本发明涉及通信网络领域,特别是涉及排队论,以及优化理论。
背景技术:
随着无线通信技术的发展,人们对802.11a/b/g等网络技术有了更加深入的研究,Mesh网络也在消费者、企业界以及云计算领域中引发了广泛关注。WMN技术具有支持多跳连接、网络部署灵活、覆盖范围广以及高传输速率等特点,目前,已经普遍被业界认为是下一代无线网络技术的一个重要的研究方向。
WMN是移动AdHoc网络的一种延伸形态,但两者又存在差异,WMN和移动Ad Hoc网络的网络结构和网络连接方式的不同。WMN中,节点具有两种功能:一是对等节点之间交换数据;二是作为接入网关,通过特定的网关节点,把WMN接入Internet。各种通信设备都可以通过有线或者无线接入Mesh路由器,进而接入WMN。此外,Mesh路由器中的路由或者网关接入功能能把现有的无线网络,如移动蜂窝网络、无线传感网络、WiFi等,接入到WMN,进而接入到Internet。因此,通过WMN用户能够获得单一网络无法提供的服务。
无线多模网关和客户端一起可以组成无线Mesh网络,网关间可以通过WiFi(2.4GHz)、340MHz等无线设备互连,组成自组织网络,节点间互为备份。无线多模网关可以通过3G网络、卫星网络接入Internet或者选择其它网关节点作为接入网关。客户端可以通过有线网的方式接入无线多模网关,从而通过无线Mesh网络把客户端接入Internet。另外,无线多模网关会根据传输内容自适应地选择传输方式,从而做到兼顾传输效率和传输带代价,无线网关部署示意图如图1所示。
因此为提升无线mesh网络的传输能力,有必要设计一种高效的网关优化布置方法。
技术实现要素:
本发明所要解决的技术问题是:通过建立网关间距离优化模型和优化设置吞吐量和信道利用率,实现无线mesh网络的资源利用效能提升。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案包括以下步骤,如图2所示:
A、建立网关间距离优化模型;
B、优化设置网关吞吐量和信道利用率,并建立云服务资源预测模型。
所述步骤A中,使用无线mesh网络作为云计算的信息传输体系,其网关间距离优化模型:
Ii∈{0,1}
其中Ii为决策变量,若存在无线mesh路由器作为网关设备则Ii=1,反之则Ii=0,vi为路由器标识,V为路由器集合,vigw为网关标识,Γi,igw为决策变量,若vi被分配给vigw,则Γi,igw=1,反之则Γi,igw=0,hi,igw为无线mesh路由器与网关之间的传输跳数,为决策变量,若vi与vigw之间的数据传输经过路由器vk则反之则IGW为网关集合,为网关设备间的传输跳数,igw(i)∈IGW,igw(k)∈IGW,DQoS为延迟约束门限,RQoS为中继负载约束门限,CQoS为簇规模约束门限,δ为网络中vigw最小使用数目。
所述步骤B中,网关吞吐量为信道利用率为其中Bmax为单个RTT传输分配的最大时隙数,T为RTT时间,N为单个超帧中的数据包,R为超帧数目,J为碰撞的数据包数目,为第m个超帧中在随机接入时隙期间传输的数据包数目,为第l个重传超帧内采用接入重传的数据包数目,qm为在超帧m的起始时刻移动终端队列的数据包数目,tx(ψ(p,R)=K(R))为在状态中被使用的时隙数的期望,为的概率函数,x为被传输的数据包数目,N为移动终端队列的数据包数目上限,Pr{ψ(p,R)=K(R)}为网络处于状态的概率,l为重传超帧标识,为p+1个移动终端上的超帧l的时隙分配参数,为ψ(p,R)的状态空间集合,ψ(p,R)为具有随机状态矢量的隐马尔科夫链,为二项分布概率密度函数,Ptx为单个epoch内移动终端的数据发送概率,
所述步骤B中,云服务资源预测机制为:a.获取虚拟资源使用的历史数据,并形成离散时间序列M(t);b.对M(t)进行小波分解,设置小波分解尺度,将历史数据分解为多尺度分量;c.将多尺度分量进行归一化处理,为归一化资源序列,mi为原始资源序列,mmin≤mi≤mmax;d.将原始资源序列分解为训练样本集和测试样本集,采用交叉验证法来确定多尺度分量的维度,并根据维度信息来确定SVM的输入量和输出量;e.利用上一步经过优化的参数对模型训练集进行学习,建立预测模型,并对测试集进行预测;f.使用mi=mi′·(mmax-mmin)+mmax对多尺度分量的预测结果进行反归一化处理;g.将归一化后的各尺度分量进行小波重构,并输出所需预测结果。
附图说明
图1无线网关部署示意图
图2无线mesh网络的网关优化布置流程示意图
具体实施方式
为达到上述目的,本发明的技术方案如下:
第一步,建立网关间距离优化模型,优化模型具体为:
Ii∈{0,1}
其中Ii为决策变量,若存在无线mesh路由器作为网关设备则Ii=1,反之则Ii=0,vi为路由器标识,V为路由器集合,vigw为网关标识,Γi,igw为决策变量,若vi被分配给vigw,则Γi,igw=1,反之则Γi,igw=0,hi,igw为无线mesh路由器与网关之间的跳数,为决策变量,若vi与vigw之间的数据传输经过路由器vk则反之则IGW为网关集合,为网关设备间的传输跳数,igw(i)∈IGW,igw(k)∈IGW,DQoS为延迟约束条件,RQoS为中继负载约束,CQoS为簇规模大小约束,δ为网络中vigw最小使用数目。
第二步,优化设置网关吞吐量和信道利用率,具体为:网关吞吐量为信道利用率为其中Bmax为单个RTT传输分配的最大时隙数,T为RTT时间,N为单个超帧中的数据包,R为超帧数目,J为碰撞的数据包数目,为第m个超帧中在随机接入时隙期间传输的数据包数目,为第l个时间戳内采用调度接入重传的数据包数目,qm为超帧m的起始时刻移动终端队列的数据包数目,tx(ψ(p,R)=K(R))为在状态中被使用的时隙数的期望,为的概率质量函数,x为被传输的数据包数目,N为移动终端队列的数据包数目上限,Pr{ψ(p,R)=K(R)}为网络处于状态的概率,l为重传超帧标识,为p+1个移动终端上的超帧l的时隙分配参数,为ψ(p,R)的状态空间集合,ψ(p,R)为具有随机状态矢量的隐马尔科夫链,为二项分布概率密度函数,Ptx为单个epoch内移动终端的数据发送概率,
本发明提出了一种无线mesh网络的网关优化布置方法,通过建立网关间距离优化模型和优化设置吞吐量和信道利用率,实现无线mesh网络的资源利用效能提升。