遲學(xué)芬,胡 廣,陳 潔,董 雯,王春悅
(吉林大學(xué) 通信工程學(xué)院,長春130012)
M2M(Machine to machine)業(yè)務(wù)大體分為監(jiān)控視頻類業(yè)務(wù)(SVS)和小數(shù)據(jù)類業(yè)務(wù)(SDS)。當(dāng)SVS 和SDS 共享網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時,實時SVS 優(yōu)先占用網(wǎng)絡(luò)帶寬,非實時SDS 占用網(wǎng)絡(luò)剩余帶寬。因此如何在保證實時業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的前提下,定性、定量地評估網(wǎng)絡(luò)對小數(shù)據(jù)類業(yè)務(wù)的服務(wù)能力,從而實現(xiàn)最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)資源控制成為人們廣泛關(guān)注的問題。從排隊論的角度分析,SDS 接受的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的服務(wù)率是由SVS 狀態(tài)空間決定的隨機變量。從包級別分析,SVS 包的到達和服務(wù)均為隨機過程,因此,系統(tǒng)對SDS 的服務(wù)過程是疊加在SVS隨機過程上的另一個復(fù)雜隨機過程,這增加了分析SDS 服務(wù)特性的難度。
相對于經(jīng)典排隊理論,可變服務(wù)速率排隊系統(tǒng)分析更為復(fù)雜,可供參考文獻有限。Boxma等[1]研究了M/G/1 排隊系統(tǒng),在這個系統(tǒng)中服務(wù)率是變化的。Pan[2]研究了具有可變輸入率、服務(wù)率和不耐煩顧客的M/M/1 隊列,分析了如何維持服務(wù)率以取得最大利益。Lebedev 等[3]研究了服務(wù)率隨請求數(shù)變化的重試隊列,得到了穩(wěn)態(tài)概率的顯示表達式。Zhou 等[4]研究了具有馬爾可夫調(diào)制服務(wù)時間的單服務(wù)器隊列,得到系統(tǒng)的平均隊長和平均等待時間等性能指標(biāo)。Allen等[5]研究了具有時變到達率和服務(wù)率的多服務(wù)器系統(tǒng),并且獲得了隊列長度分布。以上研究都假設(shè)服務(wù)率的改變發(fā)生在一個包完成服務(wù)時刻,因此求解復(fù)雜度降低。文獻[6]研究了馬爾可夫調(diào)制服務(wù)率的隊列,在一個請求的服務(wù)過程中服務(wù)率可變。針對M2M 業(yè)務(wù)可變服務(wù)率的研究,文獻[7]研究了H2H、M2M 業(yè)務(wù)共享LTE 網(wǎng)絡(luò)資源時的可變服務(wù)率包級排隊系統(tǒng),得到海量M2M業(yè)務(wù)對H2H 業(yè)務(wù)性能的影響。文獻[8]研究了帶有門限的休假排隊系統(tǒng),將H2H 業(yè)務(wù)的休假期看作是M2M 業(yè)務(wù)的服務(wù)期,研究了海量M2M 業(yè)務(wù)對H2H 平穩(wěn)語音業(yè)務(wù)的影響。
由于SDS 包在接受服務(wù)期間,其服務(wù)率隨SVS 的狀態(tài)時變,因此各個SDS 包的服務(wù)時間并非獨立同分布,無法用經(jīng)典排隊論方法來求解。本文采用3GPP 建議的beta 分布對SDS 數(shù)據(jù)包到達過程[9]進行建模,采用多態(tài)MMPP 對視頻環(huán)境過程[10]進行建模,運用隨機過程分析理論、排隊論和概率論分析時變馬爾可夫調(diào)制服務(wù)率下SDS的服務(wù)特性,得到SDS 的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時間的均值和方差。數(shù)值仿真試驗結(jié)果表明,SDS 平均服務(wù)時間受SVS 的突發(fā)度、到達率和服務(wù)率影響,而不受視頻環(huán)境過程的狀態(tài)變化速率影響,SDS 的服務(wù)時間還與自身的到達率有關(guān)。
選取3GPP 建議的beta 分布對SDS 數(shù)據(jù)包的到達過程進行建模,即SDS 包的到達時間間隔服從beta 分布。beta 分布定義在區(qū)間[0,1]上,用參數(shù)(a,b)描述,其概率密度函數(shù)f(x)為:
通過選擇不同的參數(shù)(a,b),beta 分布可以描述不同的到達特性。beta 分布的期望和方差分別為:
為了描述視頻業(yè)務(wù)的突發(fā)性和相關(guān)性,同時還能得到可行的解析解,本文采用MMPP-2 對SVS 數(shù)據(jù)包的到達過程進行建模。MMPP-2 用4個參數(shù){α,β,r1,r2}表示[10],圖1 為MMPP-2 的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖。
圖1 MMPP-2 的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖Fig.1 State transition diagram of MMPP-2
SVS 平均到達率為:
SVS 到達率的平方變差系數(shù)為:
式中:α、β 分別為狀態(tài)S1和S2的平均到達率;r1為狀態(tài)S1到S2的轉(zhuǎn)移率;r2為狀態(tài)S2到S1的轉(zhuǎn)移率。
在M2M 組網(wǎng)中,實時SVS 優(yōu)先占用系統(tǒng)帶寬,具有時延容忍特性的SDS 占用系統(tǒng)的剩余帶寬。本文將SVS 的狀態(tài)看作環(huán)境過程Z(t),SDS的服務(wù)率隨環(huán)境過程Z(t)時變,將SDS 的隊長看作隨機過程X(t),系統(tǒng)模型如圖2 所示。
圖2 系統(tǒng)模型Fig.2 System model
本文建立包級排隊模型,假定M2M 組網(wǎng)的系統(tǒng)容量為S;SVS 包的帶寬需求為D;到達過程服從MMPP-2 分布;逗留時間服從參數(shù)為μ 的指數(shù)分布。采用二維變量(Y1,Y2)(Y1={0,1,…,N},Y2={1,2})描述系統(tǒng)中SVS 的狀態(tài),第1 維表示系統(tǒng)中正在接受服務(wù)的SVS 包的個數(shù),N 為滿足條件ND ≤S 的最大正整數(shù),即任意時刻,SVS 所占用的系統(tǒng)帶寬不能超過系統(tǒng)容量;第2維表示SVS 包的到達相位。由于系統(tǒng)的剩余帶寬只與正在接受服務(wù)的SVS 包個數(shù)有關(guān),與SVS包到達相位無關(guān)。因而環(huán)境過程處于狀態(tài)(i,k)時,SDS 可利用的系統(tǒng)帶寬為vi,vi=S-iD。SDS包的到達時間間隔服從beta(a,b)分布,為了保證到達系統(tǒng)的包具有無記憶性,假定SDS 包長服從參數(shù)為u 的指數(shù)分布,則環(huán)境狀態(tài)為(i,k)時SDS 的服務(wù)率為θi=uvi。
假定在無窮小時間內(nèi),SVS 最多只能到達或者服務(wù)一個包,則環(huán)境過程Z(t)是一個二維馬爾可夫過程,其無窮小生成矩陣Q 如下:
式中:
環(huán)境過程Z(t)的穩(wěn)態(tài)概率矩陣P 通過下式求解:
式中:Q 為2(N+1)階方陣;P 為2(N+1)維行向量;e 為2(N+1)維單位列向量。
運用隨機過程分析理論、概率論和馬爾可夫排隊理論,分析Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的穩(wěn)態(tài)概率pik、SDS 包到達系統(tǒng)時Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的概率及SDS 包開始接受服務(wù)時Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的概率πik之間的相互關(guān)系。
如果第n 個SDS 包到達系統(tǒng)時立刻接受系統(tǒng)服務(wù),則令I(lǐng)n=1,否則In=0。
式中:γ(γ >0)為第n 個SDS 包到達系統(tǒng)時接受系統(tǒng)服務(wù)的概率。
式中:γik為第n 個SDS 包到達系統(tǒng)時,環(huán)境狀態(tài)為(i,k)時,這個包接受服務(wù)的比例。
式中:N(n)為前n 個到達系統(tǒng)的包中接收系統(tǒng)服務(wù)的包個數(shù)。
由上面的定義可以得到:
因而第n 個SDS 包到達系統(tǒng)時Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的概率可以表示為:
化簡式(15)得:
式(16)兩邊令n 趨于無窮,由于γ >0,則N(n)也趨于無窮,得到和πik極限概率之間的關(guān)系為:
將式(18)代入式(17)中,得出:
由式(11)和(12)可以得出:
當(dāng)SDS 到達率趨于0 時,到達時間間隔趨于無窮大,此時可以認(rèn)為一個包到達系統(tǒng)后立刻接受系統(tǒng)服務(wù)。SDS 到達率為0 時,和πik分別表示為和它們之間的關(guān)系為:
當(dāng)數(shù)據(jù)包的到達時間間隔服從負(fù)指數(shù)分布時,包到達系統(tǒng)時系統(tǒng)狀態(tài)的分布和系統(tǒng)狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)分布是相同的,這個重要的性質(zhì)為PASTA(Possion arrivals see time averages)[11]。本文利用最小二乘法擬合,通過仿真得出當(dāng)a=1,b >3 時,beta(a,b)與負(fù)指數(shù)分布具有類似的統(tǒng)計特性,可以較好地近似為負(fù)指數(shù)分布。因此在滿足以上要求的參數(shù)時,利用PASTA 可以得到π*ik 和pik之間的關(guān)系為:
(3)πik和pik之間的關(guān)系
由式(20)(22)可知,當(dāng)SDS 到達率分別趨于0 和無窮時,SDS 包開始接受服務(wù)時Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的概率πik與Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的穩(wěn)態(tài)概率之間關(guān)系可以表示為:
當(dāng)SDS 到達率為其他值時,無法得到SDS 包開始接受服務(wù)時Z(t)處于狀態(tài)(i,k)的概率πik關(guān)于穩(wěn)態(tài)概率pik的閉式解。因此分析到達率趨于零和無窮這兩種特殊情況,然后用這兩種特殊情況作近似分析。
由于SDS 服務(wù)率只與系統(tǒng)中接受服務(wù)的SVS包個數(shù)有關(guān),因此在分析SDS 包服務(wù)過程時只考慮SVS 狀態(tài)第一維的影響。假設(shè)SDS 包開始接受服務(wù)時,Z(t)處于狀態(tài)(i,Y2),定義該SDS 包的服務(wù)時間為Ti,它的服務(wù)可以分為兩種情況:
(1)服務(wù)完成之后,Z(t)仍然處于狀態(tài)(i,Y2),即該SDS 包在環(huán)境狀態(tài)(i,Y2)下接受完服務(wù)。此時服務(wù)時間可以表示為Hi,由于環(huán)境狀態(tài)為(i,Y2)時,SDS 包的服務(wù)率為θi,因此Hi服從參數(shù)為θi的指數(shù)分布。
(2)服務(wù)未完成,Z(t)的狀態(tài)改變。假定SDS 包在Z(t)處于狀態(tài)(i,Y2)時未完成服務(wù),Z(t)第一步跳轉(zhuǎn)到狀態(tài)(j,Y2),跳轉(zhuǎn)時間表示為Gij。顯然,Ti等于狀態(tài)(i,Y2)與狀態(tài)(j,Y2)之間的跳轉(zhuǎn)時間Gij加上跳轉(zhuǎn)到狀態(tài)(j,Y2)后的服務(wù)時間。
由于SDS 包的服務(wù)時間服從指數(shù)分布,因此跳轉(zhuǎn)到狀態(tài)(j,Y2)之后所剩余的SDS 工作量依然服從參數(shù)為u 的指數(shù)分布,跳轉(zhuǎn)到狀態(tài)(j,Y2)后的服務(wù)時間可以表示為Tj。由上述分析可得Ti的表達式為:
式中:Gij為Z(t)狀態(tài)(i,Y2)到(j,Y2)之間的跳轉(zhuǎn)時間。
顯然,Z(t)第一維各態(tài)之間的跳轉(zhuǎn)率是一個二維矩陣,而Hi是服從一維參數(shù)θi的指數(shù)分布。由于SDS 的服務(wù)率只與當(dāng)前時刻環(huán)境過程Z(t)的第一維狀態(tài)有關(guān),因此本文忽略Z(t)第二維到達相位的影響,用平均到達率、平均服務(wù)率來表示Z(t)第一維各態(tài)間的跳轉(zhuǎn)率。將Gij簡化為一維,同時不改變各環(huán)境狀態(tài)下SDS 包的服務(wù)率。因此Z(t)的無窮小生成矩陣Q 可以表示為Q1,則Gij服從參數(shù)為的指數(shù)分布,其中是無窮小生成矩陣Q1中的元素。
利用LS 變換求解Ti的均值和方差。對式(26)兩邊進行LS 變換得到:
式(27)兩邊同時對s 求一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)并令s=0,得到以下等式:
求解式(28)和(29)可得出E(Ti)和E(Ti2)(i={0,1,…,N})。
SDS 的服務(wù)時間均值和方差可以表示為:
分別將式(23)(24)代入到式(30)(31)中,可以得出上述兩種特殊到達率下SDS 服務(wù)時間的均值和方差。
當(dāng)SDS 到達率為其他值時,無法得到服務(wù)時間的閉式表達式。因此,本文研究上述兩種特殊情況,用上述兩種特殊情況作近似分析。假定SDS 到達率趨于無窮時所求得的平均服務(wù)時間為T∞,當(dāng)SDS 包的到達時間間隔剛超過T∞時,SDS隊列穩(wěn)定,平均服務(wù)時間可以近似認(rèn)為是T∞。當(dāng)SDS 到達時間間隔很大時可以用到達率為0 來近似。
通過仿真研究了SVS 優(yōu)先占用服務(wù)器帶寬時服務(wù)器對SDS 的服務(wù)能力及SDS 的服務(wù)特性。主要研究了SVS 對SDS 服務(wù)特性的影響。設(shè)置仿真參數(shù)為:S=1.4;D=0.325;u=10;a=1;b=3.5;μ=1 ~20;SVS 平均到達率ρv=1 ~10個/ms;SVS 的平方變差系數(shù)Cv=0.14 ~0.70。
首先,分析SVS 的突發(fā)度對SDS 服務(wù)特性的影響,采用Cv來描述SVS 的突發(fā)度。取ρv=5,μ=3。圖3 為在兩種特殊SDS 到達率下,SVS 的突發(fā)度對SDS 服務(wù)時間均值和方差的影響。分析圖3 可知,SVS 的Cv越大,SDS 的平均服務(wù)時間越小,SDS 的服務(wù)時間越穩(wěn)定。這是因為在SVS 平均到達率一定而Cv增大時,SVS 沒有包到達的時間段變長。對于SDS 而言,它的平均服務(wù)率增大,因此服務(wù)時間減小。
然后,分析SVS 的到達率對SDS 服務(wù)時間的影響,取μ=3,如圖4(a)所示。從圖4(a)可以看出SDS 的服務(wù)時間隨著SVS 到達率的增大而增大,最終趨于某一定值。這是由于當(dāng)SVS 的到達率增大時,任意時刻系統(tǒng)中正在接受服務(wù)的SVS包的個數(shù)增多,SDS 可用的系統(tǒng)剩余帶寬減少,因此它的服務(wù)時間增大。當(dāng)SVS 的到達率增大到一定程度時,任意時刻系統(tǒng)中正在接受服務(wù)的SVS 包個數(shù)達到N 的概率趨近于1,此時剩余帶寬趨于定值,因此SDS 的服務(wù)時間最終趨于定值。
圖3 SDS 服務(wù)時間均值和方差Fig.3 Average service time and variance of service time of SDS
接下來分析SVS 服務(wù)率對SDS 平均服務(wù)時間的影響。由圖4(b)可以看出,SVS 的服務(wù)率增大時,SDS 的平均服務(wù)時間減小,并最終趨于定值。顯然,在SVS 到達率一定的情況下,服務(wù)率增大,服務(wù)器用更短的時間服務(wù)完等量的SVS包。因此,服務(wù)器對SDS 包的平均服務(wù)率增大,SDS 的服務(wù)時間減小。當(dāng)SVS 的服務(wù)率遠大于到達率時,服務(wù)器對SVS 的服務(wù)時間可以忽略,此時SDS 可用的系統(tǒng)帶寬趨于恒定,因此SDS 服務(wù)時間隨著SVS 服務(wù)率的增大最終趨于定值。
最后分析隨機過程Z(t)變化速率對SDS 服務(wù)特性的影響。由于SDS 到達時間間隔剛超過到達率趨于無窮時求出的平均服務(wù)時間T∞,用到達率趨于無窮這種特殊情況來近似分析。隨機過程Z(t)的變化速率與SVS 的到達率和服務(wù)率有關(guān),引入放大因子g 來反映隨機環(huán)境過程Z(t)的變化速率,g 值越大表示隨機過程Z(t)變化得越快。圖4(c)為放大因子g 對SDS 服務(wù)時間均值和方差的影響。
圖4 SDS 服務(wù)特性Fig.4 Service feature of SDS
從圖4(c)可以看出:g 值的變化基本不會影響SDS 的平均服務(wù)時間;而隨著g 值的增大,SDS服務(wù)時間的方差不斷減小,最終趨于恒定值。這是因為當(dāng)環(huán)境過程變化速率增大到一定程度時,在一個SDS 包服務(wù)期間,環(huán)境過程已經(jīng)遍歷了所有的狀態(tài),SDS 包的服務(wù)率趨于所有環(huán)境狀態(tài)下服務(wù)率的平均值。因此它的服務(wù)時間比較穩(wěn)定,服務(wù)時間的方差趨于定值。
根據(jù)模型求解部分可知,當(dāng)SDS 到達率不同時,SDS 包開始接受服務(wù)時的環(huán)境狀態(tài)概率空間不同,因此SDS 服務(wù)時間不同。由圖3 和圖4 可以看出,當(dāng)SDS 到達率為無窮時,服務(wù)時間明顯比到達率為0 時小,然而很難得到SDS 包服務(wù)時間關(guān)于它的到達率的閉式解。
分析了在SVS 優(yōu)先占用系統(tǒng)帶寬時,網(wǎng)絡(luò)對SDS 的服務(wù)能力及SDS 的服務(wù)特性??紤]到SDS的時延容忍特性,將SDS 的服務(wù)率看作隨SVS 狀態(tài)時變?;谂抨犂碚?、概率論和隨機過程分析理論,分析了SDS 的服務(wù)過程;在滿足一定要求的參數(shù)下推導(dǎo)得到SDS 服務(wù)時間的均值和方差。為SVS 優(yōu)先占用系統(tǒng)帶寬時SDS 的服務(wù)分析提供了一種可行的方法,為網(wǎng)絡(luò)資源控制提供了理論依據(jù)。仿真試驗結(jié)果表明,SDS 的服務(wù)時間與SVS 到達的突發(fā)度、到達強度和服務(wù)率及SDS 自身到達率有關(guān)。
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