机会网络中的邻居发现性能优化方法分析*

代宇茜，姜胜明

(上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)

机会网络中的邻居发现性能优化方法分析*

代宇茜，姜胜明

(上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)

由于机会网络的节点移动性、能量有限性和网络稀疏性等，数据传输困难，选择一种可靠高效的邻居发现方法非常重要。现有的算法未能达到预期的性能优化效果，如主动探测方法是通过节点广播探测包来发现邻居节点，会消耗大量能量；被动侦听方法则是通过不断地侦听信道解析数据帧以得到邻居节点的信息，却无法准确侦听到所有邻居。文中分析了一种结合主动探测和被动侦听的邻居发现方案，并与现有方法作比较，通过仿真验证其对于邻居发现性能的优化效果。实验结果表明，此方法虽未能在丢包率、吞吐量和端到端时延等性能上体现出优势，但邻居发现数目提高约20%，并且提高了邻居探测过程中的能量有效性，能量最高节约了60%。

邻居发现；机会网络；主动探测；被动侦听

0 引言

机会网络是一种新兴的技术，概念来源于移动自组网，具有广泛的应用价值。在机会网络中[1]，由于设备自身能量有限，节点移动性较高，网络链路的建立是间歇性的，数据的传输与转发存在一定难度。而邻居发现是实现其“存储-携带-转发”的基础，只有准确地发现邻居，才能得到网络拓扑结构继而动态地调节发送功率达到能量效益最优，才能根据邻居节点的信息来发现路由确定路由算法，才能通过邻居节点信息以建立最小生成树的形式达到更高效的广播。

同时，由于机会网络里的数据传输实质是依靠对邻居节点的精准发现，如若未能够准确发现其邻居，会使节点持续等待转发机会，从而极大增加数据延时，还会使数据传递不成功，同时也极度浪费存储器资源和节点电量。因此，对邻居探测方法的研究显得更为重要。

1 主动探测与被动侦听

现有的邻居探测方法[2]多种多样，根据邻居节点在发现过程中所处的状态分为主动探测与被动侦听。主动探测是指节点在其自设需要的前提下去主动地广播探测包，从而搜寻邻居的消息。这种方法一是可以将自身暴露在其他节点的通信范围内，从而使自己能够被列入邻居节点的列表中，二是可以得到处在自身通信范围内的节点的应答，来得到邻居节点的状况。而被动探测[3]是相对于主动探测而言的。它是指节点不主动发送消息寻求周围邻居的信息，而是被动地静默监听网络中的邻居消息，从而得到周围邻居的分布情况、运动趋势、是否可通信等情况。在灵活性和可操作性方面，主动探测有显著的优越性，却也存在着不可忽略的缺点，其数据包开销较大，占据了大量的网络资源。在能量有限的设备上无法实现一直进行主动探测的方法。而被动侦听虽然能量消耗较少，节点间的干扰也少，但没有主动探测的灵活性等优点，同时也因许多无法解析的数据包而无法得到准确的邻居信息。

文献[4]提出了一种基于主动探测与被动侦听相结合的邻居节点发现方法，却未在其对于邻居发现性能优化效果方面进行验证，不能够准确衡量其与现有最大功率发现方法之间的差异。本文为研究邻居发现算法对于网络性能的优化，将基于主动探测与被动侦听相结合的方法与现有方法进行仿真实验，对比不同发送功率对邻居节点发现数目、能量消耗、丢包率、端到端时延和吞吐量的影响，在仿真平台上设置不同场景参数来对比并分析其性能。

2 主动探测与被动侦听相结合的邻居发现方法

2.1方法设计背景

在该方法中，为实现通过对功率控制而进行邻居探测的方法，依据侦听到的MAC层数据帧是否能够正确解析，将邻居节点分为清晰邻居节点和模糊邻居节点[5]。清晰邻居节点是传统邻居节点分类方式中所属的邻居节点，是可以通过对数据帧正确解析而得出其物理地址的邻居节点，一般由MAC层对数据侦听得到，因此直接选择节点最大发送功率，相较之传统方法，既不浪费能量又减少了发现节点所用时间。而模糊邻居节点不能正确解析出物理地址，通过对其信息的侦听，只能得到自己存在的通信范围，却不能知道邻居的具体信息，因此要从当前功率渐次增加，直到达到最大发送功率，去发现邻居，从而实现节约能量的期望。

2.2方法具体步骤

(1)任意选一个节点X，在基于MAC层的被动侦听邻居发现方法以及节点分类方法的前提下，侦听周围邻居节点的活动，并解析侦听到的MAC层的数据帧，根据接收到的数据帧能否正确解析出发送节点的物理地址，将能解析出物理地址的节点列在清晰邻居列表内，反之，将不能解析出物理地址的节点列在模糊邻居列表中。

(2)在基于物理层功率控制的主动探测邻居发现方法的基础上，节点X利用上述模糊邻居节点信息，若模糊列表为空即没有模糊节点存在，则节点N直接选择最大发送功率发送探测包；若模糊列举列表不为空即至少存在一个模糊邻居，则节点X从当前发送功率开始，逐级递增，直到解析出清晰的物理地址，或直到达到最大发送功率。

(3)节点X利用上述发送的探测包中的信息，当前发送功率和最小可接收功率分别记为PXT和PMXR。被探测的节点Y，被动侦听到了节点X发送的探测包，此时收到的探测包功率为PYR，则探测包传输过程中损耗的功率PL为：

PL=PXT-PYR

被探测的节点Y回复消息的功率PY为：

PY=PMXR+PL

(4)节点X收到被探测的节点Y回复的消息后，记录此回复包中的功率信息，即节点Y的最小可接收功率PMYR,当下次再探测节点Y时直接使用值为PMYR+PL的发送功率。

2.3协议选择及场景设计简介

机会网络协议种类较多，本文选取AODV(Ad hoc On—Demand Distance Vector Routing)协议， AODV结合了在DSR协议中按需路由机制以及DSDV协议中周期路由机制，因路由表项使用目的序列号而有效避免了路由环路，通过其节点的不断移动和节点数量的适当变化，模拟机会网络低连通性的链路和频繁变化的拓扑结构。节点自身的探测包携带着功率信息，以实现最优化发送功率调整方法。

3 仿真实验与结果分析

3.1仿真实验相关参数

本文中的仿真实验全部在仿真平台EXata上进行，该平台与其他网络仿真平台相比，允许用户更加快速也更加真实地评估网络性能，利用软件虚拟网络数字化呈现整个网络、各种虚拟的协议层、天线以及其中的网络设备。本文将通过对发送功率的调节、节点密度的设置和节点移动速度的改变，来测试基于主动探测与被动侦听相结合的邻居节点发现方法和现有邻居发现方法在不同场景的发现邻居数量、消耗的能量等性能表现。

实验场景：考察基于主动探测与被动侦听结合的邻居节点发现方法和现有邻居发现方法在不同的发送功率时，对各网络性能的影响。平面仿真场景如图1所示。

基本场景参数设置如表1所示。

图1 无线机会网络平面仿真场景

参数数值场景面积/m25000×5000仿真时间/s3600节点移动模型RandomWaypoint节点能量模型Generic路由协议AODVMAC层协议802.11传输层协议UDP网络层协议IPv4应用数据CBR物理层模型802.11b数据传输带宽/(Mb/s)11节点数/个20节点发送功率/dBm20～50节点移动速度/(m/s)0～30

3.2仿真实验结果与分析

为了比较邻居算法的性能，本文的仿真中主要选用邻居节点发现数目、能量消耗、丢包率、端到端时延和吞吐量这几个参数来衡量算法性能。其中，邻居节点发现数目是指在邻居发现过程中能够发现的一跳通信范围内所有的邻居节点数目，本文中发现的邻居节点包括清晰邻居节点和模糊邻居节点。能量消耗表示在邻居节点发现的过程中由于节点发送功率所消耗的能量，节点的接收阶段相较之而言略为微小故先不计。丢包率是指在网络传输过程中丢失的数据包的数目与实际发送的数据包的数目之间的比值，这里丢失的数据包主要是由找不到路由和节点间信号干扰导致的。端到端时延Tend由4部分组成：

Tend=(Tt+Tc+Ts+Tq)×M其中包括发送时延、处理时延、传播时延和排队时延，经过的跳数值M在此处取1。吞吐量表示在单位时间内通过某个网络的数据量，可以用来反应网络中实际的数据传输能力。

实验： 对比不同发送功率对邻居节点发现数目、能量消耗、丢包率、端到端时延和吞吐量的影响。

如图2所示，随着节点的发送功率逐渐增加，节点的探测范围逐渐扩大，节点的邻居探测能量也增强。而主动探测与被动侦听结合的邻居发现算法，是一种基于物理层功率控制的主动探测与媒体接入控制层被动侦听跨层结合的邻居节点发现方法，通过跨层的方法对发送功率进行控制，用逐级递增的方式来逐个探测邻居节点，类似的跨层探测或传输方法在文献[6]中也出现过。这增加了对模糊邻居节点的探测，所以在邻居节点发现的数目上比被动侦听发现方法提高了平均20%左右。

图2 节点发送功率与平均邻居发现数目的关系

如图3所示，网络能量的消耗会随着节点发送功率的增大而加剧，而在无线机会网络中数据传输是消耗能量的主要原因。由图3，节点发送功率在35 dBm以下时，能量消耗得较少，是因为发送功率小数据传输得也少，而且都在一跳范围内进行，两种方法相比之下差异不明显。当发送功率在40 dBm及以上时，网络中数据进行多跳传输，能量消耗便增加了。此时主被动结合方法的能量消耗相较之主动探测方法有明显的减少，尤其在发送功率为50 dBm时，能量节约了大概60%。

图3 节点发送功率与平均能量消耗的关系

如图4所示，随着节点发送功率的增加，丢包率总体呈现剑侠趋势。是因为节点的传输范围随之变大，网络的连通性随之增加，网络中传输时因找不到路由而丢失的数据包减少。在节点功率达到45 dBm时，由于主动探测法的节点发送功率过大，节点之间出现了信号干扰，导致了丢包率又有所上升；而主被动结合的邻居节点发现方法中节点间信号干扰不明显，所以丢包率并没有明显变高。

图4 节点发送功率与丢包率的关系

如图5所示，在发送功率逐渐增加的过程中，端到端时延呈不规则变化，可以看出的是在发送功率为40 dBm之前，数据传输在一跳范围内进行，数据传输时延较小，主被动结合方法能显现出一丝优势；在40 dBm后进行多跳传输，时延增大，则主动探测法较优。总体来说两个方法相比较，并没有表现出明显的优劣之分。

图5 节点发送功率与端到端时延的关系

如图6所示，随着发送功率的增加，网络的平均吞吐量是增加的。当发送功率小于45 dBm时，过小的发送功率导致数据无法传输，主被动结合法的吞吐量不如主动探测法。而当发送功率大于45 dBm时，网络中节点之间信号干扰增大，数据包之间冲突增多，致使吞吐量变小，又由于主被动结合法采用递增的发送功率，所以受到干扰不明显。但两种方法相比之下，也未能显现出新方法对此性能的优化。

图6 节点发送功率与吞吐量的关系

4 结论

通过仿真实验，模拟出基于主动探测与被动侦听结合的邻居节点发现方法，通过主动式对功率的控制，递增地调节发送功率，同时邻居节点收到探测包也是用相同的功率回复的方式保证了数据的传输，同时很大程度上减少了节点的发送功率，比现有邻居探测方法发现的邻居数目更多，平均能量消耗更少，但却没有在丢包率、端到端时延和吞吐量上表现出优化效果，还有待改进提升。

在本文实验中搭建无线机会网络场景的基础上选择与机会网络协议相似的AODV协议，其仿真结果可以作为参考。同时，将典型的无线机会网络协议编写到EXata中可作为一个改进的方案。

[1] 熊永平,孙利民,牛建伟,等．机会网络[J].计算机应用,2010,30(3):723-728.

[2] 林爽．无线机会网络中邻居节点的扩展搜寻[D].广州：华南理工大学,2015.

[3] 吴世东,姜胜明,杨方,等.一种基于主动探测与被动侦听相结合的邻居节点发现方法:中国,CN105979563A[P].2016-09-28.

[4] Yang Dongmin, SHIN J, KIM J, et al. OPEED: optimal energy-efficient neighbor discovery scheme in opportunistic networks[J].Journal of Communications and Networks,2015,17(1): 34-39.

[5] 李艳芳. 无线机会网络中邻居节点的被动式探测[D].广州：华南理工大学,2014.

[6] MOTA V F S, CUNHA F D, MACEDO D F, et al. Protocols, mobility models and tools in opportunistic networks: a survey[J]. Computer Communications,2014,48(SI):5-19.

[7] PELUSI L, PASSARELLA A, CONTI M. Opportunistic networking: data forwarding in disconnected mobile ad hoc networks[J]. IEEE Communications Magazine,2006,44(11):134-141.

Analysis of neighbor discovery performance optimization in opportunistic networks

Dai Yuxi, Jiang Shengming

(College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

Due to node mobility, sparse network and limited energy, data transmission is tough in opportunistic networks. Therefore, it is necessary to choose neighbor discovery technology which is reliably and efficiently. The present algorithms do not achieve the optimal expectations, the active detection requires nodes to broadcast probe message periodically to discovery neighbor nodes, thus consumes a lot of energy. The passive approach keeps listening to the channel to estimate the information of neighbor nodes, but not all data frames could resolved correctly. This paper investigated a method combined active detection and passive listening, and compared with the existing neighbor discovery method. The optimization effect of neighbor discovery performance was verified by simulation. Compared with the maximum power method, even through this method has no advantage in packet loss rate, throughput capacity and end-to-end delay, the proposed method increases the number of neighbor discovery by about 20%, and reduces the energy consumption in the process of neighbor detection, saving up to 60%.

neighbor discovery; opportunistic networks; active detection; passive listening

国家自然科学基金(61472237)

TP393

：A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.17.022

代宇茜，姜胜明.机会网络中的邻居发现性能优化方法分析[J].微型机与应用，2017,36(17)：75-78.

2017-03-13)

代宇茜(1993-)，女，硕士研究生，主要研究方向：机会网络的邻居发现。姜胜明(1964-)，男，博士，教授，主要研究方向：通信网络结构、协议和算法等。