CN102202344B - 无线Mesh网中基于博弈论的跨层拥塞控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无线Mesh网中基于非合作博弈理论的跨层拥塞控制方法，属于无线网络通信技术领域。本发明的拥塞控制方法主要通过以下过程实现：在无线链路上的业务流源节点MAC层实施关于可用资源的非合作博弈拥塞控制算法；对MAC层的缓冲区占用情况进行分析、表征，得到符合当前可用资源的均衡速率；在数据包头部加入一个用于MAC层和传输层间进行跨层通信的交互字段；通过跨层机制，将MAC层得到的均衡速率反馈给传输层；传输层根据均衡速率来动态调整下次数据发送速率。本发明的跨层拥塞控制方法简单、快速、易实现，且能有效提高业务流速率、吞吐量及端用户效用。

Description

无线Mesh网中基于博弈论的跨层拥塞控制方法
技术领域
本发明属于一种无线网络通信技术领域的拥塞控制方法，特别是一种用于无线Mesh网络的跨层拥塞控制方法，以解决多跳链路通信中的本地节点拥塞问题。 
背景技术
在无线多跳网络中，TCP端用户总是以自身获得最大收益为目标，尤其在无线Mesh网络中，处于平等地位的网络节点都想尽力竞争到最大的网络宽带，具有明显的自私性。而这种追求自身最大利益的结果将会影响系统的整体性能，浪费网络资源。在微观经济学和行为学领域已对这种现象进行了大量了研究，最终产生了一种新的理论-“博弈论”。博弈论不但能分析个体决策行为可能造成的系统损失，并且还可以给出相关的解决策略，从而实现个体利益与整体利益的最大化。
博弈论分为合作博弈和非合作博弈,划分的依据主要在于所有相关联参与人的行为相互作用时，当事人能否达成一个具有约束力的协议。能达成，就是合作博弈，否则就为非合作博弈。并且，非合作博弈强调的是个人理性和个人最优决策，即纳什均衡（Nash Equilibrium, NE），而合作博弈强调的则是团体理性（包括效率、公正、公平等）和全局最优决策，通常具有帕累托最优（Pareto Optimum）的性质如纳什议价解（Nash bargaining solution）。在无线通信网中，博弈论广泛应用于没有中心控制实体（即分布式）的网络，如无线Mesh网络、Ad Hoc网络和传感器网络。在博弈过程中，参与人（即网络自治节点）的行为包括：选择不同的调制方式、编码速率、协议、退避时隙、发射功率等可以由节点来控制的参数，每个节点运行分布式协议并依赖于其来自他节点的信息来作决策。
近年来，已有一些分布式拥塞控制方案被提出，试图尽可能地满足用户QoS需求，保证良好的系统效用和用户之间的公平性。而博弈论则主要是为定价和拥塞控制机制提供一种自然架构。网络用户对网络资源的需求采取非合作的态度，并且没有其他用户流速率的明确信息，从而使得用户协作成为可能。因此，非合作博弈理论为流控制和拥塞控制提供了一个合理的框架。E. Altman教授指出，如果能够提出合理的价格函数和代价函数，则可以在多用户网中找到一个相较于各种优化算法更有效的纳什均衡。
目前，在无线Mesh网中鲜有使用博弈论来解决拥塞问题的研究，但已有一些研究人员使用博弈论来解决因特网和无线多跳网络中的拥塞问题。陶军博士给出一种关于流速的解析解，基于提出的博弈模型并结合Jacobi迭代方法来求解下次数据发送速率。但是由于算法的复杂性及收敛性的限制，使得该算法在系统链路利用率方面表现得不尽人意。此外，他还研究了Stackelberg流速与拥塞博弈问题，对非合作流速与拥塞博弈模型中的Nash均衡点进行了推理和证明，提出了单跟随者与多跟随者流速与拥塞博弈模型，并在此基础上将模块扩展到多层次的Stackelberg博弈结构中，得出解析解。T Alpcan教授提出一种针对一般通信网络使用非合作博弈理论来解决网络拥塞的方法，并基于所提出的代价函数，证明了纳什均衡的存在性及唯一性。然后针对Ad Hoc网络提出一种博弈拥塞模型。但是该模型所提出的代价函数需要收集整条链路的拥塞信息，实施难度较大，并且该模型不能满足链路带宽利用率为100%，显然这并不符合现实网络状况。研究员冯军建立了一个策略为慢启动窗口递增参数的TCP博弈模型，分析出用户收益是慢启动窗口递增参数的凹函数，并得出结论：在TCP博弈中，TCP端用户能利用自身的拥塞控制算法获得纳什均衡。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对无线Mesh网络的分布式特性，设计一种基于非合作博弈（Uncooperative Game）理论的跨层拥塞控制方法来分析无线Mesh网络中所存在的用户利益冲突问题，解决由于数据多跳传输而造成的带宽资源的低利用率及拥塞链路上的低吞吐量等问题，提高网络性能。
本发明的具体实施步骤是：提供一种无线Mesh网中基于博弈论的跨层拥塞控制方法，其特征在于，当ACK数据包到达本地节点时，判断本节点是否为该确认包的目的节点；根据无线Mesh网络中通信链路端用户上本地拥塞与可用资源之间的关系建立效用函数                                                
Figure 663384DEST_PATH_IMAGE001
；建立包含效用约束的代价函数
Figure 141770DEST_PATH_IMAGE002
，对端用户在一定资源供应下所产生的效用进行评价，根据代价函数得到对带宽资源利用最优时的均衡速率
Figure 519662DEST_PATH_IMAGE003
；根据价格函数
Figure 58091DEST_PATH_IMAGE004
和效用函数
Figure 459116DEST_PATH_IMAGE001
调用公式
Figure 741193DEST_PATH_IMAGE005
确定代价函数
Figure 239170DEST_PATH_IMAGE002
。使得代价函数取最小值时的节点发送速率为均衡速率。根据公式
Figure 682921DEST_PATH_IMAGE006
确定效用函数
Figure 839752DEST_PATH_IMAGE001
，根据公式：
Figure 722257DEST_PATH_IMAGE007
 确定价格函数
Figure 12424DEST_PATH_IMAGE004
为。在ACK消息头部扩展一个交互字段
Figure 627076DEST_PATH_IMAGE008
，当ACK确认包到达目的节点MAC层时，将
Figure 65011DEST_PATH_IMAGE008
的值更新为均衡速率
Figure 688890DEST_PATH_IMAGE003
，并提交到传输层，传输层根据
Figure 833564DEST_PATH_IMAGE008
的值动态调整下次数据发送速率。
本发明主要利用博弈拥塞控制算法在业务流源节点进行拥塞控制，解决了链路通信在本地丢包的问题。通过对节点无线资源的合理估计，使传输层能更加理性地进行数据发送，从而能有效提高业务流速率和端到端吞吐量。本发明提出的博弈拥塞算法无需迭代、简单且易于实施。利用跨层机制，使传输层能及时感知MAC层提供的均衡速率，因此使得算法执行更加高效。同时，通过对链路通信进行博弈拥塞控制为博弈论在无线Mesh网络拥塞控制中的应用提供支撑基础。
附图说明
图1是本发明的实现过程流程图；
图2是本发明使用的ACK消息头部组成结构图；
图3是本发明的无线Mesh网络拓扑结构图；
图4是本发明与TCP-Vegas的端用户平均发送速率仿真曲线图；
图5是本发明与TCP-Vegas的业务流吞吐量对比仿真曲线图。
具体实施方式
图1所示为本发明的实现过程流程图。以下针对附图和具体实例，对本发明的实施作具体说明。
1. 建立关于链路拥塞与节点速率的效用函数
假设在网络系统中，存在
Figure 947013DEST_PATH_IMAGE009
个非合作用户节点，集合为
Figure 809927DEST_PATH_IMAGE010
，并且它们共享一条容量为
Figure 971918DEST_PATH_IMAGE011
的链路
Figure 298994DEST_PATH_IMAGE012
。由于各用户流之间存在非合作的竞争关系，即使在网络资源即将耗尽时，彼此都不愿意降低自身的发送速率。因此本发明从端系统发送行为本身来寻求拥塞避免和控制方法。考虑到拥塞控制与MAC层可用资源的关系，效用函数为端用户的速率向量的函数，根据节点的业务流速率和链路拥塞函数的平方确定，调用公式（1）确定节点S的效用函数
Figure 521028DEST_PATH_IMAGE001
。
Figure 602729DEST_PATH_IMAGE006
              (1)
其中， 
Figure 506094DEST_PATH_IMAGE013
                   (2)
式中
Figure 625360DEST_PATH_IMAGE014
为端用户的速率向量，
Figure 18295DEST_PATH_IMAGE015
，（其中n为端用户S上的业务流数量）。
Figure 855801DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 421912DEST_PATH_IMAGE017
为常数，根据系统状态，通过实验进行取值，平衡拥塞控制与MAC层可用资源之间的最优， 
Figure 395684DEST_PATH_IMAGE018
为链路的拥塞函数，代表链路
Figure 959520DEST_PATH_IMAGE019
的拥塞状况，
Figure 81060DEST_PATH_IMAGE020
代表网络中的所有业务流。
Figure 215693DEST_PATH_IMAGE021
表示节点S的业务流速率，而
Figure 309551DEST_PATH_IMAGE022
为来自网络中的业务流速率。
2.建立效用约束的代价函数
在博弈数学模型中，参与者在竞争最大利益的同时总是尽可能地减少自身的代价，而效用函数和代价函数正是用于描述参与者的这两种行为特征。因此，参与者为自己争取最大利益的行为可以等价为使效用函数最大化或者使代价函数最小化。由于代价函数的引入可以用来解决网络系统中的自私节点问题，表示用户在获得较高收益的同时，必须支付的代价，并以此来控制节点的自私行为，因此本文使用包含效用约束的代价函数来进行拥塞控制，求解节点均衡速率，使得节点在保持良好效用的同时使自身通信代价最低。调用公式（3）确定节点S的价格函数为：
                       
Figure 653125DEST_PATH_IMAGE007
                  （3）
价格函数
Figure 498721DEST_PATH_IMAGE004
表示端用户S当前所分配的资源的总价格。其中，
Figure 509402DEST_PATH_IMAGE023
为用户端参数，根据实验效果进行取值。由于
Figure 415042DEST_PATH_IMAGE024
代表端用户S上所有业务流已使用的容量，因此
Figure 448857DEST_PATH_IMAGE025
为端用户S处的容量剩余值，并且由于在端用户效用利用率最大时，
Figure 98144DEST_PATH_IMAGE025
的值可能为零，因此引入常量
Figure 228911DEST_PATH_IMAGE026
（
Figure 305451DEST_PATH_IMAGE027
）。
根据公式（4）确定代价函数
Figure 558054DEST_PATH_IMAGE002
，表示为提供总价值为的资源时，对端用户由此所需付出代价的一种评估。
Figure 996305DEST_PATH_IMAGE005
              （4）
代入式（3），得
Figure 243747DEST_PATH_IMAGE028
       （5）
3. 求解均衡速率
由于本发明博弈拥塞控制方法的最终目标是要得到使得代价函数值最小的节点速率，
因此求解系统拥塞问题的均衡解即为在端用户求解式（5）中满足公式（6）的发送速率
Figure 986575DEST_PATH_IMAGE003
，使得对所有的速率
Figure 977665DEST_PATH_IMAGE021
，都有
Figure 817445DEST_PATH_IMAGE029
              （6）
由于此时的代价函数取值必为最小值，则所求速率
Figure 235788DEST_PATH_IMAGE021
应满足式（6）：
Figure 731491DEST_PATH_IMAGE030
                  （7）
假设链路符合M/M/1排队模型，数据发送速率为
Figure 323009DEST_PATH_IMAGE031
 bits/s，平均报文长度为
Figure 220558DEST_PATH_IMAGE032
 bits/message，该链路的链路容量为
Figure 872120DEST_PATH_IMAGE033
（个/秒），则
Figure 592470DEST_PATH_IMAGE025
又可以进一步表示为在端用户
Figure 925362DEST_PATH_IMAGE034
处每秒能够接收数据包的能力。
由于在无线Mesh网络中，网络节点既可以发送自身数据，也可以转发来自其它节点的数据，但都必须经过MAC层传送到物理层，因此MAC层的可用缓冲区直接影响该节点处的容量使用状况。从而，在节点S处的链路容量可以间接根据节点S的MAC层队列缓冲区的可用空间来表征。设端用户S在某个时刻的可用缓冲区大小为字节，则等式（8）等价于式（5）。
            
Figure 499880DEST_PATH_IMAGE036
         （8）
其中
Figure 704596DEST_PATH_IMAGE035
可以在MAC层检测获得，设
                       
Figure 903496DEST_PATH_IMAGE037
                       (9)
式（8）可变为：
Figure 510058DEST_PATH_IMAGE038
       （10）
下面对式（10）中存在满足式（6）的均衡速率进行说明。对式（10）求解关于的一阶偏导数，即：
Figure 195434DEST_PATH_IMAGE039
             （11）
根据式（1），可得：
Figure 135709DEST_PATH_IMAGE040
 
Figure 596777DEST_PATH_IMAGE041
Figure 695795DEST_PATH_IMAGE042
            （12）
根据式（12），式（11）可变为：
                  
Figure 875104DEST_PATH_IMAGE043
          （13）
在式（13）中，是关于
Figure 731382DEST_PATH_IMAGE021
的线性增函数，因此对
Figure 269810DEST_PATH_IMAGE044
，有：
Figure 670836DEST_PATH_IMAGE045
                （14）
Figure 15229DEST_PATH_IMAGE046
                 （15）
式（14）和（15）表明，
Figure 185311DEST_PATH_IMAGE021
在区间上存在均衡速率，使得系统获得较好效用的同时使代价函数
Figure 845279DEST_PATH_IMAGE048
取得极小值。存在纳什均衡，下面进行纳什均衡的唯一性证明。
基于式（13），对
Figure 665468DEST_PATH_IMAGE048
求二阶偏导，得
Figure 17952DEST_PATH_IMAGE049
             （16）
式（16）表明，
Figure 889394DEST_PATH_IMAGE021
在区间上取任意值，都有
Figure 951208DEST_PATH_IMAGE050
                   （17）
因此，
Figure 95881DEST_PATH_IMAGE048
为单峰下凹函数，即存在唯一极值
Figure 147014DEST_PATH_IMAGE003
，使得对于
Figure 72245DEST_PATH_IMAGE051
，有
Figure 234236DEST_PATH_IMAGE052
。
再根据式（7），得到
Figure 498995DEST_PATH_IMAGE053
  （18）
求解式（18），得
               
Figure 517767DEST_PATH_IMAGE054
      （19）
为了降低算法的复杂度，式（19）中假设活跃端用户S的自身数据发送速率在整个网络的平均速率附近，并且因为
Figure 895975DEST_PATH_IMAGE055
                   （20）                
则式（21）可化简为：
Figure 15241DEST_PATH_IMAGE056
                  （22）
于是得到在一定系统状态下的均衡发送速率
Figure 405247DEST_PATH_IMAGE003
：
                       
Figure 39490DEST_PATH_IMAGE057
                 （23）
其中，根据系统状态，相关参数可取值如下：
Figure 543284DEST_PATH_IMAGE016
的取值为1.2，
Figure 782635DEST_PATH_IMAGE058
的取值为10，K的取值为0.01。
实际上从式（10）可以看出，在某一时刻的系统状态下，
Figure 408789DEST_PATH_IMAGE002
的最小值即为
Figure 468012DEST_PATH_IMAGE059
的最大值，即在均衡速率状态下，端用户的个人效用也会保持良好。
4. 更新ACK消息中的交互字段
在MAC层求解出均衡速率后，利用跨层机制来实现与传输层间的跨层通信。跨层机制是通过在ACK确认消息的头部加上一个长度为6比特的交互字段
Figure 775496DEST_PATH_IMAGE008
，（在一般的拥塞控制协议中，发送窗口
Figure 869354DEST_PATH_IMAGE060
值最大为64，因此6比特的交互字段已能够满足需求，并且也不会给链路拥塞带来明显的额外开销。），如图2所示。当来自目的节点的ACK消息到达本节点MAC层时，如果本节点为ACK消息的目的节点，则将求得的均衡速率
Figure 666409DEST_PATH_IMAGE003
的值注入字段。
5. 根据均衡速率
Figure 120841DEST_PATH_IMAGE003
对发送速率进行调整
ACK消息到达传输层后，TCP协议获取ACK消息中的
Figure 69205DEST_PATH_IMAGE008
值，并将
Figure 977774DEST_PATH_IMAGE060
值更新为
Figure 73906DEST_PATH_IMAGE008
的值。通过
Figure 723193DEST_PATH_IMAGE008
字段消息，传输层可以及时且精确地感知下层（MAC层）拥塞状况，然后迅速做出反应，从而保证了算法控制的快捷、高效。
附图3所示为本发明的网络拓扑结构图。应用层配置FTP业务，传输层采用目前已比较成熟且被广泛应用的TCP-Vegas协议，信道类型为无线单信道。假设系统有足够的时间来对拓扑的改变做出反应，从而不用考虑节点的移动性。并且仿真环境中只考虑MC之间的通信，不考虑MR之间以及MC与MR之间的通信。
TCP-Vegas是一种根据RTT（往返时延）值的改变情况来控制数据发送窗口（cwnd）的拥塞控制算法，通过采用独特的带宽估计策略来进行拥塞避免，而拥塞机制的触发只与RTT值的变化有关，而与数据包的传输延迟无关，从而能更合理地预测网络宽带的使用情况。相较于其他传统拥塞控制方案，TCP-Vegas采用一种新的重传机制，当接收到第一个重复的ACK消息就判定该数据已丢失，因此能够对拥塞做出快速反应。并且在初次使用慢启动时便以一种谨慎的方式增加拥塞窗口以减小丢包率。由于TCP-Vegas在拥塞控制方面的良好表现，本发明从多方面与TCP-Vegas进行性能对比。实现结果证明基于非合作博弈的跨层拥塞控制方法在业务流速率、吞吐量及端用户效用等方面均优于TCP-Vegas。
附图4为本发明与TCP-Vegas的端用户平均发送速率仿真曲线图。如图4(a)所示，在使用TCP-Vegas协议时，各用户一开始便尽力抢占带宽，竞争网络资源，以至于用户1的速率持续比用户2的高。由于4条业务流都在一开始迅速增加发送速率，在系统运行到第90秒左右几乎所有的业务流都遭遇因链路拥塞而引起的丢包，因此都开始迅速减少数据发送。在本发明中，从图4(b)可以看出，几乎所有业务流的发送速率基本趋于稳态，业务流4的速率甚至呈上升趋势。并且在通信初期，不同于AIMD的保守速率增长策略，基于非合作博弈的跨层拥塞控制方案在一开始就以一个合理估计且较高的发送速率为起点，在坚持用户个人理性的基础上综合考虑网络状况，根据自己的数据发送能力来决定下次数据发送量，从而使得带宽资源得到最大化使用，图4(b)中的业务流4便很直观地体现了这一点。
附图5为本发明与TCP-Vegas的业务流吞吐量对比仿真曲线图。可以看出，在相同的网络环境和业务流配置下，基于非合作博弈的跨层拥塞控制要比传统拥塞控制的吞吐量高。这是由于在本发明中业务流主要以自己效用最大为目标确定流速率，充分利用带宽资源，从而使得各用户的吞吐量都明显上升。

Claims (4)

1.一种无线Mesh网中基于博弈论的跨层拥塞控制方法，其特征在于，
当ACK数据包到达本地节点时，判断本地节点是否为该ACK数据包的目的节点；根据无线Mesh网络中通信链路端节点的业务流速率和链路拥塞函数建立效用函数；根据价格函数和效用函数建立包含效用约束的代价函数，对端用户在一定资源供应下所产生的效用进行评价，根据代价函数得到对带宽资源利用最优时的均衡速率x's；在ACK消息头部扩展一个交互字段inte_infor，当ACK数据包到达目的节点MAC层时，如果本节点为ACK消息的目的节点，将inte_infor的值更新为均衡速率x's，并提交到传输层，传输层根据inte_infor的值动态调整下次数据发送速率，并将数据发送窗口cwnd值更新为inte_infor的值，其中，根据公式：
Figure FDA0000394069690000011
确定均衡速率，W为用户端参数，K为常数，且K≠0，S_Bufs为端用户S可用缓冲区大小，α为常数。
2.根据权利要求1所述的跨层拥塞控制方法，其特征在于，根据价格函数PR(xs)和效用函数Us(Xs)调用公式JC(xs,Us(xs))=PR(xs)-Us(xs)确定节点S的代价函数JC(xs,Us(xs))。
3.根据权利要求1所述的跨层拥塞控制方法，其特征在于，使得代价函数取最小值时的节点发送速率为均衡速率。
4.根据权利要求2所述的跨层拥塞控制方法，其特征在于，根据公式Us(Xs)=αlog(xs)-βFs 2(Xs)确定节点S的效用函数Us(Xs)，式中Xs为端用户的速率向量，α和β为常数，Fs(Xs)为链路的拥塞函数，xs表示节点S的业务流速率；根据公式：
Figure FDA0000394069690000012
确定节点S的价格函数PR(xs)，其中，W为用户端参数，
Figure FDA0000394069690000013
表示在节点S处的容量剩余值，
Figure FDA0000394069690000014
代表端用户S上所有业务流已使用的容量,ls为链路，K为常数，且K≠0。
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