父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法*

刘庭绪，李志华

（江南大学物联网工程学院计算机科学与技术系，江苏无锡214122）

父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法*

刘庭绪，李志华*

（江南大学物联网工程学院计算机科学与技术系，江苏无锡214122）

针对无线传感器网络中无线链路存在因节点失效或传输介质异构容易引起传输可靠性降低的问题，提出提出父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法DPCBMR算法。该算法采用分层多父节点拓扑控制策略和协作式数据转发机制，在多跳转发阶段，引入最优父节点选择机制，根据转发路径上节点间的丢包率，选择丢包率较低的多个节点作为转发节点，以此来保证数据转发的成功率；进一步借助协作式数据转发机制保证待转发的数据在多路径选择时获得最佳路径，从而保证数据转发的可靠性和低能量消耗。仿真实验结果表明DPCBMR算法能最大程度上提高数据传输的可靠性，保证了数据传输的成功率，同时降低了数据传输时的能量开销。同经典的SHM和CAMP算法相比较取得了比较大的改进。

协作式传输；缠绕多路径路由；最优父节点选择

EEACC：6150Pdoi：10.3969/j.issn.1004-1699.2016.09.021

因为多路径缠绕路由算法能快速地从失败的路径中重新找到正确的路由，近年来，受到了学术界和工业界的重视。文献［1］对单路径路由AODV进行了扩展，提出了目标序列矢量多路径路由算法AOMDV，AOMDV通过寻找出多条无环、链路不相交的路径供失败的路由快速、高效地恢复，但该算法在传输过程中只使用一条路径，其他路径作为备份路径，一旦主路径失败，备份路由也无法保证数据传输的成功率，使得路由发现的代价增加，降低了网络性能；文献［2］提出多路径路由算法ReInForM，算法采用泛洪协议建立从源节点到目标节点的多条路径，该算法从数据源节点开始，考虑可靠性需求、信道质量以及源节点到目的节点的跳数，决定需要的传输路径数目，以及下一跳节点和相应的节点数目，实现满足可靠性要求的数据传输，虽然ReInForM路由算法能够有效保证数据传输的可靠性，但是在选取转发节点时，仅追求单一的可靠性指标，忽略了节点的负载均衡等问题；文献［3］提出缠绕多路径路由算法，用以解决从随机节点故障中恢复的问题，使得主路径上的故障恢复在少量路径保持通畅的前提下能够不依赖于泛洪广播，但对于缠绕多路径来说，如果主路径和备用路径存在相交的某一段路径且这些相交路径出现故障，经过它们的主路径和备用路径同样会失效。文献［4］提出机会路由EXOR，采用逆向最短路径算法计算各邻居节点到目的节点的最小期望转发总次数，并将其作为路由度量，在向节点发送数据前，源节点首先根据路由度量来选择转发候选节点集，并对转发候选节点进行优先级排序，源节点发送数据包后，转发候选节点按照优先级从高到低的顺序对数据包进行转发，直到目的节点收到所有的数据包，由于缺乏各备选转发节点之间的有效相互确认和协调机制，因此，目的节点所收到分组的重复率比较较高；文献［5］提出了一种基于三角模算子的RPL协议路由优化算法，该算法根据接收到的有向无环图信息对象DIO（DODAG Information Object）消息，通过三角模融合算法选择最优父节点，有效均衡了网络负载，延长了网络生命周期，降低了能量损耗，但该算法中节点对周围邻居节点的链路信息获取不完全，易造成节点所选择的路径并不是最优路径，导致算法的可靠性得不到保证；文献［6-8］提出的算法将不相交多路径路由与缠绕多路径路由相结合，在数据进行传输之前，建立多条缠绕多路径，提高了数据传输的可靠性和实现了负载均衡，但同时也大大增加了各个节点的能量消耗，容易导致网络能量的快速枯竭；文献［9-11］提出的算法，在机会路由的基础上，考虑无线链路的丢包率，加入节点间的协作式传输方法，无需知道节点的位置信息便可完成传输，提高了数据传输的可靠性，降低了无线传感器网络的复杂性，但是算法仅选择丢包率高于阈值的节点作为下一跳节点，使得算法只适用于密集型网络，在网络变得稀疏时，算法的性能将很难得到保证；文献［12］提出了一种最小跳数多路径算法SHM，采用广度优先搜索树的策略建立缠绕多路径路由，该算法利用迭代的方式，以最小跳数为基准建立缠绕多路径，网络中的节点仅需保存上一层次节点信息，降低了无线传感器网络的复杂性，但该算法忽略了当前节点的转发节点集合规模，使得传输过程中因为过多或过少的上行节点导致数据包丢失或传输开销大大增加；文献［13］提出了一种基于网络编码的多路径路由机制CAMP，该机制能够根据路径的可靠性和编码机会，动态地在多条路径上进行数据包的传输，CAMP的路由发现机制能够向源节点返回多条可能的路径以及各条路径的每条边上的期望传输次数ETX（Expected Transmis⁃sion Counts），可以通过转换它的传输路径来动态地创造而非仅仅等待编码机会，这使得CAMP可以让多条路径分摊网络流量负载，并且最大化路径转换收益，从而改进网络的吞吐量，但CAMP算法对ETX的计算过于复杂，这将大幅度增加中间节点上的计算开销从而增加传输时延。

候选节点集合进行进一步优化选择等不足，通过研究无线传感器网络的介质特性，提出一种父节点可控的分布式缠绕多路径路由DPCBMR（Distrib⁃uted Parents-controllable Braided Multipath Routing）算法。DPCBMR算法继承了缠绕多路径路由协作发送的特性和机会路由多点对一点的转发思想，即节点只需要获取网络的局部拓扑信息即可进行编码操作，使算法能够适用于节点分布不均匀的无线传感器网络。仿真实验表明DPCBMR算法在可靠性和传输开销方面有比较好的表现。

1　网络模型与假设

有一传感器网络，其中N个传感器节点随机分布在M×M区域内，Sink节点处于M×M区域中的任意位置，假设如下：①Sink节点位置信息已知；②所有随机分布的中间节点皆为静态节点；③每一个节点有独立的ID号和相同的收发能力；④每个节点通过周期性地向邻居节点广播探测包，获取其邻居节点ID并计算出自己与任意一个邻居节点之间链路的丢包率；⑤无线传感器网络中的链路是双向的，因此，路由应答数据包可以沿着路由请求所发现的路径原路返回；⑥在每个父节点上采取两套同样独立配置的硬件系统，在其中一套系统出现故障时，另一套系统能立即启动，代替其工作。

2　DPCBMR算法

本节详细介绍了DPCBMR算法的设计和实现细节。DPCBMR算法由分层多父节点拓扑构建算法，最优父节点选择算法，协作式数据传输算法3个子算法组成。以下依次说明DPCBMR算法的各个子算法。

2.1分层多父节点拓扑构建算法

文献［14］指出有效的网络拓扑结构能够为其他网络服务支持技术提供基础，提高网络通信协议的应用效率。通过分层多父节点拓扑结构构建，每个节点都将获取邻居节点的信息，并确定转发候选节点集合。分层多父节点拓扑结构是协作式数据发送得以实现的基础。

在算法开始之前，网络中的每个节点都需要对本身信息进行初始化，初始化内容包括节点ID、节点所在层次、父节点表、邻居表以及子节点表等。

拓扑建立以同步的方式进行，即以逐层链接确认的方式进行拓扑扩展，形成分层的拓扑结构。算法中定义了四种消息格式，分别是：探测消息（probe）、探测应答消息（ack）、层次更新消息（level update）以及层次更新应答消息（lupack）。消息格式如表1所示。

表1　拓扑构建消息格式

探测消息是一个很小的链路层广播数据包。网络中的节点通过探测消息来确定自身所在层次。探测应答消息是对探测消息的应答消息，当节点成功接收到探测消息并将发送节点设置为父节点后，便向发送节点回复一个探测应答消息。层次更新消息由基站产生，用于通知相应层次开始发送探测消息。层次更新应答消息是对层次更新消息的应答，该消息分为两种形式，分别表示肯定（lupack）或否定（lupnack）答复，以标志位Lupflag来区分，同时，该消息也是构建过程完成的判定条件。

算法开始时基站将其层次设置为0，并将层次信息状态以广播的方式告知其邻居节点。这些邻居节点收到该广播消息后，将自己的层次设置为1，并回复基站一个探测应答消息。当所有邻居节点都将层次设置完毕后，基站开始广播层次更新消息，接收到该消息的邻居节点开始下一轮的层次更新，依次扩展下去，最终全网范围内所有节点都获得层次信息，算法终止。

算法的具体过程如算法1，描述如下。

2.2最优父节点选择算法

传统的单路径路由和多路径路由机制中路径需要由基站或者源节点确定，即中间节点的父节点将由基站或者源节点预先设定，在这一点上，DPCBMR算法区别于传统算法的路由机制，父节点的个数将由节点本身计算得出。节点根据本身和它的邻居之间的丢包率在当前节点计算出所需父节点个数和选择哪些节点作为父节点，以此来保证数据传输的可靠性，降低计算的复杂性。因此，通过上述过程使得缠绕多路径路由上的每一跳的父节点个数可能不相同。

假设节点i与其邻居节点j之间的丢包率为pij，其中1＜j＜Ni，Ni表示节点i的父节点个数，Pu表示节点u成功传输的概率，hu表示源节点到目的节点所需的跳数，Pe表示数据成功传输的概率。不难看出，节点u成功传输的概率为：

数据成功传输的概率为：

为了保证数据传输的成功率不低至σt，对于主路径上单个节点u，成功传输的概率应满足式（3）：

进一步，由式（2）可得：

在此，最优父节点选择算法选用如下策略，主路径上的每一跳都独立形成，即每一跳都由当前节点选择其父节点集合中丢包率较低的前几个节点作为下一跳的发送节点并将父节点集合中丢包率最低的节点作为主路径节点，其中主路径节点根据式（3）从转发候选节点集中选取父节点。

举例说明如下，假设节点u的父节点集合为｛A，B，C，D｝，PuA=0.15，PuB=0.2，PuC=0.25，PuD=0.25。当将设置为0.99时，选取父节点ABC，则Pu=1-0.15· 0.2·0.25=0.992 5＞0.99，即满足要求。

最优父节点算法的具体过程如算法2所示，描述如下。算法中Nu表示节点u的候选转发节点集，myParents表示节点u的父节点集合。

2.3协作式数据转发算法

本节将详细描述协作式数据转发算法的实现细节。在数据传输阶段，源节点将数据包同时发送给多个节点.这些节点都是通过最优父节点选择算法所选出的父节点。其应用示例如图1所示。

图1　协作式传输应用示例

传统的单路径路由和多路径路由机制中所选择的路径都是某种标准下的最优选项，但因为它们忽视了路径上的其他传输机会，使得系统的整体性能没有被充分发挥出来。为了克服这个缺点，在此提出一种协作式数据转发算法来充分利用路径上的传输机会。

传输过程中使用的数据包格式如表2所示。

表2　传输数据包格式

协作式传输算法主要分为两步：①源节点生成并广播一个新的数据包；②接收到数据包的中间节点按协作式数据传输机制进行传输。图1中源节点1需要将数据包传送到目的节点9，节点3、6、9分别是节点1、3、6的最优父节点，则1、3、6、9为该传输过程的主路径节点。在这个应用场景中，节点1首先广播一个数据包｛1，1，1，3，9，1，负载｝，该数据包将被节点2、3、4收到，节点3收到数据包后，发现主路径标志位为1，且它是发送节点1的父节点集合的首个节点，则它将广播更新数据包｛1，1，3，6，9，1，负载｝。节点2收到来自节点1的数据包后，发现主路径标志位为1但它不是节点1的父节点集合的首个节点，则更新数据包中的发送节点ID、主路径标志位与主路径ID为2、0、6，并将更新后的数据包｛1，0，2，6，9，1，负载｝广播出去。节点4的情况与节点2类似。接着节点5、6、7、8将收到上述3个或其中部分数据包，同节点2、3、4的情况相似，节点6作为节点3的最优父节点将发送数据包｛1，1，6，9，9，1，负载｝，节点5、7将发送数据包｛1，0，5/7，9，9，1，负载｝。而节点8收到数据包后，发现主路径标志位不为1且节点3不在它的子节点集合中，则数据包将被丢弃。最后，基站将得到来自节点5、6和7的数据包。从上述例子可以看出，协作式数据传输算法的传输过程充分利用了每一跳的传输机会，且限制了路径个数，保证可靠性的同时，也减少了传输开销。

协作式数据传输算法如算法3所示，其具体实现过程描述如下：

3　算法分析

3.1消息复杂度

假设L是无线传感器网路的最大层次数，Qi表示i层所包含的总节点数，qi表示第i层所含的节点数。建立拓扑结构阶段，每向下更新一层，对应层次上的节点将发送并接收1次探测和探测应答消息，而中间层次上的节点都将发送一次层次更新和层次更新应答消息。则当0＜i≤L时，构建i层拓扑结构的消息复杂度为：

则全网构建拓扑结构的消息复杂度为：

数据传输阶段，发送的消息次数由丢包率与主路径节点的父节点个数决定，将在3.4节给出详细的证明过程，假设主路径上第i个节点的父节点个数为Mi，则每向上传输一次数据包，将有Mi个节点接收并发送数据包。则数据传输的消息复杂度为：

将两个阶段的消息复杂度相加得到算法的消息复杂度为：

3.2时间复杂度

建立拓扑结构阶段，发送更新和层次更新应答消息阶段将消耗2i个单位时间，而发送探测与接收探测应答消息将消耗额外2个单位时间。则当0＜i≤L时，构建i层拓扑结构的时间复杂度为：

数据传输阶段，数据包的传输将消耗i个单位时间。则当0＜i≤L时，数据传输的时间复杂度为：

将两个阶段的时间复杂度相加得到算法的时间复杂度为：

3.3可靠性分析

DPCBMR算法的实现不是一个简单的过程，首先通过最优父节点的选择，DPCBMR算法可以充分获得传输路径上的传输机会，以此为数据的高效传输奠定基础。本节将对DPCBMR算法的可靠性进行理论分析。

通过分析最好与最坏的情况，可以获得DPCBMR算法的可靠性上下界。在最好的情况时，相邻节点总是能够成功连接，即即使只有一条路径，也能够完成数据传输。最坏的情况下，只有主路径上的节点是可以成功连接的，即整个传输过程的可靠性都要由主路径来保证。假设从源节点到基站之间存在h跳，主路径上第i个节点的父节点个数为Mi，p1为该路径上节点失效的概率，p2为链路失效的概率。

①考虑节点失效的情况，每一跳至少存在一个节点不会失效，才能保证传输成功。假设源节点和基站永远不会失效。在最好的情况下，每一跳的成功传输概率为，则DPCBMR算法的可靠性上界可表示为：

最坏情况下，仅主路径上节点可以成功连接，因此每一跳的成功传输概率为1-p1，为了保证传输成功，主路径上的每一个节点都不能失效，所以DPCBMR算法的可靠性下界可表示为：

考虑链路失效的情况，最好的情况下，第i跳存在的链路数为：

为了保证下一跳上有节点能够接收到数据包，每一跳至少有一条链路能够成功连接，而每一跳的成功传输概率为因此在此种情况下，传输成功概率的上界为：

最坏的情况下，主路径上的链接都不能失效，数据包才能成功传输到目的节点，所以传输成功的概率下界为：

可见，DPCBMR算法的可靠性会随着传输路径上传输机会的增加而逐渐提高。

3.4传输开销

在无线传感器网络中，开销主要涉及传输开销、计算开销与存储开销3部分。由于计算与存储开销较低，本文只考虑传输开销，而消息的传输次数能很好的反应无线传感器网络中的传输开销，所以本节将对DPCBMR算法的传输次数进行分析，从这个侧面来间接地表示传输开销。

与上节的分析过程相同，DPCBMR算法的传输次数也从最好与最坏两个角度进行分析。在最好情况下，相邻跳之间的成对节点始终是连通的。而第i跳上的子节点个数可由式（17）表示：

假设链路的丢包率为pe，Ti表示第i跳上的发送次数，Ci是在第i跳上成功接收并转发数据包的父节点的个数，对应于i-1跳中j个成功连接的链路。则表示每个节点的平均链路个数可由下式求得：

由于第i跳上最多有Mi个节点参与传输，即第i跳上的每个子节点最多与Mi个父节点组成Mi条链路，所以

在最好的情况下，网络中每条链路都是连通的，显然，第一跳仅由源节点发送数据包，所以，T1=1，第二跳仅仅是源节点的父节点可能接受并转发数据包，所以，同样，当2＜i≤h时，第i跳上仅第i-1跳上的父节点可能接收并转发数据包，因此可得：

取Ci的最大值Mi，并带入式（19）得到发送次数的上界为：

同样，在最坏的情况下，仅仅有主路径上相邻跳之间的节点可以成功连接，所以，当2＜i≤h时：

因此传输次数的下界为：

4　实验分析

为了验证父节点可控的DPCBMR算法的性能，本文使用java实现了DPCBMR、SHM以及CAMP算法并对它们进行比较。实验中节点随机分布在200×200的范围内。

实验1实验1主要研究跳数Hops对传输可靠性的影响。

在200×200的场景中，随机分布600个节点，传输半径为15，选择距基站跳数为1到10的10个节点，进行仿真实验，每组分别对3种算法进行100次实验，取其平均值作为实验结果，实验结果如图2所示。

图2　不同跳数情况下的成功率及传输次数

在图2（a）中，3种算法随着跳数的增加，成功率都呈下降趋势，DPCBMR算法，成功率一直保持在80%以上，在成功率方面比SHM高出20%～28%，比CAMP高出30%～41%，对应于其他两种算法更具优势。图中第7跳，SHM与CAMP的可靠性突然增长，这是由于选择的第七跳节点处于节点分布较为密集的部分，使得SHM与CAMP的传输机会大大增加。同时，由于SHM算法在传输过程中仅选择跳数最少的节点，并没有考虑丢包率，使得该算法随着跳数的增加，性能有所下降。图2（b）中，三种算法随着跳数的增加，传输开销都呈增长趋势，本文提出的算法传输开销方面比SHM低12%～25%，比CAMP高出11%～38%，这是由于CAMP除源节点外，所有中间节点都仅会选择性能最优的节点作为下一跳节点，使得其传输开销较小，而SHM并未对候选转发节点集合的大小进行限制，保证成功率的同时也大大增加了开销。DPCBMR算法在选择下一跳节点时同时考虑到可靠性和能耗需求，仅选择候选转发集合中的前N个节点作为下行节点，所以，相比较之下，DPCBMR算法很大程度上提高了数据传输的可靠性。

实验2 实验2的主要目的是为了评价DP⁃CBMR算法在抗丢包率干扰的能力。

在200×200的场景中，随机分布600个节点，传输半径15，选择距离基站跳数为10的节点进行传输实验，选择丢包率0.10～0.55，实验结果如图3所示。从图3可以看出PCMR算法在丢包率高于0.35的情况下都比其它两种算法转发成功率高，即大多数情况下数据包能够到达目的节点。虽然CAMP坚持使用期望最好的无线链路转发数据包，然而在WSNs中，即使最好的无线链路也有失效的时候，这使得CAMP算法极易失效。DPCBMR算法通过最优父节点选择，从大量候选邻居节点中选择当时最好的几个节点转发数据包，能够有效回避丢包率较高的链路。其次，DPCBMR算法获得的转发成功率结果下降趋势更加平稳。虽然特定的无线链路在不同时刻可能表现出极大的性能差异，但是DPCBMR算法能够利用比较“优”的链路，以规避“差”的链路，因此在整个路由路径上得到的转发成功率结果相对稳定。

图3　不同丢包率情况下的成功率

实验3实验3的主要目的是为了评价DPCBMR算法在不同节点密度下的性能。

在200×200的场景中，传输半径15，选择距离基站跳数为10的节点进行传输实验，改变节点数量从300到600。在每个场景下，进行100次仿真，并使用平均值进行比较。仿真结果如图4所示。由于拓扑结构是随机生成的，各个拓扑可能有不同的性质，这使得实验结果会有所波动。如图4（a）中所示，DPCBMR算法在转发成功率方面比SHM高出20%～28%，比CAMP高出30%～41%，相比其他两种算法更能适应于不同的网络环境。在图4（b）中，随着节点密度的增大，SHM的传输开销急剧增加，这是由于发送列表增大，导致链路个数成倍增长所造成的。而本文提出的算法的传输开销同样随之增加，这是由于随着节点密度的增大，每一跳上的节点都能选择足够的父节点作为发送节点，但随着节点密度继续增大，每一跳上的节点将不再选取额外的父节点，传输开销也将趋于平缓。

图4　不同节点数情况下的转发成功率及传输次数

5　结论

本文对无线传感器网络中现有的路由算法进行了分析，在此基础上，提出父节点可控的分布式缠绕多路径路由DPCBMR算法，该算法在保证了高传输可靠性的同时，减少了传输开销，这一特性对丢包率较高的无线传感器网络应用场合来说非常有意义，具有一定的实用价值。但DPCBMR算法暂时适用于静态网络，并未考虑无线传感网的可扩展性特征，即在一旦有新的传感器节点加入网络后将需要新的拓扑构建过程，这将是我们下一步的研究重点。

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刘庭绪（1989-），男，安徽黄山人，硕士研究生，研究方向为无线传感器网络，zhaji2005@163.com；

李志华（1969-），男，湖南保靖人，博士，教授，硕士生导师，研究方向为网络技术、信息安全、数据挖掘等，ezhli@aliyun.com。

Distributed Parents-Controllable Braided Multipath Routing Algorithm*

LIU Tingxu，LI Zhihua*
（Department of Computer Science，School of Internet of Things Engineering，Jiangnan University，Wuxi Jiangsu 214122，China）

To solve the problem of low reliability which appears in dynamic and heterogeneous wireless communica⁃tion link，this paper proposes a Distributed Parents-Controllable Braided Multipath Routing（DPCBMR）algorithm.DPCBMR employs the hierarchical multi-parents control strategy and cooperation packet deliverying strategy dur⁃ing the procedure of multi-hop forwarding and selection paths.The multi-parents control strategy is inspired to se⁃lect the nodes with less packet loss ratio as the forwarding nodes，and the cooperation packet deliverying strategy helps to select the next hop in the multi-paths with higher transmission reliability while as less energy consumption.Experimental results show that the DPCBMR can achieve more higher reliability，more efficient transmission ratio while keeping less energy consumption compared with the typical SHM and CAMP algorithm.

cooperation packet deliverying；braided multipath；optimal parent nodes selection

TP393

A

1004-1699（2016）09-1416-09

项目来源：中央科研专项基金项目（JUSRP211A41）；江苏省科技厅产学研前瞻基金项目（BY2013015-23）

2016-02-26修改日期：2016-04-06