CC BY
52
УДК 004.7, 004.45
М.Г. Шишаев, М.Л. Куимов
МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ МОБИЛЬНОЙ СЕТИ С МЕТРИКОЙ НА БАЗЕ ЧАСТОТЫ ВСТРЕЧАЕМОСТИ УЗЛОВ*
Аннотация
Предложен метод организации динамической сети на базе мобильных узлов, использующий маршрутные метрики, основанные на частоте взаимной встречаемости узлов. Рассмотрена программная имитационная модель основанной на методе динамической сети. Представлены результаты вычислительного эксперимента.
Ключевые слова:
динамическая сеть, вектор расстояний.
M.G. Shishaev, M.L. Kuimov MODELLING DYNAMIC SELFORGANISING MOBILE NETWORK WITH THE METRICS ON THE BASIS OF FREQUENCY OF NODES MEETINGS
Abstract
The method of the organization of a dynamic mobile network, using the routing metrics based on frequency of nodes meetings is offered. The imitation model of the dynamic network based on a method is considered. Results of computing experiment are presented.
Keywords:
dynamic network, distance vector.
Введение
Одной из перспективных современных технологий сетей связи, претерпевающих сегодня быстрое развитие, являются динамические самоорганизующиеся сети. Отличительной особенностью таких сетей является то, что топология соединения узлов сети является динамичной во времени и в ряде случаев может формироваться «на лету» [1]. Перспективной разновидностью динамических сетей являются сети, основанные на мобильных в пространстве узлах [2]. В динамических сетях на базе мобильных узлов (динамических мобильных сетях) эффект нестационарности топологии еще выше, так как кроме фактора нахождения узла в активном (включенном) состоянии действует фактор относительного перемещения узлов в пространстве. Разумеется, алгоритмы функционирования мобильных сетей существенно сложнее в сравнении с динамическими сетями на базе стационарных устройств. Однако сложностью алгоритмов мы расплачиваемся за их важнейшие достоинства - высокий уровень отказоустойчивости, масштабируемости, наращиваемости сети [3].
Работа выполнена при финансовой поддержке ОНИТ РАН (проект№2.4 Программы фундаментальных исследований ОНИТ РАН «Информационные технологии методы анализа сложных систем»).
В данной работе предложен метод организации динамической мобильной сети, использующий маршрутные метрики на базе частоты взаимной встречаемости узлов, а также программная имитационная модель основанной на нем сети. Целью вычислительного эксперимента, организованного на базе имитационной модели, на данном этапе являлась проверка работоспособности метода и получение предварительной оценки его эффективности с точки зрения доли и скорости доставки блоков данных между узлами. Данная работа подразумевает дальнейшее развитие в направлении полномасштабного исследования эффективности предложенных алгоритмов при различных эксплуатационных условиях.
Проблема передачи информации в условиях мобильности узлов сети
В традиционных коммуникационных сетях решения о маршрутизации потоков данных опираются на представленную в том или ином виде топологию сети, в которой отображено, как устройства соединены друг с другом, и через какие каналы пересылка данных от одного устройства другому будет наиболее эффективна.
Основная проблема при разработке динамических сетей с мобильными узлами заключается в невозможности построения подобной топологии, поскольку все элементы сети имеют свойство перемещаться, а беспроводное соединение имеет ограниченный радиус действия (зону покрытия сети). Если представить динамическую сеть в виде взвешенного графа, где вершины будут обозначать узлы сети, а вес дуги будет означать вероятность нахождения соответствующей линии связи в активном состоянии (нахождении пары инцидентных вершин в зоне действия приемопередающей аппаратуры друг друга), то сеть, основанная на мобильных узлах, будет моделироваться полносвязным взвешенным графом, веса дуг которого будут функцией времени, имеющей область значений от 0 до 1.
В подобных условиях обеспечить гарантированную доставку блоков данных между парой узлов не представляется возможным. Одним из практически реализуемых подходов при этом является маршрутизация данных в направлении наиболее вероятного местонахождения адресата. В данной работе рассматривается алгоритм формирования и функционирования динамической мобильной сети, реализующей такой подход на базе сетевой метрики, характеризующей частоту взаимной встречаемости узлов. Проиллюстрируем основную проблему динамических мобильных сетей и идею предлагаемого подхода к ее решению простым примером.
На рис. 1. изображена схема небольшой динамической сети в зоне действия 2х устройств с идентификаторами 2 и 3. Устройства 1 и 3 находятся в зоне покрытия устройства 2, но не соединены друг с другом напрямую, поэтому могут обмениваться данными через устройство 2. Устройство 4 находится за пределами зоны покрытия устройства 2, но оно соединено с устройством 3. В итоге при возникновении необходимости передать данные от устройства 1 к 4 маршрут движения будет 1-2-3-4 или 1-2-5-3-4. Выбирается наиболее короткий -первый.
Рис.1. Динамическая коммуникационная сеть в момент времени А Предположим, что устройство 1 отправляет данные устройству 4.
Рис.2. Динамическая коммуникационная сеть в момент времени В
Однако, на рис. 2 приведён пример той же сети в другой момент времени. Допустим это момент времени, равный передаче данных из устройства 1 на устройство 3. Несколько устройств остались на своих местах, однако несколько
- переместились на некоторое расстояние. В их числе переместилось и устройство 4, и тем самым вышло из зоны покрытия устройства 3.
Результат - данные не доставлены. В лучшем случае устройство 3 будет хранить данные у себя до следующей связи с устройством 4 и передаст их тогда, однако неизвестна частота соединения 3 и 4. Если она мала, то данные будут доставлены с огромной задержкой.
Однако в данной системе передвинулось также устройство 5. Предположим, что при этом по статистике устройство 5 гораздо чаще соединяется с устройством 4, поэтому рациональнее передать данные устройству 5, чтобы оно при следующем контакте с 4 доставило данные получателю.
Механизм передачи данных
В исследуемом подходе к организации динамических мобильных сетей в качестве собственно механизма маршрутизации данных используется алгоритм Беллмана-Форда, реализующий подход к маршрутизации на базе векторов расстояний [4]. Суть подхода заключается в том, что узлы сети поддерживают в
собственной памяти таблицу векторов расстояний до других узлов, периодически диагностируют состояния ближайшего сетевого окружения, обмениваются с соседями своими векторами расстояний, и на их основании каждый раз обновляют собственные таблицы. При этом среди всех альтернативных маршрутов до некоторого узла в качестве «рабочего» выбирается кратчайший в терминах используемой в сети метрики. Отличительной особенностью алгоритма является тот факт, что узел при этом не строит топологию сети, а лишь оперирует информацией, полученной от ближайших соседей.
При использовании данного алгоритма в динамической мобильной сети возникают две специфические проблемы:
1) динамичность состава ближайших соседей;
2) динамичность топологии сети в целом, и, как следствие, необходимость специальных механизмов взвешивания (присваивания метрики) потенциальных маршрутов.
Проблема динамичности топологии сети в целом в предлагаемом подходе решается путем взвешивания всех известных попарных соединений узлов количественной мерой, характеризующей вероятность фактической доступности данного соединения (нахождения узлов в радиусе действия приемопередающей аппаратуры друг друга). Тогда в качестве метрики маршрута может рассматриваться вероятность одновременной активности всех составляющих его попарных связей узлов.
Введем следующие обозначения:
Dx (n) - «прямая» дистанция от узла х до узла иг (вероятность попадания узла ni в радиус действия узла х);
Dx (ni, nj) - дистанция от узла х до узла через узел nj .
Тогда
Dx(rij,rij) = Dx(rij) x max (0 D"J (nt,со) .
Для определения актуального на данный момент состава ближайших соседей и, одновременно, определения весов попарных связей каждое сетевое устройство (узел) осуществляет периодическую рассылку небольших служебных сообщений ‘heartbeat’ с частотой F. Получив подобное сообщение, узел обязан отправить отклик, идентифицирующий его нахождение в зоне действия узла-источника ‘heartbeat’. Для каждого потенциального соседа ni узел х ведет счетчик «встреч»:
fT (x, ni), где T - период подсчета встреч.
Тогда метрика прямого маршрута между х и ni будет рассчитываться по формуле:
Тх F
Кроме того, в соответствии с алгоритмом маршрутизации по вектору расстояния, каждый узел сети осуществляет периодическую, с частотой рассылку своих векторов расстояний ближайшим соседям. При этом в общем случае Р’ < К
В общем случае вектор расстояний узла х будет иметь вид квадратной матрицы с единичной диагональю:
1 D (п1, П2) D (п1, пк )
Dx (п2, пх) 1 D (п2. пК )
Dx (пк, п) D (ПК , П2) 1
Процедура маршрутизации блока данных узлом х в направлении узла п^ начинается с определения подмножества узлов, являющихся актуальными соседями исходного (находящихся в данный момент t в радиусе действия узла х):
Nx (t)<zN, где N - множество всех узлов сети.
Для передачи блока данных в направлении выбирается маршрут, удовлетворяющий условию:
Dx(n.,пЛ = max ътХ/ ч D"J (п..со) .
4 >’ J J (O^N (t) 4 >’ J
Алгоритм перемещения мобильных устройств
Важным аспектом рассматриваемой модели является алгоритм перемещения мобильных устройств. Предполагается, что коммуникационная сеть рассчитана на группу людей, работающих на относительно небольшой территории, и перемещающейся по ней в основном по некоторым типовым маршрутам (простой пример: группа геологов, проводящих исследование в необжитой местности). В связи с этим выделены 2 фактора перемещения:
1. Среда, в которой перемещаются мобильные устройства - двухмерная, так как на открытой местности крайне мала вероятность того, что разница в вертикальном положении двух находящихся в достаточной близости по горизонтали устройств (людей с данными устройствами) больше 10 метров (стандартный диапазон для Bluetooth [5]).
2. На местности должны находиться как район, в котором проводятся непосредственно работы и где основную часть рабочего дня находятся сотрудники, так и район отдыха, где данные сотрудники в основном находятся, когда не работают.
В результате моделируемое пространство построено в системе XY координат. Расстояние за 1 метр в модели равно единичному отрезку. Вся площадь моделируемого пространства делится на районы. Каждому району присваивается идентификационный номер (ID) а также идентификатор типа -рабочая зона или зона отдыха. Пример представлен на рис. 3.
ГО 1 ГО 2 ГО 3
ГО 4 ГО 5 ГО 6
ГО 7 ГО 8 го э
о X
Рис. 3. Пример разбиения рабочего пространства на блоки
Блоки с ГО_1, ГО_2, ГО_3, ГО_4, ГО_5 - рабочие, а остальные - зона отдыха. Модель имеет агентную архитектуру - мобильные устройства, образующие сеть, представлены программными сущностями, обладающими, наряду с традиционными свойствами программных объектов (прежде всего -инкапсуляцией), интенциями - некими мотивами, побуждающими к активным действиям [6]. В данном случае такими интенциями является их периодическое перемещение из рабочих зон в зоны отдыха и наоборот. В программной реализации модели агент представлен классом «moЫle_device». Каждому экземпляру класса mobile_device присваивается один рабочий блок и один блок отдыха. В процессе моделирования экземпляр будет «отдыхать» и «работать» в своих блоках, при этом перемещения между ними происходят в упрощённом формате - напрямую, с возможным небольшим отклонением. Также в классе mobile_device имеется дополнительное поле, которое определяет, «активный» экземпляр, или «пассивный». Активные мобильные устройства также перемещаются во время работы и отдыха, но при этом не выходят за пределы зоны.
Программная реализация модели
Модель реализована в виде консольного приложения. Некоторые особенности программной реализации обусловлены исследовательским назначением модели. В частности, с целью последующего анализа эффективности работы динамической коммуникационной сети при различных условиях, в программе реализована возможность сохранять статистику о переданных сообщениях в log-файле. Каждое сообщение сохраняется в виде структуры:
- ГО сообщения;
- ГО отправителя;
- ГО получателя;
- моделируемое время отправления;
- моделируемое время доставки;
- маршрут следования сообщения.
Основной алгоритм работы программы представлен на рис. 4.
Рис. 4. Алгоритм работы программы
Свойства основных классов программы - ‘mobile_device’ и ‘mess’ (мобильное устройство и сообщение, соответственно) представлены в таблицах 1 и 2.
Таблица 1
Свойства класса ‘mobile_device’, представляющего мобильный узел динамической сети
Mobile_device Тип Пояснение
Id int Персональный идентификатор
Coord_X int Координата х
Coord_Y int Координата у
mes bool Есть ли сообщение в устройстве
Log mass int Частота соединения с другими устройствами
Инициализация значений полей экземпляров классов (блок «Заполнение полей экземпляров классов») осуществляется следующими значениями «по умолчанию»:
- координаты XY задаются с помощью алгоритма псевдослучайного распределения устройств по блокам в моделируемом пространстве;
- сообщение, необходимое для передачи отсутствует;
- таблица векторов расстояний в начальном состоянии: метрики
маршрутов к самим себе = 1, к остальным устройствам = О.
Таблица 2
Свойства класса ‘mess’, представляющего передаваемое сообщение
Mess Тип Пояснение
ID ID_sender ID_recip ID_lastpassed path int int int int mass int Персональный идентификатор (ГО) ГО отправителя ГО получателя ГО последнего пройденного Промежуточного узла Пройденный путь
Основной моделирующий цикл - цикл, моделирующий в программе процессы передачи сообщений и динамику изменения местоположения устройств с течением времени.
В связи с тем, что приложение консольное и вся статистическая информация сохраняется в ^-файл текстового формата, общий размер программы не превышает 1 МЬ.
Результаты вычислительного эксперимента
Важным аспектом, который учитывался при программной реализации модели, является проблема потребления вычислительных ресурсов. В связи с объёмным количеством вычислений программа может порой достаточно долго обрабатывать информацию, особенно при установленном большом количестве моделируемых узлов динамической сети. Для реализации вычислительного эксперимента с разработанной моделью на базе обычной персональной ЭВМ были введены дополнительные ограничения на структуру моделируемой сети. Моделируемая площадь рассредоточения узлов ограничивалась 90 000
квадратных метров (30х30 зон отдыха или работы), количество мобильных устройств ограничивалось 30-ю. Также была ограничена «активность» агентов в смысле частоты передачи пакетов: каждое устройство отправляет данные на каждом модельном шаге с вероятностью, равной 1%. Вместе с тем, при наличии более мощной вычислительной базы, моделирование с параметрами, отличающимися от приведённых выше, также возможно.
После реализации модели с установленными начальными данными (30 устройств на площади 90 000 квадратных метров) были получены следующие усредненные результаты:
- количество отправленных пакетов данных в среднем на эксперимент составляло 512 (регулировалась небольшими изменениями частоты отправки устройством блоков данных);
- среднее количество доставленных пакетов данных на момент завершения моделирования составило 478;
- преобладающее количество устройств в маршруте равно 5-6;
- минимальное время доставки = 2 сек;
- максимальное время доставки = 18 мин. 12 сек;
- максимальное время с момента отправки пакета, не доставленного до адресата в связи с окончанием работы модели, составило 7 мин. 49 сек.
Программная реализация модели на данном этапе упрощена и не ставит пред собой цели моделирования какой-либо конкретной среды применения для определения точных характеристик эффективности доставки данных. Вместе с тем, модель продемонстрировала работоспособность предложенного алгоритма передачи данных для динамической мобильной сети с метрикой на базе частоты встречаемости узлов.
Заключение
По результатам реализации модели можно судить о том, что данный алгоритм работоспособен, и доставляет данные с вероятностью 100% при выполнении трёх условий:
1) Устройство-адресат не должно покинуть данную сеть, то есть выйти из зоны покрытия всех остальных устройств в сети.
2) Для доставки сообщения необходимо поддерживать сеть в работоспособном состоянии. Определённое количество узлов должно быть активно постоянно.
3) Необходимо некоторое время для доставки данных. Чем больше узлов в сети, тем чаще будут происходить их соединения друг с другом, следовательно, возрастёт скорость доставки данных. Смоделированное количество 30ти узлов с возможностью соединения с другими устройствами на расстоянии 10 метров при площади территории сети, равной 90 000 квадратных метров достаточно мало. В среднем в один момент времени друг с другом соединены не более 6-7 устройств, отсюда высокое максимальное время доставки.
Также по результатам программного имитационного моделирования динамической мобильной сети можно сделать вывод о потенциальной практической реализуемости предложенной технологии на базе обычных мобильных устройств связи. Если учесть, что в практической реализации на каждом мобильном устройстве будет храниться лишь вектор расстояний, а технология Bluetooth не требовательна к ресурсам, имеет высокую пропускную способность и автоматически подключает все не закрытые паролями устройства в сеть при их расположении в зоне охвата, то приложение, реализующее сетевой функционал на узле, должно лишь обеспечивать опрос соседей, расчет векторов расстояний и выбор оптимально маршрута. Данное приложение не будет занимать много места и потреблять большое количество ресурсов, что для подобной сети является одним из первоочередных факторов - среди мобильных устройств элементами сети (маршрутизаторами) смогут выступать даже мобильные телефоны с ограниченными вычислительными возможностями -бюджетные или старые модели. Всё что необходимо - это поддержка распространённого языка програм-мирования (например - Java), а также поддержка беспроводной сети (например - технологии Bluetooth с версии 1.2 включительно). Данные технологии поддерживаются 80% всех выпускаемых
с 2006-го года мобильных устройств, таких как: мобильные телефоны, смартфоны, коммуникаторы, PDA и ноутбуки.
Литература
1. Arunkumar Thangavelu, Sivanandam S.N (February 2007). "Location Identification and Vehicular Tracking for Vehicular Ad-Hoc Wireless Networks". IEEE Explorer 1 (2). -pp. 112-116.
2. Шишаев, М.Г. Современные технологии сетей типа ad-hoc и возможные подходы к организации одноранговых телекоммуникационных сетей на базе мобильных устройств малого радиуса действия /М.Г. Шишаев, С.А. Потаман // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. -Апатиты, 2010. - Вып. 1. - С.70-74
3. Ляхов, А.И. Многоканальные mesh-сети: анализ подходов и оценка производительности / А.И. Ляхов, И.А. Пустогаров, С.А. Шпилев // Информационные процессы, 2008.- Т.8, № 3 .- С.173-192.
4. Форд, Л. Потоки в сетях / Л. Форд, Д. Фулкерсон. -М.: Мир, 1966. -276 с.
5. Official Bluetooth SIG Member Website. Bluetooth Specifications. -Режим доступа: https://www.bluetooth.org/Technical/Specifications/adopted.htm
6. Маслобоев А.В. Обзор современного состояния технологии мультиагентных систем и перспективы ее развития / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов, М.Г. Шишаев // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2006. - Вып.У1. - C.6-12.
Сведения об авторах Шишаев Максим Геннадьевич
д.т.н., зав. лаборатории. Учреждение Российской академии наук Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН. Россия, 184209, г. Апатиты Мурманской обл., ул. Ферсмана, д. 24A. е-mail: shishaev@iimm.kolasc.net.ru
Maksim G. Shishaev
Dr. of Sci (Tech.) head of Laboratory. Institution of Russian Academy of Sciences, Institute for Informatics and Mathematical Modeling of Technological Processes, Kola Science Center оf RAS. Russia, 184209, Apatity Murmansk region, Fersman St. 24А.
Куимов Максим Леонидович
соискатель. Учреждение Российской академии наук Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН. Россия, 184209, г. Апатиты Мурманской обл., ул. Ферсмана, д. 24A.
Maksim L. Kuimov
applicant. Institution of Russian Academy of Sciences, Institute for Informatics and Mathematical Modeling of Technological Processes, Kola Science Center оf RAS.
Russia, 184209, Apatity Murmansk region, Fersman St. 24А.
