专利名称：一种多模协作通信的业务流分发系统及方法
技术领域：
本发明涉及计算机异构网络通信技术领域，更具体地，本发明涉及一种 异构网络上多模协作通信的业务流分发系统及方法。
背景技术：
近年来，随着无线通信技术的迅速发展和人们对移动接入需求的不断增 加，各种无线接入网络纷纷涌现，未来网络的异构性更加突出。人们对下一代移动网络的组成达成共识下一代移动网络必定是多种接入技术相融合的 异构网络。伴随着异构网络的发展，为了使用户能够充分享受异构网络带来的方便、 快捷、无缝的接入体验，集成多种网络接口的多模移动终端日益普及，使多 模移动终端可以同时利用多个接口进行通信的技术被称之为多模协作通信。 多模协作通信使以下情况成为可能当终端上有多种不同类型的业务流需要 被传输时，可以根据不同类型的业务流特点、不同接入网络的当前链路状况、 不同用户的喜好等因素把各条业务流分发到不同的接入网络上进行传输，在 保障各条业务流服务质量的基础上，取得最小的通信成本和最大资源利用率； 此外，当某种接入网络不再可用或服务质量明显降低时，也能够及时做出反 应，将此网络上承载的业务流无缝地切换至其他可用网络上进行传输。多模协作通信需要有一个系统稳定运行在多模终端之上，自动进行网络 链路状况的实时测量，自动感知当前业务流类型，自动在业务流和各接入网 络接口之间建立映射关系。目前，网络链路状况在线测量技术和业务类型感 知技术都已比较成熟，多模移动终端可以很容易地获得当前各接入网络的信 号强度及可用带宽，也可以轻易分辨出本机上并发运行的业务流类型，因此问题的关键是缺乏一种业务流分发方法，能够根据实时测量的网络链路状况 以及多模移动终端上正在传输的各条业务流的类型，自动地在业务流和各网 络接口之间建立映射关系。现有的异构网络多模移动终端业务流分发方法， 存在以下三个问题1)难以区分不同类型的业务流，而且难以根据业务流的特征确定最合适的传输网络并保证重要的业务具有使用网路的优先权；2)难 以在无需用户参与的情况下自动、合理的确定影响业务流分发决策的网络各 参数权重；3)难以对异构网络中多模移动终端的业务流分发问题进行概括并 对业务流进行指导。发明内容为克服现有计算机异构网络上业务流分发中类型难以区分并且优先分发难 以保证以及难以自动确定业务流分发权重的缺陷，本发明提出一种多模协作通 信的业务流分发系统及方法。根据本发明的一个方面，提出了一种多模协作通信的业务流分发系统，包括感知模块，用于感知所连接的网络的链路状况，获取网络信息和业务流信息；判断模块，用于根据接收的所述网络信息和业务流信息，确定业务流优先级并且筛选出可用网络；目标模块，用于将用户需求根据相对贴近度转化为可以衡量的决策目标；决策模块，根据接收来自所述判断模块的可用网络信息和来自所述目标模 块的决策目标信息，使用多参数权重自生成算法和TOPSIS多属性决策方法，获 取所述可用网络与理论最优网络的贴近度，确定满足各个业务流的最优网络。其中，所述感知模块根据网络在线测量技术，感知所连接的每个网络的当 前链路状况，包括网络的可用带宽、信号强度和时延、抖动、丟包率；并且根 据业务类型感知技术，感知需要被服务的业务流类型。其中，所述判断模块根据下述原则确定业务流优先级并形成优先级队列 实时业务的优先级高于非实时业务，交互式业务优先级高于非交互式业务，切换业务优先级高于新接入业务。其中，所述判断模块根据最高优先级业务流的网络限定条件，选取满足该 业务流要求的可用网络集。其中，所述目标模块中，所述相对贴近度被限定为用于街量可用网络与理 论最优网络的贴近程度以及与理论最差网络远离程度的变量。其中，所述决策模块根据所述可用网络信息，使用现有的多参数权重自生成算法，生成网络各项参数对应的权重；所述决策^^莫块^4居所述可用网络信息 和所述网络各项参数对应权重，使用TOPSIS多属性决策方法，计算各个可用网 络与理想最优网络的相对贴近度。其中，所述TOPSIS多属性决策方法包括通过构造评价网络的理论最优网 络和理论最差网络，并用靠近最优网络和远离最差网络的程度，计算可用网络 与理想最优网络的相对贴近度来对可用网络进行排序，选出最优可用网络。根据本发明的另一方面，提出了一种多模协作通信的业务流分发方法，包括步骤IO)、感知所连接的网络的链路状况，获取网络信息和业务流信息；步骤2G)、根据接收的所述网络信息和业务流信息，确定业务流优先级并 且筛选出可用网络；步骤30)、将用户需求根据相对贴近度转化为可以衡量的决策目标；步骤40)、根据接收的所述可用网络信息和所述决策目标信息，使用多参 数权重自生成算法和TOPSIS多属性决策方法，获取所述可用网络与理论最优网 络的贴近度，确定满足各个业务流的最优网络。其中，步骤10)还包括根据网络在线测量技术，感知所连接的每个网络 的当前链路状况，包括网络的可用带宽、信号强度和时延、抖动、丢包率；并 且根据业务类型感知技术，感知需要被服务的业务流类型。其中，步骤20)还包括，才艮据下述原则确定业务流优先级并形成优先级队 列实时业务的优先级高于非实时业务，交互式业务优先级高于非交互式业务， 切换业务优先级高于新接入业务。其中，步骤20)还包括根据最高优先级业务流的网络限定条件，选取满足所述业务流要求的可用网络集。其中，步骤30)中，所述相对贴近度被限定为用于衡量可用网络与理论最 优网络的贴近程度以及与理论最差网络远离程度的变量。其中，步骤40)还包括根据所述可用网络信息，使用现有的多参数权重 自生成算法，生成网络各项参数对应的权重；根据所述可用网络信息和所述网 络各项参数对应权重，使用TOPSIS多属性决策方法，计算各个可用网络与理论 最优网络的相对贴近度。其中，步骤40)中，所述TOPSIS多属性决策方法包括通过构造评价网络 的理论最优网络和理论最差网络，并用靠近最优网络和远离最差网络的程度， 计算可用网络与理想最优网络的相对贴近度来对可用网络进行排序，选出最优 可用网络。根据本发明，基于不同类型业务流的特征，为各条业务流赋予不同的服务 优先级，在为业务流选择最合适的分发网络的同时保证重要的业务流具有使用 网络的优先权；本发明引入多参数权重自生成算法，用于自动确定影响业务流 分发决策的各项网络参数对应的权重，减轻用户负担。
图1为异构网络中多模协作通信典型场景图；图2是基于优先级和权重自生成的多模协作通信业务流分发系统示意图； 图3是基于优先级和权重自生成的多模协作通信业务流分发方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的一种多模协作通信的业务流分 发系统及方法进行详细描述。图1为现有异构网络中多模协作通信典型场景图，如图所示，给出下一代 移动网络的组成结构示例，下一代移动网络是一个多种接入方式相融合的异构 网络。各种无线接入技术各具特色，多种接入网络共存，例如热点覆盖能够提供高带宽但覆盖范围小；蜂窝覆盖的覆盖范围大但带宽受限；即使是同一类型覆盖网络，实现技术或运营商的不同也会影响到用户的接入选择。因此很难 用单一的接入技术来代替其它所有的接入技术，各种无线接入方式将长期共存。 下一代移动网络的目标就是要把这些不同的无线接入网络很好的融合在一起， 让它们优势互补，从而为移动用户提供最完美的使用体验。另外，图1还示出异构网络中多模终端协作通信的典型场景。当多模终端 上有不同类型的业务流需要进行传输时，可以根据不同类型业务流的特征、不 同网络的当前链路状况等因素将各条业务流分发到不同的网络接口上进行传 输，在保障业务流服务质量的基础上，取得最小的通信成本和最大的资源利用率；此外，当某个接入网络不再可用或服务质量明显降低时，多模终端可以及 时做出反应，将此网络上承载的业务流无缝切换到其他满足业务流需求的网络 上进行传输。如图1所示，该多模终端配备多种接口，可以直接与蜂窝网络、 热点覆盖网络相连，假定多模终端上可以并发运行3种会话——话音、视频和 文件传输。3种会话有着不同的业务特征和服务质量需求，理想的传输方案是 话音业务，因为对时延、抖动比较敏感，应该选择服务质量好的蜂窝网络传输； 视频业务，数据量大、时延要求一般，最好选择热点覆盖网络传输，用户移动 导致热点覆盖网络不再可用时，应尽可能的将正在被服务的业务流无缝切换到 满足需求的蜂窝覆盖网络上进行传输；文件传输业务，数据量大、对时延无要 求，应尽量选择热点覆盖网络进行传输，没有热点覆盖的区域，在不影响其他 类型业务流传输的前提下可以进行传输。图2示出根据本发明的实施例的基于优先级和权重自生成的多模协作通信 业务流分发系统。根据现有的多属性决策理论，结合服务优先级概念和权重自 生成算法，根据本发明的实施例提出一种基于优先级和权重自生成的多模协作 通信业务流分发系统，包括感知模块、判断模块、决策模块和目标模块。感知模块， 一方面根据现有的网络在线测量技术，感知所连接的每个网络的当前链路状况，包括网络的两个时变参数(可用带宽、信号强度)和三个服务质量衡量指标(时延、抖动、丢包率)，组成当前存在网络集合 J^化，少"U丄we^ , 每 一 个网络少'都用 一 组参数来表征<formula>formula see original document page 10</formula>,其中l表示第!'个网络的第y个参数。另一方面，根据现有的业务类型感知技术，感知需要被服务的业务流类型，包括该业务流对带 宽、信号强度的需求和对时延、抖动、丢包率的容忍限度，组成多模移动终端 上并发运行的业务流集合/ = "^2，斗"、}'"6^，最终感知模块将感知得到的网 络信息和业务流信息传递给判断模块。判断模块， 一方面根据业务流特征，为接收到的每一条业务流确定一个优 先级，并依据优先级对业务流集合进行调整，组成一个优先级队列，队列中的 每一项代表一个等待分发的业务流，队列按照优先级降序排列，队首的业务流《 即为下一次决策分发的对象。 一般来说，业务流优先级的确定遵循以下一些规 则实时业务的优先级高于非实时业务，交互式业务优先级高于非交互式业务， 切换业务优先级高于新接入业务。另一方面，判断模块根据队首业务流不在带 宽、时延、抖动和丟包率等方面的限定条件，对网络集合进行筛选，得到满足 业务流分发的附个可用网络，构成可用网络集合7 = {乂,少2，^..义'}。可用网络必须 满足业务流在带宽和信号强度上的需求，并在时延、抖动和丢包率等特征上落 在业务流能够容忍的限度之内。最终判断模块将判断结果(可用网络信息)传 递给决策模块。目标模块的作用就是将用户的需求转化成能够通过一定的数学方法进行衡 量比较的目标。在未来的异构网络环境当中，用户最希望能够获得方便、快捷、 无缝的接入体验。即当多模终端上有不同类型的业务流需要进行传输时，可以 根据不同类型业务流的特征、不同网络的当前链路状况等因素将各条业务流分发到不同的网络接口上进行传输；此外，当某个接入网络不再可用或服务质量明显降低时，多模终端可以及时做出反应，将此网络上承载的业务流无缝切换到其他满足业务流需求的网络上进行传输。本发明定义相对贴近度 为衡量可用网络与理论最优网络贴近程度以及与理论最差网络远离程度的变量，它的取值越大说明方案越优，因而业务流的最优网络选择问题就是对所有可用网络的乂进行排序并选取^值最大的网络作为业务流传输的网络。相对贴近度是通过构造一个问题的正理想解。+ ( C+)和负理想解<formula>formula see original document page 10</formula>计算各个可用网络/与理论最优解C+和最差解C-的距离^和"/,最终由公式 《+A计算得到的。其中，c,表示网络的某一项参数，如带宽、时延、抖动等。相对贴近度的取值范围是[O， l]。决策模块，接收来自判断模块的满足该业务流分发的可用网络信息和来自目标模块的决策 目标，使用现有的多属性决策分析方法，实现业务流的分发决策。在评价多个 可用网络的优劣时，必须确定影响业务流分发决策的各项网络参数的权重，以 往常用的方法是由用户指定权重，为减少用户负担，本发明引入了多参数权重 自生成算法，在本实施例中，选用拉格朗日乘数法求解各参数的权重。因此， 决策模块首先根据可用网络信息，使用现有的多参数权重自生成算法，生成网络各项参数对应的权重『={ w…wj ，在此假定每个网络都由"个参数来描述。最后，决策模块根据可用网络信息和网络各项参数对应权重，使用TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)多 属性决策方法，通过计算各个可用网络与理想最优网络的相对贴近度气，「的 值越大表明选择的网络越接近于理想最优网络，从而找到满足该业务流分发的 最优网络，并将该业务流分发到选定的最优网络中进行传输。TOPSIS方法是经 典的多属性决策方法，它广泛地应用于管理学、工业生产等诸多领域，其基本 思想是构造评价问题的正理想解和负理想解，并用靠近正理想解和远离负理想 解的程度，通过计算各个备选方案到理想方案的相对贴近度来对各个方案进行 排序，从而选出最优方案。该方法的详细介绍请见文章"Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights" 。 (H. Deng, C. H. Yeh and R. J Willis, "Computers & Operations Research"Volume 27， Number 10， September 2000 , pp. 963-973 )图3示出根据本发明的另一个实施例的基于优先级和权重自生成的多模协 作通信业务流分发方法，包括SI:为了更好的区分业务，保证重要业务具有使用网络的优先权，基于优 先级和权重自生成的多模协作通信业务流分发算法引入了优先级的概念，每一 个业务流被赋予 一个优先级， 一般来说，业务优先级的确定可以遵照以下 一 些 规则实时业务的优先级高于非实时业务，交互式业务的优先级高于非交互式业务，切换业务的优先级高于新接入的业务。在每一个终端上，本发明的算法 维护着一个优先级队列，队列中的每一项代表一个等待分发的业务流，队列按 照业务流优先级降序排列，排在队列头部的业务流比尾部的业务流具有使用网 络的优先权。S2:根据现有的网络测量方法，测量每个网络的当前链路状况。 一方面要 测量网络的两个时变参数网络剩余带宽和当前信号强度；另一方面我们采用 国际电信联盟对业务服务质量的定义，用延时、抖动和丟包率三个指标来衡量， 因此要测量网络当前的延时、抖动和丢包率。S3:本发明的常规算法首先从每个终端的队列头部依次取出各条业务流进 行分发决策。S4:业务流分发决策过程分为两个阶段，首先根据当前业务流在带宽、时 延、抖动和丟包率等方面的限定条件，对当前网络集合进行篩选，得到的可用 网络必须满足业务流的带宽需求，并且时延、抖动和丢包率等特征落在业务流 能够容忍的限度之内。将可用网络组成该业务流分发的可行解空间。S5:判定可行解空间是否为空。如果可行解空间为空，进入S9调整算法； 反之，进入S6分发决策过程的第二阶段。S6:每个网络都是由多个参数来描述的，为了使不同类型的参数之间能够进行相互比较，需要先根据参数的特点进行归一化对其进行无量纲的规范化处理，从而得到规范化的可行解空间。 一般来说，根据不同参数的取值特点将其分为成本型参数、效益型参数、门限型参数和模糊型参数，不同类型的参数对应着不同的处理规则和归 一化公式。 *成本型参数这类参数的取值越小越好，典型的如通信费用、传输功耗等，对于这一类参 数使用如下公式进行归一化<formula>formula see original document page 12</formula> 效益型参数这类参数的取值越大越好，典型的如网络覆盖范围，对于这一类参数使用如 下公式进行归一化*门限型参数业务对这一类参数的取值具有强制性，即必须大于等于(或者小于等于)某一个门限值t,典型的如带宽需求，对于这一类参数使用如下公式进行归一化<formula>formula see original document page 13</formula> *模糊型参数这类参数通常不方便使用精确的数值来描述，但可以用语言变量描述为"很 好"、"一般"、"差"等，典型的如网络安全性、可靠性、稳定性等，对于 这一类参数，可以借助模糊数学的工具，采用重心法、最大最小值法等方法将 其去模糊化，转化为具体数值。S7:在评价多个备选网络优劣的时候.，必须首先确定影响业务流分发决策 的网络各项参数的权重。目前常用的方法是由用户指定参数权重，这对缺少背 景知识的普通用户来说是一个难以完成的工作，同时也增加了用户的负担。本 发明引入多参数权重自生成算法，可以有效解决上述问题，为规范化的可行解 空间自动生成网《各各项参lt对应的权重。S8:根据S6确定的满足该业务流分发的可行解空间和S7自动生成的网络 各项参凄丈4又重，本发明引入TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)多属性决策方法，为该业务流在可行解空间 内找出最优解，并将该业务流分发到选定的最优网络中进行传输，同时返回到 S2进行下一个业务流的分发决策。TOPSIS的基本思想是通过构造评价问题的 正理想解和负理想解，并用靠近正理想解和远离负理想解的程度，计算各个备 选方案到理想方案的相对贴近度来对各个方案进行排序，从而选出最优方案。 步骤S3-S8是本发明的常规算法流程，实现一般情况下的业务流分发决策。S9:可行解空间为空，无法实现业务流分发，从而进入到本发明的调整算 法。调整算法依然依据业务的优先级，假定停止本终端上一个低优先级的业务， 重新计算网络的可用带宽，即将低优先级业务占用的带宽加入到网络可用带宽 当中。此时并非真正停止低优先级业务的传输，而只是利用低优先级业务占用的带宽重新计算各网络的可用带宽。
S10:对可用带宽重新计算的网络集合，根据当前业务流在带宽、时延、抖
动和丢包率等方面的限定条件，再次计算满足该业务流分发的可行解空间。
Sll:重新判断可行解空间是否为空。如果可行解空间仍然为空，进入S12; 反之，进入到S13。
S12:当前无法为该业务流找到合适的传输网络，分发失败。将该业务流去 除，同时返回到S2进行下一个业务流的分发决策。
S13:可行解空间非空，对新组成的可行解空间进行无量纲的规范化处理， 原理同步骤S6。
S14:使用步骤S7的权重自生成算法，为规范化的可行解空间自动生成网 络各项参数对应的权重。
S15:借助步骤S8的TOPSIS多属性决策方法，在可行解空间中找出最优解， 并将业务流分发到该最优网络中进行传输。
S16:停止先前^L选定的低优先级业务流的传输，将其放回到等待分发的业 务流优先级队列当中，同时返回到S2进行下一个业务流的分发决策。步骤S9-S16 是在业务流第一次无法实现分发的情况下，本发明进行的调整算法。
本发明使以下情况成为可能在未来异构网络中，当多模移动终端上有不 同类型的业务流需要进行传输的时候，可以根据不同类型业务流的特征、不同 网络的网前链路状态等因素将各条业务流分发到不同的网络接口上进行传输， 在保证业务流服务质量的基础上，取得最小的通信成本和最大的资源利用率； 此外，当某个接入网络不再可用或服务质量明显降低时，多模移动终端可以及 时做出反应，将此网络上承载的业务流无缝切换到其他满足业务流分发需求的 网络上进行传输。
最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技 术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施 例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和 教导范围内。
权利要求
1、一种多模协作通信的业务流分发系统，包括感知模块，用于感知所连接的网络的链路状况，获取网络信息和业务流信息；判断模块，用于根据接收的所述网络信息和业务流信息，确定业务流优先级并且筛选出可用网络；目标模块，用于将用户需求根据相对贴近度转化为可衡量的决策目标信息；决策模块，根据接收来自所述判断模块的可用网络信息和来自所述目标模块的决策目标信息，使用多参数权重自生成算法和TOPSIS多属性决策方法，获取所述可用网络与最优网络的相对贴近度，确定满足所述业务流的最优网络。
2、 权利要求l的系统，其中，所述感知模块根据网络在线测量技术，感知 所连接的每个网络的当前链路状况，包括网络的可用带宽、信号强度和时延、 抖动、丢包率；并且根据业务类型感知技术，感知需要被服务的业务流类型。
3、 权利要求l的系统，其中，所述判断模块根据下述原则确定业务流优先 级并形成优先级队列实时业务的优先级高于非实时业务，交互式业务优先级 高于非交互式业务，切换业务优先级高于新接入业务。
4、 权利要求3的系统，其中，所述判断模块4艮据最高优先级业务流的网络 限定条件，选取满足所述业务流的可用网络集。
5、 4又利要求1的系统，其中，所述目标模块中，所述相对贴近度被限定为 用于衡量可用网络与理论最优网络的贴近程度以及与理论最差网络远离程度的 变量。
6、 权利要求l的系统，其中，所述决策模块根据所述可用网络信息，使用 多参数权重自生成算法，生成网络各项参数对应的权重；所述决策模块根据所 述可用网络信息和所述网络各项参数对应权重，使用T0PSIS多属性决策方法， 计算各个可用网络与理想最优网络的相对贴近度。
7、 ^L利要求6的系统，其中，所述T0PSIS多属性决策方法包括通过构造评价网络的理论最优网络和理论最差网络，并用靠近最优网络和远离最差网 络的程度，计算可用网络与理想最优网络的相对贴近度来对可用网络进行排序， 选出最优可用网络。
8、 一种多模协作通信的业务流分发方法，包括步骤IO)、感知所连接的网络的链路状况，获取网络信息和业务流信息； 步骤20)、根据接收的所述网络信息和业务流信息，确定业务流优先级并且筛选出可用网络；步骤30)、将用户需求根据相对贴近度转化为可衡量的决策目标信息； 步骤40)、根据接收的所述可用网络信息和所述决策目标信息，使用多参数权重自生成算法和TOPS IS多属性决策方法，获取所述可用网络与最优网络的贴近度，确定满足所述业务流的最优网络。
9、 权利要求8的方法，其中，步骤10)还包括根据网络在线测量技术， 感知所连接的每个网络的当前链路状况，包括网络的可用带宽、信号强度和时 延、抖动、丢包率；并且根据业务类型感知技术，感知需要被服务的业务流类 型。
10、 权利要求8的方法，其中，步骤20)还包括，根据下述原则确定业务 流优先级并形成优先级队列实时业务的优先级高于非实时业务，交互式业务 优先级高于非交互式业务,切换业务优先级高于新接入业务。
11、 权利要求10的方法，其中，步骤20)还包括根据最高优先级业务流 的网络限定条件，选取满足所述业务流的可用网络集。
12、 权利要求8的方法，其中，步骤30)中，所述相对贴近度被限定为用 于衡量可用网络与理论最优网络的贴近程度以及与理论最差网络远离程度的变 量。
13、 权利要求8的方法，其中，步骤40)还包括根据所述可用网络信息， 使用多参数权重自生成算法，生成网络各项参数对应的权重；根据所述可用网 络信息和所述网络各项参数对应权重，使用TOPSIS多属性决策方法，计算各个 可用网络与理想最优网络的相对贴近度。
14、 权利要求13的方法，其中，步骤40)中，所述TOPSIS多属性决策方法包括通过构造评价网络的理论最优网络和理论最差网络，并用靠近最优网 络和远离最差网络的程度，计算可用网络与理想最优网络的相对贴近度来对可 用网络进行排序，选出最优可用网络。
全文摘要
本发明涉及异构网络通信技术领域，提供一种多模协作通信的业务流分发系统和方法，包括感知模块，用于感知所连接的网络的链路状况，获取网络信息和业务流信息；判断模块，用于根据接收的所述网络信息和业务流信息，确定业务流优先级并且筛选出可用网络；目标模块，用于将用户需求根据相对贴近度转化为可以衡量的决策目标；决策模块，使用多参数权重自生成算法和TOPSIS多属性决策方法，获取所述可用网络与最优网络的贴近度，确定满足各个业务流的最优网络。根据本发明，在为业务流选择最合适的分发网络的同时保证重要的业务流具有使用网络的优先权；并且可以自动确定影响业务流分发决策的各项网络参数对应的权重，减轻用户负担。
文档编号H04L29/08GK101404660SQ20081022660
公开日2009年4月8日 申请日期2008年11月17日 优先权日2008年11月17日
发明者珊 卢, 毅 孙, 葛雨明, 珏 袁 申请人:中国科学院计算技术研究所