论文研究-嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进.pdf

所需积分/C币:10 2019-09-07 06:34:56 686KB .PDF
0
收藏 收藏
举报

针对嵌入式机器视觉系统局域以太网中,在大量图像数据传输过程中出现拥塞时,存在发送效率低和RTO滞后RTT导致伪重传问题,为此提出一种基于改进型LwIP的嵌入式视觉系统以太网防拥塞方法。Cortex-A8、μC/OS-III和LwIP嵌入式机器视觉系统以太网通信平台,确保网络任务的实时响应;引入NewReno算法改进LwIP中TCP数据包的拥塞控制机制,克服了一个发送窗口多个数据包丢失引起多次快速恢复或慢启动对发送效率的影响;引入归一化最小均方误差算法改善在RTT变化较大时RTO估值不精确的情况,减少TCP数据传输中的伪重传。实验结果表明,该方法能够更加有效地处理数据包丢失问题,有效减少了数据伪
l18 016,52(9) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 (2)修改与μCOS-Ⅲ内核相关的文件 ssthresh o 要完成的文件有: OS CPU.H、 OS CPU A.ASM 1)对于一个新建立的连接,初始化阻塞窗口cwnd OS CPU O.C。 为1个报文段大小,这个在IwP中被定义为2048字 (3)创建适应于H标板的板级支持包BSP 节, ssthresh被初始化为最大报文大小的10倍 板级支持包的代码跟用户所使用的目标板有关 (2)发送方可以发送的数据量不能超过cwnd和接 要完成的文件有: BSPC BSPH、 BSP INTC、 BSP INTH。受方通告窗口的大小。发送方通过前者对树络拥塞进 步骤2LwP在运行COsIⅡ系统的 Cortex-A8上行估计,而接收方则通过后者来通知接收方可用缓存 的搭建 大小。 (1)操作系统模拟层实现 (3)当发送方检测到拥塞时(超吋或收到重复确 将LwP内核作为COS-Ⅲ操作系统的一个仁务认), ssthresh的值被设置为 运行,利川系统模拟层规定协议栈与操作系统之间接口 ssthresh= max(FlightSize/2, 2*SMsS) 函数的实现。操作系统模拟层的实现函数包括:信号其中: Flightsize是已发送但未收到确认的字节数,SMSs 量操作函数、邮箱操作函数、线程创建函数、任务定吋函是发送端能发送的最大数据段的尺寸。 数、临界保护函数等。 4)当有新数据得到确认时,发送方就增加cwnd (2)网络驱动层的实现 增加cwnd的方式依赖」是处慢启动阶段还是拥塞避 网络动层实现包括LwP的初始化函数实现和网免阶段: 络驱动函数实现。 如果cwd≤ ssthresh,则处于慢启动阶敦,cwnd增 LwP的初始化函数主要有: ilcInitLwIp()函数 长方式为: ileSct LwIP()函数 wnd+=min(N, SMss 树络驱动函数主要有: ethernetif init()、 ethernetif 其中:N为此次确认中包含的之前未被确认的字节数。 init()、 low level input()、 low level init()、 low level 如果cwnd> ssthresh,则处于拥塞避免阶段,cwnd output()、 ethernetif input()、 EMACInit()、 GetInputPack.增长方式为 et!en()、 EMACReadPacket()、 EMACSend packet()等。 cwnd += SMSs* SMSS/cwnd 22LwIP中TCP数据包的拥塞控制实现 步骤2快速重传阶段和快速恢复阶段 RFC5681文档定义了TCP的快速重传和快速恢复 快速重传和快速恢复算法按如下过程进行实现 算法,也被称为Reno算法,目前LwIP中的拥塞控制机 (1)当发送端收到3个重复的ACK(确认包)吋,修 制使用的也是该算法,但当多个数据包从一个数据窗改慢启动门限 ssthresh为: 屮丢失并且触发快速重传和快速恢复算法时,就会导致 thresh= max(FlightSize/2, 2*SMss 多次快速重传的发生从而会降低数据吞吐量。 同时,使用 recover变量记录已发送数据包的序列号。 (2)重传丢失的数据段并将cnd的值设置为 RFC6582中的 New reno算法针对Reno算法中的缺陷做 cwnd= ssthresh+3*SMss 了修正,这同样适用于LwIP协议中,当多个以太网设备 (3)在此过程中系统仍允许收到重复ACK的同时 基于以太网传输大量图像数据时,该算法可以避免多次 将cwnd增加SMSS,并在新的cwnd允许的情况下传 快速重传的缺陷,从而有效提高数据传输稳定性和吞吐 输一个分组 量。图2为Reno算法和 New reno算法多数据包丢失拥 (4)当一个确认新数据的ACK到达时,根据确认序 塞控制图 1号分为以下两种情况: cwd单个报文太小 nd单个报文大 收到3个重复ACK 收到3个重复ACK 如果它的确认序列号不小于 recover,则所有处于 俊现第2个包丢失 三次重复的ACK的确认序列号和 recover之间的数据 发现第3个包丢失 包都得到了确认,此时设置cmd为: stares ss thresh-3L 确认与大于 rECoveR cwnd=min(ssthresh, FlightSizw+ SMSS) 判断确认号 否大于 recover 或者cwnd= ssthresh,从而结束快速恢复算法 如果它的确认序列号小于 recover,则表示这是 图2Reno算法和 New reno算法拥塞控制比较 部分确认信息,此时重传第一·个没有确认的数据段,并 New reno算法具体实现如下 且按确认的新数据量来减小cwnd,将cwnd增加一个 步骤1慢启动阶段和拥塞避免阶段 SMSS并减去新确认的数据段,cwd值如下所示 慢启动算法和拥塞避免算法需要对每个连接维持 cwnd+= smss-ackno + lastack 两个变量:一个拥塞窗口cwnd和一个慢启动门限其中: ackno为返回确认数据包的确认序列号, lastack 马敏锐,白瑞林,邹骏宇:嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进 2016,52(9 119 为上一个发送窗口发送完后的确认数据包的确认序列号。 W(m)=W(-1)-;(-1)VJ(n-1) 23TCP的超时重传机制实现 将代价两数的梯度向量VJ(n-1)的期望值用时 在有多个以太网设备的嵌入式视觉系统的局域网值代替,即 中,当大量图像数据在局域网中传输时,会岀现数据包 VJ(n-1)=2e(n-1)X(n-1) 确认时间RTT抖动比较剧烈,在此情况下RFC6298定则 义的RTO计算方法即 Jacobson算法会出现RTO的变化 H(m)=W(n-1)-2(n-le(n-1)X(n-1) 滞后于RIT的变化的情况.从而导致RIO的估值过高 只要确定参数M和步长因子A(n-1),通过上式就 或过低并且产生数据伪重传,也使得数据传输速率降可求出权重向量W(n),从而实现对第n+1次RTT值的 低,会对实时性要求较高的场合造成重大威胁。考虑可估计。M值越大,估计精度越高,但是其算法复杂度也 以采用滤波算法根据网络状况來更精确佔计RTo值,随之增大。对于步长因子ω(a-1,其值越小,算法收敛 本文采用坛小均方误差算法来估计出下一次的RTT值,越慢,但稳态误差也越小。 进而估计出RTO值,并且对算法做归一化处理以增加 将步长因子(n-1)归一化处理,以加速算法收敛 算法收敛速度。具体实现如卜所示 速度。即 步骤1计算估计误差均方值的梯度向量 (n-1) 在TCP数据传输过程中,记第〃次RTT采样值的前 1)x(n-1) M个RTT值为输入向量为x(m),其对应的权重向量为式中:为控制失词的固定收敛因子,B参数是为遥免 H(m),即 x(n-1)x(n-1过小导致步长值太小而设置的,满足 X(n)=[x(n),x(n-1.…,x(n-M+1) 0<a<2,0≤B≤1。 H(n)=[o(n),w(n),…,wM=(n) 步骤3计算出TCP定时器RTO的值 则对各采样值求加权和后得到的预测值为: TRTO(n+1)=x(n+1)+max(2*ticks, 4TRTTVAR(n+1)) (n+1)和fa(n+D的表达式分别为: (a+1)=∑w(m)x(n-i+1 (n+1)=7/8(n+1)+7ya(n+1)8 在最小均方估计中,算法的计算输出和期望响应存 TRA(+D)=3/4TRAg(+D+(n+1)-gm(m) 在误差,定义第n次的估计误差为 e(n=r(n)-(n) 3系统实验测试与分析 定义代价函数为估计误差的均方值 3.1LwIP中拥塞控制实验分析 /()=E1w(n)(m-(+)-xm=E(n} 1)网络仿真分析 在 OPNET中建立网络仿真模型,建立 Internet节 为求解最小的估计误差值,定义如下的梯度算符:点 client节点和 server节点,各节点间通过PPDs1链路 类型进行连接,其中 PPP DS1的网络速率是1.544Mb/s 设置网络丢包率为05%,分别使用Reno算法和 Newreno 则代价函数的梯度算符可表示为 算法进行仿真实验,实验结果如图3和图4所示。 aRe(n) ce(n) V,J(n) 2Ee(n) 2E{e()x(n-k)} 200(000 喜15000 81000 根据最小均方误差算法,要对观测数据进行准确的 估计,估计误差e(n)最小时其均方误差才能达到最小, time/ 30000 则其代价函数的导数必须为0。即 VAJm)=2E{e(n)x(n-k)}=0,k=1,2,…,M MM小 则定义梯度向量为 50 100 150 time/s VJ(n)=lVoJ(n). VJ(n),,Vw-Jn) 2Ee(n)X(n)H 步骤2计算出权值归一化迭代公式 a 根据最小均方误差自适用算法,其权重向量可表 150 time/s 示为 图3Reno算法仿真结果图 120 016,52(9) Computer Engineering and4 pplications计算机工程与应用 000000 g150000 1000000 2 Mb/s E500000 2 Mb/s 100 150 time/s 40000 30000 总5200 l0000 图5NS-2中网络仿貞模型 100 150 法的TCP数据包的RTT、RTO值和数据昋吐量,结果如 图6~图8所示。横坐标均为仿真时间(time),纵坐标分 别为RTT和RTO测量值(tine)、TCP数据包链路吞吐量 (throughput) 100 150 time/s 图4 Newreno算法仿真结果图 0.0 图3、图4中横坐标为数据传输时间,纵坐标分别为 0.06 TCP数据包的链路吞吐量( throughput)拥塞窗口大小 0.05 三0.04 ( Congestion Window Sizc)和数据包重传次数( Dtrans 0.03 mission count),根据实验数据显小, Newreny算法相 比于Reno算法,数据吞吐量抖动减小并且有所提高.拥 0.01 RTT RT 塞窗口大小变化变缓且维持较高的值,数据包重传次数 1020304050607080 减少,有效提高了数据的发送效率。因此, New reno算 time/s 图6 Jacobson算法仿真结果图 法可以有效处理一个发送窗口多个数据包丢失的情况, 避免了多次进入快速恢复阶段,从而提高了数据发送效率。 (2) Cortex-A8+uc/o-II+LwIP测试 将 New reno算法在LwP源代码中替换原来的Reno 0.06 算法,并且在 Cortex-A8平台上运行,分别向上位机重复 0.05 0.04 发送1KB、2KB和3KB的文件,测得的发送数据速率 如表1所示。根据表1数据, New reno算法的数据发送 0.01 RTT 速率要优于Reno算法。 RTO 表1Reno和 New reno算法比较 10203040506070 bi 算法 数据大小 图7最小均方误差算法仿真结果图 1 KB 2 KB 3 KB Re 0239 135642 Newreno 113254 145963 131743 olya 32LwIP屮超时重传机制实验分析 U.6 (1)网络仿真模型建立 在NS-2软件中建立网络仿真模型如图5所示,有四 0.4 个网络节点n0、n1、n2、n3,各节点网络带宽都是2Mb/s 0.2 LMS 在节点n2的最大队列长度是10个封包长度,在节点n0 1020304050607080 到n3之问有一条FTP的联机,FTP应用程序架构在 time/s TCP之上;另外,在节点n钊n3之间有一条固定传输 图8春吐量结果对比图 速率的联机CBR,CBR应用程序架构在UDP之上。 从图6可见:RTT与RTO波动幅度较大,RTO曲线 CBR的传送速度为1Mb/s,随机发送大小为1KB、2KB的变化要滞后于RT曲线约0.2~0.3s。从图中可以看 和3KB的混合随机包以模拟多个以太网设备发送数据出在82s、10.0s、160s、260s、444s、58.2s处,RTT值 的环境,FTP是在1.0s开始传送,8.0s结束传输 要高于RTO值,这样就造成了数据的伪重传,从而会影 (2)测试结果 响数据的发送效率。同时,在一些时间点也会出现RTO 实验分刿测试∫ Jacobson算法和最小均方误差算与RTT相差较悬殊的情况 马敏锐,白瑞林,邹骏宇:嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进 2016,52(9 121 从图7可见:基于归一化均方误差的RTO变化曲线计算机研究与发展,2006,42(12):2070-2076 比 Jacobson算法计算的RTO曲线要左移0.2~0.3s左石,[4]杨晓萍,史帅,陈虹.一种改进的TCP拥塞控制算法小吉 避兔」 Jacobson算法中RTO变化滞后于RTT变化的缺 林大学学报:工学版,2006,36(3):433-437 陷。在图6中出现伪重传的点在图7中都有一定程度的5]李云,赵晓娟,张博长期演进切换中的TCP性能改进[ 改善,并且一些相差悬殊的点也有所改善 计算机应用,2012,32(12):3474-3477 从图8中可见: jacobson算法吞吐量平均值是 esselman A, Mansour Y Optimizing TCP retransmission 0.9569Mb/s,归一化最小均方差算法吞吐量平均值为 timeout[C/Networking-ICN 2005 Berlin Heidelberg: Springer 2005:133-140 0959Mb/s,从图中也可以看出归一化最小均方差算 7]罗作民,王竟佳,李兵基于概率偏差的 TFRC-RTO算法[ 法的吞吐量比 Jacobson算法的吞吐量要高 计算机下稈,2010,36(21):92-94 [8]马涛,自瑞林,石坚 Cortex-A8平台的pC/OS-I及LwIP协 4结论 议栈的移植与实现卩]计算机应用与软件,2014,31(1) 本文在嵌入式机器视觉系统的局域以太网数据传 242-24 输过程中,提出一种基于改进型LwIP的嵌入式视觉系[9]杨俊,吕建平,徐峰柳基于 uC/OS-ll和LwlP的嵌入式Web 统以太网防捫塞方法。该方法测试表明:采用高速的 服务器实现[]电气自动化,2011(3):62-64 Cortex-A8处理器,指载COs1和LwP,可以满足多10郑巨明,张和生,贾和民,等基于uCOsⅡ和LwP的嵌入 任务的实时响应;采用 NewReno算法解决了LwIP中多 式以太网接口设计[计算机测量与控制,2009.17(11) 个数据包丟失引起多次快速恢复的缺陷,数据吞吐量提 2238-2242 高约8.3%;采用归一化最小均方误差算法减少了TCP张来君基于LWP平台的无线TCP性能研究DJ北京:北 京邮电大学,2006 数据伪重传,RTO曲线可更好地跟随RTT变化,数据吞 [12] Zhao W, Liu C, Shu Y, et al.A SPC-based adaptive RtO 吐量增加约4%。 algorithm[C]2011 7th International Conference on Wirc less Communications, Networking and Mobile Comput 参挚文献: ing( WiCOM),2011: 1-4 「I关洪涛,工东,赵有健,等 New Reno拥塞控制方式下路由[13]注志发面向谷灾专网的广域数据服务优化技术研究[Dl 器缓冲区容量研究.电子学报,2009(7):1440-1446. 长沙:国防科学技术大学,2010 [2] Dhar P K, Khan m i,DebK, et al.A modified New Reno[14]曹磊,张剑云,王小平,等基于最小均方误差的认知宙达 or performance enhancement of TCP in wireless net 佔计波形设计方法[J探测与控制学报,2013,35(4) work[c]2010 International Forum on Strategic Technol ogy(IOST),2010:450-453 15]郝欢,陈亮,张翼鹏.采用归一化最小均方误差准则的 [3]何炎祥,熊乃学,杨燕.一种改进的TCP拥塞控制算法[J LM-BP算法[叮信号处理,2013,29(8):1084-1089 接115页) 位算法[计算机测量与控制,2011,19(3):732-735. 5]刘运杰,金明录,崔承毅基于Rs的无线传感器网络修正[1]宫娜娜,主缓缓.无线传感器节点均匀性估计算法及其应 加权定位算法[传感技术学报,2009,23(5):717-721 用[J]电子科技大学学报,2014,43(3):347-352 [6]李辉,熊盛武,刘毅,等尢线传感器网络 DV-Hop定位算法12]宫娜娜,王缓缓,武海艳区域重叠的无线传感器网络节 的改进门传感技术学报,2011,24(12):1782-1786 点定位算汰研究[现代电子技术,2012,35(17):1292-1295. 7]方旰盛,曾品基于量子遺传算法的非测距节点定位算法13]薯昭权,黄翰·自适应变异综合学习粒了群优化算法[小计 研究[计算机应用与软件,2013,30(2):180-183 算机工程,2009,35(7):11-32. 「8]毛科技赵小敏,何文秀,等WSN中基于区城划分的半自[14]陈星舟,廖眀宏,林建华某于粒子群优化的无线传感器 动 DV-Hop定位算法计算机科学,2012,39(3):39-42. 网络节点定位改进门计算机应用,2010,30(7):1736-1739 [9]许锐,马安峰,谢鹏,等基于 CLPSO算法的混合变量桁架「15] Zhan z h, Zhang J,LiY,etal. Adaptive particle swarm 形状优化门燕山大学学报,2012,36(6):547-55 optimization J].IEEE Transactions on Systems, Man, and [10]叶蓉,赵灵锴基于蚁群粒子群混合的无线传感器网络定 Cybernetics, Part B: Cybernetics, 2009, 39(6): 1362-1381

...展开详情
试读 6P 论文研究-嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
抢沙发
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
weixin_38744435 欢迎大家使用并留下宝贵意见
2019-09-07
  • 至尊王者

    成功上传501个资源即可获取
关注 私信 TA的资源
上传资源赚积分or赚钱
    最新推荐
    论文研究-嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进.pdf 10积分/C币 立即下载
    1/6
    论文研究-嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进.pdf第1页
    论文研究-嵌入式视觉系统的以太网通信拥塞控制改进.pdf第2页

    试读结束, 可继续阅读

    10积分/C币 立即下载 >