《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于ADS-B報文的航空自組網(wǎng)分簇算法
來源:電子技術(shù)應(yīng)用2013年第7期
張 海1, 李 綱1, 陳廣曉2, 李靜林2
1. 空軍裝備研究院雷達(dá)與電子對抗研究所,北京 100876; 2. 北京郵電大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100876
摘要: 在大規(guī)模Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)中,有效的層次架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)路由和資源管理的關(guān)鍵技術(shù)。針對航空網(wǎng)絡(luò)中因飛機(jī)數(shù)量增加、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中飛機(jī)通信質(zhì)量下降的問題,提出了一種基于ADS-B報文的航空Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)分簇算法。該算法利用ADS-B報文提供的飛機(jī)速度、位置信息、連同節(jié)點(diǎn)度,進(jìn)行簇的形成和維護(hù)。設(shè)計了大量的仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法可以減少簇的個數(shù)和節(jié)點(diǎn)切換率,從而有效提高了簇的穩(wěn)定性和航空通信的效率。
中圖分類號: TM929.5
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
文章編號: 0258-7998(2013)07-0089-04
An ADS-B based clustering algorithm in aviation Ad-Hoc networks
Zhang Hai1, Li Gang1, Chen Guangxiao2, Li Jinglin2
1. Radar and EW Institute, Equipment Academy of Air Force, Beijing 100876, China; 2. Beijing University of Posts and Telecommunications, State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing 100876, China
Abstract: An effective architecture is the key technology of routing and resource managing in large Ad-Hoc networks. In the aviation network, the quality of communication between aircrafts declines with the increasing number of aircrafts. To deal with this problem, an ADS-B message based novel clustering algorithm is presented for aviation Ad-Hoc networks. The proposed algorithm uses the mobility and location of aircraft, provided by ADS-B messages and node degree for cluster formation and maintenance. Some simulations are performed and the results indicate that the proposed algorithm can lower the number of clusters and the rate of switching nodes, and it can effectively improve the cluster stability and efficiency of aeronautical communications.
Key words : aeronautical telecommunication network; ADS-B; Ad-Hoc; cluster

    ADS-B技術(shù)[1]是未來航空監(jiān)視的主要手段之一,它以地空/空空數(shù)據(jù)鏈為通信手段,以導(dǎo)航系統(tǒng)及其他機(jī)載設(shè)備產(chǎn)生的信息為數(shù)據(jù)源,由具有 ADS-B功能的飛機(jī)將自身的位置、速度等SV(State Vector)信息周期性對外廣播,地面站和其他飛機(jī)接收這些報文,進(jìn)行飛機(jī)間的通信和監(jiān)控。

    隨著飛機(jī)性能和數(shù)量的提高,ADS-B應(yīng)用不斷升級[1],對其覆蓋范圍有了更高要求。移動自組網(wǎng)(Ad-Hoc)技術(shù)能有效解決這一問題。Ad-Hoc是一種自組織的無線多跳網(wǎng),組網(wǎng)無需固定路由器,所有節(jié)點(diǎn)均移動,并能以任意方式動態(tài)地與其他節(jié)點(diǎn)保持聯(lián)系。在航空Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)中,由于數(shù)據(jù)鏈覆蓋范圍有限導(dǎo)致兩個無法通信的飛機(jī)可借助其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)進(jìn)行通信,擴(kuò)大了ADS-B的覆蓋范圍。
    由于Ad-Hoc采用共享無線信道方式工作,過多節(jié)點(diǎn)競爭有限的無線信道,增加了發(fā)生碰撞的概率。為減少共享相同信道的節(jié)點(diǎn)數(shù)目、降低碰撞概率、提高信道利用率,須對移動節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇[2-4],以提高通信質(zhì)量。
    本文提出了一種基于ADS-B 報文,綜合移動性、位置、節(jié)點(diǎn)度特點(diǎn),采用權(quán)值進(jìn)行評估的分簇算法。
    圖1為航空Ad-Hoc網(wǎng),簇內(nèi)飛機(jī)可直接通信,簇間飛機(jī)通過網(wǎng)關(guān)通信,相隔太遠(yuǎn)的簇借助基站中繼轉(zhuǎn)發(fā)進(jìn)行通信,為增強(qiáng)信道利用率,通過簇頭將信息轉(zhuǎn)發(fā)給基站。

1 傳統(tǒng)分簇算法
    目前存在很多分簇算法,算法直接影響簇的穩(wěn)定性、大小以及節(jié)點(diǎn)擔(dān)任簇頭的時間,從而影響生成簇和維護(hù)簇所需開銷[2-3,5]。
    最大連接度算法[2]盡可能減少了路由器的數(shù)目。其思想是,節(jié)點(diǎn)間通過交換控制信息得到鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)目,該節(jié)點(diǎn)和其鄰居節(jié)點(diǎn)中具有最大度的被選為簇頭,度數(shù)相同時,選ID最小的作為簇頭,簇頭的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)為該簇普通成員。其優(yōu)點(diǎn)是簇數(shù)目較少,減少分組投遞時延,但信道空間重用率較低。
    最低移動性算法[2-3]盡量保持了簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,其思想是節(jié)點(diǎn)的移動性越高,其權(quán)重越低,選最高權(quán)重的節(jié)點(diǎn)作為簇頭。該算法需要一種機(jī)制來量化節(jié)點(diǎn)的移動性,簡單的方法是通過節(jié)點(diǎn)間相對速度絕對值的時間平均來衡量節(jié)點(diǎn)的相對移動性。
    基于地理位置的算法[2-3]是按地理區(qū)域劃分簇結(jié)構(gòu),使地理位置上較靠近的節(jié)點(diǎn)組成簇。其思想是節(jié)點(diǎn)通過交互位置信息確定本地的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,然后依?jù)鄰居節(jié)點(diǎn)的分布來選擇簇頭并形成簇。此方法可減少簇頭和簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間通信的總功率和平均傳輸時延,但并非所有節(jié)點(diǎn)都可獲得節(jié)點(diǎn)位置信息。
    以上算法往往只考慮系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)的某一特性,應(yīng)用場合受限,簇的性能較差。由于飛機(jī)高速移動和方向不定,不能只考慮某一因素。飛機(jī)周期性發(fā)送ADS-B報文,其攜帶飛機(jī)SV[1]信息,因此,本文提出一種基于ADS-B報文的分簇算法,將以上幾種傳統(tǒng)算法進(jìn)行加權(quán)來進(jìn)行成簇和簇維護(hù)。
2 基于ADS-B報文的分簇算法
    在成簇算法中,由于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)變化[2],需維護(hù)節(jié)點(diǎn)的角色信息,如:簇頭、簇成員、孤兒和NULL。簇成員是簇的基本節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的基本通信,屬于不同簇的簇成員,又叫網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn),用于簇間通信。簇頭管理其相應(yīng)的簇和形成(包括接收一個節(jié)點(diǎn)作為成員),并掌握其所有簇內(nèi)成員的信息。孤兒節(jié)點(diǎn)是一個獨(dú)立節(jié)點(diǎn),不屬于任何簇。在初始成簇之前,所有節(jié)點(diǎn)都處于NULL狀態(tài),需進(jìn)行成簇過程。當(dāng)節(jié)點(diǎn)不處于NULL狀態(tài)時,進(jìn)行簇維護(hù)。
    初始成簇階段的目的是選簇頭,并初始化簇的成員關(guān)系。此時,已在一個簇中的節(jié)點(diǎn)可能離開所在的簇加入別的簇,而簇頭可能進(jìn)入別的簇頭的范圍或被毀,簇維護(hù)是對初始簇形成后上述事件的補(bǔ)救。
    下面將描述所提出的成簇算法,包括成簇采用的度量、成簇算法和簇維護(hù)。
2.1 簇的度量權(quán)值weight的定義
    分簇算法要求簇能很好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)變化,在航空網(wǎng)絡(luò)中,由于飛機(jī)高速移動,移動方向不定,飛機(jī)的移動性對簇的穩(wěn)定性有很大影響。同時位置信息反映鄰居節(jié)點(diǎn)間的距離,通過位置信息和節(jié)點(diǎn)度能很好地選擇簇頭,防止選擇邊緣節(jié)點(diǎn)作為簇頭造成簇的不穩(wěn)定。因此,本文提出一種基于多種因素的權(quán)值計算方法,權(quán)值為:

 


    根據(jù)權(quán)值分簇算法的策略需要, 移動節(jié)點(diǎn)需維護(hù)一些信息, 用來完成鏈路保持、 簇頭選擇及簇的更新維護(hù)工作。此算法中,每個節(jié)點(diǎn)需維護(hù)兩個表:自身信息表(見表1)和鄰居節(jié)點(diǎn)信息表(見表2)。

2.2 成簇算法描述
    (1)初始化每個節(jié)點(diǎn)的信息表和鄰居節(jié)點(diǎn)信息表。節(jié)點(diǎn)開始處于NULL狀態(tài),通過接收鄰居節(jié)點(diǎn)ADS-B報文,與鄰居節(jié)點(diǎn)交互hello消息,對表進(jìn)行初始化;通過周期性交換ADS-B報文,節(jié)點(diǎn)n記錄自己的度數(shù)dn。
   (2)每個節(jié)點(diǎn)計算其度數(shù)與理想節(jié)點(diǎn)度Dideal之差,即Dn=|dn-Dideal|。
   (3)每個節(jié)點(diǎn)通過收到的ADS-B報文計算LET,計算自己與鄰居節(jié)點(diǎn)的相對移動性Mn。
   (4)每個節(jié)點(diǎn)通過收到的ADS-B報文計算自己與鄰居節(jié)點(diǎn)的平均距離DSn。
   (5)每個節(jié)點(diǎn)計算權(quán)值Wn=a×k×Mn+b×w×Dn+c×r×DSn;之后將自身信息組成hello消息隨ADS-B報文周期性向鄰居節(jié)點(diǎn)廣播。
 (6)相鄰節(jié)點(diǎn)收到hello消息攜帶的Wn后依次進(jìn)行
比較,選其中Wn最小的節(jié)點(diǎn)為簇頭,若Wn相同,則選ID最小的節(jié)點(diǎn)為簇頭,成為簇頭的節(jié)點(diǎn)向周圍廣播簇頭消息,攜帶自身ID、Wn、節(jié)點(diǎn)度、簇頭狀態(tài),宣布自己成為簇頭。
    (7)鄰居節(jié)點(diǎn)第一次收到簇頭廣播的簇消息時,將自身狀態(tài)由NULL設(shè)為簇成員,并廣播自身狀態(tài),攜帶自己和簇頭的ID,聲明已成為某一簇的成員(一個簇成員可同時處于多個簇中,這種成員被標(biāo)識為網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn))。
 (8)與所有鄰居節(jié)點(diǎn)不連通,或不能成功加入任一簇的節(jié)點(diǎn)被標(biāo)識為孤兒節(jié)點(diǎn)。
 (9)重復(fù)步驟(2)~(8),直到所有節(jié)點(diǎn)狀態(tài)標(biāo)識完。
2.3 簇維護(hù)
  在Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)移動造成拓?fù)漕l繁改變,簇維護(hù)的目的是維持拓?fù)浜痛氐姆€(wěn)定,包括節(jié)點(diǎn)管理和簇管理。
2.3.1 節(jié)點(diǎn)管理
    (1) 節(jié)點(diǎn)加入
    節(jié)點(diǎn)加入存在兩種情況,即孤兒節(jié)點(diǎn)和新節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生(如某一節(jié)點(diǎn)剛開機(jī));分簇后,不屬于任一簇的節(jié)點(diǎn)被標(biāo)識為孤兒節(jié)點(diǎn)。孤兒節(jié)點(diǎn)和新開機(jī)節(jié)點(diǎn)均隨ADS-B報文周期性向鄰居廣播加入信息join_request,攜帶自己的ID和狀態(tài)(孤兒或NULL),鄰居簇頭收到j(luò)oin_request和ADS-B信息后,據(jù)ADS-B判斷此節(jié)點(diǎn)是否符合條件(通過移動性、位置判斷),若判斷為滿足加入,簇頭需檢查自己的度的門限值(與理想度相差不能大于某一值或等于理想節(jié)點(diǎn)度的2倍)判斷是否接受新節(jié)點(diǎn):如果能則向請求節(jié)點(diǎn)發(fā)送確認(rèn)加入信息Join_response,攜帶自身基本信息,請求節(jié)點(diǎn)收到Join_response后修改狀態(tài)為簇成員,并向周圍廣播簇成員信息;若不符合條件,則簇頭不做響應(yīng);若節(jié)點(diǎn)發(fā)出join_request超出門限時間后未收到Join_response,則認(rèn)為自己不能加入任何簇,更新狀態(tài)為孤兒節(jié)點(diǎn)。
    (2)節(jié)點(diǎn)移動或消失
    此處節(jié)點(diǎn)采用分步式自動判斷自身狀態(tài),如果簇成員一段時間內(nèi)不能收到簇頭的ADS-B消息,則判斷自己已遠(yuǎn)離此簇,修改狀態(tài)為孤兒節(jié)點(diǎn);如果簇頭一段時間不能收到某個成員的ADS-B消息,則判斷此節(jié)點(diǎn)已經(jīng)離開本簇,將節(jié)點(diǎn)信息從簇成員表中刪除;如果簇頭節(jié)點(diǎn)一段時間內(nèi)收到簇成員的ADS-B報文數(shù)目小于收到的新節(jié)點(diǎn)的信息數(shù)目,則判斷已脫離原來簇成為普通節(jié)點(diǎn),設(shè)置其狀態(tài)為孤兒狀態(tài),向周圍廣播join_request,舊成員節(jié)點(diǎn)收到簇頭join_request后,修改自身狀態(tài)為孤兒節(jié)點(diǎn),向周圍廣播join_request。
2.3.2 簇管理
    (1)簇消失:簇頭消失或移動為簇消失,解決方法與節(jié)點(diǎn)移動的處理方法相同。
    (2)簇合并:每個簇有一個最高節(jié)點(diǎn)度(設(shè)為理想度的2倍),由于簇頭在廣播自身信息時攜帶了自身簇成員數(shù),處于兩簇間的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn),根據(jù)收到的多個簇的簇成員數(shù)進(jìn)行計算,若合并后簇的成員總數(shù)不超過門限值,則通過兩個簇頭的Wn選擇出新的簇頭,向兩簇頭發(fā)送合并信息,包含自身ID、兩端簇頭ID、簇頭的Wn、每個簇的成員數(shù)量,簇頭收到信息后,向自己的簇成員發(fā)送合并信息,其中攜帶新簇頭ID,完成兩簇的合并。
3 性能評估
    為準(zhǔn)確刻畫算法性能,需用仿真對4種算法進(jìn)行比較。借助NS-2仿真以上算法。在150×150海里的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)放置200架飛機(jī),飛機(jī)移動方向在(0,2?仔)內(nèi)隨機(jī)分布,由于救災(zāi)場景下低空飛機(jī)速度為400 km/h-500 km/h,因此移動速度在400 km/h~500 km/h間隨機(jī)選擇,飛機(jī)間采用UAT數(shù)據(jù)鏈[7],仿真時間為5 min。主要采用以下衡量指標(biāo):簇頭數(shù)C、單位時間內(nèi)節(jié)點(diǎn)重新加入簇的次數(shù)J(節(jié)點(diǎn)移動)。4種算法都采用按需更新策略。
    通過調(diào)整UAT數(shù)據(jù)鏈的覆蓋范圍,查看飛機(jī)傳輸范圍對簇頭數(shù)的影響,覆蓋范圍從20~120海里以10遞增變化;通過修改權(quán)重因子,查看其對算法的影響。仿真結(jié)果如圖2所示,LOWMOBILE為最低移動性算法,HIGHT為最高節(jié)點(diǎn)度算法,GP為基于位置算法,ADSW和ADSW1為基于ADS-B報文的權(quán)值分簇算法。前者,ideal=10,a=0.7,b=c=0.2;后者,ideal=7,a=0.4,b=c=0.3,可比較不同權(quán)重因子的ADSW性能。從圖2可知,所有算法中簇頭數(shù)隨數(shù)據(jù)鏈覆蓋范圍的增加而減少,逐漸趨于1,當(dāng)傳輸范圍大于60后,變化速率逐漸降低,此結(jié)果符合預(yù)期,UAT覆蓋范圍越大,節(jié)點(diǎn)傳輸范圍越大,簇的覆蓋越大。此外,還可看出ADSW的簇頭數(shù)小于其他幾種算法,因?yàn)锳DSW對簇頭節(jié)點(diǎn)有限制,每個簇內(nèi)成員分布較均衡,且ADSW1稍高于ADSW,因?yàn)槠錂?quán)重因子b更大。

    觀察UAT傳輸范圍對節(jié)點(diǎn)重新加入簇的次數(shù)影響,即簇的穩(wěn)定性,場景配置與以上相同,仿真結(jié)果見圖3。由圖3可知,所有算法中節(jié)點(diǎn)重新加入簇的次數(shù)J隨傳輸范圍的增長而逐漸減小。UAT傳輸范圍較低時,簇數(shù)目較多,簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目少,甚至只有一個簇頭,此時節(jié)點(diǎn)離開原簇概率很小。當(dāng)傳輸范圍逐漸增大后,J逐漸增加并在傳輸范圍為70海里左右達(dá)到最大,隨后又開始下降,因?yàn)榇馗采w范圍增大時,節(jié)點(diǎn)移出原簇的概率隨之下降;此外,還可看出,ADSW穩(wěn)定性高于ADSW1,因?yàn)锳DSW的權(quán)重a更大,飛機(jī)的移動速度對于簇的穩(wěn)定性影響較大。

    本文在對已有分簇算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合航空網(wǎng)絡(luò)特性提出了基于權(quán)值的成簇算法。該算法利用航空網(wǎng)絡(luò)中的ADS-B應(yīng)用,綜合考慮移動節(jié)點(diǎn)的三個因素,適合新航行系統(tǒng)中作戰(zhàn)或救災(zāi)場景下飛機(jī)共同完成任務(wù)需組建的Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)。通過仿真結(jié)果可見,綜合考慮各種因素考慮,提高了成簇速度,減少了簇數(shù)目,節(jié)點(diǎn)加入新簇的次數(shù)趨于平緩,增強(qiáng)了簇的穩(wěn)定性。適用于新航行系統(tǒng)中承載ADS-B應(yīng)用和飛行速度、方向不定的航空場景。
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