王慧強(qiáng),張淯舒,呂宏武,朱金美
(哈爾濱工程大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱150001)
隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展與移動智能設(shè)備的廣泛普及,人們迫切希望能夠隨時隨地從互聯(lián)網(wǎng)獲取信息與服務(wù)。移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生,并迅速成為網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域的熱門研究方向。然而,受到網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施與使用環(huán)境等因素限制,采用傳統(tǒng)的無線接入方式往往不能滿足用戶的使用需求。機(jī)會網(wǎng)絡(luò)[1]的出現(xiàn)為無線網(wǎng)絡(luò)提供了一種全新的接入模式,使得在缺少網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的環(huán)境中接入互聯(lián)網(wǎng)成為可能,極大地拓展了移動互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋范圍,為新型移動應(yīng)用的出現(xiàn)提供了條件。
機(jī)會網(wǎng)絡(luò)是一種面向缺乏持續(xù)端到端連接的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,利用節(jié)點(diǎn)移動帶來的相遇機(jī)會完成信息傳遞的無線自組織網(wǎng)絡(luò),其部分概念源自延遲容忍網(wǎng)絡(luò)(Delay Tolerant Network,DTN)[2]的研究。DTN 最初的研究可追溯到上個世紀(jì),為應(yīng)對深空探測的需求,NASA 于1998年開始了針對具有長延遲、多終端以及周期性連接等特征的深空網(wǎng)絡(luò)的研究,其目的是使地面與深空探測器間的數(shù)據(jù)通信能夠像地面節(jié)點(diǎn)之間通信一樣方便。該研究項(xiàng)目逐漸發(fā)展成為Internet 的IPNSIG 與IETF 的DTNRG 兩個工作組。其中,IPNSIG的研究主要針對深空網(wǎng)絡(luò)展開;而DTNRG 由于沒有可以進(jìn)行試驗(yàn)的星際網(wǎng)絡(luò),將研究的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向如何將DTN 的概念運(yùn)用到地面網(wǎng)絡(luò)中。另外,DARPA 于2004年提出了中斷容忍網(wǎng)絡(luò)(Disruption Tolerant Network)的概念,也簡稱為DTN,一般認(rèn)為兩者為同一概念的不同表述。
本文立足于機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)技術(shù),在充分總結(jié)現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,首先對機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的概念、模型等內(nèi)容作簡單介紹,然后總結(jié)該領(lǐng)域中的熱點(diǎn)研究問題,最后對其發(fā)展方向進(jìn)行了展望。
與傳統(tǒng)的面向連接的無線網(wǎng)絡(luò)不同,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)是一種針對間歇性連接、延遲大、錯誤率高等無線通信特征設(shè)計的新型無線網(wǎng)絡(luò),能在缺乏端到端連接的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中完成信息傳遞[3]。機(jī)會網(wǎng)絡(luò)采用“存儲—攜帶—轉(zhuǎn)發(fā)”模式的路由協(xié)議,消息在傳遞過程中需要經(jīng)過各中間節(jié)點(diǎn)的存儲與攜帶,并等待合適的下一跳節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)。機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中消息的傳遞過程如圖1所示。節(jié)點(diǎn)S 中產(chǎn)生了一個目的節(jié)點(diǎn)為D 的消息M,在t1 時刻,節(jié)點(diǎn)S 僅能夠與節(jié)點(diǎn)1、2 建立無線連接,并選擇把消息M 傳遞給節(jié)點(diǎn)1。在t2 時刻,經(jīng)過一段時間的移動,節(jié)點(diǎn)1 攜帶消息M 與節(jié)點(diǎn)3 相遇,并將消息M 傳遞給節(jié)點(diǎn)3。最后,在t3 時刻,攜帶消息M 的節(jié)點(diǎn)3 與目的節(jié)點(diǎn)D 相遇,將消息M 傳遞給節(jié)點(diǎn)D,完成了消息M 的整個傳遞過程。從圖1中可以看出,在消息M 的傳遞過程中,始終不存在一條連接源節(jié)點(diǎn)S 與目的節(jié)點(diǎn)D 的無線鏈路,因此傳統(tǒng)的基于連接的無線網(wǎng)絡(luò)不能有效地完成消息的傳遞,而機(jī)會網(wǎng)絡(luò)利用節(jié)點(diǎn)移動創(chuàng)造的相遇機(jī)會為消息建立了有效的傳遞路徑。
圖1 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)消息傳遞
機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)是一種通用的面向消息的覆蓋層網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),在端到端應(yīng)用與底層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議之間設(shè)置機(jī)會網(wǎng)絡(luò)組件,為無線網(wǎng)絡(luò)提供針對異構(gòu)、大延遲以及間歇式連接網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的通信能力。其體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。其中,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)組件為網(wǎng)絡(luò)提供虛擬消息交換、命名與尋址、路由與轉(zhuǎn)發(fā)、安全保障與QoS 等機(jī)制[4]。
圖2 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)
節(jié)點(diǎn)移動模型通過相應(yīng)的算法與規(guī)則描述節(jié)點(diǎn)位置、速度與移動方向等運(yùn)動信息。節(jié)點(diǎn)的移動性通常來說是對無線網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn),但對于機(jī)會網(wǎng)絡(luò)則是一種機(jī)遇。傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議普遍采用屏蔽底層節(jié)點(diǎn)運(yùn)動的設(shè)計模式,而機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)使得對節(jié)點(diǎn)移動的研究成為其協(xié)議設(shè)計的一部分。節(jié)點(diǎn)移動模型主要包括隨機(jī)移動模型、基于人類行為的移動模型與基于統(tǒng)計的真實(shí)移動模型三種[5]。
隨機(jī)移動模型是一種獨(dú)立同分布的理論移動模型,其中隨機(jī)路點(diǎn)移動模型(Random Way Point,RWP)[6]、隨機(jī)游走移動模型(Random Walk,RW)和隨機(jī)方向移動模型(Random Direction,RD)[7]是三種比較經(jīng)典的模型。在RWP 模型中,節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選擇一個目的點(diǎn),并以恒定的速度向該點(diǎn)運(yùn)動,到達(dá)后停止一段時間再選擇下一個目的點(diǎn)。在RW 模型中,節(jié)點(diǎn)通過隨機(jī)選擇運(yùn)動方向與速度決定移動路徑。在RD 模型中,節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取移動方向并以恒定速度運(yùn)動,當(dāng)節(jié)點(diǎn)到達(dá)仿真區(qū)域邊緣時停止一段時間,再重新選擇移動方向。
基于人類行為的移動模型能夠更好的模擬實(shí)際環(huán)境中節(jié)點(diǎn)的移動模式,主要包括基于地圖的移動模型(Map-Based Mobility,MBM)、工作日移動模型(Working Day Movement Model,WDM)[8]與基于社區(qū)的移動模型(Community Based Model,CBM)[9-11]。其中,MBM 模型將節(jié)點(diǎn)的移動軌跡限制在地圖中定義的道路上,同時提供隨機(jī)、最短路徑與規(guī)定路徑三種移動模式;WDM 是針對工作日設(shè)計的移動模型,能夠模仿生活中三種常見的場景,在家休息、在辦公室工作和與朋友外出;CBM 模型則考慮節(jié)點(diǎn)喜好與行為時變性,主要用于模擬攜帶移動節(jié)點(diǎn)的人類具有的社會特性。
基于統(tǒng)計的真實(shí)移動模型收集實(shí)際環(huán)境中的節(jié)點(diǎn)運(yùn)動軌跡。MIT 的Reality Mining 項(xiàng)目[12]在9 個月的時間里記錄了106 個智能藍(lán)牙設(shè)備的移動軌跡與相遇數(shù)據(jù);UCSD 的Wireless Topology Discovery 項(xiàng)目[13]在11 周的時間里記錄了300 個無線設(shè)備與Wi-Fi 接入點(diǎn)的相遇數(shù)據(jù);劍橋大學(xué)的Haggle 項(xiàng)目[14]記錄了校園中多個藍(lán)牙設(shè)備的相遇情況?;诮y(tǒng)計的真實(shí)移動模型能夠完美的描述人類的活動規(guī)律,然而數(shù)據(jù)的搜集往往需要耗費(fèi)大量的人力物力與時間。
機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)運(yùn)動導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳粩嘧兓?,往往不存在完整的鏈路可供選擇,因此其路由決策可以簡化為消息轉(zhuǎn)發(fā)過程中下一跳節(jié)點(diǎn)的選擇與消息副本分配的問題。機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制可以多個角度進(jìn)行分類。從消息向網(wǎng)絡(luò)中注入的副本數(shù)量的角度可以將消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制分為基于轉(zhuǎn)發(fā)策略的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制與基于復(fù)制策略的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。其中,采用基于轉(zhuǎn)發(fā)策略轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中,每個消息存在一個副本,而采用基于復(fù)制策略轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中,每個消息存在多個副本。從是否需要基礎(chǔ)設(shè)施的角度可以將消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制分為不依賴基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制與依賴基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。其中,不依賴基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制包括基于傳播的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制與基于上下文的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制,而依賴基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制包括依賴固定基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制與依賴移動基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。另外還可以按照轉(zhuǎn)發(fā)策略將消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制分為基于機(jī)會的轉(zhuǎn)發(fā)制作、基于預(yù)測的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制與基于計劃的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制[15]。其中,基于機(jī)會的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制是最常見的形式,不判斷中間節(jié)點(diǎn)是否是最佳選擇,基于預(yù)測的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制通過對歷史信息的分析來預(yù)測最佳的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn),而基于計劃的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制通過可自主移動的擺渡節(jié)點(diǎn)完成消息的轉(zhuǎn)發(fā)。
下面對幾種典型的路由算法做簡要介紹:
Fist Contact[16]與Direct Delivery 算法都是基于轉(zhuǎn)發(fā)的策略的路由算法,在消息的傳遞過程中,網(wǎng)絡(luò)中只包含一個有效的消息副本。兩種算法的區(qū)別是:First Contact 算法將消息傳遞給遇到的第一個節(jié)點(diǎn),而Direct Delivery 算法僅在與目的節(jié)點(diǎn)相遇時才將消息轉(zhuǎn)發(fā)出去。
Epidemic[17]算法是一種基于復(fù)制的路由算法,其本質(zhì)是一種洪泛算法,每個節(jié)點(diǎn)都將消息轉(zhuǎn)發(fā)給所遇到的所有節(jié)點(diǎn)。在緩存容量不受限制的情況下,該算法能夠最大限度的提高消息投遞率、降低網(wǎng)絡(luò)時延。其缺點(diǎn)是對網(wǎng)絡(luò)資源的需求過大。
Spray and Wait[18]算法也是一種基于洪泛策略的算法,節(jié)點(diǎn)在相遇時向?qū)Ψ綇?fù)制消息,與Epidemic 不同的是Spray and Wait 通過限定消息副本數(shù)量的方式避免洪泛現(xiàn)象的產(chǎn)生。Spray and Wait 算法分為Spray 與Wait 兩個階段。在Spray 階段,源節(jié)點(diǎn)向網(wǎng)絡(luò)中注入固定數(shù)目的消息副本,然后進(jìn)入Wait 階段,若消息副本在上一階段沒有被送達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則攜帶消息的節(jié)點(diǎn)通過Direct Delivery 方式完成消息的傳遞。
PRoPHET[19]算法是一種基于預(yù)測的路由算法,該算法定義了一種預(yù)測節(jié)點(diǎn)間成功傳輸概率的方法。節(jié)點(diǎn)在相遇時更新傳輸預(yù)測值,并以此為依據(jù)決定是否轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組。
MaxProp[20]算法是一種基于調(diào)度策略的路由算法,其核心機(jī)制是節(jié)點(diǎn)維護(hù)的消息隊(duì)列,該隊(duì)列按照消息優(yōu)先級排序,并將其作為消息傳輸與丟棄的依據(jù)。其中,消息的優(yōu)先級主要由鏈路的歷史數(shù)據(jù)確定。
與傳統(tǒng)IP 網(wǎng)絡(luò)不同,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)適用的環(huán)境一般具有延遲長、抖動嚴(yán)重、間歇性連接、數(shù)據(jù)流非對稱以及資源受限等特征,傳統(tǒng)的擁塞控制機(jī)制不能達(dá)到理想的效果。同時,“存儲—攜帶—轉(zhuǎn)發(fā)”的路由模式也給機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制帶來了新的挑戰(zhàn)。根據(jù)引起擁塞的資源不同,可以將機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的擁塞現(xiàn)象分為三種類型:節(jié)點(diǎn)級擁塞、鏈路級擁塞與區(qū)域級擁塞。
節(jié)點(diǎn)級擁塞是由于節(jié)點(diǎn)計算、通信或存儲等能力不足引起的,通常情況下表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)在與其他節(jié)點(diǎn)相遇的有限時間內(nèi)不能完成消息的處理、傳輸,或節(jié)點(diǎn)接收的消息超出其緩存容量而被迫丟棄部分消息。產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)級擁塞的原因是節(jié)點(diǎn)能力不足,在不增加節(jié)點(diǎn)能力的條件下,可以通過設(shè)計合理的緩存管理策略,選擇成功投遞幾率較大的消息優(yōu)先處理,以達(dá)到整體上提升投遞率的目的。
鏈路級擁塞是由無線信道資源不足引起的,通常情況下表現(xiàn)為多個節(jié)點(diǎn)持續(xù)競爭使用無線信道,產(chǎn)生訪問沖突現(xiàn)象,極大的降低了鏈路的利用率,從而影響網(wǎng)絡(luò)吞吐量。產(chǎn)生鏈路級擁塞的原因是節(jié)點(diǎn)缺乏高效信道感知與動態(tài)頻譜接入的能力,可通過引入認(rèn)知無線電的相關(guān)研究內(nèi)容,為機(jī)會網(wǎng)絡(luò)提供智能的頻譜感知、分配與接入能力。
區(qū)域級擁塞是由網(wǎng)絡(luò)吞吐量不足引起的,通常表現(xiàn)為一個地理區(qū)域的流量過載。在不提高網(wǎng)絡(luò)容量條件下,為網(wǎng)絡(luò)提供有效的負(fù)載均衡策略,能夠在一定層度上緩解區(qū)域級擁塞的程度。
目前,盡管學(xué)術(shù)界對機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的研究取得了一定的成果,但隨著機(jī)會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境的不斷擴(kuò)展,其自身發(fā)展與需求也呈現(xiàn)出了多樣化的趨勢。因此,未來機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的研究將面臨高效、通用、安全與節(jié)能等方面的挑戰(zhàn):
(1)設(shè)計高效的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法一直是機(jī)會網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)問題。如何利用社會網(wǎng)絡(luò)分析理論提高機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由效率將成為機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由設(shè)計的重要方向。
(2)機(jī)會網(wǎng)絡(luò)是一種典型的覆蓋網(wǎng)絡(luò),設(shè)計通用的機(jī)會通信中間件能夠擴(kuò)展機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的使用范圍與應(yīng)用場景。
(3)與傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)一樣,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)也面臨著各種安全威脅,而機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的特殊性又使得常規(guī)的安全機(jī)制不能達(dá)到理想的防范效果。因此,適用于機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的安全保障機(jī)制必將成為研究的熱點(diǎn)問題。
(4)綠色節(jié)能是網(wǎng)絡(luò)研究的新方向,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量有限,為其設(shè)計高效節(jié)能的協(xié)議是機(jī)會網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模部署的基礎(chǔ)。
另外,基于機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用開發(fā)與部署也將成為未來重要的研究方向。
機(jī)會網(wǎng)絡(luò)是一種面向缺乏端到端連接通信環(huán)境的移動自組織網(wǎng)絡(luò),能夠在缺乏網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的條件下,為用戶提供移動互聯(lián)網(wǎng)的接入能力。本文從概念、結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)運(yùn)動模型、消息傳遞機(jī)制以及擁塞控制幾方面對機(jī)會網(wǎng)絡(luò)作了簡要介紹,并對未來可能存在的挑戰(zhàn)進(jìn)行了展望。從中可以看出,雖然機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究已經(jīng)取得了一定的成就,但還有很多問題需要進(jìn)一步研究。期望通過對現(xiàn)有機(jī)會網(wǎng)絡(luò)研究成果的總結(jié)與分析,為本領(lǐng)域研究人員的深入研究探明方向。
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