无线通讯系统端到端通讯传输时延保障性分析①

杜家祺

(延安大学,陕西 延安 716000)

0 引 言

随着社会化需求的规模增大,无线网络传输在精密生产过程规模化自动控制中的作用逐渐显现,另一方面无线网络传输自身时延性特性易导致精密生产的过程中出现失误[1-3]。在无线网络传输的端到端环境下,网络的整体可靠性会受到协作性需求的影响,进而形成时延不稳定等状况,而网络切片定制则可以为终端客户提供更加可靠的端到端时延保障[4-6]。端到端切片定制可以在实例化中实现高效的资源调度[7-9]。因此研究以端到端无线网络环境为主要对象,利用鞅域技术建立端到端可靠性框架,并在此基础上利用可靠性分解带宽抽象算法设计端到端切片定制算法,实现端到端网络通讯的时延分析和时延控制。

1 无线通讯端到端传输时延可靠性分析模型建立

1.1 端到端可靠性框架建立

在现代自动化领域中,毫秒级别时延的数据端到端传输是工序步骤精准性的必要保障之一,而针对无线通讯系统端到端低时延传输性能进行可靠性分析则为端到端传输的性能改进提供了有效途径[10]。研究采用鞅技术作为可靠性分析方法,进行鞅域可靠性分析框架建模。在多用户的端到端通信场景中,数据流在服务器中生成,在经过一个无线接入节点和多个互相串联的路由器节点后传给用户,这条传递路径便被称为端到端链路。端到端的切片定制是针对宏观时间尺度和微观时间尺度进行切片,宏观尺度以帧计量,微观尺度以时隙计量。在此基础上,端到端的切片可以分为接入网切片和核心网切片两个部分。其分析结构见图1。

图1 端到端的切片定制主体结构

图1可以看出针对用户的端到端切片以并联传输场景为主,可以实例化为接入网和核心网两部分,其中又包含联网节点、边缘服务器等,在切片过程中以每帧为起点进行用户中心式组网,并在时隙单位内进行资源调度。端到端链路形成的并联传输排队模型如图2所示。

(1)

式(1)中Ch表示服务速率,ps表示转发概率。进而可以将端到端链路的时延可靠性下界表示为式(2)形式:

REu≥1-Πl∈LN

(1-Fu,l(au,l(n),Su,l(n),|Hu,l|,Wmax))

(2)

式(2)中:Wmax表示时延阈值,|Hu,l|代表跳数。

图2 端到端链路并联传输排队模型

1.2 端到端切片定制算法设计

研究设计的端到端切片定制算法是以用户为中心点形成的组网算法,利用可靠性分解带宽抽象算法针对端到端试验可靠性要求进行拆解,拆解为在系统中呈现并联状态的单条端到端链路,进而对每条链路的可靠性目标进行获取。具体算法流程如图3所示。

图3 端到端切片定制算法流程

图3中,带宽抽象算法通过对所有节点需要的带宽进行确认和记录,同时以平均传输功耗最小化为目标,针对接入点的平均传输速率进行适当约束,将可靠性问题转化为随机优化问题。同时算法采用Lyapunov漂移惩罚框架,建立虚化队列,进而将宏观时间角度下的优化问题转化为微观时间尺度上的资源分配优化问题,在微观时隙间对用户设备与相关功率的分配进行优化调度,以每一时隙的用户设备调度来完成时延可靠性保障。可靠性分解带宽抽象算法的可靠性保障优化问题如式(3)所示:

(3)

(4)

式(4)中αi,u(n)表示调度因子矩阵,pi,u(n)表示传输功率矩阵,i表示接入节点,L与U分别表示平均传输速率需求。而Lyapunov DPP函数则可以写为:

Δv(J(n))=Δ(J(n))+

VE[∑i∈L∑u∈Uiαi,u(n)pi,u(n)|J(n)]

(5)

式(5)中V代表惩罚因子,J(n)代表虚队长。此时可以在每个时隙上对Lyapunov DPP函数进行最小化约束,进而避免虚队列的不端增长,控制队列的稳定性,保障功耗的最小化。

2 无线通讯端到端传输时延可靠性分析

2.1 框架评估仿真结果

研究将从框架仿真结果和算法性能对无线通讯端到端传输时延进行可靠性分析。在仿真分析部分,研究首先建立一个端到端串联排队仿真系统,该系统能对节点的收发过程进行模拟,其中首个节点的数据包服从泊松分布规律,平均到达为每时隙5包,首个节点的服务过程为每时隙6包,其余节点产生的数据包服务符合集合分布规律。端到端时延不可靠性仿真结果与理论上界的对比结果如图4所示。

由图4可知,不同跳数条件下,仿真值显示出端到端的时延可靠性在时延阈值产生变化的情况下较为敏感,当时延阈值得到放松时,模型的不可靠性会立刻进入迅速下降的趋势。同时从变化趋势中也可以看出,仿真得到的结果与推导结果具有较好吻合性,由此可得,研究设计的端到端时延可靠性分析框架是有效的。同时从对比中可以看出,研究设计的端到端时延可靠性分析框架在时延性能分析中得出的结果是更加精准,更适合用于时延可靠性评价之中。同时从时延阈值角度来看,随着跳数的变化,时延阈值同样呈现出线性增加的趋势,其中并未出现明显的突增或者突降,因此可以看出,相较于不可靠性,时延阈值的变化是稳定的,跳数控制对于不可靠性的影响更加强烈。

图4 端到端时延不可靠性仿真结果

2.2 算法性能评估

研究在进行算法性能分析时,从不同时延可靠性处理方式进行分析,三种方式分别为研究设计的算法优化分解、平均分解及单链路不分解三种形式。具体对比分析结果如图5所示。

图5 算法分解分析结果

从图5中可以看出,在算法分解后的目标时延可靠性上,3跳的可靠性要远远小于2跳。

从折线分布排序中可得,研究设计的算法链路分解后,2跳与3跳链路在各节点下的抽象带宽都是较接近,这表示研究设计的算法可以对并联系统中的各个节点的服务能力进行平衡。从总抽象带宽上来看,相比平均分解,研究设计的算法优化分解的系统总抽象带宽最小,即可以用更少的资源实现更多的可靠性保障。从不分解可靠性要求与分解可靠性要求数据分布中可以看出,随着用户设备数量的下降,全网可靠性是必然呈现下降的趋势的,这是由于在有限的节点资源必然会在增多的用户需求下出现调配不足的情况,而与不可靠性分解相比,研究设计算法的可靠性分解可以很大程度上延缓随着用户需求增多产生的可靠性下降趋势。算法收敛性对比如图6所示。

图6(c)为虚队长在帧数变化下的变化状况,可看出在帧数变化下,算法在每个时隙的资源调度都是稳定且连续的。从算法收敛性角度来看,在研究设计的算法作用下端到端时延不可靠性在迭代50次进入稳定阶段。但在跳数不同的情况下,3跳形成的收敛折线收敛速度更快,在不到10次迭代的情况下便达到了收敛。从总抽象带宽角度来看,研究设计算法能在25次迭代内达到稳定收敛,3跳情况下收敛状况更佳。从惩罚因子角度来看,惩罚因子的增大会造成平均功耗的显著降低,其中降低速度最快的阶段位于惩罚因子量化数值20到50之间,在惩罚因子到达50后,下降速度逐渐平稳。同时平均传输速率也会在惩罚因子下降时出现显著下降,在惩罚因子量化数值50之前下降速度更快。可见50是惩罚因子的重要设定节点,既能顾及功耗控制,也能顾及服务供应。

图6 算法收敛性与可靠性对比

3 结 语

研究针对精密化控制失误率过高的问题,从端到端时延可靠性角度入手,设计针对无线通讯系统端到端低时延传输性能进行实时评估和可靠性分析的网络切片定制算法。采用仿真实验验证算法性能。结果显示,研究设计可靠性分析框架在时延性能分析中结果更加精准且其服务能力平衡能力更强。该算法的可靠性分解可以很大程度上延缓需求增多产生的可靠性下降趋势,且算法自身具有较强的收敛优势,在平均功耗和平均传输速率上均在迭代50次左右达到收敛。由此可见研究设计的方法在端到端时延可靠性检测和控制中具有更强的稳定性优势,在面对用户需求时可以在有限的资源中做到优化分配,缩短时延,提升传输效果。