面向DTN动态链路下的协议数据单元跨层优化方法

摘要

本发明提出了一种面向DTN动态链路下的协议数据单元跨层优化方法，根据空天链路的可预测性，节点预先知道链路的信息；根据需要传输的文件大小预估所需要花费的链路的时间范围，估计当前时间范围内的平均链路长度，同时将平均的链路长度作为变化后的链路长度值放入到SNR、Pe和R的参数计算当中，并利用这些参数求出优化的传输参数的值。本发明的方法简单易实现，可以有效提高网络性能，克服动态链路下参数变化对于传输性能的影响。

说明书

技术领域

本发明涉及深空通信技术领域，尤其涉及一种面向DTN动态链路下的 协议数据单元跨层优化方法。

背景技术

传统的TCP/IP应用于具有端到端链路且数据的丢失率高的网络中。而 现有的许多网络受到网络环境和网络本身资源使用的限制，如：链路频繁 通断，长传播延时，高误码率等，使得TCP/IP无法适用于这些网络。DTN 网络可以克服网络中出现链路通断和长延时等问题，实现数据有效的可靠 的传输。DTN是基于点到点数据的存储转发，数据通过DTN路由选择中继 节点，将点到点的数据传输连接为端到端的，实现源节点到目的节点的连 接。当链路中断时，节点会将数据存储在节点的存储器中直到链路的连接 可用时再继续发送，这样就可以把端到端路径的数据传输分成多个点到点 的数据传输。由于是点到点的数据传输，当数据丢失时，数据的重传是在 两个节点之间完成，而不需要向源节点请求重传，保证了数据的可靠传输。 每一个中继节点成了数据的转运站，将接收到的数据转运到下一节点。

为了提高网络的性能，减少传输时延，提高吞吐量，在静态条件下， 对数据包bundle和segment的传输方式和大小进行了优化处理。对于单跳 链路上一个bundle的传输时延，对于segment有一个最优大小可以使其最 小，且对于链路上所能传输的最大数据尺寸，可以求出当前链路在传输数 据时，segment应该设置的大小。对于数据从源节点到目的节点，保持bundle 的大小不发生改变，中间节点仅仅只是对数据进行转发作用。整个多跳链 路上的文件传输时延对于bundle而言，存在一个最优的bundle大小，可以 使得整条链路的文件传输时间最小。由于segment大小和bundle有关，bundle 大小和segment有关，以文件的长度Lfile作为bundle的初始条件触发 segment的优化计算，再以segment的尺寸触发bundle大小的优化，经过多 次的迭代优化分别可以得到一组最优的segment和bundle尺寸大小，该尺 寸大小可以作为文件传输时系统设置的参数使得整条链路的传输性能最 优。

DTN网络中为了实现数据有效的传输，对数据进行优化传输，提出了 许多不同的传输方式：

(1)对于bundle传输，空天环境下的高误比特率，导致丢失数据的多 次重传，为了能减少重传的次数，在重传开始时，加倍丢失的数据以减少 数据包的丢失率，减少重传次数，减少传输时延。

(2)当bundle在传输的过程中，链路的断开使得bundle分成两个不 同的bundle块，已传输完成的继续传输，没有完成传输的bundle块等待新 的传输机会。

(3)时变信道指信道本身的状态受到环境的影响而发生改变，导致信 道的参数发生改变。时变信道下的网络编码是根据不同时刻所计算出来的 信道状态来设定编码包的大小，可以取得最优的网络编码包长。

(4)LTP-T传输方式，中继节点可以不用收到一个完整的数据bundle， 只要成功收到的数据块就发送给下一个节点，加快数据的传输。

(5)上述静态的多跳优化方法是文件在多跳链路传输时对传输数据参 数优化的算法，算法计算过程中链路距离不发生改变。

上述的传输方式多是在静态条件下的，而没考虑链路距离的高速动态 变化所带来的影响。由于卫星的高速运动将使信道参数发生改变：如SNR、 传输速率R、误比特率Pe等。改变后的信道参数将会使原先设定好的优化 参数在实际的动态链路传输过程中降低网络的性能。所以当数据在动态变 化的链路上传输时，需要根据链路的动态性以及文件的传输选择优化时链 路距离和信道参数，以便数据在动态链路上传输时取得好的性能。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提出了一种面向DTN动态链路下 的协议数据单元跨层优化方法，在动态链路下需要根据文件在动态链路上 传输的情况，重新调整优化的值。每次优化都是以上一次优化后求出的传 输时延为区间，计算该区间内链路距离的平均值，以该新的链路距离作为 新的优化距离对Lseg和Lbundle求优化。在动态链路传输过程中，就以最 后求出的结果为优化参数。该方法简单易实现，可以有效提高网络性能， 克服动态链路下参数变化对于传输性能的影响。

本发明通过以下技术方案实现：

一种面向DTN动态链路下的协议数据单元跨层优化方法，该方法的具 体步骤如下：

步骤1：初始化丢包率Pe(0)、传输速率R(0)、链路平均距离d_mean(0) 和bundle的长度Lbundle(0)；

步骤2：对Tbundle和Tfile关于Lseg和Lbundle求导，得到Lseg和 Lbundle的极值，利用Lbundle和Lseg的极值的相互迭代运算N次，得到 一组最优的Lbundle和Lseg；

步骤3：根据需要传输的文件大小，利用最优的Lbundle和Lseg求出 需要花费的链路时间范围T；

步骤4：根据需要花费的链路时间T预估当前时间范围内的平均链路长 度，同时将平均的链路长度作为变化后的链路长度值放入到SNR、Pe和R 的参数计算当中，并利用这些参数求出优化的传输参数的值。

附图说明

图1是多层卫星模型示意图；

图2是多跳传输模型示意图；

图3是本发明方法的流程图；

图4(a)是Lbundle在优化过程中不同优化次数的长度的变化示意图；

图4(b)是Lseg在优化过程中不同优化次数的长度的变化示意图；

图5(a)是当传输速率为1M时不同的文件大小和不同初始误比特率 下的文件传输时延的比较示意图；

图5(b)是当传输速率为2M时不同的文件大小和不同初始误比特率 下的文件传输时延的比较示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图 及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体 实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

首先介绍本发明的应用场景，如附图1所示，本发明应用的是多跳的 传输系统模型，是以LEO、MEO和GEO卫星组成的多层卫星系统模型。 LEO层卫星作为源节点和目的节点，对数据进行发送和接收。而MEO和 GEO层的卫星作为中继节点，只对数据进行存储转发而不改变bundle的大 小。

当一个MEO或者GEO卫星节点上接收或保存有上一个卫星节点传输 的完整的bundle数据，当链路可行时，将数据发送到下一卫星节点。如果 卫星节点上没有一个完整的bundle，就需要等待接收到一个完整的bundle 再开始传输bundle到下一节点。而在单个的卫星节点上，数据的传输是在 一个bundle传输完成之后，才接着传输下一个bundle数据。一个bundle传 输完成所需要的时间包括在节点上的传输时延和由于丢包所带来的重传时 延，文件的传输系统模型如附图2所示。

整个多跳中数据的传输时间由bundle传输时延最长的链路决定，所以 以bundle传输时延最长跳链路作为瓶颈链路进行数据传输时间的模型的建 立。

$Tfile=Tf\left(Lbundle\right)=\frac{Lfile}{Lbundle-Lbhead}\times ({\mathrm{Tbundle}}_{neck}+Tpro)+\underset{i\ne neck}{\overset{n}{\underset{i=1}{\Sigma }}}{\mathrm{Tbundle}}_i$

其中，Lbhead是bundle的头部长度，Lfile是指传输文件的长度，Tbundle_neck是指在多跳路径中bundle传输所需要时间最大的那一跳的传输时间，Tpro 代表单倍光程的时间，Tbundle是单个bundle传输时延计算模型，包含了传 输延时和重传延时。

上式中Lseg和Lshead分别为segment和segment头部的长度，Pseg为 segment丢包率，R传输速率，EN为重传的次数，Pcp，Prs，Tcp，Trs分别 为CP和RS数据块的丢包率和传输时延。

动态链路的变化是连续的，为了便于计算文件在实际链路上的传输时 延，将连续的链路离散化为多个时间片，以一个bundle的传输时延作为一 个时间片。在单个bundle在单个的时间片内，信道的参数假定不发生变化， 只在时间片与时间片之间，信道才发生改变。

$T=\underset{n=1}{\overset{\frac{Lfile}{Lbundle-Lbhead}}{\Sigma }}[{\mathrm{Tbundle}}_{neck}\left(n\right)+Tpro\left(n\right)]+\underset{i\ne neck}{\overset{m}{\underset{i=1}{\Sigma }}}{\mathrm{Tbundle}}_i$

式中n表示第n个bundle以及所处的时间片，其中Tbundle(n)为：

在Tbundle和Tfile计算公式里面，分别是关于Lseg和Lbundle的凸函 数，即存在一个最优的Lseg和Lbundle，使得Tbundle和Tfile最小。

MinTfile

s.t.Tfile_i＝Ts(Lbundle_i)Lbundle_i∈{Lbhead,Lfile}

Tfile≤Tfile_ii＝0,1,2……n

Lbundle_i＞0i＝0,1,2……n

Tfile_i＞0i＝0,1,2……n

MinTbundle

s.t.Tbundle_i＝Ts(Lseg_i)Lseg_i∈{Lshead,MTU}

Tbundle≤Tbundle_ii＝0,1,2……n

Lseg_i＞0i＝0,1,2……n

Tbundle_i＞0i＝0,1,2……n

对Tbundle和Tfile关于Lseg和Lbundle求导，极值点位于求导为零的 点，Lbundle和Lseg最优解的相互迭代运算几次就能到一组最优的Lbundle 和Lseg的解。