移動互聯網的技術優化與發展

張揚軍 宋健 崔勇

從移動互聯網網絡優化、能耗優化等方面著眼，重點研究互聯網與移動互聯網的異同點與技術的繼承發展。結合移動互聯網的發展現狀，認為網絡協議向IPv6的過渡，與物聯網的融合將會是移動互聯網發展的趨勢。

移動互聯網；網絡優化；能耗優化

This paper describes the similarities and differences between Internet and mobile Internet in terms of technologies， optimization techniques， and energy consumption. In light of current developments in mobile Internet， IPv6 transition and integration of the Internet of things appear to be future development trends in mobile Internet.

mobile Internet； networking design； energy optimization

互聯網的出現對世界經濟、政治、文化等方方面面產生了深刻影響。然而傳統互聯網難以滿足人們移動、實時接入網絡的需求。移動互聯網的誕生實現了人們隨時隨地接入互聯網的夢想。

在起步的最初5年，全球移動互聯網用戶數量的增長速度是傳統互聯網相同發展階段的2倍，目前已經超過了傳統互聯網，達到了15億之巨。移動互聯網的迅猛發展更是創造了產業迭代周期由PC時代的18個月（摩爾定律）縮減至互聯網的6個月的奇跡[1]。移動互聯網的應用已經滲透到人們工作、生活的每個角落，但移動互聯網的概念卻始終缺乏一個統一的定義。

廣義上來說，移動互聯網是以無線方式接入互聯網并提供移動網絡訪問服務的各種網絡的總稱。移動互聯網繼承了互聯網的網絡體系架構，具有應用層、傳輸層、網絡層等清晰的網絡層次結構。但由于移動互聯網網絡環境復雜多變，又強調移動實時接入，傳統互聯網的組網方式以及終端接入技術已經無法完全適用于移動互聯網。此外，互聯網網絡節點有持續電量供應，而移動互聯網的網絡終端多采用電池供電，有限的電量直接影響到用戶的網絡體驗。以上這些差異導致移動互聯網與傳統互聯網在網絡技術、能耗技術等方面具有較大差異。

1 移動互聯網的網絡技術

為滿足網絡節點移動實時接入網絡的需求，移動互聯網在終端接入、組網技術等方面都與互聯網有著巨大差別。為適應新的網絡環境，網絡終端更注重多接口多連接管理與移動性管理。

1.1 網絡接入技術

互聯網的接入方式主要為有線接入，而為實現各應用場景的移動性支持，移動互聯網則主要為無線接入，并有多種網絡接入方式。

（1）移動通信網

移動通信網絡是移動互聯網的重要組成部分，采取集中控制、層次化路由的體系架構，通過核心網分組域的GPRS業務支持節點（SGSN）和GPRS網關支持節點（GGSN）為接入端提供分組數據服務。

移動通信網絡具有很強的移動性支持，使終端可以在很大地域范圍內，在高速移動的同時保持移動通信網絡的連接。為適應移動互聯網用戶高速傳輸的需求，移動通信網又推出了LTE技術，在無線接入時采用正交頻分復用多址編碼技術來達到高速傳輸，通過有空間復用特性的多輸入多輸出（MIMO）技術，使得無線傳輸時數據可以在多重天線之間并行收發，同時取消無線控制器（RNC），簡化網絡設計，實現全IP路由，朝著扁平化全IP網絡結構演進。高速數據服務的支持使得移動通信網寬帶化，必將為移動互聯網提供更強有力的網絡支持。

（2）無線局域網

無線局域網是互聯網的延伸，其網絡速度幾乎與以太網相當，并允許終端在一定范圍內移動接入。同以太網不同的是，以IEEE 802.11系列標準為基礎的無線局域網在媒體訪問控制子層中采用載波監聽多路訪問/沖突避免（CSMA/CA）控制傳輸媒介，在數據傳輸前必須檢測媒介空閑狀態，避免沖突，而不是同時進行傳輸和沖突監聽，并采用兩次握手模式的確認機制來確保數據傳輸[2]。最新的802.11ad利用開放的60 GHz頻段，大幅度提升了碼元傳輸速率。60 GHz頻段的短波長使天線尺寸更小，易實現智能天線陣列，高增益接收信號。該頻段的優良定向性使傳輸波束更窄，有利于減少接入點（AP）間干擾，實現波束空間復用，使得最大傳輸速率可達到6.76 Gb/s[3]。

高速發展的無線局域網是互聯網和移動互聯網相互交叉的網絡形式，為寬帶業務移動化的實現提供了有力支持。

（3）其他接入網絡

除了以上兩種主要的接入技術外，移動互聯網還具有多種網絡接入方式，以滿足不同場景移動用戶的無線接入需求。

針對小范圍無線傳輸的無線個域網（WPAN）包括Bluetooth、Zigbee、NFC、UWB、IrDA、6LoWPAN等技術，實現了短距離、低功耗、低成本的無線通信。

針對室外大范圍寬帶無線接入的無線城域網（WMAN）以IEEE 802.16標準為基礎，其中基于802.16e 的WiMax是國際電信聯盟批準的全球3G標準之一。

針對邊遠地區的無線區域網（WRAN）由IEEE 802.22推動，利用認知無線電技術自動檢測空閑的電視頻段并加以利用，對低人口密度區域提供無線寬帶服務。WMAN和WRAN的出現極大推動了寬帶業務移動化，使得更多區域能夠高速接入移動互聯網。

1.2 組網技術

互聯網的組網思想主張分布式和無層次的組網結構，局部則采用以太網網絡的星形拓撲結構。移動互聯網組網技術源于互聯網，但又衍生出一些新的組網方式，以滿足節點的移動需求，適應網絡拓撲動態變化，使得移動互聯網能夠適應各類特殊應用場景。

無線局域網延續了以太網的星形結構，移動通信網絡則采用集中式控制、嚴格的層次結構[4]，這兩種網絡為集中式無線網絡，均有中心節點，而移動自組織網絡則是無中心節點的分布式無線網絡，無線Mesh網絡則是多中心的自組織網絡。

移動自組織網絡是無需基礎設施支持、自組織、無線多跳連接、高度動態、對等式、支持移動通信的網絡。該網絡是由一組處于移動狀態的節點組成，無需基站等基礎設施集中控制，其網絡結構如圖1所示。移動自組織網絡的各個節點具有對等性，均充當主機和路由器角色，不需要管理控制中心。

移動自組織網絡面臨的主要挑戰是網絡拓撲結構變化太快、網絡節點資源嚴重受限，而無線Mesh網絡則是由固定且有電源供應的Mesh路由器采用點到多點無線互聯組成，由路由器負責組織維護Mesh連接，具有相對穩定的拓撲結構，可提供高帶寬傳輸服務。

1.3 網絡終端管理技術

在移動互聯網環境下，網絡終端往往需要同時管理多個網絡接口以對應不同的接入網絡，有多接口多連接的特性。當多接口（MIF）終端接入網絡時，各接口均能獲取域名服務器（DNS）、默認路由等網絡參數。如果DNS解析（如私有DNS請求）沒有選擇相應接口的DNS服務器，這將會導致DNS解析失敗。由于各種接入網絡性能差異大，分組數據傳輸時默認接口默認路由的選取將直接影響網絡性能。終端移動時，不同接入網之間的切換將會導致終端已連接至網絡的會話中斷，嚴重影響用戶網絡體驗。RFC6418[5]和RFC6419[6]中采用集中式管理多接口，單應用設置網絡連接參數，并在協議棧處理DNS解析、路由、地址選擇等特殊問題。

具有多接口的設備往往具有多連接特性，可在源節點與目的節點間建立多條路徑。多徑傳輸控制協議（TCP）即為利用該網絡特性來提高網絡吞吐量發展而來的新技術。多徑TCP需處理傳輸時流內干擾、流間并行干擾、流間交匯干擾等問題?；趪娙a的FMTCP[7]通過對數據進行碼率無關的隨機編碼，令傳輸可忽略數據包的丟包、抖動、到達順序，只須有足夠冗余度就可將數據還原，有效地提高多徑TCP性能。

當終端節點在不同網絡間漫游，節點移動性管理應當允許節點保持IP地址不變，保證節點在漫游過程中與網絡的連通性。移動IP（MIP）協議中，在外地網絡的移動節點（MN）進行代理發現獲取轉交地址后，向家鄉代理進行注冊，建立數據轉發服務。家鄉代理完成MN注冊，使用IP隧道技術將原數據包封裝后發往MN的轉交地址。MN卻可以向遠端響應節點（CN）直接發送數據，導致MIP路由不是最優路徑，也不對稱，產生了“三角路由問題”。移動IPv6同MIP相似，需代理發現、節點注冊、數據傳輸等流程。但家鄉代理在轉發數據包時，采用綁定更新（BU），向CN通告移動節點當前的轉交地址，后續傳輸中CN可向MN直接傳輸數據，避免了“三角路由”。移動IP三角路由優化示意圖如圖2所示。代理移動IP和代理移動IPv6是在網絡側實現MIP和MIPv6中移動節點需要處理的移動性管理工作，使得節點對移動完全無感知。

同互聯網相比，移動互聯網網絡環境復雜多變，網絡終端管理注重終端多接口多連接的特性，加強對終端節點移動性的管理，提升網絡性能。

2 移動互聯網的能耗優化

技術

移動終端的計算、存儲、電量等資源嚴重受限，移動云計算的興起使得終端可便捷地使用移動云強大的計算、存儲能力，但同時也提高了移動節點對傳輸質量和能耗的要求。移動云的定位、傳輸、計算等任務占用終端能耗的很大比例。因此相對于互聯網來說，移動互聯網能耗優化更側重于終端能耗優化。

2.1 終端定位能耗優化

基于位置服務（LBS）是移動互聯網最典型服務之一。在定位中，移動節點需要獲取當前精確時間T，全球導航衛星系統（GNSS）可見衛星星歷表，并通過多普勒頻率和碼相位（CP）計算T時刻節點到各衛星的距離（偽距）。獲取星歷表及其解碼、偽距計算等過程電能消耗巨大，在長時間持續更新位置信息時，能耗問題尤為嚴重。

終端定位能耗優化基本策略是通過增大位置信息更新時間間隔來降低能耗。利用節點本地資源的動態跟蹤策略分為動態預測和動態選擇。在一次精確定位后，動態預測利用陀螺儀、加速度計等能耗較低傳感器進行軌跡預測，當預測漂移超過閾值精度時，重新開啟GPS進行精確定位。動態選擇根據定位需求精度不同而選擇不同的定位方式進行輔助定位，如基站定位、Wi-Fi定位、GPS定位。

隨著移動云發展，定位能耗也不局限于本地優化，還可利用云端豐富的存儲和計算資源。基于歷史地圖的方法是通過存儲大量與精確的GPS方位、其他標記關聯的歷史位置和軌跡信息，終端提交其移動時切換的基站序列號、無線網絡信號強度等標記，實現查詢定位，降低定位能耗。

2.2 網絡傳輸能耗優化

無線網絡節能主要是針對蜂窩數據傳輸節能和Wi-Fi傳輸節能。無線資源控制（RRC）機制是在蜂窩系統中所使用的傳輸功率管理機制。圖3為兩種常見RRC狀態轉移方式。蜂窩網絡接口分為高性能高功耗狀態DCH、低功耗低速率狀態FACH、空閑狀態IDLE。高功耗狀態向低功耗狀態轉移存在空閑等待浪費能量，即圖4所示的尾能耗[8]。而在一次網絡傳輸中，幾乎60%的能耗為尾能耗[9]?？s短DCH和FACH狀態的尾部空閑門限時間，或進行集中調度傳輸、流量整形，預測傳輸結束時間，直接跳轉到空閑狀態，可顯著降低尾能耗。

蜂窩數據傳輸和信號強弱也有很大關系，Bartendr[10]指出信號弱時，每比特消耗能量是信號強時的6倍。基于信號的優化策略在信號弱時，延遲同步通信。信號強時，預讀取網絡數據，利用信號跟蹤來預測信號強度。

Wi-Fi占用移動節點大部分能量消耗，其固有CSMA機制導致能量效率低下。而消耗能量主要是空閑監聽機制[11-12]。Wi-Fi的功耗控制機制為節能模式（PSM）。PSM通過周期性空閑監聽（IL）實現提高能量效率。Xinyu等人研究表明即使PSM啟動，網絡繁忙時IL消耗約占總消耗60%，網絡空閑時IL消耗約80%[13]。因此在PSM基礎上進行優化時，可以通過減少花費在IL上的等待時間來提高能量效率。

2.3 基于移動云計算的能耗優化

移動云計算的強勁計算能力以及低延時網絡使得利用計算卸載來降低終端能耗成為可能。計算卸載是將原本在資源受限的移動節點上執行的計算任務遷移到遠程服務器上執行，降低終端CPU和內存的能量消耗，以此提高能量效率和應用性能。計算卸載原理如圖5。

計算卸載技術可分為細粒度和粗粒度兩大類。細粒度計算卸載是對應用程序進行詳細分解，分離出網絡傳輸數據少而計算量繁重的CPU密集型任務，將其遷移至遠端服務器。在任務遷移前，計算卸載需要細致得檢查運行環境，衡量終端當前網絡狀況，再將其遷移。細粒度卸載的任務分離算法加大應用開發復雜度，其好壞也直接影響了卸載效率。而粗粒度任務卸載不需要程序員預先對應用任務進行劃分，只需要將所有進程或整個虛擬機遷移到遠程服務器上運行，利用移動云統計應用執行時間去尋找統計學上的最佳時間限制，當應用在本地運行時間超過了該限制后就被整體遷移到云端。粗粒度卸載的最大弊端是部分任務（如用戶交互部分）可能無法從云端遷移中獲益。另外，整個程序遷移可能會導致額外傳輸消耗。

3 移動互聯網發展趨勢

3.1 移動互聯網向IPv6過渡

目前由于IPv4地址短缺，移動節點一般只能獲取私有地址。移動互聯網網絡服務提升之后，將有大量高速網絡訪問需求，從而會面臨很多問題。運營商為爆炸式增長的移動設備提供網絡服務時，需要對有限公網IP地址進行多級網絡地址轉換（NAT），為CGN服務器帶來繁重負載。私有地址破壞了移動互聯網的端到端特性，直接影響網絡服務質量。而IPv6巨大的地址空間為移動終端成為互聯網上的獨立節點提供了支撐，在減輕網絡負載的同時又可為用戶提供更好服務。

3.2 移動互聯網與物聯網融合

隨著移動互聯網絡發展，具有智能感知、便捷傳輸、高效計算、綠色節能等特性的移動互聯網將會是物聯網的基礎。在感知方面，擁有眾多傳感器以及最新傳感技術的移動互聯網終端將成為物聯網的重要節點，成為物聯網識別物體、采集信息的源節點。在網絡傳輸方面，移動互聯網的網絡接入方式、組網方式是物聯網所需的重要網絡技術，移動高速實時連接的網絡使得物聯網節點更好地進行數據傳輸，具有自組織、自管理特性的網絡令物聯網有更強魯棒性、穩定性。在信息處理方面，移動云計算令物聯網擁有更高效的處理能力，擺脫節點電量受限、計算能力受限等局面。在能耗方面，移動互聯網的定位、傳輸、能耗優化等技術均適用于物聯網，可降低物聯網網絡與節點能耗。移動互聯網與物聯網的融合勢在必行。

4 結束語

移動互聯網基于互聯網技術但更注重移動特性與節點能耗，新的網絡技術、能耗優化技術使其終端移動性支持更加完善。在后續發展中，IPv6過渡、與物聯網的融合將會令移動互聯網迎來新一輪的快速發展，產生更大社會影響力。

參考文獻

[1] 許志遠， 李婷， 王躍. 移動互聯網白皮書 [R]. 北京：工業和信息化部電信研究院， 2013.

[2] 崔勇， 張鵬. 無線移動互聯網：原理、技術、應用 [M]. 北京：機械工業出版社， 2012.

[3] PERAHIA E， GONG M X. Gigabit wireless LANs： an overview of IEEE 802.11 ac and 802.11 ad [J]. ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review， 2011，15（3）， 23-33.

[4] 何寶宏. 移動互聯網是第三代互聯網 [J]. 中興通訊技術， 2009，15（4）：35-38.

[5] BLANCHET M， PIERRICK S. Multiple Interfaces and Provisioning Domains Problem Statement [S]. RFC 6418. 2011.

[6] WASSERMAN M， PIERRICK S. Current practices for multiple-interface hosts [S]. RFC 6419. 2011.

[7] CUI Yong， WANG Xin， WANG Hongyi， et al. FMTCP： A fountain code-based multipath transmission control protocol [C]//Proceedings of 2012 IEEE 32nd International Conference， Macau. IEEE， 2012：366-375. DOI： 10.1109/ICDCS.2012.23.

[8] QIAN F， WANG Z.， GERBER A， MAO Z， et al. Profiling resource usage for mobile applications： a cross-layer approach [C]//Proceedings of the 9th international conference on Mobile systems， applications， and services， ACM， 2011： 321-334.

[9] BALASUBRAMANIAN N， BALASUBRAMANIAN A， VENKATARAMANI A. Energy consumption in mobile phones： a measurement study and implications for network applications [C]//Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement conference， New York， NY， USA. ACM， 2009：280-293. DOI： 10.1145/1644893.1644927.

[10] SCHULMAN A， NAVDA V， RAMJEE R， et al. Bartend： a practical approach to energy-aware cellular data scheduling [C]//Proceedings of the sixteenth annual international conference on Mobile computing and networking， New York， NY， USA. ACM， 2010：85-96. DOI： 10.1145/1859995.1860006.

[11] AGARWAL Y， CHANDRA R， WOLMAN A， et al. Wireless wakeups revisited： energy management for voip over Wi-Fi smartphones [C]//Proceedings of the 5th international conference on Mobile systems， applications and services， New York， NY， USA. ACM， 2007：179-191. DOI： 10.1145/1247660.1247682.

[12] CHANDRA R， MAHAJAN R， MOSCIBRODA A， et al. A case for adapting channel width in wireless networks [C]//Proceedings of ACM SIGCOMM computer communication review， New York， NY， USA. ACM， 2008，38（4）：135-146. DOI： 10.1145/1402958.1402975.

[13] ZHANG X X， KANG G S. E-mili： energy-minimizing idle listening in wireless networks [J]. Mobile Computing， IEEE Transactions， 2012，11（9）： 1441-1454. DOI： 10.1109/TMC.2012.112.