基于智能水滴算法的戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議研究

武警工程大學(xué)信息工程系 劉廣斌

基于智能水滴算法的戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議研究

武警工程大學(xué)信息工程系 劉廣斌

路由協(xié)議是當(dāng)今戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)研究的重點(diǎn)環(huán)節(jié)，必須具備適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化快，數(shù)據(jù)延遲低，吞吐量高，收斂迅速的特點(diǎn)。針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的新特點(diǎn)，提出一種基于智能水滴（Intelligent Water Drops，IWD）算法的戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議。該協(xié)議集成了智能水滴算法的收斂速度快、抗毀性能強(qiáng)、開銷小等優(yōu)勢(shì)，通過實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比驗(yàn)證了該算法在戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)中的有較好的適應(yīng)性，提高了野戰(zhàn)環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸速率，降低了消息時(shí)延。

戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)；智能水滴算法；路由協(xié)議

0　引言

戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)部署快速，無需基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的支持；結(jié)構(gòu)靈活，能滿足戰(zhàn)術(shù)行動(dòng)中的層級(jí)指揮要求；拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化迅速，支持戰(zhàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng)和不規(guī)則運(yùn)動(dòng)；具有良好的可擴(kuò)展性，支持各通信子系統(tǒng)能互聯(lián)互通，隨時(shí)隨地接入、退出網(wǎng)絡(luò)；可維持較強(qiáng)的魯棒性，當(dāng)部分鏈路出現(xiàn)故障或者中斷時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)仍處于通達(dá)的狀態(tài)，具有較強(qiáng)的抗毀能力[1,2]。

本文將智能水滴算法應(yīng)用于戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議，彌補(bǔ)了路由協(xié)議的不足，能更充分適應(yīng)現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)變化。

1　智能水滴算法

智能水滴算法是群智能算法（Swarm Intelligence，SI）的最新研究成果，其模擬了自然界中河水與周圍環(huán)境相互作用的過程。理想情況下，重力促使水滴總是沿著直線到達(dá)目的地，而水滴選擇的途徑亦是到達(dá)目的地的最短路徑?，F(xiàn)實(shí)情況下，各種不同的阻礙迫使水滴在移動(dòng)過程中迂回曲折，但其始終接近理想狀況。

水滴與泥土的關(guān)系滿足三個(gè)規(guī)則：（1）流速快的水滴攜帶更多泥土；（2）水滴在泥土較少的路徑比泥土較多的路徑獲得更多的速度增量；（3）水滴更傾向于選擇泥土較少的路徑前進(jìn)。進(jìn)而抽象出兩個(gè)屬性：一是水滴在移動(dòng)過程中攜帶的泥土量（Soil），二是水滴的速度（Velocity）。

當(dāng)水滴從位置i移動(dòng)到j(luò)時(shí)，其攜帶的泥土增量：

泥土增量非線性反比于時(shí)間time（i，j），我們可用下列等式表示：

IWD從位置i運(yùn)動(dòng)到j(luò)的時(shí)間與位置i到j(luò)的距離成正比，與其自身運(yùn)動(dòng)速度成反比。

下面我們使用反向啟發(fā)式函數(shù)HUD（Heuristie undesirability）來代替位置i到j(luò)的距離。HUD（i，j）表示IWD拒絕從位置i移動(dòng)到j(luò)的程度。

IWD另一個(gè)規(guī)則是存在多條路徑供選擇時(shí)，更傾向于泥土量更少的路徑。以p（i，j）表示IWD在位置i選擇位置j作為下一位置的概率，反比于路徑中的泥土量。

一種可能的表達(dá)式如下：

函數(shù)min用來得到當(dāng)前位置與所有可能的下一個(gè)位置之間的泥土量的最小值[3,4]。

2　基于智能水滴算法的路由算法建模與仿真

2.1網(wǎng)絡(luò)建模

戰(zhàn)術(shù)環(huán)境限制了節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率，因此必須借助多跳方式完成網(wǎng)絡(luò)覆蓋。戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)模型采用圓和直線構(gòu)成。圓作為節(jié)點(diǎn)路由，直線為兩個(gè)路由之間存在通達(dá)的數(shù)據(jù)鏈路。為確保智能水滴算法適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)變化，使用節(jié)點(diǎn)跳數(shù)和信號(hào)強(qiáng)度作為選路條件。信號(hào)強(qiáng)度人為劃分為四級(jí)：優(yōu)良中差，分別用數(shù)字4,3,2,1表示，等級(jí)1代表兩節(jié)點(diǎn)間信號(hào)強(qiáng)度不足以支撐最低通信要求。相鄰節(jié)點(diǎn)正常通信路由跳數(shù)為1，經(jīng)過一跳到達(dá)為2，以此類推。

2.2仿真與性能分析

仿真環(huán)境：Windows 7系統(tǒng)，OPNET Modeler 14.5。網(wǎng)絡(luò)仿真中參數(shù)配置如下：

（1）網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：1000m×1000m，終端個(gè)數(shù)為100個(gè)，節(jié)點(diǎn)位置隨機(jī)分布；

（2）分別建立OLSR、AODV、IWD模型，測(cè)試在高（30m/ s）、中（10m/s）、低（5m/s）速下，三種模型的平均端到端時(shí)延、吞吐量和協(xié)議開銷。

智能水滴算法路由協(xié)議在起始時(shí)刻弱于OLSR協(xié)議，隨著時(shí)間增加，平均端到端時(shí)延迅速降低，并保持在一個(gè)較低水平；隨著節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度增加，智能水滴算法能迅速適應(yīng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度變化，其平均時(shí)延優(yōu)于OLSR協(xié)議與AODV協(xié)議，通過仿真，驗(yàn)證了智能水滴算法在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的低時(shí)延效果。

網(wǎng)絡(luò)吞吐量等于單位時(shí)間內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)成功接收數(shù)據(jù)的比特?cái)?shù)，其直接反應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)承載能力。通過仿真，AODV算法對(duì)速度適應(yīng)性明顯好于OLSR算法，而智能水滴算法憑借其IWD對(duì)鏈路狀態(tài)的快速確認(rèn)和迅速收斂，使得吞吐量在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)仍舊保持較高的吞吐量。

節(jié)點(diǎn)平均代價(jià)=（建立和確認(rèn)包數(shù)目）/（發(fā)送總數(shù)據(jù)包數(shù)目）。通過統(tǒng)計(jì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均代價(jià)，在網(wǎng)絡(luò)不斷抖動(dòng)的情況下，智能水滴路由算法一直保持較低水平且比較穩(wěn)定，確保了用于建立和維護(hù)路由尋址的數(shù)據(jù)包在最少的狀態(tài)。由于智能水滴存在多條路徑，HUD值保證了充足的路由冗余，使其在最優(yōu)路徑不通的情況下，不必重新建立新的路由，降低了節(jié)點(diǎn)代價(jià)。

3　結(jié)束語

本文通過對(duì)戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀及其特點(diǎn)進(jìn)行分析，提出一種基于智能水滴算法的戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議，其能將戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的劣勢(shì)變?yōu)閮?yōu)勢(shì)，充分適應(yīng)戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)律。通過仿真對(duì)比現(xiàn)今MANET中常用的兩種路由協(xié)議與智能水滴路由算法的各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)：本算法能快速適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的變化，收斂迅速，網(wǎng)絡(luò)開銷較小，同時(shí)支持冗余路由，魯棒性好，在戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)中有較強(qiáng)的應(yīng)用潛力。

[1]閻瑾.美軍戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)研究[J].通信技術(shù),2011.9(44):105-107.

[2]Fossa.C,Ward.D.Tactical Network Integration Test Framework[J]. MILITARY COMMUNICATIONS CONFERENCE,7-10Nov.2011:2158-2163.

[3]鄭偉明.OLSR路由協(xié)議研究及仿真[J].電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文,2011,5.

[4]朱金華,于寧寧.無線自組織網(wǎng)絡(luò)AODV路由協(xié)議研究[J].微計(jì)算機(jī)信息,2007,18:122-124.