一种基于QoS的卫星网络k端可靠性分析方法

一种基于qos的卫星网络k端可靠性分析方法
技术领域
1.本发明涉及卫星网络传输的可靠性分析技术，特别是一种综合考虑各业务qos(quality of service，服务质量)指标的卫星网络k端通信可靠性分析方法。


背景技术：

2.卫星网络本身就是一个复杂的系统，其结构复杂、功能多样、而且所处的运行环境多变，导致卫星通信网络将面临更多不可靠因素的影响。一方面，由于卫星节点都暴露于空间的复杂环境，导致其很容易遭受攻击，出现卫星的故障或失效，从而影响卫星网络通信的可靠性。另一方面，由于广阔的波束范围内，卫星通信链路可能受到突发干扰、强降雨、浓雾、重霾等诸多不确定因素的影响，这些恶劣条件对卫星通信系统的可靠性存在较大威胁。因此对卫星网络进行可靠性分析是不可或缺的一环。
3.给定一组目标节点集k(v是顶点集)，k端可靠性(2<k<n，n为卫星节点总数)是指对于给定的节点s∈k，在至少存在一条从s到k中所有其他节点的工作路径情况下，网络传输能够满足qos需求的能力。目前对k端卫星网络可靠性的研究主要是从连通性的角度进行可靠性分析，没有综合考虑具体传输业务的时延、带宽等要求。然而，连通性是最基本的一个可靠性指标，且卫星网络传输业务类型多，不同业务具有不同的性能需求，仅通过连通性无法全面、准确衡量网络业务传输的可靠性。因此设计高效的k端可靠性分析方法是进行高可靠网络传输的基础。


技术实现要素：

4.为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种能提升卫星网络在不同业务下k(2<k<n，n为卫星节点总数)端路径可靠度计算的高效性和准确性的基于qos的卫星网络k端可靠性分析方法。
5.为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于qos的卫星网络k端可靠性分析方法，包括以下步骤：
6.a、分析可靠性指标
7.设g表示卫星网络拓扑基本模型，v是顶点集，m是链路集。表示选定一组目标顶点集，则：
8.g＝(v,m,k)
9.v＝{v1,...,v
a
,...,v
n
},1≤a≤n
10.m＝{m1,...,m
b
,...,m
z
},1≤b≤z
11.式中，v
a
为卫星节点，a为卫星节点序号，n为卫星节点总数；m
b
为卫星链路，b为卫星链路序号，z为卫星链路总数；
12.定义qos指标对链路进行分析。并根据不同业务对指标要求的差异，将业务分为三类，分别为时延敏感业务、带宽敏感业务和可靠性敏感业务。
13.设时延t为一个报文或分组从一个网络的一端传送到另一端所需要的时间，根据
操作规则将链路时延和路径时延作为附加度量参数，相关表达式如下：
[0014][0015]
式中：path是路径，t
path
是路径时延；是链路m
b
的链路时延；
[0016]
设带宽b为单位时间内能传输的数据量。根据操作规则将链路带宽作为凹性度量参数，相关表达式如下：
[0017]
b
min
＝min[b
mb
],m
b
∈path
ꢀꢀꢀ
(2)
[0018]
式中：b
min
表示卫星链路带宽阈值；表示链路m
b
的带宽。
[0019]
设丢包率为数据传输时，丢失的数据包数量占所发送数据组的比率。根据操作规则将链路丢包率和路径丢包率作为乘法度量参数，相关表达式如下：
[0020][0021]
式中：p
path
表示路径的丢包率；表示链路m
b
的数据包丢失情况。
[0022]
b、分析链路多状态
[0023]
根据卫星网络多性能水平的特性，将其划分为多个状态，为可靠度的计算提供状态依据。
[0024]
由于一条路径上的时延、丢包率不同，可用带宽受影响。将星间链路状态与链路的带宽相关联，不同状态对应不同的带宽，若链路m
b
具有l个不同的性能等级，用集合的形式来描述为：
[0025][0026]
式中：链路的性能等级表示为即即为链路m
b
处于状态h时的性能等级。
[0027]
假设卫星网络在[0,t]这一个时间片内，链路m
b
处于不同性能等级的可靠度用集合的形式描述为：
[0028][0029]
式中：且对于任意时刻t，有因此在t时刻链路m
i,j
的可靠度分布用集合和进行表示。
[0030]
c、计算基于qos的卫星网络k端可靠度
[0031]
为了避免产生冗余链路，提升可靠度计算的准确性，首先进行节点融合，对非融合元素采取置零取非操作，进行网络拓扑邻接矩阵变换，得到连通k个节点的路径。然后，根据不同业务的qos约束条件和链路当前状态，确定卫星网络中满足条件的可用路径。最后，由链路当前状态的可靠度计算出不同业务下的k端路径可靠度。
[0032]
c1、定义k端不相交路径函数
[0033]
定义1：邻接矩阵m(g)＝[m
ij
]
n
×
n
表示节点间的连接关系，
(1≤i≤n,1≤j≤n)，i＝j时，m
i,j
＝1，且m
i,j
＝m
j,i
。
[0034]
定义2：若|v(g)|＝n，则称g(v,m,k)为n阶图。
[0035]
定义3：融合元素。表示第i行中第w次融合的元素，其中1≤w≤n
‑
1。
[0036]
为了避免产生冗余链路，在利用矩阵降阶变换求解路径时，预先对除融合元素以外与融合点相连的元素采用置零取非操作。已知邻接矩阵m(g)＝[m
ij
]
n
×
n
中每行最多有n
‑
1个非零元素，若第一次要融合的元素为则对第i行除以外的至多n
‑
2个非零元素置零取非，记作若第二次要融合的元素为除了对其余未被融合的n
‑
3个非零元素置零取非外，还要对第一次融合的元素置零取非，记作以此类推，当要融合第i行最后一个非零元素时，需要对之前所有已经融合的元素置零取非，记作然后再将每次要融合的元素m
i,j
进行线性变换：第j列元素加到第i列，第j行元素加到第i行，删除第j列第j行。完成节点融合与矩阵降阶。自上而下遍历得到不相交路径函数f(m)，公式如下：
[0037][0038]
式中：m1,m2,..,m
n
‑1表示m(g)最多变换分解的n
‑
1个矩阵；表示将m(g)中第i行第j列的元素置0。
[0039]
c2、考虑qos约束
[0040]
依据链路当前状态，将所述的连通路径函数f(m)结合不同业务的qos约束条件，确定卫星网络中满足条件的可用路径。qos约束条件为：
[0041]
t
path
≤t
max
ꢀꢀꢀ
(7)
[0042]
b
path
≥b
min
ꢀꢀꢀ
(8)
[0043]
p
path
≤p
max
ꢀꢀꢀ
(9)
[0044]
式中：t
max
为路径时延阈值；b
path
为路径带宽；p
max
为路径丢包率阈值。式(7)为时延约束；式(8)为带宽约束；式(9)为丢包率约束。不同业务qos阈值不同，当k端连通路径同时满足式(7)
‑
(9)时，认为此业务下传输路径可靠。
[0045]
c3、计算k端路径可靠度
[0046]
在得到满足条件的可用路径后，计算不同业务下的k端路径可靠度。首先，将路径中链路当前状态下的可靠度相乘得到此传输路径的可靠度，然后，将同种业务下的所有路径k端可靠度相加，最终得到此业务下的k端路径可靠度。计算公式如下：
[0047]
[0048]
式中：r
k
表示k端路径可靠度；表示链路m
b
处于状态h时的可靠度；d是同种业务下的路径数，u是同种业务下的路径数最大值；path
d
表示第d条路径。
[0049]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0050]
1、本发明在设计k端路径函数时，首先对邻接矩阵中的非融合元素采取置零取非操作，也就是说，从初始融合点出发，与其相邻的节点只能选择一个，作为融合元素，为了避免产生冗余链路，将剩余的非融合元素置零取非，然后再对邻接矩阵线性降阶变换，这样大大减少了矩阵变换次数。
[0051]
2、本发明将链路划分多个状态，不同状态对应不同带宽，并考虑到卫星网络业务类型不同，其对传输时延、传输带宽等服务的需求也不同，将业务分了三大类型，根据不同业务的qos约束条件和链路当前状态计算k端路径可靠度，不仅提升了可靠度计算的准确性，而且计算效率也得到了提高。
[0052]
3、综上，本发明基于业务qos的卫星网络k端可靠性分析方法具有良好的应用前景。
附图说明
[0053]
图1是本发明的流程图。
[0054]
图2是卫星网络拓扑模型。
[0055]
图3是矩阵降阶变换过程图。
[0056]
图4是不同算法分业务的可靠度比较。
具体实施方式
[0057]
下面结合附图对本发明进行进一步说明。如图1所示，一种基于qos的卫星网络k端可靠性分析算法，具体步骤如下：
[0058]
step1:根据卫星网络拓扑，选定k个目标节点作为研究对象，任选其中一个节点s
i
作为初始融合点。并输入关联矩阵m(g)、传输带宽敏感业务、时延敏感业务和可靠性敏感业务的qos需求和网络此时的状态。
[0059]
step2:判断第i行的非零元素个数。若第i行中只有一个非零元素记作
[0060]
step3:矩阵线性变换：将邻接矩阵m中第j列元素加到第i列，第j行元素加到第i行，删除第j行第j列，更新矩阵m，此时阶数减少1。
[0061]
step4:若第i行中有两个非零元素和为了简化计算，优先选择k中元素。若j2∈k，则将置0，即再对元素进行融合，重复step3。
[0062]
step5:将置0，即最后对进行融合，重复step3。记作
[0063]
step6:以此类推，直到矩阵中元素只有1或0，表示k个目标节点融合完毕。
[0064]
step7:从上到下依次遍历f(m)，便可得到完整的f(m)。即连通这一组目标节点的
不相交路径函数。
[0065]
step8:根据链路多状态特性，结合时延敏感业务、带宽敏感业务和可靠性敏感业务的需求，分析计算不同业务下的k端路径可靠度。
[0066]
本发明的实施例如下：
[0067]
根据卫星网络动态拓扑可预知性和周期性的特点，将卫星网络的运行周期t划分为n个时间片[t0＝0,t1),[t1,t2),...,[t
n
‑1,t
n
＝t)，在每个时间片内假设卫星网络拓扑不变，拓扑只有在时间点t0,t1,t2,...,t
n
‑1上发生变化，一个时间片内的卫星网络拓扑如图2所示。
[0068]
假设星间链路m
b
共有0、1、2这三种状态，每条链路的状态概率分布及传输时延和丢包率如表1所示，各链路状态及其对应带宽如表2所示，各业务的qos需求如表3所示。
[0069]
表1链路状态数据
[0070][0071]
表2链路状态及对应带宽
[0072][0073]
表3三种业务的qos需求
[0074][0075]
根据上述链路状态概率生成一组网络状态(2，2，1，2，2，2，1)，首先，求出一组目标顶点的连通路径，然后结合不同业务的qos约束条件和链路当前状态，确定卫星网络中满足条件的可用路径；最后，由链路当前状态的可靠度计算出不同业务下的k端路径可靠度。具体步骤如下：
[0076]
step1:给定一组目标节点k＝{v1,v2,v5}，选v1作为初始融合点s，生成的邻接矩阵如下：
[0077][0078]
step2：与s相关的元素在m(g)的第一行即i＝1，第一行有两个非零元素即与s相连的边(元素)，分别是m
1,2
、m
1,4
，也就是说s与v2、v4相连。优先选择k中元素，∴选择m
1,2
，不选m
1,4
，此时j1＝2。即s先与v2融合，不与v4融合。记为
[0079]
step3：首先将m(g)中的m
1,4
置零取非，即其次m(g)中第二列的元素全都加到第一列，矩阵的线性变换中用c
j
表示第j列，即c2+c1；再次将m(g)中第二行的元素全都加到第一行，矩阵的线性变换中用r
i
表示第i行，即r2+r1；最后删除第二行第二列。此时，m(g)的阶数为4。更新后的矩阵m1如下：
[0080]
[0081]
step4：现在选择m
1,4
，不选m
1,2
，此时j2＝4。即s先与v4融合，不与v2融合。
[0082]
记为
[0083]
step5:首先将m(g)中的m
1,2
置零取非，即其次m(g)中第四列的元素全都加到第一列，即c4+c1；再次将m(g)中第四行的元素全都加到第一行，即r4+r1；最后删除第四行第四列。此时，m(g)的阶数为4。更新后的矩阵m2如下所示。此时已将5阶的m(g)变换为4阶的m1和m2，即更新后的矩阵m2如下：
[0084][0085]
step6:依此类推，分别对4阶的m1和m2的第一行选择非零元素进行上述的变换操作，直到k被全部融合为止，停止操作，便可得到连通v1,v2,v5的不相交路径函数f(m)。具体结果见图3。
[0086]
由图3可知，当矩阵的阶变为2时，可以发现和只有0和1两个元素，则说明无法自上而下遍历即不存在连通路径。和中分别有m
4,5
、m
3,5
这两个元素，但自上而下遍历可知v5已经融合，所以没必要再分解。同理已经融合，所以没必要再分解。同理和需要将其非0非1元素继续融合才能遍历出完整的连通路径。
[0087]
综上，得到的不相交路径函数为：
[0088][0089]
即连通v1,v2,v5的所有路径为v1v2v3v5，v1v2v3v4v5、v1v2v4v5、v1v2v4v3v5、v1v4v2v3v5和v1v4v5v3v2。
[0090]
运用公式(7)－(9)和表1、表3的数据，确定卫星网络中满足条件的可用路径。对于时延敏感业务，满足qos需求的路径为：{v1v2v3v5}；对于带宽敏感业务，满足qos需求的路径为：{v1v2v3v4v5,v1v4v2v3v5,v1v4v5v3v2}；对于可靠性敏感业务，满足qos需求的路径为：{v1v2v4v5,v1v2v4v3v5}。运用公式(10)代入各链路的当前状态下的可靠度，便可得到如下的k端路径可靠度：时延敏感业务的可靠度为76.71％，带宽敏感业务的可靠度为72.87％，可靠性敏感业务的可靠度为81.45％。
[0091]
本发明利用java和matlab软件联合仿真，构建66阶矩阵，分别对其应用本发明、传统节点融合算法和带长度约束算法，为避免在仿真实验中的偶然性，实验中每个算法运行10次后取平均值作为运行时间，不同算法的运行时间如表4所示：
[0092]
表4不同算法效果对比
[0093][0094]
此外，如图4所示，通过将本发明与传统的节点融合法、带长度约束算法比较可知，传统的节点融合法除了有冗余链路的产生，还未考虑不同业务的问题，只考虑了连通性这一指标，所以三种不同业务下的可靠度均为96.2％。带长度约束算法是求解满足时延约束的k端连通路径，即考虑了连通性和时延这两个可靠性指标，所以带宽敏感业务和可靠性敏感业务下的可靠度均为87.49％，时延敏感业务下的可靠度为61.82％。此外，还可以看出k端网络可靠性的功能值不同，且条件越宽松功能值越大，即系统的可靠性性能越好。
[0095]
本发明不局限于本实施例，任何在本发明披露的技术范围内的等同构思或者改变，均列为本发明的保护范围。