謝健驪，李翠然＋

（1.蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州730070；2.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100044）

0 引 言

鐵路地形及傳輸環(huán)境的復(fù)雜性常常會(huì)使鐵路移動(dòng)通信系統(tǒng)中的基站等網(wǎng)元工作失效，此時(shí)，需要啟動(dòng)鐵路應(yīng)急通信［1］，以保證鐵路行車(chē)調(diào)度的順利進(jìn)行。GSM－R 作為我國(guó)鐵路綜合數(shù)字移動(dòng)通信系統(tǒng)［2，3］，其技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 《EIRENEFRSv7》［4］和 《EIRENE－SRSv15》［5］都 提 到 了 為 實(shí) 現(xiàn) 故 障 小區(qū)內(nèi)車(chē)內(nèi)終端 （節(jié)點(diǎn)）和地面終端之間的正常通信以提供鐵路沿線的無(wú)線覆蓋，需要構(gòu)建GSM－R應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。在鐵路沿線的應(yīng)急地點(diǎn)，一般來(lái)說(shuō)節(jié)點(diǎn)數(shù)目相對(duì)較多、移動(dòng)性相對(duì)較強(qiáng)，宜采用分簇結(jié)構(gòu)的GSM－R應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)。綜合權(quán)重分簇算法作為一種折中各種參數(shù)影響的方法，它以優(yōu)良的簇穩(wěn)定性而成為一種常用的分簇算法。已有加權(quán)分簇算法［6－9］大都基于同構(gòu)節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)數(shù)目一般不超過(guò)70個(gè)且其最大移動(dòng)速度不超過(guò)120km／h而設(shè)計(jì)，無(wú)法很好地支持鐵路應(yīng)急通信中具有不同功能角色的大量異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng)，尤其當(dāng)鐵路復(fù)雜地形的傳播環(huán)境極為惡劣時(shí)，問(wèn)題更加突出。此外，在上述文獻(xiàn)中，影響簇頭選擇的各參數(shù)權(quán)重值相對(duì)固定，因此，如何通過(guò)調(diào)節(jié)各參數(shù)權(quán)重值以適應(yīng)高速鐵路的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境是本文的研究重點(diǎn)。此外，我們還將對(duì)鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法展開(kāi)研究，通過(guò)對(duì)平均端到端時(shí)延和平均吞吐量性能的仿真，以及與GSM－R的服務(wù)質(zhì)量 （quality of service，QoS）指標(biāo)對(duì)比分析，以驗(yàn)證所提算法在鐵路應(yīng)急通信中的適用性。

1 分簇及簇頭選擇參數(shù)的權(quán)重分配

簇頭選擇參數(shù)直接影響到分簇結(jié)構(gòu)的合理性。如何確定簇頭選擇參數(shù)以及各參數(shù)對(duì)于評(píng)估結(jié)果的重要性是影響分簇算法性能優(yōu)劣的關(guān)鍵。我們可以借助粗糙集理論解決這個(gè)問(wèn)題［2］。

（1）建立簇頭選擇參數(shù)決策表。決策表由各樣本的條件屬性值 （簇頭選擇參數(shù)的決策值）和決策屬性值 （網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估等級(jí)）組成。其中，樣本的條件屬性決策值vij由樣本每個(gè)條件屬性參數(shù)的測(cè)量值和其閾值vjk共同決定，見(jiàn)式 （1）；決策屬性則來(lái)自灰色聚類(lèi)理論對(duì)服務(wù)質(zhì)量體系進(jìn)行預(yù)評(píng)估的結(jié)果

對(duì)于鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)中的簇頭選擇參數(shù)，除了考慮一般的簇頭選擇因素外，還需要兼顧GSM－R節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)等級(jí)的差異性等鐵路通信特色。因此，本文的簇頭選擇過(guò)程將綜合考慮節(jié)點(diǎn)度與理想節(jié)點(diǎn)度之差 （Dv）、節(jié)點(diǎn)的相對(duì)簇穩(wěn)定性 （Sv）、節(jié)點(diǎn)與其1跳鄰居節(jié)點(diǎn)的距離之和 （Pv）、節(jié)點(diǎn)已消耗的電池能量 （Cv）、節(jié)點(diǎn)的類(lèi)型 （Tv）、節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性 （Mv）等6個(gè)參數(shù)。假設(shè)由各參數(shù)的取值構(gòu)成的評(píng)估決策表見(jiàn)表1。

表1 評(píng)估決策

表1中，條件屬性中的樣本值是根據(jù)對(duì)該參數(shù)的實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行分級(jí)量化后的結(jié)果；評(píng)估等級(jí)值 “1，2，3”的含義分別為簇頭選擇參數(shù)使分簇結(jié)構(gòu)的合理性強(qiáng)、使分簇結(jié)構(gòu)的合理性一般、使分簇結(jié)構(gòu)不合理。

（2）計(jì)算決策屬性D 的條件屬性集C 正域posC（D）和D 的 ｛C－cj｝正域pos｛C－cj｝（D），其中 ｛C－cj｝為屬性集C 減去屬性cj后的子集。根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，計(jì)算得

（3）計(jì)算決策屬性D 對(duì)條件屬性集C 的依賴度γC（D）和D 對(duì) ｛C－cj｝的依賴度γ｛C－cj｝（D）

（4）計(jì)算條件屬性cj關(guān)于決策屬性D 的重要性σCD（cj）。條件屬性子集C′C 關(guān)于D 的重要性被定義為

于是，可得各屬性的重要性為

（5）計(jì)算各屬性重要性的歸一化權(quán)重wj

將式 （8）代入式 （9），可得權(quán)重集W 為

可見(jiàn)，決策表中的不同屬性 （簇頭選擇參數(shù)）具有不同的重要性 （權(quán)重）。若權(quán)重為0，則說(shuō)明該參數(shù)存在與否都不會(huì)影響評(píng)估的結(jié)果，此參數(shù)在本次評(píng)估中被定為冗余參數(shù)。對(duì)應(yīng)表1的數(shù)據(jù)，本次評(píng)估中的簇頭選擇有效參數(shù)及其權(quán)重分配為：節(jié)點(diǎn)度與理想節(jié)點(diǎn)度之差 （Dv）權(quán)重為3／8，節(jié)點(diǎn)的相對(duì)簇穩(wěn)定性 （Sv）權(quán)重為1／4，節(jié)點(diǎn)已消耗的電池能量 （Cv）權(quán)重為1／4，節(jié)點(diǎn)的類(lèi)型 （Tv）權(quán)重為1／8。

（6）計(jì)算節(jié)點(diǎn)v的組合權(quán)重Wv

在鄰居節(jié)點(diǎn)中選擇具有最小Wv值的節(jié)點(diǎn)作為簇頭，其一跳鄰居節(jié)點(diǎn)成為該簇的成員并不再參與分簇。若當(dāng)具有最小Wv值的節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于或等于兩個(gè)時(shí)，從節(jié)約節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率的角度出發(fā)，則選擇剩余能量最多的節(jié)點(diǎn)成為簇頭。之后，簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送 “Hello”消息，收到此信息的節(jié)點(diǎn)成為簇成員節(jié)點(diǎn)，至此，簇頭選擇和分簇過(guò)程結(jié)束。

2 分簇路由算法與仿真

在GSM－R應(yīng)急自組網(wǎng)系統(tǒng)中，采用分簇路由算法能夠減少節(jié)點(diǎn)移動(dòng)對(duì)算法的影響，降低路由維護(hù)開(kāi)銷(xiāo)以及路由洪泛的范圍，加快路由查找過(guò)程。另外在分簇結(jié)構(gòu)中，簇成員只需維護(hù)到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的路由信息，而到簇間的路由則借助簇頭和網(wǎng)關(guān)的轉(zhuǎn)發(fā)完成，這不僅減少了參與路由查找的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，而且能夠降低路由通信開(kāi)銷(xiāo)，具有很好的可擴(kuò)展性。

2.1 分簇路由算法

基于上述分簇過(guò)程可知：簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)具有相似的移動(dòng)性，并且簇的大小充分考慮了GSM－R應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及節(jié)點(diǎn)的計(jì)算處理能力，因此在簇內(nèi)適合采用主動(dòng)路由算法。它為每個(gè)節(jié)點(diǎn)保存了一張到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的本地路由表，并周期性地向其鄰居進(jìn)行廣播以實(shí)時(shí)更新。這樣，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的路由不用花費(fèi)時(shí)間去進(jìn)行路由查找，有效地減少了GSM－R應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中地面節(jié)點(diǎn)之間以及車(chē)內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的通信時(shí)延。

在每個(gè)簇內(nèi)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅知道到其一跳范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)的路由信息，為了得到該節(jié)點(diǎn)到簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的本地路由表，同時(shí)避免洪泛方式耗費(fèi)大量的簇內(nèi)路由查找時(shí)延，在此定義一種簇內(nèi)路由請(qǐng)求數(shù)據(jù)包RREQ，其格式見(jiàn)表2［10］。

表2 RREQ 格式

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的RREQ 包交互，簇內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)形成一張到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的本地路由表，并且該路由表還包含到相鄰簇的網(wǎng)關(guān)／分布式網(wǎng)關(guān)的路由。

由于GSM－R應(yīng)急通信節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)移動(dòng)性，特別是位于高速行駛的列車(chē)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，其相對(duì)于地面上的節(jié)點(diǎn)具有較高的移動(dòng)速度，車(chē)地間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)漕l繁變化，因此簇間路由算法宜采用按需路由算法［11］，以減少車(chē)地間拓?fù)涓淖儗?duì)路由算法的影響，降低簇間路由建立和維護(hù)的通信開(kāi)銷(xiāo)。簇間路由算法通過(guò)將路由請(qǐng)求數(shù)據(jù)包RREQ 發(fā)送到網(wǎng)關(guān)／相鄰簇的分布式網(wǎng)關(guān)，以搜索相鄰簇的簇內(nèi)路由，相鄰簇再搜索到其相鄰簇的簇內(nèi)路由，依次進(jìn)行下去，直至找到目的節(jié)點(diǎn)。該路由算法能夠發(fā)現(xiàn)多條路由，對(duì)于路由的選擇，它綜合考慮了路徑中節(jié)點(diǎn)的剩余能量、簇頭的數(shù)目以及總跳數(shù)，并為各因素分配一定的權(quán)值，選擇路徑中權(quán)重最小的作為最佳路由，其余作為備用路由。

路由算法的仿真性能指標(biāo)包括：平均端到端時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量。需要指出的是，為了方便與GSM－R 平均吞吐量指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量TH 的單位取為Byte／h。計(jì)算式如下

其中，NR為目的節(jié)點(diǎn)在時(shí)間T 內(nèi)接收到的數(shù)據(jù)分組數(shù)目。

2.2 仿真分析

以青藏線上格爾木站－南山口站區(qū)間這一鐵路實(shí)際運(yùn)行環(huán)境為模型，利用NS2仿真工具搭建鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，對(duì)平均端到端時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量性能進(jìn)行仿真。仿真參數(shù)包括：網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)、GSM－R 節(jié)點(diǎn)相關(guān)參數(shù)、負(fù)載參數(shù)以及算法參數(shù)，主要仿真參數(shù)見(jiàn)表3。

表3 相關(guān)仿真參數(shù)值

仿真實(shí)驗(yàn)分為兩組，第一組設(shè)置節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度為3m／s，考察在應(yīng)急場(chǎng)景1中各項(xiàng)性能指標(biāo)隨參與應(yīng)急通信的節(jié)點(diǎn)數(shù)目的變化情況；第二組設(shè)置網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為50個(gè)，考察在應(yīng)急場(chǎng)景2中節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度的不同對(duì)各項(xiàng)性能指標(biāo)的影響情況。

（1）平均端到端時(shí)延

在GSM－R網(wǎng)絡(luò)中，列車(chē)調(diào)度命令采用電路方式傳輸，電路數(shù)據(jù)的傳輸性能會(huì)直接影響到列車(chē)運(yùn)行的安全。因此語(yǔ)音業(yè)務(wù)的平均端到端時(shí)延指標(biāo)值要求為0.4～0.5s［12］。GSM－R分組域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延等級(jí)共分為4級(jí)，根據(jù)鐵路現(xiàn)行規(guī)定，要求調(diào)度數(shù)據(jù)信息無(wú)線傳送業(yè)務(wù)的時(shí)延等級(jí)小于或等于2級(jí)。在進(jìn)行端到端數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，產(chǎn)生的時(shí)延有兩種：一種是平均時(shí)延，另一種是95%的數(shù)據(jù)分組被傳送的最大時(shí)延。本文主要對(duì)比的是平均時(shí)延。

平均端到端時(shí)延與應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度的關(guān)系曲線分別如圖1 （a）和圖1 （b）所示。

圖1 端到端時(shí)延性能

由圖1 （a）可以看出，當(dāng)應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)具有較低的移動(dòng)性時(shí)，無(wú)論節(jié)點(diǎn)數(shù)目如何變化，提出的應(yīng)急分簇路由算法EBCR （emergency－based clustering routing）的平均端到端時(shí)延均維持在0.5s以下，符合GSM－R 網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求。而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)為60個(gè)時(shí)，時(shí)延值最低，為0.251s。

由圖1 （b）可以看出，當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度增加時(shí)，時(shí)延隨之增大。這是因?yàn)?，?jié)點(diǎn)高速運(yùn)動(dòng)引起了無(wú)線鏈路通信的頻繁中斷而使端到端時(shí)延增加。當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度小于50m／s時(shí)，平均端到端時(shí)延小于0.5s，符合GSM－R網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求。而隨著節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度的增加，時(shí)延值不再符合語(yǔ)音業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求，但符合GSM－R 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)延指標(biāo)要求。

（2）平均吞吐量

吞吐量用來(lái)表示單位時(shí)間內(nèi)在一個(gè)連接上傳遞的最大字節(jié)數(shù)。平均吞吐量是用戶在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)得到的數(shù)據(jù)傳輸速率，以Byte／h 為單位來(lái)衡量。GSM－R 分組域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的平均吞吐量級(jí)別主要受到無(wú)線資源的限制，同時(shí)也受到移動(dòng)臺(tái)的無(wú)線接入能力的影響。

圖2 （a）和圖2 （b）分別為網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量隨參與應(yīng)急通信的節(jié)點(diǎn)數(shù)目以及節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度的變化曲線。

圖2 平均吞吐量性能

圖2 （a）表明，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加，網(wǎng)絡(luò)吞吐量也呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。值得注意的是，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目足夠多 （大于80個(gè)）時(shí)，吞吐量的增長(zhǎng)將趨于平緩或基本維持不變。無(wú)論節(jié)點(diǎn)數(shù)目如何變化，EBCR 算法的平均吞吐量性能均可達(dá)到GSM－R數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平均吞吐量級(jí)別的12級(jí)，可提供較高的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

由圖2 （b）可以看出，節(jié)點(diǎn)的高速移動(dòng)會(huì)使無(wú)線通信鏈路的中斷概率增大，網(wǎng)絡(luò)的平均吞吐量下降，但基本能維持在12級(jí)以上，滿足目前鐵路數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐量多為10級(jí)的要求。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種用于鐵路應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法，以解決GSM－R故障小區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間通信問(wèn)題，該算法同時(shí)兼顧了GSM－R 網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和鐵路通信服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）指標(biāo)要求。仿真分析結(jié)果表明，當(dāng)列車(chē)高速經(jīng)過(guò)故障小區(qū)時(shí)，若列車(chē)速度不超過(guò)50m／s（180km／h）時(shí)，所提算法的時(shí)延性能滿足鐵路語(yǔ)音業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的指標(biāo)要求，可用于在列車(chē)運(yùn)行中斷的GSM－R 應(yīng)急場(chǎng)景中傳送調(diào)度語(yǔ)音和調(diào)度數(shù)據(jù)；當(dāng)列車(chē)速度在50m／s（180km／h）和80m／s（288km／h）之間時(shí)，該算法適用于一些非關(guān)鍵性調(diào)度數(shù)據(jù)的傳輸；而當(dāng)列車(chē)速度超過(guò)80m／s（288km／h）時(shí)，所提算法不再適用于GSM－R 鐵路應(yīng)急通信。綜上可知，當(dāng)列車(chē)或移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的速度低于60m／s （約220km／h），該算法的平均端到端時(shí)延和平均吞吐量性能指標(biāo)均達(dá)到了鐵路移動(dòng)通信系統(tǒng)GSM－R的服務(wù)質(zhì)量要求。

下一步工作將研究如何在分簇路由算法的指標(biāo)權(quán)重分配合理性和算法復(fù)雜度方面取得良好的折中，以較好地適應(yīng)鐵路應(yīng)急通信場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化特性。

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