一种无线多跳网络缓冲队列的部署方案的制作方法
【专利摘要】本发明公布了一种无线多跳网络缓冲队列的部署方案，应用列车中央部署网关节点和车地通信设备用于和地面基站BS之间通信，每节车厢部署1个AP用于承载车内多用户的接入需求，车厢之间利用无线中继对进行无线连接，车厢内AP和车厢中继之间采用有线连接的列车车厢WiFi系统中；采用无线多跳网络中每跳数据传输的缓冲队列长度的设置问题，使得系统在满足最大端到端时延的前提下，尽可能降低了系统丢包率，从而达到系统资源配置与系统可接受的端到端QoE的平衡。
【专利说明】
一种无线多跳网络缓冲队列的部署方案
技术领域
[0001] 本发明涉及无线通信领域，针对无线网络尤其无线局域网(WLAN)，数据需要多跳 传输的情况下，通过合理设计网络各跳节点的缓冲队列大小，从而达到系统资源配置与系 统可接受的端到端Q〇E的平衡。
【背景技术】
[0002] 随着移动互联网时代的到来，网络已成为人们生活中不可或缺的一部分。同时， WiFi技术因其部署简易、数据传输速率高等特点得到了广泛的应用。为更好地满足人们的 上网需求，目前众多公共交通工具上均引进了这项技术。加之，高速铁路是我国主要的长短 途运输方式，使得高速列车WiFi系统受到了广泛的关注。
[0003] 本发明中所针对的列车车厢WiFi系统的部署采用AP和无线中继节点相结合的方 式，如图1所示。在列车中央部署网关节点和车地通信设备，提供列车车厢WiFi网络与外网 相连的接口；车厢内部署AP提供用户接入;车厢间网络利用无线中继对实现无线连接，以便 于列车进行自动编组。然而，高速列车载客量较大，乘客上网产生的业务量大且业务的突发 性和相关性较为显著。此外，为解决无线多跳传输环境中，随着跳数增加，数据包传输错误 在多跳间累积，而采用的链路层纠错机制中，如HARQ机制中，同一数据可能被重传多次才能 被正确接收，这些因素对列车车厢WiFi系统的承载能力及设计提出了很高要求。一般而言， 乘客上网业务中对大多业务实时性要求并不高，只是对流媒体业务的流畅性有较高要求 (如语音清晰、视频流畅），即列车WiFi网络属于时延容忍型网络。因此，在满足一定端到端 时延限制的条件下，如何合理设置每跳数据传输的缓冲队列长度，减小丢包率，保障端到端 业务QoE水平，是提尚系统端到端性能的关键。
[0004] 通过对现有专利和相关技术的检索发现，当前对多跳网络模型的建立、性能评价 以及缓冲队列的设计主要包括以下几种方法：
[0005] (1)-种列车无线网络信道分配方法（201510629200.8)中提出了新型列车车载 WiFi系统的设备部署方案：在列车中央部署网关节点和车地通信设备，用于和地面基站 (Base Station，BS)之间通信;每节车厢部署1~2个AP，用于承载车内多用户的接入需求； 车厢之间利用无线中继对进行无线连接，车厢内AP和车厢中继之间采用有线连接。并针对 该部署方案公布了一种基于802. llac协议的信道选择方法，根据部署AP的个数、AP间物理 距离、可用信道个数、发送功率大小、工作信道带宽大小等参数动态调整信道分配方案。
[0006] (2) -种新型Ad hoc网络节点模型的建立方法(CN101179497A)在数据包的等待时 间不超过最大等待时间的前提下，通过调整发送速率和接收速率之间的比例关系，使得节 点缓冲队列的利用效率达到最佳状态，即缓冲队列中的数据包不丢失，且缓冲队列得到了 充分利用。其中，数据包的发送速率和接收速率均服从指数分布，利用排队论知识对网络中 的单节点进行建模，即可获得不同发送速率和接收速率比例下，数据包的排队等待时间和 队列利用效率。
[0007] (3)文献[1]中提出了两种基于串联队列模型的无线多跳网络性能分析方法。两种 方式均利用马尔科夫链的基本知识对系统的性能进行求解。一种为直接方式，设马尔科夫 链的状态空间为各节点的队列状态，即当节点个数为L时，其状态空间为：
[0008] Y(t) = {qi(t)，q2(t)，· · ·，qL(t)}
[0009] 其中，qi(t)表示第i个节点当前的队列长度。依据其状态空间建立状态转移矩阵， 计算稳态概率矩阵，进而得到端到端的性能。
[0010] 另一种为分解法，由于在多跳网络中本节点到达的数据包即为上一节点中离去的 数据包，其节点之间的业务具有承接特性。因此，在分解法中，将每个节点视为一个独立的 马尔科夫过程，以当前节点的队列状态作为状态空间，建立状态转移矩阵，计算稳态概率， 进而得到下一节点的数据包到达速率。使用分解的方式，将一个多跳串联队列分解为多个 单节点队列，计算每个队列的性能，最后得到各项端到端的性能。
[0011] (4)文献[2]中针对多跳网络通信场景提出了一种网络分析模型。该通信场景包含 无线网络和有线网络两部分，无线网络部分即为LTE系统，有线部分即为IP核心网，数据从 基站通过无线信道传输到有线网络的边界路由，经过多跳有线网络节点传输到目的节点。 模型用两个MMBP源分别模拟H2H(Human to Human)数据业务和M2M(Machine to Machine) 数据业务。在无线网络部分的LTE系统服务过程中，考虑了HARQ以及信道的影响，将其映射 到单跳排队模型中。在有线部分的核心网建立离散时间串联排队模型，使用分解法将多跳 网络划分为多个子网络，对子网络单独建立MMBP/G/1/K模型，并对业务的离去过程进行分 析，通过拟合算法得到下一节点业务源到达参数，进而得到有线部分系统的端到端性能指 标。
[0012] 上述现有技术（1)中所提出的信道分配方法仅实现了信道之间干扰的规避，影响 因素较为单一，并且没有考虑用户上网业务数据量大且突发度高的问题。本发明中亦针对 现有技术（1)中所提出的设备部署方案，但通过在每跳网络中设置缓冲队列对数据进行缓 存来解决上述问题，故合理的缓冲队列部署方案为本发明的设计重点。主要用于解决该场 景下的无线多跳网络中的缓冲队列设计问题，与其具有较大差异。
[0013] 上述现有技术(2)中对缓冲队列的设计是通过调整发送速率和接收速率的比例关 系实现的，仅针对单节点进行了分析，没有体现多跳串联网络中业务的承接特性;并且该方 法中排队模型的业务到达过程采用泊松模型，不能体现多媒体业务的突发性和相关性，因 此并不适用于列车车厢WiFi系统。
[0014] 上述现有技术(3)中随着多跳网络中节点个数的增加，直接法中状态概率矩阵的 维数会以指数级别发生增长，因此计算复杂度较高。分解法中，虽然在物理层自适应编码调 制(AMC)技术中考虑了信道状态作为状态转移的判断依据之一，却没有体现HARQ机制对于 多跳排队模型建立的影响。
[0015] 上述现有技术(4)中所述的无线部分为单跳网络，且由于算法的限制，没有对数据 从无线网络传输到有线网路的过程进行分析，即该技术中没有涉及对多跳无线网络中离去 过程的分析。同时，在对多跳有线网络离去过程的分析中，也没有体现HARQ机制对于排队模 型的影响。
[0016] 参考文献
[0017] [l]Le,L.B. ；Nguyen,A.T. ；Hossain,E. ,A Tandem Queue Model for Performance Analysis in Multihop Wireless Networks[C], IEEE Wireless Communications and Networking Conference，IEEE WCNC 2007，pp.2981_2985，11_ 15March 2007.
[0018] [2]吴迪.基于串联排队网络理论的异质业务端到端网络性能分析模型的研究 [D].吉林大学，2013.
[0019] [3]赵莹莹.基于串联排队网理论的通信网络建模与性能分析[D].吉林大学， 2011.
[0020] [4]倪萍，廖建新，朱晓民，万里.一种基于QoS的QoE到SLA映射方法[J].电子与信 息学报，2010，06:1463-1468.
[0021] [5]Park D.MMBP characterization of the departure process of a discrete-time queue arising in ATM networks[J].1993.
【发明内容】
[0022] 鉴于以上方案或相关技术的不足，本发明针对如图1所示的列车车厢WiFi系统的 特殊场景，提出了一种基于排队理论和网络建模的多跳网络缓冲队列长度部署方案。将系 统资源配置中的功率和带宽分配考虑在内，寻求满足最大端到端时延的前提下，最大程度 地减小丢包率，使系统具有较好的QoE性能。实现了系统资源配置与系统可接受的端到端 Q〇E的平衡。
[0023] 实现上述目的，本发明所使用的方法为:一种无线多跳网络缓冲队列的部署方案， 适用于采用如下构造的列车车厢WiFi系统:列车中央部署网关节点和车地通信设备用于和 地面基站BS之间通信，每节车厢部署1个AP用于承载车内多用户的接入需求，车厢之间利用 无线中继对进行无线连接，车厢内AP和车厢中继之间采用有线连接；
[0024] 以一节车厢为一个子网络，将此多跳串联通信网络分解为多个子网络，通过业务 离去分析和参数拟合的方法，将前一子网络的业务离去过程拟合为下一子网络的业务到达 过程;此后，运用排队模型表征每个子网络的数据收发过程，为每个子网络设置不同的队列 长度并求解对应的时延以及丢包率，再根据每个子网络的时延和丢包率计算端到端时延、 丢包率以及QoE;选择其中满足业务端到端时延和丢包率限制，且使系统端到端QoE最优的 队列长度作为各子网络的缓冲队列长度的合理值，达到系统资源配置与系统可接受的端到 端QoE的平衡;具体实施步骤描述为：
[0025] (1)业务源到达过程参数拟合:按照业务特征配置终端，利用LAMBDA算法将数据包 到达过程拟合为二态马尔科夫调制的贝努利过程（Markov-Modulated Bernoulli Process，MMBP-2)模型，作为第一个子网络的业务到达过程；
[0026] (2)子网络的业务离去过程分析和参数拟合:对前一子网络的业务离去过程进行 分析，得到平均离去率PD、离去时间间隔的平方变差系数(?、离去时间间隔的一阶自相关系 数只/(I)以及每个时隙内离去数据包数的一阶自相关系数Φ d( 1 )，通过这四个统计量表征 离去过程的随机特性，并与MMBP-2业务源模型的到达过程所对应的四个统计量PMMBP-2、 Cin、和Φ_ρ-2(1)联立求解，得到描述下一子网络的到达过程(MMBP-2业 务源模型）的参数值，实现将当前子网络的业务离去过程拟合为下一子网的业务到达过程；
[0027] (3)分析单个子网络业务收发过程，计算其时延及丢包率:用三维离散时间马尔科 夫链{(N(m)，R(m)，S(m))，m = 0,1，. . .}来描述子网络业务的状态空间，其中，N(m)表示在m 时刻子网络中正在传输和等待传输的数据包总数，且N(m)=0，l，2，. . .，K(K为缓冲队列最 大长度，即最大队长）;R(m)表示在m时刻子网络中正在传输数据包的当前重传次数;S(m)则 表示在m时刻到达过程所处的状态。计算子网络业务传输的时延和丢包率;为每一个子网络 设置不同的缓冲队长最大值(即不同的K值），根据排队理论，建立对应的状态转移矩阵并求 解其队长的稳态分布;最后，计算得到子网络相应的时延和丢包率；
[0028] (4)其余子网络性能求解:对于剩余的每个子网络，重复步骤(2)，将其前一子网的 业务离去过程拟合为该子网络的业务到达过程。重复步骤(3)，得到该子网络对应的各项性 能指标；
[0029] (5)端到端性能的计算及最佳队长获取:根据每个子网络的时延和丢包率计算端 到端时延和丢包率，计算对应的端到端Q〇E，选取满足业务端到端时延和丢包率要求，且网 络端到端Q〇E最优的缓冲队列长度，将其设为各子网络缓冲队列长度。
[0030] 本发明针对无线多跳网络中缓冲队列的部署方案进行设计，与现有技术（1)相比， 本发明侧重对于缓冲队列方案的设计，通过对其合理部署解决了用户业务数据量大且突发 度高的问题，并且对于时延容忍型网络，在一定时延限制下实现了系统端到端丢包率和Q〇E 的优化，同时考虑了以下多种影响因素:在对每个子网络设置缓冲队列长度时，考虑了系统 中每跳数据传输所采用的HARQ机制对子网络性能的影响，以及系统资源配置，包括功率设 置和带宽分配对端到端性能的影响，尤其是有数据包的重传时业务离去过程的分析，同时 通过将前一子网络的业务离去过程拟合为下一子网络的业务到达过程，以体现串联子网络 间的关联性。
【附图说明】
[0031 ]图1为本发明所针对的场景示意图。
[0032] 图2为本发明中混合业务排队网络结构图。
[0033] 图3为本发明所述方法整体流程图。
[0034] 图4为MMBP-2业务源模型示意图。
[0035] 图5为每个子网离去过程分析列表(1( = 100,〇 = 0.26，131=20]\〇^)。
[0036] 图6为每个子网业务源到达参数列表(K = 100,〇 = 0.26，BW=20MHz)。
[0037] 图7为K = 100时，各子网内性能列表(〇 = 0.30，BW=20MHz)。
[0038] 图8为不同K值，端到端性能列表(〇 = 0.30，BW=20MHz)。
【具体实施方式】
[0039]为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰，下面结合附图对本发明作进一 步的描述。此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0040] 本发明无线多跳网络缓冲队列的部署方案的执行步骤，可进一步详述如下：
[0041] (1)业务源到达过程参数拟合，并进行系统参数的初始化。利用NS2或其他仿真软 件，按照业务特征配置终端，并收集业务单位时间内到达终端的数据包数作为样本数据，再 利用LAMBDA算法处理样本数据，将包到达过程拟合为二态马尔科夫调制的贝努利过程 (MMBP-2)模型作为第一个子网络的业务到达过程。MMBP-2模型可用一个四元组(p，q，a，i3) 来描述，如图4所示，其中，α和β分别表示到达过程处于两个状态下的发包速率，p和q分别表 示处于两个状态的概率。同时，对系统内子网个数，服务失败概率，最大重传次数等参数进 行初始化设置。
[0042] (2)子网络的业务离去过程分析和下一子网的业务到达参数拟合。多跳串联网络 的子网络之间，业务具有承接关系，离开当前子网络的数据包一部分下发到本子网络内所 关联的用户，其余将作为下一子网络的到达业务。对当前子网络的业务离去过程进行分析， 可得到离去过程的四个统计量:平均离去率pd、离去时间间隔的平方变差系数?)、离去时间 间隔的一阶自相关系数％(1)以及每个时隙内离去数据包数的一阶自相关系数Φ<1(1)，具 体分析过程较为复杂，可参见文献[5]。通过这四个统计量可表征离去过程的随机特性，并 与ΜΜΒΡ-2业务源模型的到达过程所对应的四个统计量Ρμμβρ- 2、Ci__2、2⑴以及 Φ MMBP-2( 1)联立求解，得到描述下一子网络的到达过程(MMBP-2业务源模型）的参数值:α、β、 Ρ和q，实现将当前子网络的业务离去过程拟合为下一子网的业务到达过程。
[0043] (3)构建子网的三维离散时间马尔科夫链，并计算其时延和丢包率。对子网络进行 分析时，为体现系统每跳数据传输所采用的HARQ机制，用三维的离散时间马尔科夫链{(N (m)，R(m)，S(m))，m = 0,1，. . .}来描述子网络业务的状态空间。其中N(m)表示在m时刻子网 络正在传输和等待传输的数据包总数，且"!11)=0，1，2，...，1((1(为缓冲队列最大长度）；1? (m)表示在m时刻子网络中正在传输的数据包当前重传次数;S(m)则表示在m时刻到达过程 所处的状态。考虑系统资源配置对性能的影响主要包括功率设置和带宽分配。系统功率的 设置主要影响无线传输的信噪比，且误码率随着信噪比的减小而增加，进而对重传次数造 成影响，故将其映射为数据首次传输成功概率P s和重传成功的概率Prs，并反映在HARQ机制 中。而带宽主要影响数据传输速率，进而对系统的传输时延及吞吐量造成影响。并将其他因 素对系统传输造成的影响综合映射为服务失败概率〇。对每一个子网络设置不同的缓冲队 长即不同的Κ值，建立对应的状态转移矩阵并求解其队长的稳态分布。其中，状态转移概率 由对应子网到达过程的参数a、i3、p、q及P s、Prs、〇表示，Κ值和重传次数影响状态转移矩阵的 维数。最后，根据排队理论计算得到子网络相应的时延1以及丢包率/L。
[0044] (4)其余子网络性能求解。对于剩余的每个子网络，重复步骤(2)和（3)，将当前子 网的业务离去过程拟合为下一子网络的业务到达过程，并计算当前子网络对应的各项性能 指标，直到求得网络内所有子网的时延和丢包率。
[0045] (5)端到端性能的计算。得到每个子网络的时延和丢包率后，根据如下公式计算端 到端时延Wete和丢包率PeTE_1oss，其中Μ表不子网络的个数。
[0046]
[0047]
[0048]本发明中QoE的计算方法采用QoS到QoE的映射方法，对于时延容忍型业务映射公 式如下，并认为M〇S(或称为QoE)大于4即为用户服务体验良好[4]:
[0049] Q〇E = 5_3.621 X 丢包率-0.0052 X 时延（3)
[0050] (6)最佳队长的选取。改变队列长度K值，重复上述步骤求得不同队列长度下系统 端到端性能，并选取满足业务端到端时延和丢包率要求，且使网络端到端QoE最优的缓冲队 列长度，作为设置各子网络缓冲队列长度的最佳值。
[0051]下面对本多跳缓冲队列的设计进行详细的说明。为方便清晰的描述本发明的内 容，以图1所示的8节列车车厢WiFi系统为例，在列车中央部署网关收发节点，每节车厢内部 部署1个AP，车厢间AP使用无线中继对实现无线连接。对于下行通信，数据从网关发送至对 应的用户至少需要经过一跳传输，最多需要经过四跳传输，到达每个子网络的数据一部分 下发至与之关联的用户，其余将转发到下一子网（最后一个子网除外）。
[0052]为便于描述，对该列车车厢WiFi系统做以下假设和定义：
[0053]假设1:系统在每跳数据传输过程中，均采用HARQ机制对数据进行检错纠错和重传 处理；
[0054] 假设2:每节车厢中同时上网的用户数相同且用户所申请的业务总量相等；
[0055] 定义1:系统子网络中的数据包离去为当前数据包已被正确接收(包括多次重传后 被正确接收），传输失败以及未被正确接收的过程不能称之为数据包的离去。
[0056] 本发明中公开的多跳网络缓冲队列的部署方案具体可描述为：
[0057] (1)首个子网的业务源到达过程参数拟合。利用NS2或其他仿真软件，按照业务特 征配置业务终端并进行仿真，收集业务单位时间内到达终端的包数作为样本数据，再利用 LAMBDA算法处理样本数据，将包到达过程拟合为二态马尔科夫调制的贝努利过程(MMBP-2) 模型。，获得描述业务到达过程的四个参数:口:…^^和^^作为第一个子网络的业务到达过 程。
[0058]可根据上述四个参数计算描述MMBP-2到达过程特性的四个统计量：平均到达率 PhMMBP、到达时间间隔的平方变差系数、到达时间间隔的一阶自相关系数_，^^(1), 及每时隙到达顾客数的一阶自相关系数Φ?ΜΜΒΡα)，如式(4~7)所示。
[0059]
[0060]
[0061]
[0062]
[0063] 同时，根据图1所示实例设置系统内子网个数为4;最大重传次数为7次;服务失败 概率为每个子网缓冲队列长度的最小限制值为K min = 20;缓冲队列长度的最大限制值为 Kmax = 100;时延限制分别为Wmax = 200ms;丢包率限制为Pi〇ss, max〈 10一6。
[0064] (2)子网i的业务离去过程分析和子网（i+Ι)的业务到达参数拟合。
[0065] 对子网i的业务离去过程进行分析是为得到描述离去过程特性的四个统计量:平 均离去率Pi,d、离去时间间隔的平方变差系数、离去时间间隔的一阶自相关系数 及每时隙离去顾客数的一阶自相关系数φ1>(1(1)，具体分析过程较为复杂，可参见文献[5]， 最终得到四个统计量的数学表达式，进而通过与步骤（1)中描述业务到达过程的四个统计 量联立得到方程组，求解子网（i+1)的业务到达过程参数Pi+1、qi+1、cti+i和Pi+ι。
[0066]
[0067] 再根据假设2,第2个子网到达数据量应为第1个子网离去数据量的3/4,第3个子网 到达数据量应为第2个子网离去数据量的2/3,第4个子网到达数据量应为第3个子网离去数 据量的1/2。将求解得到的α 1+1和β1+1乘以上述相应的比例，作为子网（i+Ι)的业务源参数，实 现对剩余子网到达过程的参数拟合。详见表1和图6,为每个子网业务离去过程分析，以及经 过参数拟合得到的每个子网业务源到达过程参数。
[0068] (3)构建子网i的三维离散时间马尔科夫链，根据状态空间，建立状态转移矩阵，求 解稳态概率矩阵，计算其时延和丢包率。对子网络进行分析时，为体现假设1中系统所采用 的HARQ机制，建立三维马尔科夫链来描述子网络数据收发过程，设缓冲队列长度最大为K， 则状态空间为：
[0069] Y(n,r,s) = {N(m),R(m),S(m)} ,n = 0,l,2,. . . ,K；r = 0,l,2,. . . ,7；s = l,2
[0070] 其中：
[0071] N(m) :m时刻子网中正在传输和等到传输的数据包总数；
[0072] R(m) :m时刻子网中正在传输的数据包当前的重传次数；
[0073] S(m) :m时刻到达过程所处的状态。
[0074]考虑系统资源配置的影响，将功率设置对系统的影响映射为HARQ机制中数据首次 传输成功概率Ps和重传时传输成功概率Prs，结合服务失败概率0，根据定义1，当数据包服务 成功并且传输成功时，称之为数据包从当前节点离去，故系统的功率分配将对网络的状态 转移矩阵和队长的稳态分布产生影响。带宽分配对数据传输速率的影响通过时延计算进行 体现，不同带宽下数据包传输时间不同，进而影响系统传输时延。
[0075] 根据状态空间内各状态的转移概率构建矩阵Ζ，其中状态转移概率由子网到达过 程的参数^、队^冲及匕几^表示^值和重传次数影响状态转移矩阵的维数汫根据排 队理论求解队长的稳态分布Ρ，根据公式(9~13)可计算得到子网络各项性能指标:平均队 长U、吞吐量Si、时延Wi以及丢包率，如图7,为Κ = 100时，每个子网络的各项性能。
[0076]
[0077]
[0078]
[0079]
[0080]
[0081] (4)其余子网络性能求解。对于剩余的每个子网络，重复步骤(2)和（3)，将当前子 网的业务离去过程拟合为下一子网络的业务到达过程，并计算当前子网络对应的各项性能 指标，直到求得网络内所有子网的时延和丢包率。
[0082] (5)根据每个子网络的时延和丢包率计算端到端时延和丢包率，计算对应的端到 端Q〇E。根据如下公式计算端到端时延Wete和丢包率Pete_i〇 ss，其中，Μ表示子网络个数，在此为 4〇
[0083]
[0084]
[0085] Q〇E = 5_3.621 X 丢包率-0.0052 X 时延（16)
[0086] (6)遍历缓冲队列长度为Kmin~Kmax范围内的所有值，构造状态转移矩阵，对稳态矩 阵进行求解，并计算其端到端时延Wete、丢包率Ρετε_ι_和QoE水平，将满Μ￥<Ψ μχ，Ρι_< ?1_,_\，且0成最优的最小1(值作为各子网的最佳缓冲队列长度。见图8，为服务失败概率 〇 = 0.30时，不同队长下系统端到端性能。如图8中，Κ为80即为最佳队长。
[0087] 采用本发明的基本方案，在实际实施时，可以衍生出多种不同的等同方法，但凡是 根据发明的技术方案及其发明构思，加以等同替换与改变，均被认为属于发明的权利要求 的保护范围。
【主权项】
1. 一种无线多跳网络缓冲队列的部署方案，适用于采用如下构造的列车车厢WiFi系 统:列车中央部署网关节点和车地通信设备用于和地面基站BS之间通信，每节车厢部署1个 AP用于承载车内多用户的接入需求，车厢之间利用无线中继对进行无线连接，车厢内AP和 车厢中继之间采用有线连接； 以一节车厢为一个子网络，将此多跳串联通信网络分解为多个子网络，通过业务离去 分析和参数拟合的方法，将前一子网络的业务离去过程拟合为下一子网络的业务到达过 程;此后，运用排队模型表征每个子网络的数据收发过程，为每个子网络设置不同的队列长 度并求解对应的时延以及丢包率，再根据每个子网络的时延和丢包率计算端到端时延、丢 包率以及QoE;选择其中满足业务端到端时延和丢包率限制，且使系统端到端QoE最优的队 列长度作为各子网络的缓冲队列长度的合理值，达到系统资源配置与系统可接受的端到端 QoE的平衡;具体实施步骤描述为： (1) 业务源到达过程参数拟合:按照业务特征配置终端，利用LAMBDA算法将数据包到达 过程拟合为二态马尔科夫调制的贝努利过程(Markov-Modulated Bernoulli Process， MMBP-2)模型，作为第一个子网络的业务到达过程； (2) 子网络的业务离去过程分析和参数拟合:对前一子网络的业务离去过程进行分析， 得到平均离去率Pd、离去时间间隔的平方变差系数C〗、离去时间间隔的一阶自相关系数 奶/(1)以及每个时隙内离去数据包数的一阶自相关系数Φ<ι(1)，通过这四个统计量表征离去 过程的随机特性，并与丽B P - 2业务源模型的到达过程所对应的四个统计量P M M B P - 2、 和Φμμβρ-2(1)联立求解，得到描述下一子网络的到达过程(ΜΜΒΡ-2业 务源模型）的参数值，实现将当前子网络的业务离去过程拟合为下一子网的业务到达过程； (3) 分析单个子网络业务收发过程，计算其时延及丢包率:用三维离散时间马尔科夫链 {(N(m)，R(m)，S(m))，m = 0，l，. . .}来描述子网络业务的状态空间，其中，N(m)表示在m时刻 子网络中正在传输和等待传输的数据包总数，且以!11)=0，1，2，...，1((1(为缓冲队列最大长 度，即最大队长）；R(m)表示在m时刻子网络中正在传输数据包的当前重传次数;S(m)则表示 在m时刻到达过程所处的状态;计算子网络业务传输的时延和丢包率;为每一个子网络设置 不同的缓冲队长最大值（即不同的K值），根据排队理论，建立对应的状态转移矩阵并求解其 队长的稳态分布;最后，计算得到子网络相应的时延和丢包率； (4) 其余子网络性能求解:对于剩余的每个子网络，重复步骤(2)，将其前一子网的业务 离去过程拟合为该子网络的业务到达过程;重复步骤(3)，得到该子网络对应的各项性能指 标； (5) 端到端性能的计算及最佳队长获取:根据每个子网络的时延和丢包率计算端到端 时延和丢包率，计算对应的端到端Q〇E，选取满足业务端到端时延和丢包率要求，且网络端 到端QoE最优的缓冲队列长度，将其设为各子网络缓冲队列长度。2. 如权利要求1所述的一种无线多跳网络缓冲队列的部署方案，其特征在于，在所述步 骤(2)子网络的业务离去过程分析和参数拟合中，定义只有当前数据包被下一子网正确接 收时，才发生了离去事件;考虑数据包传输出错而无法接收到确认帧(ACK)，仍缓存在上一 子网的情况，在各子网络缓冲队列大小设计中，进一步考虑到了重传包的影响。
【文档编号】H04L12/24GK105933243SQ201610242217
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年4月15日
【发明人】郑玉鑫, 方旭明, 吴宇, 冯亚雄, 赵亚伟
【申请人】西南交通大学