延时约束下的异构通信网络稳定性控制技术

房 悦, 李国齐

(1. 陕西警官职业学院 信息技术系, 西安 710021； 2. 清华大学 机械工程学院, 北京 100084)

0 引 言

异构通信网络能实现信息资源共享, 是一种布线简单的电子系统[1], 然而, 网络带宽有限、 网络负载不均衡等情况时有发生, 由此导致的网络诱导延时、 数据丢包等均会造成系统不稳定。

由于异构通信网络很难保证运行稳定, 并在运行时, 经常出现信号失真的问题。因此必须研究出有效的异构通信网络稳定性控制技术, 以确保异构通信网络安全稳定运行。

相关领域学者针对这一问题进行了许多研究, 虽然取得一定的改进, 但依旧存在弊端。传统的稳定性控制技术的控制时间较长, 读取通信信息后需上传中心系统, 经过中心系统处理后再将提醒信息反馈硬件提醒器, 工作过程繁琐复杂, 虽然也能达到稳定控制效果, 但需要花费管理人员和用户大量时间, 网络稳定性也因此下降, 并导致信号在传递过程中可能出现失真现象[2]。综上, 笔者提出一种新的稳定性控制技术, 针对异构通信网络, 将中心处理系统与上传系统相连接, 形成同一个系统, 二者不需要分开, 可以有效缩短信号的传输路径和提醒时间, 从而提高工作效率, 保证控制提醒功能的稳定性[3]。

该研究侧重于稳定性控制技术的工作过程, 同时设计技术架构, 利用仿真实验探讨了设计技术的工作效果。

1 异构通信网络稳定性控制技术架构设计

传统的异构通信网络稳定性控制技术, 采用整数阶方法, 将所有电子信号整合到一起, 导致整数阶整合模块中的电子信号容易发生混合, 互相影响, 产生波动。异构通信网络在实现通信过程中, 很容易受到外来信号影响, 一旦外来信号和内部信号发生混合, 工作状态就会十分不稳定, 可能造成整个系统的瘫痪, 稳定性难以保障, 同时4G网络的不稳定也会影响网络的稳定性[4]。笔者的自动提醒稳定性控制技术, 引用分数阶微积分算法, 将信号转化成数学符号, 通过缩短信号的传输路径提高系统稳定性。

异构通信网络稳定性控制技术的架构平台如图1所示。

图1 异构通信网络稳定性控制技术架构

图1的异构通信网络稳定性控制技术架构, 针对不同状态有不同的控制方式, 可以细化为3种方式。

1) 预防控制。是针对异构通信网络正常状态的控制方式, 当系统能正常稳定运行时, 控制技术会根据历史痕迹进行预防控制, 防止异构通信网络被外来信号入侵或遭受木马、 病毒攻击等。

2) 紧急控制。是针对异构通信网络紧急状态的控制方式, 分为稳定性控制和耐受性控制[5]。紧急状态是指提醒功能正处于工作状态发生的状况, 此时稳定性控制系统要快速启动, 将所有模块统一到同时运行, 确保在最短时间内恢复异构通信网络。

3) 恢复控制。是针对异构通信网络出现故障后工作状态的控制方式, 恢复控制要对上一次故障进行全方位系统性地分析, 深入剖析出现故障的环节、 模块, 排查故障原因, 并进行修复。

采用分数阶微积分方法将电子信号输送到多个模块中, 在不同模块中处理电子信号。与整数阶处理方式相比, 分数阶处理方式中的各个数字信号工作意义更加清晰, 表述方式更加简洁明了。分数阶控制方式拥有极高的控制能力, 能有效提高控制的自由度, 同时还具备记忆功能, 能记录提醒功能工作时的一切状态, 根据当时的状态分析可能造成的稳定性波动, 从而改善稳定性控制的品质[6]。分数阶微积分方法是控制系统稳定性的主要方法, 能将一个系统的母线和线路细化成几千条, 同时构建出详细的数学模型, 模拟系统工作过程, 得到输出结果, 利用输出结果控制提醒功能的稳定性。

笔者选用的输出结果识别方法有模式识别、 概率法和转换算法。其中模式识别法内容为： 异构通信网络采用的运行方式通常为典型的运行方式, 即离线计算, 模式识别法就是根据离线计算的结果构成样本集。样本集中含有能表现系统特征的特征量, 根据特征量对空间进行分解, 得到判别式。模式识别方法和传统识别方法比较有两个优点： 其一为有效减少计算量, 计算过程越复杂, 需要花费的时间越长, 提醒功能稳定性越难以保证, 所以减少计算量是一种提高稳定性的有效方法； 其二为在线判别, 应用人工智能原理可以实现在线判别, 使客户快速得到提醒信息[7]。概率法内容为： 针对故障对象, 将故障数据画成曲线图, 作为原始数据随机分布在各种改进界面中, 在改进界面上分析故障规律, 根据解决故障的历史时间度量稳定性。概率法提供的信息精准度较高, 但实用性较差, 同时计算量相对较多, 只能针对故障对象使用此方法。转换算法内容为： 利用时域变换算法将响应信号变换成曲线, 由此计算出振荡频率, 观察不同的时间间隔对应的工作状态, 从而对异构通信网络的稳定性进行控制。

2 工作流程设计

图2 控制技术工作流程图

传统异构通信网络稳定性控制技术的工作流程, 是将各个信号整合到一个模块, 信号工作时很容易互相干扰, 同时传输路径过长, 导致信号失真, 影响工作稳定性。笔者通过分数阶微积分算法整合信号, 中心系统和采集系统、 上传系统在同一个模块中, 传输路径大大缩减, 工作效率明显提高[8]。

异构通信网络稳定性控制技术工作流程如图2所示。

相较于传统工作流程, 图2的工作流程有很大程度简化, 下面对其进行系统地阐述。

第1步： 检查初始数据。异构通信网络在启动工作时会有大量的初始数据, 稳定性控制技术必须要检查和分析异构通信网络的初始数据, 利用精密星历解算基线处理初始数据, 判定初始数据的质量是否合格, 判定公式为

(1)

其中i表示异构通信网络初始数据；Ch(i)表示理想数据；Pm表示异构通信网络电子信号的功率指标；δ表示判定因子；S表示判定距离。

第2步： 建立自由网。将数据筛选到自由网中, 建立自由网格, 分析自我提醒功能工作过程产生的平差值, 采用稳定法统计学因数, 找出自由网中的不稳定点, 从而确定异构通信网络中的自动提醒模块稳定区域所在地如下

(2)

其中λ表示异构通信网络提醒模块稳定系数；k表示模块相关性序列；Xm表示稳定区域数据；Xn表示区域不稳定点。

第3步： 建立位移变化率。根据ITRF标准设置系统框架, 得到位移变化率, 并将得到的位移变化率与跟踪站中记录的位移变化率作对比, 从整体分析系统的稳定性[9-10], 位移变化率公式如下

(3)

其中ΔX表示异构通信网络数据位移变化值。

第4步： 分析数据位移间隔, 控制波动值。电子数据在不同的模块中位移间隔不同, 因此产生的波动值不同, 必须要对波动值进行有效控制, 将其固定在统一范围内, 才能确保异构通信网络顺利实现, 控制方程式如下

V(t)=[φB+t(1-φ)2]h

(4)

其中t表示异构通信网络控制时间；φ表示信号波动因子；B表示电子数据集。

相较于传统工作流程, 笔者设计的工作流程有如下优势。

1) 过程更加简单。传统的稳定性控制技术虽然也能起到一定的控制效果, 但过程过于复杂繁琐, 实用性很差, 用户使用一次需要花费的成本很高。该设计的稳定性控制技术可在短时间内完成控制, 过程简单, 实用性高。

2) 抗干扰能力强。模块分类能将电子数据按照性质分成不同种类, 存入不同模块中, 各个模块独立工作, 互不影响, 即使一个模块出现问题, 也不会影响其他模块的正常工作。

3) 检测方便。设计的异构通信网络自动控制技术检测十分方便, 只需要将路由器放入各个系统观测是否能正常工作即可。

3 实验研究

3.1 实验目的与实验参数

为检测设计的异构通信网络稳定性控制技术的实际效果, 与传统控制技术进行对比, 设计了对比实验, 重点分析了故障运行状态两种控制技术的实验效果。设置实验参数如表1所示。

表1 实验参数

3.2 稳定性能对比实验

根据上述参数进行实验, 选用文献[2]方法和笔者的控制技术进行对比实验, 分析实验结果。首先检测正常运行状态下的异构通信网络电子信号波长的波动情况, 用于对比两种方法的稳定性能, 实验结果如图3所示。分析图3a可知, 在正常运行状态下, 异构通信网络电子信号波长的波动值基本在20 mm范围内, 且波长变化稳定； 分析图3b可知, 在故障运行状态下, 采用文献[2]方法对信号稳定性进行控制时, 异构通信网络电子信号工作状态极其不稳定, 波动值范围超过40 mm, 电子信号稳定性很差； 分析图3c可知, 在故障运行状态下, 采用笔者的控制技术控制信号稳定性时, 电子信号波长的波动值在20 mm之内, 波动值变化情况与正常状态下相近, 且变化平稳。电子信号波长的波动值越大, 表示技术的稳定性越差, 通过以上数据可以证明使用笔者的稳定性控制技术时, 控制的电子信号稳定性更好, 有效性更高。

a 正常运行状态下电子信号波动值实验结果 b 文献[2]方法故障运行状态下实验结果 c 笔者控制技术故障运行状态下实验结果

3.3 控制误差对比实验

为进一步验证研究技术的有效性, 检测不同样本数量下, 异构通信网络电子信号的频率变化情况, 信号频率误差值与理想值越接近, 表示技术的误差越小, 实验结果如图4所示。

图4 不同控制技术的误差对比

分析图4可知, 理想信号频率误差值在-0.2～0 Hz左右, 文献[2]方法的电子信号频率误差值波动范围很大, 在-2.6～2.0 Hz之间, 远超出理想误差值； 而笔者控制技术的电子信号频率误差值接近于理想值, 其范围在0.2～0.3 Hz之间, 波动范围很小。通过上述数据可以证明, 笔者技术的准确性更高, 应用效果更理想。

3.4 结 论

根据上述实验结果, 得到如下结论： 传统的稳定性控制技术和笔者的稳定性控制技术, 在控制异构通信网络的稳定性时都会起到一定的作用, 但工作效果完全不同。系统在正常运行时, 稳定性较好, 电子信号产生的波动较小, 当系统处于故障状态时, 传统控制技术表现出很大的局限性, 这是由于传统控制技术采用的是单一模板处理方式, 所以信号很容易互相干扰, 当一个信号出现问题时, 整个工作状态都会瘫痪, 控制技术将会彻底失去作用。而笔者控制技术性能较好, 这是因为笔者的控制技术采用的是多模板控制, 信号独立分类, 在自己的模块中运行, 协同工作, 互不影响, 而且这种工作方式可以有效抵挡外来信号入侵, 即使一个模板不能正常工作, 也不会影响其他模板的工作, 工作效果不会受到太大影响, 实用性很高。同时该技术的误差值与理想值接近, 准确性更理想, 这是由于研究的控制技术针对各个模块进行分析, 可以快速分析出每个模块的工作状态, 从而找出故障原因, 提高工作的准确性。

4 结 语

在延时约束下, 异构通信网络稳定性控制技术是一种重要通信技术, 能确保异构通信网络稳定运行。由于通信网络数据繁多, 用户信息数量大, 因此异构通信网络必须具有很高的智能性。为了确保异构通信网络顺利工作, 相关学者研究了多种稳定性控制技术, 但所研究的技术都是采用单一模板统计分析, 工作效率难以保障。笔者的稳定性控制技术, 利用分数阶微积分方法将一个模板分成多个模板, 同时采集和处理电子数据, 不仅能有效抵抗外来信号干扰, 同时能提高准确度。经实验研究表明, 相较于传统的稳定性控制技术, 笔者的稳定性控制技术的稳定性更高, 且准确性更好, 设计的稳定性控制技术具有很大的市场发展空间。