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基于BRITE的向量地址平均长度仿真研究

范文

李兆阳+赵阿群

摘要：本文主要就向量地址平均长度问题进行建模与仿真。向量网很好地解决了IP网络地址枯竭的问题，但由于向量地址是不定长的，因此对向量地址平均长度的研究成为评价向量网效率的一个重要方面。本文利用BRITE网络拓扑生成器，分别利用Waxman随机图模型和BA无标度模型，针对不同节点和边数的网络拓扑进行仿真实验，并对不同实验结果进行对比与分析。实验结果表明，向量地址平均长度会随节点数增长而增长，但在较大规模网络拓扑中，向量地址平均长度远远小于IP地址长度。

关键词：向量网；平均向量地址长度；BPdTE；网络仿真

中图分类号：TP3 05 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.02.010

0 引言

随着信息技术的发展，各种终端数量呈现爆炸性增长，传统IP网络局限性日益显露出来，下一代互联网技术的研发工作迫在眉睫。向量网作为一种新型网络技术，采用完全不同于IP网络的数据转发方，有效解决了IP网络地址枯竭、不能保障QoS等问题。由于向量地址由转发经过的转发设备数和设备的向量分量长度决定，是不定长的，因此，估算向量地址平均长度是评价向量网高效性的一个重要方面。本文在复杂网络理论的基础上，利用BRITE拓扑生成器生成网络拓扑，并模拟向量网数据转发方式编写程序，对向量地址平均长度进行仿真研究。本文其余内容安排如下：第一节主要介绍向量网、复杂网络模型、拓扑生成器等相关知识；第二节针对选用模型，网络规模以及网络连接数量等参数设计仿真实验方案；第三节根据实验目的进行实验，得出实验结果，并对实验结果进行分析；第四节对本文进行总结，并提出对未来研究的展望。

1 相关知识简介

1.1 向量网技术

向量网与IP网络一样利用分组进行数据交换，其分组格式如图1所示。其中头部包括版本号、优先级、校验等信息；地址段由转发经过设备的向量分量连接而成；数据段包括了所承载的数据信息。

向量网采用一种分形地址编码方法，其连接包括呼叫与寻由两个过程。在呼叫阶段，主叫与被叫双方协定通信格式并交换必要连接信息。在寻由阶段，利用多重Dijkstra算法确定多条通信路径，最终生成一个向量连接对象，如图2所示。

当分组从主叫设备发出后，每经过一个设备，就会根据当前设备对应的向量分量，转发到相应端口，并将该向量分量删除。向量网这种转发方式保证了向量地址的无限拓展性，多条通信路径确保了QoS。

1.2 复杂网络理论

随着科学技术的发展，人们逐渐发现自己生活在一个充满各种各样复杂网络的世界，无论是计算机网络、交通网络、电力网络，还是神经网络，都可以抽象为复杂网络。在复杂网络的研究中，各种模型的建立对人们对真实网络进行仿真，进而对真实网络进行评估提供了很大的帮助。复杂网络研究中主要涉及的参数包括度与度分布、网络平均距离、聚集系数等。比较著名的模型有规则网络模型、随机图模型、WS小世界模型和BA无标度模型等。

1）规则网络模型。网络中的顶点按照一定规则进行相连，常见的有全局耦合网络、最近邻网络和星形网络等。

2）随机图模型。该模型可以描述为：一个拥有N个节点的图，任意一对顶点以相同概率连接起来生成的网络拓扑模型13J。假设连接概率为p，则平均度K 可以由公式（1）表示：

K=p（N-1）（1）

当N无穷大时，随机图模型度分布近似于Poission分布。

3）WS小世界网络。该模型可以看做是规则网络到完全随机网络的过渡，由最近邻网络以概率p进行节点重连得到。由模型生成步骤可以得到，其平均度与最近邻网络相同。目前针对WS小世界模型平均路径长度还没有精确的表达式，经过计算可以得到在WS小世界模型中，聚集系数C（p）和平均路径长度L（p）随重连概率变化规律可由图3表示。

4）BA无标度模型。该模型很好解释了幂率分布的产生机理，跟实际网络比较近似，它具有增长特性和优先连接两个特征。假设每生成一个新的节点，就随机与已存在的m个节点连接，则无标度模型的平均路径长度可由公式（2）表示：

L∝logN/loglogN （2）

并且BA无标度模型平均度约为2m。

1.3 BRITE拓扑生成器

BRITE是一款灵活的拓扑生成器，而不是被限定为生成特定网络拓扑。它的总体架构如图4所示。

相对于其他拓扑生成器，BRITE具有灵活性、典型性、高效性、包容性等优势。

2 实验设计

2.1 实验目的

利用BRITE拓扑生成器生成网络拓扑时，可以自己设定网络节点数、节点平均度以及选用模型。在实验中，可以固定两个参数，改变第三个选项分别做实验，对比实验结果。

2.2 实验方案

在实验中，我们将会用到Waxman随机图模型和BA无标度模型进行实验，因此本次实验可分为以下几组：

1）验证相同节点数以及相同边数条件下，不同模型对结果的影响。此时假设有10000个节点，可以代表一个中大型网络，并设定节点平均度为10，然后分别用Waxman随机图模型和BA无标度模型生成网络拓扑，并仿真计算向量地址平均长度。

2）验证相同模型与平均度的条件下，向量地址随节点数增加的变化。研究发现计算机网络拓扑具有幂率分布特征，为了更接近实际网络，此时选用BA无标度模型，节点平均度固定为10，分别设定节点数为1000到10000之间，每次相差1000个节点，生成网络拓扑并对向量地址平均长度进行仿真计算。

3）验证相同模型与节点数条件下，向量地址随连接数量的变化。此时选用BA无标度模型，将节点数设定为10000，分别验证平均度为4、6、8、10、12、14、16条件下向量地址的平均长度。

2.3 仿真程序

依照向量网分组转发方式，用c++编写仿真程序。在向量网中虽然存在多路径，但如果网络连接不出现故障，基本按照Dijkstra算法寻找最短路径。在编写仿真程序时，就选用Dijkstra最短路径算法模拟转发过程并统计相关结果。

3 实验结果统计分析

3.1 结果统计

1）设定节点数为10000，节点平均度为10，分别选用Waxman随机图和BA无标度两种模型进行实验，得到结果如图5所示。

在Waxman随机图模型下，向量地址平均长度约为17.6，在BA无标度模型下，向量地址平均长度约为18.5。

2）在选用BA无标度模型，节点平均度为10的条件下，向量地址平均长度随节点增加的变化趋势如图6所示。

当节点数分别为1000到10000之间，向量地址随节点数的增加呈现递增趋势，但增加速度原来越缓慢，最终趋近平稳。

3）在选用BA无标度模型，节点数为10000的情况下，向量地址平均长度随连接数增加的变化趋势如图7所示。

由图7可以看出，当节点平均度增大时，向量地址平均长度呈现缓慢下降趋势。

3.2 结果分析

由第一组实验数据可以看出，当节点数与节点平均度固定时，选用Waxman随机图模型得到的向量地址平均长度略低于选用BA无标度模型。这是因为在Waxman随机图模型中，任意节点随机连接，节点度分布比较平均，而在BA无标度模型中，新生成节点会与已存在的节点进行相连，因此，越早生成的节点越容易与更多的节点相连，而后生成的节点之间连接比较稀疏，也就是BA模型的富人俱乐部性质，因此采用BA无标度模型得到的结果会略高于采用Waxman随机图模型结果。由第二组实验可以看出，向量地址平均长度随节点数增加而增加，但增加趋势越来越缓慢，这说明，网络规模越大，向量地址平均长度也随之变大，当节点数为10000时已经可以代表一个较大规模的网络，但其长度还是远远小于IP地址长度。有第三组实验可以看出，当节点平均度增加时，向量地址平均长度缓慢下降，但下降趋势不明显。当网络中连接数增大时，向量地址长度下降趋势应该比较明显，但由于BA无标度网络的富人俱乐部特性，导致向量地址平均长度下降缓慢。正如实际计算机网络中，有些节点拥有大量的端口，而绝大部分节点是不会直接相连的。

4 总结与展望

本文主要利用BRITE生成网络拓扑，对向量网进行仿真实验，并求得不同情况下向量地址平均长度及其变化趋势。由结果可以看出，在较大规模网络中，向量地址长度远远小于IP地址长度，因此向量网分组中地址段占用的资源也较小，从具体实验验证了向量网的高效性。但由于此次实验选用的网络拓扑跟真实网络还有一定的差距，在以后的研究中，可以尝生成更接近于真实网络结构的拓扑，在有条件的情况下，也可以搭建一个真实的实验环境，这样更能验证向量网的性能。

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