文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.05.029
中文引用格式: 羅擁華,鄔家煒. 一種高效動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)節(jié)路由算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,,42(5):104-108,,112.
英文引用格式: Luo Yonghua,Wu Jiawei. An efficient routing algorithm based on load balancing for dynamic LEO satellite networks[J].Application of Electronic Technique,,2016,,42(5):104-108,112.
0 引言
LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),拓?fù)湟恢倍荚诳焖僮兓?,這是LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于地面自組織網(wǎng)絡(luò)的主要特點,,而且衛(wèi)星的存儲能力和處理能力有限[1-2]。同時,,衛(wèi)星間的距離很遠(yuǎn),,容易導(dǎo)致較大的端到端傳輸時延[3]。
對此,,研究人員提出了一些基于負(fù)載均衡的路由機(jī)制,,如ELB算法[4]是由TALEB T提出的,該算法主要是將衛(wèi)星節(jié)點在發(fā)送或轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組前已經(jīng)獲取到了下一跳節(jié)點的鏈路負(fù)載狀況,,依次作為依據(jù),,為數(shù)據(jù)分組選擇合適的轉(zhuǎn)發(fā)路徑。但如果網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的擁塞節(jié)點過多時,,該算法性能會降低甚至失效,。KUCUKATES R等人[5]提出了PAR算法,該算法是在網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生前及時采取措施進(jìn)行避免,,從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的效果,。但是該算法網(wǎng)絡(luò)吞吐量不高,同時分組端到端時延也比較大,。SDRZ-MA算法[6]將Agent引入到LEO衛(wèi)星網(wǎng)路由中,,其衛(wèi)星節(jié)點定時產(chǎn)生前向Agent在衛(wèi)星節(jié)點間來回轉(zhuǎn)發(fā),遷移過程中收集衛(wèi)星緯度,、鏈路代價等路由更新所需信息,。但SDRZ-MA算法存在部分衛(wèi)星負(fù)載過重,、其他衛(wèi)星資源開發(fā)不足的問題。
對此,,本文基于SDRZ-MA算法思想,,提出了基于負(fù)載均衡的動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB(Dynamic Routing Algorithm based on Load Balance)。分析前向,、后向Agent如何讀取路由機(jī)制,,并設(shè)計新的路由策略以及優(yōu)化前向Agent的分組長度,改進(jìn)流量調(diào)節(jié)因子函數(shù),,使網(wǎng)絡(luò)流量更適應(yīng)具體維度位置,。最后,測試了本文路由算法在控制開銷,、流量調(diào)節(jié)以及平均端到端時延等方面的性能,。
1 網(wǎng)絡(luò)模型及問題描述
1.1 網(wǎng)絡(luò)模型及相關(guān)定義
在本文DRLB算法中,用Walker星座[7-8]進(jìn)行組網(wǎng),,該算法是將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)抽象看作一個由一組節(jié)點V和一組邊E組成的無向連通圖G=(V,E),。其中,,|V|為網(wǎng)絡(luò)中所有衛(wèi)星節(jié)點的個數(shù),|E|是網(wǎng)絡(luò)中所有星際鏈路的個數(shù),。算法相關(guān)定義為:
1.2 問題描述
通過對考慮負(fù)載均衡的具有代表性的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法SDRZ-MA進(jìn)行研究,,發(fā)現(xiàn)該算法存在以下問題:
(1)因地面業(yè)務(wù)熱點集中在北半球,尤其是北緯50°以內(nèi),,原始SDRZ-MA算法設(shè)計了代價調(diào)節(jié)因子,,以促使流量由北半球向南半球分配,但代價調(diào)節(jié)因子的設(shè)計存在缺陷,;
(2)在SDRZ-MA算法中,,衛(wèi)星星座運行一個周期后,每個衛(wèi)星節(jié)點僅以概率qd的值來確定前向Agent的目的衛(wèi)星地址,,這不夠全面,,會導(dǎo)致衛(wèi)星節(jié)點對于全網(wǎng)的拓?fù)湫畔@取得不夠及時準(zhǔn)確;
(3)前向Agent分組存在冗余字段,。
2 本文DRLB算法
由于基于移動Agent的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法存在網(wǎng)絡(luò)控制開銷偏大,、流量調(diào)節(jié)機(jī)制不合理的問題,本文提出了基于負(fù)載均衡的動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB,。
2.1 流量調(diào)節(jié)因子的改進(jìn)
在SDRZ-MA算法中,,調(diào)節(jié)因子的函數(shù)如下:
其函數(shù)見圖1(a)。依圖可知,,當(dāng)緯度大于北緯50°后,,調(diào)節(jié)因子的曲線走勢仍繼續(xù)向上,,這顯然不符合實際情況。對此,,本文考慮衛(wèi)星緯度具體地理位置,,對模型(3)進(jìn)行修正,形成新的流量調(diào)節(jié)因子模型:
新的調(diào)節(jié)因子的函數(shù)見圖1(b),。依圖可知,,改進(jìn)后的調(diào)節(jié)因子可以保證北半球的權(quán)值始終大于南半球,其中0°~50°的權(quán)值最大,,這更符合實際的業(yè)務(wù)分布狀況,。
2.2 優(yōu)化前向Agent目的衛(wèi)星的選取策略
在SDRZ-MA算法中,衛(wèi)星節(jié)點會定期向其他衛(wèi)星發(fā)送前向Agent,,該前向Agent的目的地址以概率qd來確定:
其中,,fsd表示從源衛(wèi)星s向目的衛(wèi)星d發(fā)送的數(shù)據(jù)總量。在SDRZ-MA算法中,,會出現(xiàn)短時間內(nèi)重復(fù)產(chǎn)生同一目的地址的前向Agent的情況,。為此,本文通過(前向Agent發(fā)送時間間隔來避免重復(fù)發(fā)送的問題,。在本文DRLB算法中,,衛(wèi)星節(jié)點在發(fā)送前向Agent的時間間隔內(nèi),記錄本時間段內(nèi)經(jīng)過自己的其他衛(wèi)星節(jié)點產(chǎn)生的前向Agent的目的地址,。當(dāng)某一衛(wèi)星節(jié)點需要發(fā)送自己的前向Agent時,,首先排除自己記錄的前向Agent的目的地址,然后再按概率qd選擇前向Agent的目的地址,,這樣衛(wèi)星節(jié)點能夠獲取更準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況,,尋找最優(yōu)路徑。
2.3 壓縮Agent分組長度
2.4 DRLB算法規(guī)則及基本操作
2.4.1 算法規(guī)則
(1)規(guī)則1
路由表初始化:
(2)規(guī)則2
①在網(wǎng)絡(luò)運行的第一個周期內(nèi),,所有衛(wèi)星節(jié)點會定時生成前向Agent,,前向Agent的目的地址從本衛(wèi)星外的其他衛(wèi)星節(jié)點中隨機(jī)選取。
②第二個周期開始,,每個衛(wèi)星節(jié)點在生成前向Agent前,,首先排除前向Agent產(chǎn)生間隔內(nèi)該衛(wèi)星記錄的經(jīng)過自己的前向Agent的目的衛(wèi)星地址,然后再按概率qd選擇Agent的目的地址,,前向Agent生成后發(fā)送給鄰居衛(wèi)星,。
(3)規(guī)則3
①前向Agent到達(dá)中間衛(wèi)星后,根據(jù)該衛(wèi)星節(jié)點的路由表來選擇下一跳,。若存在鏈路不可用時,,則先排除不可用的鏈路,并對該衛(wèi)星的路由表重新更新,,再選擇下一跳,。
②前向Agent生成后向Agent,,生成的后向Agent沿該前向反方向移動。
(4)規(guī)則4
當(dāng)下面的任意一個條件成立時,,前向Agent生成后向Agent,,前向Agent消失:
①前向移動Agent達(dá)到其壽命期。
②前向Agent根據(jù)規(guī)則3選擇下一跳時,,選擇的下一跳衛(wèi)星已經(jīng)被該前向Agent訪問過或沒有可用的路徑,。
(5)規(guī)則5
①網(wǎng)絡(luò)代價模型的更新:
2.4.2 具體步驟
(1)所有節(jié)點按規(guī)則1完成路由表的初始化工作。
(2)衛(wèi)星節(jié)點s根據(jù)規(guī)則2產(chǎn)生一個具有一定壽命的前向Agent Fs,,在遷移期間,,Agent Fs記錄每個被訪問節(jié)點Vi的地址,最后一個被訪問節(jié)點的緯度和該節(jié)點的上一個跳節(jié)點到本節(jié)點的代價,。當(dāng)Agent Fs到達(dá)中間衛(wèi)星節(jié)點后,,中間衛(wèi)星節(jié)點根據(jù)Agent Fs攜帶的信息更新自己所處的緯度位置以及上一節(jié)點到本衛(wèi)星節(jié)點的代價。當(dāng)Agent Fs到達(dá)目的衛(wèi)星節(jié)點時,,所攜帶的信息格式為:
(3)前向Agent在遷移過程中根據(jù)規(guī)則3來進(jìn)行路由選擇,,當(dāng)規(guī)則4要求的任意一個條件滿足時,前向Agent生成后向Agent Bd,。
(4)前向移動Agent Fs將自己攜帶的路由更新所需信息壓入到后向Agent Bd的內(nèi)存中,,同時自身壽命結(jié)束。
(5)后向Agent Bd沿前向反方向遷移,。當(dāng)遷移到路由中間節(jié)點Vi時,讀取中間節(jié)點記錄的自己的緯度和在該緯度位置時上一節(jié)點到本節(jié)點的代價,,存入堆棧,,同時獲取下一跳節(jié)點信息繼續(xù)遷移,直至遷移到源節(jié)點,,每經(jīng)過一個中間節(jié)點,,按照規(guī)則5更新節(jié)點的路由表和網(wǎng)絡(luò)代價統(tǒng)計模型如果通往下一跳節(jié)點的鏈路不可用,則后向Agent Bd自動銷毀,。后前Agent到達(dá)源節(jié)點后,,其內(nèi)存信息為:
本文DRLB算法Agent工作流程如圖2所示。
3 仿真和性能分析
3.1 仿真環(huán)境設(shè)置
本文借助仿真軟件是OPNET14.5來測試本文路由算法的網(wǎng)路性能[9-10],。為了模擬實際的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的流量分布,,仿真中衛(wèi)星在北緯0°~50°之間衛(wèi)星節(jié)點每發(fā)送0.4 s數(shù)據(jù)包停止0.8 s,其他非極地區(qū)域衛(wèi)星節(jié)點每發(fā)送0.1 s數(shù)據(jù)包停止1.1 s,,數(shù)據(jù)包的目的地址隨機(jī),。為了體現(xiàn)本文算法的先進(jìn)性,將當(dāng)前LEO衛(wèi)星網(wǎng)路由性能較好的SDRZ-MA算法視為對照組,,并取α=3,,β=5,,η=0.8。星座拓?fù)浞抡鎱?shù)如表1所示,。
為了量化本文算法與對照組算法的網(wǎng)絡(luò)性能,,本文用丟包率、平均端到端時延與歸一化ISL負(fù)載等指標(biāo)[11]來評估,。
3.2 實驗數(shù)據(jù)與分析
(1)丟包率
如圖3所示,,SDRZ-MA算法和DRLB算法在終端比特率小于400 kb/s時,丟包率都接近0,,這是由于這時網(wǎng)絡(luò)比較空閑,,數(shù)據(jù)包能夠及時準(zhǔn)確地送達(dá)目的節(jié)點。當(dāng)終端數(shù)據(jù)量增大時,,DRLB算法的丟包要小于SDRZ-MA算法,,這是由于調(diào)節(jié)因子的改進(jìn)使得全網(wǎng)流量得到了合理分配,同時根據(jù)節(jié)點的流量排序選取前向Agent目的節(jié)點,,避免了重復(fù)向同一節(jié)點連續(xù)發(fā)送前向Agent的情況,,節(jié)點對全網(wǎng)的負(fù)載信息獲得更加準(zhǔn)確;而SDRZ-MA算法沒有考慮到衛(wèi)星通信中節(jié)點移動速率巨大導(dǎo)致的流量分配難題,,使其丟包率較高,。
(2)平均端到端時延
平均端到端時延隨終端變化率見圖4、圖5,。圖4中數(shù)據(jù)源衛(wèi)星和目的衛(wèi)星都在北半球,,此時DRLB算法的性能明顯優(yōu)于SDRZ-MA算法,這是由于DRLB算法針對地面人口和大陸板塊的分布現(xiàn)實狀況,,設(shè)計新的流量調(diào)節(jié)因子,,更好地將網(wǎng)絡(luò)流量分配到南半球,最大程度上避免了由于鏈路擁塞而造成數(shù)據(jù)分組在衛(wèi)星節(jié)點長時間緩存得不到轉(zhuǎn)發(fā)的情況,。
圖5中數(shù)據(jù)源衛(wèi)星和目的衛(wèi)星都在南半球中,,兩種算法的端到端時延差不多,但在新算法中前向Agent的目的地址的選取策略得到優(yōu)化,,降低了重復(fù)獲取某若干條鏈路負(fù)載信息的概率,,使節(jié)點獲得準(zhǔn)確的全網(wǎng)負(fù)載信息來更新路由表,因此DRLB算法的平均端到端時延稍微好一點,。
(3)歸一化ISL負(fù)載
歸一化ISL負(fù)載隨衛(wèi)星緯度的變化如圖6所示,,在南半球DRLB算法的鏈路負(fù)載要大于SDRZ-MA算法,北緯大約0°~50°之間,,DRLB算法中鏈路負(fù)載要小于原SDRZ-MA算法,。這是由于本文算法對流量調(diào)節(jié)因子進(jìn)行了改進(jìn),增加了0°到北緯50°間的鏈路代價權(quán)值,,使得業(yè)務(wù)流量更多的被分配到了南半球,。同時,,該算法對前向Agent的目的地址的選取進(jìn)行了改進(jìn),提高了路徑更新的效率,,衛(wèi)星節(jié)點更好地獲得網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載狀況,,進(jìn)一步實現(xiàn)了流量的再分配。而SDRZ-MA算法在衛(wèi)星節(jié)點移動速率巨大時不能動態(tài)對鏈路業(yè)務(wù)流量進(jìn)行分配,,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)較大的擁塞,。
4 結(jié)論
針對考慮負(fù)載均衡的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法網(wǎng)絡(luò)控制開銷偏大以及流量調(diào)節(jié)機(jī)制存在缺陷等問題,提出了基于負(fù)載均衡的動態(tài)LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法DRLB,。在DRLB算法中,,路由更新所需信息采用由衛(wèi)星節(jié)點記錄、后向Agent讀取策略,,減小前向Agent的分組長度,,降低網(wǎng)絡(luò)控制開銷;對前向Agent目的地址的選取策略進(jìn)行改進(jìn),,提高路由更新的效率,;優(yōu)化流量調(diào)節(jié)機(jī)制,更好地實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡,。理論分析和仿真結(jié)果表明,,與SDRZ-MA算法相比,DRLB算法在丟包率,、平均端到端時延等方面的性能均有所提高,。
參考文獻(xiàn)
[1] 韋娟,薄振雨,,劉葉.基于分時的LEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)非對稱路由算法[J].計算機(jī)科學(xué)與探索,,2014,9(7):832-838.
[2] WERNER M,,JAHN A,LUTZ E.Analysis of system parameters for LEO/ICO-satellite communication networks[J].Journal on Selected Areas in Communications,,2014,,13(2);371-381.
[3] CHANG H S,,KMI B W,,LEE C G.FSA-based link assignment and routing in low-earth orbit satellite networks[J].Transactions on Vehicular Technology,2013,,47(3):1037-1048.
[4] TALEB T,,MASHIMO D,JAMALIPOUR A.SAT04-3:ELB:an explicit load balancing routing protocol for multi-hop NGEO satellite constellations[C].Global Telecommunications Conference,,IEEE Press,,2012:1-5.
[5] KUCUKATES R,,ERSOY C.Minimum flow maximum residual routing in LEO satellite networks using routing set[J].Wireless Networks,2013,,14(4):501-517.
[6] RAO Y,,WANG R C,ZHENG Y.Satellite network dynamic routing algorithm based on mobile agent[J].Journal of PLA University of Science and Technology,,2014,,11(3):255-260.
[7] CHAN T H,YEO B S,,TURNER L.A localized routing scheme for LEO satellite networks[C].ICSSC,,2012:2357-2364.
[8] WERNER M.A dynamic routing concept for ATM-based satellite personal communication networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2013,,15(8):1636-1648.
[9] CAZABET R,,AMBLARD F.Detection of overlapping communities in dynamical social networks[C].Proceedings of Conference on Social Computing,2013:309-315.
[10] 任智,,王路路,,楊勇.機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中基于定向數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡乩砺酚伤惴╗J].計算機(jī)應(yīng)用,2014,,34(1):4-7.
[11] Liu Feng,,Zhang Yu.Simple change adaptive routing algorithm for satellite IP networks[J].Journal of Software,2013,,8(8):1991-1999.