閆 磊 何天愷 王易因 張榕鑫 李鑫濱

①(東北大學秦皇島分校計算機與通信工程學院 秦皇島 066004)

②(系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室 上海 200240)

③(燕山大學電氣工程學院 秦皇島 066004)

④(上海交通大學自動化系 上海 200240)

⑤(上海工業(yè)智能管控工程技術研究中心 上海 200240)

⑥(廈門大學水聲通信與海洋信息技術教育部重點實驗室 廈門 361005)

1 引言

近年來水下物聯(lián)網(Internet of Underwater Things, IoUT)受到了廣泛的關注[1-4]。相對陸基的物聯(lián)網，IoUT要更為復雜，存在造價昂貴、能量受限以及更為稀疏的布置[5]等挑戰(zhàn)。同時，嚴苛的水下環(huán)境造成的不可忽視的高時延、節(jié)點移動性、低帶寬等降低通信可靠性的挑戰(zhàn)[6,7]也同樣給IoUT節(jié)點間的通信造成不小的困擾。因此，IoUT需要更加高效的路由協(xié)議通過聲學或光學的方式完成數(shù)據(jù)的轉發(fā)[8,9]。

IoUT中的通信和數(shù)據(jù)傳輸主要可分為依靠節(jié)點間的多跳傳遞和借助AUV的數(shù)據(jù)收集兩種方法。本文主要討論依靠節(jié)點網絡自身的多跳路由，其關鍵在于保障收發(fā)節(jié)點和中繼節(jié)點之間端到端的可靠鏈路以及在整個網絡中的可靠路徑[10]。其中可靠鏈路在于克服水聲信道嚴苛的信道狀態(tài)完成鄰居節(jié)點之間的有效數(shù)據(jù)傳輸，而可靠路徑則是應對水下復雜環(huán)境和死亡節(jié)點等因素造成的中繼無以為繼的路由虛空區(qū)，保證收發(fā)節(jié)點之間的有效路由。

水下物聯(lián)網中的路由方法大致可分為表格驅動路由、按需路由、機會路由、基于多播樹的路由和地理路由方法[11]。前4種方法分別存在著高能量開銷、高路由時延、高數(shù)據(jù)包沖突和在移動節(jié)點網絡中低穩(wěn)定性等較為突出的劣勢。地理路由方法是一種能夠以低通信、低存儲開銷完成數(shù)據(jù)傳輸，并保證路徑可靠性的有效方案。它只需求掌握目標節(jié)點與相鄰節(jié)點的位置信息，無需維持全局信息或者對網絡進行泛洪，具有很強的實際可操作性。地理路由采用貪婪轉發(fā)策略獲取次優(yōu)的傳輸路徑，這條路徑在大多數(shù)情景中為最短路徑。地理路由一般還包含某種迂回模式。GPSR協(xié)議通過右手法則繞過貪婪轉發(fā)無以為繼的局部最小值[12]。GOFAR+協(xié)議將數(shù)據(jù)的轉發(fā)限制在一個可探索區(qū)域內以更快地從迂回模式中回歸到貪婪轉發(fā)模式[13]。然而當應用場景變換到諸如水下網絡或空天地一體網絡的3維空間時，基于兩種模式的路由協(xié)議的可用性被嚴重削弱[14,15]。為解決3維路由問題，近年出現(xiàn)了許多基于深度或壓力的定向路由協(xié)議[16-18]。隨著IoUT應用范圍的擴張，相較于以往的只用于某種特定應用的水下傳感器網絡，這些定向路由協(xié)議并不能很好地適應大規(guī)模且多AUV、水下滑翔機異構移動節(jié)點參與的多功能應用情景。簡而言之，IoUT對能夠連接網絡中的任意兩個節(jié)點并完成數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆酚煞椒ㄌ岢隽诵枨蟆?/p>

值得一提的是無狀態(tài)幾何路由(Geometric STAteless Routing, G-STAR)[14]為地理路由協(xié)議在3維空間中的應用提供了一個新的思路。由于無需切換到某個特定的迂回路徑，G-STAR不需要對轉發(fā)模式進行切換或對網絡拓撲進行平面化處理，由此顯著地降低了路由復雜度。但是，此協(xié)議在IoUT中的應用仍存在以下問題。

(1) 位置信息的獲取。網絡中的節(jié)點的絕對或相對位置信息的先驗獲取是完成地理路由的關鍵。全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)在水下環(huán)境中無法運作。而由于水下聲速剖面(Sound Speed Profile, SSP)隨水深呈非線性變化[19]，基于到達時間(Time of Flight, ToF)的測量方法有可能獲得不準確的測量結果。此外，通過傳統(tǒng)水下測距或定位方法難以同時大規(guī)模地獲取節(jié)點的準確位置信息[16]。

(2) 水下信道和網絡狀態(tài)。聲學與光學的無線信道存在傳輸?shù)摹瓣幱皡^(qū)”[20,21]或“虛空區(qū)”[18]。此外，受限于有限的能源，大部分節(jié)點一般處于睡眠模式中，在某時刻的路由中，網絡中可進行路由的節(jié)點數(shù)目是受限的。由此，一個直線的直達路徑在大多數(shù)情況下是不可能的，需繞行其余可用節(jié)點進行路由，因此在路由過程中網絡的拓撲經常顯示為一種顯著的C型拓撲。得到次優(yōu)路徑的地理路由協(xié)議在這種情況下會帶來大量的無效轉發(fā)。

(3) 探索與利用之間的折中。G-STAR協(xié)議的主導思想是建立一個基于位置信息的樹，動態(tài)地搜索路由路徑。對樹搜索而言，尤其是在IoUT網絡中，探索和利用的折中是不可忽略的。對樹廣度的搜索，可以視為網絡中對最優(yōu)路由的探索，探索的增加能夠不斷優(yōu)化路由路徑的選擇，直至尋找到存在的最優(yōu)路徑，但同時也帶了更大的能耗和更長的時延。對于網絡的利用則是指樹深度的發(fā)掘，使數(shù)據(jù)盡可能早地抵達目標位置，但路由所尋到的路徑在大多數(shù)情況下并非最優(yōu)。例如，在提高網絡的整體性能時，我們也需考慮數(shù)據(jù)傳輸所占用的開銷。而在復雜的物理層環(huán)境中，我們需要考慮在利用盡可能少的跳數(shù)的情況下，保持較低的誤碼情況。

綜上，為解決以上所提出的問題，本文基于GSTAR協(xié)議與無協(xié)作轉發(fā)方法，設計一種可適用于IoUT情景的可靠傳輸?shù)幕旌下酚蓞f(xié)議。文章其余部分結構如下：第2節(jié)陳述與本文研究相關的技術；第3節(jié)描述所提出的H-G-STAR協(xié)議；第4節(jié)給出實驗仿真結果與分析；第5節(jié)得出結論；第6節(jié)對H-G-STAR的未來研究進行探討。

2 相關技術

本節(jié)討論H-G-STAR協(xié)議的相關技術。首先對水下無線路由器的混合解決方法以及IoUT的通信、定位和導航一體化(Integration of Communication, Positioning, Navigation, ICPN)進行分析。接著給出設計協(xié)議時所采用的無線信道傳輸模型。

2.1 水下無線路由器的混合解決方法以及ICPN

由于IoUT同時對遠距離網絡覆蓋和高速數(shù)據(jù)傳輸提出了需求，許多水下無線通信機的混合方案應運而生。文獻[9]為IoUT引入了光學-聲學的混合通信方案。文獻[22]所提出的采用兩種不同頻段的聲學混合通信機能達到近似于CDMA-IoT LTE系統(tǒng)的性能[23]。這些混合架構的提出，令IoUT網絡能夠輕松地執(zhí)行圖1所示的ICPN[24,25]。此類輕量化的海洋協(xié)作導航系統(tǒng)相比于超短基線、海面無人艦艇協(xié)作導航等較高復雜度的定位系統(tǒng)而言，能夠以稍低的定位精度的代價，取得有限錯誤率、低開銷和高續(xù)航的定位與導航能力，更為適用于水下傳感器、AUV等能源受限的輕型設備。由此可以采用低復雜度的測距方法[4,26]獲得網絡中各個節(jié)點的準確位置信息。

圖1 圖l l2-AUV-MN-2.0網絡模型的 ICPN[4]

2.2 信道模型

其中，μξ和σξ分別為l nx的均值和方差。作為大尺度衰落，陰影效應ξm和距離衰減dm在一個相對較長的時間尺度上不發(fā)生變化，假定其為常數(shù)。

3 H-G-STAR地理路由協(xié)議

3.1 G-STAR協(xié)議[14]和無協(xié)作轉發(fā)[27]

對于G-STAR協(xié)議，數(shù)據(jù)的轉發(fā)總是通過貪婪轉發(fā)策略完成，即便是進入了一個局部最小值也不會切換到某個迂回路由策略上。相應地，G-STAR協(xié)議的數(shù)據(jù)幀需對其已探索的網絡節(jié)點進行記錄以應對局部最小值。

當某個節(jié)點產生數(shù)據(jù)幀時，幀內將初始化一個空白的路由表。路由過程中，每當一個節(jié)點接收到此數(shù)據(jù)幀時，路由表會登記此節(jié)點并且查詢該節(jié)點是否重復登記。若重復，則路由表保留最早的記錄并移除此次登記。由此，路由過程中的每個節(jié)點僅在路由表上出現(xiàn)1次。對于當前節(jié)點，路由表中記錄的上一個相鄰節(jié)點即為其上一跳節(jié)點，標注為當前節(jié)點的父節(jié)點。

當遇到局部最小值時，數(shù)據(jù)幀將被回退轉發(fā)至其父節(jié)點處。父節(jié)點使用貪婪轉發(fā)策略將數(shù)據(jù)幀轉發(fā)給它其余未被路由表登記的相鄰節(jié)點。若父節(jié)點的所有相鄰節(jié)點均被路由表登記，父節(jié)點便將數(shù)據(jù)幀繼續(xù)回退至它的父節(jié)點。由此循環(huán)往復直到跳出局部最小值或回退至發(fā)送節(jié)點處，后者標志G-STAR路由的失敗。

3.2 改進協(xié)議流程

本協(xié)議默認使用G-STAR協(xié)議進行數(shù)據(jù)轉發(fā)，當節(jié)點的環(huán)境符合條件時，在使用G-STAR協(xié)議的同時也啟用無協(xié)作轉發(fā)方法進行數(shù)據(jù)發(fā)送。H-G-STAR協(xié)議的流程框圖如圖2所示。

圖2 H-G-STAR 協(xié)議工作流程圖

各個節(jié)點通過式(4)計算其與各節(jié)點的位置，并以此位置信息作為地理路由的先驗知識。由此位置信息以及預設的相鄰節(jié)點范圍，劃定各節(jié)點所對應的相鄰節(jié)點。

為H-G-STAR協(xié)議設定一個相鄰節(jié)點閾值，只有當相鄰節(jié)點的數(shù)量到達此閾值時，當前節(jié)點才同時嘗試使用無協(xié)作轉發(fā)方法進行發(fā)送。啟用無協(xié)作轉發(fā)方法時，根據(jù)當前節(jié)點的相鄰環(huán)境，主要存在以下幾種判決情況：

(1) 無協(xié)作轉發(fā)方法首先在相鄰節(jié)點中搜索存在于轉發(fā)圓錐范圍內的備選節(jié)點。利用路由中各節(jié)點與目標節(jié)點及其相鄰節(jié)點的距離已知，通過余弦函數(shù)計算相鄰節(jié)點相對于當前節(jié)點與目標節(jié)點相連的軸線的角度，將處在擴散角內的節(jié)點列為備選節(jié)點。若無備選節(jié)點存在，無協(xié)作轉發(fā)不生效，僅進行依據(jù)G-STAR協(xié)議的轉發(fā)。

(2) 存在備選節(jié)點，無協(xié)作轉發(fā)通過廣播方式發(fā)送數(shù)據(jù)。各備選節(jié)點通過廣播數(shù)據(jù)中的導頻信息，對其與發(fā)送節(jié)點之間信道的物理層CSI進行信道估計。節(jié)點調用數(shù)據(jù)鏈路層計時器T(hm)，函數(shù)設定的計時長度與物理層所反饋的CSI優(yōu)劣呈負相關趨勢。開始計時并進行信道監(jiān)聽。若其備選節(jié)點中計時器函數(shù)T(hm)數(shù)值最小，即CSI最佳的節(jié)點與GSTAR協(xié)議所選節(jié)點相同，那么此跳轉發(fā)視為僅進行了依據(jù)G-STAR協(xié)議的轉發(fā)，不產生新分支。

(3) G-STAR協(xié)議轉發(fā)的節(jié)點和無協(xié)作方法選擇的下一個發(fā)送節(jié)點不同，路徑產生新分支。原分支的下一跳選擇記錄為G-STAR協(xié)議所選擇的節(jié)點，無協(xié)作轉發(fā)所選擇的下一跳則記錄在新分支中。

每個路由分支根據(jù)H-G-STAR協(xié)議獨立地執(zhí)行路由步驟直到完成路由或抵達生存時間值(Timeto-Leave, TTL)所容許的轉發(fā)跳數(shù)上限。成功完成路由的分支將被標記為有效分支，而后者為無效分支并舍棄。

完成路由后，為進一步精簡路徑，通過信道監(jiān)聽技術對G-STAR協(xié)議產生的路徑進行剪枝[28]，消除G-STAR協(xié)議本身無法除去的回路。由此得到一棵路由樹，其首個分支為G-STAR主導而末尾分支擁有最高的無協(xié)作轉發(fā)比例。

H-G-STAR協(xié)議通過使用G-STAR協(xié)議和無協(xié)作轉發(fā)方法分別拓展了它的路由樹的深度和廣度。G-STAR協(xié)議所遵循的貪婪轉發(fā)模式能夠盡可能快速地完成信息傳輸所需要的路由。而相較于G-STAR協(xié)議的單一路徑，運用H-G-STAR協(xié)議進行路由的節(jié)點通過產生的多個分支在目標節(jié)點處實現(xiàn)協(xié)作分集，并在后續(xù)的傳輸中選擇已探索的路由樹中CSI最佳的信道進行使用，減少后續(xù)的通信開銷。

4 仿真分析

本節(jié)首先討論H-G-STAR協(xié)議在路由中的樹搜索過程。H-G-STAR協(xié)議在C型拓撲的路由路徑如圖3所示?？梢娖淅肎-STAR的特性，對樹的深度進行了充分的發(fā)掘，為此次數(shù)據(jù)傳輸保證了路由可能。同時在鄰居節(jié)點數(shù)量允許時，選擇了信道狀況最佳的鄰居節(jié)點進行路由，優(yōu)化了路由路徑的選擇，實現(xiàn)了對樹的廣度的搜索。

圖3 H-G-STAR 協(xié)議樹搜索的探索和利用

如圖4、圖5所示，網絡以隨機拓撲布置，總節(jié)點數(shù)分別為75, 150個節(jié)點，對應為平均相鄰節(jié)點數(shù)分別為6和12的網絡密度。圖4的數(shù)據(jù)幀在兩條分支路徑中均經歷4跳轉發(fā)，其中僅有1跳產生了分支并在下一跳重新融合。無協(xié)作路由避開了劣化的信道，由僅僅1跳的區(qū)別便取得優(yōu)于僅使用G-STAR的性能。使用無協(xié)作路由進行分支的機會隨著網絡密度的提升而升高。如圖5所示，當節(jié)點總數(shù)達到150個時，G-STAR協(xié)議主導的路徑經歷4跳傳輸而無協(xié)作主導的路徑經歷5跳。盡管增加了跳數(shù)，使傳輸路徑延長，將信道狀況納入轉發(fā)條件的無協(xié)作路由的誤比特率仍顯著低于G-STAR協(xié)議。

圖4 隨機拓撲的誤比特率，網絡節(jié)點數(shù)為 75

圖5 隨機拓撲的誤比特率，網絡節(jié)點數(shù)為 150

在C型拓撲中的路由一般會在發(fā)送節(jié)點附近形成數(shù)個回路，這是由于貪婪轉發(fā)策略嘗試直接向目標節(jié)點進行發(fā)送而遇到中心虛空區(qū)域造成的。這些回路會通過后續(xù)的剪枝進行去除。此拓撲中無協(xié)作路由產生的分支主要發(fā)生在發(fā)送源位置以及當路徑越過C型彎以后指向目標節(jié)點時，前者由回路所激活的多個節(jié)點產生，后者是因為那些能夠在TTL內完成數(shù)據(jù)幀傳輸?shù)墓?jié)點進入了轉發(fā)節(jié)點的備選錐體范圍內。

H-G-STAR協(xié)議在C型拓撲中的表現(xiàn)與隨機拓撲的結論相似。如圖6所示，在稀疏網絡中混合協(xié)議的誤比特率僅有較小的優(yōu)勢。這個優(yōu)勢隨著網絡密度的提升而逐漸顯著，如圖7所示，在150個節(jié)點的網絡中H-G-STAR的誤比特率相較G-STAR低了約5 dB。

圖6 C 型拓撲的誤比特率，網絡節(jié)點數(shù)為 75

圖7 C 型拓撲的誤比特率，網絡節(jié)點數(shù)為 150

圖8、圖9展示了H-G-STAR協(xié)議的送達率。圖中將H-G-STAR協(xié)議的送達率與僅使用G-STAR協(xié)議、基于深度的GCORP的送達率進行比較。圖8為在隨機拓撲中路由的送達率，網絡密度從3提升到12。每個密度值生成1000個不同的拓撲，TTL閾值設定為10跳?？梢奌-G-STAR協(xié)議與G-STAR協(xié)議的性能相似。在可能存在水平傳輸?shù)碾S機拓撲中，基于深度由深向淺路由的GCORP有著較低的送達率。圖9為C型拓撲的送達率，網絡密度從3提升到13。由于在此類拓撲下，所需路由跳數(shù)較多，因此將TTL閾值設定為40跳。從圖中可見H-G-STAR協(xié)議利用分支傳輸，在較高網絡密度中的送達率比G-STAR高了約10%。此外，可以觀察到圖中產生了一個送達率峰值。這是由于隨著節(jié)點數(shù)的增加，浪費在回路中的跳數(shù)也不可避免地增多，使數(shù)據(jù)幀在路由完成前便已經耗盡了TTL。而在為繞過虛空區(qū)而必然存在水平傳輸?shù)腃型拓撲中，GCORP幾乎無法送達。表1、表2分別為3種傳輸協(xié)議在數(shù)量為150個節(jié)點，比特能量Eb/No為20 dB的隨機和C型拓撲中誤碼率隨網絡密度的變化趨勢。在隨機拓撲中，G-STAR和H-G-STAR表現(xiàn)相似且誤碼率隨著網絡密度的提升顯著下降?；谏疃鹊腉CORP則有著一定的送達能力，但是可靠性不佳。而C型拓撲中，H-G-STAR能夠取得優(yōu)于G-STAR的誤碼表現(xiàn)，而GCORP幾乎無法送達。只有在網絡密度擴大到16個鄰居節(jié)點以上時，GCORP才能夠勉強完成送達而且誤碼嚴重。

圖8 隨機拓撲的送達率，TTL=10

圖9 C 型拓撲的送達率，TTL=40

表1 隨機拓撲的誤碼率

表2 C型拓撲的誤碼率

5 結束語

本文提出了一個適用于IoUT的混合地理路由協(xié)議。通過利用ICPN，地理路由所使用的先驗位置信息能夠以較低復雜度的方法獲取。為進一步提升水下路由在不同拓撲，尤其是有限能量和(或)嚴苛信道環(huán)境造成的C型拓撲中的可用性，本文使用無協(xié)作轉發(fā)延伸動態(tài)樹搜索的寬度。同時，通過將計時器的設定與CSI掛鉤，路徑探索的過程中仍能保證一個較低的誤比特率。

通過對兩種不同網絡拓撲的仿真，可見稀疏網絡中可產生分支的可選路徑較少，并且G-STAR協(xié)議本身便已經能夠較好地完成路由過程，H-G-STAR協(xié)議的優(yōu)越性隨網絡密度的提升而顯現(xiàn)。該混合協(xié)議帶來的低誤比特率彌補了其對通信開銷和存儲需求的更高要求，同時相較于需要全局信息或網絡泛洪的傳統(tǒng)協(xié)議，H-G-STAR仍屬于輕量化協(xié)議。

本文展現(xiàn)了H-G-STAR的基礎研究工作，作者認為此工作還能在以下方向進行延伸。從理論角度而言，路由的目標節(jié)點可通過無協(xié)作轉發(fā)實現(xiàn)協(xié)作分集，以此取得優(yōu)于僅使用G-STAR協(xié)議的物理層性能。后續(xù)將進行協(xié)作分集的理論分析，以優(yōu)化物理層性能和網絡送達能力之間的折中。在此文中，每個時隙中的信道狀況參數(shù)被假定為恒定值，從實際應用角度出發(fā)，路由過程中需求較為準確的信道追蹤或信道預測，通過機器學習進行輔助是解決該問題的一個有效方案[29]。