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无线Mesh网中费用敏感及负载均衡的QoS约束网关部署策略

Cost-Sensitive and Load-Balancing Gateway Placement in Wireless Mesh Networks with QoS Constraints

  • 摘要: 1.本文的创新点
    无线Mesh网中,网关部署策略对网络性能、服务质量以及网络的建设费用有重要影响。无线Mesh网大部分流量汇聚于网关,网关常常成为网络性能的瓶颈。网关部署的合理与否是网络性能好坏的重要因素。已有的无线Mesh网网关部署研究工作试图在保证QoS的条件下,尽可能地减少网关数量,或者优化某一项QoS性能。但是,在不同的地理位置和网络拓扑环境中,部署网关的费用是不同的,网关数量少不一定就是网关部署的费用小,QoS性能的提升也增加了网关部署的费用。另外,网关上流量负载不平衡将会导致,一方面负载重的网关不能为其所服务的客户提供较好的服务质量,另一方面,负载较轻的网关不能充分利用网络资源为更多的客户服务。为此,本文研究满足服务质量的,建设费用和负载均衡同时优化的无线Mesh网网关部署策略。
    本文的主要贡献在于,首次研究了费用最小和负载均衡的无线Mesh网网关部署问题,提出了网关之间负载均衡的度量指标,描述了无线Mesh网网关部署的费用问题,并把求解问题归结为线性规划优化问题;提出了两个求解问题的算法,算法一以网关性价比作为启发信息,按网关部署性价比从高到低部署网关节点,并通过循环迭代的方法进一步优化网关部署费用和负载均衡,算法二利用遗传算法的全局寻优的特点,设计高效的遗传算子,能够得到更为优化的解;算法一和算法二为无线Mesh网网络设计提供一种性能与效率之间的权衡。
    2.实现方法
    本文所提启发式算法的主要思想是,选择一个具有最高部署性价比的节点作为网关节点,并以该网关为根建立满足QoS要求的路由树,路由树中的所有节点即构成无线Mesh网的一个簇,这样的操作直至把整个无线Mesh网划分成互不相交的若干个簇,这些簇及网关节点便构成了初始的网关部署方案;然后,通过不断试探潜在的更为优化的部署方案,如果存在则簇与簇之间进行相应的合并和调整,从而达到费用和负载均衡两方面的优化。算法使用C++实现,并在个人计算机上进行模拟仿真,实验在15×15的区域放置若干节点,每个节点的传输距离为1个单位,随机生成若干个无线Mesh网络拓扑图,应用本文算法对这些网络拓扑图求取费用最小及网关之间负载均衡的网关部署方案。
    3.结论及未来待解决的问题
    本文在分析已有算法的基础上,以最小化网关部署费用和网关之间的负载均衡为目标,研究满足QoS约束的网关部署问题。本文提出的启发式算法实现简单,能得到较好的费用及负载均衡优化的网关部署方案;遗传算法则以计算复杂性增加为代价,可以得到更为优化的网关部署方案。仿真实验表明,与已有的研究工作相比,本文算法在网关负载均衡及部署费用方面具有突出表现。
    在无线Mesh网设计阶段,网关的合理部署对网络性能、服务质量和建设成本有重要意义。但是,随着网络的运行,网络流量分布的变化,网关之间的协作更能实现网关之间的负载均衡。因此,下一步工作将会集中于网关协作机制的研究,由此进一步实现网关间的负载均衡。
    4.实用价值或应用前景
    本文针对无线Mesh网的网关部署问题,提出网关部署费用及负载均衡优化的网关部署解决方案,由于流量负载均衡对网络性能的提升起着重要作用,所以本文工作可以为无线Mesh网的设计提供理论支持和技术指引。另外,无线Mesh网的建设需要进行前期投资,本文提出的费用优化的网关部署方案将产生较好的经济效益,节约投资成本。

     

    Abstract: In wireless mesh networks (WMNs), gateway placement is the key to network performance, QoS and construction cost. This paper focuses on the optimization of the cost and load balance in the gateway placement strategy, ensuring the QoS requirements. Firstly, we define a metric for load balance on the gateways, and address the minimum cost and load balancing gateway placement problem. Secondly, we propose two algorithms for gateway placement. One is a heuristic algorithm, which is sensitive to the cost, selects the gateway candidates according to the capacity/cost ratio of the nodes, and optimizes the load balance on the gateways through scanning and shifting methods. The other is a genetic algorithm, which can find the global optimal solution. The two algorithms differ in their computing complexity and the quality of the generated solutions, and thus provide a trade-off for WMN design. At last, simulation is done, and experimental results show that the two algorithms outperform the others. Compared with OPEN/CLOSE, the average cost of gateway placement generated by our algorithms is decreased by 8%~32%, and the load variance on the gateways decreased by 77%~86%. For the genetic algorithm, the performance improvement is at the price of the increase of the CPU execution time.

     

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