基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的QoS控制技術(shù)研究

郭穩(wěn)濤

摘 要：針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)中業(yè)務(wù)多樣性的特點(diǎn)，從業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型和QoS保障技術(shù)等方面展開(kāi)研究，結(jié)合層次分析法和模糊綜合評(píng)判法，提出了一種基于模糊層次分析法的業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)評(píng)估方法，該方法能更好地區(qū)分業(yè)務(wù)重要性，使用戶得到更優(yōu)質(zhì)的QoS保障服務(wù)。

關(guān)鍵詞：業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)；模糊層次分析法；QoS保障；車(chē)聯(lián)網(wǎng)

中圖分類(lèi)號(hào)：TN929.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2016）09-00-03

0 引 言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車(chē)保有量日益增加，隨之而來(lái)的是城市道路日漸擁堵等問(wèn)題，伴隨著無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展，車(chē)聯(lián)網(wǎng)逐漸受到人們的關(guān)注。由于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的智能化、高速化以及車(chē)載用戶個(gè)性化的需求，車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的業(yè)務(wù)也朝著多樣化的趨勢(shì)發(fā)展。不同的業(yè)務(wù)導(dǎo)致需求特征也不一樣，因此，必須對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行合理區(qū)分，對(duì)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行適當(dāng)評(píng)估，使網(wǎng)絡(luò)資源得到高效利用，支持更高的QoS保障。

1 業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的預(yù)定義與評(píng)估研究

1.1 業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的預(yù)定義

現(xiàn)有研究表明，以往針對(duì)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的研究大部分都沒(méi)有做特別的評(píng)估工作，往往都是對(duì)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)預(yù)先進(jìn)行劃分和定義，然后根據(jù)優(yōu)先級(jí)的劃分規(guī)則，標(biāo)記業(yè)務(wù)報(bào)文，并在傳輸節(jié)點(diǎn)或中間轉(zhuǎn)發(fā)的過(guò)程中識(shí)別標(biāo)記，最后根據(jù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)順序進(jìn)行處理或調(diào)度。在傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)中，QoS的保障有區(qū)分服務(wù)模型（Differentiated Services Model，Diff Serv）和集成服務(wù)模型（Integrated Services Model，Int Serv）這兩種典型的服務(wù)模型，這兩種服務(wù)模型都是由全球互聯(lián)網(wǎng)最具權(quán)威的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化組織——國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組（The Internet Engineering Task Force，IETF）提出并制定。這兩種QoS服務(wù)模型制定的標(biāo)準(zhǔn)都針對(duì)傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)，不能直接應(yīng)用到車(chē)聯(lián)網(wǎng)中。但這兩種QoS服務(wù)模型對(duì)業(yè)務(wù)類(lèi)型的區(qū)分以及優(yōu)先級(jí)的定義可以在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中得到應(yīng)用[1]。

1.1.1 集成服務(wù)模型

集成服務(wù)模型根據(jù)不同業(yè)務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景和特性進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)分類(lèi)定義，將業(yè)務(wù)類(lèi)型劃分為確保業(yè)務(wù)（Garanteed Service，GS）、受控負(fù)載業(yè)務(wù)（Controlled load Service，CS）和盡力而為業(yè)務(wù)（Best Effort，BE）三種。

（1）確保業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)最高，服務(wù)模型要求提供特定流量數(shù)據(jù)預(yù)留指定的帶寬，對(duì)端到端的時(shí)延也有要求，并為丟包率即數(shù)據(jù)的完整性提供保障；

（2）受控負(fù)載業(yè)務(wù)提供一種網(wǎng)絡(luò)在欠載情況下的服務(wù)；

（3）盡力而為業(yè)務(wù)只提供盡力而為的服務(wù)，對(duì)服務(wù)質(zhì)量不提供任何保障。

1.1.2 區(qū)分服務(wù)模型

區(qū)分服務(wù)模型是國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組（IETF）于1998年在集成服務(wù)模型基礎(chǔ)上提出的一種新的服務(wù)模型。區(qū)分服務(wù)模型克服了集成服務(wù)模型可擴(kuò)展性差的問(wèn)題，它將網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)分成了背景類(lèi)、交互類(lèi)、會(huì)話類(lèi)和流類(lèi)四種類(lèi)型。區(qū)分服務(wù)模型是一個(gè)多服務(wù)模型，不需要像集成服務(wù)模型那樣為每個(gè)業(yè)務(wù)預(yù)留資源，而且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、可擴(kuò)展性好，能滿足不同的QoS需求。

1.2 業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的綜合評(píng)估

1.2.1 基于映射表的業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)評(píng)估

針對(duì)通用移動(dòng)通信系統(tǒng)（Universal Mobile Telecommuni cations System，UMTS）中的業(yè)務(wù)，QoS保障策略對(duì)業(yè)務(wù)的類(lèi)型和用戶級(jí)別進(jìn)行了綜合考慮，提出了基于映射表的業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)評(píng)估方案，根據(jù)映射表提供的優(yōu)先級(jí)映射關(guān)系，不同類(lèi)型的業(yè)務(wù)將由無(wú)線資源管理模塊提供不同級(jí)別的服務(wù)。無(wú)線資源管理模塊把不同類(lèi)型的業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)分為0～15共16個(gè)級(jí)別，其中0級(jí)別最低，15級(jí)別最高[2]。

1.2.2 基于移動(dòng)通信系統(tǒng)的綜合業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)評(píng)估

針對(duì)高級(jí)國(guó)際移動(dòng)通信（International Mobile Telecommuni cations-Advanced，IMT-Advanced）系統(tǒng)業(yè)務(wù)的特性，業(yè)內(nèi)人士對(duì)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)展開(kāi)研究，提出了一些業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)解決方案。比較典型的是一種動(dòng)態(tài)和靜態(tài)相結(jié)合的優(yōu)先級(jí)計(jì)算方案，這種計(jì)算方案對(duì)業(yè)務(wù)屬性進(jìn)行了定義和分析，對(duì)用戶呼叫類(lèi)型、延誤時(shí)延敏感性、等待時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀態(tài)、移動(dòng)模式等因素都進(jìn)行了綜合考慮。靜態(tài)綜合優(yōu)先級(jí)影響因子包括業(yè)務(wù)屬性和呼叫類(lèi)型，這些都是不變的因素；而一些變化的因素（如等待時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀態(tài)、移動(dòng)模式等）則作為動(dòng)態(tài)綜合優(yōu)先級(jí)的影響因子考慮，把靜態(tài)和動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行綜合，構(gòu)成綜合優(yōu)先級(jí)體系結(jié)構(gòu)。

未來(lái)的移動(dòng)通信系統(tǒng)具有多樣性的特點(diǎn)，有學(xué)者提出了一種跨層動(dòng)態(tài)綜合優(yōu)先級(jí)計(jì)算方案。這個(gè)方案綜合考慮了移動(dòng)通信系統(tǒng)的各方面因素，納入到優(yōu)先級(jí)計(jì)算的范圍內(nèi)，這些影響來(lái)自于網(wǎng)絡(luò)模型的各個(gè)層次。這種計(jì)算方案的最大優(yōu)點(diǎn)在于克服了以往優(yōu)先級(jí)計(jì)算因子單一、關(guān)聯(lián)性缺乏等缺點(diǎn)，更加適應(yīng)未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)業(yè)務(wù)多樣性的需求。

2 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型與 QoS保障技術(shù)

2.1 QoS服務(wù)模型

2.1.1 FQMM模型

上文提到的區(qū)分服務(wù)模型和集成服務(wù)模型是傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)中最具代表性的兩種QoS服務(wù)模型，在一定程度上緩解了各種業(yè)務(wù)的QoS保障問(wèn)題。針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)特性，有學(xué)者提出一種FQMM模型（Flexible Quality of Service Model for Mobile Networks，F(xiàn)QMM），這種模型在傳統(tǒng)的區(qū)分服務(wù)模型和集成服務(wù)模型基礎(chǔ)上綜合考慮了車(chē)聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)，既可以按照流聚合方式對(duì)大部分業(yè)務(wù)基于分類(lèi)提供QoS保障，也可以按照流的方式對(duì)小部分業(yè)務(wù)提供更高的QoS保障服務(wù)。

2.1.2 FQMM模型與SWAN模型

在FQMM模型基礎(chǔ)上，又有學(xué)者提出了一種HQMM模型（Hybrid QoS Model for Mobile Networks，HQMM），這種模型利用INSIGINA機(jī)制，通過(guò)數(shù)據(jù)分組攜帶控制信息，減少控制報(bào)文對(duì)數(shù)據(jù)報(bào)文的競(jìng)爭(zhēng)影響。還有一種SWAN模型，這種模型把業(yè)務(wù)類(lèi)型分為必要實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和盡力而為業(yè)務(wù)，對(duì)前者進(jìn)行標(biāo)記，對(duì)后者則不予標(biāo)記，兩者由分類(lèi)器完成。對(duì)于實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，分類(lèi)器將經(jīng)過(guò)接納控制之后的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)直接交付給MAC層，完成報(bào)文傳輸；而對(duì)于盡力而為業(yè)務(wù)，分類(lèi)器直接把盡力而為業(yè)務(wù)交給整形器，通過(guò)整形、時(shí)延后才會(huì)交付給MAC 層[3]。

2.2 分組調(diào)度技術(shù)

2.2.1 先到先服務(wù)隊(duì)列調(diào)度算法

對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)分組的調(diào)度是QoS控制保障技術(shù)的關(guān)鍵，現(xiàn)有研究提出了一些分組調(diào)度算法。先到先服務(wù)（First Come First Service，F(xiàn)CFS）隊(duì)列調(diào)度算法是最基礎(chǔ)的一種算法，這種算法比較簡(jiǎn)單，它與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的隊(duì)列結(jié)構(gòu)一致，按照分組進(jìn)入服務(wù)的順序排隊(duì)，先進(jìn)入隊(duì)列的優(yōu)先服務(wù)。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是占用系統(tǒng)資源少，然而其缺點(diǎn)也很明顯，不同業(yè)務(wù)服務(wù)沒(méi)有得到區(qū)分，當(dāng)隊(duì)列擁堵時(shí)會(huì)造成業(yè)務(wù)時(shí)延。

2.2.2 基于優(yōu)先級(jí)的調(diào)度算法

基于優(yōu)先級(jí)的調(diào)度算法主要包括優(yōu)先級(jí)隊(duì)列（Priority Queuing，PQ）調(diào)度算法和隊(duì)列長(zhǎng)度閾值（Queue Length Threshold ，QLT）調(diào)度算法。

優(yōu)先級(jí)隊(duì)列調(diào)度算法針對(duì)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)，將業(yè)務(wù)分組，高優(yōu)先的分組將得到優(yōu)先服務(wù)，只有當(dāng)所有高優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)分組服務(wù)完成后才服務(wù)低優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)，同一優(yōu)先級(jí)的分組則采用先到先服務(wù)隊(duì)列調(diào)度算法。

隊(duì)列長(zhǎng)度閾值調(diào)度算法在優(yōu)先級(jí)隊(duì)列調(diào)度算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，為每個(gè)隊(duì)列設(shè)置一個(gè)長(zhǎng)度閾值作為調(diào)度的門(mén)限值，當(dāng)隊(duì)列長(zhǎng)度大于門(mén)限值時(shí)才會(huì)得到服務(wù)。隊(duì)列長(zhǎng)度閾值調(diào)度算法既解決了業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的區(qū)分問(wèn)題，又解決了低優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)長(zhǎng)時(shí)間得不到服務(wù)的問(wèn)題。

2.2.3 基于輪詢的調(diào)度算法

輪詢調(diào)度算法按照一定的順序?qū)γ總€(gè)隊(duì)列輪流進(jìn)行分組調(diào)度，輪詢調(diào)度算法主要包括輪叫調(diào)度（Round Robin，RR）算法、加權(quán)輪詢（Weighted Round Robin，WRR）算法和差額輪詢（Deficit Round Robin，DRR）算法等。

（1）輪叫調(diào)度算法最簡(jiǎn)單，它將業(yè)務(wù)分到不同的隊(duì)列，然后將每個(gè)隊(duì)列的頭部報(bào)文進(jìn)行調(diào)度；

（2）加權(quán)輪詢算法在輪叫調(diào)度算法的基礎(chǔ)上引入權(quán)值概念，區(qū)分不同的業(yè)務(wù)等級(jí)；

（3）差額輪詢算法為隊(duì)列分配一個(gè)配額值，每次調(diào)度配額值同等大小字節(jié)的分組。

3 基于模糊層次分析的業(yè)務(wù)重要性評(píng)估

3.1 業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)與業(yè)務(wù)重要性

3.1.1 業(yè)務(wù)重要性的概念

在傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)中，衡量業(yè)務(wù)重要性的指標(biāo)主要依據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)，一般采用預(yù)先對(duì)各項(xiàng)業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行預(yù)設(shè)或規(guī)定的方法。業(yè)務(wù)重要性概念的提出基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)基礎(chǔ)之上，并在優(yōu)先級(jí)的概念上進(jìn)行擴(kuò)展，引入任務(wù)優(yōu)先級(jí)和用戶優(yōu)先級(jí)因素，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)的不同屬性特征，將這些屬性特性參數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)估得到衡量業(yè)務(wù)重要性的一個(gè)值，它反映了業(yè)務(wù)的重要性程度。業(yè)務(wù)重要性評(píng)估是業(yè)務(wù)分級(jí)的前提，重要性高的業(yè)務(wù)將優(yōu)先得到網(wǎng)絡(luò)資源分配，從而獲得更高的QoS保障[4]。

3.1.2 業(yè)務(wù)重要性的評(píng)估指標(biāo)

針對(duì)業(yè)務(wù)重要性評(píng)估的指標(biāo)進(jìn)行分析，可以把業(yè)務(wù)分為用戶類(lèi)型、任務(wù)類(lèi)型和業(yè)務(wù)類(lèi)型三大類(lèi)，而這三大類(lèi)還可以細(xì)分更多的屬性指標(biāo)。用戶類(lèi)型指的是車(chē)載移動(dòng)終端用戶的身份，一般包括管理用戶和普通用戶，管理用戶包括用戶級(jí)別、安全策略、優(yōu)先級(jí)等屬性，普通用戶還可以根據(jù)級(jí)別進(jìn)一步細(xì)分。任務(wù)類(lèi)型包括打擊任務(wù)和監(jiān)控任務(wù)兩種作戰(zhàn)任務(wù)類(lèi)型。業(yè)務(wù)類(lèi)型指的是網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)流的類(lèi)型，包括背景類(lèi)、交互類(lèi)、會(huì)話類(lèi)和流類(lèi)業(yè)務(wù)等[5]。

3.2 基于模糊層次分析的業(yè)務(wù)重要性評(píng)估

3.2.1 多屬性決策方法與模糊層次分析法概述

多屬性決策方法（也稱多目標(biāo)決策方法）來(lái)源于現(xiàn)代管理科學(xué)和決策科學(xué)，是多準(zhǔn)則決策的重要組成部分，主要應(yīng)用在研究離散的、有限個(gè)決策方案的決策問(wèn)題中。不確定多屬性決策是對(duì)經(jīng)典多屬性決策理論的延伸和發(fā)展，不確定多屬性決策理論主要包括三方面內(nèi)容，即隨機(jī)型、模糊型和描述性決策理論與方法[6]。

模糊層次分析法以多屬性決策方法為基礎(chǔ)，結(jié)合了層次分析法和模糊綜合評(píng)判法，把模糊一致矩陣應(yīng)用到判斷矩陣的構(gòu)建，是一種層次化決策分析方法。模糊層級(jí)分析法與層次分析法相比，最大的區(qū)別在于矩陣的構(gòu)建引入了模糊一致矩陣，使得判斷屬性之間的重要性一目了然，而且利用模糊判斷矩陣能夠更加方便地構(gòu)造模糊一致矩陣，使判斷矩陣產(chǎn)生的一致性問(wèn)題得到有效解決。

3.2.2 基于模糊層次分析的業(yè)務(wù)重要性評(píng)估方案

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的用戶屬性、任務(wù)屬性和業(yè)務(wù)屬性，采用模糊層次分析法對(duì)業(yè)務(wù)重要性進(jìn)行綜合評(píng)估，形成業(yè)務(wù)重要性綜合評(píng)價(jià)方案?；谀：龑哟畏治龇ǖ臉I(yè)務(wù)重要性評(píng)估算法方案總體流程如圖1所示。

（1）構(gòu)建業(yè)務(wù)重要性評(píng)估層次化模型。從確定評(píng)估屬性集出發(fā)，構(gòu)建層次化評(píng)估模型，收集屬性參數(shù)，包括用戶屬性、任務(wù)屬性和業(yè)務(wù)屬性等。其中業(yè)務(wù)類(lèi)型分為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)類(lèi)和非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)類(lèi)，實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)類(lèi)把丟包率、時(shí)延和抖動(dòng)等參數(shù)作為主要指標(biāo)，非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)根據(jù)背景類(lèi)、交互類(lèi)、會(huì)話類(lèi)和流類(lèi)業(yè)務(wù)等業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)來(lái)確定。用戶類(lèi)型包括用戶級(jí)別和安全策略等級(jí)等屬性參數(shù)。任務(wù)類(lèi)型包括任務(wù)級(jí)別、寬帶需求、任務(wù)可靠性和相應(yīng)時(shí)間等。

（2）構(gòu)建決策矩陣。將用戶屬性、任務(wù)屬性和業(yè)務(wù)屬性對(duì)應(yīng)的屬性參數(shù)進(jìn)行綜合，從而確定每一個(gè)待評(píng)估方案的屬性值，以此來(lái)構(gòu)建決策矩陣。對(duì)層次化模型來(lái)說(shuō)，最后的評(píng)估值可能需要多次迭代使用多屬性決策方法得到，即針對(duì)每個(gè)子樹(shù)，從底層開(kāi)始采用單獨(dú)的多屬性決策方法來(lái)計(jì)算父屬性的屬性值，最終得到各方案的評(píng)估值，這里所說(shuō)的方案是指某一類(lèi)具體的業(yè)務(wù)。

（3）建立模糊判斷矩陣。根據(jù)建立的模糊判斷矩陣能夠很方便地得到各屬性指標(biāo)的相對(duì)重要性，采用數(shù)學(xué)運(yùn)算的方法，從矩陣提取信息計(jì)算就能得到各屬性的重要性權(quán)值，然后對(duì)決策目標(biāo)進(jìn)行評(píng)判和排序。應(yīng)特別注意的是，模糊判斷矩陣的一致性問(wèn)題不能忽視，一般來(lái)說(shuō)，一致性偏差很大的可以認(rèn)為模糊判斷矩陣中包含的判斷信息錯(cuò)誤。

（4）計(jì)算業(yè)務(wù)重要性值并排序。各業(yè)務(wù)方案的重要性值可以通過(guò)加權(quán)求和的數(shù)學(xué)計(jì)算公式求得，然后依據(jù)重要性值對(duì)業(yè)務(wù)的重要性進(jìn)行排序。一般來(lái)說(shuō)，重要性數(shù)字越大，說(shuō)明這個(gè)業(yè)務(wù)方案越重要，從而優(yōu)先級(jí)也就越高，能優(yōu)先得到資源分配調(diào)度；反之，重要性數(shù)字越小的優(yōu)先級(jí)越低。為業(yè)務(wù)重要性值排序時(shí)，最高的業(yè)務(wù)重要性排序值為1，第二高的業(yè)務(wù)重要性排序值為2，依此類(lèi)推[7]。

4 結(jié) 語(yǔ)

隨著用戶需求的增加，車(chē)聯(lián)網(wǎng)不僅需要承載傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)，還需要承載諸如語(yǔ)音、視頻、業(yè)務(wù)下載等實(shí)時(shí)多媒體業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)具備多樣性的特點(diǎn)，應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)的不同特性區(qū)分不同的優(yōu)先級(jí)，合理分配網(wǎng)絡(luò)資源，使用戶得到更好的QoS保障。

參考文獻(xiàn)

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