无线Mesh网负载均衡技术

无线Mesh网负载均衡技术
摘要：介绍了基于无线mesh网的负载均衡技术的相关研究。

提出了合理控制信号功率，提高WMN频率空间复用率，有效控制无线链路间的干扰范围，降低节点间同频干扰，以此来增加网络容量、有效提高系统负载性能；详细分析了目前现有几种常用负载均衡机制的差异，指出无线mesh网负载均衡的发展趋势和研究方向。

关键词：WMN；自适应；负载均衡；负载均衡算法
1 WMN负载均衡的设计背景与发展趋势
1.1 WMN负载均衡的设计背景
近年来随着无线宽带技术的迅速发展，无线通信技术被越来越广泛地使用，无线通信节点迅速增加，在这种高业务量环境下，如果网络中某个节点发生拥塞，成为整个网络的瓶颈节点时，人们就希望数据包能顺利地“绕过”该节点，平稳地到达目的节点；同时还希望提高网络资源利用率，避免出现一部分资源被过度利用，而另一部分资源却闲置在一边造成资源浪费，从而达到整个网络的负载均衡，正
是在这种需求下，负载均衡受到越来越多地关注。

而WMN主要应用于无线宽带接入和大容量数据传输，侧重于提高整个网络的高吞吐量，因此很容易出现单节点拥塞现象，如何提高网络传输容量自然就成为WMN主要的设计目标。

1.2 负载均衡发展趋势
目前WMN组网协议设计的基本思路是：根据WMN的结构特性，硬件上利用新的无线电技术，提高频谱空间复用和多信道技术；
算法上在参考（Mobile Ad hoc Network，MANET）相关协议的同时，依据现有的有线网络均衡思想，再根据WMN的特点优化负载均衡算法，同时还要考虑网络拓扑结构的变化、上层业务数据的速率变化以及节点能量的变化等多个方面因素。

2 现有的负载均衡策略
为了实现无线mesh网的负载均衡，目前通常采用的策略是：提高硬件技术和改进算法。

2.1 硬件技术对负载均衡的支持
无线mesh网的传输，采用的是多跳技术，节点与节点间数据传输不可避免的会出现同频干扰现象。

为提高频带利用率，硬件上采用新的物理层无线电技术，如：定向智能天线、自适应调制编码、（Multiple Input Multiple Output，MIMO）（多输入/多输出）技术、可重配置无线电、感知无线电、软件无线电技术以及多信道系统功率智能控制等技术，降低节点间同频干扰，提高了空间频率复用和网络容
量，且降低了整体信号功率。

WMN的优势在于：在不牺牲信道容量的情况下，在一些AP （Access Point）信号覆盖不到、信号很弱或者根本不具有直接视距无线链路的用户之间，通过移动终端多跳转发，建立非视距连接，这样可以有效提高信号覆盖，扩展网络范围。

在此架构下，无线链路间距更短、发射功率更小，节点间干扰更少，因此频率复用效率更高。

并且距离较近的终端节点可以直接通信，而无需占用AP的资源，减少
网络整体的负担，提高网络的总容量。

早期的功率控制研究大多是基于图论的拓扑控制模型。

如果两个节点之间的距离是在无线传输范围内，则两个节点就是邻居节点，就可以建立一条边。

而传输范围取决于信号功率、路径距离、以及接收灵敏度等因素，因此要在保持连通性的前提下尽量减少节点的度数，而度数的减少也就意味着节点间的干扰也小了；而最近的研究表明，基于图论的拓扑控制模型并不能完全刻画节点间的互相干扰问题，转而采用基于SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio）信号与干扰和噪声比来进行功率控制，通过感知周边节点的拓扑结构，采用自适应算法智能控制单节点信号发射功率，动态调整载波侦听门限值，从而提高空间复用度。

但是降低节点信号功率的同时也可能带来一些问题：比如可能造成数据包传输率的下降，此外由于信号覆盖面降低，传输的跳数会增多，造成时延增大，还会导致AP邻近节点负
载过重的问题，这些都是今后研究中需要解决的课题。

2.2 基本的网络负载均衡算法
现有的负载均衡算法继承了有线网络的思想，主要包括以下几种：
（1）轮转法。

在节点信号覆盖区内的所有节点都具有同等地位，对这些节点采用顺序选择，将收到的数据包轮流发送给下一跳节点。

因此可以很容易算出，每个节点被选中概率是1/N。

（2）散列法。

通过单映射不可逆HASH函数，以事先定义的规则的映射方式，将数据包发往下一跳。

在该算法中，如何选择HASH
函数，对预防碰撞影响很大。

（3）最少连接法。

纪录当前所有活跃节点，将数据包发给目前
具有最少连接数的偏僻节点。

（4）最短时延法。

记录节点到下一跳节点的时延，将数据包分
配给时延最短的节点。

（5）权重轮循法。

根据数据包的优先级或者当前的负载状况来建立负载平衡多优先级队列，每个队列中的每个等待发送的数据包都具有相同处理等级；在同一个队列里的数据包可以按照前面的轮转法或者最少连接法进行均衡，而队列之间按照优先级的先后顺序进行均衡处理。

在这里权重值是基于每个节点传输能力的一个估计。

该算法
可以看作是对其它算法的一个补充，一般不单独使用。

（6）权重随机法。

此种均衡算法类似于加权法，不过在传输数
据包时是个随机选择的过程。

（7）随机法。

节点队列里的数据包随机传输给邻居内的多个节点。

（8）动态反馈法。

根据结点的实时负载情况，不断调整节点间数据包的传输比例来避免个别结点超载时，依然收到大量数据包，造成丢包，从而提高系统整体吞吐率。

2.3 基于无线mesh网的负载均衡算法
2.3.1 预设参数机制
此类算法会预先设定好用于计算负载的相关参数和权系数，当负载超过预先设定的阈值就执行事先定义的均衡操作，但是由于是参数是预先设定的，如参数设置不当，有可能导致系统性能严重下降，
而参数的设置既是关键点，也是难点。

目前已经有人提出具有负载感知的自适应算法，通过不断更新负载信息实现自主学习，并且自动进行参数的最优化，使网络负载逐步实现均衡。

例如：LWR(Load Aware Routing)算法在网络负载较重时，中继节点收到源节点发送来的RREQ(Route Request)时就直接丢弃。

这种丢包策略对减少无效数据包的转发，降低负载具有十分重要的作用。

但是该算法只有在收集到足够的负载信息的条件下才能做丢包决策，否则，可能会使后续节点无法及时了解网络状态，导致网络出现“隐藏节点”和“伪断裂”现象。

LSR(Load Sensitive on Demand Routing)算法则通过路由比较函数所得出的权值来选定一条最佳的路由。

2.3.2 基于负载感知机制
负载均衡是一个动态过程，因此有学者提出了基于流的负载感知路由协议：链路上每个节点都参与负载信息的更新过程。

由于路由发现需要进行泛洪，路由更新需要负载参数传递。

泛洪可以获得精确的网络信息，但要消耗大量的网络资源，负载参数的频繁传递会使整个网络充斥着大量的控制包，造成网络资源利用率降低。

因此根据路由选择和维护发起点又分为源节点感知、中继节点感知和目的节点感
知路由选择。

(1)源节点感知路由选择。

这类算法采用源节点发起路由选择和路
由维护，中继节点感知网络状态并把负载信息发送给源节点。

AMR(Aggregated Multipath Routing)，采用请求/响应机制的按需路由算法，源节点采用类似于DSR(Dynamic Source Routing)泛洪方式来获
取网络状态信息并建立多路径拓扑结构。

当网络出现拥塞或者失效时，源节点通过修改路由，来避开该链路。

该算法由于采用网络图来保留路由状态信息，复杂度是O(n2)，因此存储复杂度偏大，而且路由请求中存有大量冗余信息，过长的等待期以及路径计算复杂度大
都是需要解决的问题。

MSR(Multi Path Source Routing)，基于启发的、利用加权轮询多路径调度机制实现负载均衡。

类似DSDV(Destination-Sequenced Distance Vector)，MSR也是通过源节点沿多条路径周期性发送探测包，根据反馈信息计算各路径延时并求出权值，再把负载依据权值，分配
给多条路由。

DLAR(Dynamic Load Aware Routing)，该算法避免采用MSR周期发送探测包的方式，改由中继节点，周期性地将自身缓存中数据包的数目作为负载信息发给邻居节点，后续节点据此参数来监测负载状态。

如果出现拥塞现象，目的节点通过广播发送请求数据包(RREQ)至源节点，寻找替代路由。

为了减少广播次数，后续的算法中出现了，
由目的节点或者拥塞节点后的中继节点来进行路由维护和选择。

(2)中继节点及目的节点感知路由选择。

采用中继或目的节点进行备用路由的选择和维护，比采用源节点选择路由具有更好的灵活性和更高的可靠性。

LBAR(Load Balanced Ad Hoc Routing)，从源节点到目的节点链路上的结点参数都会周期性的传送到目的节点。

当链路发生拥塞或者主路径失效后，目的节点根据收集的所有可能路径的相关信息选出最佳
路径作为备用路由。

作为ABR(Associativity Based Routing)的改进协议，
LBAR更能准确细致的反应网络的环境特性。

DLLMR(Dynamic Load-aware Based Load-balanced Routing)，一种基于DSR的改进算法。

源节点利用多条路由，搜索剩余负载容量的节点来进行路由选择和负载均衡。

目的节点向源节点发送RREP（Route Reply）时，中继节点根据分组中的负载信息更新自己的路由表，同
时广播寻找更好的路径。

LLDR(Least Loaded Dynamic Routing Protocol)，由源节点来建立传输路径，而路由维护由目的节点来完成，中继节点不发送探测包，而是采用DF(Dynamic Fragmen tation)机制：在分组中周期性捎带负载信息，使后续节点能及时了解链路上的负载状况。

当负载超过门限，目
的节点会重新选择一条路由。

2.3.3 硬件与算法相结合的负载均衡机制
采用软件与硬件相结合的方式，通过自适应技术对负载进行实时监测与控制，实现信号发射功率与传输性能的最优化，由于充分利用了无线mesh网的结构特性，使得这种思想具有重要的现实意义。

MRPLB (Multi Path Routing with Load Balancing)，一种利用报文粒度的流量分布方法和负载均衡机制共同作用来实现拥塞避免。

该算法需要硬件支持来实现对信号发射功率的实时监测，利用智能控制技术把信号发射功率降低到一个合理的水平，使节点间干扰更少，频率复
用率更高。

3 结束语
本文首先介绍了通过硬件合理控制信号发射功率来降低节点间同频干扰，提高频带复用率来均衡网络资源；然后分析和比较了当前提出的几种负载均衡路由技术各自的优缺点。

通过分析，笔者认为：目前路由选择机制，已开始由单纯的源节点路由选择向多节点共同参与路由选择，这样不但提高了灵活性而且增强了网络的健壮性；此外均衡算法也陆续开始向软、硬件相结合以及智能化方向发展，由于自适应算法具有自主优化系统参数、自我学习能力、高度的灵活性和对网络负载的敏感性的特点，都将成为未来无线mesh网络的重点研究
方向之一。

参考文献：
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