《电子技术应用》
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基于模糊逻辑的移动自组织网络组播路由协议
2018年电子技术应用第9期
杨红培1,刘 萍2
1.许昌电气职业学院 信息工程系,河南 许昌461000;2.河南师范大学 计算机与信息工程学院,河南 新乡453000
摘要: 针对能量不足可能引起的组播路由不稳定问题,提出了一种基于模糊逻辑的组播路由协议。该协议首先建立组播网格,然后采用模糊逻辑选择组播路由。在组播路由选择阶段,将节点的能量和距离两个参量作为路由评估的依据,借助模糊逻辑建立节点能量和距离与路由质量之间的模糊联系,采用高斯隶属度函数实现输入参量的模糊化处理,采用质心法进行输出参量的去模糊化处理,依据输出参量选择最优组播路由。仿真结果表明,与现有组播路由协议相比,该协议的报文送达率更高,端到端平均延时更小。
中图分类号: TN919
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.180008
中文引用格式: 杨红培,刘萍. 基于模糊逻辑的移动自组织网络组播路由协议[J].电子技术应用,2018,44(9):112-115,120.
英文引用格式: Yang Hongpei,Liu Ping. Multicast routing protocol for MANETs based on fuzzy logic[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(9):112-115,120.
Multicast routing protocol for MANETs based on fuzzy logic
Yang Hongpei1,Liu Ping2
1.Department of Information Engineering,Xuchang Electric Career Academy,Xuchang 461000,China; 2.School of Computer and Information Engineering,Henan Normal University,Xinxiang 453000,China
Abstract: In order to solve the unstable routing problem of multicast routing caused by insufficient energy, a multicast routing protocol based on fuzzy logic is proposed. This protocol firstly establishes a multicast mesh and then uses fuzzy logic to select the multicast routes. In the multicast routing selection stage, two parameters of energy and distance of the nodes are used as the basis for route evaluation. Fuzzy logic is used to establish the fuzzy relation between energy and distance of nodes and route quality. The Gaussian membership function is used to execute fuzzification of input parameters. The centroid method is used to execute defuzzification of output parameter, which is used for select best multicast routes. The simulation results show that, compared with the existing multicast routing protocols, this protocol has higher packet delivery rate and lower end-to-end average delay.
Key words : multicast routing;mobile ad hoc networks;fuzzy logic;fuzzy inference;Gaussian membership function

0 引言

    移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Networks,MANETs)由许多无线节点组成,不需要固定的基础设施即可进行通信,随时随地可用,部署快捷,非常适用于紧急救援、军事侦察等应用领域[1-3]。在移动自组织网络中,每个节点相互协作转发数据。由于节点能量有限,能效问题值得关注。组播路由(Multicast Routing)可以实现数据的一对多传输,有助于降低数据传输次数,提高数据传输效率,减少网络拥塞和能耗,对于解决移动自组织网络的能效问题非常有益[4-7]。在网络通信过程中,由于环境的不确定性和网络拓扑结构的动态变化,无线信道的能量资源、数据流量等都会随之发生变化。这种随机性和模糊性的变化对组播路由的设计带来了一些困难,易引起数据丢失、节点争议、数据重传和干扰等网络问题,降低网络性能[8]。为提高网络性能,目前已经提出了许多组播路由协议[9-13]。如文献[11]提出组播AODV(Multicast AODV,MAODV)路由协议;文献[12]提出了一种按需组播路由协议(On-Demand Multicast Routing Protocol,ODMRP);文献[13]对ODMRP进行改进,引入负载均衡算法,选择负载较小的节点进行组播数据转发,降低网络拥塞,减小数据丢失。

本文提出一种基于模糊逻辑的MANETs组播路由协议,以节点的能量和距离作为路由选择依据,借助模糊逻辑描述能量、距离与路由优劣的不确定关系,为源节点和组播地址之间选择两条最佳路由,一条用于数据传输,另一条备用,以降低数据传输延迟和丢包率,提高网络性能。

1 网络模型

    在介绍本文协议之前,首先描述本文所用的网络模型。移动自组织网络常用无向图模型来表示,记为G=(V,P)。其中,V表示顶点(也即网络中的节点)的集合,P表示边(也即网络中节点之间的链路)的集合。每一条边代表两个节点之间的一个链路,这两个节点可以通过一跳或者多跳方式进行通信。源节点S的位置记为(xS,yS),组播组g的位置记为(xg,yg),以这两个顶点作为矩形区域的两个对角顶点,围成一个矩形区域(记为Δ),该区域为源节点和组播组所在的网络区域。区域中其他节点Ni的位置记为(xi,yi),任意两个节点Ni和Nj之间的距离可以表示为tx4-2-s1.gif本文采用的是欧氏距离。

2 本文路由协议

    为了降低能量不足可能引起的组播路由不稳定问题,本文提出一种基于模糊逻辑的MANETs组播路由协议,依据能量和距离两个参量对路由性能进行评估,借助模糊逻辑选择最优路由。本文路由协议主要包括两个部分,一是组播网格创建,二是借助模糊逻辑选择最优组播路由。

2.1 组播网格创建

    本文采用部署在区域Δ内的部分移动节点来创建组播网格,组播网格创建的数据包类型共有4种,分别命名为J-Q(“加入组”请求)数据包、J-R(“加入组”应答)数据包、J-E(“加入组”错误)数据包和HELLO(握手)数据包。其中,J-Q数据包格式如表1所示。

tx4-b1.gif

    每个节点保存一个路由表,用于存储路由信息,包括组地址、下一跳地址、跳数量、序列号、类型、路由列表、输入参量和输出参量。其中,类型字段存储组播组的组别,如组1、组2等。路由列表字段存储源节点和组播组地址之间的路由,路由可以有多个。输入参量有两个,分别为剩余能量(E)和距离(D),其中,剩余能量的计算公式为:

tx4-gs1-2.gif

    输出参量只有一个,即路由的奖励值。当J-Q数据包到达组播组时,依据输入的能量和距离参量计算输出参量。当源节点想要向组播组发送数据包时,源节点会在其路由表中检查路由。如果源节点的路由表中包含路由,则直接发送数据包即可。否则,将保留数据包并广播消息给邻居节点,通过向其邻居传播J-Q数据包来发起J-Q进程。当发现组播组的最优路由时,则回传J-R数据包。

    建立组播网格之后,进入组播路由选择阶段。依据节点的剩余能量和距离参量来计算各条路由的奖励值,选出奖励值排名最前的两条不相交路由进行数据传输。当第一条路由出现故障时,使用第二条路由进行数据传输,提高网络的可靠性。在组播路由选择阶段,本文计算路由的奖励值时引入了模糊逻辑,具体在下一小节详述。

2.2 基于模糊逻辑的组播路由选择

    移动自组织网络存在大量随机事件,这些随机事件导致自组织网络存在许多不确定性,模糊逻辑可以有效地代表存在不确定性和不精确的知识。具体思路是,采用模糊逻辑来对输入的能量和距离参量以及输出的奖励参量进行处理,输入和输出参数根据模糊逻辑语言属性的变化而变化。在通信过程中,路由表中的节点的能量和距离参量采用累积形式更新,直到J-Q数据包到达组播组。借助模糊逻辑的处理步骤计算每个组播路由的输出奖励值,并选择最优路由回传J-R数据包。

    组播网格中的每个节点用于在区域Δ中传输数据,但节点的能量是否充足以及距离是否合适并没有精确的定义。因此,邻居节点集合ξ是一组动态节点的集合。对集合ξ中的节点,按照其剩余能量的大小将其划分为3个等级,分别低能量节点、中能量节点和高能量节点。对应的节点集合分别记为EL、EM和EH。其中,EL、EM和EH互不相交,且EL∪EM∪EH=ξ。类似地,按照其距离的远近也可以将集合ξ中的节点划分为3个等级,分别近距离节点、中距离节点和远距离节点。对应的节点集合分别记为DS、DM和DL。同样地,DS、DM和DL互不相交,且DS∪DM∪DL=ξ。

    在组播网络通信时需要选择最佳链路将一个节点的数据包转发给另一个节点。由于移动节点的不确定性,无法给出最佳链路的准确定义。理论上,节点的剩余能量越高、距离越近,对于数据包的转发越有益。本文采用模糊逻辑来描述这一情况,建立能量高低、距离远近与路由优劣之间的模糊联系。

    模糊逻辑主要包括的3个步骤,即模糊化、模糊推理和去模糊化,详细描述如下。

2.2.1 模糊化

    模糊化的作用是将输入的剩余能量参量E和距离参量D变为模糊的语言变量,过程采用模糊知识库中的隶属度函数来实现,将输入参量E和D的实际值转换为模糊的隶属度。隶属度函数通常为非线性函数,记为μ(x),用于将输入空间的实际值x映射到模糊的隶属度。隶属度的范围是[0,1]。常用的隶属度函数有三角函数、梯形函数、高斯函数、分段线性函数等。其中,高斯隶属度函数对拓扑结构易变的移动自组织网络的适应性更好,因此本文采用高斯隶属度函数实现输入参量的模糊化。

    如前所述,集合ξ中的节点按照其剩余能量的大小可以划分为低能量节点、中能量节点和高能量节点3个等级。因此,能量参量可以模糊化为3个语言变量。考虑到隶属度的范围为[0,1],本文将输入的能量参量也归一化到[0,1],具体是用节点的剩余能量与初始能量的比值来代替能量参量,即:

     tx4-gs3-6.gif

    能量参量的语言变量如表2所示。

tx4-b2.gif

    类似地,集合ξ中的节点按照其距离的远近也可以划分为近距离节点、中距离节点和远距离节点3个等级。因此,距离参量也可以模糊化为3个语言变量。本文将输入的距离参量也归一化到[0,1],具体是用节点的距离与源节点到组播地址的距离的比值来代替距离参量,即:

     tx4-gs7-10.gif

    距离参量的语言变量如表3所示。

tx4-b3.gif

2.2.2 模糊推理

    模糊推理的作用是将模糊化的语言变量转换为模糊的输出值,通常采用Mamdani和Sugeno等模糊推理模型,依据经验知识构建的模糊规则实现模糊推理。模糊推理由确定输入和输出参量之间关系的逻辑规则组成,形式为:

tx4-gs11-12.gif

其中,μE表示能量参量的语言变量,μD表示距离参量的语言变量,这两项为输入项;R表示推理结果,为输出项;A、B和C为变量值。

    如前所述,能量参量和距离参量的语言变量都有3个,那么条件β1:μE=A且μD=B的组合共有9组。于是本文定义了9个模糊规则,如表4所示。可见,推理结果共有6类,分别为“最优”、“优”、“良”、“中”、“差”、“最差”,简记为“VE”、“E”、“G”、“M”、“B”、“VB”。其中,规则1和规则9的推理结果相同,规则2和规则6的推理结果相同,规则4和规则8的推理结果相同。

tx4-b4.gif

    6类推理结果对应的高斯隶属度函数如下:

     tx4-gs13-18.gif

2.2.3 去模糊化

    去模糊化的作用是将前一阶段得到的模糊输出值再转换为确定值,常采用方法包括质心法、重心法、均值法和最大值法等。其中,质心法的应用最为广泛。本文采用质心法进行去模糊化,公式为:

    tx4-gs19.gif

其中,x对应前一阶段得到的模糊输出值,μ(x)为对应的隶属度函数。

    去模糊化之后,得到的确定值即为输出的奖励值。

    经过模糊逻辑处理之后,路由上的每一个节点都得到一个奖励值,将路由上各节点的奖励值进行累加,得到路由的奖励值。然后按奖励值由大到小的顺序对路由进行排序,选择排名最前的两条不相交路由,其中奖励值最大的路由用于数据传输,另一条路由作为备选路由,在第一条路由出现故障时进行数据传输,以便提高网络的可靠性。

3 仿真结果分析

3.1 仿真说明

    为了验证本文提出的基于模糊逻辑的组播路由协议(简记为FLMRP)的性能,本节采用常用的Network Simulator 2网络仿真软件进行仿真实验,与现有的MAODV[11]、ODMRP[12]和MODMRP[13]组播路由协议进行对比分析,从报文送达率和端到端平均延时两个方面评价路由协议的性能。仿真参数如表5所示。

tx4-b5.gif

3.2 结果对比

3.2.1 报文送达率结果对比

    图1展示了4种组播路由协议的报文送达率指标随数据包传输速率变化的仿真结果。可见,随着数据包传输速率的增加,报文送达率指标下降显著。数据包发送越快,对路由质量要求越高,路由故障或网络拥塞都会导致数据丢包率增加,从而降低报文送达率。但从图1中可见,同等条件下本文组播路由协议的报文送达率指标最高,MADOV最低,MODMRP略高于ODMRP。

tx4-t1.gif

3.2.2 端到端平均延时结果对比

    图2展示了4种组播路由协议的端到端平均延时指标随数据包传输速率变化的仿真结果。随着数据包传输速率的增加,端到端平均延时会增加。同等条件下,本文路由协议的端到端平均延时最小,MADOV最大,MODMRP略低于ODMRP。

tx4-t2.gif

3.3.3 综合分析评价

    通过报文送达率和端到端平均延时指标的结果对比,可以看出本文路由协议的报文送达率和端到端平均延时两个指标都优于其他3种组播路由协议。原因在于:与其他3种组播路由协议相比,本文提出的基于模糊逻辑的组播路由协议在组建路由时关注了节点的能量和距离参量,并借助模糊逻辑建立能量高低、距离远近与路由优劣之间的模糊联系,从而选择能量高、距离近的组播路由,降低了能量不足引起的路由不稳定现象,从而提高了报文送达率,同时由于选择距离近的组播路由而降低了端到端平均延时。另外,本文协议选择奖励值排名最前的两条不相交路由,其中奖励值最大的路由用于数据传输,另一条路由作为备选路由,这样在第一条路由出现故障时可以采用备选路由进行数据传输,进一步降低了丢包现象和数据传输延迟。

4 结束语

    组播路由协议有利于降低数据传输次数,减少网络拥塞,是提高移动自组织网络的数据传输效率的有效途径之一。本文针对能量不足可能引起的组播路由不稳定问题,提出了一种基于模糊逻辑的组播路由协议。主要创新是采用模糊化、模糊推理和去模糊化3个模糊逻辑的处理步骤建立节点能量高低、距离远近与组播路由优劣之间的模糊联系,为数据的组播传输选择能量充足、距离近的路由,提高报文送达率和降低数据传输延迟。另外,本文在源节点到组播组之间建立两条不相交的路由进行数据传输,便于在第一条路由出现故障时可以使用第二条路由进行数据传输,提高网络的可靠性。通过与现有的MAODV、ODMRP和MODMRP 3种组播路由协议进行性能对比,证实了本文提出的组播路由协议具有更高的报文送达率和更小的端到端平均延时。

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[13] 赵楠楠,王成,杨学惠.基于负载均衡算法的按需组播路由协议[J].计算机工程,2013,39(11):96-99.



作者信息:

杨红培1,刘  萍2

(1.许昌电气职业学院 信息工程系,河南 许昌461000;2.河南师范大学 计算机与信息工程学院,河南 新乡453000)