基于XGBoost的海上无线通信网络自适应路由优化研究

　　文/车永辉 中海石油（中国）有限公司深圳分公司

　　摘要：海上无线通信网络面临一系列独特的挑战，如时延、带宽限制、节点移动等，而自适应路由模型能够根据网络拓扑和通信环境的变化实时调整路由路径，从而有效应对海上通信网络中常见问题。为此，本文基于XGBoost对海上无线通信网络自适应路由进行优化。研究表明，优化后的模型具有更长的网络存活时间以及更低的平均端到端时延和丢包率。

　　关键词：XGBoost；海上无线通信网络；自适应路由优化

　　引言

　　海上无线通信网络在现代海洋技术应用中扮演着至关重要的角色。然而，由于海上环境的特殊性，海上无线通信网络面临一系列独特的挑战，这些挑战使得传统的通信网络设计和优化方法难以应对。海上无线通信的可靠性和效率不仅关乎海洋工程的安全与可持续发展，还涉及实时数据传输、环境监测和应急响应等关键任务[1]。因此，针对海上无线通信网络设计自适应路由模型以应对这些挑战显得尤为必要。自适应路由模型能够根据网络拓扑和通信环境的变化实时调整路由路径，从而有效应对海上无线通信网络中常见的时延、带宽限制、节点移动等问题[2]。机器学习尤其是深度学习和强化学习，能够从大量的历史数据和实时网络状态中学习并预测网络性能，从而提供更为智能化的路由决策。

　　1. 基于XGBoost的无线通信网络自适应路由模型设计

　　1.1 问题定义与模型选择

　　在设计基于XGBoost的自适应路由模型时，首先要明确问题定义。无线通信网络中的路由选择问题，可以看作一个回归问题。给定网络中的多个路由候选路径以及网络状态特征，模型的目标是选择一个最优的路由路径[3]。自适应路由意味着模型能够根据网络环境和状态的变化，动态调整路由选择，其输出目标为预测每个候选路径的传输性能，如吞吐量、时延等，并选择最优路径。

　　XGBoost作为一种集成学习模型，利用决策树的集成来进行高效的回归和分类任务，该模型的目标函数为

　　（1）

　　式中，是损失函数，度量模型预测值和实际值之间的差异；是正则化项，用于控制模型的复杂度，以避免过拟合。XGBoost采用梯度提升的方法，在每一轮迭代中通过计算梯度来更新模型的参数，假设代表第t轮模型的预测值，优化目标是最小化目标函数相对于模型参数的梯度，更新公式为

　　（2）

　　式中，η是学习率，控制每次迭代中更新的步长；是第t轮的梯度。

　　1.2 数据收集与预处理

　　设计基于XGBoost的自适应路由模型的第一步是收集和处理网络的状态数据。网络中的每个节点如路由器、交换机、通信设备等，在每一时刻的状态信息包括节点负载、信号质量、带宽、延迟、丢包率等，将作为模型的输入特征[4]，如表1所示。

　　对于每一个时间窗口或通信时刻，可以根据网络性能如吞吐量、时延，来标注每个路由路径的优劣。例如，使用吞吐量和时延作为优化目标，路径的优劣可以根据这两个参数来决定。

　　1.3 模型训练

　　在数据收集与预处理完成后，下一步是利用这些数据训练模型。XGBoost的核心思想是通过不断迭代训练决策树，并使用加权投票机制来优化模型的预测能力[5]。在训练XGBoost时，需要确定该模型的各项参数，比如决策树的个数、决策树的深度等。为确定XGBoost的参数，提高模型的预测性能，引入粒子群算法。粒子群是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过粒子在搜索空间中不断探索，找到全局最优解[6]。

　　1.4 路由决策与自适应调整

　　XGBoost训练结束后，将用于实时的路由决策。每当网络状态发生变化时，XGBoost会根据当前的网络状态输入特征[7]，实时预测各条候选路由的性能，包括以下步骤：

　　（1）输入特征实时更新。随着海上通信网络环境的变化，节点的状态、链路质量等特征会发生变化，XGBoost将实时接收这些变化并更新输入特征。

　　（2）预测最优路径。通过XGBoost的预测输出，可以为每个候选路由分配一个性能评分。然后，根据这些预测结果选择最优的路由路径。例如，若XGBoost预测某条路径的时延最小且吞吐量最大，则选择该路径进行数据传输。

　　（3）自适应调整。随着通信网络环境的不断变化，XGBoost会基于新的网络数据进行实时调整和优化。当网络拓扑变化、链路质量下降或节点移动时，模型能够自动调整路由策略，避免通信中断或性能下降。

　　2. 基于XGBoost的海上通信网络自适应路由流程

　　基于XGBoost的海上通信网络自适应路由流程主要分为数据集划分、模型训练、模型测试和路由规划四个关键步骤。首先，收集到的通信网络样本数据会被划分为训练样本和测试样本。训练样本用于模型的学习和拟合，而测试样本则用于后续的模型验证，以确保模型能够在不同数据子集上泛化并做出准确预测[8]。其次，在训练阶段，XGBoost被应用于训练样本，通过对这些数据的学习，模型不断优化并逼近真实的数据特征。同时，为了进一步提升模型的性能，粒子群优化算法被用于对XGBoost的超参数进行优化，确保通过探索参数空间获得最优的参数组合，进而提高模型的预测精度[9]。优化后的XGBoost将在测试样本上进行评估，通过对预测结果与实际结果的对比来检验模型的准确性和适用性[10]。如果测试结果表明模型的性能尚可，则进入最后的路由规划阶段。此时，基于训练并优化过的XGBoost，系统会根据海上通信网络的实时状态，如链路质量、延迟、带宽等，作出自适应路由选择，动态地调整路由路径，以确保数据传输的高效性、低延迟和可靠性。

　　3. 实证检验

　　本文通过仿真环境构建了一个海上无线通信路由的实验，旨在研究和优化海上通信网络的自适应路由策略。实验环境中设置了27个海上通信节点，随机分布在2海里×2海里的区域内。每个节点的通信半径均设定为2海里，确保通信范围内的节点能够相互交换信息和进行数据传输。通过这种设置，能够全面评估不同路由模型在动态、有线通信范围内的表现，尤其是在节点间的距离、信号质量波动和路径选择上的自适应能力。

　　首先采用粒子群算法，对XGBoost的参数进行优化，算法收敛情况如图1所示。

　　如图1所示，采用粒子群算法对XGBoost参数进行优化时，在35轮迭代时收敛，此时的参数如表2所示。

　　在评估路由模型的性能时，网络存活时间、平均端到端时延、丢包率是常见的关键指标，这些指标能够全面反映网络的可靠性、实时性和数据传输的质量。网络存活时间通常用于评估网络中节点和链路的稳定性，特别是在无线通信网络中，节点可能因移动、能量耗尽或故障而失效。平均端到端时延是衡量数据从源节点到目标节点所需时间的指标，包括传输时延、排队时延、处理时延等因素。在路由模型中，优化时延的关键是选择最短路径或最优路径，以减少数据传输的时间，并考虑网络的负载情况以避免拥塞。丢包率则是衡量数据包在传输过程中丢失的比例，高丢包率通常表明网络出现了严重的拥塞或链路质量不稳定。低丢包率对于确保数据的完整性和提高通信质量至关重要。在路由模型设计中，通过选择链路质量较好、负载较轻的路径可以有效减少丢包率，确保数据的可靠传输。同时，本文选择常用的机器学习模型，与基于XGBoost构建的路由模型进行对比分析，结果如表3所示。

　　如表3所示，从上述不同路由模型的对比情况来看，XGBoost在网络存活时间、平均端到端时延和丢包率等关键指标上均表现出较为优异的性能。首先，XGBoost的网络存活时间为215ms，相比其他算法如随机森林的136ms和BP神经网络的96ms，具有明显的优势。这表明XGBoost能够有效地延长网络的稳定运行时间，减少因节点或链路失效导致的中断，表现出更强的网络稳定性和可靠性。在平均端到端时延方面，XGBoost同样表现出色，时延为32ms，相比随机森林的49ms、BP神经网络的52ms等算法，XGBoost能够更快速地传输数据，适应低时延要求的应用场景，如实时通信和视频流传输。较低的端到端时延不仅提高了数据传输效率，还增强了网络的实时响应能力，对于时延敏感的任务至关重要。此外，XGBoost的丢包率仅为2.3%，相比随机森林的5.6%、BP神经网络的6.1%和其他算法的丢包率，XGBoost显著降低了丢包的发生率。较低的丢包率确保了数据的完整性和可靠性，避免了数据丢失导致的传输失败或重传，提高了网络的通信质量和稳定性。

　　结语

　　从本文的研究来看，无论是在延长网络存活时间、减少端到端时延，还是降低丢包率方面，XGBoost都能够有效优化路由策略，从而提高网络性能和用户体验。因此，XGBoost在各种路由模型中展现出较为优秀的整体性能，尤其适用于对通信质量和时延有较高要求的复杂网络环境。

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　　[10]陈文海.基于XGBoost的工业物联网环境下自适应网络切换算法研究[J].通信电源技术,2024,41(20):17-19.

　　作者简介：车永辉，本科，工程师，13902476265@139.com，研究方向：计算机与信息通信。