首先对移动终端的移动特性及服务特性进行分析建模,并确定总体性能目标。其中,涉及到的主要符号及其含义说明如下: C_SP-X为协议实体X(CN,HA,MAP,AR)处理控制信令的开销; C_DP-Y为协议实体Y(HA,MAP)对数据包的处理开销; 为HA与MAP之间的平均距离; 为HA与CN之间的平均距离; 为MAP与AR之间的平均距离; 为CN与MAP之间的平均距离; 为有线链路中每字节1-hop的通信延迟; 为无线链路相对于有线链路通信延迟的比率; 为与移动终端有关联的通信对端节点的个数; U_s为控制信令数据包的大小; U_d为数据包的大小; 为三角路由传输的数据包的比例; 为会话到达率,且服从泊松分布; 为平均会话长度。

移动终端的移动特性主要以其在当前服务MAP(第 i-th MAP)区域内执行一次切换操作所带来的系统开销为指标进行考量,用 C _i,Mobility表示。假设 P_intra表示移动终端在同一MAP区域内不同子网间的穿过率(Cross-over rate)。此时,移动终端仅需使用新配置的链路转交地址(On-link care of address,LCoA)与当前服务MAP进行局部绑定更新,其开销可定义为 C_{BU_MAP}。假设 P_inter表示移动终端在不同MAP域间的穿过率。此时,移动终端还需使用新配置的区域转交地址(Regional care-of-address,RCoA)与HA和所有的CN进行全局绑定更新,其开销可分别定义为 C_{BU_HA}和 C_{BU_CN}。

本文假设接入路由器(Access router,AR)的覆盖范围为 l m× l m的正方形区域,每个MAP包含 个AR,则MAP有效信号覆盖范围的周长为4 kl。移动终端的子网穿过率可大致定义为 ^{[ 6]}。其中, 表示移动终端的移动速率。因此,可推导出

根据HMIPv6协议中描述的绑定更新过程(如图1所示):

图1

Fig.1

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	图1 HMIPv6协议中描述的绑定更新过程Fig.1 Binding update process depicted in HMIPv6

其造成的系统开销主要包括绑定更新信令的交互及处理开销。文献[7]针对空闲状态的移动节点提出了一种信令开销优化策略。因此, C _i,Mobility可定义为

式中:

本文仅考虑移动终端在新进入某个子网时的注册更新开销,而不考虑与MAP或者HA/CN之间周期性的注册更新开销。

移动终端的服务特性主要以其在所选择的服务MAP(第 i-thMAP)区域内收发数据包所带来的系统开销为指标进行考量,用 C _i,Service表示。本文综合考虑了两种数据包传输模式。当移动终端未完成与CN的绑定更新之前,CN发往移动终端的数据包采用三角路由模式(Triangle routing),即需要经过HA转发,其所带来的系统开销表示为 C_DT-TR。当CN处的绑定更新完成之后,则采用路由优化模式(Routing optimization),数据包可直接发送给MAP,然后再通过MAP与移动终端之间的隧道转发给移动终端,其所带来的系统开销表示为 C_DT-RO。因此, C _i,Service可定义为

式中:

为保证移动终端的通信服务质量及优化网络的整体性能,在为其选择最佳服务MAP时,应考虑其在所选择的MAP服务区域内的移动特性及服务特性。因此,所选择的服务MAP应能满足:

式中: 为MAP归一化的相对负载值。

为减少移动终端的新呼叫阻塞率与切换中断率,以及避免MAP出现过载而失效,在为移动终端选择最佳服务MAP时还需综合考虑上层可达MAP间的负载均衡。本文采用一种动态加权负载评估的方法对各MAP的负载情况进行评估。首先定义 如式(4),然后据此将MAP的负载状态划分为空闲(Free)、正常(Normal)及过载(Overload)三种状态^{[ 8]}。

由于在第 i-th MAP处注册的移动终端与外界通信的数据包都要经过它们之间的隧道进行转发,因此,采用 分别表示该MAP的当前队列长度和队列最大长度值; 分别表示最近一个周期内计算获取的MAP的会话达到率和其能力范围内所允许的会话到达率; 分别表示MAP当前所服务的移动终端的数量和其能力范围内所允许的移动终端的服务数量。 为归一化的值,且值域均为[0,1]。前者可反映出MAP的传输服务能力,后两者能够反映出MAP当前的潜在通信强度。其中, 作为系统参数,可根据各MAP的实际服务能力设定。另外,可通过动态调节加权值 则认为该MAP处于“过载”状态,应避免接受新的移动注册请求。

算法1 A-MAP方案选择最佳服务MAP的过程

1. Input: The MAP Information Table; //MAP负载信息表

2. Output: The optimal serving MAP; //最佳服务MAP

3. Begin

4. for i=1 to K //K表示上层可达MAP的数量

5. Calculate the C_total//计算上层各可达MAP的C_total

6. for i=1 to K

7. for (j=1; j<=K-i-1; j++)

8. if (MAP[j]’s C_total > MAP[j+1]’s C_total)

9. exchange MAP[j] ßà MAP[j+1] //升序

10. for each MAP[i]

11. if (MAP[i].state=Overload or q_i+λ·L≥Q_i or s_i+λ≥S_i or k_i+1≥K_i)//MAP[i]已处于过载状态,或者当移动节点接入后造成MAP[i]过载

12. i++;

13. else MAP[i] is the preferred serving MAP;

14. End

在A-MAP方案中,为即将准备切换的移动终端选择最佳服务MAP的过程主要由其当前的服务AR完成,这样可实现MAP选择过程对移动终端的透明,避免移动终端参与所带来的能量消耗。这对使用电池供能的移动终端非常有实际意义。上层可达MAP的负载情况可从MAP发送的路由通告(Router advertisement,RA)消息中获得,当前服务AR通过维护一张MAP负载信息表来记录这些信息。A-MAP方案选择最佳服务MAP的过程,如算法1的时间复杂度为O(K×K)。当前服务AR首先比较上层可达MAP所造成的 C_total,并做升序排序。然后判断 C_total最小的MAP是否处于“过载”状态或者当移动节点接入后是否会造成过载,如若不是,则优先选择该MAP;否则,判断 C_total次小的MAP,以此类推。

为有效避免移动终端在移动过程中的边界效应,仿真实验网络拓扑采用环绕式模型^{[ 9]},如图2所示:

图2

Fig.2

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	图2 仿真网络拓扑图Fig.2 Simulation network topology

由于GPS经常被用来实现位置辅助的切换^{[ 10]},本实验将借此实现区域覆盖信息的静态配置。在该网络拓扑中,总共部署了3层MAP, n表示MAP所在的层次,取 n=0,1,2。各MAP的编号由其所在的层次以及在该层中的位置决定。一个低层MAP域覆盖4个AR,则高层MAP域覆盖了64个AR。各AR之间有信号覆盖重叠区域,整个访问域为无缝覆盖。系统初始化时,将在场景中部署50个移动终端且各移动终端以等概率的方式朝任意方向移动。假设移动方向用 θ表示, θ的概率密度函数可表示为 f( θ)=1/2π(-π< θ<π)。在CN与MN之间通过设置FTP应用产生数据包,整个仿真过程将分别持续100 s。数据包的大小为512 Bytes,控制信令数据包的大小为25 Bytes,拥塞窗口的大小设置为32。由于无线链路具有低带宽、高误码率等特点,数据包在无线链路上的传输开销要比在有线链路上的传输开销大。另外,由于Internet通常需要处理大量的数据,其链路延迟设置为50 ms。

从上文对移动终端行为特性的建模分析可发现,影响最佳服务MAP选择的因素主要包括移动终端的移动速率以及会话到达率。本文将观察不同参数配置条件对最佳服务MAP选择的影响。首先考虑在总体部署的移动终端数量一定的情况下,设置3种实验场景,具有不同移动速率的移动终端的比例配置如表2所示:

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 移动终端的比例分配情况 Table 2 Proportion allocation of MN 场景名称 低速/% 中速/% 高速/% 场景1 70 20 10 场景2 30 35 35 场景3 10 20 70

表2 移动终端的比例分配情况 Table 2 Proportion allocation of MN

2.2.1 系统开销

为充分观察会话到达率的变化在上述3种实验场景中对最佳服务MAP选择的影响,将会话到达率分别设置为两种比较典型的值: λ=0.1和 λ=1。各MAP选择方案的系统开销如图3所示:

图3

Fig.3

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	图3 系统开销对比结果Fig.3 Comparison results of system cost

不管影响MAP选择的因素如何变化,Furthest-based总是为移动终端选择最高层的MAP。尽管可减少移动终端频繁跨MAP域的切换所带来的全局绑定更新开销,但由于最高层MAP与移动终端之间的跳数最多,数据传输开销也相应最大。因此,相比较而言,Furthest-based具有最大的系统开销,且随着会话达到率的增加,这种情况也愈加明显。另外,值得注意的是,从场景1到场景3,随着高速移动终端比例的增加,移动终端越区切换的几率也随之增加。因此,绑定更新开销的增加直接导致系统开销也随之增加。

Velocity-based是以移动终端的移动速率作为选择服务MAP的评判标准。由于不需要频繁地执行越区切换,低速移动终端偏向于选择低层MAP。但从场景1到场景3,随着高速移动终端数量的增加,为减少频繁切换所带来的全局绑定更新开销,更多地偏向于选择高层MAP,数据传输开销的增加直接导致系统开销也随之增加。

SMR-based是通过比较SMR值与预先定义的阈值来选择服务MAP。随着会话达到率的增加,当移动速率相对较小时,SMR的值相对较大,则优先选择低层MAP;当移动速率增加时,SMR值变小的幅度相对更大,同样为了减少频繁切换所带来的全局绑定更新开销,且为了保持会话的稳定,优先选择高层MAP,但数据传输开销也随之增长。A-MAP在为移动终端选择服务MAP时,总是优先考虑满足式(3)的MAP。因此,A-MAP的系统开销比起其他3种方案都具有优势。

2.2.2 负载均衡

本文仅评估各层MAP的总体负载分布情况,而不考虑每一层中各MAP的具体负载情况。4种MAP选择方案的负载均衡性能如图4所示:

图4

Fig.4

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	图4 各层MAP总体负载分布情况Fig.4 Total load distribution of each MAP layerFurthest-based

会话到达率固定设置为 λ=0.5。为部署的移动终端都优先选择MAP-0层的MAP作为服务MAP,导致负荷集中,其负载均衡性能最差。在Velocity-based方案中,由于本文仅总体评估各层MAP的负载分布情况,而不考虑各层内部各MAP的具体负载情况,因此,从图4中可明显看出各层MAP的负载分布情况几乎与具有不同移动速率的移动终端的分布情况完全吻合。在SMR-based中,在会话到达率一定的情况下,SMR-based的MAP负载均衡性能主要还是取决于移动终端的移动速率。从图中可以看出,SMR-based的MAP负载分布情况与Velocity-based较为接近。

A-MAP综合考虑了移动终端的移动特性及服务特性,并在此基础上,考虑了上层各可达MAP的负载情况,并将MAP的负载状态作为是否选择其作为最佳服务MAP的重要考量因素。因此,A-MAP相比较其他3种MAP选择方案具有更好的负载均衡性能。值得一提的是,场景1中有70%的低速移动终端,优先为它们选择低层MAP-2中的MAP,不但可以减少数据包处理与转发的开销;同时,实际应用场景中部署在低层的MAP数量也较多,更好地分担了MAP间的负载压力。

2.2.3 平均切换时延

所选的服务MAP也决定了移动终端的切换频率。4种MAP选择方案的平均切换时延对比结果如图5所示:

图5

Fig.5

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	图5 平均切换时延对比结果Fig.5 Comparison results of the average handover latency

Furthest-based减少了MAP域间切换频率及其所带来的全局绑定更新时延。然而距离最远的MAP与移动终端之间的跳数最多,当发生MAP域内切换时,局部绑定更新信令的交互时延将增加,MAP域内切换时延也相应增加。从场景1到场景3中,随着高速移动终端数量的增加,MAP域内切换将更加频繁。因此,相比较而言,Furthest-based具有最长的平均MAP域内切换时延。

在上述网络拓扑中将各层MAP与HA、CN的距离设置成固定值,各层MAP与HA、CN之间的信令传输时延是一定的。因此,Velocity-based为移动速率较慢的移动终端选择低层MAP,可以减少MAP域内切换中局部绑定更新信令的交互时延。而随着移动速率的增加,移动终端执行越区切换的几率也随之增加。为减少频繁的全局绑定更新,转而选择更高层的MAP。然而当发生MAP域内切换时,高层MAP会增加局部绑定更新信令的交互时延。但总体来说,Velocity-based的平均域内切换时延要比Furthest-based低。

在SMR-based中,当移动速率增加时,为减少全局绑定更新开销且保持会话的稳定,优先选择高层MAP。但高速移动终端执行切换的频率将增加,平均切换时延也随之增加。而A-MAP方案综合考虑了移动终端的移动特性和服务特性,以及上层可达MAP间的负载均衡,最佳服务MAP的选择过程更加具有自适应性,因此,A-MAP的平均域内切换时延在4种方案中最小。但从场景1到场景3,随着高速移动终端的增加,MAP域间切换频率的上升同样也增加了平均MAP域间切换时延。