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    基于SDN架構(gòu)的5G通信網(wǎng)絡(luò)中的切換算法①

    2020-03-18 07:55:26彭罕之陶茂峰
    關(guān)鍵詞:時(shí)延基站架構(gòu)

    李 立,但 峰,彭罕之,陶茂峰

    1(中鐵第四勘察設(shè)計(jì)研究院集團(tuán)有限公司,武漢 430063)

    2(武漢科技大學(xué) 智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢 430065)

    3(武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,武漢 430000)

    第五代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)將為用戶提供更豐富的業(yè)務(wù)種類(lèi)以及更好的服務(wù)質(zhì)量.下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)5G 采用了密集部署小蜂窩的方法,通過(guò)在宏蜂窩小區(qū)內(nèi)部署大量的低功率的小基站,以提高網(wǎng)絡(luò)容量、頻譜效率、數(shù)據(jù)率.但是演進(jìn)型基站(evolved NodeB,eNB)的大量部署也將增加網(wǎng)絡(luò)的干擾和能耗,建設(shè)下一代密集部署的異構(gòu)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)將是一個(gè)復(fù)雜的挑戰(zhàn)[1].

    在下一代基站密集部署的異構(gòu)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,傳統(tǒng)的切換管理方法不再適用.首先,eNBs 的密集部署以及數(shù)量龐大的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)將導(dǎo)致切換次數(shù)的增加,而頻繁的切換可能導(dǎo)致通信性能的惡化;其次,eNBs 的密集部署會(huì)增加預(yù)切換的時(shí)間.對(duì)于切換管理方面的研究有很多,例如文獻(xiàn)[2,3]中,提出了減少切換次數(shù)的切換跳過(guò)技術(shù).文獻(xiàn)[4]提出了一種基于自組織映射的切換管理技術(shù),以減少兩層蜂窩網(wǎng)絡(luò)中室內(nèi)用戶不必要的切換.在文獻(xiàn)[5-7]中,提出了幾種切換管理方法,針對(duì)兩層下行蜂窩網(wǎng)絡(luò)中如何減少不必要切換的問(wèn)題.在文獻(xiàn)[8]中,還需要移動(dòng)設(shè)備的速度和小小區(qū)的位置來(lái)作出切換決定.文獻(xiàn)[9]提出了一種包括車(chē)載無(wú)線通信在內(nèi)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換技術(shù),切換所需的信息包括軌跡、吞吐量、丟包率、每包延遲等.

    然而,移動(dòng)通信中不同業(yè)務(wù)/應(yīng)用對(duì)于網(wǎng)絡(luò)性能有著完全不同的需求.為了給移動(dòng)通信用戶找到最合適的目標(biāo)基站,現(xiàn)有的切換管理策略越來(lái)越復(fù)雜.然而越復(fù)雜的算法往往需要更多的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)必須在做出切換決策前(即預(yù)切換期間)收集這些網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息[8-10].

    在基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)中,SDN 控制器(Software Defined Network Controller,SDNC)是網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用程序,持續(xù)監(jiān)視整個(gè)網(wǎng)絡(luò),負(fù)責(zé)諸如流量控制、路由計(jì)算、無(wú)線接入等網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)功能,以實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行[11].區(qū)別與傳統(tǒng)分布式的切換決策方法,在SDN 架構(gòu)下的通信網(wǎng)絡(luò),利用SDN 控制器中的全局化的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息能夠更好的計(jì)算最優(yōu)的切換決策結(jié)果,也可以減少移動(dòng)節(jié)點(diǎn)收集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息所帶來(lái)的時(shí)延以及網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo).本文提出一種基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)下的切換管理策略.不同于傳統(tǒng)分布式切換管理策略,本文提出切換算法是基于SDN 架構(gòu)下的設(shè)計(jì)的集中控制方法,切換決策中盡量利用SDN 控制層中的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,減少移動(dòng)節(jié)點(diǎn)預(yù)切換的時(shí)間以及通信開(kāi)銷(xiāo).

    1 基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)下的切換管理策略

    1.1 基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)

    5G 通信網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)融合了多種移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò),是一個(gè)復(fù)雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)[12].5G 可以實(shí)現(xiàn)廣泛的覆蓋、移動(dòng)支持和高數(shù)據(jù)速率.如圖1 所示,基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò),將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上的控制邏輯分離出來(lái),由位于控制層的SDNC(SDN Controller)管理,而SDN 的控制權(quán)是完全開(kāi)放的.因此,某些可以自定義添加一些網(wǎng)絡(luò)控制功能,某些操作和功能可以在控制層中執(zhí)行.然后,數(shù)據(jù)層中的交換機(jī)和路由器可以遵循SDNC 的指示.網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的行為可以由網(wǎng)絡(luò)編程語(yǔ)言指定的應(yīng)用程序定義.這些規(guī)范作為網(wǎng)絡(luò)策略,在管理層中定義,在控制層中強(qiáng)制執(zhí)行,并最終在數(shù)據(jù)層中相應(yīng)地執(zhí)行.因此,在基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)中,位于控制層的SDNC 具有抽象和集中的視角,可以預(yù)測(cè)用戶的移動(dòng)性,可以提前進(jìn)行切換準(zhǔn)備,獲得切換延遲較低的無(wú)縫體驗(yàn).

    圖1 基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)[12]

    1.2 切換控制模塊

    我們?cè)谖挥诳刂茖拥腟DNC 添加了一個(gè)切換控制模塊對(duì)節(jié)點(diǎn)切換進(jìn)行管理.該模塊由兩個(gè)部分組成:切換決策屬性量化模型以及切換決策模型組成.切換控制模塊從SDNC 中獲得網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息以量化決策相關(guān)屬性,然后通過(guò)本文提出的決策算法計(jì)算每個(gè)相鄰基站的優(yōu)先級(jí)并選擇最合適的切換目標(biāo)基站,位于控制層的SDNC 控制移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的切換過(guò)程.

    1.2.1 切換決策屬性量化模型

    該模型收集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息并量化基站eNB 的屬性,這些信息用來(lái)作出切換決策為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)選擇最合適的eNB.假設(shè)有m個(gè)候選基站{eNB1,eNB2,···,eNBm}.

    (1)eNB 負(fù)載.eNB 負(fù)載表示該基站的空閑情況.該參數(shù)越低則表示連接到該基站的用戶終端越少,切換時(shí)延以及切換失敗的概率越低.否則該基站負(fù)載較高,切換延遲較高,發(fā)生切換失敗的可能性更大.

    為了便于研究,我們假設(shè)每個(gè)基站最大擁有N個(gè)可用資源,即每個(gè)基站最多允許N個(gè)用戶終端同時(shí)連接.如果一個(gè)新的用戶終端連接到某基站,則該基站的可用資源數(shù)減1,而連接結(jié)束則該基站可用資源數(shù)加1,若第i個(gè)基站當(dāng)前有n個(gè)終端用戶連接,則其負(fù)載為:

    (2)平均切換時(shí)延.切換時(shí)延t是指從觸發(fā)切換操作開(kāi)始,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)從源基站切換到目標(biāo)基站并開(kāi)始正常通信所耗費(fèi)的時(shí)間.平均切換時(shí)延是指以所有該基站為目標(biāo)基站的切換操作時(shí)延的歷史加權(quán)平均值.若有新的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)切換到對(duì)于第i個(gè)基站eNBi,此次切換時(shí)延t將會(huì)用來(lái)更新該進(jìn)站的平均切換時(shí)延,平均切換時(shí)延計(jì)算公式如下:

    其中,α +β=1,通常情況下0 <α <β <1,表示切換決策更注重于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境.特殊的,初始狀態(tài)下,當(dāng)Ti值為空,令Ti=t.

    (3)預(yù)計(jì)持續(xù)停留時(shí)間.其值越大代表移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入基站的覆蓋范圍并在該基站覆蓋范圍內(nèi)持續(xù)停留時(shí)間越長(zhǎng).為了減少通信量并減少SDNC 和終端的負(fù)載,本文提出的持續(xù)停留時(shí)間的預(yù)測(cè)僅依靠基站位置、移動(dòng)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前位置信息,利用基站位置來(lái)估計(jì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的速度大小以及方向,見(jiàn)圖2.

    圖2 預(yù)計(jì)持續(xù)停留時(shí)間

    如圖2 所示,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在第i個(gè)基站eNBi預(yù)計(jì)持續(xù)停留時(shí)間的計(jì)算方法如下:

    其中,v為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度大小,其值利用當(dāng)前接入基站和上一個(gè)接入基站的位置近似計(jì)算得到,即v=d/timc,其中d為當(dāng)前接入基站和上一個(gè)接入基站之間的距離,timc為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前接入基站的實(shí)際停留時(shí)間.

    1.2.2 切換決策模型

    切換決策模型計(jì)算所有鄰居基站eNB 的優(yōu)先級(jí),然后選擇最優(yōu)的eNB 作為目標(biāo)基站.

    目標(biāo)基站的選擇是一個(gè)多目標(biāo)決策的過(guò)程,需要綜合考慮多個(gè)因素,本文采用基于TOPSIS 的多目標(biāo)決策方法,若一個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)附近存在m個(gè)候選接入點(diǎn),則有{X1,X2,X3,···,Xm},可以依據(jù)下面的公式建立決策矩陣:

    對(duì)于第i個(gè)候選接入點(diǎn)Xi={xi1,xi2,xi3,xi4},第1 個(gè)屬性xi1是基站負(fù)載,計(jì)算方法如式(1)所示;第2 個(gè)屬性xi2是基站的平均切換時(shí)延,計(jì)算方法如式(2)所示;第3 個(gè)屬性xi3是預(yù)計(jì)持續(xù)停留時(shí)間,計(jì)算方法如式(3)所示;第4 個(gè)屬性xi4是RSSI,由移動(dòng)節(jié)點(diǎn)實(shí)測(cè)得到.

    由于每個(gè)屬性單位不同,量綱不同,因此需要進(jìn)行歸一化處理.

    利用Saaty 教授提出的1~9 標(biāo)度法建立比較判決矩陣[13],根據(jù)人類(lèi)區(qū)別物的好壞、優(yōu)劣、輕重等經(jīng)驗(yàn)方法將不同情況的比較結(jié)果可以數(shù)量標(biāo)度.

    用特征根法計(jì)算權(quán)重,特征根法也被稱為特征向量法或冪法,用來(lái)求解判決矩陣的AHPmatrix特征根.

    其中,λmax和w分別是AHPmatrix的最大特征根和特征向量,w歸一化后就就是所求的權(quán)重向量.

    求解得滿足精度 ε >0 權(quán)重向量w=(w1,w2,w3,w4)[13],加權(quán)后的決策矩陣如下所示:

    與理想解的相對(duì)貼近度為,則對(duì)于m個(gè)候選接入方案{X1,X2,X3,···,Xm},最優(yōu)接入點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)如下:

    TOPSIS 算法偽代碼如下:

    ?

    1.3 切換決策流程

    兩種條件下均可以觸發(fā)切換操作:(1)當(dāng)前eNB的RSSI 低于預(yù)先設(shè)定的閾值;(2)當(dāng)前eNB 的性能不能滿足用戶對(duì)QoS 的要求.

    在傳統(tǒng)的移動(dòng)通信技術(shù)如3GPP 中,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)必須在切換準(zhǔn)備階段進(jìn)行測(cè)量控制,其測(cè)量參數(shù)通過(guò)eNB 的周期性廣播得到,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)向當(dāng)前eNB 發(fā)送測(cè)量報(bào)告,然后由源eNB 作出切換決策,選擇最優(yōu)目標(biāo)基站,并想該基站發(fā)送切換請(qǐng)求.傳統(tǒng)的切換流程主要存在以下幾個(gè)問(wèn)題:(1)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息,必須搜索信道以獲得網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,該過(guò)程增加了切換延遲;(2)傳統(tǒng)的切換策略中,為了選擇更加合適的目標(biāo)基站切換接入,切換決策算法變得越來(lái)越復(fù)雜,決策屬性的增多移動(dòng)節(jié)點(diǎn)也需要更多的時(shí)間搜集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,導(dǎo)致預(yù)切換時(shí)間的增加.LTE 切換流程中切換決策是基于移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的測(cè)量報(bào)告,決策屬性少,節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)接入,但這種方法未考慮業(yè)務(wù)或應(yīng)用對(duì)于網(wǎng)絡(luò)性能的需求,也沒(méi)有考慮移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性.

    當(dāng)前基于多目標(biāo)決策的切換管理策略大多在現(xiàn)有的LTE 切換策略的基礎(chǔ)上改進(jìn),通常需要更多的候選接入點(diǎn)的性能參數(shù)如帶寬、延遲、抖動(dòng)、用戶歷史移動(dòng)軌跡等等,這些參數(shù)的獲取通常需要移動(dòng)節(jié)點(diǎn)以及接入基站系統(tǒng)完成,不僅需要占用更多的網(wǎng)絡(luò)資源,也將帶來(lái)一定時(shí)延,如圖3 所示.

    圖3 傳統(tǒng)的基于多目標(biāo)決策的切換流程

    而在基于SDN 架構(gòu)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中,SDNC 繼續(xù)監(jiān)控整個(gè)網(wǎng)絡(luò)并控制網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行,如執(zhí)行虛擬無(wú)線接入控制或切換控制.位于控制層的切換控制器可以從控制平面中的數(shù)據(jù)平面或SDNC 的其他控制器獲取切換所需的信息.如ENB 的狀態(tài)信息、移動(dòng)節(jié)點(diǎn)注冊(cè)信息、移動(dòng)標(biāo)識(shí)、區(qū)域跟蹤更新等.如圖4 所示,當(dāng)切換操作被觸發(fā)后,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)向控制器發(fā)送請(qǐng)求,切換控制器搜集并計(jì)算候選eNB 的優(yōu)先級(jí)來(lái)進(jìn)行切換判決,切換控制器管理整個(gè)切換過(guò)程,并且移動(dòng)節(jié)點(diǎn)從源eNB 切換到目標(biāo)eNB,然后通過(guò)OpenFlow 協(xié)議更新控制信息進(jìn)行新連接.

    2 實(shí)驗(yàn)與仿真

    本文采用Matlab 對(duì)本文提出的算法進(jìn)行仿真,仿真區(qū)域采用基于正六邊形的坐標(biāo)劃分,正六邊形邊長(zhǎng)為1000 m,基站隨機(jī)分布,但每個(gè)正六邊形內(nèi)宏蜂窩基站的數(shù)量不超過(guò)2 個(gè).宏蜂窩基站數(shù)量為10 個(gè),覆蓋范圍為半徑1000 m 的圓形區(qū)域,微蜂窩基站數(shù)量50-300 個(gè),覆蓋范圍為半徑200 m 的圓形區(qū)域.每個(gè)基站資源數(shù)量N=50,低速移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度范圍為0-10 m/s,高速移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度范圍為10-20 m/s.

    如前文所述,密集部署eNB 可以顯著提高網(wǎng)絡(luò)容量、頻譜效率和數(shù)據(jù)速率.但是eNBS 的密集部署也會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的干擾和能量消耗,SDN 是下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中密集部署eNBS 的解決方案.基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)平面由大量的虛擬小區(qū)和用戶組成.為了顯示數(shù)據(jù)平面的致密化程度,研究致密化程度與切換性能之間的關(guān)系,我們定義了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)致密度,其值為小蜂窩用戶數(shù)量與宏蜂窩用戶數(shù)量之比.

    圖4 基于SDN 架構(gòu)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)切換流程

    在傳統(tǒng)的分布式切換管理策略中,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)必須在切換準(zhǔn)備階段搜索信道并獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,將增加能量消耗,降低吞吐量.此外,當(dāng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量很大時(shí),隊(duì)列中的等待時(shí)間就會(huì)變得相當(dāng)長(zhǎng)[13].

    與傳統(tǒng)的切換方法不同,本文提出的切換方法是在基于SDN 的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)的,由于SDNC 一直在監(jiān)控整個(gè)網(wǎng)絡(luò)并控制網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行,因此能夠預(yù)先收集大量的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,而縮短切換準(zhǔn)備階段,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)只需要根據(jù)SDNC 作出的切換決策結(jié)果切換到目標(biāo)eNB.為了觀察網(wǎng)絡(luò)致密度對(duì)切換延遲的影響,網(wǎng)絡(luò)致密度反映的是網(wǎng)絡(luò)用戶密度.從圖5 可以發(fā)現(xiàn),隨著用戶密度的提升,延遲也在增加,但仍優(yōu)于傳統(tǒng)的切換管理策略.

    由于一段時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)切換次數(shù)與速度和切換算法的優(yōu)劣有關(guān),因此在圖6 的仿真中限制了節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度為0-10 km/s,在圖7 的仿真中限制節(jié)點(diǎn)速度為10-30 km/s.從兩張圖中可以發(fā)現(xiàn)隨著網(wǎng)絡(luò)致密度的增加,平均切換次數(shù)增加明顯.另外兩張圖對(duì)比也可以發(fā)現(xiàn),移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度的增加也會(huì)增加平均切換次數(shù).整體來(lái)看本節(jié)提出方法的平均切換次數(shù)的要優(yōu)于傳統(tǒng)的LTE 網(wǎng)絡(luò)的切換方法.原因是LTE 網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)根據(jù)參考候選基站信號(hào)質(zhì)量進(jìn)行切換決策,沒(méi)有考慮移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在候選基站覆蓋范圍內(nèi)的持續(xù)停留時(shí)間,可能導(dǎo)致切換次數(shù)的增加.

    圖5 切換時(shí)延分析

    圖6 平均切換次數(shù)(低速移動(dòng)節(jié)點(diǎn))

    3 小結(jié)

    針對(duì)下一代基于SDN 架構(gòu)的5G 通信網(wǎng)絡(luò),提出了一種基于新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的切換控制方法.區(qū)別與傳統(tǒng)的分布式控制方法,該方法的主要思想是充分利用控制層中的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,終端的移動(dòng)性事件由位于控制層的SDNC 集中控制管理,能夠減少預(yù)切換時(shí)移動(dòng)終端獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息的時(shí)間,提高切換性能.

    圖7 平均切換次數(shù)(高速移動(dòng)節(jié)點(diǎn))

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