文摘

提出了一种实时自动车辆位置(AVL)交通控制和监测系统的朝圣者朝在沙特阿拉伯麦加城的基于数据分发服务(DDS)指定的对象管理组织(OMG)。基于DDS的中间件采用实时发布/订阅(rtp)协议实现多对多通信模式适合大规模交通控制应用程序。使用该中间件的方法,我们能够定位和追踪大量的移动车辆和实时识别所有乘客来执行年度朝圣。验证我们提出的框架,各种性能矩阵使用DDS在WLAN检查。结果表明,基于DDS的中间件在大规模AVL环境中能够满足实时要求。

1。介绍

分布式移动网络的应用在日常生活中存在的形式运输系统、医疗系统、天气和环境监测系统,等等。这种系统需要移动节点和它们之间共享数据的实时通信。移动节点在这些场景中可能是手持设备,车辆(1,2),或机器人3,4]。随着嵌入式系统的发展,现在可以允许成千上万的移动节点通信和共享大量的数据。还可以在传感器级收集数据并将其转发给应用程序级别进行处理和分析,实时。这些节点需要共享上下文定期更新。在AVL应用程序中,车辆认为分布式移动节点的作用,他们要求分享他们的信息,如位置,车辆识别、和乘客的地位。乘客的信息可以提取使用无线电频率识别(RFID)系统。

沙特阿拉伯王国的麦加城举办每年数以百万计的朝觐者。朝圣的仪式,横跨在指定五天要执行的特定位置在麦加城。朝圣者的数量每年增加大约310万朝圣者在2012年进行麦加朝圣5]。一些人迷失在巨大的人群,因此,迫切需要确定,跟踪他们的立场,并通知他们的家人。有很多的模型,提出了促进组织者等(6)三个安全需求详细和晶格模型提出了信息的流动。在[7)公共汽车交通系统在城市麦加和有效性提出了该系统的测试使用模拟和实验。

应对这一挑战需要制定一个框架,识别和监控清教徒以及他们的公路运输。这样一个大规模的系统调用的一个巨大的支持可靠和可伸缩的基础设施和即时移动节点之间的上下文更新共享(8),同时,能够动态地适应负载的需求。在分布式移动通信环境中,节点在权力和资源是有限的。这些移动节点的网络连接也波动和可能遭受频繁的断开连接。

发布/订阅(PS)模型是迄今为止最适合移动分布环境。尽管许多研究人员试图开发发布/订阅模型(9- - - - - -13),但只有少数人能够支持移动网络。发布/订阅模型有两种截然不同的特点。首先,它有效地分配大量的数据,以大量的用户。其次,发布者和订阅者不需要连接同时为了分发数据。在PS模型中,两个交流参与者不知道彼此的存在。如今,工业自动化、航空航天和国防应用使用基于数据分发服务(DDS)中间件(14,15]。工作也提出了使用基于DDS的中间件应用程序的自动车辆位置。

DDS是规范实时可伸缩的中间件。它的架构是分散的,它实现异步通信模型。它指定了许多的服务质量(QoS)政策,如可靠性、数据流优先级、数据持久性等优化方案,用于控制数据传输的各个方面。基于DDS的独特属性的中间件,网络资源和延迟的效率可以通过微调控制的QoS策略如延迟预算,最后期限,和传输优先级。在我们的应用程序中,我们选择了基于DDS的中间件的支持移动分布式环境的特点。

(一)异步交互。分布式移动环境下的网络连接出错率高,高断开频率和带宽限制由于权力有限或缺乏频谱可用性。因此,异步通信比同步通信在这种类型的应用程序中。

(B)数据共享。数据移动设备必须在任何时候都可用,即使从主服务器的连接。此功能的数据共享和断开连接操作是基于DDS的中间件的重要特性。应该注意的是,一致、可靠和高效的可访问性对数据库的分布式信息系统应该提供的移动。这意味着全球分布式数据库也应即使断开所有节点之间的同步。

(C)反射和动态重新配置。异构环境的动态上下文在移动通信场景中遇到的设备。在许多异构系统,设备可能表现出不同的行为由于多样性的网络协议,I / O接口和操作系统。因此,移动节点/设备应适应可用的资源,需要技术来优化节点的行为。因此,中间件应该检测的变化可用的资源来支持动态重新配置。它也有通知申请资源的重新分配到不同的节点。

大规模的移动系统,中间件可伸缩的上下文感知中间件呼吁移动环境(销售)是开发的16]。它是一个基于树分类模型的节点性能评价、负载平衡、和计算之间的沟通成本以下四种类型的节点:(1)中央节点,(2)基本节点,用户节点(3)协调员,和(4)简单的用户。销售不利用实时DDS和使用UDP。两个主要使用术语:上下文(QoC)和上下文数据分布质量水平协议(CDDLA)。QoC与上下文信息分配服务而CDDLA质量协议强加的消费者和生产者之间的中间件。这种销售架构缺乏容错的功能,QoS支持,通过移动节点和背景更新。

无处不在的计算,一个叫太阳能开发的中间件(17]。它使用两个协议:TCP星际通信和分布式哈希表(DHT)路由和发现。自组织的基础是建立在对等网络,是专为组通信节点之间的可伸缩性。它使用过滤器和管道的编程模型。每个过滤器组的入口点和出口点以及源和汇。太阳能建筑被视为行星中的每个节点,每个星球都有卫星节点的数量。太阳能TCP的可靠性,可能不适合一些实时应用程序。它还缺少容错的功能。有限的研究是在移动的实现分布式应用程序使用基于DDS的中间件。在其中的一些是4]。其体系结构支持移动节点,并提供可靠的数据。它还支持交接通过切换无线接入点。提出了中间件中的移动节点执行DDS的光版本,而固定节点执行完整版和负责路由和所有节点之间的数据传递。由于这个中间件的体系结构,移动节点必须运行在单个域稳定的无线连接是必要的。这种提议的中间件,也缺乏容错的功能。

可靠和通用的消息传递支持机构(复仇)是一个基于DDS的中间件,它作为新闻调度服务在移动节点18]。它有效地传播DDS中移动节点之间的数据域。也是基于自组织的点对点网络容错。复仇有效地检测崩溃节点及变更路径从任何来源的任何下沉。此体系结构中,然而,缺乏交接的功能。提出了另一种基于DDS的中间件(19)使用代理方法实时移动节点之间的通信。代理DDS用于管理客户,协调,转发到移动节点的所有数据。此体系结构提供了可靠的和不可靠的数据传递。由于防火墙/ NAT限制,移动节点与连续运行在单个域连接。

基于DDS的中间件称为可伸缩的数据分布层(SDDL) [20.,21)提出了移动节点的实时跟踪。这个中间件连接文具DDS节点在有线网络中移动节点的基于IP的无线连接。两个协议被用于这个中间件:rtp线协议文具和移动节点之间的通信可靠UDP协议的移动节点间的通信。在有线核心网络,有三种类型的文具节点具有独特的角色:(1)网关负责维护单独的连接与移动节点通过移动可靠——(先生)UDP连接;它还负责通知其他核心网络节点当移动节点连接或断开连接;(2)附件(PoA)的经理分配点附件的列表/网关移动节点和它可能后切换到不同的网关;移动节点也可以切换网关时检测弱与当前网关连接;和(3)组实在负责评价组成员关系的移动节点。他们订阅特定的DDS主题,每个节点映射到一个或多个组对应于特定于应用程序的组成员关系逻辑。当一个新的消息发送到一个群体,一个网关要求group-to-mobile-node映射到知道哪个移动节点准备发送消息。

一个RFID系统中引入基于发布/订阅中间件(22]。由于不同的应用需要不同的数据,中间件必须适应所有应用程序。当更多的应用程序需要注册,需要调整中间件功能以满足他们的需要。然而,这花费的时间和精力。使用发布/订阅机制应用程序可以动态地从RFID阅读器订阅事件。在这个模型中过滤可以基于主题或内容的消息。在基于主题的过滤,发布到一个特定的主题的订阅者接收消息。所有用户将收到相同的特定主题的信息。在基于内容的过滤,用户将接收消息如果消息的内容匹配约束设定的用户。四个组件为发布/订阅模型提出了RFID中间件:(1)出版物由消息管理器维护列表,(2)维护的订阅消息管理器的列表,(3)消息管理器充当控制器和响应的请求读者经理维护; it also responds to the client queries for the list of publication and maintains the list of subscribers, and (4) an API with a set of routines and protocols to allow the clients to subscribe and unsubscribe.

3所示。DDS结构

DDS指定一个以数据为中心的发布/订阅通信模型对各种计算和分布式环境。这个数据中心发布/订阅(又)使用一个全局数据空间(GDS)出版商文章和他们又模型传播这个信息感兴趣的用户。

图1说明了所有的基本构造一个简单又模型。一个域是一个虚拟网络的区域和所有的发布者和订阅者可以发送和接收消息在一个域。发布者是一个对象,根据发行人的QoS策略,分配数据和发布不同类型的数据对象。出版商作家使用的数据写入数据到GDS。使用数据读者和订阅者接收发布数据,根据用户的QoS策略,让他们接收应用程序可用。它读取的主题从GDS存在一个匹配的订阅数据的接收和数据告知读者。


图1
DDS结构(19]。

发现协议的DDS有两种类型:参与者发现协议(PDP)和端点发现协议(EDP)。通过这些协议参与者可以动态地发现其他参与者的存在,也告知其他参与者等端点数据读者和作家等等。DDS的基本体系结构被描述为在一个固定的单向数据通信网络。在这个网络出版商将数据传送到用户保存在其历史缓存。主题是数据类型链接的发布者和订阅者。实现需要这个发现协议识别存在端点时,网络的存在,没有加入或离开。DDS的另一个关键特点相比另一个发布/订阅中间件是它有丰富的QoS支持。DDS服务的行为和性能,以及它如何执行各种协调任务取决于其QoS政策是如何配置的。移动环境中,有用的QoS策略耐久性,历史,和可靠性。下面是一个简短的描述。(我)流动性支持,使用可靠性QoS策略指示发布者和订阅者之间的可靠性水平。如果可靠性将BEST_EFFORT出版商将样品没有重发或期待确认。如果可靠性将可靠的出版商将保证交付样品给订阅者。如果用户断开连接或不可用和样品确认然后发布者可以使用耐久性QoS策略重新发送样品。(2)耐久性QoS表明以前的样本数据是否可用到后期加入用户的出版商。通过设置耐用性政策的持久性,过去数据样本存储在永久性存储器(如FLASH,硬盘。由于这个订阅者可以有数据连接系统在任何时候。耐用性政策取决于历史QoS策略和RESOURCE_LIMITS QoS策略。(3)历史QoS指定的最大数量历史样本数据,存储在缓存的出版商加入用户重新连接或迟。(iv)资源限制指定最大数量的样品和出版商或用户可以管理实例。

4所示。建议的解决方案

在本节中,我们提出一个框架基于DDS的位置和监控系统基于中间件尤其是朝圣的朝圣者。提供控制和位置服务的巨大人群,每一个朝圣者与GPS传感器可以提供;然而,实施这一解决方案太贵了。同样,另一种可能是,每个人可以用无线电发射机提供唯一标识符和发射机可以更新朝圣者的位置通过基站发送更新到数据库。尽管它可能是有用的,信号覆盖范围可以是一个问题。旅行期间我们的解决方案解决这些挑战的朝圣者人群,提供管理和预防事故的使用架构图中描述2。


图2
AVL和监控系统体系结构。

建议的方法可以管理一个巨大的系统组成的约50000公交车作为移动节点以及乘客在这些车辆。这个系统对于确保所有朝圣者特别有用有效的朝圣许可。假设有各种入口点的城市麦加,在每个入口点检查文章近10公里的城市。三层的安全实现每个检查。这些包括RFID阅读器阅读电子车牌,分布式数据库服务器和自动盖茨访问基于前两个安全层。下面的详细布局框架。

4.1。公共汽车或移动节点

(我)GPS和3 g设备。每个车都有一个3 g使用GPS设备,定期更新当前位置。(2)热的相机。这些相机计算公共汽车的乘客数量和发送这些信息在公共汽车上本地数据库。(3)RFID阅读器。每个乘客都有RFID手腕乐队和他们的个人信息。收集这些信息使用射频识别阅读器在总线和发送到本地数据库。(iv)无线设备。本地数据库是使用WiFi DDS云同步。射频识别乘客数据的消息格式如图3。


图3
消息格式在射频识别信息。
4.2。检查后

检查岗位建立了在不同城市的入口点。每个检查后都有不同的平行线。他们有分布式服务器和数据库的DDS云的一部分。同时,多个RFID阅读器安装车辆通过被动射频识别车牌的识别。

4.3。自动大门

每个月底检查岗位有一个自动闸门后只会开放云内部的一个积极的决定为特定车辆基于不同的因素,如车辆识别,通过热相机乘客计数,乘客通过RFID数据标识和状态。当公交车到达检查文章之前都必须经过三个阶段终于允许进入这座城市。

在第一部分的间隙,有RFID阅读器的验证和认证车牌和决定是否允许这辆公共汽车运营朝圣的朝圣者。在这个阶段也证实这是否移动节点的物理出席检查点或不使用GPS位置更新。这种交叉检查可以处理身份盗窃的汽车。在第二部分乘客身份和地位的RFID数据存储总线传递给云内通过无线进行身份验证和决策。如果移动节点/公共汽车已经超过一定数量的未经授权的乘客那么整个总线被拒绝;否则手动检查完成。在第三阶段热摄像机安装在公共汽车会清点人数,将传达这个数据在WiFi DDS云。此时乘客计数数据从RFID阅读器和热相机交叉检查进一步核实,以防有多个RFID标签的数据。

最后当移动节点到达自动门,决策是基于数据提供给云在之前的阶段。在我们的例子中出版商在成千上万,而用户的数量。有四个主题的出版商出版如图4。这些主题是车辆位置更新、车辆登记信息,旅客人数,和RFID乘客的数据。


图4
DDS域。

5。实验设置

在实验和结果,下面定义的一些性能参数来验证我们提出的及时性的解决方案。(我)采取一个数据包到达接收方被称为延迟。这既包括传播延迟以及排队延迟和可以计算往返时间(RTT)除以2: (2)延迟的变化被称为抖动。抖动的值越小,越小的变化数据包的延迟。这意味着小抖动值我们可以肯定,延迟相同的数据包将大部分时间在他们的旅程从发送方到接收方。可以计算给定在抖动 延迟样品的总数在哪里用 和平均值 延迟是由样本 。(3)成功的平均速率数据传输吞吐量。这包括载荷以及协议开销。下面的方程是用来计算吞吐量: 我们提供硬件平台以及软件工具用于我们的实验需要在表中1和2,分别。

表1
为无线局域网平台规范。
表2
为无线局域网软件规范。

支持移动,确保实时系统的行为,QoS策略用于我们的实验如表所示3。

表3
QoS策略迁移。

6。结果和分析

瓶颈在计划的框架可以通过无线网络进行数据传输,检查文章。因此,我们进行了实验测量各种性能矩阵无线介质。延迟和抖动可以验证提出的解决方案可以满足实时需求AVL朝觐者申请。吞吐量的值可以阐明WiFi是否能够承受高数据速率需求这样的场景。结果为延迟、抖动、Wifi / DDS和吞吐量是列在下表中4- - - - - -7。结果相比有明显改善(23)由于引入QoS策略以及控制环境试验确保只有DDS在无线应用程序正在运行。

表4
多对一模型的延迟和抖动。
表5
多对多模型的延迟和抖动。
表6
多对一模型的吞吐量。
表7
多对多模型的吞吐量。

对延迟和抖动,使用1024字节的有效载荷。首先,检查一个用户和多个出版商的场景。在每次运行20000 - 50000包发送和最低,最大,计算平均值。测试重复10次,整体平均占任何随机波动性能的措施。

表4从实验记录测量结果。抖动计算使用(2)。我们可以看到,两个延迟和抖动增加线性出版商的数量增长。数据5和6显示延迟和抖动图表对应表4。在图5我们可以观察到延迟相比有相当大的改善的结果(23因为特定的QoS策略介绍了流动在我们的场景中,无线网络控制实验室的实验进行了设置,以避免其他应用程序运行在同一无线网络。


图5
多对一模型中平均延时。

图6
多对一模型中抖动。

多对多的通信延迟和抖动也计算场景。运行测试来检查的效果上的多个出版商和多个订阅者延迟和抖动。正如所料,这两个绩效指标有更高的价值当多个参与者试图在一个通道上传输数据。这些结果列在下表中5。数据7和8以图形的方式显示结果。


图7
多对多模型中平均延时。

图8
多对多模型中抖动。

数据包的大小和传输的频率影响吞吐量。在我们的例子中使用数据大小是最高可达几百个字节除了与DDS云同步的本地数据库更新。这些更新发送数据包到1 KB。成千上万的样品从出版商发送方和接收用户一边在每个迭代中。总时间为这个沟通是观察和吞吐量计算使用(3)。测试重复至少10次,得到更准确的结果。

类似于延迟的结果我们可以看到在桌子上6和图9有相当大的差异的吞吐量。原因是再明智选择QoS的价值观在移动应用程序。然而,我们可以观察到,随着参与人数的增加吞吐量有微不足道的区别。


图9
吞吐量在多对一的模型。

多对多的延迟和抖动等实验中,我们也进行了测试,以衡量平均WiFi多对多模式。各种配置的发布者和订阅者。表7总结了结果。我们从图可以观察到10吞吐量不影响参与者的数量多对多的场景。


图10
吞吐量多对多模式。

这里,值得指出的是,出版商的最大数字在我们的实验中是有限的,只有8个,而车辆的总数在成千上万。原因是这个实验显示了数据通信在无线在检查站。每个高速公路上,如果有四个车道车辆然后这个框架可以同时处理8辆公共汽车。和小的延迟值指出,公共汽车是清除几乎在任何瞬间让或障碍。

7所示。结论

监控和跟踪车辆在麦加朝圣是一个艰巨的任务对沙特阿拉伯当局很长时间了。非法朝觐者在组织的年度事件也构成了挑战。在本文中,我们介绍了一个框架来解决这个问题的麦加朝圣期间车辆跟踪使用OMG的DDS中间件规范。我们讨论了朝圣者的困难和在此期间面临交通拥堵问题。一个自动化的解决方案提出了基于实时发布/订阅中间件的跟踪与监控车辆以及朝圣者。基于DDS的中间件的使用是出于其数据中心和异步通信模式以及丰富的QoS策略。WLAN / DDS验证实验是进行实时的特点,我们建议的框架。结果对各种性能参数如延迟、抖动,和吞吐量表明,该方法可以承受严格的实时要求被考虑应用AVL。这些初步结果是令人鼓舞的足以作为基础框架的进一步发展,并最终的基础设施。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者感谢为这一研究RTI公司发放许可证。作者也感谢计算机科学与工程学院(CCSE) KFUPM,沙特阿拉伯,为实验提供了必要的实验设备和设置。