張 峰，王小明，張珊珊

（陜西師范大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)學(xué)院，陜西 西安710119）

0 引 言

如何充分利用設(shè)備的通信功能，在不需要進(jìn)行預(yù)先部署和建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的情況下，快速完成這些不同設(shè)備之間的自動組網(wǎng)，達(dá)到網(wǎng)內(nèi)信息傳遞以及信息共享的目的，成為當(dāng)前無線自組織網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)的熱點問題。另外，在救災(zāi)區(qū)域等場合，經(jīng)常會面臨無可靠的預(yù)先部署的基礎(chǔ)通訊設(shè)施的情況，如何在這些場合下進(jìn)行有效地通信是目前急待解決的一個問題。為了有效地解決上述問題，研究人員結(jié)合－（delay－tolerant network，DTN）網(wǎng)絡(luò)和MANET－（mobile ad hoc network）的特點，提出機(jī)會網(wǎng)絡(luò)－（opportunistic networks）的概念［1，2］。機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是解決實際自組織網(wǎng)絡(luò)中由于網(wǎng)絡(luò)無法保持長時間連通的情況下的數(shù)據(jù)通信問題，可在無線鏈路頻繁斷開和網(wǎng)絡(luò)分裂情況下完成通信任務(wù)，實現(xiàn)消息的逐跳轉(zhuǎn)發(fā)，并最終傳送到目的節(jié)點［3，4］。機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中的相遇概念是指節(jié)點之間具備可以進(jìn)行通信的條件，這樣的條件由于節(jié)點的移動而導(dǎo)致存在不確定性。某一時刻，在節(jié)點之間的距離小于彼此的通信范圍時發(fā)生通信；下一時刻隨著節(jié)點的移動，節(jié)點之間的距離可能大于彼此的通信范圍，則通信隨即中斷。由于機(jī)會網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)的傳輸過程中，不需要存在穩(wěn)定的一條或者多條源端到目的端的路徑，因此具有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性。

1 相關(guān)工作

由于機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的移動性，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的無線連接大部分時候是暫時，而且節(jié)點的相遇不可以預(yù)測。因此，假定消息傳遞過程中源節(jié)點到目的節(jié)點之間存在端到端連接的傳統(tǒng)路由協(xié)議不適應(yīng)這種場景。為了解決機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中這種節(jié)點之間連接的不可靠和不可以預(yù)測情況下消息傳遞問題，一種新的路由方式存儲－攜帶－轉(zhuǎn)發(fā)應(yīng)運而生［5］。

基本的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法主要可分為基于復(fù)制的路由算法和基于轉(zhuǎn)發(fā)的路由算法兩大類。在復(fù)制副本的數(shù)量和轉(zhuǎn)發(fā)時機(jī)方面進(jìn)行不斷的改進(jìn)和優(yōu)化是目前機(jī)會路由算法最主要的發(fā)展方向。其中典型的基于復(fù)制的路由算法包括Epidemic［6］路由和ProPhet［7］路由。

Epidemic路由協(xié)議中，每個節(jié)點對本地的消息需要維護(hù)一個摘要矢量 （summary vector，SV），摘要矢量里包含節(jié)點的本地消息編號，網(wǎng)絡(luò)中的每個消息的編號都是唯一的。節(jié)點在移動過程中和其它節(jié)點相遇時，首先交換各自的摘要矢量SV，然后根據(jù)對端SV 里消息編號判斷本地沒有包含但對端節(jié)點包含的消息，并請求對方發(fā)送自己沒有的消息，并完成節(jié)點維護(hù)SV 的更新。隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的移動，最終每個節(jié)點都會緩存網(wǎng)絡(luò)中沒有到達(dá)目的節(jié)點的所有消息。

在Epidemic路由算法中，不需要任何的節(jié)點信息，消息的轉(zhuǎn)發(fā)有一定的盲目性，網(wǎng)絡(luò)中會存儲著大量消息副本，消息傳遞的開銷比較大，但是卻提高了消息的傳遞率。為了降低Epidemic路由協(xié)議消息轉(zhuǎn)發(fā)的盲目性，Lindgren等人提出的一種基于概率的ProPhet路由協(xié)議。這種路由協(xié)議通過比較自身和相遇節(jié)點到達(dá)目的節(jié)點概率大小來決定是否把消息投遞給其相遇的節(jié)點。節(jié)點a、b間鏈路概率大小按照下面的公式進(jìn)行更新

其中，Pinit是網(wǎng)絡(luò)預(yù)先設(shè)定的節(jié)點a 和b 之間的初始概率，γ∈ ［0，1］，稱為老化因子，k 是距離上次更新的單位時間數(shù)。

ProPhet中概率的更新還使用了概率的傳遞性，即節(jié)點a有可能遇到節(jié)點b，而b有可能遇到節(jié)點c，則a 可以為目標(biāo)節(jié)點為c 的消息轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。節(jié)點a、b和c 間鏈路概率大小按照下面的公式進(jìn)行更新

其中，β∈ （0，1）是個常數(shù)，其值決定了經(jīng)過中間節(jié)點傳遞以后對總的成功傳輸概率影響的程度。

在Epidemic路由、概率路由等協(xié)議中，沒有考慮節(jié)點間接觸時間和中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點剩余緩存對數(shù)據(jù)包傳遞的影響，因此，具有一定的局限性和缺失性［8，9］。尤其是組移動模型的情況下，這種移動模型的特點是節(jié)點在一定范圍內(nèi)隨機(jī)移動，節(jié)點的數(shù)量相對固定。例如實驗室，體育館以及各種運動場所，學(xué)生宿舍等。這種情況下，節(jié)點之間的相遇持續(xù)時間會比較長，而某些節(jié)點之間會頻繁接觸。如果節(jié)點間接觸比較頻繁，并且接觸以后節(jié)點之間連接持續(xù)時間比較長，那么這些頻繁接觸的節(jié)點之間消息傳遞成功的可能性就比較大。并且節(jié)點的接觸頻率和接觸時間有傳遞性，為了提高機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳遞的成功率，降低數(shù)據(jù)傳遞的延時，總是要把數(shù)據(jù)包傳遞給和目的節(jié)點頻繁接觸，并且接觸時間長的中間節(jié)點。同時必須要考慮中間節(jié)點剩余緩存，避免中間節(jié)點由于緩存不足引起數(shù)據(jù)丟棄。

本文在研究傳統(tǒng)的ProPhet路由算法的前提下，結(jié)合考慮上述條件下節(jié)點移動模型的特性，節(jié)點之間相遇持續(xù)時間特性以及節(jié)點間消息傳遞過程中中間節(jié)點剩余緩存的使用情況，提出一種考慮緩存的改進(jìn)的ProPhet路由算法－BAProphet（buffer aware ProPhet）。仿真結(jié)果表明，在給定的移動模型下，該算法能夠有效提高消息傳遞成功率，降低網(wǎng)絡(luò)開銷，同時有效地減少消息的傳遞次數(shù)。

2 考慮緩存的ProPhet機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由

2.1 節(jié)點相遇持續(xù)時間

機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法在分析時經(jīng)常假設(shè)節(jié)點一旦相遇，消息就能夠成功轉(zhuǎn)發(fā)。但是當(dāng)節(jié)點間相遇的持續(xù)時間很短、鏈路帶寬較小或節(jié)點間需要交換的數(shù)據(jù)量較大時，消息傳輸過程中鏈路可能突然中斷，導(dǎo)致消息傳送失?。?0］。因此有必要考慮兩節(jié)點間通信鏈路持續(xù)時間的長短，盡量將消息轉(zhuǎn)發(fā)給相遇持續(xù)時間更長的節(jié)點，以免數(shù)據(jù)傳輸失敗。

節(jié)點相遇定義為：節(jié)點a 和節(jié)點b 的通信半徑分別Ra和Rb，當(dāng)節(jié)點a和節(jié)點b 進(jìn)入到彼此的通信范圍，即節(jié)點a和節(jié)點b 之間的距離小于Ra和Rb之間較小的值，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為Dab＜MIN （Ra，Rb），如圖1所示。節(jié)點相遇的持續(xù)時間就是Dab的值小于MIN （Ra，Rb）之間的時間T［11］。

圖1 節(jié)點通信范圍

由于節(jié)點的移動，兩個節(jié)點之間每次相遇的持續(xù)時間都可能不同，在本文中，需要分別統(tǒng)計每個節(jié)點和其它任意節(jié)點之間的相遇持續(xù)時間。例如節(jié)點a 和節(jié)點b 第n 次相遇時，節(jié)點a 和節(jié)點b 的累積相遇持續(xù)時間Tab的計算公式為

2.2 節(jié)點緩存空閑比

機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中的路由機(jī)制以 “存儲－攜帶－轉(zhuǎn)發(fā)”的模式工作。存儲和攜帶消息的個數(shù)與消息大小以及節(jié)點緩存大小密切相關(guān)，存儲和攜帶的消息越多，能夠通過該節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)到目的節(jié)點的消息可能性就越大。消息的大小是隨機(jī)產(chǎn)生的，一般不具有可預(yù)測性，但是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的緩存大小一般是固定的［12］。

機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點一般都是便攜式的終端，其具有體積小、重量輕、移動方便等特點，同時由于受限于體積和重量等因素，節(jié)點上用于緩存消息的空間有限。節(jié)點上的剩余緩存空間越大，對于經(jīng)過該節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)到目的節(jié)點的消息在緩存中存放的時間就越長，轉(zhuǎn)發(fā)到目的節(jié)點的概率也就越大。

在這里定義節(jié)點緩存的空閑比的計算公式如下所示

式中：mi——消息i的數(shù)量；Si——消息i的大小 （單位：MB）；Btotal——節(jié)點緩存的總數(shù) （單位：MB）。

2.3 路由算法描述

2.3.1 傳統(tǒng)ProPhet算法存在的不足

在已有的基于概率的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法ProPhet中，每次兩個節(jié)點相遇，都通過式 （1）來更新彼此之間的傳遞概率?？梢钥闯?，兩個節(jié)點之間傳遞概率的大小只和相遇的次數(shù)以及固定的初始化值有關(guān)，體現(xiàn)不出機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的中不同節(jié)點的不同特性。例如，兩個節(jié)點如果一直保持連接狀態(tài)，其投遞的概率不會發(fā)生變化，只和最初計算時的Pab以及Pinit有關(guān)。

另外，在兩個節(jié)點a 和b 連接的持續(xù)時間段內(nèi)，每次對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)之前都不會對Pab進(jìn)行更新。但實際情況并非如此，極端的情況下，在節(jié)點a和b 處于連接狀態(tài)過程中時，有大量的數(shù)據(jù)需要發(fā)往同一目的的時候，由于Pab值的計算存在上述特點，所以該值在整個連接持續(xù)時間內(nèi)不會發(fā)生變化，都會通過某個固定的節(jié)點進(jìn)行投遞，或者中轉(zhuǎn)，沒有考慮這個特定節(jié)點的緩存使用情況。如果中間節(jié)點緩存不足時，由于Pab的值不會更新，通過算法計算出來的結(jié)果是把所有發(fā)往相同目的地的消息發(fā)到了同一個中間節(jié)點上。而中間節(jié)點由于緩存有限，勢必會將前面發(fā)來的未完成轉(zhuǎn)發(fā)的消息進(jìn)行老化，只能保留最近的發(fā)往目的地的節(jié)點消息；而同時緩存比較空閑的節(jié)點由于傳遞概率的值比較低，根據(jù)ProPhet路由算法的特性，不會成為這個特定消息的中間節(jié)點，這樣會造成節(jié)點資源的使用不均衡，緩存的浪費，從而會影響到整個路由協(xié)議的傳輸成功率。

2.3.2 節(jié)點傳輸概率計算

在ProPhet路由算法中，當(dāng)節(jié)點a和b 相遇時，根據(jù)式（1）進(jìn)行更新。由式 （1）可以看出，兩個節(jié)點之間相遇概率只是和兩個節(jié)點的相遇次數(shù)以及初始設(shè)定的Pinit有關(guān)。Pinit為設(shè)定的固定值，不能完全體現(xiàn)節(jié)點相遇以后的傳輸概率，兩個相遇頻繁但是每次相遇持續(xù)時間都比較短的節(jié)點之間的傳輸概率通過式 （1）計算出來的結(jié)果一定會大于兩個相遇次數(shù)相對較少，但是相遇持續(xù)時間長的節(jié)點。但是對于數(shù)據(jù)傳輸來說，相遇持續(xù)時間長的節(jié)點一定會獲得比相遇頻繁更好的消息傳遞可靠性和成功率。

基于上述考慮，我們改進(jìn)了兩個節(jié)點之間的傳輸概率的計算公式，公式如下所示

Ttotal表示整個網(wǎng)絡(luò)從運行開始到當(dāng)前節(jié)點a 和節(jié)點b相遇時的運行時間。節(jié)點之間傳遞概率的老化以及概率的傳遞公式和ProPhet 保持一致，分別參見式 （2）和式 （3）。

2.3.3 路由算法設(shè)計

本文提出改進(jìn)的ProPhet路由算法—BAProPhet路由算法，其核心思想是在現(xiàn)有的ProPhet路由算法中，進(jìn)行節(jié)點間消息傳遞前，將中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的消息緩沖占用比作為消息傳遞概率的因素，其算法步驟描述如下：

（1）節(jié)點a 和節(jié)點b 進(jìn)入彼此的通信范圍，兩個節(jié)點之間建立連接；

（2）節(jié)點a和節(jié)點b 交換彼此的SV 信息以及各自在本地保存的與其它節(jié)點的傳遞概率；

（3）根據(jù)式 （6）重新計算節(jié)點a 和節(jié)點b 之間的傳遞概率。并計算通過節(jié)點b可以到達(dá)的節(jié)點c 的傳遞概率；

（4）判斷節(jié)點a 緩存中的消息是否為空，若為空，則結(jié)束本次循環(huán)，若不為空，則進(jìn)入下一步；

（5）節(jié)點a上有發(fā)往節(jié)點d 的消息M 不存在于節(jié)點b的SV 里，節(jié)點a 根據(jù)首先獲取節(jié)點b 的當(dāng)前剩余緩存比Rfree，如果P （b，d）＊Rfree＞P （a，d），節(jié)點a 開始把消息發(fā)往節(jié)點b；

（6）轉(zhuǎn)到步驟 （4）。

該路由算法運行的流程如圖2所示。

圖2 節(jié)點相遇消息處理流程

3 系統(tǒng)仿真及性能分析

3.1 仿真場景設(shè)置

本文以赫爾辛基理工大學(xué)網(wǎng)絡(luò)實驗室開發(fā)的ONE［13］（opportunistic network environment simulator）為仿真平臺進(jìn)行實驗測試。ONE 是一款專門針對DTN 和機(jī)會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境開發(fā)的仿真平臺，可較為理想地模擬出機(jī)會網(wǎng)絡(luò)在多種運行環(huán)境下的參數(shù)。

在通常情況下，社區(qū)內(nèi)的或者團(tuán)體內(nèi)的移動節(jié)點的移動范圍都是固定，并且移動范圍和移動時間是有規(guī)律的。本文仿真的場景為固定時間內(nèi)小范圍內(nèi)的節(jié)點移動情況下的消息傳遞，例如實驗室、宿舍、圖書館以及體育館等，這些場景的特點是節(jié)點的移動范圍較為固定，但是在范圍內(nèi)節(jié)點移動的速度以及方向是隨機(jī)，所以采用組移動模型來刻畫這類移動場景。仿真過程各參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 仿真場景設(shè)置

在上述場景下，使用本文提出的BAProPhet路由算法，在仿真時間為3600s時分別與經(jīng)典的基于泛洪的傳染路由Epidemic協(xié)議和基于節(jié)點相遇頻率轉(zhuǎn)發(fā)的ProPhet協(xié)議（ProPhet和BAProPhet算法中的老化間隔設(shè)為2s）從4個指標(biāo)進(jìn)行比較，這4個指標(biāo)分別為傳輸成功率、網(wǎng)絡(luò)開銷比、傳輸延遲和傳遞次數(shù)。

傳輸成功率：遞交成功的數(shù)據(jù)包數(shù)量 （Ndelivered）與總的投遞數(shù)據(jù)包數(shù)量 （Ncreated）的比值。傳輸成功率的計算公式為

網(wǎng)絡(luò)開銷比：指網(wǎng)絡(luò)中被中繼的數(shù)據(jù)包個數(shù) （Nrelayed）與成功遞交的數(shù)據(jù)包個數(shù) （Ndelivered）之差與成功遞交的數(shù)據(jù)包個數(shù) （Ndelivered）的比值。網(wǎng)絡(luò)開銷比率的計算公式為

傳輸延遲：端到端延遲就是一個數(shù)據(jù)包從源節(jié)點發(fā)送到首次有這個數(shù)據(jù)包的某個副本到達(dá)目的節(jié)點之間的時間間隔。

傳遞次數(shù)：在整個仿真時間內(nèi)，所有節(jié)點成功轉(zhuǎn)發(fā)消息的次數(shù)總和。由于節(jié)點能耗主要集中在消息的轉(zhuǎn)發(fā)上，因此傳遞次數(shù)是能耗的一種體現(xiàn)。

3.2 仿真結(jié)果與性能分析

本文以表1場景為基礎(chǔ)設(shè)計了多種場景，分別對Epidemic、ProPhet和BAProPhet這3種路由策略分別在節(jié)點個數(shù)變化時上述4個指標(biāo)性能的變化情況進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果如圖3～圖6所示。

圖3 消息遞交率與節(jié)點數(shù)之間的關(guān)系

從圖3可以看出，隨著節(jié)點數(shù)目的增加，傳統(tǒng)的Epidemic和ProPhet路由算法的消息遞交成功率在降低，這主要是由于節(jié)點數(shù)目越大，Epidemic以及ProPhet路由算法導(dǎo)致機(jī)會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點之間的接觸的機(jī)會越多，從而導(dǎo)致消息在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳播的次數(shù)增加。由于節(jié)點的緩存有限，當(dāng)緩存滿了以后，會將消息丟棄從而降低了消息的遞交率。而BAProPhet充分考慮了中間節(jié)點的緩存使用情況，當(dāng)相遇節(jié)點的剩余緩存不足時，不會接收其它的節(jié)點的消息，因此能保證每個節(jié)點上緩存的消息盡可能的不被丟棄，在遇到目的節(jié)點時能夠成功的將消息傳遞到目的節(jié)點，提高網(wǎng)絡(luò)內(nèi)消息的遞交比例。

圖4 開銷比與節(jié)點數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系

從圖4可以看出，隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目的增加，傳統(tǒng)的Epidemic和ProPhet路由算法的開銷與節(jié)點數(shù)據(jù)之間的比例近似線性，但是BAProPhet路由算法的開銷一直保持一個較低的水平，基本不隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點個數(shù)的增加而增加。這是由于Epidemic和ProPhet路由算法都是基于泛洪的路由算法。節(jié)點數(shù)目的增加同時伴隨著消息數(shù)量的增加。網(wǎng)絡(luò)中消息數(shù)量多了，所以泛洪的比例也就隨著消息個數(shù)的增加而增加。而BAProPhet在泛洪時優(yōu)先考慮了節(jié)點的緩存情況，盡量避免將消息復(fù)制到緩存使用率高的相遇節(jié)點，除非消息的目的節(jié)點和該中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點之間的傳輸概率相對較高，從而有效降低了算法的開銷。

圖5 平均端到端延時與節(jié)點數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系

從圖5可以看出，BAProphet路由算法的消息傳遞平均延時略大于Epidemic和Prophet路由算法，這主要是由于以下兩個方面的原因引起的：首先是由于BAProphet路由算法在網(wǎng)絡(luò)中攜帶消息副本的節(jié)點比較少，和目的節(jié)點相遇的機(jī)會降低，所以轉(zhuǎn)發(fā)消息的延時就會比其它兩個基于泛洪的路由協(xié)議要大一些；其次是由于BAProphet路由算法在消息傳遞過程中，考慮了中間節(jié)點的緩存情況，在中間節(jié)點上剩余緩存不太充足的情況下，會將消息在本地節(jié)點上繼續(xù)存儲，等待更合適的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會，從而增加了消息轉(zhuǎn)發(fā)的延時。

圖6 傳遞次數(shù)與節(jié)點數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系

從圖6可以看出，對于這3種協(xié)議中，在到達(dá)各自消息傳遞目標(biāo)的情況下，Epidemic和Prophet路由算法的消息傳遞次數(shù)隨著節(jié)點的增加而顯著提升。這是由于這兩種路由算法是基于泛洪的機(jī)制的，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點越多，其相遇的節(jié)點個數(shù)以及產(chǎn)生的消息也就越多，所以消息轉(zhuǎn)發(fā)和傳遞的次數(shù)也就越多。而BAProPhet中消息的傳遞次數(shù)在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點增加的情況下，和其余兩種路由算法相比只有輕微的增長，這是由于該路由算法在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞之前進(jìn)行相遇概率計算的時，考慮了相遇持續(xù)時間的因素。這樣，消息傳遞的中間節(jié)點一定是和目標(biāo)節(jié)點相遇次數(shù)多，并且相遇持續(xù)時間比較長的節(jié)點。將消息復(fù)制到這樣的中間節(jié)點，一定會獲得比當(dāng)前攜帶消息的節(jié)點更好的傳輸成功率，減少消息復(fù)制的盲目性，從而有效的降低了消息傳遞的次數(shù)，減少了消息在不同節(jié)點之間互相洪泛而引起節(jié)點能量的不必要消耗。

4 結(jié)束語

本文分析了目前機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中主流的基于泛洪的Epidemic和Prophet路由協(xié)議的特點以及不足。針對目前機(jī)會網(wǎng)絡(luò)中一種典型的社區(qū)移動模型應(yīng)用場景中節(jié)點在某個范圍內(nèi)移動的特點，根據(jù)相遇節(jié)點的相遇持續(xù)時間對消息的轉(zhuǎn)發(fā)概率進(jìn)行更新，并且在比較消息轉(zhuǎn)發(fā)概率時充分考慮中間節(jié)點剩余緩沖的情況，提出一種考慮緩存的BAProPhet路由算法。仿真結(jié)果表明，在相同環(huán)境下，該算法相比現(xiàn)有的Prophet以及Epidemic路由算法具有更高的消息傳遞成功率、更低的路由開銷以及更少的消息傳遞次數(shù)。雖然該算法的消息傳遞延時相比ProPhet和Epidemic算法略有增加，但是在網(wǎng)頁瀏覽，文件下載等消息傳遞延時要求不苛刻的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中，這一點對于用戶的使用并無明顯的影響。因此，本文所提出的BAProPhet算法在非實時性的多節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸場合具有良好的應(yīng)用前景。

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