GPSR：贪婪转发与周边转发

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这是以前学习《无线传感网络》这门课作的期末大做业，GPSR是"greedy perimeter stateless routing"的缩写。

这是一种无状态的路由转发协议，巧妙地借助“贪婪转发”和“周边转发”有效地下降了每一个物理节点的存储信息量，很是具备实用意义。

除此以外，它还能快速地应对现实中外界条件、节点能耗等多种因素形成的频繁变化的节点分布。

所以，特别重温一下，做为一次分享。

0. 摘要

随着路由节点的增长以及拓扑结构变化率的增大，传统的路由转发协议算法效率低、鲁棒性差。贪婪周界无状态路由协议(GPSR)只使用拓扑结构中的临近信息节点进行“贪婪转发”决策。当数据包进入“路由空洞”的时候，算法会先构造GG平面图或者RNG平面图，而后采用“周边转发”绕过此区域。此过程当中，算法会自动切换“贪婪转发”和“周边转发”这两种模式。在频繁变化或者节点数量多的拓扑结构中，而且每一个节点存储的信息量少，GPSR能够较低的成本快速地响应变化，查询正确的路由路径。

关键词：GPSR, 贪婪转发, 周边转发, 路由空洞, 平面图

1. 研究背景及意义

1.1 研究背景与动机

当下的一些路由具备节点多、拓扑结构变化快的特色，例如：Ad-hoc网络（无基础设施，支持军事用户、灾后救援人员以及临时协做）、传感器网络（由小型传感器组成，节点资源匮乏）、“屋顶”网络（非移动，可是密集遍及大都市区域，节点数量数十万）。

传统的路由算法的节点成本和消息成本太高，形成在高移动性和密集节点拓扑结构中的的低适应性。所以，须要一种新的节点成本低、鲁棒性高的路由算法。

1.2 研究意义

论文提出的GPSR算法合理利用地理信息来实现高稳健性。在网络节点数量不断增长的状况下提升稳健性和迁移率，下降路由协议消息发送成本，各个路由节点消息传递成功率以及使得每一个节点存储最少的信息量。

2. 国内外研究现状

论文中提出的DV和LS算法，要求将整个网络拓扑结构的映射到全部的路由节点。在DV算法的描述中，每一个路由节点都记录了最新周期中到全部网络目的地的距离；在LS算法的描述中，每一个路由节点都会接受到链路改变的相关信息状态。

当拓扑结构变化率增大，或者路由区域中的路由节点的数量增多，DV算法和LS算法的复杂度就会增长，同时增长的还有每一个节点的信息量储备和节点之间沟通成本。

虽然“缓存”技术能够减小节点负载，可是当节点数目过多或者拓扑结构变化率过大的时候，现有算法仍然不能保证较高的鲁棒性以及较低的节点开销。

3. 研究内容

3.1 主要挑战及创新点

为了让节点存储最少的信息量，而且可以快速响应拓扑结构的变化。须要使用贪心法的思想，让每一步都是最优解，这个转发过程就是“贪心转发”。

可是有些时候没法知足“贪心转发”的条件，此时的状况就是“路由空洞”。解决“路由空洞”的重要技术是“右手法则”，这个转发过程就是“周边转发”。而在周边转发以前须要将图处理成平面图，有GG和RNG两种平面图供选择。

在转发过程当中，根据节点条件，切换“贪心转发”模式和“周边转发”模式，直到到达最终的目的节点。

3.2 相关技术介绍

GPSR算法的实现过程当中，须要配合“信标算法”来肯定邻居节点的位置信息。

“信标算法”中，每一个节点周期性的以广播方式传送一个信标，信标包括节点自身的位置信息，位置信息被编码成两个4字节的浮点数值，用于标记节点的x坐标和y坐标。数据格式是(IP, (x, y))。

为了不邻居节点发送的信标产生冲突，用B表示信标间的时间间隔，节点发送信标的时间统一分布在[0.5B, 1.5B]之间。设节点保留位置信息的最长时间为T，在超过T时间间隔后仍然没有收到邻居节点发送的信标，就认为邻居节点失效或超出覆盖范围，删除对应的位置信息。

借助这些地理信息，GPSR算法的能够避免探测包的盲目洪泛，从而进行有效的路由转发，而且针对节点变更进行有效的路由维护。甚至实现基于无状态的分布式的非端到端的数据转发。

3.3 贪婪转发

贪婪转发的过程是指：

1. 数据包由源节点标记要发送数据包的目标节点或目标区域位置；
2. 每个中间的转发节点都知道它的邻居节点的位置，转发节点在选择数据包的下一跳节点时使用贪婪转发策略，即选择地理位置最接近目标节点的节点做为下一跳节点；
3. 以此类推，每一次转发都会更加接近目标节点，直至到达目标节点。

贪婪转发的原理就是利用“贪心”思想，让每一个节点选择当前的最优选择（在知足条件的状况下），直到算法结束。

以下图所示，根据贪婪转发的原则，节点x的下一跳节点就是节点y。毫无疑问，贪婪转发只须要保证节点的一条邻居信息便可。

3.3 贪婪转发困境·路由空洞

路由空洞是指当前节点比全部其余一跳邻居节点更接近目的节点，此时，根据贪婪转发的规则，当前节点不会转发数据给一跳的邻居节点。若是存在这种网络拓扑结构，那么就称之为“路由空洞”。

以下图所示，void区域就是没有知足“贪婪转发”条件的区域。由于节点x的覆盖范围与以直线xD为半径的圆的交叉区域没有邻居节点。

3.4 周边转发

针对上述的“路由空洞”问题，算法会将模式（Mode）从贪婪转发切换到周边转发，进而绕过“路由空洞”。

“周边转发”是根据“右手法则”来判断下一跳转节点：链接当前节点和目的结点造成直线，右手握住此线逆时针旋转，到达的第一条边（边表明其上的两个点能够互达）就是下一跳的方向。

3.5 周边转发困境

虽然周边转发能够绕过“路由空洞”，但在一些状况下，单纯地进行周边转发可能会陷入死循环，最终只能回到当前节点，没法抵达目的节点。

这里举一个例子进行介绍。下图是一个由X、W、U、Z以及目的节点D构成的图，节点之间的连线表明着两端节点是相邻的（能够互相达到）。假设如今从节点X开始出发。

从X节点开始，根据“右手法则”依次抵达U节点、Z节点和W节点。此时，对W节点再次使用“右手法则”，算法又从新跳回了U节点。最后，对U节点使用“右手法则”，跳回了开始节点X。

显而易见，此时的周边转发陷入困境。这主要是因为这张图不是一个“平面图”的缘由。须要删除一些边，从而使其变成GG或者RNG平面图，才能走出此困境。

3.6 RNG平面图和GG平面图

RNG平面图的定义是：若顶点U，V和任意其它顶点W之间的距离，全都大于或等于顶点u和v之间的距离d(u，v)，则在顶点U和V之间存在RNG边(u，v)。用方程式表示以下:

以下图所示，若(u，v)是RNG中的边，则在节点U和V之间的阴影半月形区域内，不能包含有任何证实节点w。此时，因为d(u, v) > max(d(u,w), d(w,v)),为了构建RNG平面图，必须把边(u, v) 舍去。

关于RNG平面实现的伪代码以下。其中，N是对于任意节点u来讲的邻接节点列表，v是集合N中的任一节点。

GG平面图的定义是：若是节点u和节点v之间，直径为uv的圆内，不存在其它顶点W，则节点u和节点v存在GG边(u，v)。用方程式表示以下:

以下图所示，若(u，v)是GG中的边，则在节点U和V之间的圆形阴影区域，不能包含有任何证实节点w。

关于GG平面实现的伪代码以下。其中，N是对于任意节点u来讲的邻接节点列表，v是集合N中的任一节点。

对于GG和RNG两种平面图，RNG平面图是GG平面图的子集。它们之间的直接关系能够用下图表示出来：

3.7 周边转发困境·RNG平面图解决

构造上述的RNG平面图或者GG平面图就能够解决“周边转发”没法到达目的节点的困境。这里以构造RNG平面图为例，仍是使用以前的图形。为了方便讲述，规定边xu长度为12，边xw长度为11，边uw长度为10。

根据RNG的定义，D(U, X) > MAX(D(W, U), D(X, W))，因此移除UX边。此时，“周边转发”再也不会陷入困境。

4. 性能评估

论文为了测试算法的性能，使用了Carnegie Mellon（卡梅隆）大学的测试数据。在畅通平面上，无线仿真模型节点进行运动。节点会在指定区域内随机选择一个目标，而后在指定范围内随机选择一个速度，以此速度到达目标而且停留一段时间。这个过程模拟了拓扑结构的高迁移率以及其中的节点。

下图显示了不一样的B（时间间隔）的状况下，GPSR传递成功的数据包。将从B=3s下降到B=1.5S并无带来很大成功率提升，成功率也保持在97%以上。

下图比较了DSR算法和GPSR算法的节点消耗，GPSR的节点消耗远远低于DSR的节点消耗，而且随着时间推移，GPSR节点的消耗也更加稳定。

所以，GPSR算法达到了设计的初衷：在迁移率高的拓扑结构中，可以保持较高的鲁棒性，而且每一个节点的资源消耗都获得了改善。论文中还分节点状态、路径长度等维度进行了比较，也只是说明GPSR算法的优点。主要的性能测试仍是上述的传包成功率和节点消耗，其它测试这里再也不冗赘。

5. 阅读心得

在本次论文的学习过程当中，掌握了“贪婪转发”、“周边转发”、“RNG和GG平面图”，最重要的是理解了在GPSR算法中是如何调度进行状态转化（贪婪=>周边 / 周边=>贪婪），以及如何解决“路由空洞”和“周边转发困境”。除了算法的核心部分，也触类旁空地了解了“信标算法”的实现机制以及冲突解决方法。

就我我的来看，GPSR算法和论文中说起的传统算法相比，已经实现了最小化节点的保存数据（节省节点资源），而且可以利用状态切换合理应对可变性高的拓扑结构。

美中不足的是“信标机制”会带来额外的开销，可是相比于每一个节点保存全部节点的信息，信标机制的这点开销彻底能够忽略。

6. 参考

在阅读论文的过程当中，我查找了大量的中文和英文资料，很是有助于理解这篇论文所讲述的GPSR算法。特此系统记录一下相关资料。

1. 论文：GPSR: Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks

2. Youtube Videos(印度英语)

   • https://www.youtube.com/watch...
   • https://www.youtube.com/watch...
   • https://www.youtube.com/watch...
3. 百度文库讲义(从43页开始): https://wenku.baidu.com/view/...

博客原文地址：https://godbmw.com/passages/2019-03-02-gpsr/

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