CN116208552B - 一种基于位置的前缀聚合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于位置的前缀聚合方法，以地面IPv4前缀的星上部署为目标，将地址集合的表达方式由传统二进制掩码前缀转换为十进制整数区间，支持集合精确控制，该方法以地面站为中心迭代聚合对应范围内的前缀，然后通过排序并构造无重叠区间来修正聚合错误。采用了本发明的技术方案，能够缩小位置路由表的规模，同时提升聚合效果，可以确保星上IPv4数据包就近下地，达到跟IPv6位置路由技术类似的效果。

Description

一种基于位置的前缀聚合方法
技术领域
本发明涉及路由压缩技术领域，尤其涉及一种基于位置的前缀聚合方法。
背景技术
寻址与转发是IP体系结构中的核心问题。在天地一体化融合网络中，由于拓扑的高动态、空间设备的多约束等特征，寻址与转发在此等场景下会变得更加复杂。传统做法是寻找卫星网络内部的转发路径，即从入口卫星到出口卫星的路径，完成星上转发，但是，由于地面前缀的数量很大(2022年达到942420条IPv4前缀)。这对一体化网络是一个严峻挑战。
为了更好的解决一体化融合网络的路由寻址问题，近两年学术界出现了一些新思路，其中基于位置的路由寻址方式效果显著。该方案采用基于地理位置的IPv6编址策略，中间节点可直接从IPv6地址中获取地理位置。此外，该方案还给出一种基于上述地理位置信息的卫星最优接口选择算法，以此替代传统的路由表项和查表过程，大幅降低表项规模，有效解决了路由寻址问题。但是，将地理位置语义嵌入到地址的思路仍存不足：虽然IPv6地址空间充足，但对编址与地址分配机构提出了更高要求，对标准化工作提出了挑战，实际部署方面也无法一蹴而就；且由于IPv4地址空间小，这种方法并不适用。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本发明实施例提供一种基于位置的前缀聚合方法，能够缩小位置路由表的规模，同时提升聚合效果，可以确保星上IPv4数据包“就近下地”，达到跟IPv6位置路由技术类似的效果。
本发明实施例提供一种基于位置的前缀聚合方法，包括以下步骤：
步骤1，输入位置路由信息表LRIB、所述位置路由信息表中所有相邻区间的距离集合DIS、无重叠区间表NOIB，以及初始无重叠区间表INOIB，迭代的遍历DIS得到相邻区间距离的最小值min和最小值min的下标q，获取LRIB中被选取的区间Iq和Iq+1，并设置聚合阈值为1000公里；
步骤2，如果所述相邻区间距离的最小值min大于两倍的聚合阈值，则获取压缩的位置路由信息表，流程结束，否则转至步骤3；
步骤3，将Iq和Iq+1的原始位置OLs中每个原始位置OLi聚合为聚合位置AL，计算AL与每个OLi距离Di，其中i为自然数；
步骤4，如果任意Di大于1000公里，将DIS中的第q个节点赋值为100*1000，返回步骤1，否则转至步骤5；
步骤5，将Iq和Iq+1聚合为Ir，从NOIB删除Iq、Iq+1，并添加Ir，然后获取NOIB中AI范围内所有无重叠区间NOI，初始化ci＝[]，用于保存修正区间CI，初始化nci＝0，用于保存CI的个数；
步骤6，循环判断NOIj是否等于NULL，如果NOIj不等于NULL，则查找NOIB和INOIB，获取NOIj原始与聚合后位置，计算距离Dj，判断距离Dj是否大于1000km，如果距离Dj不大于1000km，继续循环判断NOIj是否等于NULL，如果距离Dj大于1000，则令nci等于nci+1，ci等于NOIj，继续循环判断NOIj是否等于NULL，如果判断NOIj等于NULL，则转至步骤7；
步骤7，判断nci>1or nci＝＝1且(ci＝＝Iq or ci＝＝Iq+1)，如果满足所述条件，还原NOIB，将DIS第q个节点赋值为100*1000，转至步骤1，否则转至步骤8；
步骤8，将LRIB中Ir替换Iq，删除Iq+1，更新DIS；
步骤9，判断nci是否等于1，如果是，将ci插入LRIB中，更新DIS和NOIB，转至步骤1，否则转至步骤1。
进一步地，步骤3和步骤4包括以下步骤：
迭代的选取相邻两个位置的区间，将其包含的OL合并到距离全部OL的地球表面距离之和最小的位置AL，在每次迭代过程中AL移动到新的中心点，要求AL距离整个迭代过程中所有曾参与聚合的OL的距离不超过所述聚合阈值。
进一步地，步骤6中所述获取NOIj原始与聚合后位置，包括以下步骤：
根据最长前缀匹配原则，CI的地理位置是当前所有表项中最短区间所在位置，找寻CI的位置转化为找寻包含CI的最短区间；
构造NOIB，包含两栏，分别为有序整数序列OIS及其对应的全部可能区间；
取起始和终止的OIS值所对应区间的交集中的最短区间。
进一步地，步骤6中所述计算距离Dj，包括以下步骤：
将全部LRIB区间的最小值和最大值按从小到大顺序排列，形成有序整数序列OIS；
OIS中的每两个连续数值之间组成不少于两个NOI；
通过逐个验证每个AL范围内所有NOI的地理位置，获得错误区间。
采用了本发明的实施例提供的技术方案，具有以下有益效果：通过将地址集合的表达方式由传统二进制掩码前缀转换为十进制整数区间和原本的最长前缀匹配转换为最短区间匹配，以及对互联网的真实IPv4前缀进行聚合处理，使其压缩率得到了显著提升。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本发明实施例中基于位置的前缀聚合流程图。
图2是本发明实施例中区间聚合的样例说明图。
图3是本发明实施例中区间标记和获取无重叠区间位置样例图。
图4是本发明实施例中无重叠区间转换图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置及相关应用、方法的例子。
本发明的技术方案是通过将地址集合的表达方式由传统二进制掩码前缀转换为十进制整数区间和原本的最长前缀匹配转换为最短区间匹配，以及对互联网的真实IPv4前缀进行聚合处理，使其压缩率得到了显著提升。
图1是本发明实施例中基于位置的前缀聚合流程图。如图1所示，该基于位置的前缀聚合流程进一步包括以下步骤：
步骤1、初始输入位置路由信息表(Location Routing Information Base，LRIB)、该位置路由信息表中所有相邻区间的距离集合(Distance Set，DIS)、无重叠区间表(Nooverlapping interval Base，NOIB)，以及初始无重叠区间表INOIB，迭代的遍历DIS得到相邻区间距离的最小值min和最小值min的下标q，获取LRIB中被选取的区间Iq和Iq+1，并设置聚合阈值为1000公里；
步骤2、如果该相邻区间距离的最小值min大于两倍的聚合阈值，则获取压缩的位置路由信息表，流程结束，否则转至步骤3。
步骤3、将Iq和Iq+1的原始位置(Original Location，OLs)中每个原始位置OLi聚合为聚合位置(Aggregate Location，AL)，计算AL与每个OLi距离Di，其中i为自然数。
步骤4、如果任意Di大于1000公里，将DIS中的第q个节点赋值为100*1000，返回步骤1，否则转至步骤5。
迭代的选取相邻两个位置的区间(由前缀转化而来)，将其包含的OL合并到距离全部OL的地球表面距离之和最小的位置AL，在每次迭代过程中AL会移动到新的中心点，要求AL距离整个迭代过程中所有曾参与聚合的OL的距离不超过阈值。
图2是本发明实施例中前缀聚合问题分析图。如图2所示，原始前缀位于A、B、C三个点。
第一次迭代，相邻两点A和B的前缀区间取二者区间的最小和最大值，合并为[224,231]，位置为E。
第二次迭代，E和C作为新的一对相邻点，新的聚合位置AL为B。这时，发现B与曾参与聚合的点C的距离超过1000公里，本次聚合取消。
步骤5、将Iq和Iq+1聚合为Ir，从NOIB删除Iq、Iq+1，并添加Ir，然后获取NOIB中AI范围内所有无重叠区间NOI，初始化ci＝[]，用于保存修正区间(Correction Interval，CI)，初始化nci＝0，用于保存CI的个数。
步骤6、循环判断NOIj是否等于NULL，如果NOIj不等于NULL，则查找NOIB和INOIB，获取NOIj原始与聚合后位置，计算距离Dj，判断距离Dj是否大于1000km，如果距离Dj不大于1000km，继续循环判断NOIj是否等于NULL，如果距离Dj大于1000，则令nci等于nci+1，ci等于NOIj，继续循环判断NOIj是否等于NULL，如果判断NOIj等于NULL，则转至步骤7。
上述获取NOIj原始与聚合后位置包括以下步骤：
根据最长前缀匹配原则，CI的地理位置是当前所有表项中最短区间所在位置，找寻CI的位置转化为找寻包含CI的最短区间。
构造NOIB，包含两栏，分别为有序整数序列(Ordered integer sequence，OIS)及其对应的全部可能区间。
取起始和终止的OIS值所对应区间的交集中的最短区间。
图3是本发明实施例中区间标记和获取无重叠区间位置样例图。如图3所示，以NOI表项[180,191]为例，其对应的全部区间的最短交集为[128,191,A]，[180,191]的地理位置即为A，当区间聚合使LRIB发生变化，将NOI表第二列中的区间进行相应增删。
上述计算距离Dj，进一步包括以下步骤：
将全部LRIB区间的最小值和最大值按从小到大顺序排列，形成有序整数序列OIS。
OIS中的每两个连续数值之间组成不少于两个NOI。
通过逐个验证每个AL范围内所有NOI的地理位置，获得错误区间。
图4是本发明实施例中无重叠区间转换图。如图4所示，若要获得[128,191]区间内的所有聚合错误，只需验证128-191内的所有无重叠区间即[128,160]、[160,167]、[167,176]、[176,180]、[180,191]5个区间即可。
步骤7、判断nci>1or nci＝＝1且(ci＝＝Iq or ci＝＝Iq+1)，如果满足所述条件，还原NOIB，将DIS第q个节点赋值为100*1000，转至步骤1，否则转至步骤8。
步骤8、将LRIB中Ir替换Iq，删除Iq+1，更新DIS。
步骤9、判断nci是否等于1，如果是，将ci插入LRIB中，更新DIS和NOIB，转至步骤1，否则转至步骤1。
采用了本发明的实施例，通过将地址集合的表达方式由传统二进制掩码前缀转换为十进制整数区间和原本的最长前缀匹配转换为最短区间匹配，以及对互联网的真实IPv4前缀进行聚合处理，使其压缩率得到了显著提升。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (4)

1.一种基于位置的前缀聚合方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，输入位置路由信息表LRIB、所述位置路由信息表中所有相邻区间的距离集合DIS、无重叠区间表NOIB，以及初始无重叠区间表INOIB，迭代的遍历DIS得到相邻区间距离的最小值min和最小值min的下标q，获取LRIB中被选取的区间Iq和Iq+1，并设置聚合阈值为1000公里；
步骤2，如果所述相邻区间距离的最小值min大于两倍的聚合阈值，则获取压缩的位置路由信息表，流程结束，否则转至步骤3；
步骤3，将Iq和Iq+1的原始位置OLs中每个原始位置OLi聚合为聚合位置AL，计算AL与每个OLi距离Di，其中i为自然数；
步骤4，如果任意Di大于1000公里，将DIS中的第q个节点赋值为100*1000，返回步骤1，否则转至步骤5；
步骤5，将Iq和Iq+1聚合为Ir，从NOIB删除Iq、Iq+1，并添加Ir，然后获取NOIB中AI范围内所有无重叠区间NOI，初始化ci＝[]，用于保存修正区间CI，初始化nci＝0，用于保存CI的个数；
步骤6，循环判断NOIj是否等于NULL，如果NOIj不等于NULL，则查找NOIB和INOIB，获取NOIj原始与聚合后位置，计算距离Dj，判断距离Dj是否大于1000km，如果距离Dj不大于1000km，继续循环判断NOIj是否等于NULL，如果距离Dj大于1000，则令nci等于nci+1，ci等于NOIj，继续循环判断NOIj是否等于NULL，如果判断NOIj等于NULL，则转至步骤7；
步骤7，判断nci>1or nci＝＝1且(ci＝＝Iq or ci＝＝Iq+1)，如果满足所述条件，还原NOIB，将DIS第q个节点赋值为100*1000，转至步骤1，否则转至步骤8；
步骤8，将LRIB中Ir替换Iq，删除Iq+1，更新DIS；
步骤9，判断nci是否等于1，如果是，将ci插入LRIB中，更新DIS和NOIB，转至步骤1，否则转至步骤1。
2.根据权利要求1所述的一种基于位置的前缀聚合方法，其特征在于，步骤3和步骤4进一步包括以下步骤：
迭代的选取相邻两个位置的区间，将其包含的OL合并到距离全部OL的地球表面距离之和最小的位置AL，在每次迭代过程中AL移动到新的中心点，要求AL距离整个迭代过程中所有曾参与聚合的OL的距离不超过所述聚合阈值。
3.根据权利要求1所述的一种基于位置的前缀聚合方法，其特征在于，步骤6中所述获取NOIj原始与聚合后位置，进一步包括以下步骤：
根据最长前缀匹配原则，CI的地理位置是当前所有表项中最短区间所在位置，找寻CI的位置转化为找寻包含CI的最短区间；
构造NOIB，包含两栏，分别为有序整数序列OIS及其对应的全部可能区间；
取起始和终止的OIS值所对应区间的交集中的最短区间。
4.根据权利要求1所述的一种基于位置的前缀聚合方法，其特征在于，步骤6中所述计算距离Dj，进一步包括以下步骤：
将全部LRIB区间的最小值和最大值按从小到大顺序排列，形成有序整数序列OIS；
OIS中的每两个连续数值之间组成不少于两个NOI；
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