余菁菁

摘 要：為解決網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)問題，提出一個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在泊松分布流量和指數(shù)服務(wù)時(shí)間下的暫態(tài)隊(duì)列行為預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。闡述基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（Kalman）的預(yù)測(cè)模型及其具體算法，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量特性，構(gòu)建基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的網(wǎng)絡(luò)暫態(tài)隊(duì)列預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)仿真網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所建立的網(wǎng)絡(luò)暫態(tài)隊(duì)列實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果比較理想，基本與實(shí)時(shí)隊(duì)列長(zhǎng)度保持一致。因此，該模型可以較低的代價(jià)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)路由算法及擁塞控制算法中。

關(guān)鍵詞：通信網(wǎng)絡(luò);擴(kuò)展卡爾曼濾波器;泊松流量;OPNET仿真;預(yù)測(cè)模型

DOI：10. 11907/rjdk. 192161 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）008-0212-04

Abstract： In order to solve the problem of network queue estimator dynamically， this paper presents the derivation of the transient queue behavior for a network with Poisson traffic and exponential service times and the result is then validated. The extended Kalman filter theory is presented and a network state estimator is designed using the transient queue behavior model combing with networks traffic trait. The behavior of the network state estimator is then investigated using traffic data from the simulated network. Simulation results show that the proposed scheme have a good prediction of queue size in network， and the prediction results are consistent with the real-time queue length， so it can be used in the algorithm of dynamic routing and congestion control algorithm with low cost.

Key Words： communication network; extended Kalman filter; poisson traffic; OPNET simulation; network state estimator

0 引言

現(xiàn)有絕大部分路由算法、流量控制算法和擁塞控制算法都是針對(duì)相對(duì)固定的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的，沒有考慮網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)變化特征，所以這些靜態(tài)算法對(duì)于動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)（如Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)、傳感器網(wǎng)絡(luò)和車載網(wǎng)絡(luò)等）效果不佳。如果對(duì)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)特征可以精確建模，即利用過去的狀態(tài)估計(jì)現(xiàn)在狀態(tài)及預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)，則可利用該模型設(shè)計(jì)適合動(dòng)態(tài)變化的路由算法、流量控制算法和擁塞控制算法等。

現(xiàn)有研究主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，分為線性預(yù)測(cè)和非線性預(yù)測(cè)。線性預(yù)測(cè)具有代表性的是ARIMA[1-2]，其前提是網(wǎng)絡(luò)流量具有線性寬平穩(wěn)過程特征，但其預(yù)測(cè)精度較低，無(wú)法準(zhǔn)確描述出網(wǎng)絡(luò)全部特征。文獻(xiàn)[3]提出基于卡爾曼濾波的流量預(yù)測(cè)，其引入狀態(tài)方程和測(cè)量方程，有效處理了系統(tǒng)噪聲和測(cè)量噪聲，從一定程度上提高了預(yù)測(cè)精度;非線性預(yù)測(cè)具有代表性的是小波分析[4]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]，但基于小波分析的模型預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)性較差，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型收斂速度慢，且容易陷入局部次優(yōu)。文獻(xiàn)[6]、[7]提出將卡爾曼濾波與小波分析相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型，提高了預(yù)測(cè)精度?？梢钥闯?，以上研究都是對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量整體建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型，而沒有對(duì)路由器端口的某一特定隊(duì)列進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，因此這些預(yù)測(cè)模型不能直接運(yùn)用到動(dòng)態(tài)路由算法中，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)路由器端口進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整的目標(biāo)。為了更加精確地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量狀態(tài)，本文主要基于路由器端口隊(duì)列對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行研究。

一般認(rèn)為通信網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)，隊(duì)列是網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)重要組成部分，隊(duì)列大小從某種程度上可以表示此刻網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，所以本文主要研究網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列狀態(tài)建模與估計(jì)。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列暫態(tài)行為進(jìn)行建模，并將其測(cè)量值輸入擴(kuò)展卡爾曼濾波器以預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。仿真結(jié)果表明，該方法預(yù)測(cè)效果比較理想，可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)路由算法和擁塞控制算法中。

1 隊(duì)列模型與擴(kuò)展卡爾曼濾波理論

1.1 隊(duì)列模型

設(shè)置source和queue中的參數(shù)與圖2中的一致，得到數(shù)據(jù)包暫態(tài)數(shù)量如圖4所示。由于每次仿真都產(chǎn)生不同的泊松流量，對(duì)隊(duì)列大小影響較大，所以單次仿真并不能反映真實(shí)結(jié)果。因此，運(yùn)行20次仿真后得到隊(duì)列大小的平均值如圖5所示?？梢钥吹?，經(jīng)過多次平均后，實(shí)際隊(duì)列穩(wěn)定后的大小與理論值基本一致，為之后正確預(yù)測(cè)奠定了很好的基礎(chǔ)。

3.2 隊(duì)列預(yù)測(cè)結(jié)果

上文內(nèi)容給出了單個(gè)隊(duì)列的行為，下面研究組成網(wǎng)絡(luò)后隊(duì)列的行為。在給定包含噪聲的觀測(cè)值后，通過擴(kuò)展卡爾曼濾波預(yù)測(cè)隊(duì)列大小。擴(kuò)展卡爾曼濾波在Matlab上實(shí)現(xiàn)，本文采用芬蘭埃斯波赫爾辛基理工大學(xué)提供的EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波工具箱，網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際流量通過OPNET仿真得到。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳捎煤?jiǎn)單的直線型結(jié)構(gòu)，路由協(xié)議采用RIP，如圖6所示。通過定義Application和Profile模塊，從而定義兩個(gè)終端的通信類型，這里采用TCP服務(wù)。

運(yùn)行仿真100s后，觀測(cè)Router1中的隊(duì)列大小，得到結(jié)果如圖7中藍(lán)線所示。本文設(shè)置采樣間隔為10s，即每10s采集一次實(shí)際路由器隊(duì)列長(zhǎng)度，加上強(qiáng)度為12的高斯白噪聲之后，輸入到擴(kuò)展卡爾曼濾波器中，得到的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖7中紅線所示。橫坐標(biāo)為采樣時(shí)刻，縱坐標(biāo)為隊(duì)列大小，從圖中可以看出，預(yù)測(cè)結(jié)果走勢(shì)與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際情況基本一致，完全能夠滿足實(shí)際需要，所以該方法可運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)路由算法和擁塞控制算法中。

然而，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況還有細(xì)微差別，下一步工作要從更加精確的隊(duì)列模型及其它預(yù)測(cè)方法入手，以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的隊(duì)列大小。

4 結(jié)語(yǔ)

在動(dòng)態(tài)路由和擁塞控制方法中，必須知道網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)才能動(dòng)態(tài)調(diào)整采取的策略。本文提出一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波方法的網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列預(yù)測(cè)方案，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列大小的大致走勢(shì)，可將該方案運(yùn)用于動(dòng)態(tài)路由、流量控制及擁塞控制等算法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)路由與擁塞策略進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，從而避免因?qū)崟r(shí)測(cè)量網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)帶來(lái)較大代價(jià)。在本方案中，隊(duì)列模型的準(zhǔn)確性與噪聲的相關(guān)性都會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果，而且只預(yù)測(cè)了隊(duì)列大小。針對(duì)這些問題，下一步將采用其它隊(duì)列模型和預(yù)測(cè)方法以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并預(yù)測(cè)延遲等其它狀態(tài)量。

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（責(zé)任編輯：黃 健）