舰船科学技术  2021, Vol. 43 Issue (9): 174-177    DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2021.09.035   PDF    
异构海域试验通信网接入策略
晁小雨, 方勇, 党大鹏     
中国人民解放军91550部队,辽宁 大连 116011
摘要: 针对舰船节点在海域试验通信网中如何选择最优网络接入的问题,提出一种基于层次分析法和逼近最优解排序法的网络接入策略。该算法充分考虑指挥者偏好决策、网络状况、业务需求等主客观因素,并结合位置信息进行改进,根据预测的下一位置处的网络贴近度,比较网络切换的效益与成本。仿真计算表明,该算法能够有效选择理想接入网络,减少网络切换次数,提高试验信息的传输可靠性。
关键词: 异构无线网络     试验通信网     网络接入策略     逼近最优解排序法    
Access selection algorithm of ocean-based heterogeneous test communication network
CHAO Xiao-yu, FANG Yong, DANG Da-peng     
No. 91550 Unit of PLA, Dalian 116011, China
Abstract: Aiming at the problem that how to select the optimal network in ocean-based heterogeneous test communication network, a network access selection algorithm which based on AHP and TOPSIS was raised. This algorithm considered subjective and objective factors including commanders’ preference, network status and service demand. Furthermore, based on the predicted close degree of the optimal network when the warship node moves to the next location, the algorithm compared the benefits and costs of the handoff process. Simulation results showed that, the method can select the optimal network effectively with fewer handoff times and thus improved the reliability of transmitting the test information.
Key words: heterogeneous wireless network     test communication     network access algorithm     TOPSIS    
0 引 言

海域试验通信网是通过高速宽带无线传输链路实现陆上指挥控制中心与海上舰船、舰船与舰船间通信的专用试验通信网络,主要保障数据、语音、视频、时间统一等业务传输,具有带宽大、可靠性高、覆盖范围广、组网灵活等特点,可有力提高试验通信的保障能力[1]。海域试验通信网由岸基节点、舰载节点组成,传输手段主要有短波通信、宽带微波、卫星通信[2]。短波通信主要用于舰载节点间短距离勤务通信及应急指挥,宽带微波和卫星通信用于大容量数据传输。在岸基节点覆盖范围内,舰载节点与岸基节点建立无线信道连接,组成岸—舰无线传输网络。岸基节点覆盖范围外的舰载节点将前期与岸基节点连接的舰载节点作为中继节点,实现动态组网,系统总体架构如图1所示。

图 1 海域试验通信网络总体架构 Fig. 1 The architecture of ocean-based heterogeneous test communication network

多种无线接入方式使海域试验通信网具有异构性质,舰载节点经常处于多种无线网络的重叠覆盖范围内。但海域试验通信网的网络接入选择仍是基于信号接收强度或信噪比进行切换,判别指标单一,无法实现信息传输的高效能要求[3-4]。为了保证网络资源得以充分利用,急需针对接入策略进行研究。

目前异构无线网络接入策略大多是基于多个网络参数综合评价得出,相关的接入算法主要有灰色关联度算法、收益函数算法、模糊算法、多属性决策判决算法、多目标决策算法、逼近理想解排序法等[5-7]。为了保证试验信息的可靠传输,有效利用网络资源,减少网络频繁切换的“乒乓效应”[8],需要将指挥者的偏好决策与网络状态、业务需求结合考虑。本文选择采用主客观协同决策的网络选择策略,即由层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)得出各网络的主观权重,再对网络客观属性参数采用逼近最优解排序法(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)求出综合评价指数,对网络进行排序后选择最接近理想方案的网络接入。从而可以兼顾主观偏好与客观网络参数,既保证接入的网络状态良好,也可以满足业务传输的实际需求。

1 静态网络接入选择策略

层次分析法(AHP)是一种定性与定量相结合的多目标决策分析方法。层次分析法的基本思想是通过分析系统中各指标的关系,建立递进的层次结构。然后将各个指标两两比较,确定指标的相对重要性。最后计算各层指标中相对于系统的总权重。逼近最优解排序法的基本思想是根据目标对象与理想解的相似程度来评价各目标对象的优劣,其相似程度采用欧式距离衡量,距离越近,表示相似程度越高。TOPSIS将多个目标对象的决策指标构成属性矩阵,将这个属性矩阵归一化处理后得出每个决策指标的最优值和最差值。所有最优值构成正理想解,最差值构成负理想解。分别计算各决策指标与正、负理想解的距离,根据距离计算得出各决策指标的排序[9]

算法具体步骤如下:

1)构造层次分析法判决矩阵

假设有m个目标网络需要进行排序选择,每个网络有n个指标,将n个指标进行两两比较,构造出判断矩阵:

${\boldsymbol R} = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{r_{11}}}& \ldots &{{r_{1n}}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ {{r_{n1}}}& \cdots &{{r_{nn}}} \end{array}} \right)\text{,}$

其中, ${r_{ij}} = \dfrac{1}{{{r_{ji}}}}$ ,判断矩阵沿对角线具有对称性。求解矩阵R的特征向量,即为权重向量 ${\boldsymbol W} \!=\! \!\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} \!{\!{w_1}}\!\!\!&\!\!\!{{w_2}}\!\!\!&\!\!\!{\cdots}\!\!\!&\!\!\!{{w_n}\!}\end{array}} \right] \!$

2)构造目标属性矩阵

目标网络in各指标构成一个n维行向量 $\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{a_{i1}}}&{{a_{i2}}}&{...}&{{a_{in}}} \end{array}} \right]$ m个目标网络构成一个 $m \times n$ 的目标属性矩阵:

${\boldsymbol A} = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{a_{11}}}& \ldots &{{a_{1n}}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ {{a_{m1}}}& \cdots &{{a_{mn}}} \end{array}} \right)\text{。}$

3)目标属性矩阵归一化处理

将矩阵A转换为无量纲的标准化矩阵 $\widetilde {\boldsymbol A}$ $\widetilde {\boldsymbol A}$ 中元素 $\widetilde {{a_{ij}}}$ 表达式为:

$\widetilde {{a_{ij}}} = \frac{{{a_{ij}}}}{{\sqrt {\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^m {a_{ij}^2} } }}\text{。}$

4)计算加权归一化目标属性矩阵

$\widetilde {\boldsymbol A}$ 的各列乘上相应的权重,得到加权归一化目标属性矩阵为:

${\boldsymbol V} = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{w_1}\widetilde {{a_{11}}}}& \ldots &{{w_n}\widetilde {{a_{1n}}}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ {{w_1}\widetilde {{a_{m1}}}}& \cdots &{{w_n}\widetilde {{a_{mn}}}} \end{array}} \right) = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{v_{11}}}& \ldots &{{v_{1n}}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ {{v_{m1}}}& \cdots &{{v_{mn}}} \end{array}} \right)\text{。}$

5)计算加权目标属性矩阵理想解

根据矩阵V的每列属性的实际意义,选择最优值构成正理想解,选择最差值构成负理想解。其中,对于效益型指标而言,属性值越大越优;对于成本型指标而言,属性值越小越优。假设属性矩阵的正理想解由第1列的最小值、第2列的最大值、第n列的最大值构成,负理想解由第1列的最大值、第2列的最小值、第n列的最小值构成,则正理想解 ${V^ + }$ 和负理想解 ${V^ - }$ 分别为:

${V^ + } = \left\{ {v_1^ + ,v_2^ + ,\cdots v_n^ + } \right\} = \left\{ {\min v_{i1}^ + ,\max v_{i2}^ + ,\cdots \max v_{in}^ + } \right\}\text{,}$
${V^ - } = \left\{ {v_1^ - ,v_2^ - ,\cdots v_n^ - } \right\} = \left\{ {\max v_{i1}^ - ,\min v_{i2}^ - ,\cdots \min v_{in}^ - } \right\}\text{。}$

6)计算目标与理想解的距离

各备选网络与正理想解和负理想解的距离分别为:

$S_i^ + = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {{{({v_{ij}} - v_j^ + )}^2}} } \text{,}$
$S_i^ - = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^n {{{({v_{ij}} - v_j^ - )}^2}} } \text{。}$

7)计算目标排序

根据TOPSIS算法,距离正理想解最近同时距离负理想解最远的网络即为最优网络,即相对贴近度最大的网络最优。计算公式为:

${C_i} = \frac{{S_i^ - }}{{S_i^ - + S_i^ + }}\text{。}$
2 基于位置信息的改进网络接入策略

传统的基于AHP-TOPSIS的网络接入选择模型中通常假设接入节点是静止不动的。而在海域试验通信网中,舰载节点位置实时变化,而且移动轨迹遵循事先规划好的航迹,因此网络的部分指标参数变化是可以预测的。因此可以计算出在航迹中下一位置处的最佳接入网络。如果当前接入网络与下一位置处最佳接入网络相同,则可以保持连接;如果不同,则切换到最佳接入网络。

而在网络切换过程中,也会存在丢包率增加、时延增大等问题,所以在执行切换时,比较切换前后2个接入网络的相对接近度 ${C_i}$ 的差值,若差值较小,说明2个网络与理想方案的贴近度足够接近,网络间差距不大,此时切换网络是不值当的,判断为继续使用当前网络。若 ${C_i}$ 的差值较大,则可以切换为贴近度更高的网络。

基于位置信息的网络接入策略流程如图2所示。

图 2 基于位置信息的网络接入策略流程 Fig. 2 Flow chart of network access algorithm based on location

根据海上试验特点,将业务分为实时数据、勤务电话、实时图像、指挥调度,针对不同的需求特征计算各类业务的属性权重。各类业务的需求特征如表1所示。

表 1 试验通信业务需求特征 Tab.1 Demand characteristic of test communication services

由于无线信道可能受到电磁干扰或突发拥塞,导致各网络在短时间内性能贴近度发生频繁变化,导致乒乓效应,影响通信质量。因此引入切换代价二次判断的改进方法,即根据各网络在不同位置处的参数,计算各个网络下4种业务的贴近度。将各个业务赋予权重,计算综合评价。比较不同位置处的综合评价得分,例如A处若选择网络N1,在B处选择网络N2,比较两者综合评价得分,若相差大于0.2,即认为切换代价值得,则切换N2。

3 仿真分析 3.1 场景设置

假设舰载节点从远海向海岸行驶,依次经过A,B,C,D,E五个位置,其主要业务为实时数据、实时图像、勤务电话、指挥调度中的一种。令模拟循环2000次,每种业务发生次数相同。共有N1,N2,N3三个候选网络可供舰载节点选择接入。N1网络中,舰载节点在远海处通过微波接入到中继节点,中继节点通过微波接入岸基微波节点,最后经由地面光纤传输至指挥中心。当节点进入岸基节点覆盖范围后,直接接入岸基微波节点并由地面光纤接入指挥中心。N2为舰载节点通过动中通经卫星链路直接接入指挥中心。N3为舰载节点通过微波接入中继节点,中继节点再通过卫星链路接入指挥中心。

3种网络的区别主要如表2所示。

表 2 三种接入网络特点 Tab.2 The characteristic of three networks

根据上文所述层次分析法,分别计算各类业务的网络指标权重如表3所示。

表 3 各类试验通信业务的网络指标权重 Tab.3 Network index weights of test communication services

仿真参数设置如表4所示。

表 4 仿真参数设置 Tab.4 Simulation parameters
3.2 结果分析 3.2.1 网络选择概率统计

对每种业务仿真循环500次,选择3种网络的概率如图3所示。可以看出,对于指挥调度、实时数据2种业务而言,其所需的带宽较小,但对抖动、时延比较敏感,因此在A,B,C三个位置处选择接入N2网络,可以满足其可靠传输的需求。勤务电话、实时图像需要较大的带宽,因而在A,B,C三个位置处选择接入N3。随着节点移动位置变化,N1网络性能提高,各项业务在D,E均选择接入N1网络来保证传输质量和网络连接。

图 3 不同位置处的网络选择概率 Fig. 3 Mesh selection probobility at different locations
3.2.2 平均切换次数

不同业务类别的网络切换次数如图4所示。由图4可知,本文的改进方法平均切换次数最少,平均权值(即各项业务权重相同)的切换次数最多,基于AHP加权算法的切换次数次之。结合切换代价二次判断的改进方法使切换次数明显减少,避免网络因为贴近度相差很小而频繁切换,从而减少了切换过程导致的丢包,以更小的代价获得更优的通信性能。

图 4 不同业务类别的网络切换次数 Fig. 4 Network switching times of different service categories
4 结 语

本文提出一种海上机动试验通信网的异构网络接入选择算法。该算法采用层次分析法评估对各类业务对网络参数的权重,然后采用TOPSIS方法对备选网络评估,结合网络切换代价二次判断,进行网络接入选择。仿真计算表明,本文方法能够充分考虑业务特点和备选网络实时状态,有效选择理想接入网络,而且在网络贴近度相近时,能够考虑网络切换代价,减少切换次数,避免频繁切换导致的丢包,提高试验信息的传输可靠性。

下一步,将针对海上试验多用户自组网的网络接入选择及负载均衡进行研究。

参考文献
[1]
沈荣骏. 不断发展的飞行器海基测量技术[J]. 飞行器测控学报, 2014, 3(1): 1-6.
[2]
李燕, 徐珩, 韩晓东. 海上机动试验通信系统设计[J]. 信息通信, 2014, 4(1): 213-214.
[3]
张建华. 垂直切换信号预测技术在船联网的异构网络中的应用[J]. 舰船科学技术, 2017, 39(3A): 150-152.
[4]
谭亮, 周静. 船联网的异构网络信号变换及其预测技术研究[J]. 舰船科学技术, 2018, 40(6A): 169-171.
[5]
王军选, 王蕾. 基于主客观权重的异构网络选择算法[J]. 无线通信技术, 2014, 3(1): 5-10.
[6]
刘千里, 魏子忠, 陈量, 田永春, 于全. 移动互联网异构接入与融合控制[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2018: 514−524
[7]
闫丽, 高婷. 改进Markov过程的异构无线网络垂直切换算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2019, 57(3): 633-639.
[8]
王宇. 航天器移动IP接入及切换技术研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2009
[9]
LABBY M, CHERKAOUI L, ADIB A. Nestwork selection algorithm based on Diff-AHP and TOPSIS in heterogeneous wireless networks[C]//Multimedia Computing and Systems. Tangier: IEEE, 2012: 485−490