基于概率量化廣播gossip算法的分布式路由同步方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及分布式路由同步技術。
【背景技術】
[0002] 隨著社會的進步，通信技術的廣泛應用已經(jīng)成為必然趨勢。在實際的應用中，并非 所有的網(wǎng)絡都用于實時的信息交換，其中最典型的就是用來進行數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測等工作的 無線傳感器網(wǎng)絡。無線傳感器網(wǎng)絡是一種分布式傳感網(wǎng)絡，它的末梢是可以感知和檢查外 部世界的傳感器。無線傳感器網(wǎng)絡中的傳感器通過無線方式通信，因此網(wǎng)絡設置靈活，設備 位置可以隨時更改，還可以跟互聯(lián)網(wǎng)進行有線或無線方式的連接。通過無線通信方式形成 的一個多跳自組織網(wǎng)絡。這種無線網(wǎng)絡以協(xié)作的形式感知、采集、處理和傳輸網(wǎng)絡覆蓋地理 區(qū)域內(nèi)被感知對象的信息，并最終把這些信息發(fā)送給網(wǎng)絡的所有者。強大的數(shù)據(jù)獲取和處 理能力使得其應用范圍十分廣泛，可以被應用于軍事、防爆、救災、環(huán)境、醫(yī)療、家居、工業(yè)等 領域，無線傳感器網(wǎng)絡已得到越來越多的關注。
[0003] 在實際應用中，無線傳感器網(wǎng)絡的很多問題都可以被歸結為平均共識問題，例如 參數(shù)估計、源定位、分布式壓縮等。平均共識指的是網(wǎng)絡根據(jù)各個網(wǎng)絡節(jié)點的出初始狀態(tài)通 過信息的交換使各個節(jié)點最終達到一致狀態(tài)。集群路由器指將多個可獨立運行的路由交換 結節(jié)點過某種高速互聯(lián)網(wǎng)絡連接起來的單映像路由系統(tǒng)。每個路由交換節(jié)點包含獨立的報 文轉發(fā)引擎和控制平面的計算資源。而分布式路由同步技術則將路由協(xié)議、安全認證、路由 計算等計算密集型模塊分布在各個路由節(jié)點上并行執(zhí)行，以解決應用需求迅速增長而造成 的控制平面計算能力不足的問題。
[0004] 由此可以看出，如何有效的解決分布式共識問題是非常關鍵的。近年來，基于 gossip算法的平均共識問題在無線傳感器網(wǎng)絡中的應用成為了研究的熱點。該算法利用網(wǎng) 絡節(jié)點的本地信息和其相鄰節(jié)點信息進行數(shù)據(jù)交換，可以最終使網(wǎng)絡中每個節(jié)點的信息達 到網(wǎng)絡節(jié)點信息的平均值。盡管gossip算法在國內(nèi)外有很多研究成果，但主要局限于成對 gossip算法的研究，即在一個時鐘周期內(nèi)信息只局限于相鄰兩點之間傳遞。這種算法盡管 有非常良好的收斂特性，但是只局限于雙向鏈路，忽略了無線信道的廣播特性。近幾年出現(xiàn) 的廣播gossip算法，具有非常好的廣播特性，即當某一個節(jié)點開始廣播時，所有與之相連的 節(jié)點都可以接收到傳遞的信息并進行數(shù)據(jù)的更新。由于它不需要反向數(shù)據(jù)交換，所以此算 法可以應用于非對稱的無線信道。此外，這種算法相較于成對gossip算法，具有收斂速度快 的特點。
[0005] 分布式路由同步技術中，由于通信鏈路的信道容量的限制和每個節(jié)點存儲能力的 限制，對于均勻量化而言，量化一致性并不是嚴格的一致性，即所有節(jié)點不一定能達到共同 的輸出值。這就說明：均勻量化的gossip算法并不能使各個路由節(jié)點達到一個嚴格的共識 狀態(tài)，從而不能嚴格的實現(xiàn)路由同步。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明是為了均勻量化的gossip算法不能使各個路由節(jié)點實現(xiàn)嚴格的路由同步 的問題，從而提供一種基于概率量化廣播gossip算法的分布式路由同步方法。
[0007] 基于概率量化廣播gossip算法的分布式同步方法，在進行路由同步時，它由以下 步驟實現(xiàn)：
[0008] 步驟一、初始化節(jié)點數(shù)據(jù)和設置加擾參數(shù)ε，包括：
[0009]每個路由節(jié)點初始化信息Xl(〇);
[0010] 令伴隨變量yi(o)為0;
[0011] 量化每個路由節(jié)點的信息；
[0012]設置加擾參數(shù)ε;
[0013] 步驟二、進行QUBGA的迭代，對于每個節(jié)點，具體過程為：
[0014] 步驟二一、判斷節(jié)點信息狀態(tài)值是否趨于穩(wěn)定，如果判斷結果為是，則完成路由同 步;如果判斷結果為否，則執(zhí)行步驟二二；
[0015] 步驟二二、判斷節(jié)點是否被激活，如果判斷結果為否，則執(zhí)行步驟二三;如果判斷 結果為是，則該節(jié)點向其鄰近節(jié)點發(fā)送自己的信息值，且將節(jié)點伴隨變量清零，并返回執(zhí)行 步驟二一；
[0016] 步驟二三、該節(jié)點判斷是否接收到其它節(jié)點發(fā)送的信息，如果判斷結果為是，則執(zhí) 行步驟二四；如果判斷結果為否，則節(jié)點信息保持不變，并返回步驟二一；
[0017] 步驟二四、更新節(jié)點的信息；
[0018] 步驟二五、量化節(jié)點的信息；
[0019] 步驟二六、將迭代的次數(shù)加1，并返回執(zhí)行步驟二一。
[0020] 本發(fā)明應用概率量化對各個路由節(jié)點的信息進行量化，使每個節(jié)點達到一個嚴格 一致的輸出值，實現(xiàn)嚴格的分布式路由同步。
【附圖說明】
[0021] 圖1是本發(fā)明的基于概率量化廣播gossip算法的分布式同步方法的流程示意圖；
[0022] 圖2是在位數(shù)為32、節(jié)點數(shù)為100的情況下，收斂誤差的仿真示意圖；
[0023] 圖3是在位數(shù)為32、節(jié)點數(shù)為500的情況下，收斂誤差的仿真示意圖；
[0024] 圖4是在位數(shù)為8、節(jié)點數(shù)為100的情況下，收斂誤差的仿真示意圖；
[0025] 圖5是在位數(shù)為16、節(jié)點數(shù)為100的情況下，收斂誤差的仿真示意圖；
[0026] 圖6是在位數(shù)為8、節(jié)點數(shù)為100的情況下，收斂速度的仿真示意圖；
[0027] 圖7是在位數(shù)為16、節(jié)點數(shù)為100的情況下，收斂速度的仿真示意圖；
[0028] 圖8是在位數(shù)為32、節(jié)點數(shù)為100的情況下，收斂速度的仿真示意圖；
【具體實施方式】
[0029]【具體實施方式】一、結合圖1說明本【具體實施方式】，基于概率量化廣播gossip算法的 分布式路由同步方法，它由以下步驟實現(xiàn)：
[0030] 步驟一:初始化節(jié)點數(shù)據(jù)和選取適當?shù)募訑_參數(shù)ε :
[0031] 當進行路由同步時，每個路由的初始信息^(0)需要進行初始化，及配置各自的 值。此外，令伴隨變量yi(〇)為0。然后，對量化好的路由節(jié)點信息按照(8)和(9)所示的方式 進行量化。當網(wǎng)絡規(guī)模較小時，并且網(wǎng)絡拓撲結構已知，那么可以事先計算出最優(yōu)化的加擾 參數(shù)e=ReU2)/2并在布設節(jié)點前就設置好該數(shù)值。當網(wǎng)絡規(guī)模大，而且網(wǎng)絡拓撲結構位置 的情況下，每個節(jié)點可以將該參數(shù)設定為0.5。每個路由節(jié)點自己包含一個時鐘，按照各自 的時鐘進行數(shù)據(jù)的發(fā)送和接收。
[0032] 步驟二:QUBGA的迭代過程：
[0033] 1)、當某個節(jié)點k在隨機時刻被激活時，此路由節(jié)點需要向周圍節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)。廣 播的數(shù)據(jù)分別為xk(t)和y k(t)，當某個相鄰節(jié)點接收到廣播信息后，按照式（14)和（15)對自 己的信息進行更新。
[0034] 2)、對所有發(fā)送節(jié)點而言，按照公式(10)和(11)對自己的數(shù)據(jù)進行更新；
[0035] 3)、對于，按照公式（12)和（13)對自己的數(shù)據(jù)進行更新；
[0036] 4)、每次節(jié)點信息發(fā)生變化時，都對節(jié)點信息進行概率量化，具體量化方式參考公 式(8)和(9)。
[0037]步驟三:迭代結束，完成路由同步過程
[0038]對節(jié)點信息按照上述方式進行多步迭代，此時到達網(wǎng)絡中路由同步的目的。
[0039]廣播gossip算法的大致思想如下：即網(wǎng)絡中的每個節(jié)點按照各自的時鐘周期隨機 被激活，并向與之相連的各個節(jié)點廣播信息。周邊節(jié)點將接收到的信息和本節(jié)點儲存的信 息進行加權平均，至此完成一次迭代過程。根據(jù)這種規(guī)則，在每次迭代的過程中，有多個節(jié) 點對節(jié)點信息進行更新，而且鏈路傳輸都是單向的。這樣既能使收斂速度加快，也能適應非 對稱網(wǎng)絡。
[0040] 具體算法過程描述如下：
[0041] 為方便描述，用一個隨機幾何圖來描述網(wǎng)絡的連接情況G(N，R)，N代表節(jié)點數(shù)，R代 表連通半徑。用一個NXN的矩陣A表示網(wǎng)絡的拓撲結構，即各個節(jié)點的連接情況。
[0042]當節(jié)點i和節(jié)點j之間的距離小于連通半徑時，可以認為兩個節(jié)點有連接關系，這 時令Alj = 1;反之，如果兩個節(jié)點距離大于等于連通半徑時，兩個節(jié)點無法進行通信，gpAlJ =0。由矩陣A可以容易的得到網(wǎng)絡的連接情況。
[0043] 得到如上所示的連接關系后，可以將網(wǎng)絡連接圖轉換為圖論中的無向圖的表示方 法G =〈V，E>，其中V為G的頂點集;E是無序積V&V的一個多重子集，稱E為G的邊集。再引入圖 論術語：況Γ = !./￡廠：(/,./)￡ U和=丨々￡「：(々、/)￡ 丨分別表示節(jié)點i的內(nèi)鄰集合和外鄰 集合，并且引入< = |Λ/;|為k的出度，盡=|&|為節(jié)點j的入度。符號|x|表示集合的勢，即集 合中元素的數(shù)量。此外，ε為加擾參數(shù)，與網(wǎng)絡拓撲結構有關。
[0044] 規(guī)定每個節(jié)點儲存著兩個信息量，對于第i個節(jié)點來講分別為Xi(t)和yi(t；Lxi(t) 表示對網(wǎng)絡平均值的估計值， yi(t)是一個伴隨變量。用Xl(0)表示各個節(jié)點的初始狀態(tài)，而 網(wǎng)絡的初始均值則可以表示為=Σ"χ ;(0)，通過比較均值的變化情況來觀察這個算法 的收斂性質。在每一次迭代過程中，即當每個節(jié)點按照各自的時鐘被激活時，與之有連接關 系的節(jié)點都將更新自己的信息，具體更