分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)多路徑路由協(xié)議研究綜述*

張 龍，白春紅，許海濤，卓 凡，黃 偉

（1.河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，河北　邯鄲　056038；2.北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，北京　100083；3.中國(guó)電力科學(xué)研究院電力能效測(cè)評(píng)中心，北京　100192）

分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)多路徑路由協(xié)議研究綜述*

張 龍**1，白春紅1，許海濤2，卓 凡1，黃 偉3

（1.河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，河北邯鄲056038；2.北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，北京100083；3.中國(guó)電力科學(xué)研究院電力能效測(cè)評(píng)中心，北京100192）

為了深入研究分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)的多路徑路由問(wèn)題，闡述了分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)基本特征以及多路徑路由設(shè)計(jì)面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)多路徑路由采用多路徑并行傳輸，可有效降低傳輸時(shí)延、增加網(wǎng)絡(luò)吞吐量與傳輸可靠性、實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡。根據(jù)路由優(yōu)化目標(biāo)不同，從吞吐量、帶寬、干擾、時(shí)延、負(fù)載均衡和路由發(fā)現(xiàn)六方面對(duì)近年來(lái)多路徑路由協(xié)議的主要研究成果進(jìn)行了分類，然后逐類對(duì)多路徑路由協(xié)議進(jìn)行了分析和討論，最后分別從分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)基本特征的適應(yīng)性與多路徑路由協(xié)議特征兩個(gè)方面進(jìn)行了比較，并展望了分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)多路徑路由協(xié)議需進(jìn)一步研究的方向。

認(rèn)知無(wú)線電；分布式網(wǎng)絡(luò)；多路徑路由；路由協(xié)議；研究綜述

1　引言

認(rèn)知無(wú)線電（Cognitive Radio，CR）［1］是一種智能化動(dòng)態(tài)頻譜接入無(wú)線通信系統(tǒng)，次用戶（Secondary User，SU）通過(guò)對(duì)可用授權(quán)頻段進(jìn)行頻譜感知，在不對(duì)主用戶（Primary User，PU）產(chǎn)生干擾的前提下，采用頻譜共享技術(shù)以機(jī)會(huì)方式動(dòng)態(tài)接入時(shí)-頻-空多維頻譜空洞，解決靜態(tài)的頻譜分配體制與動(dòng)態(tài)的頻譜利用方式之間不匹配以及可用授權(quán)頻譜資源分布高度不均衡等矛盾，從而提高頻譜利用率。

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)控制方式，認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Radio Networks，CRN）可分為具有基礎(chǔ)設(shè)施的集中式CR網(wǎng)絡(luò)和無(wú)基礎(chǔ)設(shè)施支持的多跳分布式CRN［2］。多跳分布式CRN應(yīng)用領(lǐng)域一般包括認(rèn)知自組織網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Radio Ad Hoc Networks，CRANET）、認(rèn)知傳感器網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN）、認(rèn)知無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Wireless Mesh Networks，CWMN）3類網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景。當(dāng)前，現(xiàn)有CRN研究工作主要集中在物理層、MAC層等方面，側(cè)重于解決功率控制［3］、頻譜感知［4-5］、頻譜接入與共享［6-7］、MAC協(xié)議［8］以及物理/MAC層跨層優(yōu)化［9］等問(wèn)題，旨在實(shí)現(xiàn)認(rèn)知環(huán)（Cognitive Cycle）［1-2］的主要功能，進(jìn)一步增強(qiáng)CRN的環(huán)境適變性。與現(xiàn)有CRN研究工作主要集中在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)低層不同，近年來(lái)，研究人員已逐步開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)層或更高層，解決多跳分布式CRN的路由以及高可靠傳輸?shù)葐?wèn)題［10-12］，代表性研究工作體現(xiàn)在基于全局頻譜知識(shí)的路由和基于局部頻譜知識(shí)的路由兩方面［11］，采用的路由策略側(cè)重于跨層路由［13］、網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化［14］以及路由穩(wěn)定性［15］等方面?？紤]到多跳分布式CRN中SU節(jié)點(diǎn)移動(dòng)、節(jié)點(diǎn)能量消耗、節(jié)點(diǎn)部署密度限制、節(jié)點(diǎn)資源有限以及PU節(jié)點(diǎn)重新獲得授權(quán)頻譜資源等約束條件，導(dǎo)致鏈路中斷、路由失效，增加路由維護(hù)代價(jià)、路由開銷與傳輸時(shí)延，從而降低了路由穩(wěn)定性、魯棒性以及網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性。以路徑多樣性為目標(biāo)，多路徑路由通過(guò)構(gòu)建源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間多條完全非交叉路徑或交叉路徑，采用多路徑并行傳輸，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡，有效降低了傳輸時(shí)延與路由失效風(fēng)險(xiǎn)，增加了網(wǎng)絡(luò)吞吐量與傳輸可靠性。綜上所述，設(shè)計(jì)有效的分布式CRN多路徑路由協(xié)議以提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量、降低傳輸時(shí)延、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)連接性與可靠性成為CRN研究領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題之一，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

本文主要綜述了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外關(guān)于分布式CRN多路徑路由協(xié)議的研究成果。第2節(jié)闡述了分布式CRN基本特征與多路徑路由設(shè)計(jì)面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)；第3節(jié)首先對(duì)近年來(lái)分布式CRN多路徑路由協(xié)議的主要研究成果進(jìn)行總體分類，然后逐類介紹了代表性的研究成果；第4節(jié)對(duì)代表性的研究成果進(jìn)行比較分析；最后對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)并給出進(jìn)一步的研究方向。

2　特征與挑戰(zhàn)

2.1分布式CRN基本特征

2.1.1可用頻譜的時(shí)變性

分布式CRN中SU節(jié)點(diǎn)具有環(huán)境感知與學(xué)習(xí)能力，SU節(jié)點(diǎn)通過(guò)與外界環(huán)境交互信息，自適應(yīng)地改變通信參數(shù)，若當(dāng)前使用的頻譜被PU占用，則SU節(jié)點(diǎn)通過(guò)切換信道以及調(diào)整發(fā)射功率的方式避免對(duì)PU造成干擾，造成可用頻譜移動(dòng)。因此，考慮到PU工作狀態(tài)變化與移動(dòng)性的影響，SU節(jié)點(diǎn)可用頻譜是隨機(jī)動(dòng)態(tài)變化、非靜態(tài)的時(shí)-頻-空多維頻譜機(jī)會(huì)集。

2.1.2網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)性

分布式CRN中SU節(jié)點(diǎn)可用頻譜的時(shí)變性以及PU工作狀態(tài)的改變使得SU節(jié)點(diǎn)加入或退出CRN具有隨機(jī)性，導(dǎo)致SU節(jié)點(diǎn)之間難以保證鏈路連接的持續(xù)性，使得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚哂袆?dòng)態(tài)性，甚至呈現(xiàn)出時(shí)變及間歇的連通性與中斷性，從而產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞母盍研耘c網(wǎng)絡(luò)孤島，無(wú)法保證實(shí)時(shí)的端到端路由。

2.1.3拓?fù)淇刂频木植啃?/p>

傳統(tǒng)無(wú)線多跳網(wǎng)絡(luò)往往通過(guò)周期性信標(biāo)信息來(lái)完成全局拓?fù)湫畔⑹占?，然而在分布式CRN中，由于時(shí)-頻-空多維頻譜機(jī)會(huì)集分布在很寬的頻帶上，在所有可能的信道上都發(fā)送信標(biāo)是不可行的。因此，SU節(jié)點(diǎn)無(wú)法感知全局拓?fù)洌仨氁揽烤植繀f(xié)同收集拓?fù)湫畔ⅰ?/p>

2.1.4動(dòng)態(tài)路由的機(jī)會(huì)性

可用頻譜的時(shí)變性與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)性導(dǎo)致分布式CRN路由具有動(dòng)態(tài)性，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞母盍研耘c網(wǎng)絡(luò)孤島存在導(dǎo)致SU節(jié)點(diǎn)之間往往難以保持實(shí)時(shí)節(jié)點(diǎn)的端到端路由，需要借助中繼SU節(jié)點(diǎn)采用多跳存儲(chǔ)攜帶轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制，并依賴于SU節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性產(chǎn)生的接觸（Contact）關(guān)系［16］來(lái)實(shí)現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)孤島中SU節(jié)點(diǎn)之間的互連互通。

2.2多路徑路由設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)

2.2.1頻譜選擇

考慮到可用頻譜的時(shí)變性與SU發(fā)射功率的有限性，源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間多條端到端路徑由不同的信道組成，且具有多跳性。因此，在多條完全非交叉路徑或交叉路徑建立過(guò)程中，如何評(píng)價(jià)PU活動(dòng)與頻譜切換對(duì)多條路徑穩(wěn)定性、魯棒性產(chǎn)生的影響具有一定挑戰(zhàn)，故需開展多路徑路由與頻譜分配聯(lián)合跨層優(yōu)化，構(gòu)造穩(wěn)定魯棒的多路徑路由算法。

2.2.2拓?fù)浼s束

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)性、時(shí)變與間歇的連通性與中斷性、拓?fù)湫畔⒌牟煌暾耘c局部性，以及共享頻譜具有動(dòng)態(tài)性、不連續(xù)性等約束，導(dǎo)致多路徑路由鏈路中斷、路由失效的概率增加，故多路徑路由選擇策略除了能適應(yīng)分布式CRN環(huán)境外，還應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚哂袆?dòng)態(tài)自適應(yīng)性，并快速收斂。

2.2.3接觸調(diào)度

接觸關(guān)系表示分布式CRN中相鄰SU節(jié)點(diǎn)之間的通信機(jī)會(huì)，可調(diào)度接觸表示通過(guò)對(duì)先驗(yàn)可行接觸進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)而獲得的通信機(jī)會(huì)集。因此，揭示不同網(wǎng)絡(luò)孤島中SU節(jié)點(diǎn)之間的可調(diào)度接觸關(guān)系，并有效地對(duì)接觸可預(yù)測(cè)進(jìn)行建模是提高多路徑路由有效性需要考慮的核心問(wèn)題之一。

2.2.4負(fù)載分配

源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間借助多條完全非交叉路徑或交叉路徑實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)包多路徑并行傳輸，考慮到SU節(jié)點(diǎn)在面對(duì)不可再生的可用頻譜資源時(shí)，可能會(huì)表現(xiàn)出自私性。因此，量化單路徑負(fù)載流量分配粒度以及在多路徑上合理公平調(diào)度數(shù)據(jù)包負(fù)載流量對(duì)于提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載具有重要意義。

3　研究現(xiàn)狀與分析

3.1文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)分布式CRN多路徑路由方面的研究越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外研究者的重視，圖1給出了近年來(lái)分布式CRN多路徑路由協(xié)議的文獻(xiàn)綜述。如圖1所示，根據(jù)路由優(yōu)化目標(biāo)的不同，分布式CRN多路徑路由研究的主要成果可分為吞吐量、帶寬、干擾、時(shí)延、負(fù)載均衡和路由發(fā)現(xiàn)6種類型。

圖1　CRN多路徑路由協(xié)議文獻(xiàn)綜述Fig.1 Literature review on CRN multi-path routing protocols

3.2基于吞吐量的方法

以交叉路徑為多路徑構(gòu)造目標(biāo)，文獻(xiàn)［17］提出一種CWMN中聯(lián)合多路徑路由與信道分配策略。在按需路由的基礎(chǔ)上，該策略根據(jù)所選路徑情況設(shè)置交叉節(jié)點(diǎn)的中繼能力，為選擇有效信道，以PU占用每個(gè)信道的最少次數(shù)作為度量指標(biāo)。第i個(gè)SU節(jié)點(diǎn)感知到信道c被PU占用的次數(shù)Ci（c）可統(tǒng)計(jì)表示如下：

式中：Ai表示第i個(gè)SU節(jié)點(diǎn)的可用信道列表；Spu表示PU占用過(guò)的信道集合。如果c∈Ai且c∈Spu，則Wi（c，Ai，Spu）=1；否則，Wi（c，Ai，Spu）=0。文獻(xiàn)［17］選擇被PU占用次數(shù)較少的信道作為當(dāng)前使用信道，提高了SU接入信道的機(jī)率，減少了信道切換次數(shù)，增加了端到端的吞吐量。

3.3基于帶寬的方法

考慮到PU出現(xiàn)概率、鏈路選擇可用信道的狀況以及受約束的傳輸帶寬，文獻(xiàn)［18］提出了一種CRANET中QoS多路徑路由協(xié)議。該協(xié)議通過(guò)統(tǒng)計(jì)PU占用頻帶的狀況以預(yù)測(cè)信道被PU占用的概率，結(jié)合頻譜移動(dòng)概率與所有可用信道的容量來(lái)計(jì)算預(yù)期帶寬。第i個(gè)SU節(jié)點(diǎn)與第j個(gè)SU節(jié)點(diǎn)之間的鏈路總預(yù)期帶寬B（i，j）表示如下：

式中：Rn（i，j）表示第i個(gè)SU節(jié)點(diǎn)與第j個(gè)SU節(jié)點(diǎn)之間鏈路L（i，j）的傳輸速率；Pu（mn（i，j），treq）表示信道CHn（i，j）在時(shí)間treq內(nèi)未被占用的概率。在多路徑路由發(fā)現(xiàn)階段，目的SU節(jié)點(diǎn)可得到所有路徑的相關(guān)信息，并根據(jù)式（2）計(jì)算出總的預(yù)期帶寬，選擇帶寬較大的多條路徑用于并行傳輸。

3.4基于干擾的方法

文獻(xiàn)［19］提出了鄰近路徑（Route Closeness）概念，提出一種CRN中基于鄰近路徑約束的多路徑路由策略，通過(guò)定義PU影響區(qū)域（PU's Effective Re-gion，PuER）、鄰近鏈路以及鄰近路徑等，進(jìn)一步給出鄰近路徑約束的多路徑路由的概念。其中，鄰近路徑R1、R2表示如下：

式中：Lp、Lq表示兩條鄰近鏈路；C（Lp，Lq）表示兩條鄰近鏈路p、q被PU干擾到區(qū)域的交叉部分。則C（Lp，Lq）可進(jìn)一步表示如下：

式中：P（Lp）表示PU對(duì)鏈路Lp造成影響的區(qū)域。為形象化鄰近路徑定義，圖2給出了PU影響區(qū)域、鄰近鏈路以及兩條鄰近路徑的例子。其中：圖2（b）中陰影部分表示PU同時(shí)影響到了鄰近的兩條鏈路L1、L2；圖2（c）中陰影部分表示PU同時(shí)影響到了鄰近的兩條路徑R1、R2，其他區(qū)域表示PU沒(méi)有造成影響或是沒(méi)有同時(shí)影響到兩條鏈路或是兩條路徑。該文獻(xiàn)引進(jìn)了鄰近路徑約束的路由選擇機(jī)制，采用該機(jī)制選擇的多條路徑不會(huì)同時(shí)受到PU的影響，從而提高了傳輸路徑的穩(wěn)定度，增加了端到端的吞吐量。

圖2　鄰近路徑的定義Fig.2 Definition of route closeness

文獻(xiàn)［20］針對(duì)PU干擾所造成的路徑不穩(wěn)定性問(wèn)題，提出了一種CRANET中基于連通性的競(jìng)技場(chǎng)（Gymkhana）協(xié)議，并提出拉普拉斯圖譜數(shù)學(xué)模型（Laplacian Spectrum of Graph）來(lái)模擬和評(píng)估多路徑路由的連通性。該數(shù)學(xué)模型通過(guò)考慮PU的行為、信道切換的損耗以及路徑的總跳數(shù)，利用拉普拉斯矩陣計(jì)算多路徑路由連通性。為保證路徑的穩(wěn)定性，使用分布式競(jìng)技場(chǎng)（Gymkhana）協(xié)議收集源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間備份路徑的關(guān)鍵參數(shù)，包括參與轉(zhuǎn)發(fā)的SU節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)符列表與影響向量列表。其中：k表示路徑k；（源SU節(jié)點(diǎn)）；（目的SU節(jié)點(diǎn)）。圖3給出了一個(gè)分布式競(jìng)技場(chǎng)協(xié)議的例子。依圖3所示，列表la根據(jù)S節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)符進(jìn)行初始化，lb根據(jù)影響向量IS進(jìn)行初始化。每個(gè)接收到路由請(qǐng)求報(bào)文RREQ的SU節(jié)點(diǎn)檢查其ID是否已包含在la中，如果包含則丟棄RREQ；否則將其ID和影響向量I分別加入到la和lb中，并進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。

圖3　競(jìng)技場(chǎng)協(xié)議例子Fig.3 Example of Gymkhana protocol

3.5基于時(shí)延的方法

為保證認(rèn)知M2M網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Machine-to-Machine Networks，CM2MN）端到端傳輸?shù)目煽啃裕趨f(xié)作中繼框架，文獻(xiàn)［21］提出一種CM2MN中網(wǎng)絡(luò)編碼多路徑路由的統(tǒng)計(jì)QoS管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸階段虛擬網(wǎng)絡(luò)的多輸入和多輸出操作，其網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。其中：CM2MN與SU系統(tǒng)、PU系統(tǒng)共存；CM2MN包括一個(gè)認(rèn)知機(jī)器源節(jié)點(diǎn)（Cognitive Machine Source，CMS）和一個(gè)認(rèn)知機(jī)器目的節(jié)點(diǎn)（Cognitive Machine Destination，CMD），若干個(gè)參與CMS和CMD之間的合作轉(zhuǎn)發(fā)的認(rèn)知機(jī)器節(jié)點(diǎn)（Cognitive Machine，CM）?；趫D4給出的網(wǎng)絡(luò)模型，文獻(xiàn)［21］提出一種概率網(wǎng)絡(luò)編碼路由算法，該算法將機(jī)會(huì)鏈路模擬為M/M/1/∞/FCFS排隊(duì)系統(tǒng)，將錯(cuò)誤控制和統(tǒng)計(jì)的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）管理機(jī)制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)端到端的可靠傳輸，從而減小端到端的時(shí)延。

圖4　CM2MN網(wǎng)絡(luò)模型Fig.4 Network model of CM2MN

3.6基于負(fù)載均衡的方法

為找到穩(wěn)定性強(qiáng)的多路徑路由來(lái)均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，文獻(xiàn)［22］提出了一種CRANET中基于非合作微分博弈的多路徑路由流量分配策略。該策略將路徑看作局中人，各條路徑的目的SU節(jié)點(diǎn)根據(jù)得到源SU節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包總數(shù)向轉(zhuǎn)發(fā)路徑進(jìn)行支付，各條路徑則根據(jù)傳輸數(shù)據(jù)的帶寬2vi/lb（1+S/N）支付費(fèi)用［2vic/lb（1+S/N）］vi。其中：vi表示第i條路徑的轉(zhuǎn)發(fā)速率；c表示單位定價(jià)；S/N表示信噪比。除此之外，每條路徑還需支付額外的費(fèi)用，包括為提高路徑的穩(wěn)定性而采用信道編碼的費(fèi)用以及感知突然出現(xiàn)的PU的費(fèi)用。文獻(xiàn)［22］采用微分博弈構(gòu)建的第i個(gè)局中人的支付函數(shù)Ui表示如下：

式中：r表示貼現(xiàn)率；（Ps）表示在時(shí)刻s單位信息收益；dpivi表示第i條路徑的額外費(fèi)用。根據(jù)式（5），求解微分方程，文獻(xiàn)［22］獲得了反饋納什均衡解，并證明了反饋納什均衡解即為最佳流量分配解。

基于路徑的穩(wěn)定性，文獻(xiàn)［22］利用非合作的微分博弈模型，解決了多路徑路由流量均衡分配問(wèn)題，但文獻(xiàn)未考慮關(guān)于目的SU節(jié)點(diǎn)支付費(fèi)用優(yōu)化問(wèn)題。當(dāng)目的SU節(jié)點(diǎn)接收到錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)包時(shí)，可以考慮無(wú)需支付或是折價(jià)支付。

3.7基于路由發(fā)現(xiàn)的方法

文獻(xiàn)［24］解決了CRANET中路由發(fā)現(xiàn)以及可用資源在多路徑上的調(diào)度問(wèn)題。源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間路由發(fā)現(xiàn)如圖5所示。文獻(xiàn)［24］將源SU節(jié)點(diǎn)和目的SU節(jié)點(diǎn)分別看作正負(fù)電荷，兩電荷之間的電場(chǎng)線與源SU節(jié)點(diǎn)之間的角度不超過(guò)閾值的看作是備用多路徑路由，即θ≤θTh，下一跳第j個(gè)SU節(jié)點(diǎn)的選取要符合以下幾點(diǎn)：第j個(gè)SU節(jié)點(diǎn)在通信范圍內(nèi)，且沒(méi)被占用；第j個(gè)SU節(jié)點(diǎn)要盡量靠近虛擬的電場(chǎng)線，Δθ=θm-θj，Δθ越小越好；第j個(gè)SU節(jié)點(diǎn)必須更加靠近目的SU節(jié)點(diǎn)，Δd=‖Xj-XD‖，Δd應(yīng)盡量小。用權(quán)重γ衡量Δθ與Δd兩個(gè)指標(biāo)，選取符合條件的多條路徑。該文獻(xiàn)解決了CRANET中路由發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，利用正負(fù)電荷之間的電場(chǎng)線找到了源目的節(jié)點(diǎn)之間的多條路徑，這種學(xué)科交叉解決問(wèn)題的方式值得借鑒，但在文獻(xiàn)中作者未考慮交叉路徑之間的干擾問(wèn)題，可以只選取完全未交叉的多路徑路由進(jìn)行并行傳輸。

圖5　源SU節(jié)點(diǎn)（0，0）與目的SU節(jié)點(diǎn)（1，0）之間的路由發(fā)現(xiàn)Fig.5 Route discovery of source SU at（0，0）and destination SU at（0，1）

文獻(xiàn)［25］提出了一種CRANET中多路徑路由發(fā)現(xiàn)算法。該算法應(yīng)用圖論的代數(shù)連通度，通過(guò)減少多路徑路由的條數(shù)，進(jìn)而減少源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間路由請(qǐng)求消息的次數(shù)。文獻(xiàn)［25］將競(jìng)技場(chǎng)（Gymkhana）操作擴(kuò)展到一般的SU節(jié)點(diǎn)上，如圖6所示，結(jié)合當(dāng)?shù)毓?jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)（Forwarding based on Local Node，F(xiàn)LN），在目的SU節(jié)點(diǎn)和一般SU節(jié)點(diǎn)上運(yùn)用虛擬的代數(shù)連通度知識(shí)，F(xiàn)LN計(jì)算源SU節(jié)點(diǎn)和鄰居SU節(jié)點(diǎn)間的效用函數(shù)值，并丟棄效用函數(shù)值小的路由請(qǐng)求。如果知道影響鄰居節(jié)點(diǎn)的PU活動(dòng)因子，基于鄰居SU節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)（Forwarding based on Neighbor Node，F(xiàn)NN）模式就會(huì)啟動(dòng)，決定哪些路由請(qǐng)求可以被轉(zhuǎn)發(fā)，哪些要被丟棄，最終減少多路徑路由的條數(shù)。

圖6　在一般SU節(jié)點(diǎn)上的競(jìng)技場(chǎng)擴(kuò)展操作Fig.6 Extended Gymkhana operation at a general SU

4　比較與分析

通過(guò)從吞吐量、帶寬、干擾、時(shí)延、負(fù)載均衡和路由發(fā)現(xiàn)6種方法對(duì)分布式CRN多路徑路由協(xié)議進(jìn)行歸納和分析，各類多路徑路由協(xié)議都有相應(yīng)的研究背景和應(yīng)用條件，很難定性地給出哪種協(xié)議更優(yōu)越。為了對(duì)近年來(lái)分布式CRN多路徑路由協(xié)議的主要研究成果給出橫向比較，如表1所示?，F(xiàn)有關(guān)于多路徑路由協(xié)議的研究成果都將分布式CRN基本特征考慮在內(nèi)，具有一定適應(yīng)性，但文獻(xiàn)［21］對(duì)分布式CRN基本特征的適應(yīng)性不足。表2給出了多路徑路由協(xié)議特征比較結(jié)果，其中，時(shí)延、吞吐量、負(fù)載均衡、可擴(kuò)展性、QoS支持、穩(wěn)定性6個(gè)目標(biāo)作為比較對(duì)象。由表2可知現(xiàn)有關(guān)于多路徑路由協(xié)議的研究成果主要以單個(gè)目標(biāo)或少數(shù)幾個(gè)目標(biāo)作為其優(yōu)化對(duì)象，難以實(shí)現(xiàn)多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化。

表1　分布式CRN基本特征適應(yīng)性比較Tab.1 Adaptation comparison of the essential features of distributed CRN

表2　多路徑路由協(xié)議特征比較Tab.2 Characteristics comparison among multi-path routing protocols

5　結(jié)束語(yǔ)

分布式CRN多路徑路由協(xié)議瞄準(zhǔn)路徑多樣性，構(gòu)建源SU節(jié)點(diǎn)與目的SU節(jié)點(diǎn)之間多條完全非交叉路徑或交叉路徑，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)包多路徑并行傳輸，相對(duì)于單播路由，多路徑路由可有效降低傳輸時(shí)延，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)連接性與可靠性，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡。本文在闡述分布式CRN基本特征與多路徑路由設(shè)計(jì)面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)近年來(lái)分布式CRN多路徑路由協(xié)議的主要研究成果從吞吐量、帶寬、干擾、時(shí)延、負(fù)載均衡和路由發(fā)現(xiàn)6個(gè)方面逐類進(jìn)行了分析和討論，通過(guò)對(duì)各類多路徑路由協(xié)議的比較與分析，并結(jié)合作者已開展的研究工作，本文認(rèn)為分布式CRN多路徑路由協(xié)議在以下幾個(gè)方面還有待進(jìn)一步深入研究：

（1）從CR應(yīng)用目標(biāo)考慮，提高頻譜利用率是多路徑路由設(shè)計(jì)的基本要求；

（2）針對(duì)PU活動(dòng)的影響，多路徑路由協(xié)議應(yīng)考慮SU節(jié)點(diǎn)與PU共存問(wèn)題，設(shè)計(jì)多路徑路由與頻譜分配聯(lián)合跨層優(yōu)化框架，解決SU節(jié)點(diǎn)頻譜切換對(duì)多路徑并行傳輸時(shí)延帶來(lái)的影響；

（3）針對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼s束，多路徑路由協(xié)議應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚哂袆?dòng)態(tài)自適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂婆c頻譜分配建模聯(lián)合優(yōu)化；

1.2.2 加快了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)進(jìn)程。按2.25萬(wàn)元/hm2全額財(cái)政資金測(cè)算，全市立項(xiàng)“創(chuàng)投”項(xiàng)目需要財(cái)政資金4.28億元，節(jié)省約1.46億元用于建設(shè)約6 486.7 hm2高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田，是全額財(cái)政投資的1.5倍，加快了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)進(jìn)程。

（4）針對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞母盍研耘c網(wǎng)絡(luò)孤島存在，建立可調(diào)度接觸的預(yù)測(cè)模型，創(chuàng)建接觸調(diào)度度量尺度，揭示接觸調(diào)度關(guān)系與接觸可預(yù)測(cè)機(jī)理；

（5）針對(duì)SU節(jié)點(diǎn)接入的隨機(jī)性、頻譜接入的動(dòng)態(tài)性以及SU節(jié)點(diǎn)較強(qiáng)的接入自私性和轉(zhuǎn)發(fā)自私性等特征，表征單路徑負(fù)載流量分配粒度，采用隨機(jī)動(dòng)態(tài)優(yōu)化數(shù)學(xué)工具建立轉(zhuǎn)發(fā)SU節(jié)點(diǎn)多目標(biāo)約束下流量分配效用函數(shù)，使得在利用多路徑傳輸實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的同時(shí)，優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)，兼顧負(fù)載均衡和多目標(biāo)優(yōu)化。

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張 龍（1983—），男，河北邯鄲人，2012年于北京科技大學(xué)獲工學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院講師、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)檎J(rèn)知無(wú)線電、車聯(lián)網(wǎng)、空間通信、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度等；

ZHANG Long was born in Handan，Hebei Province，in 1983.He received the Ph.D.degree from University of Science and Technology Beijing in 2012.He is now a lecturer and also the instructor of graduate students.His research concerns cognitive radio，internet of vehicles，space communications，and resource allocation in wireless networks.

Email：zhanglong@hebeu.edu.cn

白春紅（1989—），女，河北衡水人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檎J(rèn)知無(wú)線電、延遲容忍網(wǎng)絡(luò)、多路徑路由等；

BAI Chunhong was born in Hengshui，Hebei Province，in 1989.She is now a graduate student.Her research concerns cognitive radio，delay tolerant networks and multi-path routing.

Email：chunhong.bai@yahoo.com

許海濤（1984—），男，山東東營(yíng)人，2014年于北京科技大學(xué)獲工學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院講師，主要研究方向?yàn)橄乱淮W(wǎng)絡(luò)、博弈論、認(rèn)知無(wú)線電等；

XU Haitao was born in Dongying，Shandong Province，in 1984.He received the Ph.D.degree from University of Science and Technology Beijing in 2014.He is now a lecturer.His research concerns next generation networks，game theory，and cognitive radio.

Email：xuhaitao@ustb.edu.cn

卓 凡（1990—），男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檎J(rèn)知無(wú)線電、路由跨層優(yōu)化等；

ZHUO Fan was born in Xuzhou，Jiangsu Province，in 1990. He is now a graduate student.His research concerns cognitive radio and cross-layer optimization in routing.

Email：fan.zhuo@hotmail.com

黃 偉（1980—），男，河南林州人，2010年于北京科技大學(xué)獲工學(xué)碩士學(xué)位，現(xiàn)為工程師，主要研究方向?yàn)橄乱淮W(wǎng)絡(luò)、智能控制、移動(dòng)計(jì)算等。

HUANG Wei was born in Linzhou，Henan Province，in 1980.He received the M.S.degree from University of Science and Technology Beijing in 2010.He is now an engineer.His research concerns next generation networks，intelligent control，and mobile computing.

Email：huangwei2@epri.sgcc.com.cn

Multi-path Routing Protocols for Distributed Cognitive Radio Networks：a Survey

ZHANG Long1，BAI Chunhong1，XU Haitao2，ZHUO Fan1，HUANG Wei3
（1.School of Information and Electrical Engineering，Hebei University of Engineering，Handan 056038，China；2.School of Computer and Communication Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China；3.Institute of Power and Energy Efficiency，China Electric Power Research Institute，Beijing 100192，China）

In order to further research multi-path routing problem in distributed cognitive radio networks（CRN），essential features of distributed CRN are firstly presented and the problems and major challenges in designing the multi-path routing are further introduced.The multi-path routing in distributed CRN is characterized by multi-path parallel transmission strategy，which can effectively reduce the transmission delay，increase the network throughput and transmission reliability，and also achieve the traffic load balance. From the perspective of routing optimization，the recent research results on the multi-path routing protocols in distributed CRN are broadly classified into six categories，including throughput，bandwidth，interference，delay，load balance，and routing discovery.Then the multi-path routing protocols for distributed CRN are analyzed and discussed respectively.Finally，based on the adaptation of essential features of distributed CRN and the characteristics of multi-path routing protocols，the multi-path routing protocols are compared，and the open issues for future research about multi-path routing protocols in distributed CRN are pointed out to motivate new research and development in this field.

cognitive radio；distributed networks；multi-path routing；routing protocol；research summarization

The National Natural Science Foundation（No.61402147，61309033，61402001）；The Natural Science Foundation of Hebei Province of China（F2013402039）；The Research Program of Science and Technology of Hebei Province（15214404D-1）；The Scientific Research Foundation of the Higher Education Institutions of Hebei Province（QN20131048）

TN925

A

1001-893X（2016）04-0463-08

10.3969/j.issn.1001-893x.2016.04.020

張龍，白春紅，許海濤，等.分布式認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)多路徑路由協(xié)議研究綜述［J］.電訊技術(shù)，2016，56（4）：463-470.［ZHANG Long，BAI Chunhong，XU Haitao，et al.Multi-path routing protocols for distributed cognitive radio networks：a survey［J］.Telecommunication Engineering，2016，56（4）：463-470.］

2015-12-14；

2016-03-11 Received date:2015-12-14；Revised date:2016-03-11

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61402147，61309033，61402001）；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（F2013402039）；河北省科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目（15214404D-1）；河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目（QN20131048）

**通信作者:zhanglong@hebeu.edu.cn Corresponding author：zhanglong@hebeu.edu.cn