基于動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)的海上節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)選擇算法

張治霖，毛忠陽(yáng)*，劉傳輝，徐建武，孫 林,魏靖怡

(1.海軍航空大學(xué) 航空通信教研室，山東 煙臺(tái) 264001;2.山東省信號(hào)與信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 煙臺(tái) 264001；3.中國(guó)人民解放軍91876部隊(duì)，河北 秦皇島 066206)

0 引言

網(wǎng)絡(luò)選擇作為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配的重要組成部分，直接決定了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的通信性能[1]。在海上利益凸顯的時(shí)代背景下，海上異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)(Marine Heterogeneous Wireless Networks,MHWNs)對(duì)節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)傳輸?shù)耐瓿啥群投鄻有蕴岢隽烁叩囊?，需要綜合性更高、靈活性更高、適應(yīng)性更強(qiáng)的新網(wǎng)絡(luò)選擇算法，實(shí)現(xiàn)各種業(yè)務(wù)類型的動(dòng)態(tài)分配和高效傳輸[2]。這就要求網(wǎng)絡(luò)選擇算法必須同時(shí)兼顧多屬性決策能力、業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)分配能力和復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)能力[3]。針對(duì)以上需求，相關(guān)領(lǐng)域的專家和學(xué)者提出了多種多樣的解決方案。

VIKOR方法是解決復(fù)雜系統(tǒng)多屬性決策問題的方法之一，比起TOPSIS方法[4]，VIKOR方法能夠在眾多沖突方案中選出最大化群體利益的方案，即折中方案。節(jié)點(diǎn)在海上異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中完成業(yè)務(wù)傳輸任務(wù)需要綜合考慮信號(hào)強(qiáng)度、距離、帶寬、丟包率等一系列參數(shù)，往往網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中沒有非常完美的傳輸信道，需要在眾多機(jī)動(dòng)站點(diǎn)中選取最大化傳輸效率的節(jié)點(diǎn)，符合VIKOR方法的應(yīng)用范圍。VIKOR方法自1998年被提出后，諸多學(xué)者對(duì)其做了深入的研究。王堅(jiān)強(qiáng)等人[5]針對(duì)多屬性決策的準(zhǔn)則權(quán)系數(shù)信息不完全確定或多為模糊數(shù)的問題，提出了模糊多準(zhǔn)則VIKOR方法，拓展了VIKOR方法在模糊數(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，但存在無法對(duì)方案進(jìn)行排序的局限。索瑋嵐等人[6]提出了一種更為復(fù)雜的混合型E-VIKOR方法，主要面向具有數(shù)值、區(qū)間數(shù)和模糊數(shù)形式信息的混合型多屬性決策問題，其做法是先分別處理數(shù)值、區(qū)間數(shù)和模糊數(shù)，再將歸一化結(jié)果輸入VIKOR方法計(jì)算排序，為VIKOR方法的改進(jìn)提供了新思路。

節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生業(yè)務(wù)傳輸業(yè)務(wù)時(shí)，每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)完成時(shí)間的需求不盡相同，通常的解決方法是選用業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)表示業(yè)務(wù)的執(zhí)行緊迫性。圍繞基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的網(wǎng)絡(luò)接入算法研究[7]，相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者提出了多種算法，最為傳統(tǒng)的是最小空閑時(shí)間優(yōu)先(Least Slack First,LSF)算法[8]、最早截止時(shí)間優(yōu)先級(jí) (Earliest Deadline First,EDF)算法[9-10]和隨機(jī)公平隊(duì)列(Stochastic Fairness Queueing，SFQ)算法[11]。LSF算法[12]遵循任務(wù)所剩的空閑時(shí)間越少，就越需要盡快執(zhí)行規(guī)則，所以經(jīng)常會(huì)造成乒乓效應(yīng)，增大了系統(tǒng)開銷；EDF算法[13]是根據(jù)任務(wù)的截止時(shí)間確定業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)，雖然在一定程度上保證了業(yè)務(wù)完成率，但是對(duì)于高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)的重視程度不夠；SFQ算法遵循高度的公平性，其計(jì)算量相對(duì)較小，但精確度較差。Lun Zeng等人[14]采用改進(jìn)的SFQ算法，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信道狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化的問題，用優(yōu)先級(jí)表示業(yè)務(wù)搶占信道的能力，用權(quán)重值影響信道接入，通過綜合考慮優(yōu)先級(jí)和權(quán)重值提升網(wǎng)絡(luò)性能。陶洋、紀(jì)瑞娟等人[15]針對(duì)切換造成網(wǎng)絡(luò)擁堵的問題，提出一種新的資源分配調(diào)度方法，根據(jù)業(yè)務(wù)的剩余價(jià)值密度和緊迫性系數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)先級(jí)，但仿真環(huán)境過于平穩(wěn)，缺少對(duì)惡劣環(huán)境適應(yīng)性的研究。

在分析業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)排隊(duì)方式的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同業(yè)務(wù)時(shí)效性不同和波動(dòng)環(huán)境適應(yīng)性不強(qiáng)的問題，引入環(huán)境權(quán)重、修改的剩余價(jià)值和執(zhí)行緊迫性組成動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)，實(shí)時(shí)優(yōu)化業(yè)務(wù)排隊(duì)序列，所提算法能有效提高高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)的完成率，從而降低網(wǎng)絡(luò)在服務(wù)業(yè)務(wù)時(shí)的堵塞率。

1 基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的網(wǎng)絡(luò)選擇算法

1.1 模型建立

海上作業(yè)船舶和飛機(jī)在海域上進(jìn)行的業(yè)務(wù)多種多樣，每個(gè)業(yè)務(wù)的時(shí)效性、緊迫性和優(yōu)先級(jí)各不相同，僅用一種或幾種網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的需要，因此在需求的牽引下，海上異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過其覆蓋面廣、網(wǎng)絡(luò)種類復(fù)雜等優(yōu)點(diǎn)脫穎而出。在多重網(wǎng)絡(luò)覆蓋下的用戶想要完成傳輸任務(wù)需要考慮帶寬、距離以及包延遲等參數(shù)，這正是網(wǎng)絡(luò)選擇算法復(fù)雜度高的原因所在。

圖1 MHWNs框架Fig.1 Architecture of MHWNs

本文采用的海上異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示。海上異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的通信信道與陸地不同，遮擋物少使得傳輸收到反射波的影響變大。海上環(huán)境雖然比陸地環(huán)境空曠，但傳輸環(huán)境下由干擾造成的波動(dòng)性仍然是不可忽視的影響因素，其中干擾包括自然因素和人為因素。因此如何在波動(dòng)環(huán)境中仍能保持較為穩(wěn)定的傳輸速率和業(yè)務(wù)完成率是目前亟待解決的問題之一。

1.2 算法描述

由于節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)移動(dòng)和周圍環(huán)境的變化波動(dòng)，其所在接收范圍內(nèi)的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)屬性參數(shù)在不斷改變。本文采用VIKOR法為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)提供合適的實(shí)時(shí)接入方案，選用環(huán)境權(quán)重、剩余價(jià)值和執(zhí)行緊迫性作為業(yè)務(wù)改變優(yōu)先級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)，充分考慮業(yè)務(wù)的類型、初始價(jià)值和時(shí)效性。根據(jù)VIKOR法提供的最佳接入方案，將其選擇的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)環(huán)境參數(shù)轉(zhuǎn)變成環(huán)境權(quán)重，提供給優(yōu)先級(jí)函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，根據(jù)優(yōu)先級(jí)結(jié)果對(duì)請(qǐng)求接入業(yè)務(wù)進(jìn)行排序和接入。

1.2.1 VIKOR法確立連接方案

機(jī)動(dòng)站點(diǎn)周圍的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在每時(shí)每刻變化著，參數(shù)的大小和變化率都是隨機(jī)的，VIKOR法能在眾多網(wǎng)絡(luò)參數(shù)中選擇出效益最大的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)，能夠有效地針對(duì)環(huán)境波動(dòng)問題為移動(dòng)節(jié)點(diǎn)提供更適合現(xiàn)階段環(huán)境傳輸?shù)倪B接方案。

(1)

(2)

然后根據(jù)公式求得Qj[5]：

(3)

其中，S*=minSj，S-=maxSj，R*=minRj,R-=maxRj,v一般取0.5。最后按照Q值降序排列，選取Q值最小的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)作為連接方案。

1.2.2 動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)

業(yè)務(wù)在等待接入隊(duì)列中按照業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行升序排列，業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)越高，在帶寬允許的情況下優(yōu)先考慮接入?？紤]到節(jié)點(diǎn)所處的波動(dòng)環(huán)境對(duì)業(yè)務(wù)傳輸?shù)挠绊?，在文獻(xiàn)[15]的剩余價(jià)值中加入環(huán)境參數(shù)權(quán)重，使得業(yè)務(wù)在隊(duì)列排序中能盡量將適合現(xiàn)階段環(huán)境傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)優(yōu)先服務(wù)。定義ω(t)為動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)，其表達(dá)式為：

ω(t)=D(t)·φ(t)·Vij(t)，

(4)

式中，D(t)表示剩余價(jià)值，φ(t)表示執(zhí)行緊迫性，Vij(t)表示環(huán)境權(quán)重。

業(yè)務(wù)的類型和等級(jí)造成了業(yè)務(wù)時(shí)效性的各不相同，其時(shí)效性變化規(guī)律也有一定差異。對(duì)于高優(yōu)先級(jí)會(huì)話類業(yè)務(wù)，其時(shí)效性僅保留在產(chǎn)生業(yè)務(wù)后極短的時(shí)間內(nèi)，而對(duì)于高優(yōu)先級(jí)交互類和流媒體類業(yè)務(wù)，其時(shí)效性存在區(qū)域相對(duì)于同等級(jí)的會(huì)話類業(yè)務(wù)而言要寬一些。高優(yōu)先級(jí)的會(huì)話類業(yè)務(wù)和低優(yōu)先級(jí)的會(huì)話類業(yè)務(wù)雖然業(yè)務(wù)類型相同，但由于優(yōu)先級(jí)的差異導(dǎo)致其時(shí)效性存在區(qū)域也略有差別。雖然會(huì)話類業(yè)務(wù)時(shí)效性區(qū)域比交互類業(yè)務(wù)時(shí)效性區(qū)域小，但需要?jiǎng)討B(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)函數(shù)給予高優(yōu)先級(jí)交互類業(yè)務(wù)的優(yōu)先級(jí)能夠利用請(qǐng)求接入的時(shí)間差超過低優(yōu)先級(jí)會(huì)話類業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的機(jī)會(huì)，否則會(huì)造成業(yè)務(wù)類型架空業(yè)務(wù)等級(jí)、高優(yōu)先級(jí)交互類和流媒體類業(yè)務(wù)頻繁被低優(yōu)先級(jí)會(huì)話類業(yè)務(wù)插隊(duì)的情況。基于上述考慮，在文獻(xiàn)[15]的基礎(chǔ)上對(duì)剩余價(jià)值和執(zhí)行緊迫度函數(shù)進(jìn)行了修改。

在文獻(xiàn)[15]的基礎(chǔ)上根據(jù)海上業(yè)務(wù)時(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn)，重新定義了剩余價(jià)值D(t)，強(qiáng)化了業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)與業(yè)務(wù)持續(xù)時(shí)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，優(yōu)化了時(shí)間間隔對(duì)應(yīng)的價(jià)值差值，其表達(dá)式為：

(5)

式中，k表示業(yè)務(wù)參數(shù)，Tr表示相對(duì)剩余時(shí)間，相對(duì)剩余時(shí)間定義為業(yè)務(wù)截止時(shí)間與已服務(wù)時(shí)間的差值，V0表示初始價(jià)值。

在文獻(xiàn)[15]基礎(chǔ)上重新定義了執(zhí)行緊迫度φ(t)，增強(qiáng)了業(yè)務(wù)類型、業(yè)務(wù)等級(jí)與緊迫性的相關(guān)性，平滑了緊迫度曲線，相比于原表達(dá)式能夠使同一時(shí)間差下的緊迫度變化更加均勻，每一時(shí)刻變化下緊迫度的變化更加明顯。其表達(dá)式為：

(6)

式中，q表示業(yè)務(wù)類型和業(yè)務(wù)等級(jí)的乘積，di表示絕對(duì)截止時(shí)間，t表示實(shí)時(shí)時(shí)間。

定義Vij(t)為根據(jù)VIKOR算法提供的接入方案通過歸一化法計(jì)算得到的環(huán)境權(quán)重，其中i表示由VIKOR方法計(jì)算出的當(dāng)前最適合連接的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)編號(hào)，j表示當(dāng)前業(yè)務(wù)類型更側(cè)重第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參量。由于不同的業(yè)務(wù)類型對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)參數(shù)有著不同的需求，本文設(shè)定會(huì)話類業(yè)務(wù)關(guān)注包延遲參數(shù)，交互類業(yè)務(wù)關(guān)注丟包率參數(shù)，流媒體類業(yè)務(wù)關(guān)注帶寬參數(shù)。設(shè)第i個(gè)機(jī)動(dòng)站點(diǎn)t時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)分別為{α1t,α2t,α3t,...,αnt}，定義歸一化后業(yè)務(wù)關(guān)注的參數(shù)為其對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)的環(huán)境權(quán)重，則會(huì)話類業(yè)務(wù)的環(huán)境權(quán)重為:

(7)

式中,i=1,2,…，n。交互類和流媒體類的環(huán)境權(quán)重以此類推。

1.3 算法流程

為與實(shí)際運(yùn)動(dòng)更貼合，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)采用高斯-馬爾科夫移動(dòng)模型[16]進(jìn)行描述，模擬海上作業(yè)飛機(jī)的連續(xù)隨機(jī)運(yùn)動(dòng)，相較于傳統(tǒng)隨機(jī)模型有著運(yùn)動(dòng)曲線更平滑的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)海上通信網(wǎng)絡(luò)特征，節(jié)點(diǎn)通信信道采用海上通信信道[17]，考慮海面反射和大氣吸收損耗，不考慮惡劣氣候等其他偶然性影響因素。算法的具體流程如圖2所示。

圖2 算法流程Fig.2 Algorithm flow

節(jié)點(diǎn)開始運(yùn)動(dòng)時(shí)，算法同步運(yùn)行。算法首先檢查業(yè)務(wù)服務(wù)情況：將新產(chǎn)生的業(yè)務(wù)加入到請(qǐng)求接入排隊(duì)序列，對(duì)過期的業(yè)務(wù)進(jìn)行清除，已經(jīng)結(jié)束的業(yè)務(wù)釋放帶寬。節(jié)點(diǎn)更新路徑范圍內(nèi)機(jī)動(dòng)站點(diǎn)周圍的環(huán)境參數(shù)，算法根據(jù)輸入?yún)?shù)更新所有序列中業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)，根據(jù)機(jī)動(dòng)站點(diǎn)的環(huán)境參數(shù)計(jì)算出環(huán)境權(quán)重。將所有參數(shù)輸入到VIKOR法中，VIKOR提供適合現(xiàn)階段環(huán)境傳輸?shù)臋C(jī)動(dòng)站點(diǎn)連接方案。對(duì)業(yè)務(wù)請(qǐng)求接入排隊(duì)序列按照動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序，按照排隊(duì)順序依次檢查剩余帶寬情況，滿足要求的業(yè)務(wù)開始服務(wù)，不滿足要求的業(yè)務(wù)重新進(jìn)入請(qǐng)求接入序列進(jìn)行排序。若請(qǐng)求接入隊(duì)列已滿隊(duì)，則新生成的業(yè)務(wù)與請(qǐng)求接入隊(duì)列中動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)最小者進(jìn)行比較，留下動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)較大的業(yè)務(wù)。

2 仿真結(jié)果與分析

2.1 參數(shù)設(shè)置

本文算法的仿真場(chǎng)景設(shè)置為海上臨時(shí)機(jī)動(dòng)站點(diǎn)環(huán)境，機(jī)動(dòng)站點(diǎn)的位置如圖3所示。機(jī)動(dòng)站點(diǎn)在海平面以每小時(shí)15節(jié)的速度緩慢向x軸正方向移動(dòng)，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)從原點(diǎn)出發(fā)，之后的時(shí)間內(nèi)以150 m/s的速度做連續(xù)隨機(jī)運(yùn)動(dòng)，仿真時(shí)間800 s。由于仿真使用的是機(jī)動(dòng)站點(diǎn)和海上節(jié)點(diǎn)的相對(duì)距離，所以機(jī)動(dòng)站點(diǎn)的移動(dòng)速度相對(duì)海上節(jié)點(diǎn)來說可以近似為靜止。機(jī)動(dòng)站點(diǎn)的通信范圍是視距范圍，超出通信范圍視為無信號(hào)。移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的出發(fā)起始點(diǎn)設(shè)置為坐標(biāo)原點(diǎn)，以此為例進(jìn)行蒙特卡洛仿真。

圖3 機(jī)動(dòng)站點(diǎn)位置圖Fig.3 Mobile station location map

在本算法仿真中，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)最大帶寬設(shè)置為150 kHz，等待隊(duì)列和服務(wù)隊(duì)列最大數(shù)量為10，等待隊(duì)列和服務(wù)隊(duì)列都滿隊(duì)的情況下，再產(chǎn)生業(yè)務(wù)接入請(qǐng)求時(shí)，定義為網(wǎng)絡(luò)堵塞。業(yè)務(wù)生成間隔滿足參數(shù)為3的泊松分布，機(jī)動(dòng)站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)波動(dòng)采用馬爾科夫鏈形式進(jìn)行模擬，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為0.5，當(dāng)前時(shí)間的參數(shù)只與前一時(shí)刻的參數(shù)相關(guān)，與其他時(shí)刻的參數(shù)值無關(guān)，機(jī)動(dòng)站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)波動(dòng)范圍如表1所示。

表1 仿真參數(shù)表

業(yè)務(wù)參數(shù)中帶寬參數(shù)參考文獻(xiàn)[6]，為方便數(shù)值計(jì)算，3種業(yè)務(wù)所需帶寬同時(shí)縮小一個(gè)數(shù)量級(jí)，縮小后的數(shù)值不影響后續(xù)計(jì)算步驟的數(shù)值大小和意義。初始價(jià)值參數(shù)參考文獻(xiàn)[7]，并在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展到3種業(yè)務(wù)類型，按照高優(yōu)先級(jí)價(jià)值高于低優(yōu)先級(jí)、會(huì)話類高于交互類、交互類高于流媒體類的規(guī)則。業(yè)務(wù)參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 業(yè)務(wù)參數(shù)表

業(yè)務(wù)等級(jí)的服務(wù)時(shí)間和等級(jí)數(shù)量比重如表3所示，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，3種業(yè)務(wù)等級(jí)服務(wù)時(shí)間的期望之和近似等于等級(jí)二所需的服務(wù)時(shí)間。業(yè)務(wù)狀態(tài)分為等待、服務(wù)和過期3個(gè)狀態(tài)，過期的業(yè)務(wù)指的是業(yè)務(wù)等待時(shí)間超過了其k倍的服務(wù)時(shí)長(zhǎng)，根據(jù)不同等級(jí)業(yè)務(wù)的時(shí)效性將k按照業(yè)務(wù)等級(jí)一、二、三分別設(shè)定為0.8、1.2、1.5，過期業(yè)務(wù)不再進(jìn)入到請(qǐng)求接入序列中排隊(duì)，自動(dòng)判斷為傳輸業(yè)務(wù)失敗。

表3 業(yè)務(wù)等級(jí)表

2.2 結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文算法的性能，將其與基于距離、時(shí)間優(yōu)先級(jí)算法[9]，以及改進(jìn)的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)控制算法[13]進(jìn)行對(duì)比。基于距離是指基站連接選擇方案按照距離大小進(jìn)行選擇，時(shí)間優(yōu)先級(jí)指按照業(yè)務(wù)接入請(qǐng)求的發(fā)送時(shí)間進(jìn)行排序，改進(jìn)的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)控制算法是指在文獻(xiàn)[13]的基礎(chǔ)上加入了基于距離選擇連接基站的部分。

將完成的業(yè)務(wù)除以這段時(shí)間產(chǎn)生的所有業(yè)務(wù)得到業(yè)務(wù)完成率，用來衡量算法的業(yè)務(wù)執(zhí)行情況。某次仿真結(jié)束后得到圖4所示的完成率對(duì)比圖，可以看到70 s之前兩種算法的完成率是幾乎相同的，這是由于服務(wù)序列未完全滿隊(duì)，算法之間的差異并不明顯。在服務(wù)序列滿隊(duì)之后，按照動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)排序的隊(duì)列業(yè)務(wù)完成率明顯好于時(shí)間優(yōu)先級(jí)的隊(duì)列，這是因?yàn)楦邇?yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)的服務(wù)時(shí)間較少時(shí)，將高優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)提前服務(wù)，能避免由于大帶寬低優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)長(zhǎng)時(shí)間占用帶寬致使高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)無法接入最終失效的情況。經(jīng)過50次蒙特卡羅仿真取平均，復(fù)合優(yōu)先級(jí)算法和優(yōu)先級(jí)控制算法相比有0.71%的提升，與時(shí)間優(yōu)先級(jí)相比有3.85%的提升，這是因?yàn)閺?fù)合優(yōu)先級(jí)的剩余價(jià)值和執(zhí)行緊迫性函數(shù)根據(jù)不同業(yè)務(wù)時(shí)效性的特點(diǎn)，增大了有效差異的時(shí)效性區(qū)域，避免了高優(yōu)先級(jí)由于接入請(qǐng)求發(fā)送晚，而被低優(yōu)先級(jí)先發(fā)送接入請(qǐng)求的業(yè)務(wù)一直插隊(duì)的情況。

圖4 實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)完成率對(duì)比Fig.4 Comparison of real time business completion rate

圖5為仿真時(shí)間內(nèi)兩種算法不同業(yè)務(wù)等級(jí)完成數(shù)量的對(duì)比。

圖5 業(yè)務(wù)等級(jí)完成數(shù)量對(duì)比Fig.5 Comparison of business level completed quantity

在密集業(yè)務(wù)傳輸需求的情況下，動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)算法的業(yè)務(wù)完成總量明顯高于于其他兩種算法，經(jīng)過50次蒙特卡洛仿真取平均后得到，相對(duì)于時(shí)間優(yōu)先級(jí)算法，本文算法在業(yè)務(wù)等級(jí)一完成量提升了約136.17%，業(yè)務(wù)等級(jí)二的完成量提升了約27.26%，業(yè)務(wù)等級(jí)三的完成量降低了23%，這是由于算法提高了高優(yōu)先級(jí)的服務(wù)優(yōu)先度，犧牲了一部分帶寬需求較大的低優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)，使得隊(duì)列快速服務(wù)低帶寬需求的業(yè)務(wù)。與動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)控制算法相比，本文算法的業(yè)務(wù)等級(jí)一完成量提升了17.59%，業(yè)務(wù)等級(jí)二完成量提升了5.819%，業(yè)務(wù)等級(jí)三完成量提升了11.76%。動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)算法主動(dòng)提高高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)的服務(wù)時(shí)間，也變相提高了整個(gè)排隊(duì)序列的通暢度，使得各個(gè)優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)完成率都能有所提升。

圖6為不同業(yè)務(wù)類型完成量對(duì)比，業(yè)務(wù)類型的完成與機(jī)動(dòng)站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)還有業(yè)務(wù)類型的帶寬有關(guān)，流媒體類業(yè)務(wù)由于所需帶寬較大，造成業(yè)務(wù)完成量較低。通過50次蒙特卡洛仿真后取平均值，相對(duì)于時(shí)間優(yōu)先級(jí)算法，本文算法在會(huì)話類業(yè)務(wù)完成量提升了約67%，交互類業(yè)務(wù)的完成量提升了約19.42%，流媒體類業(yè)務(wù)的完成量降低了21%。會(huì)話類業(yè)務(wù)作為3類業(yè)務(wù)中帶寬需求最小的，當(dāng)高優(yōu)先級(jí)會(huì)話類業(yè)務(wù)請(qǐng)求時(shí)可以快速接入服務(wù)且對(duì)請(qǐng)求接入排隊(duì)隊(duì)列影響最小，所以會(huì)話類業(yè)務(wù)提升最為明顯。同樣，在犧牲大帶寬需求且低優(yōu)先級(jí)流媒體類業(yè)務(wù)的情況下，才能為高優(yōu)先級(jí)低帶寬需求的業(yè)務(wù)留出相應(yīng)的服務(wù)位置。與動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)控制算法相比，由于高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)完成率的提升，相應(yīng)業(yè)務(wù)類型的完成率也有所提升，本文所提算法的會(huì)話類業(yè)務(wù)完成量提升了6.5%，交互類業(yè)務(wù)完成量提升了5.5%，流媒體類業(yè)務(wù)完成量提升了3%。

圖6 業(yè)務(wù)類型完成數(shù)量對(duì)比Fig.6 Comparison of number of business types completed

環(huán)境參數(shù)波動(dòng)是不可控的，算法的環(huán)境適應(yīng)性體現(xiàn)在從大量多變的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)中提供合適的連接方案，并將連接方案的參數(shù)傾向性傳遞到業(yè)務(wù)請(qǐng)求接入隊(duì)列中，因此選用實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)波動(dòng)環(huán)境適應(yīng)性進(jìn)行衡量。通過圖7對(duì)比可以看出，VIKOR法在帶寬、包延遲、包抖動(dòng)和丟包率四種沖突參數(shù)下，提供的折中方案更傾向于較小的包延遲、包抖動(dòng)和丟包率，這非常有利于會(huì)話類和交互類業(yè)務(wù)的傳輸，但這種方案的代價(jià)是帶寬較小。VIKOR法為業(yè)務(wù)排序提供了環(huán)境權(quán)重，能有效促使業(yè)務(wù)按照適合環(huán)境傳輸?shù)捻樞蜻M(jìn)行排列。

(a) 實(shí)時(shí)帶寬參數(shù)對(duì)比

圖8為3種算法在仿真時(shí)間內(nèi)堵塞率的對(duì)比，將請(qǐng)求接入隊(duì)列中等候接入的業(yè)務(wù)數(shù)量除以滿隊(duì)列的業(yè)務(wù)數(shù)量定義為堵塞率，可以看出，本文算法的實(shí)時(shí)堵塞率始終處于較低值，其余兩種算法均處于較高值。當(dāng)算法的堵塞率處于滿狀態(tài)時(shí)，代表著下一時(shí)刻若再生成新的業(yè)務(wù)，就必定會(huì)有業(yè)務(wù)因網(wǎng)絡(luò)堵塞而過期，造成業(yè)務(wù)完成率下降，所以低堵塞率意味著保證了節(jié)點(diǎn)服務(wù)隊(duì)列的流暢度，能在一定程度上提升整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)的性能。將圖6～圖8結(jié)合來看，在動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)提高業(yè)務(wù)完成率的基礎(chǔ)上，結(jié)合VIKOR法選擇較優(yōu)參數(shù)的機(jī)動(dòng)站點(diǎn)進(jìn)行連接，業(yè)務(wù)服務(wù)處于良好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)環(huán)境下，能使業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量有較好的提升。

圖8 實(shí)時(shí)堵塞率Fig.8 Real time blockage rate

3 結(jié)論

針對(duì)業(yè)務(wù)類型和業(yè)務(wù)等級(jí)的時(shí)效性特點(diǎn)不突出以及算法對(duì)于波動(dòng)環(huán)境適應(yīng)性不強(qiáng)的問題，本文提出了一種基于VIKOR法和動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的多屬性網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法。首先用VIKOR法選出合適的網(wǎng)絡(luò)接入方案，再把方案站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)權(quán)重傳遞給移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求隊(duì)列，結(jié)合改進(jìn)的剩余價(jià)值和執(zhí)行緊迫度建立動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)模型，最后搭建仿真環(huán)境對(duì)其性能進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，在海上波動(dòng)環(huán)境移動(dòng)節(jié)點(diǎn)基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的網(wǎng)絡(luò)選擇場(chǎng)景下，基于動(dòng)態(tài)復(fù)合優(yōu)先級(jí)的算法與時(shí)間優(yōu)先級(jí)算法和基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)控制算法相比，在同樣保證業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)需求的基礎(chǔ)上，能夠有效提升業(yè)務(wù)完成率和隊(duì)列流暢度，提高了整體通信網(wǎng)絡(luò)的性能。