CN110752990B - 保障弹性的时变网络最短路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种保障弹性的时变网络最短路由方法，主要解决传统最短路由方法中某节点频繁参与路径构建使其在时变网络中关键性过高的问题。其方案为：1)在时间扩展图上标注节点介数并对其初始化；2)构建节点介数‑时延归一化指标；3)随机选择任意节点作为当前源节点，并构建其介数‑时延最短路径树；4)判断是否仍存在未构建介数‑时延最短路径树的节点：若存在，则更新网络节点介数信息及介数‑时延归一化指标信息，返回3)；否则，输出网络节点之间的介数‑时延最短路径。本发明能在节点失效时为时变网络保留更多的剩余通信服务能力，提高网络弹性性能，可用于小卫星编队、遥感卫星及小星群这些具有时变属性的卫星网络中。

Description

保障弹性的时变网络最短路由方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种保障弹性的时变网络最短路由方法，可用于小卫星编队、遥感卫星及小星群这些具有时变属性的卫星网络中。

背景技术

如今卫星网络发展迅速，以其广泛的覆盖范围占据优势，希望为全球用户提供快速便捷的通信服务。

时变网络是指网络拓扑或网络中可用于业务传输的带宽资源随时间动态变化的网络。

在时变网络中，传统的Dijkstra算法在求解网络节点之间的路径时，在时间扩展图上以链路时延为权重并将最短时延作为寻路的优化目标，这样会出现某一个节点处于多对节点的最短传输路径之中，会导致该节点成为网络的关键节点，该节点的失效会使时变网络损失大部分的通信能力，甚至造成全网瘫痪。

为了避免出现以上情况，需要将时变网络节点的关键性在时间扩展图上进行标识，限制时变网络的路由方法，均衡各个节点在时变网络中的地位，避免某个节点发生对点路径构建参与度过高的问题。

为了避免网络流量可能集中于某部分关键节点，造成这部分关键节点资源过度消耗并失效，从而导致网络服务能力下降。现有技术提出了网络中有关避免关键节点路由方法的相关研究。

安莹,黄家玮,罗熹,王建新等人在2014年小型微型计算机***第9期提出了一种基于节点介数的拥塞感知路由算法，其通过网络拓扑的时空演化图计算出节点间延时开销最小的多条备选路径，同时引入节点介数标识节点的负载情况。该算法以时延为指标计算多条最短路径，并在转发时以介数作为指标选择实际转发路径，有效减少流量集中在某个关键节点进行转发的情况。但该算法由于将链路时延与介数割裂为两部分，分别对路径进行构建与选择，介数没有参与路由的计算，导致无法在路由计算过程中一步给出联合时延与介数的路由方案。

张琨，徐建，赵学龙，田春山，严悍，张宏等人在2013年公开的专利申请中提出了一种复杂网络中避免关键节点的启发式路由方法。其通过改变连接关键节点边上的权重，降低网络中最大节点介数，利用最短路径算法，使流量负载在关键节点和非关键节点之间重分布，降低关键节点的流量。但是该算法由于仅考虑将介数作为指标构建最短路径，忽略了链路时延在最短路径构建过程中的影响，且在具有时变特性的时变网络中应用性较差。

因此，如何寻求一种综合考虑时延与介数这两种重要指标保障弹性的时变网络最短路由方法成为时变网络路由技术领域中的研究难点和热点。

发明内容

本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种保障弹性的时变网络最短路由方法，综合考虑介数与时延的影响，在路由计算过程中一步给出介数-时延联合约束的最短路由方案，构建时延较小且节点地位相对平等的对点路径，避免在时变网络最短路径中出现关键性极高的节点，防止其失效造成网络服务能力大幅下降。

本发明的技术方案是，将时变网络的节点介数与链路时延分别进行归一化，联合转化为新的链路权重，标注在表征该时变网络时段连通关系的时间扩展图上；然后利用Dijsktra算法求解节点对间介数-时延最短路径。最终计算得到节点对间的最短路径能够在保障时延的同时避免某个节点频繁地出现在多条最短路径中，确保网络不会因为某个节点的失效使网络丧失大部分的路由服务能力，从而提升网络的弹性性能。其实现步骤包括如下：

(1)用时间扩展图G＝(V,E)表示时变网络的时段连通关系，并分别在G的链路上标注链路时延T_j和节点介数B_i，其中i∈V,j∈E，V表示网络中的节点，E表示网络中的链路；将节点介数B_i初始化0，表示节点i的介数值开始为0；

(2)在时间扩展图上构建节点介数-时延的归一化指标：

(2a)将节点i的介数B_i标注在时间扩展图上，根据以下规则得到当前网络节点介数的最大值：B_max＝max{B_i|i∈V}；

(2b)利用步骤(2a)得到的B_max对网络中的节点介数B_i进行归一化，得到归一化的节点介数指标b_i，

(2c)将链路j的时延标注在时间扩展图上，根据以下规则得到当前网络链路时延的最大值：T_max＝max{T_j|j∈E}；

(2d)利用步骤(2c)得到的T_max对链路时延T_j进行归一化得到归一化的网络链路时延t_j，

(2e)利用归一化介数b_i与归一化链路时延t_j，得到链路j的介数-时延归一化指标w_j：

w_j＝b_i+t_j，i∈V,j∈E

其中，节点i为链路j的终端节点；

(2f)将步骤(2e)得到的介数-时延归一化指标w_j标注于链路j上；

(3)定义源节点集合S＝{i|i∈V}设该集合元素的初始数目n＝0，并统计网络节点总数N；

(4)随机选择一个节点作为当前源节点；

(5)判断当前源节点是否属于源节点集合S：

若当前节点不属于源节点集合S，则将当前节点加入源节点集合S中，并更新源节点集合元素的数目n＝n+1；

否则，返回步骤(4)，重新选择节点；

(6)判断源节点集合S中元素数目n与网络节点总数N的大小：若n＜N，则执行步骤(7)；否则，执行步骤(9)；

(7)以当前节点作为源节点出发，以链路上的介数-时延归一化指标w为链路权重，利用Dijkstra算法求解到网络中其他节点的介数-时延最短路径树T；

(8)更新最短路径树T上各路径l上节点的介数信息及链路上的介数-时延指标信息：

(8a)更新介数-时延最短路径l上的中间节点介数信息B_i为B_i'；

(8b)更新介数-时延最短路径l上链路j的介数-时延归一化信息w_j为w_j'；

(9)判断网络中所有节点是否全部加入源节点集合S中：若当前S集合元素数目小于网络节点总数N，即n<N，则网络中的所有节点节点未全部加入到集合S中，返回步骤(4)；否则，节点已全部加入S，完成网络所有对点间的介数-时延最短路径构建，输出网络节点间的介数-时延最短路径。

本发明具有如下优点：

1.本发明由于考虑了时变网络的时变特性，因此可以为小卫星编队、遥感卫星及小星群这些具有时变属性的卫星网络寻找保障弹性的最短路由；

2.本发明由于将节点介数转化为链路权重的一部分，因此使用该方法在构建时变网络节点对之间的路径时，能够均衡节点的网络地位；

3.本发明由于用归一化后的节点介数与链路时延联合构成链路权重，约束了时变网络节点对之间的最短路径构建，因此能够在保障路径低时延的同时避免节点关键性过高的问题，降低了节点失效时对时变网络通信性能所带来的影响。

附图说明

图1是本发明的实现流程图；

图2是本发明中基于介数的时间扩展图；

图3是本发明中对介数初始化的时间扩展图；

图4是本发明中介数-时延归一化的时间扩展图；

图5是本发明中节点

介数-时延最短路径树图；

图6是本发明中节点

的介数-时延最短路径树上相关介数信息更新图；

图7是本发明中节点

的介数-时延最短路径树图；

图8是本发明中节点

的介数-时延最短路径树上相关介数信息更新图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的描述。

参照图1，本发明的实现步骤如下：

步骤一，时变网络的时段连通关系及初始化。

时变网络的时段连通关系通常用快照图，时间扩展图，时间聚合图表示，本实例用时间扩展图G＝(V,E)表示时变网络的时段连通关系，并分别在G的链路上标注链路时延T_j和节点介数B_i，其中i∈V,j∈E，V表示网络中的节点，E表示网络中的链路，如图2所示；

将节点介数B_i初始化为0，以表示节点i的介数值开始为0，即

如图3所示。

步骤二，在时间扩展图G上构建节点介数-时延的归一化指标。

(2.1)在时间扩展图G上得到当前网络节点介数的最大值：B_max＝max{B_i|i∈V}；

本实施例，网络节点介数最大值B_max＝0；

(2.2)利用网络节点介数最大值B_max对网络中的节点介数B_i进行归一化，得到归一化的节点介数指标b_i：

本实施例中，网络节点介数最大值B_max＝0，则b_i＝0；

(2.3)将链路j的时延标注在时间扩展图上，根据以下规则得到当前网络链路时延的最大值：T_max＝max{T_j|j∈E}；

本实施例中，最大链路时延T_max＝6；

(2.4)利用步骤(2c)得到的T_max对链路时延T_j进行归一化，得到归一化的网络链路时延t_j，

本实施例中，最大链路时延T_max＝6，

以计算链路

归一化的链路时延为例，

(2.5)利用归一化介数b_i与归一化链路时延t_j，得到链路j的介数-时延归一化指标w_j：

w_j＝b_i+t_j，i∈V,j∈E

其中，节点i为链路j的终端节点；

本实施例，利用公式w_j＝b_i+t_j，i∈V,j∈E分别计算链路j的介数-时延归一化指标，以计算链路

的介数-时延归一化指标为例：

同理，计算所有链路的介数-时延归一化指标；

(2.6)将步骤(2.5)得到的介数-时延归一化指标w_j标注于链路j上；

本实施例，在时间扩展图链路j下边或右边标注介数-时延归一化指标w_j，如图4所示。

步骤三，定义源节点集合，选择当前源节点。

定义源节点集合S＝{i|i∈V}，设该集合元素的初始数目n＝0，并统计网络节点总数N；

随机选择任意一个节点作为当前源节点。

本实施例中，定义源节点集合S，初始时

集合数目n＝0，并统计网络节点总数N＝9；随机选择节点

作为当前源节点。

步骤四，判断当前源节点是否属于源节点集合S：

若当前节点不属于源节点集合S，则将当前节点加入源节点集合S中，并更新源节点集合元素的数目n＝n+1；

否则，返回步骤三，重新选择当前节点。

本实施例中，由于当前选择的源节点

则将节点

加入源节点集合S中，即

并更新源节点集合S的元素的数目n＝n+1＝0+1＝1。

步骤五，判断源节点集合S中元素数目n与网络节点总数N的大小：若n＜N，则执行步骤六；否则，执行步骤八；

本实施例中，当前源节点集合S中元素数目n＝1<网络节点总数N＝9，则执行步骤六。

步骤六，以当前节点作为源节点出发，以链路j上的介数-时延归一化指标w_j为链路权重，利用Dijkstra算法求解到网络中其他节点的介数-时延最短路径树T。

求解过程如下：

(6.1)初始时将网络中的节点分为两部分，分别为已选节点集合P与剩余节点集合U，假设P只包含当前源节点A，即P＝{A}；

本实施例，当前源节点为

所以

(6.2)用介数-时延归一化指标w_j值作为节点间的链路权值，表示节点间的距离；

(6.3)用当前源节点A以外的节点组成剩余节点集合：U＝{其余节点}，假设任意其余节点B∈U，判断节点A到节点B是否存在链路j：

若存在链路j，则A与B节点间的距离为：w<A,B>＝w_j；

否则，则A与B节点间距离为∞；

本实施例中，剩余节点集合

分别为节点A，B，C在τ₁，τ₂，τ₃时段的表征，因为节点

到节点

存在链路

所以

与

间的距离为

同理，得到节点

与剩余节点集合U中其他节点的距离；

(6.4)从剩余节点集合U中选取一个距离A最小的节点K_t，将K_t加入到已选节点集合P中，得到A到K_t的最短路径长度：w<A,K_t>；

本实施例，从剩余节点集合U中选取距离

最小的节点，因为

到

与

的距离相同且最小，为

所以在

与

任选一个节点加入到集合P中，假设将

加入到集合P中，得到

到

的最短路径长度：

(6.5)以K_t为新的中间点，修改节点A到剩余节点集合U中各节点的距离，判断从源节点A以K_t为中间点到节点B的距离与不经过K_t节点的距离大小：

若经过K_t的距离比不经过K_t的距离小，则修改节点B的距离值为：

w<A,B>＝w<A,K_t>+w<K_t,B>；

否则，不修改节点B的距离值；

本实施例，以

作为新的中间点，修改集合U中各节点的距离，因为

的加入仅使

到

的距离由∞减小为5/6，即

所以修改

的距离为5/6；对U中其他节点的距离值不做修改；

(6.6)判断已选节点集合P是否包含所有节点：

若P已经包含所有节点，则表示已经完成A节点最短路径树T的构建；

否则，重复(6.4)至(6.5)；

本实施例，当前集合

未包含所有节点，则重复(6.4)至(6.5)，直到P已经包含所有节点，则表示完成

节点最短路径树T的构建，结果如图5所示。

步骤七，更新最短路径树T上各路径l上节点的介数信息及链路上的介数-时延指标信息：

(7.1)更新介数-时延最短路径l上的中间节点介数信息B_i为B_i'：

(7.1.1)根据步骤(6.6)得到的w最短路径树T，得到源节点A到其余m个节点的介数-时延最短路径集合L＝{l₁,l₂,...,l_x,...,l_m}，其中，l_x为第x条介数-时延最短路径，l_x＝<A,K₁,K₂,...,K_t,...,B>表示节点A到节点B的介数-时延最短路径，K₁ K₂…K_t为路径l_x的中间节点，x∈[1，m]，m≤N-1，t≤N-2，m与t相互独立且均为正整数；

本实施例，根据节点

的介数-时延最短路径树T，得到

到其余7个节点的介数-时延最短路径集合L＝{l₁,l₂,...,l_x,...,l₇}，其中，

(7.1.2)定义一个存放介数-时延最短路径中间节点的集合K，将集合L中路径l_x的中间节点K_t加入到集合K中，并统计K中的每个中间节点K_t的出现次数，分别将该次数作为新的节点介数B_i'；

本实施例，定义一个存放介数-时延最短路径中间节点的集合K，将集合L中路径l_x的中间节点加入到集合K中，即

统计集合K中每个中间节点的出现次数，并将其分别作为该节点的新介数B_i'，即

如图6所示；

(7.2)更新介数-时延最短路径l上链路j的介数-时延归一化信息w_j为w_j'；

(7.2.1)根据更新后的节点介数B_i'，更新节点介数的最大值B_max'：

B_max'＝max{B_i'|i∈V}；

本实施例，更新节点介数的最大值

(7.2.2)根据更新后的B_i'，更新归一化节点介数指标b_i'，

本实施例，更新归一化节点介数指标

同理，

(7.2.3)根据更新后的归一化介数b_i'与归一化链路时延t_j，更新介数-时延归一化指标w_j'：

w_j'＝b_i'+t_j，i∈V,j∈E

其中，节点i为链路j的终端节点；

本实施例，更新链路j的介数-时延归一化指标w_j'＝b_i'+t_j，以链路

为例，

同理，可得到其他链路的介数-时延归一化指标；

(7.2.4)在时间扩展图G＝(V,E)的链路j上标注更新得到的介数-时延归一化指标w_j'，如图6所示。

步骤八，输出网络节点之间的介数-时延最短路径。

判断网络中所有节点是否全部加入源节点集合S中：

若当前S集合元素数目小于网络节点总数N，即n<N，则网络中的所有节点节点未全部加入到集合S中，返回步骤三；

否则，节点已全部加入S，完成网络所有对点间的介数-时延最短路径构建，输出网络节点间的介数-时延最短路径。

本实施例，当前S集合元素数目num＝1小于网络节点总数N＝9，则网络中的所有节点节点未全部加入到集合S中，返回步骤三，继续寻找剩余节点间的介数-时延最短路径，假设下一个被选作源节点的是

将

加入源节点集合S中，执行与源节点为

时相同的操作，可得到

的介数-时延最短路径树，如图7所示；

同理，对

的介数-时延最短路径树上路径的节点介数相关信息进行更新操作，可得到

的介数-时延最短路径树上相关介数信息更新图，如图8所示；

重复源节点选择操作，直到节点

全部加入源节点集合S中，得到全部节点的最短路径树，根据全部节点的最短路径树可得到网络中所有对点之间介数-时延最短路径，输出网络节点间的介数-时延最短路径。

Claims (4)

1.一种保障弹性的时变网络最短路由方法，其特征在于，包括如下：

(1)用时间扩展图G＝(V,E)表示时变网络的时段连通关系，并分别在G的链路上标注链路时延T_j和节点介数B_i，其中i∈V,j∈E，V表示网络中的节点，E表示网络中的链路；将节点介数B_i初始化0，表示节点i的介数值开始为0；

(2)在时间扩展图上构建节点介数-时延的归一化指标：

(2a)将节点i的介数B_i标注在时间扩展图上，根据以下规则得到当前网络节点介数的最大值：B_max＝max{B_i|i∈V}；

(2b)利用步骤(2a)得到的B_max对网络中的节点介数B_i进行归一化，得到归一化的节点介数指标b_i，

(2c)将链路j的时延标注在时间扩展图上，根据以下规则得到当前网络链路时延的最大值：T_max＝max{T_j|j∈E}；

(2d)利用步骤(2c)得到的T_max对链路时延T_j进行归一化得到归一化的网络链路时延t_j，

(2e)利用归一化介数b_i与归一化链路时延t_j，得到介数-时延归一化指标w_j：

w_j＝b_i+t_j，i∈V,j∈E

其中，节点i为链路j的终端节点；

(2f)将步骤(2e)得到的介数-时延归一化指标标注于链路j上；

(3)定义源节点集合S＝{i|i∈V}设该集合元素的初始数目n＝0，并统计网络节点总数N；

(4)随机选择一个节点作为当前源节点；

(5)判断当前源节点是否属于源节点集合S：

若当前节点不属于源节点集合S，则将当前节点加入源节点集合S中，并更新源节点集合元素的数目n＝n+1；

否则，返回步骤(4)，重新选择节点；

(6)判断源节点集合S中元素数目n与网络节点总数N的大小：若n＜N，则执行步骤(7)；否则，执行步骤(9)；

(7)以当前节点作为源节点出发，以链路j上的介数-时延归一化指标w_j为链路权重，利用Dijkstra算法求解到网络中其他节点的介数-时延最短路径树T；

(8)更新最短路径树T上各路径l上节点的介数信息及链路上的介数-时延指标信息：

(8a)更新介数-时延最短路径l上的中间节点介数信息B_i为B_i'；

(8b)更新介数-时延最短路径l上链路j的介数-时延归一化信息w_j为w_j'；

(9)判断网络中所有节点是否全部加入源节点集合S中：若当前S集合元素数目小于网络节点总数N，即n<N，则网络中的所有节点未全部加入到集合S中，返回步骤(4)；否则，节点已全部加入S，完成网络对所有点间的介数-时延最短路径的构建，输出网络节点间的介数-时延最短路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其中(7)中利用Dijkstra算法求解当前源节点到其他节点的介数-时延最短路径树，实现如下：

(7a)初始时将网络中的节点分为两部分，分别为已选节点集合P与剩余节点集合U，假设P只包含当前源节点A，即P＝{A}；

(7b)用介数-时延归一化指标w_j值作为节点间的链路权值，表示节点间的距离；

(7c)用A以外的节点组成剩余节点集合U＝{其余节点}，假设节点B∈U，判断节点A到节点B是否存在链路j：

若存在链路j，则A，B节点间的距离为：w<A,B>＝w_j；

否则，则A，B节点间距离为∞；

(7d)从剩余节点集合U中选取一个距离A最小的节点K_t，将K_t加入到P中，得到A到K_t的最短路径长度：w<A,K_t>；

(7e)以K_t为新的中间点，修改节点A到集合U中各节点的距离，判断从源节点A以K_t为中间点到节点B的距离与不经过K_t节点的距离大小：

若经过K_t的距离比不经过K_t的距离小，则修改节点B的距离值为：

w<A,B>＝w<A,K_t>+w<K_t,B>；

否则，不修改节点B的距离值；

(7f)判断P是否包含所有节点：

若P已经包含所有节点，则表示已经完成A节点最短路径树T的构建；

否则，重复(7d)至(7e)。

3.根据权利要求1所述的方法，其中(8a)中对节点介数B_i的更新，实现如下：

(8a1)根据(7f)得到的w最短路径树T，得到源节点A到其余m个节点的介数-时延最短路径集合L＝{l₁,l₂,...,l_x,...,l_m}，其中，l_x为第x条介数-时延最短路径，l_x＝<A,K₁,K₂,...,K_t,...,B>表示节点A到节点B的介数-时延最短路径，K₁ K₂ … K_t为路径l_x的中间节点，x∈[1，m]，m≤N-1，t≤N-2，m与t相互独立且均为正整数；

(8a2)定义一个存放介数-时延最短路径中间节点的集合K，将(8a1)集合L中路径l_x的中间节点K_t加入到集合K中，并统计K中的每个中间节点K_t的出现次数，分别将该次数作为新的节点介数B_i'；

(8a3)在时间扩展图G＝(V,E)上标注新的节点介数B_i'。

4.根据权利要求1所述的方法，步骤(8b)中对网络节点介数-时延归一化指标w_j进行更新，实现方法如下：

(8b1)根据更新后的节点介数B_i'，得到更新节点介数的最大值B_max'：

B_max'＝max{B_i'|i∈V}；

(8b2)根据更新后的B_max'，得到更新归一化节点介数指标b_i'，

(8b3)根据更新后的归一化介数b_i'与(2d)的归一化链路时延t_j，得到更新介数-时延归一化指标w_j'：

w_j'＝b_i'+t_j，i∈V,j∈E

其中，节点i为链路j的终端节点；

(8b6)在时间扩展图G＝(V,E)的链路j上标注更新得到的介数-时延归一化指标w_j'。

Images