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节点社会性下的无线网络编码传输分析

2018-03-12赵立新

三门峡职业技术学院学报 2018年4期
关键词:紧密度数据包社团

◎赵立新

(三门峡职业技术学院 信息传媒学院,河南 三门峡 472000)

延迟容忍网络可视为非连续性连接结构的网络,源节点至目标节点之间无需完整的通道,借助移动节点具有的特质,选择存储—携带—转发这一路由机制达成网络通信目的。但是,即便DTN网络的建设较为简洁、快速,然而却具有节点间反复移动与连接中断促使通信链路难以继续的问题,故而以往无线网络与移动自组织网络里面的路由机制难以引进到延迟容忍网络中应用。因而,选取适宜的转发节点让数据能够更好的转发、投递就变为了DTM网络通信的重点。

1 NSNC-DTN网络模型路由协议

1.1 NSNC-DTN模型

NSNC-DTN模型属于将节点社会性为基础选取转发节点与应用RLNC转发编译好的数据包有效融合的DTN数据转发路由。该模型具体包括两部分:一是以节点社会性为基础选取转发节点的DTN网络路由;二是引进RLNC。先针对DTN网络里面的节点实施所属社团的区分,借助社团发现算法将介数最大边去掉以把DTN网络区分成若干子社团。同时,针对社团之间的紧密度加以界定,以体现节点位于DTN网络里面的活跃度,在NSNC-DTN模型里面,节点所处社团通过和其紧密度最佳的社团实施数据转发,转发节点选取最具活跃性的节点。并且,该模型里面引进RLNC,针对源节点实施RLNC,将相同目的节点信息统一编码,以改善网络吞吐量并缩减数据包转发成本。此外,为深入改善网络数据传输效率,将Center节点引进,对其数据包重新编码、传输。NSNC-DTN网络模型数据传输过程详见下图:

NSNC-DTN网络模型数据转发示意图

经由图1能得出,源节点与目的节点社团不同,前者和其他社团也未连边,在此期间应用RLNC针对各位置一样的数据包编码,而后转发传输编码包。依照节点活跃程度选取适宜的相遇节点当做转发节点,传输数据包前应对此节点纪要判定,假设为Center节点则把目的地一样的数据包重新编码传送,若不是便直接发送数据包,由此直至目的节点取得完整信息或接收新编码包获取完整信息,经由泛洪机制促使所有转发节点把转发次数清零,并对缓存信息予以删除。

为更好的认识NSNC-DTN网络模型,特对相应概念加以阐述:社团,通过节点组成的集群结构,经由club符号显示;节点间距离,表示节点和节点连接的最短距离;Center节点,数据发送期间,设置最适宜的节点活跃限值,在转发节点比该数值大时,便被称为Center节点。

并且,为对该模型更好的理解,还应进行如下假设:全部节点均享有相同的传输、缓存数据的功能;网络中任意节点均有相应社团,一个社团仅囊括一个节点的现象能够存在;社团和社团的紧密度具有差异性,能对其量化计算;节点位于全网里面的活跃程度具有差异性,所有节点均具备活跃度排名。

1.2 社团划分

因网络社团结构可确保数据传送缩减网络成本,故社团发现算法开始被大肆应用。以往社团结构划分算法位于小型网络结构里面具备较好效果,然而针对大型网络结构来讲收效甚微。就Radicchi算法而言,其属于图结构分析方式,主要经由对边(i,j)的边聚集系数计算以对节点i、j的近似度予以量化。边的聚集系数C(i,j)具体借助了边(i,j)的三角环占比,计算公式为:

C(i,j)——边(i,j)聚合系数;Zi,j——囊括边(i,j)的三角形数量;Ki——i的度;Kj——j的度。

Min(Ki-1,Kj-1)——节点与节点连边最多可能属于的三角形结构数

在某些节点同时隶属较多社团期间,就构建产生了重叠社团结构。Radicchi算法对该结构难以实施节点社团划分,故在此形势下给予了改良之后的算法——LORadicchi算法。具体如下:

a.对网络里面全部连边聚集系数C(i,j)计算,并将最小边去除。

b.对删除边两大节点是否为多个社团予以判定,把同一时间隶属较多社团的节点区分于某一社团里面。假设节点隶属社团{cluba,clubb,clubc,...},则其和相应社团紧密度如下:

c.通过计算获知可让ct(i,cluba)值最大的社团,把节点i区分于该社团,将其他社团里面的节点i与相应连边删除。

d.针对没有区分至社团的节点实施Radicchi算法,并对被重叠社团结构作用的节点边聚系数重新计算,依照边聚系数针对节点进行社团区分。

该算法以局部度量为主,具备较快计算速度。针对节点数显示n、连变数显示m的网络,LORadicchi算法依照第一种方式对各连边聚集系数时间复杂度o(m)计算。若社团数显示s,那么步骤b、c复杂度即o(s),最终需实施迭代针对局部连边加以计算,复杂度o(m2/n2),故该算法时间复杂度即o(m+s+m2/n2)。

1.3 社团紧密度的计算

社团紧密度即社团与社团间数据包传送频繁度的大小,通过符号CTa,b代表。CTa,b大小通过如下因素确认,即社团a游走到社团b的概率及两者间的平均距离。DTN网络t时刻社团紧密度集合为

社团紧密度度量需思考局部随机游走(LRW)的思想,即节点实施有限随机游走,节点列可产生以概率为基础的马尔科夫链。同时,对两大社团有限随机游走后具有的连接概率予以计算。若无向DTN网络G(V,E)的社团数显示S,C表示网络社团集合,则任意两大社团a、b,用符号Pa,b显示社团a接下来游走至社团b的概率,公式为:

计算公式如下:

ma,b表示社团a、社团b连接情况,邻接矩阵M子元素之一。W即和社团a直接相连的社团个数,因DTN网络为社团双向连接网络,故M为(w+1)*(w+1)对称矩阵,通过la,b显示社团a、b连边数,那么

依照图1,获知cluba和其他社团连接状态矩阵为

若数据包由 cluba通过 t步随机游走至 clubb概率 ηa,b(t),那么

PT——概率矩阵转置

同时,社团紧密度和社团间平均距离相关。若cluba、clubb各具备节点数na、nb,社则团a、b节点间最短距离为na*nb矩阵D(ca,cb),那么两者平均距离为

故cluba、clubbt时刻社团紧密度如下:

1.4 社团中节点活跃度计算

节点活跃度通过vitalityi显示。DTN由节点转发数据包频率、外部社团连边数、所连接社团数量化节点活跃度。通过G显示DTN 各节点活跃度,如下

countiedges——节点i所在社团和外部社团连边数,cli——节点i连接外部社团数,fri——节点i转发数据包频率

节点活跃度为:

α、β、λ均为可调节参数,α+β=1被满足,能经由更改上述参数值变动节点连边数、节点连接社团数的相对重要性。若DTN网络具备n个节点,则各节点中心度时间复杂度o(n)。

1.5 网络编码

NSNC-DTN模型为RLNC,编码过程具备源节点、Center节点编码两个过程。

a.源节点编码。源节点形成n个相同位置数据包dp1,dp2,dp3,...dpn,对其执行线性网络编码,获知m 个编码包 ec,m>n,则

ek——有限域中的随机系数,——编码包头部存储编码向量

其伴同编码包同时发送,目的节点接收n个编码向量线性无关编码包期间,便能计算获知原始发送n个数据包dp1,dp2,dp3,...dpn。

若编码向量矩阵为

b.Center节点编码。若Center节点与转发节点j相遇,对两者活跃度比较,若vitalityi<vitalityj且vitalityi<vitalityd,则将同一位置节点消息执行线性编码,且对编码以后的数据包传输。

2 NSNC-DTN模型的数据转发策略

NSNC-DTN模型转发步骤如下:

a.针对节点实施初始设置,各节点对应一个线性动态链表,链表结构信息为(见下表):

节点各做一次转发节点,其transformi值加1;设定适宜的节点转发次数阈值threshold,其间threshold∈(0,sum),sum即需转发数据包数。对节点活跃度vitalityi阈值设置,为 maxVi,若Vitality1>maxVi,那么该节点即Center节点。

链表结构信息表

b.节点社团划分。对转发、目的节点是不是为相同社团加以比对,若是便依照步骤f实施。c.对转发节点外部连边数是不是显示0判定,若是依照步骤g实施。d.社团紧密度比较。如果transformi>thresholod,便选取其他相同最大紧密度的节点为转发节点,若转发节点为Center节点,便重新进行随机线性编码,把其发送到节点j,若直接转发,依照步骤b实施。e.节点活跃度比较。在前节点i和相遇节点j比较时,若NCAi<NCAj,且后者比目的节点活跃度小,则节点i把数据包发送到节点j。f.判断目的节点。对节点j与目的节点比较,若不相同,依照步骤e实施。g.执行步骤f、c。h.对目的节点接收数据包是不是编码包加以判定,若不是便直接发送数据,如若不然便需判定编码包有无携带新信息,若有则把编码包放置到编码矩阵缓存,在编码矩阵满秩期间便能解码,表示消息传输成功。

3 验证结果

通过对NSNC-DTN网络模型无线网络编码传输结果进行分析,来验证该模型在无线网络编程传输中的可行性和有效性。主要选取数据投送成功率、传输延迟和网络缓存代价这三个核心的参数和维度来验证NSNC-DTN网络模型的性能,实验结果如下:

NSNC-DTN网络模型的数据投送成功率更高。相对于传统的网络模型,NSNC-DTN网络模型的数据投送成功率提高了9%-18%,并且随着网络传输时间的推移,NSNC-DTN网络模型的数据投送成功率与传统方法相比优势会更大。

NSNC-DTN网络模型端到端的网络延迟更低。因为社团紧密度和节点活跃度计算重新计的引入,NSNC-DTN网络模型中的每个节点都可能成为转发节点,同时对每个节点的转发次数做了阈值限制,这样既有限地控制了缓存,并且可以对节点采取离线处理,最大程度上缩短了网络传输延迟。

NSNC-DTN网络模型的网络缓存代价相对较小。因NSNC-DTN网络模型仅仅保留一个数据包副本,因此网络代价相对于其他方法会小很多,并且其他方法容易发送丢包情况,网络缓存代价会随着时间推移而一直增加。

4 结语

概括而言,DTN具体是对不具备连续性连接与节点资源具备实效性加以研究的一项网络数据传输计划,在军事、航天通信、应急抢险等层面的消息交互上具备显著效用。故而,此次研究依照DTN网络特性,提出了新的以节点社会性为基础的网络模型,以对社团划分算法予以优化,经由社团紧密度与节点活跃程度的对此计算,选取适宜的转发节点,与无线网络编码技术有效衔接实施数据传输。

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