一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其主要技术特点是：在应用层，控制中心或者GPS全球定位系统提供节点轨道、链路调度信息或节点位置、运动速度和方向信息并发送至网络层；在网络层，节点首先根据应用层信息建立演化图模型，然后进行全路由预测，最后采用定向蚁群路由优化方法选择最优路由并发送数据；在物理层，收集链路时延、数据传输速率、可用带宽信息。本发明设计合理，其使用定向蚁群，不仅避免由网络拓扑频繁变化而引起的慢收敛，还提供了满足QoS要求的路由算法，性能指标较传统移动自组网DSR、AODV路由算法有明显提高。
【专利说明】-种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于移动自组网路由【技术领域】，尤其是一种基于演化图全路由预测的定向 蚁群路由优化方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术和互联网的蓬勃发展，网络成为人们日常生活中获取信息、交 流信息必不可少的基础设施，人们越来越需要在任何地点任何时间提供互联网接入服务的 基础设施。构建全球无缝接入的互联网大环境是未来网络发展的必然趋势，也是各世界大 国军事战略部署中非常重要的一个环节。由于地球表面70%为海洋，无法建立地面蜂窝移 动通信，而卫星通信由于具有覆盖面积大、不受地理条件限制等先天优势，在通信发展的过 程中一直受到人们的重视。
[0003] 从20世纪70年代起截至今天，已经建成的能够完全覆盖全球的卫星导航系统只 有美国的全球定位系统和前苏联的格洛纳斯系统。中国的北斗卫星导航系统、欧盟的伽利 略定位系统正在建设中。其它国家，包括法国、日本和印度均在发展区域导航系统。因此导 航卫星通讯技术一直以来是各国学者研究的热点，这其中包括星间通信的路由解决方案。
[0004] 由于卫星成本高、节点数量少、资源有限等特点，其路由解决方案与地面有很大的 不同。在多层轨道卫星系统通信中，低轨道卫星间的链路持续时间短，切换频率高，为路由 算法带来难度。但是，节点运动轨迹是沿轨道周期循环的，可以人为控节点间链路在何时建 立与切换，于是，虚拟动态网络被提出用来描述节点高速运动且具有周期性的网络拓扑结 构。
[0005] 虚拟动态网络认为在很小的一个时间段内，网络拓扑结构是固定不变的，可以人 为地把卫星环绕地球一周的周期划分成若千时隙，链路连接关系在同一时隙内是固定不变 的，在不同时隙间有所不同。因此，整个卫星网络是由若干个静态拓扑组成的虚拟动态网 络。这样做的目的是将传统地面路由算法应用到卫星网络中，其弊端是，预先为每个节点每 个时隙计算一个固定的路由表并配置在卫星节点上，其弊端是网络总吞吐量低，应对紧急 情况时灵活性差。又由于卫星链路有效时间短，切换频繁，采用现有移动自组网路由技术， 将加重节点计算负担，不可通信节点对数量多。
[0006] 为了克服了以上路由算法的缺点，2002年法国学者最先提出演化图模型。该模 型分析了星间链路调度切换所导致的星座动态变化的网络拓扑结构，在虚拟动态模型基础 上建模。近几年陆续提出基于演化图模型的最早到达路径、最短跳数、最短时延的路由算 法。在给定的节点链路调度方案对算法进行模拟验证，得到的平均吞吐量、平均丢包率、平 均时延性能均优于无线自组网按需平面距离矢量路由协议（Ad hoc on-demand distance vector routing，A0DV)和动态源路由协议（Dynamic Source Routing, DSR)。2013 年有学 者将演化图模型运用到车载移动自组网中，提出基于演化图的可靠路由策略，较动态源路 由协议性能有所提高。
[0007] 随着卫星无线收发技术的发展，实现多播路由将是未来卫星通信的发展趋势，而 现有基于演化图模型的路由算法仅能针对不同指标预测出唯一的最优路由，不能满足路由 技术发展的需求。
[0008]此外，在人工智能领域中经常使用蚁群算法。蚁群算法是一种用来在图中寻找优 化路径的机率型算法，它由Marco Dorigo于1的2年在他的博士论文中提出。以蚁群算法 为代表的分布式人工智能研究的应用成为近些年的一个研究热点，许多源于蜂群和蚁群模 型设计的算法己越来越多地被应用于路由算法、着色问题、车辆调度以及企业的运转模式 等领域的研究，它为解决又多目标寻优问题提供一种简单有效地机制。目前的研究多数将 智能算法应用在地面移动自组网中，尚未提出针对虚拟动态拓扑的解决方案，由于该类网 络链路频繁切换，传统蚁群算法存在严重的慢收敛问题。传统算法应用于节点对网络拓扑 未知的环境下，蚁群的每一步转移依赖于节点计算出的转移概率，因此节点处的计算开销 较大，不适用于卫星计算资源有限的情况。
[0009] 综上所述，现有星间通信的路由机制依赖于地面控制中心预先为卫星节点配置的 静态路由表，而且仅能实现简单的消息收发,不具备动态路由功能，无法实现与地面互联网 实时通信。如何在星间通信中提供高效、动态、自适应的路由技术是实现未来通过全球卫星 系统与互联网无缝接入技术中迫切需要解决的问题。
【发明内容】
[0010] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、能够在星间通信中 提供高效、动态、自适应的路由功能的基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法。
[0011] 本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：
[0012] 一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，包括以下步骤：
[0013] 步骤1、在应用层，控制中心或者GPS全球定位系统提供节点轨道、链路调度信息 或节点位置、运动速度和方向信息并发送至网络层；
[0014] 步骤2、在网络层，节点首先根据应用层信息建立演化图模型，然后进行全路由预 测，最后采用定向蚁群路由优化方法选择最优路由并发送数据；
[0015] 步骤3、在物理层，收集链路时延、数据传输速率和可用带宽信息。
[0016] 而且，所述步骤2全路由预测采用基于演化图模型的全路由预测方法，该全路由 预测方法的输入内容包括演化图模型、源节点、目的节点和系统所允许的最大时延阈值，输 出内容是源节点到目的节点的全部路由并存入路由表，具体预测方法包括以下步骤：
[0017] 步骤（1)、将访问的顶点入栈，搜索栈顶节点是否有未访问过的邻接顶点，有则进 行步骤（2);没有则弹出栈顶顶点，直到栈为空，结束算法；
[0018] 步骤（2)、判断栈顶节与邻接顶点间边的有效时刻是否满足大于当前时刻且小于 最大时延阈值的条件，若满足则将邻接顶点入找，更新当前时刻为数据沿该边发送的最早 时刻，进行步骤（3);若不满足则标记邻接顶点为访问过，继续步骤（2);
[0019] 步骤（3)、判断邻接顶点是否是目的节点，若是则按顺序输出栈内全部节点。
[0020] 而且，所述路由表的结构包括目的节点、路由、路由失效时刻和选择概率。
[0021] 而且，所述步骤2定向蚁群路由优化方法为：蚁群配置固定路由，将蚁群分为前向 蚂蚁和反向蚂蚁两种类型，前向蚂蚁按照既定路由收集节点处的网络通信质量参数，并将 这些参数反映到信息素大小中遗留在转发节点处，信息素会随时间推移而减小；最后，反向 蚂蚁按照既定路由收集转发节点处的残余信息素并反馈至源顶点，源顶点根据残余信息素 总和计算反向蚂蚁携带的路由的选择概率。
[0022] 而且，所述定向蚁群路由优化方法的具体实现步骤包括： 、
[0023] 步骤（1):源顶点等概率从路由表中选择一条路由后按一定时间间隔释放携带该 路由信息的前向蚂蚁；
[0024] 步骤⑵：前向蚂蚁每到达一个网络节点，首先判断是否已经超过生存寿命，然后 判断当前链路拥塞度是否满足条件；在上述两个条件均满足的情况下，在该节点处释放一 定量的信息素并由当前节点根据前向蚂蚁携带的路由转发至下一个节点；
[0025] 步骤⑶：每个节点在收到前向蚂蚁时，首先判断自己是否是前向蚂蚁的目的节 点；如果不是，则向前向蚂蚁的数据结构中写入到达当前节点的时刻，在本地信息素表中存 入该前向蚂蚁编码和释放的信息素，再将前向蚂蚁转发至下一节点；如果自身是前向蚂蚁 的目的节点，则复制前向蚂蚁的路由，生成相同蚂蚁编号的反向蚂蚁并释放；
[0026] 步骤（4):反向蚂蚁沿相同的路由返回源节点，每到达一个转发节点处收集相同 蚂蚁编号留下的信息素残余量，存入反向蚂蚁数据包中；
[0027] 步骤（5):源节点收到反向蚂蚁后，根据携带的信息素总量计算路由选择概率，再 存入路由表中，最终,节点根据路由表中路由选择概率最大的路由发送数据。
[0028] 而且，所述的前向蚂蚁为一个数据包，包括：蚂蚁编号、蚂蚁类型、出生时间、寿命 和最大链路拥塞度阈值和路由信息；所述前向蚂蚁的每个路由节点包含信息有：节点编 号、到达时间、发送时间、当前带宽和当前数据速率；所述的反向蚂蚁为-个数据包，包括： 蚂蚁编号、蚂蚁类型、出生时间、寿命和路由信息；反向蚂蚁的每个路由节点包含信息有： 节点编号和节点残余信息素。
[0029] 而且，所述链路拥塞度通过下式计算：
[0030] n i；J = ri：j/cuj
[0031] 其中，η i是节点i和j间链路的拥塞率，ri;」是节点i和j间链路的数据速率， 是节点i和j间链路的容量。
[0032] 而且，所述信息素是前向蚂蚁每经过一个转发节点时释放的，信息素的大小反映 出网络通信质量，信息素释放量通过下式计算：
[0033]
【权利要求】
1. 一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、在应用层，控制中心或者GPS全球定位系统提供节点轨道、链路调度信息或节 点位置、运动速度和方向信息并发送至网络层； 步骤2、在网络层，节点首先根据应用层信息建立演化图模型，然后进行全路由预测，最 后采用定向蚁群路由优化方法选择最优路由并发送数据； 步骤3、在物理层，收集链路时延、数据传输速率和可用带宽信息。
2. 根据权利要求1所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述步骤2全路由预测采用基于演化图模型的全路由预测方法，该全路由预测方 法的输入内容包括演化图模型、源节点、目的节点和系统所允许的最大时延阈值，输出内容 是源节点到目的节点的全部路由并存入路由表，具体预测方法包括以下步骤： 步骤（1)、将访问的顶点入栈，搜索栈顶节点是否有未访问过的邻接顶点，有则进行步 骤（2);没有则弹出栈顶顶点，直到栈为空，结束算法； 步骤（2)、判断栈顶节与邻接顶点间边的有效时刻是否满足大于当前时刻且小于最大 时延阈值的条件，若满足则将邻接顶点入栈，更新当前时刻为数据沿该边发送的最早时刻， 进行步骤（3);若不满足则标记邻接顶点为访问过，继续步骤（2); 步骤（3)、判断邻接顶点是否是目的节点，若是则按顺序输出栈内全部节点。
3. 根据权利要求2所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述路由表的结构包括目的节点、路由、路由失效时亥_选择概率。
4. 根据权利要求1所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述步骤2定向蚁群路由优化方法为：蚁群配置固定路由，将蚁群分为前向蚂蚁和 反向蚂蚁两种类型，前向蚂蚁按照既定路由收集节点处的网络通信质量参数，并将这些参 数反映到信息素大小中遗留在转发节点处，信息素会随时间推移而减小；最后，反向蚂蚁按 照既定路由收集转发节点处的残余信息素并反馈至源顶点，源顶点根据残余信息素总和计 算反向蚂蚁携带的路由的选择概率。
5. 根据权利要求4所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述定向蚁群路由优化方法的具体实现步骤包括： 步骤（1):源顶点等概率从路由表中选择一条路由后按一定时间间隔释放携带该路由 信息的前向蚂蚁； 步骤（2):前向蚂蚁每到达一个网络节点，首先判断是否已经超过生存寿命，然后判断 当前链路拥塞度是否满足条件；在上述两个条件均满足的情况下，在该节点处释放一定量 的信息素并由当前节点根据前向蚂蚁携带的路由转发至下一个节点； 步骤（3):每个节点在收到前向蚂蚁时，首先判断自己是否是前向蚂蚁的目的节点；如 果不是，则向前向蚂蚁的数据结构中写入到达当前节点的时刻，在本地信息素表中存入该 前向蚂蚁编码和释放的信息素，再将前向蚂蚁转发至下一节点；如果自身是前向蚂蚁的目 的节点，则复制前向蚂蚁的路由，生成相同蚂蚁编号的反向蚂蚁并释放； 步骤（4):反向蚂蚁沿相同的路由返回源节点，每到达一个转发节点处收集相同蚂蚁 编号留下的信息素残余量，存入反向蚂蚁数据包中； 步骤（5):源节点收到反向蚂蚁后，根据携带的信息素总量计算路由选择概率，再存入 路由表中，最终，节点根据路由表中路由选择概率最大的路由发送数据。
6. 根据权利要求4或5所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法， 其特征在于：所述的前向蚂蚁为一个数据包，包括：蚂蚁编号、蚂蚁类型、出生时间、寿命和 最大链路拥塞度阈值和路由信息；所述前向蚂蚁的每个路由节点包含信息有：节点编号、 到达时间、发送时间、当前带宽和当前数据速率；所述的反向蚂蚁为一个数据包，包括：蚂 蚁编号、蚂蚁类型、出生时间、寿命和路由信息；反向蚂蚁的每个路由节点包含信息有：节 点编号和节点残余信息素。
7. 根据权利要求5所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述
链路拥塞度通过下式计算： 其中，是节点i和j间链路的拥塞率，ru是节点i和j间链路的数据速率，Ci，j是 节点i和j间链路的容量。
8. 根据权利要求5所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述信息素是前向蚂蚁每经过一个转发节点时释放的，信息素的大小反映出网络 通信质量，信息素释放量通过下式计算：
式中，ij表示源节点i到目的节点j的路由；f表示从中在转发节点k处释放的信息 素，dik表不从i到k的时延，r[m，m+1表不节点m和m+1间的链路拥塞度；a和均是调整 系数，用来调节时延和链路拥塞度两个特性对信息素的影响大小，a和0均取0.5。
9. 根据权利要求5所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其特 征在于：所述残余信息素是节点处经过一定时间蒸发后剩余的信息素，该残余信息素更新 通过下式计算：
式中，T"是信息素残余量，/f是信息素更新量，y是蒸发系数，该蒸发系数通过仿真取 经验值〇. 5。
10. 根据权利要求5所述的一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其 特征在于：所述路由选择概率通过下式计算：
式中，是从节点i到目的节点j的第n条路由的选择概率；f是从节点i到目的 节点j的第n条路由的信息素总量，
是从节点i到目的节点j所有路由的信息 量综合。
【文档编号】H04W84/18GK104244356SQ201410443069
【公开日】2014年12月24日 申请日期:2014年9月2日 优先权日:2014年9月2日
【发明者】刘崇华, 姜竹青, 何善宝, 李振东, 王雪旸, 黄承恺, 王宇鹏, 刘欣萌, 李超, 门爱东, 杨波, 杨玉莹, 宋洪超 申请人:北京空间飞行器总体设计部, 北京邮电大学