) * 2013-04-23 2013-07-17 重庆邮电大学 一种车载通信网中基于模糊控制的tcp拥塞控制方法
CN104640155A (zh) * 2013-11-11 2015-05-20 西南科技大学 基于灰色吞吐量预测的无线Ad Hoc网络TCP拥塞避免机制
WO2017118239A1 (zh) * 2016-01-04 2017-07-13 中兴通讯股份有限公司 数据包的无线传输跨层优化方法及装置
WO2017132987A1 (zh) * 2016-02-05 2017-08-10 中国科学院计算技术研究所 识别可靠传输协议的数据传输中的丢包类型的方法及系统
CN112702274A (zh) * 2020-12-24 2021-04-23 重庆邮电大学 战术瞄准网络技术中基于路由稳定性的跨层拥塞控制方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013101942A1 (en) * 2011-12-28 2013-07-04 Jingyuan Wang Tcp congestion control for large latency networks
US20150085648A1 (en) * 2013-09-24 2015-03-26 Douglas Leith Congestion control in data networks

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0422317D0 (en) * 2003-10-08 2004-11-10 Tang Bob Immediate ready implementation of virtually congestion free guaranteed service capable network
CN102421142A (zh) * 2011-12-01 2012-04-18 重庆邮电大学 一种车载通信网中基于跨层设计的tcp拥塞控制方法
CN103209434A (zh) * 2013-04-23 2013-07-17 重庆邮电大学 一种车载通信网中基于模糊控制的tcp拥塞控制方法
CN104640155A (zh) * 2013-11-11 2015-05-20 西南科技大学 基于灰色吞吐量预测的无线Ad Hoc网络TCP拥塞避免机制
WO2017118239A1 (zh) * 2016-01-04 2017-07-13 中兴通讯股份有限公司 数据包的无线传输跨层优化方法及装置
WO2017132987A1 (zh) * 2016-02-05 2017-08-10 中国科学院计算技术研究所 识别可靠传输协议的数据传输中的丢包类型的方法及系统
CN112702274A (zh) * 2020-12-24 2021-04-23 重庆邮电大学 战术瞄准网络技术中基于路由稳定性的跨层拥塞控制方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Cross-Layer Resource Allocation for UAV-Assisted Wireless Caching Networks With NOMA;Yue Yin等;《IEEE》;20210305;全文 *
互联网中网络时延与物理距离关联性分析;焦程波;郑辉;黄宇;;电子科技大学学报(05);全文 *
余海洋等.基于云模型的Ad - hoc 拥塞跨层控制仿真.《CNKI》.2021,全文. *
无线网络环境中传输控制协议的改进机制;李牧;张勇丁;向东蕾;于睿;王琰;;计算机工程;20160115(01);全文 *
谭喆.《应用软件开发协议栈》.东南大学出版社,2020,第552-559页. *
车载通信网中基于跨层的TCP拥塞控制机制;王昭然;谢显中;赵鼎新;;广西师范大学学报(自然科学版)(04);全文 *
面向用电信息采集的无线传感器网络拥塞控制算法;孙毅;李敏;柯珊珊;王琦;;传感器与微系统;20130820(08);全文 *

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