海洋互聯網接入網選擇方法研究

秦澤慧，周 亮，姜勝明

（上海海事大學信息工程學院，上海201306）

0 引 言

隨著互聯網技術的迅猛發展，越來越多的海事活動需要在網絡存在的情況下展開，由于海洋環境特殊、用戶分布稀疏和海洋氣候的不穩定性，使得在海洋上進行網絡基礎設施部署變得異常艱難，現有的陸地網絡技術也不太適用于海洋互聯網，目前，海洋網絡主要是由衛星系統（Satellite system，SAT）、船舶無線自組網（Wireless Ad Hoc Network，WANET）和岸基網絡（Coastline Network，CLN）和高空平臺［1］組成的，其中，衛星系統覆蓋范圍廣且傳播時延短，但是價格昂貴，性價比差，不太適用于普通的海上活動，船舶自組網穩定性差，受氣候影響大，岸基網絡傳播范圍有限，在當有多種接入網存在的情況下，如何為海洋用戶選擇最優的接入網成為海洋互聯網要面對的挑戰。

目前主要的接入選擇算法有基于單一屬性的網絡選擇算法、基于策略的選擇算法、基于多屬性判決的選擇算法和基于數學模型的選擇算法。從屬性角度出發，目前已有僅依據接收信號強度RSS 作為指標的接入選擇算法［2］，這種依據單一屬性作為判決的算法雖然操作簡單，但考慮問題過于片面，不適用存在多種接入網的網絡選擇。為此，出現了多屬性下的選擇算法［3］，算法利用模糊層析分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP）算出不同標準之間的重要度，然后利用逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）為不同的接入網進行排序，將與最優解差距最小而與最差解差距最大的備選網絡作為接入網。這種根據多屬性判決的選擇算法很好地解決了單一屬性下存在的問題。為了進一步在選擇過程中提高網絡性能，根據業務類型，提出了一種模糊層次分析法與粗糙集理論相結合的異構無線網絡選擇算法［4-5］，這種算法降低了網絡切換頻率，減少了網絡阻塞的情況。在基于模型的選擇算法方面，有學者引入了其他領域的思想進行接入網選擇的研究，引入博弈論方法建立網絡價格策略的兩種博弈模型，比較了不同博弈場景下用戶選擇接入網的性價比［6］。提出了基于模糊神經網絡的接入選擇方法，該方法通過對網絡狀態的學習反饋來調整模糊神經網絡的參數，實現智能化的判決，能有效均衡異構網絡之間的負載，在一定程度上降低了網絡的阻塞率［7］。根據不同的業務類型、終端移動性和網絡負載狀態，提出一種Q 學習算法進行接入網的選擇，有效提高了網絡在阻塞率方面的性能［8］。

基于目前的研究現狀，本文提出一種用于解決海洋中異構無線網絡的選擇方法，考慮用戶偏好、服務質量（Quality of Service，QoS）、網絡價格、業務類型等多個指標，提出一種基于層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和熵權的簡單加權選擇算法，該算法能夠解決海洋環境下的多種接入網的網絡選擇問題，能夠提高網絡選擇的正確性和穩定性，均衡網絡負載［9］，提高用戶服務質量。

1 網絡選擇模型

1.1 基于AHP模型的主觀權重

層次分析法［10-13］是一種將定量分析與定性分析相結合的系統分析方法，基本步驟如下：

（1）建立層次化模型。

（2）構造判決矩陣。構造目標層和準則層的判決矩陣，表1 列出的是由Saaty等［11］提出的屬性標度表。

表1 判決矩陣相對重要性等級表

（3）判決矩陣一致性檢驗。判決矩陣是由決策者根據主觀經驗設置的，需要對判決矩陣進行一致性檢驗以確保判決矩陣的合理性。

計算判決矩陣的特征向量對應的最大特征值，用于計算一致性指標C.I.，查找相對應的一致性指標R.I.，即可計算出一致性比率C.R.，具體計算公式如下：

式中：C.I.值用于調整判決矩陣完全一致性的程度；R.I.為平均隨機一致性指標取值的判決矩陣，對應的取值見表2。

表2 一致性指標取值表

當C. R.＜0.10 時，認為判決矩陣是滿足一致性要求的，反之，判決矩陣不滿足一致性要求，需要修改。

（4）計算權值。通過一致性檢驗后，用幾何平均法求各指標的權重：

式中，i、j分別為判決矩陣的行和列。

1.2 基于信息熵的客觀權重

AHP模型中各指標的權重是主觀設置的，為了消除主觀設置帶來的片面性，本文將AHP模型與熵權法相結合，用熵權法［14］計算各指標的客觀權重，來平衡AHP帶來的主觀影響。假設存在m個備選方案，n個網絡屬性，則其原始數據矩陣為：

無量綱化后，獲得標準化后的評估矩陣R：

式中：rij為第i個方案中的第j項參數的歸一化數值。然后依據式（6）得出網絡屬性對應的熵權，組成客觀權重向量W2：

1.3 復合權重

AHP模型計算得到對網絡的主觀排序權重，熵值確定了對網絡的客觀排序，將主客觀權重進行簡單結合，可以使網絡選擇結果更加有效［15］。這種簡單加權的復合權重計算過程如下：

式中：θ取值為0.5。根據評估矩陣R，確定每個網絡在不同需求下的總權重。在海洋網絡選擇問題中，根據不同網絡總權重的值，每次都選擇權重值最大的網絡作為最優接入網。

2 基于用戶偏好和業務分類的海洋互聯網接入選擇

在海洋互聯網異構網絡的選擇問題中，將衛星系統、船舶自組網和岸基網絡作為備選網絡方案，采用AHP-熵權法對不同用戶偏好和業務類型下3 種網絡的權重進行排序，權重越大越占優勢，為用戶選擇最優接入網，具體框架如圖1 所示。

2.1 AHP計算主觀權重

（1）基于用戶偏好的子層次化模型。根據層次化模型，從用戶偏好的角度考慮，準則層分為服務質量優先（QoSP）和價格優先（Price Priority，PP）兩方面，選取QoS、網絡負載和價格作為網絡性能指標，表3、4 分別給出了在QoSP和PP下的性能指標的判決權重。

圖1 海洋互聯網接入選擇層次化模型

表3 QoSP

表4 PP

對判決矩陣進行層次單排序，通過計算得到兩個矩陣的最大特征值皆為3，C. I.為0，即矩陣的設置滿足一致性要求。根據公式計算2 種模式下各指標的權重如下：

（2）基于QoS下的子層次化模型。網絡服務種類繁多，目前將不同QoS需求的業務類型分為4 類：會話類業務、流類業務、交互類業務和背景類業務，影響這些業務的主要網絡屬性有時延、抖動、丟包率和速率，不同的業務類型對這些屬性的要求不同。通過對這幾種業務類型的分析，表5 所示為4 種不同業務下網絡屬性間的判決權重。

按照AHP 模型計算流程，計算得到基于子參數QoS下不同業務類型的權重值，詳見表6。

（3）計算層次權重主排序。利用各層次權重單排序計算層次權重總排序，假設上層（C層）含有m個參數C1，C2，…，Cm，Cj為m個參數所對應的層次排序。C層的下一層（S層）包含n個參數S1，S2…，Sn，Sij為S層中的各參數對應的Cj的層次單排序權重，利用式（11）可以計算S層的層次總排序。

表5 4 種不同業務下網絡屬性間判斷權重

表6 基于子參數QoS下不同業務類型的權重

根據式（8）、（9），表6 的單層權重結果，按

計算層次總排序，即求時延、抖動、丟包率、速率、負載和價格基于不同情況下的主觀權重W1，結果見表7、8。

表7 基于QoSP屬性矩陣

2.2 熵值

（1）場景一：單種接入網的網絡選擇。在EXata仿真軟件中搭建海洋互聯網場景，選取背景為某港區附近，覆蓋范圍為85 km ×85 km，根據船訊網中的衛星地圖來部署船舶分布，針對同樣的網絡屬性，分別對3 個接入網的內部節點和邊緣節點進行多次測試，對得到的數據進行綜合統計分析，且考慮有限次實驗的不確定性，綜合各種因素下對3 種接入網的各個屬性賦予如表9 所示的值。

表8 基于PP屬性矩陣

表9 各個網絡性能參數

網絡屬性值并非都是越大越有利，其中速度、可用負載為越大越好型，采用式（13）對這類屬性進行歸一化處理。

而時延、抖動、丟包率、網絡負載和價格為越小越好，采用式（14）對這類屬性進行歸一化處理。

式中：rij為第i個方案中的第j項參數的歸一化數值。對參數進行規范化后用式（6）計算得到各個參數在3種接入網下的熵權W2：

根據式（8）、（9）對熵權和AHP 計算得到的權重W1、W2進行簡單加權，得到不同用戶和不同業務類型下各個接入網的總權重值，計算結果見表11。

表11 3 種接入網對應總權重

由表11 可見，對3 種接入網來講，同一種服務業務在不同用戶偏好下應該接入的網絡是不同的，以會話業務為例，當用戶的需求是保證服務質量時，應該選擇SAT作為最優接入網絡，符合衛星網絡傳輸速度快，丟包率低，時延小的優勢，當用戶考慮價格優先時，CLN應該是最優接入網，相對于衛星網絡價格低廉且比船舶自組網穩定。當用戶的需求一樣時，不同業務類型下的最優接入網也是不同的，例如，當用戶追求服務質量時，會話類業務應當選擇SAT 最為接入網，流類業務應當選擇CLN作為接入網。

（2）組合接入網的網絡選擇。場景一分析了海洋中單種網絡下的網絡選擇，單種網絡已經無法滿足一些遠距離的海洋活動，這些活動需要在多種接入網之間進行通信，因此，創建一個新的場景，如圖2 所示，該場景由衛星、岸基和船舶自組網3 種網絡組成，包含30 艘船舶和文件服務器等其他基礎設施，船舶移動速率采用隨機移動模型，速率保持在6 ～13 m/s，移動粒度為10 m，仿真覆蓋范圍為70 km ×80 km，仿真時間為60 s，應用類型為CBR，應用傳輸發送的數據包大小為512B，最大的發送數據包數為1 000 個，船舶5 向地面文件服務器114 發送數據。

圖2 組合接入網仿真場景

仿真運行結果如圖3 所示，圖中箭頭所示為數據傳輸路徑，圖3（a）中的路徑是基于原始的AODV協議的路由選擇，路徑經過WANET-WANET-SAT（WWS）；圖3（b）中的路徑是基于復合權重所選的路徑WANET-WANET-CLN（WWC），這兩種路徑非常具有代表性，因此以這兩種路徑為代表進行分析。

圖3 仿真運行結果

3 仿真實驗分析

3.1 場景一：單種接入網的網絡選擇

圖4 顯示了在Qos優先的情況下，基于AHP的選擇方法與本文的基于復合權重的選擇方法為不同業務類型所選擇的網絡，只有在會話類中，基于AHP 方法選擇了船舶自組網，而復合權重方法選擇了衛星，雖然會話類業務中時延和抖動是最重要指標，船舶自組網的時延比衛星小，但衛星的抖動幾乎為零，而且用戶要求質量優先，衛星的穩定性比船舶自組網高很多，因此，應當選擇衛星作為接入網。對于其他的業務類型，兩種方法所選擇的網絡一致，說明了本文的算法具有合理性，且比AHP方法更加準確。

圖5 顯示了在價格優先的情況下，兩種方法為不同業務類型所選擇的網絡，同樣，除會話類外，兩者所做的選擇是一致的。在會話類中，基于AHP方法選擇了船舶自組網，而復合權重方法選擇了岸基網絡，用戶重點考慮的是價格，而船舶自組網的價格比岸基貴很多，因此，基于復合權重的算法所做的選擇更加準確。

圖4 QoSP下兩種選擇方法對比

圖5 PP下兩種選擇方法對比

仿真結果表明，當3 種接入網都可以正常使用時且用戶注重服務質量的前提下，本文選擇算法為會話業務選擇抖動最小的SAT作為接入網，為流媒體業務選擇速率最快的CLN來進行服務，為交互業務和背景業務選擇丟包率最低的SAT作為接入網絡，以上算法作出的選擇都完全符合不同業務類型在保證服務質量下的服務需求，這說明本文算法具有合理性和有效性。并且AHP受決策者主觀影響較大，可能會導致最終作出的選擇缺乏合理性，而本文算法不僅能夠將用戶偏好和業務需求結合考慮，而且還能將主觀因素和客觀因素進行結合，最終為業務選擇合適的接入網，提高了網絡選擇的合理性，能夠更好地為用戶服務。

3.2 場景二：組合接入網的網絡選擇

通過仿真平臺，測得兩種路徑下的吞吐量、時延、抖動和丟包率，如圖6 所示，仿真時間和數據包大小保持不變，隨著發包間隔的增大，兩種路徑上的吞吐量呈下降趨勢，WWC 和WWS 的吞吐量基本一致，所以兩者的數據處理能力相差無幾。

如圖7 所示，WWS 比WWC 的端到端時延大，由于數據包大小和個數相同，處理數據包的能力也基本相同，所以影響端到端時延的因素主要是傳輸過程中經過的網絡，WWS 和WWC 相比，主要的區別在于一個經過衛星網絡，一個經過岸基網絡，衛星網絡的傳播時延高于岸基網絡的時延，導致WWS 整個路徑上的端到端時延比較大，隨著發包速率的降低，WWS 端到端時延基本維持在0.33 s 左右，WWC 的時延逐漸下降，趨于0.08 s。

圖6 兩種路徑下的吞吐量

圖7 兩種路徑下的端到端時延

如圖8 所示，WWC的抖動明顯大于WWS，這是由于WWC中經過更多跳的船舶，船舶自組網中節點的移動導致鏈路狀態不穩定，抖動會增加，而衛星網絡很穩定，幾乎沒有抖動。隨著發包速率的降低，WWC 的抖動逐漸減小，WWS的抖動一直維持在0.01 s左右。

圖8 兩種路徑下的抖動

如圖9 所示，WWC的丟包率始終要高于WWS，船舶自組網中節點的移動使得鏈路狀態不穩定，導致丟包率增大，并且岸基網絡的丟包率比衛星高很多，因此，WWS比WWC的丟包率高。在WWS中，衛星網絡占據主要的通信地位，衛星網絡最大的特點就是穩定，所以WWS的丟包率一直穩定在0.02 左右。隨著數據發包率的降低，WWC的丟包率也逐漸下降。

圖9 兩種路徑下的丟包率

將WWS和WWC這兩條路徑看作是兩個新的接入網，根據復合權重算法計算這兩種網絡在不同用戶偏好和業務類型下的效用值，結果見表12、13，在價格優先的情況下，不論數據發送間隔是多少，不論哪種業務類型，由于衛星網絡價格過于昂貴，所以WWC 的效益值都大于WWS 的效用值。在Qos 優先的情況下，在數據發送間隔為0.2 s和0.4 s時，在交互類和后臺類中，WWS的效益值稍高于WWC，在會話類和流類中，WWC 的效益值明顯高于WWS。總體而言，WWC優于WWS，即基于復合權重算法下所選擇的的組合接入網更好，更加能滿足用戶偏好和業務類型。

表12 Qos優先下組合接入網的效用值

表13 價格優先下組合接入網的效用值

4 結 語

本文以海洋互聯網為研究背景，提出一種基于AHP-熵權簡單加權的海洋互聯網接入網選擇算法，該算法不僅考慮了用戶偏好，還考慮了基于QoS 的不同業務類型對網絡的性能要求，利用AHP計算出主觀權重，利用熵計算出客觀權重，將主觀權重和客觀權重進行簡單加權，最終為用戶選擇最優的接入網。總之，該算法結合了AHP和熵權這兩種決策方法的優點，將影響最終網絡選擇的主觀因素和客觀因素相結合。總之，這種基于復合權重的接入網選擇算法不但具有合理性，而且提高了接入網選擇的正確性和穩定性，能夠更好地滿足用戶和業務的需求，提高了用戶的體驗度。