張翠芳， 姬楠楠

(1.大連工業(yè)大學(xué)藝術(shù)與信息工程學(xué)院機(jī)械工程系， 大連 116400； 2.長(zhǎng)安大學(xué)理學(xué)院， 西安 710049)

多線程網(wǎng)絡(luò)是通信網(wǎng)絡(luò)中重要的一種，不同于一般的通信網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)能夠在一個(gè)任務(wù)進(jìn)程中開啟多條線程，每一條線程都能并行執(zhí)行多種不同的任務(wù)，有效提升任務(wù)執(zhí)行效率，降低CPU(中央處理器)與內(nèi)存消耗[1]。多線程網(wǎng)絡(luò)具有加快運(yùn)行速度、可后臺(tái)運(yùn)行處理時(shí)間較長(zhǎng)的任務(wù)進(jìn)而減少內(nèi)存占用等優(yōu)點(diǎn)[2]。同時(shí)也存在需要切換操作系統(tǒng)進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)性能、內(nèi)存過少導(dǎo)致系統(tǒng)無法運(yùn)行、多線程、多任務(wù)同時(shí)運(yùn)行可能會(huì)使程序出現(xiàn)bug，單線程終止可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)程序崩潰、多線程共用一個(gè)塊模型可能出現(xiàn)線程死鎖情況等缺點(diǎn)[3]。目前，相關(guān)學(xué)者已經(jīng)對(duì)多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)問題進(jìn)行了研究，并取得了一定的研究成果。

文獻(xiàn)[4]提出一種邊緣計(jì)算環(huán)境下應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)延遲測(cè)量與優(yōu)化技術(shù)，對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)特征進(jìn)行提取，根據(jù)提取結(jié)果分析產(chǎn)生延遲的原因，并將原因進(jìn)行分類，依據(jù)分類結(jié)果提出控制延遲的理論及具體方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，該方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信延遲的影響因素以及產(chǎn)生延遲的原因分詞的較為具體，但是不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信時(shí)延進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)。文獻(xiàn)[5]提出一種容錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)中分布式故障節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，提出了一種完全分布式且易于實(shí)現(xiàn)的方法，使每個(gè)DTN(即時(shí)延容忍網(wǎng)絡(luò))節(jié)點(diǎn)能夠快速識(shí)別其傳感器是否產(chǎn)生故障數(shù)據(jù)。該算法的動(dòng)力學(xué)行為由一些連續(xù)的時(shí)間-狀態(tài)方程來近似，并對(duì)其平衡進(jìn)行了描述。同時(shí)也考慮了節(jié)點(diǎn)行為不當(dāng)?shù)拇嬖?，試圖干擾故障節(jié)點(diǎn)檢測(cè)過程。通過對(duì)理論和仿真結(jié)果的比較可知，該方法的檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較高，但是易受干擾，穩(wěn)定性不強(qiáng)。文獻(xiàn)[6]提出基于集合點(diǎn)概念的多線程網(wǎng)絡(luò)延遲檢測(cè)技術(shù)，集合點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)接收器暫停并從附近的傳感器節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)的位置。為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的延遲約束應(yīng)用中的移動(dòng)宿軌跡的有效設(shè)計(jì)提出了一種有效的RP(快速成形技術(shù))選擇算法。該算法基于虛擬路徑和最小生成樹，對(duì)通信延遲做出檢測(cè)。該檢測(cè)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確性較好，但檢測(cè)耗時(shí)較長(zhǎng)。

多線程網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)要求較高，研究了一種基于模糊矩陣的多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)技術(shù)，準(zhǔn)確、高效率檢測(cè)出多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲，為多線程網(wǎng)絡(luò)高速運(yùn)行提供可靠地保障。

1 多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)技術(shù)

1.1 多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲理論分析

多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲時(shí)間由生成延遲、隊(duì)列延遲、傳輸延遲、接收延遲4個(gè)部分組成。多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲結(jié)構(gòu)Fig.1 Communication delay structure of multithreaded network

圖1中，微處理器接收到節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生數(shù)據(jù)至將數(shù)據(jù)加入緩沖隊(duì)列過程中出現(xiàn)的延遲稱為生成延遲。緩沖隊(duì)列內(nèi)數(shù)據(jù)從消息幀至獲取總線控制權(quán)線間產(chǎn)生的延遲稱為隊(duì)列延遲。數(shù)據(jù)從發(fā)送節(jié)點(diǎn)的總線控制器至接收節(jié)點(diǎn)的總線控制器過程中產(chǎn)生的延遲稱為傳輸延遲。從接收節(jié)點(diǎn)總線控制器到有效數(shù)據(jù)發(fā)送至接收節(jié)點(diǎn)微處理器過程產(chǎn)生的延遲稱為接收延遲。

在多線程網(wǎng)絡(luò)中，生成延遲與接收延遲與多線程網(wǎng)絡(luò)特性無關(guān)，僅與節(jié)點(diǎn)處理器運(yùn)行程度有關(guān)，并且與隊(duì)列延遲和傳輸延遲相比數(shù)量極小，因此考慮通信延遲時(shí)可忽略不計(jì)。多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲時(shí)間表示為

Rm=qm+tm

(1)

式(1)中：Rm為多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲；qm為多線程網(wǎng)絡(luò)中隊(duì)列延遲；tm為多線程網(wǎng)絡(luò)中傳輸延遲。

1.1.1 隊(duì)列延遲

在多線程網(wǎng)絡(luò)中，靜態(tài)段發(fā)送消息時(shí)間固定，因此無須考慮網(wǎng)絡(luò)中靜態(tài)段隊(duì)列延遲，僅考慮多線程網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)段隊(duì)列延遲[6]。

在多線程網(wǎng)絡(luò)中，各消息幀按優(yōu)先權(quán)高低順序發(fā)送，因此如果動(dòng)態(tài)時(shí)間段不夠長(zhǎng)，優(yōu)先權(quán)低的消息幀有可能無法發(fā)送[7]。為避免隊(duì)列延遲計(jì)算時(shí)未考慮低優(yōu)先權(quán)消息，設(shè)多線程網(wǎng)絡(luò)中時(shí)間長(zhǎng)度足夠長(zhǎng)，所有動(dòng)態(tài)段消息足夠在通信周期內(nèi)發(fā)送[8]。

多線程網(wǎng)絡(luò)中各消息間可能發(fā)生碰撞，因此隊(duì)列延遲為隨機(jī)變量，設(shè)E(x)為隊(duì)列延遲qm這一隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望。

設(shè)動(dòng)態(tài)段消息生成呈均勻分布，隨機(jī)時(shí)間動(dòng)態(tài)段消息幀生成概率密度用d表示，可得

(2)

式(2)中：Q為生成1幀動(dòng)態(tài)消息的通信周期數(shù)；L多線程網(wǎng)絡(luò)通信周期長(zhǎng)度。

設(shè)平均延遲時(shí)間為f，可得

(3)

式(3)中：n0為靜態(tài)段最后消息幀的ID；T為動(dòng)態(tài)段消息幀由動(dòng)態(tài)槽數(shù)量對(duì)應(yīng)ID發(fā)送產(chǎn)生的延遲；M為動(dòng)態(tài)段消息幀由動(dòng)態(tài)槽數(shù)量未對(duì)應(yīng)ID發(fā)送產(chǎn)生的延遲。

當(dāng)優(yōu)先權(quán)高于n的動(dòng)態(tài)信息幀完成發(fā)送，動(dòng)態(tài)信息幀n開始發(fā)送，因此f表示動(dòng)態(tài)信息幀n平均發(fā)送時(shí)刻。

用t表示動(dòng)態(tài)信息幀n生成時(shí)間，那么從生成時(shí)間t至發(fā)送時(shí)間間隔為x(t)，則有：

(4)

式(4)中：t為動(dòng)態(tài)段開始時(shí)間；L為多線程網(wǎng)絡(luò)通信周期長(zhǎng)度。動(dòng)態(tài)信息幀n在滿足0≤x

動(dòng)態(tài)信息幀n隊(duì)列延遲的數(shù)學(xué)期望公式為

(5)

用e2表示E(x)的方差，則有：

(6)

均方差計(jì)算公式為

(7)

以上分析可知，多線程網(wǎng)絡(luò)內(nèi)動(dòng)態(tài)信息幀隊(duì)列延遲的數(shù)學(xué)期望與均方差由通信周期長(zhǎng)度決定[9]。

1.1.2 傳輸延遲

多線程網(wǎng)絡(luò)中傳輸延遲僅受信息幀本身及總傳輸線的參數(shù)影響[10]。依據(jù)各參數(shù)建立靜態(tài)幀與動(dòng)態(tài)幀傳輸延遲數(shù)學(xué)模型如下：

tm,s=[7+1+2+td+(8+Sm)(8+2)]fbit=

(90+td+10Sm)fbit

(8)

tm,D=[7+1+2+td+tDTS+(8+Sm)(8+2)]fbit=

(90+td+tDTS+10Sm)fbit

(9)

式中：Sm為數(shù)據(jù)場(chǎng)在數(shù)據(jù)幀中長(zhǎng)度；fbit為位時(shí)間；td為發(fā)送與接收節(jié)點(diǎn)時(shí)造成的傳播延遲，一般為2位或3位。傳輸開始序列通常為5～15位，幀開始序列與結(jié)尾序列為1位和2位。動(dòng)態(tài)段包括用于排列時(shí)間片的動(dòng)態(tài)幀結(jié)尾序列，因此比靜態(tài)段多4位以上[11]。

1.2 基于模糊矩陣的多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)

在多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲理論分析基礎(chǔ)上構(gòu)建多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)模糊矩陣，利用隊(duì)列延遲qm與傳輸延遲tm設(shè)置多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)模糊矩陣具體過程如下。

建立多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)模糊矩陣S=[sqmtm]n×n，為便于計(jì)算，用i表示qm，用j表示tm。為評(píng)價(jià)模糊矩陣中不同元素的重要程度，設(shè)置權(quán)重評(píng)估系數(shù)k∈[0,1]，當(dāng)k=1時(shí)，該元素的最重要，因此該矩陣滿足?i,j,k,sij=sik-sjk+0.5，那么模糊矩陣S為模糊一致性矩陣。利用此模糊一致性矩陣對(duì)多線程網(wǎng)絡(luò)中通信延遲進(jìn)行評(píng)價(jià)[12-13]，實(shí)現(xiàn)多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲情況的有效檢測(cè)，模糊一致性矩陣中元素Sij作為第i個(gè)通信數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)Si對(duì)第j個(gè)通信數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)Sj的重要度，3種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分別為：①Si與Sj同樣重要時(shí)，Sij=0.5；②當(dāng)Sj比Si重要時(shí)，0≤Sij<0.5；③當(dāng)Si比Sj重要時(shí)，0.5

該模糊矩陣中，所有指標(biāo)與自身重要度相同，因此對(duì)角線數(shù)值均為0.5；不同行相應(yīng)位置兩個(gè)數(shù)值相減結(jié)果為常數(shù)。

用R表示模糊矩陣中訓(xùn)練集，用{E1,E2,…,Ek}表示類別級(jí)，將訓(xùn)練集R利用屬性P分類為差異子集[14]。假設(shè)屬性P為{P1,P2,…,Pk}，其中包含n個(gè)數(shù)值，那么訓(xùn)練集R利用屬性P分類為i個(gè)子集。數(shù)據(jù)集R的例子數(shù)用|R|表示，P=Pi的例子數(shù)用|Ri|表示，Ej類的粒子數(shù)用|Ei|表示，并且滿足|Ei|=f(Ej,R)，P=Pi粒子內(nèi)含有Ej類別的例子數(shù)用|Rip|表示，則類別Ej與屬性P=Pi的發(fā)生概率分別為

Q(Ej)=|Ej|∧R|=f(Ej,R)∧R|

(10)

Q(pi)=|Ri|∧R|

(11)

類別Ej在屬性P=Pi例子中的條件概率為

Q(Ej/pi)=|Rjp|∧Rj|

(12)

在多線程網(wǎng)絡(luò)中，干擾噪聲類別信息熵公式為

(13)

條件通信類別熵公式為

(14)

根據(jù)式(13)、式(14)可得信息增益公式為

Z(E,P)=U(E)-U(K)=I(R)=G(P)

(15)

可知通信信息屬性P信息熵公式為

(16)

通信信息增益率公式為

G=Z(E,P)/U(P)/I(P)

(17)

經(jīng)1 000次計(jì)算1～8階正互反矩陣，所得平均隨機(jī)一致性指標(biāo)結(jié)果如表1所示。

表1 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

最終可得求解模糊矩陣的一致性比例公式為

(18)

若式(18)結(jié)果小于0.1，該模糊矩陣一致性較強(qiáng)；若結(jié)果大于等于0.1，那么該模糊矩陣一致性較弱，需要調(diào)整該矩陣。通過以上步驟計(jì)算，利用信息熵所得模糊一致矩陣的結(jié)果為-0.985 6，因結(jié)果小于0.1，可知該模糊矩陣一致性較強(qiáng)，可以用作多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)。

2 實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證基于模糊矩陣的多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)技術(shù)的有效性，在Qualnet高性能網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)中利用本文方法對(duì)多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲進(jìn)行仿真檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，并與文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5]方法進(jìn)行比較，QualNet網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)是美國(guó)研發(fā)的產(chǎn)品，該系統(tǒng)主要對(duì)無線移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化處理。實(shí)驗(yàn)設(shè)置多線程網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)共200個(gè)傳輸節(jié)點(diǎn)，對(duì)2 GB數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，測(cè)試該過程的傳輸延遲特性。實(shí)驗(yàn)參數(shù)配置如表2所示。

在仿真多線程網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)下進(jìn)行一次通信，驗(yàn)證本文方法檢測(cè)通信延遲的有效性，本次通信延遲檢測(cè)結(jié)果如表3所示。

表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)配置

表3 通信延遲檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

從表3可以看出，本文方法可有效檢測(cè)出多線程網(wǎng)絡(luò)中不同幀的通信延遲情況，與實(shí)際延遲對(duì)比可以看出本文方法檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，誤差在5 ms之內(nèi)，而文獻(xiàn)[4]方法雖也可以檢測(cè)出通信延遲，但是誤差較大。

在仿真系統(tǒng)中將待檢測(cè)多線程網(wǎng)絡(luò)設(shè)置10個(gè)節(jié)點(diǎn)，在帶寬分別為1、5、10、20 MB/s時(shí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)通信10個(gè)通信節(jié)點(diǎn)的延遲情況，檢測(cè)時(shí)間為10 min，檢測(cè)結(jié)果如表4所示。

表4 帶寬為1 MB/s時(shí)節(jié)點(diǎn)延時(shí)檢測(cè)結(jié)果

從表4結(jié)果可以看出，隨著帶寬的增加，網(wǎng)絡(luò)延時(shí)隨之增加，這與實(shí)際情況相符。本文方法在不同帶寬下檢測(cè)多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲結(jié)果與實(shí)際通信延遲結(jié)果相差不大，檢測(cè)誤差在10 ms左右，并且可以準(zhǔn)確檢測(cè)出節(jié)點(diǎn)8存在的通信延遲較長(zhǎng)情況，說明節(jié)點(diǎn)8出現(xiàn)故障；而文獻(xiàn)[5]方法檢測(cè)通信延遲結(jié)果與實(shí)際通信延遲誤差較大，并且無法檢測(cè)通信出現(xiàn)故障的具體節(jié)點(diǎn)位置。

多線程網(wǎng)絡(luò)通信中延時(shí)檢測(cè)方法較容易受到噪聲干擾導(dǎo)致檢測(cè)不夠準(zhǔn)確，為驗(yàn)證本文檢測(cè)方法的穩(wěn)定性，驗(yàn)證不同干擾情況下檢測(cè)方法準(zhǔn)確性，在單音干擾、多音干擾情況下分別進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

從圖2(a)、圖2(b)可以看出，隨著信噪比的增加，兩種檢測(cè)方法對(duì)干擾信號(hào)的抑制作用都開始降低，但文獻(xiàn)[5]方法降低幅度明顯大于本文方法，說明本文方法抗干擾能力高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，在噪聲較強(qiáng)環(huán)境下依然可以準(zhǔn)確檢測(cè)出多線程網(wǎng)絡(luò)中的通信延遲情況。這是由于本文方法利用隊(duì)列延遲與傳輸延遲建立多線程網(wǎng)絡(luò)通信延遲檢測(cè)模糊矩

圖2 檢測(cè)性能對(duì)比Fig.2 Comparison of detection performance

陣，通過該矩陣對(duì)多線程網(wǎng)絡(luò)中通信延遲情況進(jìn)行評(píng)價(jià)判別，能夠降低干擾因素的影響，從而保證通信延遲檢測(cè)的準(zhǔn)確性，而傳統(tǒng)方法沒有考慮到隊(duì)列延遲對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信延遲的影響，因此存在檢測(cè)準(zhǔn)確性低的問題。

多線程網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際通信中，不僅有著頻率特征集中的單音噪聲與多音噪聲，還存在頻率特征分散的窄帶干擾，圖2(c)為兩種方法在窄帶干擾下的通信延遲檢測(cè)結(jié)果。

由圖2(c)可以看出，在頻率特征分散的窄帶干擾信號(hào)較強(qiáng)時(shí)，本文方法的延遲檢測(cè)準(zhǔn)確率保持在90%～100%，而文獻(xiàn)[5]方法的延遲檢測(cè)準(zhǔn)確率平均保持在70%～90%，說明本文方法延遲檢測(cè)準(zhǔn)確率仍優(yōu)于文獻(xiàn)[5]方法，驗(yàn)證了本文方法的穩(wěn)定性。

以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，本文方法在不同帶寬情況下檢測(cè)多線程網(wǎng)絡(luò)中通信延遲檢測(cè)誤差小于10 ms，并且可以準(zhǔn)確檢測(cè)出延時(shí)過長(zhǎng)的節(jié)點(diǎn)8，在不同干擾情況下檢測(cè)準(zhǔn)確性仍高于90%，驗(yàn)證了本文方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，說明本文方法可應(yīng)用在實(shí)際多線程網(wǎng)絡(luò)通信檢測(cè)中。

3 結(jié)論

基于模糊矩陣?yán)碚撗芯苛硕嗑€程網(wǎng)絡(luò)下的通信延遲檢測(cè)方法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在不同帶寬與不同噪聲干擾下的通信延遲檢測(cè)情況，結(jié)果表明通過該方法在多線程網(wǎng)絡(luò)通信中檢測(cè)通信延遲準(zhǔn)確率在90%以上，通信延遲檢測(cè)誤差低于10 ms，驗(yàn)證了利用該方法檢測(cè)通信延遲的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，說明了該方法的研究對(duì)多線程網(wǎng)絡(luò)是相當(dāng)有價(jià)值的，可應(yīng)用在多種干擾環(huán)境下的實(shí)際應(yīng)用中，為多線程網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)行提供了保障。