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        異構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中采用令牌漏桶的多接入業(yè)務(wù)分配算法

        2014-01-16 08:04:30李建東李渝舟楊小牛
        關(guān)鍵詞:令牌異構(gòu)分流

        李建東,鄭 杰,劉 勤,李渝舟,楊小牛

        (1.西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論與關(guān)鍵技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,710071,西安;2.中國電子科技集團(tuán)公司第三十六研究所,314001,浙江嘉興)

        傳統(tǒng)的單個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)(radio access network,RAN)獨(dú)立地管理自身有限資源的機(jī)制,已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在和未來無線業(yè)務(wù)的需求[1]。因此,異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的融合和協(xié)作已經(jīng)成為未來無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢[2-3],同時(shí)具有接入多個(gè)網(wǎng)絡(luò)能力的多模終端(multi-mode terminal,MMT)的出現(xiàn)使異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的融合逐漸成為可能。

        近幾年來,并行多接入作為異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)融合中的重要方法之一,引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注[4-5]。并行多接入是指終端可以同時(shí)接入多個(gè)網(wǎng)絡(luò),以便獲得更大的帶寬、吞吐量或者更小的時(shí)延。目前這方面的研究大體上可以分為2大類,第一類為研究單跳的并行多接入業(yè)務(wù)分流,如文獻(xiàn)[6]聯(lián)合分配帶寬和功率,最大化異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的吞吐量;文獻(xiàn)[7]在文獻(xiàn)[6]的基礎(chǔ)上,增加考慮了用戶的QoS約束,進(jìn)而聯(lián)合分配帶寬和功率最大化系統(tǒng)的吞吐量;文獻(xiàn)[8]針對視頻業(yè)務(wù),利用零膨脹模型推導(dǎo)了兩條路徑并行傳輸?shù)钠骄鶗r(shí)延,時(shí)延抖動(dòng)和時(shí)延中斷概率,并提出一種基于概率的分流策略,但這類分流策略很難擴(kuò)展到3個(gè)以上網(wǎng)絡(luò)共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中。第二類為多跳的并行多接入業(yè)務(wù)分流,如文獻(xiàn)[9]考慮了終端接入網(wǎng)絡(luò)能力的不同,提出了城域網(wǎng)和個(gè)域網(wǎng)協(xié)作傳輸?shù)哪P?,利用串?lián)的M/M/1模型建模協(xié)作的網(wǎng)絡(luò),合理的分配業(yè)務(wù)使傳輸時(shí)延最??;文獻(xiàn)[10]考慮了實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的QoS要求以及網(wǎng)絡(luò)價(jià)格的不同,從統(tǒng)計(jì)的角度最大化滿足傳輸時(shí)延要求的概率。然而文獻(xiàn)[9-10]都沒有考慮業(yè)務(wù)的突發(fā)性和終端速率受限的情況,這在一定程度上會(huì)影響業(yè)務(wù)分流的性能。針對多跳并行多接入業(yè)務(wù)分流中業(yè)務(wù)突發(fā)和終端速率受限帶來的網(wǎng)絡(luò)擁塞問題,本文提出一種采用令牌漏桶的并行多接入業(yè)務(wù)分配(TATB)算法,減少了網(wǎng)絡(luò)的阻塞,降低了系統(tǒng)的時(shí)延。

        1 系統(tǒng)模型

        考慮一個(gè)由無線城域網(wǎng)(wireless metropolitan area networks,WMAN)和無線個(gè)域網(wǎng)(wireless personal area network,WPAN)組成的異構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)場景[7],包含有N個(gè)不同的 WMAN,以及1個(gè)由多個(gè)MMT組成的WPAN,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,其中表示在WMAN中第i個(gè)無線接入網(wǎng)絡(luò),表示在 WPAN中的無線接入網(wǎng)絡(luò),Mi表示第i個(gè)多模終端(MMT),i=1,…,N。在該系統(tǒng)中,假設(shè)從WMAN中有數(shù)據(jù)要傳輸給M1,輸入的業(yè)務(wù)流可以分成多個(gè)業(yè)務(wù)子流,分別通過不同的,i∈{1,…,N}傳輸?shù)脚c之關(guān)聯(lián)的終端Mj,j∈{1,…,N},然后經(jīng)過 WPAN中的不同 MMT協(xié)作傳輸,分割的業(yè)務(wù)流最終到達(dá)M1,在M1進(jìn)行業(yè)務(wù)子流的聚合和恢復(fù),從而完成端到端的協(xié)作傳輸。假設(shè)業(yè)務(wù)分組的到達(dá)過程服從泊松分布,分組長度服從均值為L(bit)的指數(shù)分布,其到達(dá)速率為λ(注意本文沒有考慮強(qiáng)突發(fā)性的分組到達(dá)),則多個(gè)業(yè)務(wù)子流為到達(dá)速率為λi的泊松過程,且滿足=λ。

        圖1 異構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中端到端的并行多接入系統(tǒng)

        在WMAN和WPAN組成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)傳輸中,由于在WPAN中終端速率受限,尤其突發(fā)業(yè)務(wù)的情況下會(huì)造成擁塞,因此,在并行多接入中需要考慮兩方面的問題:每條傳輸路徑上速率瓶頸對傳輸業(yè)務(wù)的影響;傳輸路徑性能的差異對分流的影響。針對這兩方面的問題,本文提出了基于令牌漏桶的業(yè)務(wù)分流方法。

        2 問題描述和最優(yōu)的業(yè)務(wù)分配

        2.1 采用令牌漏桶的分流優(yōu)化問題

        考慮基于令牌漏桶的業(yè)務(wù)分流方法:令牌產(chǎn)生的速度(即可允許進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)比特流的速率)為r(b/s),漏桶容量為W(bit),則傳輸分組的平均速率為μ=r/L,t=W/r為令牌積累的時(shí)間。假設(shè)業(yè)務(wù)到達(dá)為泊松過程,令牌漏桶系統(tǒng)允許排隊(duì)的隊(duì)長可以無限長(系統(tǒng)的緩存容量無限大),將令牌漏桶系統(tǒng)看作M/G/1/∞隊(duì)列,建立一個(gè)離散時(shí)間馬爾科夫鏈,分組經(jīng)過令牌漏桶的平均時(shí)延為[11]

        式中:令牌的積累時(shí)間t與個(gè)域網(wǎng)可以提供的傳輸速率有關(guān)(t≤μN(yùn)+1)。

        由于WMAN遵循令牌漏桶的速率控制規(guī)則,因此分組到達(dá)MMT的業(yè)務(wù)分布是不確定的。下面以i∈{2,…,N}為例進(jìn)行分析,異構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)傳輸模型的等效分析過程如圖2所示。

        圖2 異構(gòu)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)傳輸模型的等效分析

        令牌漏桶的輸出由輸入的業(yè)務(wù)流和服務(wù)特性決定,當(dāng)隊(duì)列中沒有積累的分組,并且輸入業(yè)務(wù)流服從泊松過程時(shí),輸出為泊松過程[12]。在可逆的開放隊(duì)列中,如果每個(gè)分組進(jìn)入隊(duì)列不能夠立即離開,則每個(gè)隊(duì)列的狀態(tài)是獨(dú)立的[13]。影響令牌漏桶的輸出流特性有2個(gè)方面:一方面是漏桶的整形特性;另一方面是阻塞率對輸入流的影響,若進(jìn)入第2個(gè)隊(duì)列的業(yè)務(wù)阻塞率很大,則進(jìn)入第2個(gè)隊(duì)列業(yè)務(wù)不服從泊松分布。但是,當(dāng)隊(duì)列的阻塞率足夠小,在第1個(gè)令牌漏桶中隊(duì)列的輸出仍然可以近似為泊松過程。同樣,對于M/G/K/K系統(tǒng),其輸出過程也可以近似為泊松過程[14]。因此,本文將第1個(gè)令牌漏桶的隊(duì)列看作M/G/1,當(dāng)阻塞率足夠小時(shí),將第1個(gè)隊(duì)列的輸出過程近似為泊松過程;將第2個(gè)隊(duì)列看作M/M/1,建立如下的優(yōu)化問題。

        若鏈路1中的R1可以直接連接到M1,則分組傳輸?shù)钠骄鶗r(shí)延為

        若鏈路i中的Ri不能直接連接到M1,則需要Mi的協(xié)助,i∈{2,3,…,N},鏈路i的分組傳輸平均時(shí)延為

        引理1 式(4)優(yōu)化問題是一個(gè)凸問題。

        證明 約束條件式(5)為λ一個(gè)線性組合,既是凸函數(shù)也是凹函數(shù),滿足式(5)點(diǎn)的集合是凸集。另一個(gè)約束條件式(6)表示半空間,半空間為凸集。因此,要證明問題(P)是一個(gè)凸問題,只需證明目標(biāo)函數(shù)式(4)為凸函數(shù)。為了便于證明,將目標(biāo)函數(shù)寫成如下的形式

        2.2 基于對偶分解的分布式算法

        將式(4)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為拉格朗日對偶函數(shù)

        式中:v∈R為約束條件式(5)的拉格朗日乘子;λ和v的最小值可表示為

        由于原問題是一個(gè)凸問題(見引理1),易驗(yàn)證Slater條件成立,強(qiáng)對偶存在,原問題的最優(yōu)值與對偶問題的最優(yōu)解相等[15],從而可通過求解對偶問題求解原問題。

        為求解對偶問題式(9),先求解式(8)。因?yàn)樽兞喀?,λ2,…,λN間相互獨(dú)立沒有耦合,式(8)可以分解成N個(gè)子問題。

        (1)當(dāng)i=1時(shí),鏈路1的優(yōu)化問題為

        (2)當(dāng)i>1時(shí),鏈路i的優(yōu)化問題為

        對于給定的v,在單個(gè)網(wǎng)絡(luò)i,用牛頓投影法[13]迭代得到最優(yōu)的分流λi,由式(11)和式(12)得到牛頓投影法的第k次迭代表達(dá)式

        對于式(13)的收斂性和收斂速度的證明,以及迭代次數(shù)的分析如下。

        (1)收斂性證明:該牛頓投影迭代法可以收斂到最優(yōu)解。

        如果f′(a)≠0,f(a)=0,則d′(a)≤0,牛頓投影法是局部收斂的。若f″(λi)>0,則牛頓法收斂到極小值點(diǎn)。由于該優(yōu)化問題是一個(gè)凸規(guī)劃的問題,所以局部極小值即為全局最小值。

        (2)收斂速度證明:該迭代法為二階收斂[16]。證明 由于f″(λij)>0,則d″(a)≠0,因此迭代法λij=d(λij)是二階的,即是二次收斂的。

        (3)迭代次數(shù)分析:迭代的次數(shù)與終止的精度有關(guān),本文將通過仿真來分析(見第3部分)。

        對于求解問題式(9)得到的速率λi,采用梯度投影法求解對偶問題式(10),得到乘子v為

        式中:ε>0表示固定步長因子;k為迭代次數(shù)。

        2.3 TATB算法設(shè)計(jì)

        本文提出的TATB算法通過分布式方式實(shí)現(xiàn),具體步驟如下:

        (1)獲得每個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)μi、ti;

        (2)令k=0,設(shè)置終止精度δ,初始化v0;

        (6)k=k+1,返回步驟(3)。

        3 數(shù)值分析

        為了驗(yàn)證本文提出的算法的有效性,采用MATLABR2009b進(jìn)行仿真。本文的網(wǎng)絡(luò)場景和參數(shù)如表1所示。

        表1 網(wǎng)絡(luò)場景及相應(yīng)參數(shù)設(shè)置

        本文采用以下3種算法與本文TATB算法進(jìn)行對比:①基于路徑等分配的業(yè)務(wù)分配算法(即在不同的網(wǎng)絡(luò)中分配相等業(yè)務(wù));②負(fù)載均衡算法(即根據(jù)負(fù)載在不同網(wǎng)絡(luò)中的比例來進(jìn)行業(yè)務(wù)分配,λi=,(1≤i≤N));③non-TATB算法[9](即不考慮令牌漏桶的分流算法)。

        圖3 幾種算法的時(shí)延性能比較及受令牌積累時(shí)間的影響

        圖3 a顯示了隨著到達(dá)率的不同各分流算法的時(shí)延性能。從圖3a中可以看出,不同算法的傳輸時(shí)延隨著業(yè)務(wù)到達(dá)率的增加而增大,本文TATB算法可以獲得最小傳輸時(shí)延,與non-TATB算法、負(fù)載均衡算法和基于路徑等分配算法相比,在輕負(fù)載時(shí)可以獲得71.67%、72.94%、74.42%的時(shí)延性能增益;在重負(fù)載時(shí)可以獲得70.65%、72.10%、83.49%的時(shí)延性能增益。這是因?yàn)?,本文提出的基于令牌漏桶分流算法平滑了業(yè)務(wù)的突發(fā)性,降低了終端速率受限引起的網(wǎng)絡(luò)擁塞。

        圖3b顯示了令牌積累時(shí)間t取不同值對本文算法的性能影響。從圖3b中可以看出,當(dāng)令牌積累時(shí)間不變時(shí),本文算法可以獲得最小的時(shí)延。當(dāng)令牌積累時(shí)間變?yōu)樵瓉淼?/2以及2倍時(shí),TATB算法的時(shí)延平均增加了17.9%和7.5%。這是因?yàn)棣与St的增加而減少,隨著t的增加,本文算法的時(shí)延減少,但隨著t的進(jìn)一步增加,由于協(xié)作傳輸中受到第2跳終端速率的限制,導(dǎo)致時(shí)延反而增大。

        圖4給出了精度在σ=1×10-5時(shí)TATB算法的迭代次數(shù)。在負(fù)載較輕(λ=1)時(shí),15次迭代可以收斂。在負(fù)載較重(λ=4)時(shí),20次迭代可以收斂結(jié)果。因?yàn)榕nD法收斂的速度與初始值選取有關(guān),當(dāng)負(fù)載較重時(shí),初始值離最優(yōu)值較遠(yuǎn),需要多次迭代才能得到最優(yōu)解。

        圖4 本文TATB算法的收斂性分析(σ=1×10-5)

        4 結(jié) 論

        本文建立了一種基于令牌漏桶的動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)分流模型,通過在城域網(wǎng)中引入令牌漏桶平滑業(yè)務(wù)的突發(fā)性,并減小傳輸時(shí)延,提出一種分布式的業(yè)務(wù)分流算法。該分布式算法將業(yè)務(wù)分配問題放在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立求解,沒有中心資源管理,易應(yīng)用于不同網(wǎng)絡(luò)由不同運(yùn)營商管理的場景。此外,本文算法由于采用牛頓投影法,因而迭代次數(shù)少,信令開銷小。未來需要考慮多終端對多終端的場景,進(jìn)一步研究存在干擾時(shí)的多接入業(yè)務(wù)分配算法。

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