耿瑞芳，張 暉，楊龍祥，朱洪波

（南京郵電大學(xué) 江蘇省無(wú)線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210003）

新興多媒體業(yè)務(wù)和無(wú)線應(yīng)用需求的不斷增長(zhǎng)，極大地促進(jìn)了移動(dòng)終端的發(fā)展。在泛在環(huán)境下，用戶將處于多個(gè)終端以及多個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，為充分利用用戶周圍的網(wǎng)絡(luò)和終端資源，基于終端協(xié)同的通信技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生[1-2]。多終端協(xié)同是指利用用戶側(cè)的多個(gè)終端間的協(xié)同關(guān)系，即多個(gè)終端可通過(guò)短距離通信技術(shù)連接以便共享其廣域通信能力，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)及終端資源的高效利用以及提高用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)[3]。目前，多數(shù)終端可通過(guò)短距離無(wú)線通信技術(shù)轉(zhuǎn)發(fā)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如藍(lán)牙、IEEE802.11、ZigBee等，為終端協(xié)同提供了可能[4]。

在數(shù)據(jù)流形式上，基于終端協(xié)同的多流并行傳輸即將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)劃分為不同的子流，在若干終端間通過(guò)短距離傳輸能力為某個(gè)終端轉(zhuǎn)發(fā)，并最后在此終端匯聚。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多路徑分流傳輸是多終端協(xié)同的研究重點(diǎn)，而由文獻(xiàn)[5]的多終端協(xié)同分流傳輸?shù)难芯靠芍?，接入信道的終端數(shù)目將會(huì)極大影響WLAN系統(tǒng)容量和服務(wù)率，從而影響協(xié)同傳輸系統(tǒng)的性能（時(shí)延、吞吐量）。因此，在終端協(xié)同分流算法中，要綜合考慮終端以及其接入網(wǎng)的特性。

文獻(xiàn)[6]研究了在蜂窩網(wǎng)中對(duì)下載文件通過(guò)終端協(xié)同進(jìn)行分流傳輸?shù)乃惴?，但算法未考慮網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性。文獻(xiàn)[7]研究了視頻流在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中基于終端協(xié)同的分流傳輸算法，但此算法未考慮各終端以及其接入網(wǎng)絡(luò)的特性，將視頻流在各協(xié)同終端中平均分配傳輸。文獻(xiàn)[8]對(duì)終端協(xié)同中的能耗問題進(jìn)行了研究，但對(duì)于各終端間的分流也只是簡(jiǎn)單地平均分配，未體現(xiàn)終端性能的不同。文獻(xiàn)[9]提出了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下基于傳輸時(shí)間以及基于層次分析的終端協(xié)同分流算法，但由于層次分析法的判斷矩陣受決策者判斷水平及個(gè)人喜好主觀因素影響，使分流算法具有主觀隨意性。因此，本文提出一種多屬性決策的終端協(xié)同分流算法。在該算法中，在考慮終端用戶主觀喜好的基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮各終端及其接入網(wǎng)絡(luò)之間的客觀差異。由于目前綠色通信、節(jié)能環(huán)保受到越來(lái)越多的關(guān)注[10]，在本文提出的終端協(xié)同分流算法中還考慮了終端的能耗問題。

1 系統(tǒng)模型

1.1 應(yīng)用場(chǎng)景

圖1為多終端協(xié)同分流傳輸?shù)膽?yīng)用場(chǎng)景。在圖1中，處于泛在環(huán)境下的用戶終端兩類無(wú)線接口，一種用于用戶短距離通信（Short Range，SR），另外一種用于長(zhǎng)距離通信（Long Range，LR），并假設(shè)SR通信的數(shù)據(jù)速率將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于LR通信鏈路之間的速率。其中有一個(gè)稱為主終端Master，其周圍存在著一些可被選擇進(jìn)行協(xié)同分流傳輸?shù)慕K端即從終端Sla?ver。Master與Slaver之間通過(guò)短距離通信技術(shù)進(jìn)行通信，終端通過(guò)廣域網(wǎng)接口與應(yīng)用服務(wù)器連接。當(dāng)主終端發(fā)起業(yè)務(wù)時(shí)，依據(jù)各終端以及其接入網(wǎng)的特性，以實(shí)現(xiàn)效用函數(shù)最大為目標(biāo)，確定協(xié)同分流傳輸方案，服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分流，分別通過(guò)不同的路徑到達(dá)從終端，最后分流數(shù)據(jù)通過(guò)短距離無(wú)線通信技術(shù)在主終端匯聚，完成整個(gè)業(yè)務(wù)的傳輸。令MT0表示主終端，M={1,2,…,M}表示泛在環(huán)境下候選的從終端集合。令N={1,2,…},N 表示接入網(wǎng)絡(luò)。接入到網(wǎng)絡(luò)n中的終端MTm稱為虛擬終端(m,n)。假設(shè)終端只能同時(shí)接入到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，則從終端以及其接入網(wǎng)絡(luò)共有M×N種組合。用M×N階矩陣S表示表示虛擬終端的可用性。若(m,n)可用，則Smn=1，否則，Smn=0。即

其中，1≤ m≤ M，1≤ n≤ N 。

對(duì)可用的虛擬終端集合，即Smn=1的虛擬終端，用子集aS表示。

圖1 終端協(xié)同分流傳輸應(yīng)用場(chǎng)景

1.2 系統(tǒng)模型

此處只研究無(wú)線鏈路部分，對(duì)有線鏈路不做研究，則可得系統(tǒng)模型如圖2所示。

圖2 終端協(xié)同分流傳輸示意圖

2 基于終端協(xié)同的分流優(yōu)化算法

本文提出的多屬性決策的終端協(xié)同分流傳輸速率分配算法通過(guò)計(jì)算終端接入網(wǎng)的下載速率、鏈路時(shí)延、用戶代價(jià)以及終端能耗4個(gè)因子的權(quán)重，得到協(xié)同終端及其接入網(wǎng)的性能值，從而進(jìn)行速率分配。

2.1 權(quán)重確定

2.1.1 層次分析法

在層次分析法中，權(quán)重的確定可體現(xiàn)用戶的主觀喜好以及業(yè)務(wù)要求。權(quán)重可通過(guò)以下3個(gè)過(guò)程確定。

1）標(biāo)準(zhǔn)化終端及其接入網(wǎng)絡(luò)屬性

在本文所提算法中，考慮終端的下載速率、鏈路時(shí)延、用戶代價(jià)以及終端能耗4個(gè)因子，其權(quán)重表示為

并有

將測(cè)量到的屬性值用矩陣Fi來(lái)表示

對(duì)于屬于越小越好型的鏈路時(shí)延屬性、代價(jià)屬性以及終端能耗屬性，標(biāo)準(zhǔn)化公式為

從而可得一個(gè)新的標(biāo)準(zhǔn)化屬性矩陣如

2）建立判斷矩陣

將終端接入網(wǎng)的下載速率、鏈路時(shí)延、用戶代價(jià)以及終端能耗4個(gè)屬性進(jìn)行兩兩比較，并按照重要程度排列等級(jí)。比較結(jié)果用判斷矩陣為

3）權(quán)重確定

此處，權(quán)重的確定采用文獻(xiàn)[13]中的方法，即通過(guò)對(duì)判斷矩陣中的元素求幾何平均值來(lái)得到各因子的權(quán)重

進(jìn)行歸一化，可得

2.1.2 熵值分析法

由于層次分析法的判斷矩陣受決策者判斷水平及個(gè)人喜好主觀因素的影響，使分流算法具有主觀隨意性。因此，在本文提出的多屬性決策的終端協(xié)同分流算法中，在考慮終端用戶主觀喜好的基礎(chǔ)上，也考慮各終端及其接入網(wǎng)絡(luò)之間的客觀差異，即基于信息熵理論，求解各因子所占的權(quán)重。

由信息論知識(shí)可知，某一屬性在不同終端及接入網(wǎng)絡(luò)間的差異越大，則信息熵越小，此時(shí)此因子的權(quán)重就越大。

用Di表示因子i在不同終端及接入網(wǎng)絡(luò)間的差異，則有

則可得因子i的權(quán)重為

為綜合考慮終端用戶主觀喜好以及各終端及其接入網(wǎng)絡(luò)之間的客觀差異，需將上述兩個(gè)方法得到的權(quán)重進(jìn)行分配，即得綜合權(quán)重

其中，0＜α＜1。

2.2 終端選擇

為評(píng)估所選終端及其接入網(wǎng)的性能，構(gòu)造效用函數(shù)如

在終端協(xié)同中，設(shè)候選終端的個(gè)數(shù)為y，但網(wǎng)絡(luò)并不一定有y個(gè)，因?yàn)榭赡苡卸鄠€(gè)終端接入到同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中。協(xié)同終端算法主要分為兩部分，即終端選擇和速率分流。

終端選擇的具體步驟為：

1）列出所有虛擬終端的組合，從而得到虛擬終端組合矩陣S；

2）測(cè)量得到所有虛擬終端的4個(gè)屬性值，即矩陣Fi；

3）更新所有可用虛擬終端矩陣aS；

4）由式（15）計(jì)算所有可用終端的效用函數(shù)值Umn；

5）對(duì)終端m接入到不同網(wǎng)絡(luò)的效用值從大到小進(jìn)行排列，最大值對(duì)應(yīng)的終端及其接入網(wǎng)記為MaxUmn，同時(shí)令Smt=0,1≤ t≤ N ，且t≠ n，以防止相同的終端進(jìn)行重復(fù)選擇；

6）MaxUmn對(duì)應(yīng)的所有可用虛擬終端即進(jìn)入候選終端集合。

2.3 速率分配

此時(shí)，候選終端在前文已經(jīng)選出。設(shè)選出的協(xié)同終端的個(gè)數(shù)為c，則1≤ c≤ y。

速率分配的具體步驟為：

2）初始化協(xié)同終端數(shù)目，即令c=1；

4）更新可用帶寬RBm；

5）判斷PreRatem≤RBm是否成立。若成立，再判斷m=c是否成立；否則，令c=c+1；

6）判斷1≤ c≤ y是否成立。若成立，跳轉(zhuǎn)到步驟2）；否則更新候選終端集合，重新進(jìn)行速率分配；

7）若m=c成立，速率分配結(jié)束；否則，跳轉(zhuǎn)到步驟3）繼續(xù)。

多流速率分配算法流程如圖3所示。

3 算法性能分析

在此部分，通過(guò)假設(shè)一些網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以及終端參數(shù)，根據(jù)系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真，從而對(duì)所提算法進(jìn)行性能分析，并與其他算法進(jìn)行性能比較。

圖3 速率分配流程圖

3.1 仿真參數(shù)設(shè)定

假設(shè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境由UMTS、WLAN1、WLAN2三種網(wǎng)絡(luò)組成，其編號(hào)為1～3，終端個(gè)數(shù)為10，并進(jìn)行編號(hào)1～10。假設(shè)有4個(gè)終端只分布在UMTS網(wǎng)絡(luò)中，3個(gè)終端可同時(shí)接入到UMTS和WLAN1中，剩余3個(gè)終端可同時(shí)接入到UMTS和WLAN2中，具體網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表1所示。另外，假設(shè)終端在UMTS中下載速率在0～200 kbit/s隨機(jī)分配，在WLAN1中下載速率在300～600 kbit/s隨機(jī)分配，在WLAN2中下載速率在500～800 kbit/s隨機(jī)分配。

表1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

為了驗(yàn)證所提算法的性能，與如下兩種算法進(jìn)行性能比較：

DOS（Delay-only Selection）算法，進(jìn)行從終端選擇時(shí)以系統(tǒng)時(shí)延最小為目標(biāo)來(lái)進(jìn)行選擇。

AHP算法，進(jìn)行從終端的選擇時(shí)只考慮用戶喜好，并不考慮網(wǎng)絡(luò)以及終端間的客觀差異。

根據(jù)前文描述，本文在進(jìn)行仿真驗(yàn)證時(shí)以實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)為例進(jìn)行算法性能分析，并建立實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)屬性判斷矩陣

由此判斷矩陣可得實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)在AHP算法中的權(quán)重因子為 ω'=（0.250 7，0.598 1，0.096 8，0.054 4）。本文算法中計(jì)算所得的權(quán)重因子為 ω =（0.390 6，0.438 0，0.103 1，0.068 3）。

由式（9）、（13）、（14）可計(jì)算得出AHP方法的權(quán)重以及本文提出算法的權(quán)重，然后由式（15）得到所有可用終端的效用值，并進(jìn)行從大到小的排列。

3.2 性能分析

在進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸時(shí)，利用多終端協(xié)同對(duì)系統(tǒng)性能的影響就是可提高資源整合能力，從而提供系統(tǒng)的吞吐量，降低系統(tǒng)時(shí)延。此部分通過(guò)此算法的系統(tǒng)效用、系統(tǒng)時(shí)延、系統(tǒng)能耗以及系統(tǒng)負(fù)載4個(gè)方面進(jìn)行分析。

本文算法以系統(tǒng)效用最大為目標(biāo)，對(duì)選出候選終端效用由大到小進(jìn)行排列，即得候選終端組合（（8，3），（6，2），（7，2），（10，3），（9，3），（1，1），（5，2），（2，1），（3，1），（4，1））。AHP算法只考慮用戶主觀喜好，其候選終端組合順序?yàn)椋ǎ?0，3），（6，2），（8，3），（9，3），（5，2），（1，1），（2，1），（7，2），（4，1），（3，1））。DOS算法以系統(tǒng)時(shí)延最小為目標(biāo)，其選出的候選終端組合順序?yàn)椋ǎ?，3），（10，3），（8，3），（10，3），（6，2），（7，2），（5，2），（2，1），（4，1），（4，1），（3，1））。

由圖4可知，隨著從終端數(shù)目的增加，系統(tǒng)效用并未增加。因?yàn)楸疚乃惴ㄖ泻蜻x終端組合的效用是從大到小進(jìn)行排列的，在進(jìn)行終端協(xié)同時(shí)，優(yōu)先選用效用最大的終端進(jìn)入虛擬終端系統(tǒng)，因此，隨著從終端數(shù)目的增加，系統(tǒng)效用反而是下降的。由于在系統(tǒng)效用的表示中，本文算法綜合考慮了終端的下載速率、網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延、用戶代價(jià)以及能耗等因素，而AHP算法僅考慮用戶主觀喜好，剛開始選擇的從終端并非效用最大，因此，當(dāng)效用值較大的從終端進(jìn)入虛擬終端系統(tǒng)時(shí)，其系統(tǒng)效用會(huì)增加。DOS算法也是同樣原理，由于WLAN2網(wǎng)絡(luò)中終端時(shí)延相同，其在終端8～10中隨機(jī)選擇，因此DOS算法的系統(tǒng)效用先增大后減小。由圖3可知與AHP算法以及DOS算法相比，在從終端數(shù)目較少時(shí)，本文算法具有很大優(yōu)勢(shì)。但隨著從終端數(shù)目的增加，3種算法的差距并不明顯。但本文算法的系統(tǒng)效用仍然是最大的。

圖4 不同從終端數(shù)目下的系統(tǒng)效用

由圖5可知，隨著從終端數(shù)目的增加，系統(tǒng)時(shí)延是減少的。此處的時(shí)延考慮的是業(yè)務(wù)請(qǐng)求的接入等到時(shí)延。但隨著協(xié)同終端的增加，時(shí)延的下降變得平緩。在圖5中，DOS算法的時(shí)延最小，因?yàn)榇怂惴ㄖ魂P(guān)心時(shí)延，并不考慮能耗等其他性能，優(yōu)先選擇時(shí)延小的終端進(jìn)入虛擬終端系統(tǒng)。但由圖6可知，其能耗最大。

圖5 不同從終端數(shù)目下的系統(tǒng)時(shí)延

圖6 不同從終端數(shù)目下的系統(tǒng)能耗

圖6給出了采用不同協(xié)同終端數(shù)目下的協(xié)同能耗。與不采用多流傳輸?shù)姆绞较啾龋诮K端協(xié)同的多流傳輸將會(huì)極大地減少能耗，但隨著協(xié)同終端數(shù)目的增加，SR通信接口所需的能耗增加，將導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的能耗也隨著增加，但仍低于傳統(tǒng)的傳輸方式的能耗。

通過(guò)圖5的時(shí)延以及圖6的能耗的比較可知，在進(jìn)行終端選擇時(shí)，不能只根據(jù)網(wǎng)絡(luò)或終端性能的某一項(xiàng)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)局部最優(yōu)選擇，要綜合權(quán)衡多方面的因素，才能使得系統(tǒng)效用最大。

以業(yè)務(wù)速率R=15 Mbit/s為例，分析各網(wǎng)絡(luò)采用不同終端數(shù)目時(shí)其負(fù)載狀況，由圖7所示。在本文算法中，通過(guò)比較終端所分配速率以及網(wǎng)絡(luò)可用帶寬，進(jìn)行速率調(diào)整。假設(shè)在此業(yè)務(wù)請(qǐng)求之前各網(wǎng)絡(luò)為空載狀態(tài)，則由圖7可知，在M=1時(shí)無(wú)法響應(yīng)業(yè)務(wù)請(qǐng)求，故通過(guò)速率調(diào)整，令M=2再進(jìn)行速率分配。由圖7還可知，當(dāng)M=3時(shí)也需要進(jìn)行速率調(diào)整方可滿足網(wǎng)絡(luò)帶寬約束以及用戶需求。

圖7 R=15 Mbit/s時(shí)不同終端數(shù)目下的各網(wǎng)絡(luò)負(fù)載

圖8給出了R=15 Mbit/s時(shí)采用不同協(xié)同終端數(shù)目時(shí)各終端所分配的速率。由圖8的走勢(shì)可知，隨著協(xié)同終端數(shù)目的增多，各終端間分配的速率差異越來(lái)越小。這樣并不能充分發(fā)揮出效用值較大的終端的優(yōu)勢(shì)，因此，隨著協(xié)同終端數(shù)目的增加，圖5中時(shí)延的減少越來(lái)越不明顯。在圖8的速率分配中可看出，當(dāng)由多個(gè)終端進(jìn)行協(xié)同多流傳輸時(shí)，是根據(jù)選擇的虛擬終端的性能按比例進(jìn)行速率分配的，并非根據(jù)接入網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬進(jìn)行階梯分配。此種分配方式保證了不同用戶間的公平性，讓所有用戶都有機(jī)會(huì)利用最優(yōu)的虛擬終端。

圖8 R=15 Mbit/s時(shí)不同終端數(shù)目下各終端所分配速率

由上面的仿真圖4～8可知，采用本文所提出的從終端選擇算法以及本文的速率分配算法時(shí)，在滿足用戶需求的前提下，所選擇的從終端越少，系統(tǒng)效用越好。同時(shí)，終端的干擾范圍會(huì)隨著協(xié)同終端個(gè)數(shù)按比例擴(kuò)大，有可能會(huì)影響到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的空間頻分復(fù)用。因此，在滿足業(yè)務(wù)QoS要求的同時(shí)，應(yīng)盡量減少協(xié)同終端的數(shù)目以減少干擾范圍。

4 結(jié)論

為充分利用用戶周圍的網(wǎng)絡(luò)資源以及終端資源，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)，終端協(xié)同成為研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)終端協(xié)同時(shí)的多流并行傳輸問題，提出了一種多流速率分配算法。此算法在實(shí)現(xiàn)從終端選擇的同時(shí)完成了各協(xié)同終端之間的速率分配。通過(guò)仿真所做出的性能分析表明，在算法中所提出的速率調(diào)整，不僅能夠充分利用優(yōu)勢(shì)網(wǎng)絡(luò)的資源，還可滿足網(wǎng)絡(luò)資源的約束，同時(shí)也能滿足用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

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