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文档简介
1、 同构及异构移动自组网中AODV路由协议的性能分析 付闯闯+蒋华龙摘 要:文中通过计算机仿真的方法研究了AODV路由协议在同构自组网和异构自组网中的性能特征。研究结果表明,自组网中节点的移动速度对于无线网络环境中的吞吐量和分组投递率有很大影响,移动速度的增加会导致吞吐量及分组投递率下降。此外,研究还表明,AODV协议在同构网络中表现出的性能优于在异构网络中的性能。Key:移动自组网;AODV;路由协议;仿真;:TP393 :A :2095-1302(2017)11-00-030 引 言移动自组网是由一系列移动节点组成的自组织网络,它不依赖任何已有的网络基础设施或集中的管理控制中心,网络中节点动
2、态变化且任意分布,节点间通过无线方式互连,节点既充当通信的主体又充当路由器的角色,因此,其在军事通信、野外通信、应急通信等领域有着广阔的应用前景1。在移动自组网的研究和开发过程中,涉及路由协议、MAC层、QoS、功率控制、数据安全等关键技术,其中路由协议是人们研究的重点,由此提出了一系列路由协议,如 DSR、 DSDV、AODV等。按照路由发现策略的不同,自组网的路由协议可以分为主动路由协议和被动路由协议2。由于移动自组网存在着动态多变的特性,主动路由协议对于Ad Hoc网络来说有着明显的缺陷,因此实际中经常使用被动路由协议。在被动路由协议中应用最广泛的是AODV路由协议。AODV路由协议是在
3、主动路由协议DSDV的基础上,结合了早期按需路由协议DSR中的按需路由机制提出的,比较适合网络呈拓扑结构变化的Ad Hoc网络数据传输要求,不必维护到达所有节点的路由,仅在没有到达目的节点路由时才按需进行路由获取,从而有效地节省了网络资源3。从网络的组成形式上来分,移动自组网可分为开放式和封闭式两种,开放式自组网是一种异构网络,而封闭式的则是同构网络4。相对来讲,开放式移动自组网在满足用户需求方面比封闭式更有优势,因为在很多场合,用户很难找到一个封闭的移动自组网,如网络银行、在线订票、电子购物等互联网应用并非在自组网中运行,而开放式的自组网可以借助已有网络环境组建异构网络。因此开放式自组网能够
4、为解决现实问题提供更多的帮助。移动自组网中节点的移动速度、网络流量和节点的分布密度是影响路由协议性能的主要因素5。在一个具体的自组网场景中,若节点的移动速度不同,那么网络性能的结果也将不同。本文将通过仿真的方法分别分析同构及异构自组网中移动速度对AODV路由协议性能产生的影响。1 仿真设计为了能够获取分析AODV性能所需数据,本文设计了三个移动自组网场景,场景1的节点均在同一个自组网中通信;场景2的节点可以在一个自组网和一个无线网之间通信;场景3的节点可以在自组网、无线网和有线网之间互相通信。场景一代表了同构网络,场景2和场景3代表了异构网络。场景1中设置了5个自组网节点,场景2中设置了5个自
5、组网节点和2个无线局域网节点,场景3中设置了5个自组网节点、2个无线局域网节点和一个有线局域网节点。利用OPNET软件建立了这三个仿真场景,分别如图1、图2、图3所示。节点的发射功率、传输速率等相应的仿真参数见表1所列,每个场景中均以不同的节点移动速度进行多次仿真,移动速度等相关参数见表2所列。2 仿真结果与分析仿真实验的主要目的是分析讨论移动自组网中节点移动速度在同构和异构网络中对AODV路由协议的影响问题。按照上述设计进行仿真,获取所需的统计数据,并在此基础上依据合适的性能指标对仿真结果进行分析讨论。2.1 性能指标性能指标是指用来评估一个网络整体性能的重要参数,在具体背景下选择一个恰当的
6、指标有助于提高网络的有效性、效率以及性能。通常衡量一个网络的主要性能指标包括吞吐量(throughput)、端到端时延、时延抖动、分组投递率(PDR)等。基于本文的研究目的,在此选择吞吐量和包投递率作为衡量性能的主要指标。吞吐量是反应网络性能的一个重要参数,反映了网络中一条信道在数据传输时所使用部分占总容量的比率,包含了数据分组是否被成功传输的信息6。对于移动自组网来讲,吞吐量越大对自组网上的应用运行越有利7。吞吐量被定义为在单位时间内通过某個网络(或信道,接口)的成功传输的平均数据量,比如通过物理链路、逻辑链路甚至某个网络节点的数据量8。吞吐量可以通过测量在某条信道目的节点接收到的数据总量来
7、获得,单位为bit/s。吞吐量受网络带宽或网络额定速率的限制9。例如,对于一个100 Mb/s的以太网,其额定速率为100 Mb/s,那么该数值也是该以太网吞吐量的绝对上限值。因此,对100 Mb/s的以太网,其典型的吞吐量可能只有70 Mb/s。分组投递率(Packet Delivery Ratio,PDR)是评估一个路由协议是否可靠的重要指标,指目的节点成功接收的数据包的数量与源节点发送数据包的总数之比,计算公式如式(1):其中,r为目的节点成功收到的数据包个数,n为源节点发送的数据包总数。2.2 仿真结果吞吐量是仿真实验获得的一个重要性能参数,可以用它来衡量路由协议的有效性。图4显示的是
8、在三个仿真场景中节点移动速度对于网络吞吐量的影响情况。由图4可知,综合不同移动速度的情况,场景1的吞吐量比场景2大约高21%,比场景3大约高38%,说明同构自组网比异构自组网的吞吐量更大。从仿真结果还可以发现,场景1、场景2和场景3的吞吐量随着节点移动速度的增加均呈现下降趋势,是因为在移动速度较高的情况下,会产生较高的丢包率。丢包的原因在于节点移动速度和方向的变化而造成的高路由开销,而移动速度的增加会导致路由开销随之增大。图5显示了在三个仿真场景中节点移动速度对分组投递率PDR的影响。综合5种不同移动速度(1 m/s、5 m/s、10 m/s、15 m/s、20 m/s)下的表现,场景1的分组
9、投递率分别比场景2和场景3高出5%和46%。说明了同构移动自组网比异构自组网有更高的分组投递率。由图5可知,场景1和场景2的分组投递率明显比场景3高,场景2和场景3虽然均为异构网络,但场景2在拓扑结构上比场景3简单,相比场景1来说,场景2不包含有线局域网,这使得其分组投递更容易成功。同时,还可由图5发现,对于任何一个单独的场景来说,随着节点移动速度的增加,分组投递率均呈现下降趋势。因为节点的高速移动会影响节点的数据传输。不仅仅是移动速度,节点数量也会影响数据的有效传输,都会使得数据分组在传输时更容易发生碰撞。比如场景3的节点数量更多,其投递率就更低,而这也是从图5中看,场景3比场景1和场景2的
10、投递率更低的原因。endprint3 結 语AODV是一种适用于移动自组网的典型按需路由协议,本文通过仿真方法研究了AODV协议在同构和异构自组网的性能表现。研究结果表明,自组网中节点的移动速度对于无线网络环境中的吞吐量和分组投递率有很大影响,移动速度的增加会导致吞吐量及分组投递率的下降。此外,研究还表明,AODV协议在同构网络中表现出来的性能要优于在异构网络中的性能,意味着当前的AODV协议在异构网络中的自适应性还有所欠缺。本文的研究结果将有助于寻找提高AODV协议在自组网中性能、突破现存局限性的途径。Reference1陈林星,曹曦,曹毅.移动Ad Hoc网络自组织分组无线网络技术M.北京
11、:电子工业出版社, 2012.2洪锡军,车克南,张激.无线自组网路由协议研究J.计算机工程, 2005, 31(8):105-107.3 S R Das, C E Perkins, E M Royer, et al.Performance Comparison of Two On demand Routing Protocols for Ad Hoc NetworksJ. Shanxi Electronic Techonology,2006,1(1):3-12.4 S Hashmi, J Brooke.Authentication Mechanisms for Mobile Ad-hoc Ne
12、tworks and Resistance to Sybil AttackC.Second International Conference on Emerging Security Information,Systems and Technologies, SECURWARE 2008:120-126.5 H A Amri, M Abolhasan, T Wysocki.Scalability of MANET Routing Protocols for Heterogeneous and Homogeneous NetworksJ.Computer Electrical Engineeri
13、ng,2010,36(4):752-765.6 A B Malany, V R S Dhulipala,R M Chandrasekaran.Throughput and Delay Comparison of MANET Routing ProtocolsJ.Int. J. Open Problems Compt. Math., 2009,2(3):461-468.7 M Ramakrishnan, M A Baghyavenil, S Shanmugavell. Dynamic Reconfigurable Routing for High throughput in MANETC.International Conference of Signal Processing,2007:541-544.8 Z Ismail, R Hassan.Evaluation of Ad Hoc On Demand Distance Vector Routing Protocol in HetMAN ArchitectureJ.Journal of Computer Science (JCS), 2010,6(7):830-836.
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