于 洋 饒 兵 陳 亮 宋建輝
(沈陽理工大學信息科學與工程學院,遼寧 沈陽 110159)
作為現代通信傳感器的雷達,其所需傳播的信息量很大,單一鏈路很難滿足大流量傳輸。因此,雷達數據傳輸過程中的多鏈路應用已越來越受到人們的重視。研究表明,多鏈路聚合使得系統網絡傳輸率得到了較大的提高,很好地滿足了視頻傳輸的需要[1]。在雷達組網中,各種干擾因素導致雷達網絡中各鏈路的網絡狀況差異很大,尤其是在混合網絡中[2],無線網絡在受到干擾的情況下,性能相比其他鏈路有明顯下降。傳統鏈路聚合算法的不足在于沒有考慮鏈路間的差異情況,所以當網絡中的某一鏈路性能明顯下降時,可能會影響整個網絡的傳輸性能。
本文將改進的多鏈路負載均衡算法(covariance targetiteration algorithm based on public bidding algorithm,CIAP)[3]應用于雷達組網中。該算法依賴網絡中所有鏈路的時延和剩余帶寬,對混合網絡中各鏈路時延和剩余帶寬進行均衡,使得鏈路與無線鏈路達到最好的均衡效果,從而提高網絡的整體傳輸性能。
隨著無線通信技術的廣泛應用,雷達組網通信采用無線與有線相結合的方式。本文中的無線傳輸方式采用無線訪問節點(access point,AP);有線則采用被覆線,典型的無線AP與被覆線相結合的雷達組網數據傳輸網絡系統模型如圖1所示,它由任務隊列、調度器、可用帶寬監測器和路由器組成。

圖1 雷達組網系統模型Fig.1 The system model of radar networking
面對復雜的任務隊列,如何使無線AP和被覆線在負載分配方面達到盡可能的均衡,將直接影響整個雷達網的數據傳輸效率。
網絡鏈路時延和剩余帶寬將直接影響網絡中數據的傳輸速率。本文應用多鏈路負載算法對被覆線和無線AP的時延和剩余帶寬進行均衡,以提高雷達網絡的通信效率。
協方差目標優化初始值定義為ε(ε>0),根據網絡鏈路上的連續通信圖譜以及網絡規模、用戶數量、負載平衡精度等因素確定ε。鏈路優化的目標就是使σk-ε<0,從而達到多重鏈路時延和剩余帶寬的均衡,且帶寬利用率最大。在負載不平衡時,必有σk-ε≥0,此時,通過定義二次切割粒度經驗計算公式來優化粒度選擇,提高負載平衡精度。
多鏈路負載均衡算法在優化各鏈路負載時,把時延值最大和剩余帶寬最小的鏈路碎片空間分別再切割為m片,并應用循環招標算法(public bidding algorithm,PBA)將二次切割后的路由碎片映射到各個鏈路上。如果網絡中各鏈路的網絡狀態差異很大,優化迭代次數就會增多,從而影響算法運行效率。本文考慮到鏈路間的差異,在運行迭代算法之前,先將鏈路間的時延和剩余帶寬差異控制在一定范圍內。改進CIAP算法的流程如圖2所示。

圖2 改進CIAP算法流程圖Fig.2 The flowchart of improved CIAP algorithm
改進CIAP算法描述如下:找出鏈路中剩余帶寬最大和剩余帶寬最小的鏈路,進行差異互補調度,即均衡兩條鏈路的時延和剩余帶寬;重復該運算,直到鏈路中剩余帶寬最大和剩余帶寬最小的差異控制在一定范圍為止;之后再進行迭代運算。
迭代的一次過程為:記錄路由表碎片映射到各個鏈路的時延和剩余帶寬值;當鏈路間時延和剩余帶寬率不均衡即σk-ε≥0時,變尺度算法把時延值最大和剩余帶寬率最小的鏈路的路由碎片進行二次切割,用循環招標算法(PBA)[4-5]調度到各個鏈路上;若 k次迭代后時延和剩余帶寬率的協方差還未達到閾值,則繼續迭代。
改進CIAP算法的仿真參數如表1所示[6]。

表1 改進CIAP算法仿真參數表Tab.1 Simulation parameters of improved CIAP algorithm
通過傳統鏈路聚合算法得到的各鏈路的時延情況和剩余帶寬情況如圖3所示。

圖3 傳統鏈路聚合算法下的鏈路情況Fig.3 The situation of the link with traditional link aggregation algorithm
經改進CIAP算法有限次迭代所得的各鏈路的時延情況和剩余帶寬情況如圖4所示。

圖4 改進CIAP算法下的鏈路情況Fig.4 The situation of the link with improved CIAP algorithm
從圖4可以看出,經改進CIAP算法10次迭代后,混合鏈路的時延和剩余帶寬都能均衡到平均水平。
評價調度算法的性能主要表現在網絡的公平性和吞吐率方面。為此,引入公平性指數作為評價網絡公平性的指標函數。公平性指數定義為:
F(t)=[∑Bi(t)]2/[n∑B2i(t)] (1)式中:Bi()t為鏈路i的帶寬;n為鏈路數。
公平性指數的取值范圍為[0,1],該值達到1時最為公平[6]。
試驗對比了傳統鏈路聚合算法和改進CIAP算法在多鏈路傳輸下的公平性指數。結果表明,傳統鏈路聚合算法下網絡的公平性指數僅為0.089;而改進CIAP算法下的網絡的公平性指數能達到0.5。
傳統鏈路聚合算法和改進CIAP算法在多鏈路傳輸下的網絡吞吐率如圖5所示。

圖5 網絡吞吐率比較Fig.5 Comparison of network throughput
從圖5可以看出,傳統鏈路聚合算法下的網絡吞吐率大概為1 Mbit/s,而改進CIAP算法的鏈路總的網絡吞吐率達到2 Mbit/s。
改進CIAP算法和CIAP算法在不同剩余帶寬閾值下的迭代次數如表2所示。

表2 迭代次數對比結果Tab.2 The comparison of the numbers of iteration
從表2可以看出,改進CIAP算法能降低算法的迭代次數,在改進優化效率方面有突出效果。隨著剩余帶寬閾值選取的降低,優化效率將進一步得到提高。
仿真結果表明,將改進CIAP算法應用在混合網絡多鏈路傳輸中,能很好地均衡各鏈路的時延和剩余帶寬,使各鏈路的時延和剩余帶寬都能維持到平均水平,并大幅度提高網絡的整體吞吐率。
針對雷達組網中鏈路間的性能差異影響網絡整體傳輸性能的問題,本文將基于傳輸時延和剩余帶寬的多鏈路負載均衡算法應用于雷達組網。該算法根據各鏈路的傳輸時延和剩余帶寬,采用誤差糾正學習方法實現整體網絡性能優化,并均衡各個鏈路時延和剩余帶寬以及鏈路負載。
仿真結果表明,在實現多重鏈路流量負載均衡方面,多鏈路負載均衡算法比傳統鏈路聚合算法的效果更為顯著,在改善網絡吞吐率和公平性方面具有更好的性能。
[1]林科文,楊珉,毛迪林.基于多鏈路聚合的無線實時視頻傳輸系統[J].小型微型計算機系統,2011,32(5):24 -30.
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