基于模糊邏輯控制器的通信端口流量控制仿真

龔萬煒,邢 軍

(1. 閩南科技學(xué)院光電信息學(xué)院,福建 泉州 362332;2. 大連工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧 大連 116034)

1 引言

網(wǎng)絡(luò)智能化狀態(tài)下5G移動通信[1]早已普及。同時,5G移動通信網(wǎng)絡(luò)巨大的工作量,也頻繁出現(xiàn)流量擁堵問題[2],導(dǎo)致信息無法高效發(fā)送和接收,5G移動通信網(wǎng)絡(luò)易出現(xiàn)崩潰現(xiàn)象。隨著高速網(wǎng)絡(luò)的普及及應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)在5G移動通信下傳輸量日益增多,流量控制就成了當(dāng)前時代下的重要研究問題。流量控制主要分為多種動態(tài)實施機(jī)制,可以有效掌握業(yè)務(wù)流在5G通信中的運(yùn)行狀態(tài),有利于流量資源的分配。

根據(jù)這一優(yōu)勢,研究5G移動通信多端口并行流量控制方法逐漸成為熱點話題。例如:閆偉[3]等人提出基于數(shù)據(jù)分類和最小時延的LWA網(wǎng)絡(luò)流量控制算法,該方法為了可以有效提升網(wǎng)絡(luò)傳輸速率,首先對網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)實施了分類處理,從中選擇時延最小的網(wǎng)絡(luò)傳輸流量,利用該流量向時延敏感數(shù)據(jù)傳輸,而不敏感數(shù)據(jù)則傳輸?shù)綍r延較大的網(wǎng)絡(luò)內(nèi),以此完成流量控制,該方法的分類效果不明顯,存在平均延時高的問題。田鶴[4]等人提出基于網(wǎng)絡(luò)流的嵌入式互聯(lián)網(wǎng)中流量控制與優(yōu)化方法,該方法利用建立的流量控制模型對互聯(lián)網(wǎng)流量開展控制,并采用粒子群算法對該模型中的最大流函數(shù)優(yōu)化,達(dá)到控制網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化的目的,以此實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的控制及優(yōu)化,該方法控制性能差,存在CPU占用率高的問題。李貝貝[5]等人提出鐵路客票系統(tǒng)響應(yīng)式流量控制策略研究方法,該方法首先詳細(xì)分析了鐵路客站的業(yè)務(wù)模式,針對分析結(jié)果以響應(yīng)式流量控制方法為主,提出相應(yīng)的流量控制策略,利用該策略對多種方面的流量實行控制,令網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量保持平衡,實現(xiàn)流量控制,該方法的分析結(jié)果不夠完善,存在控制效果差的問題。

5G移動通信具有高速率、低時延和大連接特點,但由于當(dāng)前通信端口輸入流量的速率和流量分配緩沖區(qū)大小還無法實現(xiàn)最優(yōu)配置,導(dǎo)致通信端口流量易出現(xiàn)過高或過低的問題,影響網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸效率。為了解決此問題,本文提出一種新的5G移動通信多端口并行流量控制方法。

2 5G移動通信多端口性能建模

設(shè)定在5G移動通信多端口需要傳輸出去的數(shù)據(jù)幀由m標(biāo)記,而5G移動通信多端口中最多存有N個數(shù)據(jù)幀,數(shù)據(jù)幀在5G移動通信多端口內(nèi)傳輸期間會出現(xiàn)傳輸出錯及數(shù)據(jù)幀丟失的問題,出現(xiàn)這種問題的概率為p。當(dāng)5G移動通信多端口數(shù)據(jù)幀傳輸時傳輸時延為ta,那么數(shù)據(jù)幀在多端口數(shù)據(jù)鏈路的發(fā)送端及接收端的輸送時延就表示tp,數(shù)據(jù)幀在接收端中獲取數(shù)據(jù)后產(chǎn)生的處理時延表示tpr。

多端口內(nèi)若數(shù)據(jù)幀的傳輸流程為連續(xù)發(fā)送[6,7],那么數(shù)據(jù)幀與數(shù)據(jù)輸送時間就會發(fā)生重疊。設(shè)置數(shù)據(jù)幀傳輸時時間重疊系數(shù)表示β,令其滿足0≤β1<1的條件,當(dāng)重疊時間為β1=0時,表示在5G移動通信多端口中只能有唯一的數(shù)據(jù)幀在鏈路內(nèi)傳輸。設(shè)置5G移動通信多端口信道的傳輸時間屬于瞬間傳送,而在多端口鏈路內(nèi),數(shù)據(jù)幀在傳輸期間的時間由下述公式表達(dá)式定義而成

t4=ta+tp+tpr

(1)

式中,t4表示傳輸時間。

式(1)代表5G移動通信數(shù)據(jù)幀從多端口的發(fā)送端到接收端的傳輸時間,而數(shù)據(jù)幀從接收端到發(fā)送端的輸送時間表達(dá)式定義為:t5=tb+tpr。式中,tb表示數(shù)據(jù)幀發(fā)送時延。

假設(shè)在5G移動通信多端口中,有m個數(shù)據(jù)幀劃分成了n個移動端口,那么每個端口所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)幀所消耗的時間定義為:t6=xt4+t5。式中,x表示數(shù)據(jù)幀個數(shù)。

根據(jù)以上計算的不同數(shù)據(jù)幀在5G移動通信多端口中的發(fā)送端時間,在時間重疊情況下,利用下式計算出輸送m個數(shù)據(jù)幀所消耗的時間,定義為

tF=n(t6-β1t6)=mt4+nt5-n+β1t6

(2)

式中,β1表示時間重疊系數(shù),tF表示多個數(shù)據(jù)幀傳輸時所消耗的時間。

若數(shù)據(jù)幀在5G移動通信多端口傳輸時會出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失或出錯的問題,那么就要在移動端口中重新上傳數(shù)據(jù)幀,并在移動窗口中確認(rèn),且重傳次數(shù)無限制,那么m個數(shù)據(jù)幀在發(fā)送時所消耗的時間定義如下

(3)

式中,T′表示數(shù)據(jù)幀傳輸耗時,i表示常數(shù),pi表示數(shù)據(jù)幀出錯及丟失概率。

通過上述分析計算,可知在一定的單位時間內(nèi),5G移動通信多端口可以輸送出較多的數(shù)據(jù)幀,且傳輸速率高。若數(shù)據(jù)幀傳輸過程中出現(xiàn)出錯或丟失問題,可以連續(xù)重新上傳需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)幀,這時5G移動通信端口傳輸單一數(shù)據(jù)幀時,傳輸時間就為:tH=x(t4+t5)。式中,tH表示數(shù)據(jù)輸送到下一個端口的傳輸時間。

(4)

根據(jù)數(shù)據(jù)幀在通信信道中的傳輸時延,可知5G移動通信多端口的傳輸性能較高,具有較強(qiáng)的通信傳輸優(yōu)勢,基于這一特點分配5G移動通信多端口并行流量。

3 5G移動通信多端口并行流量控制

3.1 流量分配

由此可知,帶寬和跳數(shù)在5G移動通信多端口中占據(jù)著重要地位。5G移動通信多端口數(shù)據(jù)幀的傳輸時延及丟包率[8,9]均與帶寬成反比。跳數(shù)可以有效的對5G移動通信多端口并行流量的資源消耗效果產(chǎn)生反應(yīng),數(shù)據(jù)幀經(jīng)過跳數(shù)時,跳數(shù)越大資源消耗越多。

基于5G移動通信多端口性能分析,設(shè)置LSP的平均時延表示Tk,跳數(shù)定義為Nk,那么并行流量在多端口鏈路中的分配準(zhǔn)則ik就表示為:ik=Tk×Nk,此時的代價函數(shù)表述如下

(5)

式中,λk為約束條件。當(dāng)分配并行流量時,F有了變小趨勢,那么就表明LSP鏈路中的跳數(shù)是固定不變的,以此就可以通過F最小原則對5G移動通信多端口并行流量開展分配處理[10,11]。因此在LSP平均時延相等的情況下,并行流量跳數(shù)越少的,則被最先分配,以此達(dá)到降低資源占用的目的。

(6)

通過以上研究,對5G移動通信多端口并行流量的分配流程如下所示:

1)按照5G移動通信多端口鏈路的初始化狀態(tài),設(shè)立分配因子為Tk,0=Ck/CT,其中Ck標(biāo)記鏈路容量,CT標(biāo)記鏈路總?cè)萘?Tk,0代表分配因子。

2)依據(jù)5G移動通信多端口性能分析,計算出數(shù)據(jù)時延分組,獲取平均時延。

3)從LSP鏈路中得出第j時刻的平均時延為Tk,j,將Tk,j與Tk,j相對應(yīng)的跳數(shù)Nk乘積后得出鏈路資源參數(shù)Rk,j,并對其從大到小依次排序。操作完成后選取Rk,j的最大值與最小值為一組,而次大值與次小值為第二組,以此將最大值Max(Rk,j)分配到Min(Rk,j)中,形成流量Um。反復(fù)重復(fù)此操作,每對分配后的并行流量都為U,再從U中生成出新的一組,更新為Tk,j,完成對并行流量的分配。

4)每隔1個延時測量間隔后,返回到第2)步驟直接執(zhí)行,直至全部分配完成后結(jié)束,至此實現(xiàn)流量的分配。

3.2 并行流量控制

通過對5G移動通信多端口鏈路并行流量的分配,建立模糊邏輯控制器[12,13]對各條鏈路中的并行流量控制,以此減小網(wǎng)絡(luò)流量擁堵。

模糊邏輯控制器主要有兩部分組成,一部分為FCAC(模糊連接受理控制),另一部分為IUPC(智能用法參數(shù)控制)。模糊邏輯控制器FLC將網(wǎng)絡(luò)擁塞控制及流量控制相融合,具有控制性強(qiáng)的特點。

根據(jù)并行流量在各個鏈路中的分配結(jié)果,將FLC劃分成兩個控制部分,一種為用戶發(fā)出請求后FCAC需盡快響應(yīng)連接請求,確定鏈路流量、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及資源,另一種為IUPC監(jiān)管FCAC可以連接的并行輸入流量,可以在鏈路中選擇性的丟棄并行流量及信元,達(dá)到均衡網(wǎng)絡(luò)并行流量的目的[14,15]。

將流量連接數(shù)Ni、ρi及γi用作FLC的輸入,這時5G移動通信多端口并行流量所需帶寬CFUZZY的模糊近似值就表示為

(7)

式中,L表示不同流量參數(shù),i表示并行流量源。

基于模糊控制器FLC的輸入結(jié)果,得出最佳模糊準(zhǔn)則,利用FLC對5G移動通信多端口分配后的并行流量控制后,其最終輸出結(jié)果為

(8)

根據(jù)FLC的輸出結(jié)果,取得5G移動通信多端口網(wǎng)絡(luò)擁堵反饋情況,并利用模糊邏輯控制器判斷是否需要丟棄或標(biāo)記輸入的違約流量信元,從而完成對5G移動通信多端口并行流量的控制。

4 實驗與分析

為了驗證5G移動通信多端口并行流量控制方法的整體有效性,需要對該方法開展實驗對比測試。

通過研究提出的5G移動通信多端口并行流量控制方法(研究方法)、文獻(xiàn)[3]提出的基于數(shù)據(jù)分類和最小時延的LWA網(wǎng)絡(luò)流量控制方法和文獻(xiàn)[4]提出的基于網(wǎng)絡(luò)流的嵌入式互聯(lián)網(wǎng)中流量控制與優(yōu)化方法開展對比測試。

為了能夠驗證研究方法、基于數(shù)據(jù)分類和最小時延的LWA網(wǎng)絡(luò)流量控制方法和基于網(wǎng)絡(luò)流的嵌入式互聯(lián)網(wǎng)中流量控制與優(yōu)化方法的控制效果,設(shè)定在5G移動通信多端口中引入20條鏈路,并將并行流量分配到各個鏈路中,根據(jù)分配結(jié)果測試流量在CPU中的占用率,其測試結(jié)果如圖1所示。

圖1 CPU占用率測試

根據(jù)圖1中的數(shù)據(jù)可知,本次測試選取的并行流量為2500Mbs,將其分配到各個鏈路后,研究方法在整個CPU中的占用率要低于文獻(xiàn)方法,且整體占用率不超過CPU的一半,可見研究方法的控制性能強(qiáng)。

流量分配到每條鏈路后,會隨著鏈路數(shù)的增加,導(dǎo)致總端口平均帶寬產(chǎn)生變化。鏈路數(shù)增加后,若總端口平均帶寬的運(yùn)動趨勢較平緩,就說明流量在鏈路中處于穩(wěn)定狀態(tài),沒有發(fā)生鏈路擁堵的問題。根據(jù)這一特點,對總端口平均帶寬開展實驗對比測試,驗證三種方法的流量控制效果,具體測試結(jié)果如圖2所示。

圖2 總端口平均帶寬對比測試

分析圖2中的數(shù)據(jù)可知,鏈路數(shù)不斷增加的情況下,研究方法的總端口平均帶寬運(yùn)動軌跡保持著平穩(wěn)上升的變化,說明鏈路條數(shù)增加后流量在各條鏈路中依然保持穩(wěn)定狀態(tài),且沒有鏈路擁塞,證明研究方法的控制效果好。

鏈路數(shù)在5G移動通信多端口中增加后,各個鏈路的流量端口帶寬最大利用率會隨之提升,針對這一特性,利用三種方法對端口帶寬最大利用率及流量平均延時實行測試,根據(jù)測試結(jié)果側(cè)面反映出三種控制方法的優(yōu)劣。

依據(jù)圖3與圖4的測試結(jié)果,可以明顯看出研究方法的端口帶寬最大利用率最高、而流量的平均延時最低,充分體現(xiàn)出研究方法的控制性能最優(yōu)。這是因為研究方法對5G移動通信多端口并行流量實行分配處理,以此解決了多端口并行流量出現(xiàn)的擁塞問題,為5G移動通信多端口并行流量控制奠定了重要基礎(chǔ),大大地提升了整體控制性能,因此研究方法的端口帶寬最大利用率最高、平均延時最低。

圖3 端口帶寬最大利用率測試

圖4 平均延時測試

5 結(jié)束語

本研究提出5G移動通信多端口并行流量控制方法。優(yōu)先分析了5G移動通信多端口性能,基于此分配5G移動通信多端口并行流量,達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)流量擁堵的目的,進(jìn)而利用建立的模糊邏輯控制器對各個鏈路的并行流量控制。通過實驗全面測試了該方法的應(yīng)用性能,驗證了提出方法在5G移動通信多端口并行流量控制方法中發(fā)揮著重要地位,在今后并行流量控制方法中有著良好的發(fā)展前景。