宋鑫康,趙尚弘,王翔
空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院,西安 710077
作為適應(yīng)未來多樣化場景的關(guān)鍵技術(shù),網(wǎng)絡(luò)切片能夠?qū)⒐参锢砭W(wǎng)絡(luò)切分為多個虛擬網(wǎng)絡(luò),從而滿足不同業(yè)務(wù)差異化通信需求。根據(jù)國際電信聯(lián)盟(ITU)定義的5G三大應(yīng)用場景進行航空信息網(wǎng)絡(luò)切片的構(gòu)建,可以有效解決不同數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)由于技術(shù)不兼容和協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致的互通障礙,進而突破單一航空平臺作戰(zhàn)效能瓶頸。
航空信息網(wǎng)絡(luò)切片由底層物理網(wǎng)絡(luò)提供的平臺資源和鏈路資源構(gòu)成,因此綜合考慮平臺資源和鏈路性能的資源聚類是構(gòu)建航空信息網(wǎng)絡(luò)切片需要解決的核心問題,屬于典型的NP-hard問題。目前相關(guān)研究分為2種思路,一種思路為平臺資源和鏈路資源的分段優(yōu)化,其中基于平臺指標(biāo)排序的啟發(fā)式解決方案受到廣泛關(guān)注,其核心思想為平臺資源聚類時對其屬性值進行衡量,以量化值作為平臺聚類依據(jù),其次按照最短路徑原則進行鏈路資源聚類。文獻[7]提出了采用節(jié)點度和聚類系數(shù)的方法。文獻[8]提出了利用馬爾可夫理論的聚類算法,將平臺和鏈路之間的關(guān)聯(lián)度以及平臺鄰域內(nèi)剩余資源作為衡量標(biāo)準(zhǔn),鏈路資源聚類階段使用最短路徑算法。文獻[11]采用逼近理想解(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)算法實現(xiàn)對平臺的衡量,根據(jù)所得平臺量化值完成平臺資源聚類并使用最短路徑方法執(zhí)行鏈路資源聚類。文獻[12]以剩余資源作為平臺量化指標(biāo),基于貪婪算法完成平臺資源聚類。另一種思路則是平臺資源和鏈路資源的聯(lián)合優(yōu)化,文獻[13]針對此問題建立混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)模型,可以減小平臺和鏈路2階段的相互影響,但MIP問題的求解時間復(fù)雜度較高。文獻[14]建立了基于鏈路的整數(shù)線性規(guī)劃(ILP)模型,采用Column Generation方法進行求解,該方法資源利用率可以接近最優(yōu)的解決方案。文獻[15]在設(shè)定位置約束的條件下提出了基于ILP的問題求解方案。
綜合上述分析,聯(lián)合優(yōu)化方法雖然可以獲得最優(yōu)方案,但難以在延時敏感的實際場景中應(yīng)用;分段優(yōu)化方法具有時間復(fù)雜度低的優(yōu)勢,但平臺資源聚類不合理會對鏈路資源聚類產(chǎn)生影響,進而導(dǎo)致效果不理想。由于航空領(lǐng)域戰(zhàn)場環(huán)境復(fù)雜多變,因此本文將支持差異化服務(wù)的航空信息網(wǎng)絡(luò)切片問題分解為平臺資源聚類和鏈路資源聚類2階段。平臺資源聚類階段,考慮平臺資源利用率和平臺位置對網(wǎng)絡(luò)性能影響獲得各平臺聚類因子,利用基于聚類因子排序的粒子群聚類算法對模型進行迭代求解;鏈路資源聚類階段,以各網(wǎng)絡(luò)切片性能和鏈路負載率為對象建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,在平臺資源聚類的基礎(chǔ)上完成鏈路資源聚類。
本文按照情報偵查、指揮決策、火力打擊的作戰(zhàn)任務(wù)類型,將航空信息網(wǎng)絡(luò)劃分為情報切片、指控切片、火控切片。其中,各切片的網(wǎng)絡(luò)性能需求存在差異,情報切片性能需求側(cè)重于節(jié)點存儲資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬;指控切片性能需求側(cè)重于節(jié)點計算資源和網(wǎng)絡(luò)可靠性;火控切片需要提供低時延信息傳輸能力,對節(jié)點計算和存儲資源要求相對較低。航空信息網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)如圖1所示。
各切片內(nèi)部節(jié)點分為控制節(jié)點和子節(jié)點,航空集群控制節(jié)點基于高效信息交互構(gòu)成核心骨干網(wǎng),實現(xiàn)全局態(tài)勢掌控,科學(xué)決策分析,高效火力指控,對數(shù)據(jù)分發(fā)、平臺調(diào)度進行統(tǒng)一管理,從而提高航空集群協(xié)同作戰(zhàn)能力;航空集群子節(jié)點
圖1 航空信息網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)Fig.1 Aviation information network slice architecture
根據(jù)任務(wù)需求組成多機作戰(zhàn)編隊,發(fā)揮目標(biāo)探測、態(tài)勢分析、火力打擊能力。
為構(gòu)建上述航空信息網(wǎng)絡(luò)切片,本文研究內(nèi)容為對已有航空信息網(wǎng)絡(luò)進行切片,求解平臺資源和鏈路資源聚類結(jié)果,具體描述如下:
平臺資源聚類階段以切片節(jié)點對平臺資源的需求為約束條件,綜合考慮資源利用率和網(wǎng)絡(luò)失衡度2方面指標(biāo),建立單目標(biāo)優(yōu)化模型。
1.1.1 平臺資源利用率
航空平臺資源被分配用于構(gòu)建切片節(jié)點。由于航空平臺搭載資源嚴重受限,若平臺資源分配不合理會造成資源利用率不高,因此定義平臺資源利用率為
=α+
(1)
(2)
(3)
式中:()、()分別表示切片節(jié)點計算資源和存儲資源需求;()、()分別表示航空平臺所搭載計算資源和存儲資源;為航空信息網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)量。資源利用率通過計算資源和存儲資源利用率加權(quán)表示,系數(shù)和分別取為0.6和0.4時航空平臺計算資源和存儲資源的利用率均達到最高。
1.1.2 網(wǎng)絡(luò)失衡度
節(jié)點間通信鏈路聚類以完成節(jié)點構(gòu)建為前提,因此平臺位置會間接影響網(wǎng)絡(luò)切片性能。平臺資源聚類需要考慮所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)切片的傳輸時延、可靠性等性能指標(biāo),因此定義網(wǎng)絡(luò)失衡度指標(biāo)。
(4)
(5)
基于上述分析,以平臺資源閑置率和網(wǎng)絡(luò)失衡度之和最小作為平臺資源聚類階段目標(biāo)函數(shù)。
min{(1-)+}
(6)
1.1.3 約束條件
平臺資源聚類階段需要確定平臺資源與各網(wǎng)絡(luò)切片節(jié)點隸屬關(guān)系。本文用二進制變量(,)表示平臺資源聚類結(jié)果,當(dāng)航空平臺搭載資源用于構(gòu)建切片節(jié)點時,(,)=1,否則為0,平臺資源約束條件為
(7)
(8)
(9)
式(7)表示航空平臺資源應(yīng)滿足切片節(jié)點資源需求,當(dāng)平臺部分資源被占用時,則其資源更新為剩余可用資源;式(8)表示節(jié)點所需資源只能由一個航空平臺提供;式(9)表示對于任意航空平臺,一個平臺最多構(gòu)建同一切片中的一個節(jié)點。
鏈路資源聚類階段考慮鏈路負載率、全網(wǎng)平均時延和全網(wǎng)中斷概率等指標(biāo),以切片所需帶寬資源為約束條件,建立多目標(biāo)優(yōu)化模型。
1.2.1 鏈路負載率
若按照最短路徑原則完成鏈路資源聚類,會導(dǎo)致一條通信鏈路隸屬多個網(wǎng)絡(luò)切片,在無法充分利用其他鏈路資源的同時,容易造成數(shù)據(jù)傳輸擁塞,因此將鏈路負載率最小作為優(yōu)化目標(biāo)。
(10)
式中:()為切片通信鏈路帶寬需求;()為相應(yīng)鏈路的實際帶寬資源;為網(wǎng)絡(luò)切片選取的航空信息網(wǎng)絡(luò)通信鏈路數(shù)量。
1.2.2 網(wǎng)絡(luò)平均時延
針對網(wǎng)絡(luò)時延指標(biāo),本文僅考慮各網(wǎng)絡(luò)切片內(nèi)部控制節(jié)點與子節(jié)點間傳輸時延,將各控制節(jié)點與子節(jié)點通信路徑傳輸時延之和與通信路徑數(shù)量比值最小作為優(yōu)化目標(biāo):
(11)
1.2.3 網(wǎng)絡(luò)中斷概率
由于航空作戰(zhàn)具有作戰(zhàn)半徑大,平臺機動性強、鏈路穩(wěn)定性差等特點,受大氣環(huán)境影響極易導(dǎo)致鏈路中斷。全網(wǎng)通信暢通需要保證所有通信鏈路均未發(fā)生中斷。因此,在僅考慮鏈路中斷情況下將網(wǎng)絡(luò)中斷概率最小作為優(yōu)化目標(biāo):
(12)
式中:()表示通信鏈路中斷概率。
1.2.4 約束條件
用二進制變量(,)表示鏈路資源聚類結(jié)果,當(dāng)切片節(jié)點和間鏈路帶寬資源由航空平臺和間通信鏈路提供時,(,)=1,否則為0;為各切片控制節(jié)點與子節(jié)點間通信路徑集合。鏈路約束條件為
?∈,(,)·()≤()
(13)
(14)
(15)
式(13)表示鏈路的實際帶寬資源應(yīng)滿足切片帶寬需求;式(14)以通信鏈路為例,表示的連通性約束,滿足流量平衡條件;式(15)表示通信路徑帶寬由所經(jīng)過帶寬最小鏈路決定。
航空集群執(zhí)行任務(wù)階段,網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定。當(dāng)作戰(zhàn)任務(wù)改變時,網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。本文研究航空集群執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)期間,通過資源聚類獲得航空信息網(wǎng)絡(luò)切片方案。
2.1.1 算法改進
為避免平臺資源選取不合理影響網(wǎng)絡(luò)性能,在算法中引入聚類因子,其公式為
(16)
()=e()+()e()
(17)
式中:()為航空平臺與相應(yīng)切片節(jié)點所需資源比值;()為航空平臺與構(gòu)建控制節(jié)點的平臺間最短通信跳數(shù)。式(16)和式(17)分別為指控子節(jié)點和情報子節(jié)點聚類因子計算公式?;鹂毓?jié)點作為殺傷單元,在完成指控和情報節(jié)點構(gòu)建后選取所有滿足資源需求的航空平臺構(gòu)建火控節(jié)點。為避免指控和情報節(jié)點選取平臺位置局部集中,影響航空集群全局感知能力,對初始聚類因子進行再處理。以指控子節(jié)點為例,當(dāng)其聚類因子大于所有相鄰節(jié)點聚類因子時,對其相鄰節(jié)點聚類因子產(chǎn)生抑制。
(18)
式中:Δ為節(jié)點和相鄰節(jié)點聚類因子的差值。
2.1.2 算法設(shè)計思路
根據(jù)各平臺承載資源情況,初始生成由個粒子組成的種群=[,,…,],其中=[1,2,3]代表滿足控制節(jié)點資源需求的航空平臺組合,根據(jù)平臺資源情況初始化各切片節(jié)點候選平臺,按照聚類因子降序選擇航空平臺,對種群中各粒子生成平臺資源聚類方案。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計算出每個粒子目標(biāo)值。第個粒子的速度為=[1,2,3],其個體最值為=[1,2,3],種群最值為=[,,]。
在每次迭代過程中,各粒子通過個體最值和種群最值更新移動速度及自身節(jié)點組合,即
(19)
(20)
式中:為慣性權(quán)重,其隨迭代次數(shù)增加而遞減;學(xué)習(xí)因子和為粒子與個體最優(yōu)及全局最優(yōu)的交叉概率,分別取值0.5和0.7時具有較好的局部和全部搜索能力,算法收斂效果較好;算法具體步驟描述見算法1。
算法1:平臺資源聚類算法
(,,,)=×(()+(×)+
())≈(××)
(21)
由此可知,算法時間復(fù)雜度和種群規(guī)模、控制平臺數(shù)量以及迭代次數(shù)成正比。
2.2.1 算法改進
基于平臺資源聚類結(jié)果對航空信息網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)切片,以緩解性能較優(yōu)鏈路數(shù)據(jù)傳輸壓力;同時為避免預(yù)切片導(dǎo)致通信路徑延長,鏈路資源聚類階段引入拓展節(jié)點。拓展節(jié)點定義為與切片內(nèi)部2個以上節(jié)點相鄰的節(jié)點。將網(wǎng)絡(luò)切片節(jié)點、拓展節(jié)點以及節(jié)點間通信鏈路進行聚類。為進一步降低鏈路負載同時保證切片網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量,在航空信息網(wǎng)絡(luò)中引入感知節(jié)點,可根據(jù)鏈路負載情況調(diào)整鏈路資源聚類結(jié)果。
2.2.2 算法設(shè)計思路
基于廣度優(yōu)先搜索求解各切片內(nèi)控制節(jié)點與子節(jié)點間所有通信路徑,對于控制節(jié)點無法到達的子節(jié)點,在完整網(wǎng)絡(luò)中確定通信路徑。感知節(jié)點可根據(jù)鏈路實際負載情況選取鏈路資源,當(dāng)鏈路負載較低時選取最短路徑鏈路提供帶寬資源,當(dāng)數(shù)據(jù)流量較大時按照負載情況選取多鏈路提供帶寬資源。
為滿足指控切片高可靠傳輸需求,按照減少中繼節(jié)點和避免多鏈路傳輸原則,通過子節(jié)點不斷選擇前序節(jié)點完成鏈路資源聚類,前序節(jié)點選擇依據(jù)為
(22)
式中:()為節(jié)點各前序節(jié)點與控制節(jié)點間跳數(shù);()為節(jié)點與前序節(jié)點間通信鏈路帶寬;()為指控切片帶寬需求;為加權(quán)系數(shù),取值為2。若某節(jié)點存在多個滿足跳數(shù)最少且鏈路帶寬滿足切片需求的前序節(jié)點,則將該節(jié)點定義為感知節(jié)點。
由于情報數(shù)據(jù)流量較大,情報切片采用多鏈路傳輸方式避免鏈路擁塞,選取節(jié)點與所有前序節(jié)點間鏈路構(gòu)建情報切片,帶寬資源按照鏈路實際帶寬成比例分配。若某節(jié)點存在鏈路帶寬滿足情報切片帶寬需求的前序節(jié)點,將該節(jié)點定義為感知節(jié)點,在數(shù)據(jù)傳輸中根據(jù)實際鏈路負載選擇單鏈路或多鏈路傳輸。
為滿足火控切片低時延傳輸需求,按照減少中繼節(jié)點的原則進行鏈路資源聚類,選取節(jié)點與跳數(shù)最少的前序節(jié)點間鏈路資源進行聚類。若某節(jié)點存在跳數(shù)最少且鏈路帶寬滿足切片需求的前序節(jié)點,將該節(jié)點定義為感知節(jié)點,鏈路資源聚類算法步驟見算法2。
算法2:鏈路資源聚類算法
算法2用于解決鏈路資源聚類問題,構(gòu)建切片內(nèi)控制節(jié)點與子節(jié)點間通信路徑,切片節(jié)點數(shù)量為,控制節(jié)點數(shù)量為,算法的時間復(fù)雜度可表示為(×),與切片節(jié)點數(shù)量成正比。
為驗證本文所提算法有效性,平臺資源聚類階段基于改進的Salam算法隨機生成平臺數(shù)量從30至60的網(wǎng)絡(luò)拓撲,參考文獻[19]設(shè)定網(wǎng)絡(luò)資源包括平臺計算資源、存儲資源、鏈路帶寬和鏈路中斷概率,仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示,鏈路時延根據(jù)平臺間距離計算獲得。
情報切片由于傳輸大量情報數(shù)據(jù),其鏈路帶寬需求大于其他切片。因此,情報切片帶寬需求設(shè)定為60 Mbit/s,其他切片帶寬需求設(shè)定為30 Mbit/s;切片資源需求如表2所示。
表1 仿真參數(shù)設(shè)置Table 1 Setting of simulation parameter
表2 切片資源需求Table 2 Slicing resource requirements
平臺資源聚類階段,各算法對相同的平臺資源進行聚類,重復(fù)100次計算取得最終平均值,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)取值對改進算法進行評價,并與SAGA算法和SA-RC算法作為對比。SAGA提出利用模擬退火算法改進遺傳算法的變異操作,K-means操作取代遺傳算法的交叉操作,改善早熟現(xiàn)象,避免聚類陷入局部最優(yōu)。
圖2比較了不同算法的優(yōu)化指標(biāo),由于網(wǎng)絡(luò)資源隨機產(chǎn)生,使得優(yōu)化指標(biāo)呈現(xiàn)波動性,但隨著
圖2 不同算法優(yōu)化指標(biāo)Fig.2 Optimization index for different algorithms
網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴大,優(yōu)化指標(biāo)整體呈現(xiàn)上升趨勢。由于RC-PSO算法中引入聚類因子,綜合考慮資源利用率和平臺位置對網(wǎng)絡(luò)性能影響,與SAGA算法僅考慮平臺資源利用率和SA-RC算法隨機生成平臺聚類方案相比,整體上擁有較低的優(yōu)化指標(biāo)。在平臺數(shù)量不同情況下,RC-PSO算法得到的聚類結(jié)果中優(yōu)化指標(biāo)較SAGA算法和SA-RC算法分別降低了9.09%和15.7%。
在平臺資源聚類基礎(chǔ)上將鏈路負載率、網(wǎng)絡(luò)平均時延和網(wǎng)絡(luò)中斷概率等性能指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)切片衡量標(biāo)準(zhǔn),將所提LBA算法與MSR算法和SMR算法作對比。鏈路資源聚類階段仿真條件為切片各節(jié)點均處于數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài),即網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流量較大。MSR算法按照最短路徑原則聚類鏈路資源,SMR算法將鏈路帶寬需求等額均分至多條鏈路。
圖3比較了不同算法下鏈路負載率,由圖可知SMR算法由于采取多鏈路傳輸策略,帶寬需求由所有鏈路承擔(dān),使得鏈路負載率最小,平均鏈路負載率為0.46;LBA算法針對情報和火控切片采用多鏈路傳輸,但指控切片采取單鏈路傳輸,使得鏈路負載率次于SMR算法,平均鏈路負載率為0.59;MSR算法按照最短路徑原則選取鏈路,導(dǎo)致性能較優(yōu)鏈路隸屬多個切片,其平均鏈路負載率為1.19。同時,MSR算法使得鏈路負載率主要受性能較優(yōu)鏈路數(shù)量影響,而其他2種算法下鏈路負載率隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴大呈下降趨勢。
圖4比較了不同算法的網(wǎng)絡(luò)平均時延,由圖可知由于MSR算法按照最短路徑原則選取通信鏈路,整體上網(wǎng)絡(luò)平均時延最低,平均值為2.49 ms;LBA算法針對情報切片未考慮鏈路性能進行多鏈路數(shù)據(jù)傳輸,但指控和火控切片均考慮通信跳數(shù)選擇鏈路資源,使其平均時延稍次于MSR算法,平均值為2.61 ms,但由圖3知MSR算法平均鏈路負載率大于1,即通信鏈路極可能發(fā)生數(shù)據(jù)傳輸擁塞,導(dǎo)致通信時延增大,而LBA算法鏈路負載低于0.6,發(fā)生數(shù)據(jù)擁塞可能性較小。
圖3 不同算法鏈路負載率Fig.3 Link load rate for different algorithms
圖4 不同算法網(wǎng)絡(luò)平均時延Fig.4 Average network delay for different algorithms
圖5比較了不同算法下網(wǎng)絡(luò)中斷概率,由圖可知MSR算法由于按照最短路徑原則使得選取鏈路數(shù)量較少,因此整體上網(wǎng)絡(luò)中斷概率最低,平均值為26.4%;情報和火控切片增加了所選取鏈路數(shù)量,使得LBA算法網(wǎng)絡(luò)中斷概率平均值為48.4%,次于MSR算法,而SMR算法由于選取鏈路數(shù)量最多致使網(wǎng)絡(luò)中斷概率明顯增大,網(wǎng)絡(luò)中斷概率平均值為62.6%。
基于同一網(wǎng)絡(luò)拓撲針對所提算法以及隨機鏈路資源聚類方式所得多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果進行仿真。由圖6可知,鏈路負載率與網(wǎng)絡(luò)平均時延、網(wǎng)絡(luò)中
圖5 不同算法網(wǎng)絡(luò)中斷概率Fig.5 Network interrupt probability for different algorithms
圖6 多目標(biāo)優(yōu)化散點圖Fig.6 Scatter diagram of multi-objective optimization
斷概率成反比,說明鏈路資源聚類問題作為多目標(biāo)決策問題,負載率與時延、中斷概率目標(biāo)之間在一定程度上存在互斥情況?;贚BA算法所得結(jié)果并非各性能指標(biāo)最優(yōu)解,而是在滿足各切片性能需求條件下的權(quán)衡解。
圖7比較了不同算法下指控切片中斷概率,由圖可知LBA算法所構(gòu)建指控切片中斷概率接近甚至優(yōu)于MSR算法所構(gòu)建指控切片,因為MSR算法按照最短路徑原則選擇時延性能較優(yōu)鏈路,而LBA算法基于預(yù)指控切片進行鏈路資源聚類,在保證通信跳數(shù)最少同時會選取部分可靠性較高鏈路。
圖8比較了不同算法下火控切片平均時延,由圖可知LBA算法所構(gòu)建火控切片平均時延接近MSR算法所構(gòu)建火控切片,因為LBA算法針對火控切片進行鏈路資源聚類時會選取通信跳數(shù)最少的鏈路資源,但通過多條跳數(shù)相同鏈路以均衡鏈路負載的同時會對傳輸時延有所影響。
圖7 不同算法指控切片中斷概率Fig.7 Command and control slice interrupt probability for different algorithms
圖8 不同算法火控切片平均時延Fig.8 Average delay of fire control slices for different algorithms
綜上所述,LBA算法可根據(jù)各切片需求針對性地完成鏈路資源聚類,滿足指控切片高可靠傳輸,火控切片低時延傳輸以及情報切片大帶寬傳輸需求,實現(xiàn)航空信息網(wǎng)絡(luò)靈活耦合任務(wù)需求,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)差異化服務(wù)能力。
1) 所提算法可完成航空信息網(wǎng)絡(luò)切片的構(gòu)建,從而滿足各作戰(zhàn)任務(wù)對平臺資源、鏈路帶寬以及網(wǎng)絡(luò)時延和可靠性等指標(biāo)的差異化需求。
2) 平臺資源聚類階段RC-PSO算法可有效提高平臺資源利用率,聚類因子的引入可避免平臺選取不合理影響網(wǎng)絡(luò)切片性能。
3) 鏈路資源聚類階段LBA算法與其他算法相比,在滿足各切片網(wǎng)絡(luò)性能需求的同時,可有效緩解鏈路數(shù)據(jù)傳輸壓力。