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3.4 基于VANETs服务组合模型的自适应机制(1/2)

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3.4 基于VANETs服务组合模型的自适应机制

在上一节,我们已经通过服务组合执行路径选择算法LOSPSA得到了最优服务路径。然而,VANETs节点移动性及拓扑时变性会频繁引起路由链路失败进而导致服务执行路径终止,所以仅确定了服务组合过程中的服务执行路径是远远不够的。如何对路径进行维护,即服务路径的维护算法作为服务组合机制一个关键组成部分,同样具有重要的研究意义。对于服务路径的维护,传统服务组合算法大都会在链路断裂后再发起局部或全局服务路由的重建,这大大增加了服务响应时间和服务重建开销。针对上述问题,作为服务组合方案的有益补充,时延及开销能得到有效控制的自适应服务切换算法是本节要深入研究的内容。仿真验证该算法在链路中断后能及时替换失效服务组件,保证业务的连续性及其恢复后的服务质量。

3.4.1 主动性服务路径维护策略

目前,许多研究者都在探讨具有动态适应性的服务组合维护问题,一般是采用服务路径替换的方式来解决。Hershberger等提出了一种从源到目标节点的最短路径替换算法,但这样的替换机制无法保证替换后的组合服务质量及服务路径的稳定性,很有可能很快发生服务的二次失效;QCWS为原始执行路径上的每个服务节点提供一条备份路径,这样失效服务的前继节点能够快速切换到预定义的备份路径,执行过程不被中断,但预定义备份路由的方式完全不适合动态网络环境,尤其是具有高动态性的VANETs,由于节点链路状况实时变化,很有可能在服务路径失效之前备份路径就已经作废了。因此,建立合理有效的主动性服务路径维护策略,在服务路径失效之前做出相应判断,并设计动态自适应的服务替换算法,是确保服务组合有效进行的重要保障。

本章建立了一种基于节点链路稳定性预测的主动服务路径维护策略。通过对车载当前移动信息及网络拓扑状况进行分析,判断并预测服务执行路径上各个物理链路的当前状态及变化趋势。当判断出某物理链路趋向不稳定时,失效链路前驱节点就主动发起关于中断服务链路的局部服务路径发现过程,一旦当前路径断裂,就立刻执行服务切换功能进行失效链路的替换,如图3.11所示。主动性服务切换的原则是在保障QoS要求的同时,寻找可实现服务恢复且替换数目最小的服务路径执行方案。

3.4.2 一种速度与距离的服务切换算法VDBHA

本节提出了一种基于速度和距离的服务切换算法(VelocityandDistanceBasedHandoffAlgorithm,VDBHA)。VDBHA从图论角度出发,以自适应的时间间隔 △t采样服务执行路径上各移动节点的速度和位置,预测链路可用时间,一旦计算出服务路径上某链路剩余连通时间小于链路稳定性阈值T,就判定该服务路径不稳定,立刻在前趋节点启动关于失效链路的新的服务路由发现过程,及时存储相关信息备用,一旦链路断裂迅速切换。为分析物理网络层链路连通情况,我们给出关于VANETs链路连通性相关定义。

定义3.21 VANETs的连通性:

X(i,j,t)表示在t时刻VANETs中节点i和节点j之间的连通情况,其中D(t)表示节点之间的通信距离,R表示节点有效传输范围。

定义3.22 服务路径生存时间PET(PathExpirationTime):

服务路径Ps的生存时间PET(P),由组成这条路径的相邻节点间的链路生存时间的最小值决定,等效于支撑服务路径的底层路由生存时间RLT(P):

LET(N,N)表示路径中两相邻节点链路的生存时间LET(LinkExpirationTime),即从一个节点进入另一个节点的通信范围到它离开这个通信范围所经历的时间。假定在t1时刻的链路link(N,N)恰在t2时刻不再可用,即节点i和节点j的在t2时刻超出了彼此通信范围,则链路连通时间LET(N,N)=t-t。

假设t时刻某服务执行路径上相邻两节点i和j间连通情况为X(i,j,t),通过对当前网络拓扑状态及其节点移动信息分析计算,预测下一时刻节点i和节点j之间的连通情况,判定基本思路为:当链路连通时间LET(N,N)小于链路稳定性阈值T,判定该链路不稳定,需要启动关于失效节点的新服务路由发现进程;反之,判定该链路处于稳定状态,自适应调节下一判定时刻Δt′。

基于对VANETs连通性及服务路径生存时间分析,本章提出VDBHA服务切换算法执行步骤如下:

步骤1:自适应调节判定时刻Δt。为减少控制信息交互及链路连通时间的计算频度,我们每隔一定时间Δt进行服务执行路径上物理链路的稳定性预测。我们采取自适应时间调节机制来启动链路稳定性判断,在服务覆盖层上计算支撑服务路径的底层物理链路相邻节点i与j的距离变化。假设节点i和节点j在t时刻的距离为dt,在t+Δt时刻的距离为dt+Δt,其中Δt为判定链路状态的时刻,为网络中节点之间的平均距离,初始时确定Δt,则根据运动力学公式dt的复杂度为O(t)有:

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