0 引　言

船舶物联网在组建完成后可实现对底层传感器、GPS、各类RFID设备等信息的获取，船舶吨位不断增长，功能也在不断增多，因而接入物联网的设备也在呈现指数级增长。由于在物联网中使用有线网络会极大影响设备使用效率和后期维修，因而在船舶物联网中大量使用射频网络，Mesh网络是一种多跳的无线网络，Mesh网络无线节点在接通电源后即可连入现有的Mesh网络，因而极大拓展了船舶物联网中的应用效率及容量。

在无线Mesh网络中，所有的无线网络节点在开机后会自动扫描附近的其他无线网络节点，并且建立Mesh无线网络拓扑，对路由表进行初始化操作，在其他无线节点出现异常而退出无线Mesh网络时，所有的无线网络节点也会更新自身的Mesh拓扑结构。无线Mesh网络传输数据时，需要其他无线网络节点一起配合将数据传回，此时就会存在多条数据传输路径，在回传数据量不断增加的情况下，对不同数据传输路径的负载率进行有效估计，并挑选出合适的无线路由传输路径，让无线Mesh网络中的数据回传更加有效率，是当下亟需解决的问题。

提升物联网的通信效率，保证物联网Mesh网络工作的稳定性，其本质是对Mesh无线网络中各个信道的负载率进行调控，如果多个无线网络节点使用同一个信道，那就会产生等待，这对于船舶物联网而言是相当致命的，因为如果一旦等待时间过长，船舶控制室就无法在第一时间获取底层的传感信息或其他关键设备信息。国内学者对于无线Mesh网络的信道负载率调控主要集中在路由算法的改进研究以及信道分配上，尹凤杰等^[1]提出了基于负载均衡的一种多接口、多信道的分配算法；丁雄等^[2]、柳永波等^[3]对Mesh网络中的流量预测技术进行研究；刘友武^[4]将粒子群算法和萤火虫算法应用到无线Mesh网络的网关部署中；李陶深等^[5]对无线Mesh网络中的网络负载均衡信道分配算法进行研究，通过给予关键链路更多的带宽来提升整个Mesh网络的通信质量。本文对无线Mesh网络的基本构架进行研究，并在此基础上提出一种多信道的分配方案，以提升Mesh网络的吞吐量，在最大限度上保证Mesh网络的稳定性。

1 关键技术 1.1 船舶Mesh无线网络架构

船舶和外界通信可使用无线电和以太网络，但在内部实现万物互联就需在内部组建物联网，而物联网实现的关键除了底层传感节点、GPS等设备外，还需使用Mesh无线网络将这些节点连接起来^[6]。图1为船舶Mesh无线网络的基本架构。

在船舶Mesh无线网络架构中，AP为最底层的节点，在传感节点完成底层数据的采集后，可通过这些AP组成一条传输链路将数据传输出去。Mesh无线网络是一种多跳网络，因而在完成Mesh网络拓扑后，每一个AP都可向其他AP发送数据，因而底层的传感节点向外发送数据的路径并不唯一。组建的Mesh无线网络架构具有以下特点：

1）功能性强

Mesh网络中的一个AP节点不仅可接入底层的传感节点，同时还可承担中继节点的作用，即实现对其他节点数据的转发，因而每一个AP的功能性都很强。

2）组网更为灵活

在船舶上为了实现底层设备的快速接入，最好的方法是当设备接入后可直接并入到现有网络中，而Mesh无线网络具有更灵活的组网方式，因而能够实现在船舶上最大范围的网络覆盖，同时也提升了网络部署效率。

由于组网的灵活性及多跳性，这就决定了在Mesh网络中存在单个AP承担较多数据转发的问题，特别是离路由较近的AP，同时这些AP在整个Mesh网络中也具有较高优先级，而离路由较远的AP在转发数据时则存在需等待的问题。在部署时不同AP会根据船舶的不同业务需求进行布置，而且不同AP在接入不同底层设备时数据业务量也不尽相同，因而不同AP的负载率具有较大差别，在这种情况下，Mesh无线网络中非常容易造成个别信道拥堵，而其他的一些信道处于闲置状态，此时需采用合适的信道分配方案来实现Mesh无线网络中的信道负载率调控。

1.2 信道分配方案选择

1）静态信道分配

静态信道分配方案最为简单，首先在Mesh网络中构建路由树，每一个射频节点都会分配一个固定的信道，节点之间的连接性能够长时间保持，但没有办法适应船舶Mesh无线网络中信道负载率的变化，同时也无法发挥Mesh无线网络灵活组网的优势。

2）动态信道分配

动态信道分配方案可为每一个射频节点任意分配信道，且可在短时间内在多个信道之间实现切换，切换时间一般为毫秒级别。不同射频节点之间的信道切换需依赖在路由中设定严格的时钟机制，这就要求所有的节点时钟高度统一，否则会造成整个Mesh无线网络传输的混乱。

3）混合信道分配

混合信道分配是一部分射频节点使用动态信道分配方案，另外一部分射频节点使用静态信道分配，因而具有静态和动态信道分配的优点，船舶Mesh无线网络属于多射频多信道网络，因而适合使用混合信道分配方案。

2 船舶通信信道负载率调控设计 2.1 通信信道负载率估计

对船舶通信信道负载率调控需对不同信道的负载率进行有效估计，从而为信道调整提供有效依据。通信信道负载是多个射频节点同时使用一个信道发送数据，造成单个信道的数据传输堵塞。使用干扰感知、节点缓存使用率和信道负载均衡作为衡量信道负载率的衡量参数。其中，信道负载均衡表示为：

$ P_{{\text{site}}}^j = 1 - \frac{{B_c^j({t_1})}}{{\displaystyle\sum\limits_{k = 1}^n {{N_i}[B_c^k({t_1})]} }} \text{。} $

(1)

式中：$ P_{{\text{site}}}^j $为第i个节点的负载均衡程度，同时也可用来表示该节点的数据转发拥堵程度，因而可用来衡量节点的负载率情况；$ B_c^k({t_1}) $为第i个节点在t₁时刻的缓存，使用缓存使用率来表示当前的负载率。负载率$ \sigma $满足以下关系：

$ \sigma = \frac{{B_c^k({t_1})}}{{B_c^k({t_0}) - B_c^k({t_1})}} \times 100 \text{%。} $

(2)

其中，$ B_c^k({t_0}) $为第i个节点在t₀时刻的缓存。

对于Mesh无线网络中，节点会干扰其邻近节点的数据传输，因而需衡量在建立Mesh无线网络后，节点干扰邻近节点数据传输的影响程度，定义干扰感知参数为Q，需满足：

$ Q = \frac{{{S_{{\text{data}}}}}}{{{T_{{\text{site}}}}}} \text{。} $

(3)

其中，S_data为传输数据的大小，T_site为在Mesh无线网络中传输这些数据所花费的不必要时间，这些时间包括了等待时间T_wait和链路冲突等待时间T_clash。传输需花费的时间为T_tran，则

$ Q=\frac{{S}_{\text{data}}}{\left(1-\dfrac{{T}_{\text{clash}}+{T}_{\text{wait}}}{{T}_{\text{wait}}+{T}_{\text{tran}}+{T}_{\text{clash}}}\right)\cdot B\text{andwidth}} \text{。} $

(4)

2.2 基于负载均衡的负载率调控算法设计

为了实现负载率调控，基于Mesh无线网络负载均衡的基本思想，设计了DACA-LB负载率调控算法，其具体调控实现，如图2所示。对于不同的2个节点而言，它们都有数据发送队列S₁～S_n，同时2个节点都具备静态接口和动态接口，静态接口是为某一个队列数据专门准备的数据传输接口，动态接口是一种可根据负载率的变化随时接收其他任意队列数据的一种自适应接口。具体的实现过程包括以下步骤：

步骤1　需发送的数据进入节点1的队列。

步骤2　优先选择默认接口对数据进行发送，计算此时节点1的缓存使用率，如果当前缓存使用率超过80%，则需更换其他接口，同时计算出该节点的负载均衡值，并根据预先设定好的阈值来判断当前节点是否已出现拥堵，是否需更换其他链路来传输数据。负载均衡值需根据船舶以往的历史数据进行计算和估计，从而在Mesh无线网络启动后，能根据合适的阈值来选择链路。

步骤3　信道选择。在信道选择上优先选择默认的专用信道，自适应信道的选择需根据专用信道的使用情况来判断，自适应信道开始介入数据转发时需判断当前专用信道的负载情况，实现方法为通过对各Mesh网络中无线节点的内存、CPU以及网络利用率的监控来实现，具体判断的准则为：

$ \begin{array}{l}\phi ({i})=L{ec}(\text{max}({\mathrm{CPU}})+\text{max}({\mathrm{MEMORY}})+\\ \text{max}(\text{NETWORK}))。\end{array} $

式中：Lec（）为判断函数，可计算出当前各网络节点CPU、内存以及网络利用率的权值，通过判断$ \phi({i}) $即可综合判断出各网络节点的专用信道使用率，一旦$ \phi({i}) $值超过阈值，此时节点数据会优先从自适应信道开始传输。

步骤4　单个队列数据传输完毕，进入下一次数据传输。

虽然在物联网中很多数据量较小，这就使得在带宽足够的情况下实际网络负载不是特别大，但整个船舶Mesh无线网络的设计都是按照实战需求，即所有的底层传感节点、GPS等都实现实时传输，因而在数据传输时，在节点中使用静态接口和动态接口来平衡数据的发送需求，在信道选择上，通过对不同节点的负载情况来实现信道的调整，而调整的策略不仅可通过对各个节点的工作情况进行调节，同时还可不断调整权值、参数等，实现信道的动态选择。

2.3 仿真分析

本文提出的基于负载均衡的负载率调控方法构建仿真环境，具体参数如表1所示。

分别使用DACA-LB算法和ORPTD算法进行测试，图3为不同算法下数据流和时延的关系，测试条件信道数量为5。可看出随着数据流数量的增加，数据发送的时延会增加，虽然使用DACA-LB算法可通过不断调整接口并选择动态信道来发送数据，但在信道数量一定的情况下，数据发送的时延仍然会不断上升，DACA-LB算法始终比ORPTD算法更优。

图4为不同算法下信道数量和吞吐量的关系。可发现信道的增加可提升Mesh无线网络的吞吐量，在信道数量较少时，DACA-LB算法和ORPTD算法的效果相近，但随着信道数量的增加，DACA-LB算法提升网络吞吐量的效果更加明显。因而在船舶物联网中使用DACA-LB算法更为合适，同时也有利于未来船舶物联网中的设备扩展。

3 结　语

本文对Mesh无线网络的负载调控方法进行研究，通过分析可发现混合信道分配更加适用于船舶物联网数据传输；提出了船舶物联网通信信道负载率估计方法；设计了DACA-LB信道负载率调控算法，分析了算法实现流程，并从数据传输时延和吞吐量比较了DACA-LB算法和ORPTD算法的优劣，结果发现DACA-LB算法更优。