一種基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型研究與實現(xiàn)

柴安穎，馬 躍，尹震宇,李明時，李成蒙，高珊珊

(中國科學院大學，北京 100049) (中國科學院 沈陽計算技術研究所，沈陽 110168)

1 引 言

工業(yè)生產(chǎn)過程中，不同種類傳感信息對數(shù)據(jù)傳輸量、傳輸實時性等要求均有不同，保障工業(yè)網(wǎng)絡傳輸?shù)膶崟r性，提高傳感數(shù)據(jù)傳輸效率，確保突發(fā)敏感數(shù)據(jù)的實時傳輸，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通信領域亟待解決的重要問題.隨著網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，傳感器網(wǎng)絡近年來引起了廣泛關注.文獻[1]針對資源受限傳感器網(wǎng)絡中實時與非實時數(shù)據(jù)混合傳輸問題，提出了一種動態(tài)多優(yōu)先級分組調(diào)度方法，降低通信過程端到端數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，并提升數(shù)據(jù)通信的實時性[1].文獻[2]提出了一種優(yōu)先感知多通道自適應框架，該框架引入優(yōu)先感知調(diào)度方法，有效提高了實時流量和動態(tài)通道的配置效率，并保證了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)優(yōu)先級的動態(tài)靈活調(diào)整和傳輸?shù)牡脱舆t[2].文獻[3]針對無線網(wǎng)絡中鏈路帶寬資源缺乏導致的數(shù)據(jù)傳輸性能的瓶頸，提出了一種多優(yōu)先級自適應的接納控制算法，降低了無線網(wǎng)絡通信的阻塞率、丟棄率以及未完成率[3].文獻[4]針對CPS中傳統(tǒng)調(diào)度策略無法滿足系統(tǒng)任務多樣性傳輸?shù)膯栴}，提出了一種動態(tài)多優(yōu)先級調(diào)度算法，混合了搶占式調(diào)度和非搶占式調(diào)度方法，減少了數(shù)據(jù)傳輸時延，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性[4].文獻[5]利用無線傳感網(wǎng)中差異化調(diào)度策略，提出了一種基于多優(yōu)先級的數(shù)據(jù)分組調(diào)度機制，解決了網(wǎng)絡中重要控制類信息高質(zhì)量傳輸問題，保障了高優(yōu)先級數(shù)據(jù)的傳輸性能，提高了系統(tǒng)利用率[5].文獻[6]針對傳感器網(wǎng)絡各節(jié)點間數(shù)據(jù)傳輸無法實現(xiàn)超可靠性通信的問題，提出了一種基于最小控制開銷和反饋機制的實時路由協(xié)議，降低了傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間延遲，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的超可靠性實時傳輸[6].文獻[7]提出了一種實時高效的資源調(diào)度和優(yōu)化框架，建立了高效的資源調(diào)度優(yōu)化模型，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)流的高能效和低響應時間傳輸，降低了數(shù)據(jù)傳輸時延[7].上述方法雖然在一定程度上提高了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)通信實時性，但在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)量傳輸條件下[8]，依然無法滿足工業(yè)網(wǎng)絡中各類感知信息傳輸?shù)膶崟r性要求.

基于以上問題，本文在利用IEEE802.15.4e時隙傳輸機制的基礎上，提出一種基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型，將模型動態(tài)隊列中各類通信數(shù)據(jù)分為不同優(yōu)先級進行傳輸，利用多優(yōu)先級感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法，實現(xiàn)多個時隙組合為一個感知時隙，并根據(jù)業(yè)務的不同優(yōu)先級完成感知時隙的合理分配，提高時間敏感數(shù)據(jù)的實時傳輸，保證了不同時延容忍度感知信息傳輸?shù)膶崟r性要求.

2 基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型

本文所提出的一種基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型包含兩部分，模型總體架構如圖1所示.首先模型將動態(tài)隊列中的報警、狀態(tài)、圖像以及視頻四類通信數(shù)據(jù)分為4種優(yōu)先級進行傳輸[9]，根據(jù)數(shù)據(jù)的不同類型，建立不同優(yōu)先級緩沖隊列，加入動態(tài)控制策略[10]，實現(xiàn)多優(yōu)先級隊列空間的動態(tài)管理.

圖1 模型結構圖Fig.1 Model structure diagram

同時設計多優(yōu)先級感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法，采用感知時隙傳輸結構，將時隙組合傳輸不同類別數(shù)據(jù)，優(yōu)先級越高的數(shù)據(jù)，時隙分配越靠前，優(yōu)先級越低的數(shù)據(jù)，時隙分配越靠后.在該模型中隊列服務采用ACQS(Analyze，Classification， Queuing，Scheduling)服務模式，完成數(shù)據(jù)的優(yōu)先級劃分以及隊列分類，在傳輸過程中利用多優(yōu)先級感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法，對高優(yōu)先級數(shù)據(jù)優(yōu)先處理，保障突發(fā)敏感數(shù)據(jù)的實時傳輸，實現(xiàn)了模型數(shù)據(jù)調(diào)度的高效性.

2.1 多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法

在本模型起始階段，采用多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法動態(tài)控制緩沖隊列空間，在傳統(tǒng)的CQS(Classification，Queuing，Scheduling)架構基礎上，提出一種ACQS(Analyze，Classification， Queuing，Scheduling)服務結構，設計并增加了數(shù)據(jù)分析模塊，能夠分析數(shù)據(jù)流傳輸過程中各類數(shù)據(jù)轉發(fā)量及轉發(fā)概率，為動態(tài)調(diào)整隊列結構提供可靠保證，圖2為ACQS多隊列服務結構圖.

圖2 ACQS多隊列服務結構Fig.2 ACQS Multi-queue service structure

在圖2中，ACQS服務結構包含P1、P2和P33類隊列管理器，其中P1代表數(shù)據(jù)分類與分析器，根據(jù)優(yōu)先級服務順序，對各類型數(shù)據(jù)包進行區(qū)分和歸類，在傳統(tǒng)CQS隊列結構基礎上，增加分組隊列數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計各優(yōu)先級數(shù)據(jù)流轉發(fā)量及轉發(fā)概率，優(yōu)化隊列轉發(fā)結構，保證優(yōu)先級隊列長度動態(tài)調(diào)整的準確性.

P2代表分組隊列管理器，以P1提供的數(shù)據(jù)分析以及當前各分組緩沖隊列占用比為基礎，動態(tài)調(diào)整各隊列長度，提高各優(yōu)先級隊列對突發(fā)性數(shù)據(jù)流的處理能力，避免洪峰效應造成的網(wǎng)絡擁塞，減少實時數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡延遲，同時在數(shù)據(jù)量減小情況下可縮短隊列長度，節(jié)省服務器內(nèi)存開銷[11].

P3：隊列調(diào)度器，采用感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法，將4組隊列內(nèi)的緩沖數(shù)據(jù)按照服務類型不同，分配到不同優(yōu)先級時隙進行傳輸.

本模型所采用的多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法，能夠感知數(shù)據(jù)流中各優(yōu)先級傳輸量，通過一定時間內(nèi)數(shù)據(jù)量變化趨勢，預測各類數(shù)據(jù)發(fā)送量，從而實現(xiàn)隊列的動態(tài)調(diào)整，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?其中Qm代表需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流，Qi(i=1,2,3,4)表示不同優(yōu)先級數(shù)據(jù)緩沖隊列長度，該隊列空間長度動態(tài)可變，CM代表各緩沖隊列占用總存儲空間，具體計算公式如公式(1)所示.

(1)

基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型以ACQS多隊列服務結構為基礎，將設備數(shù)據(jù)劃分為4種優(yōu)先級，分別傳輸報警、狀態(tài)、圖像以及視頻4類信息.多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法對應4類數(shù)據(jù)分別建立4種緩沖隊列Qi(i=1,2,3,4) ，Qmax代表各隊列最大空間長度，每個隊列由固定列長QC和動態(tài)列長QVi組成，其中i=1,2,3,4，見公式(2).

Qi=QC+QVi

(2)

令Qyi為已占用隊列空間，在網(wǎng)絡初始狀態(tài)下，Qyi值為零，同時各優(yōu)先級隊列Qi與固定列長QC相等，隊列初始狀態(tài)表示見公式(3)，M為常數(shù)，表示固定列長設定值.

(3)

在數(shù)據(jù)傳輸過程中，P1根據(jù)優(yōu)先級順序?qū)?shù)據(jù)分類，為保障數(shù)據(jù)實時性傳輸，本文采用指數(shù)平均預測算法計算各優(yōu)先級數(shù)據(jù)流預測發(fā)生概率，算法復雜度低易于實現(xiàn).當數(shù)據(jù)流經(jīng)過時間段T時，由公式(4)可計算本時間段內(nèi)各優(yōu)先級數(shù)據(jù)流概率Pb{X=i}，其中B為T時間段內(nèi)數(shù)據(jù)流總量，Bi為該時間段內(nèi)優(yōu)先級為i數(shù)據(jù)流量，i=1,2,3,4.

Pb{X=i}=Bi/B

(4)

假設存在n個時間周期為T的時間段，第j個時間段內(nèi)優(yōu)先級為i的數(shù)據(jù)量為Bij，第j時間段內(nèi)數(shù)據(jù)總流量為Bj，由公式(5)可得第j時間段內(nèi)優(yōu)先級為i的數(shù)據(jù)流傳輸概率P{X=i,Y=j}.

P{X=i,Y=j}=Bij/Bj

(5)

在n個時間周期內(nèi)，執(zhí)行指數(shù)平均預測算法，i=1,2,3,4，如公式(6)所示.

(6)

然后預測優(yōu)先級為i的數(shù)據(jù)流發(fā)生概率P{X=i}，μ為預測權重系數(shù)，i=1,2,3,4，如圖3所示.

P{X=i}=μ*P{X=i,Y=1}+μ(1-μ) *P{X=i,Y=2}+…+(1-μ)n-2 *P{X=i,Y=n-1}+μ(1-μ)n-1*P{X=i,Y=n}

圖3 數(shù)據(jù)流發(fā)送概率原理圖
Fig.3 Sending probability schematic diagram

由于報警類信息實時性要求高于其他3類信息，且只在設備運行異常時觸發(fā)產(chǎn)生報警數(shù)據(jù)，所以通常情況下報警類數(shù)據(jù)處于非飽和傳輸狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整隊列長度能夠節(jié)省隊列資源開銷，減輕服務器數(shù)據(jù)處理壓力，其他3類隊列根據(jù)時段內(nèi)數(shù)據(jù)量大小調(diào)整隊列空間長度，避免了突發(fā)數(shù)據(jù)流流量過大導致的網(wǎng)絡擁塞問題.

P2判斷各優(yōu)先級隊列擁塞情況，首先計算隊列Qi未占用長度Qu，如公式(7)所示，當Qu低于Congest閾值時，認為該隊列即將出現(xiàn)擁塞[12].

Qu=Qi-Qyi

(7)

多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法將已被檢測符合擁塞要求的Qi，以優(yōu)先級從高到低進行隊列空間調(diào)整，擴增各調(diào)整隊列動態(tài)列長QVi，如公式(8)所示，QVAi為擴增后各隊列的動態(tài)列長，調(diào)整后隊列長度為Qi=QCi+QVAi.

QVAi=QVi+(QC+QVi)*P{X=i}

(8)

在k段時間內(nèi)，當各隊列中空閑長度Qu與總長度Qi比值Rl高于Leisure閾值，且P{X=i}預測發(fā)生概率始終低于Prob，Prob為可調(diào)概率閾值，且Rl>Prob，對隊列長度進行縮減，公式(9)計算隊列長度縮減值Var.

Var=(QC+QVi)*Leisure*(1-Prob)

(9)

然后計算動態(tài)列長調(diào)整后長度QVAi，如公式(10)所示.

(10)

由公式(9)和公式(10)可推倒出調(diào)整后Qi隊列長度Li，如公式(11)所示.

(11)

因此，當報警類數(shù)據(jù)或其他3類數(shù)據(jù)的傳輸量減小時，多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法對各優(yōu)先級緩沖隊列空間實時作出調(diào)整，動態(tài)管理緩存空間，節(jié)省內(nèi)存資源；當各類數(shù)據(jù)傳輸量突發(fā)性增大時，模型實時擴大緩存隊列長度，適應大數(shù)據(jù)量緩存要求，減少數(shù)據(jù)包傳輸時延，滿足各類數(shù)據(jù)差異化的QoS傳輸需求.

2.2 多優(yōu)先級感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法

基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型采用感知時隙(Perception of Time Slot)傳輸結構，以下簡稱PTS結構.在數(shù)據(jù)傳輸過程中，時隙劃分過多會導致媒介訪問延遲的增長，本文規(guī)定一個感知時隙由4個單一時隙(mini-slot)組合而成，不同單一時隙分別傳輸不同優(yōu)先級數(shù)據(jù)，如圖4所示.

圖4 PTS結構圖Fig.4 PTS structure diagram

在PTS結構中，優(yōu)先級越高的數(shù)據(jù)，時隙分配越靠前，優(yōu)先級最低的數(shù)據(jù)，時隙分配在最后，按照傳輸需求在模型隊列調(diào)度器P3內(nèi)，利用感知時隙數(shù)據(jù)傳輸算法進行數(shù)據(jù)調(diào)度，具體如下：

已知網(wǎng)絡中存在n個站點數(shù)據(jù)流f1,f2,f3,…,fn，分別向該模型傳遞數(shù)據(jù)，對于各數(shù)據(jù)流fi(i=1,2,3,…,n)而言，假設其幀長固定，數(shù)據(jù)周期發(fā)送，由公式(12)和公式(13)分別可得各數(shù)據(jù)流發(fā)送周期Ti以及模型調(diào)度周期Tl，其中Dfi代表幀長，Vi代表數(shù)據(jù)流的傳輸速度.

Ti=Dfi/Vi

(12)

Tl=LCM(T1,T2,T3，…，Tn)

(13)

在調(diào)度周期Tl內(nèi)，存在m個等待傳輸數(shù)據(jù)的緩沖隊列，感知時隙數(shù)據(jù)傳輸算法已設定PTS所包含的mini-slot數(shù)量，為每個時隙分配了固定的時間片，Ns即代表一個調(diào)度周期內(nèi)的mini-slot時隙數(shù).將PTS中所有mini-slot初始化為空閑，按序號順次排列，由公式(14)可得各mini-slot時間長度Lst.

(14)

各隊列從傳輸開始到結束的時間段稱為該隊列的傳輸窗口，用wi表示.在初始狀態(tài)下，各隊列傳輸窗口wi時長與mini-slot時長Lst相等，對于不同類型的數(shù)據(jù)，分配相等的時隙長度，但高優(yōu)先級數(shù)據(jù)在PTS內(nèi)優(yōu)先發(fā)送，初始條件設置見公式(15).

(15)

當生產(chǎn)線設備觸發(fā)報警，生成報警類數(shù)據(jù)傳輸，同時其他3類數(shù)據(jù)均正常發(fā)送時，各隊列Qi均存在等待傳輸?shù)臄?shù)據(jù).此時，各隊列傳輸窗口wi值與Lst值相等，見公式(16).

wi=Lst

(16)

模型隊列調(diào)度器P3按照優(yōu)先級先后順序，計算一個調(diào)度周期內(nèi)各隊列Qi的傳輸窗口，并實時分配到每個隊列.模型根據(jù)wi值對Tl內(nèi)Qi所要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)長度進行有序調(diào)度，在PTS內(nèi)尋找到未被占用并且時長為wi的mini-slot，該時隙在PTS中編號最小，并標記為占用.設Tstart.wtransmit(i,j)為第i個隊列被分配的第j個mini-slot的開始時間，Wtransmit(i,j)代表隊列i的第j個傳輸窗口，ti為各隊列時間戳，公式(17)記錄了各隊列的在調(diào)度周期Tl內(nèi)傳輸?shù)钠鹗紩r間.

(17)

按照隊列優(yōu)先級，高優(yōu)先級時隙分配完畢后檢查下一優(yōu)先級隊列，直到網(wǎng)絡中所有緩沖隊列都分配完畢.

如圖5所示，當各隊列皆處于飽和狀態(tài)時，模型實時調(diào)度在Tl周期內(nèi)所有傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包，調(diào)度器以傳輸窗口wi為基礎，將各隊列Qi數(shù)據(jù)包集合(data block)分配于不同時隙傳輸，充分利用PTS時隙長度，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝?

圖5 隊列飽和狀態(tài)下模型調(diào)度原理圖Fig.5 Schematic diagram of model scheduling in queue saturation

當各隊列處于非飽和狀態(tài)時，模型實時調(diào)度在Tl周期內(nèi)所有傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包，由于隊列數(shù)據(jù)的非飽和性，調(diào)度器在傳輸窗口wi時間內(nèi)，將各隊列Qi在該時間段內(nèi)到達的數(shù)據(jù)分配到PTS中進行傳輸，傳輸過程如圖6所示.

在數(shù)據(jù)傳輸過程中，當生產(chǎn)線設備未觸發(fā)報警時，隊列Q1會長時間處于無緩存數(shù)據(jù)狀態(tài)，PTS中分配傳輸Q1數(shù)據(jù)的mini-slot在調(diào)度周期內(nèi)存在空閑，大大降低了時隙資源利用率.本模型采用多優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整時隙傳輸算法，根據(jù)各隊列Qi緩存數(shù)據(jù)長度Li，調(diào)整時隙內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸類型，具體實現(xiàn)方法如算法1所示.

圖6 隊列非飽和狀態(tài)下模型調(diào)度原理圖Fig.6 Schematic diagram of model scheduling in queue unsaturated State

算法 1.多優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整時隙傳輸算法(TSDA)

輸入：時隙傳輸開始時間Tstart.wtransmit，隊列長度L，隊列數(shù)n，固定傳輸窗口w，各隊列時間戳ti

輸出：調(diào)整后隊列傳輸窗口Wtransmit，隊列被分配時隙的傳輸開始時間Tstart.wtransmit

1.給定初始值μi←0,i←1;

2.fori←1tondo

3.μi←Extract(Li);//在ACQS中提取各隊列長度

4.endfor

5.fori←1tondo

6.ifμi=0andi=0 then//報警類隊列無數(shù)據(jù)傳輸

7.Wtransmit(i,j)←0;

8.Wtransmit(i+1,j)←Wtransmit(i+1,j)+wi

9.Tstart.wtransmit(i,j)←NULL

10.Tstart.wtransmit(i+1,j)←Tstart.wtransmit(i,j)

11.i←i+1

12.else//高優(yōu)先級報警類隊列正常傳輸

13.Wtransmit(i,j)←wi

14.Tstart.wtransmit(i,j)←ti

15.endif

16.endfor

當隊列中存在高優(yōu)先級報警數(shù)據(jù)傳輸時，多優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整時隙傳輸算法為各隊列正常分配時隙進行傳輸，當隊列中不存在高優(yōu)先級報警數(shù)據(jù)傳輸時，為充分利用時隙資源，隊列Q2將搶占隊列Q1在本次調(diào)度周期Tl內(nèi)所分配的時隙長度，此時PTS中mini-slot實際分配方案，如圖7所示.

圖7Q1隊列無傳輸數(shù)據(jù)時隙分配圖
Fig.7 Time slot allocation graph forQ1queue without transmission data

模型實時檢測隊列數(shù)據(jù)長度，當調(diào)度器檢測到隊列Q1中產(chǎn)生數(shù)據(jù)緩存，算法立刻做出決策，由隊列Q1搶占隊列Q2所分配的原屬于隊列Q1的時隙，保證了PTS的高效利用，避免了感知時隙在調(diào)度周期內(nèi)的資源浪費.

3 仿真實驗分析

本文通過omnet++仿真實驗，首先在網(wǎng)絡不同數(shù)據(jù)量傳輸條件下，針對模型的多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法的隊列實時調(diào)整能力做出分析，保證隊列空間的動態(tài)可調(diào)性.然后分析該模型在充分利用感知時隙傳輸數(shù)據(jù)過程中，不同優(yōu)先級數(shù)據(jù)的吞吐情況，從而確定模型是否滿足實時性要求，驗證基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型在不同時延容忍度數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度方面的優(yōu)越性.

3.1 多優(yōu)先級動態(tài)隊列性能評估

本實驗通過運行4種業(yè)務數(shù)據(jù)進行仿真，來分析本文網(wǎng)絡模型中多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法在隊列空間調(diào)控的性能.在仿真實驗中，按照本文所提出的網(wǎng)絡模型，將報警、狀態(tài)、圖像以及視頻4類業(yè)務數(shù)據(jù)分為不同優(yōu)先級，設定傳感器網(wǎng)絡每個通信數(shù)據(jù)包大小為100 byte，隊列CM值為4×105byte，Congest閾值為0.2，4種不同優(yōu)先級隊列最大空間Qmax為105byte，以及各隊列固定列長QC均為2×104byte.

在多優(yōu)先級動態(tài)隊列性能評估過程中，本文為適應工業(yè)場景下數(shù)據(jù)產(chǎn)生情況，對4種業(yè)務數(shù)據(jù)發(fā)包量有所區(qū)分.在測試前30s，模型沒有產(chǎn)生報警類信息，隨后進行發(fā)包并逐漸增加發(fā)包量，在60s-90s期間發(fā)送數(shù)據(jù)量趨于平穩(wěn)，隨后逐漸下降為零，符合工業(yè)環(huán)境中突發(fā)敏感數(shù)據(jù)的傳輸情況.狀態(tài)、圖像以及視頻類信息數(shù)據(jù)量隨著時間的增加而逐漸增加，在80s左右達到峰值，隨后數(shù)據(jù)量逐漸下降并趨于平穩(wěn).

圖8呈現(xiàn)了運行本模型得出的各數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)傳輸量與對應動態(tài)隊列的空間長度.圖中Queue 1在沒有報警數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前提下，隊列長度始終維持在2×104byte，當產(chǎn)生警報數(shù)據(jù)而且數(shù)據(jù)量隨之增加時，模型隊列空間隨之增加，然后隨著傳輸數(shù)據(jù)量的穩(wěn)定而趨于平緩，最后在100s左右時，根據(jù)數(shù)據(jù)量的減小隊列動態(tài)變小，直至數(shù)據(jù)傳輸量為0，動態(tài)隊列穩(wěn)定在2×104byte.Queue 2、Queue 3和Queue 4數(shù)據(jù)發(fā)送量變化大體相同，在0-30s之間數(shù)據(jù)發(fā)送量較小，模型隊列空間較為穩(wěn)定，此后數(shù)據(jù)量增加同時動態(tài)隊列空間迅速增長，當模型在80s左右時數(shù)據(jù)發(fā)送量達到峰值，在此之前的60s左右模型已經(jīng)分配最大隊列空間來防止隊列溢出，并隨著傳輸數(shù)據(jù)量的減小而逐漸減小最后趨于穩(wěn)定.

圖8 各隊列空間變化圖Fig.8 Diagram of changes in the size of each queue

經(jīng)實驗驗證得出，本模型所設計的動態(tài)隊列控制方法具有一定的隊列長度可預測性，能夠適應大數(shù)據(jù)量及突發(fā)數(shù)據(jù)傳輸要求，滿足數(shù)據(jù)差異化的QoS傳輸需求，能夠保證模型的穩(wěn)定性.

3.2 模型綜合性能評估與分析

圖9是對4種優(yōu)先級數(shù)據(jù)網(wǎng)絡有效吞吐率測試結果.本文依然沿用上述動態(tài)隊列測試參數(shù)，并選取100s作為測試時長.在模型測試過程中，20s之前網(wǎng)絡中無高優(yōu)先級報警類信息進行傳輸，該類數(shù)據(jù)有效吞吐率沒有顯示，狀態(tài)、圖像以及視頻類信息數(shù)據(jù)量始終按照相同趨勢，隨時間增加而逐漸增加.在0-20s之間，圖像和視頻兩類低優(yōu)先級數(shù)據(jù)有效吞吐率隨發(fā)送數(shù)據(jù)量的增加而逐漸降低，而狀態(tài)類數(shù)據(jù)并無太大變化，20s之后該類數(shù)據(jù)迅速下降，證明狀態(tài)類數(shù)據(jù)在報警類數(shù)據(jù)沒有傳輸之前，占用其感知時隙發(fā)送數(shù)據(jù)，當高優(yōu)先級報警類數(shù)據(jù)存在時，進行搶占操作，導致單位時間內(nèi)狀態(tài)類數(shù)據(jù)有效吞吐率迅速降低.

圖9 各優(yōu)先級數(shù)據(jù)有效吞吐率變化圖Fig.9 Diagram of effective throughput for each priority data

在實驗測試過程中，高優(yōu)先級報警類數(shù)據(jù)在20s-70秒期間，隨數(shù)據(jù)量增長其有效吞吐率幾乎不受其他優(yōu)先級數(shù)據(jù)發(fā)送量的影響，在70s之后由于數(shù)據(jù)量增長過大導致吞吐性能下降明顯，但相比中低優(yōu)先級數(shù)據(jù)有效吞吐率下降較小，低優(yōu)先數(shù)據(jù)有效吞吐率在整個測試過程中下降十分明顯.實驗證明，本模型所設計的多優(yōu)先級感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法可以動態(tài)調(diào)整時隙占用情況，充分利用PTS時隙資源，對于模型本身來講，能夠?qū)⒏鲀?yōu)先級數(shù)據(jù)進行實時傳輸調(diào)度，保證了突發(fā)敏感數(shù)據(jù)的實時傳輸.

4 總 結

本文針對當前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中時延敏感數(shù)據(jù)傳輸實時性低，無法根據(jù)各類數(shù)據(jù)不同時延容忍度采取合理調(diào)度方法的問題，提出一種基于服務區(qū)分的實時數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度模型，以報警、狀態(tài)、圖像以及視頻4類故障運維數(shù)據(jù)為優(yōu)先級劃分條件，在傳感信息多樣化及大數(shù)據(jù)量傳輸條件下，采用多優(yōu)先級隊列動態(tài)控制方法，利用ACQS服務結構對多優(yōu)先級隊列進行動態(tài)管理，提高了各優(yōu)先級隊列對突發(fā)性數(shù)據(jù)流的處理能力.同時運用模型中多優(yōu)先級感知時隙數(shù)據(jù)傳輸方法，提高了時間敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性.實驗結果表明，本模型能夠保證時延敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性，同時隊列長度能夠根據(jù)不同數(shù)據(jù)傳輸量進行實時調(diào)整，保證工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下，突發(fā)敏感數(shù)據(jù)的實時傳輸，滿足各類數(shù)據(jù)差異化的QoS傳輸需求.在未來的工作中，我們要續(xù)擴展模型的數(shù)據(jù)傳輸方法，在提升高優(yōu)先級數(shù)據(jù)傳輸實時性的同時，減少低優(yōu)先級數(shù)據(jù)在傳輸過程中的擁塞程度，保證各類數(shù)據(jù)能夠按要求到達服務器.