CN104202260A - 一种基于地理位置的背压链路调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于地理位置的背压链路调度方法，包含以下步骤：针对每个节点中的数据包按传输目的节点的不同划分为不同的队列并储存；基于队列长度及距离向量确定最优目的节点；进行链路调度，在可行网络传输速率矩阵的条件下由加权网络吞吐量最大化原则确定网络数据传输矩阵；对链路进行速率分配，即若选定某链路进行传输则用该链路的全部带宽进行传输，传输速率为该链路数据传输速率的最大值。本发明的调度方法，可以在动态变化的通信网络环境中稳定且高效率地确定转发路径以实现降低网络中端到端延时的目的。

Description

一种基于地理位置的背压链路调度方法

技术领域

本发明涉及通信网络的调度与路由技术领域，特别涉及一种基于地理位置的背压链路调度方法。

背景技术

在排队网络中，背压算法能在保证网络稳定性的前提下使得网络吞吐量最大化，并且能有力的解决整体网络参数条件随时间不断变化的情况。

由于近几年来频谱带宽资源的缺乏，背压算法得到了广泛的关注。基于动态的资源配置和路径选择，背压算法能够通过拥塞梯度实现在多跳网络中的传输。

但是传统的背压算法很可能导致较大的端到端延迟，尤其是在网络负载比较小的时候这一弊端体现的更加明显。因为在网络负载较小时，背压算法需要搜索很多不必要的路径来保持网络的稳定性。考虑一种极端条件环境：只有一个数据包进入该网络。由于没有已经成型的指向目的节点压力梯度，该数据包会随机地选择路径，在网络中漫步，并且极有可能永远都到达不了目的节点。该算法的另一个缺点是：背压算法完全忽视目的节点信息的特点导致了路径选择具有一定的盲目性，可能会造成路由环路或选择了不必要的长路径等。

因而在后续的背压算法的研究过程中，如何在保证最大吞吐量和网络稳定性的基础上一直以来都是研究的重点。

目前关于背压算法的研究有以下几点：第一，用后进先出队列管理算法代替先进先出队列管理算法来降低时延；第二，在不影响网络容量的条件下，将最短路径转化为背压算法中的路径权值，从而达到减少端到端延时的目标；第三，对每一个传输数据流计算最佳路径长度，以此来减少平均的端到端延时，并在背压算法中使用该值作为路径上限来调度数据包的传输。

这些方法的合理性已经被证明，能够在保证整体网络吞吐量最大化并且足够稳定的条件下，减少无线网络端到端的平均延时。但是，队列管理的方法并没有利用目的节点的信息，还存在路由环路的问题；对路径的计算需要在网络中交换消息，带来额外开销。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于地理位置的背压链路调度方法。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于地理位置的背压链路调度方法，包含以下顺序的步骤：

S1.建立队列模型：检测各节点及个链路的状态，网络的每个节点将不同目的节点的数据包归为不同的缓存队列中，并计算每个队列的数据包累积数量，即积压；

S2.选择每条链路的最优目的节点：通过节点到目的节点的距离向量加权的缓存积压，求出使链路加权积压差最大的目的节点，该目的节点即为最优目的节点；所述节点到目的节点的距离向量，首先通过已有定位系统获取节点及目的节点的位置信息，然后计算得到；

S3.链路调度：基于加权网络吞吐量的最大化的原则计算最优网络传输速率矩阵；

S4.链路传输速率的选择：对于给定的速率传输速率矩阵，在已确定的链路上传输最优目的节点数据包时，其传输速率的值为该链路的最大可能的传输速率值。

步骤S2中，所述的链路加权积压差通过以下公式确定：

$Q_{\mathrm{ab}}\left(t\right)=\underset{\{c\≠a\}}{\max }\{U_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}-(D_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}/D_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)})U_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}\}$

$c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}=\arg \underset{\{c\≠a\}}{\max }\{U_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}-(D_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}/D_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)})U_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}\}$

其中，Q_ab(t)为链路ab的加权积压差；

为链路ab对应的最优目的节点；

为节点a的缓冲区中储存的目的节点为且未发送的数据包的量；

为节点b到目的节点的地理距离；

为节点a到目的节点的地理距离；

为节点a的缓冲区中储存的目的节点为且未发送的数据包的量。

所述的步骤S3，具体包含以下步骤：

将最优矩阵定义为 ${\mathrm{\μ}}^{\mathrm{opt}}\left(t\right)=\left({\mathrm{\μ}}_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\left(t\right)\right);$

在网络可行链路速率矩阵(μ_ab(t))∈Γ_S(t)的情况下，使加权网络吞吐量：取得最大的矩阵(μ_ab(t))即为最优速率矩阵μ^opt(t)；

其中，Q_ab(t)为链路ab的加权积压差；μ_ab(t)为链路ab上的传输速率，(μ_ab(t))为由各个链路传输速率组成的网络链路速率矩阵，μ^opt(t)为经计算后的最优的速率矩阵，为链路ab的最优速率矩阵。

所述的基于地理位置的背压链路调度方法，通信网络的数据传输工作在不同时隙，步骤S1-S4描述的数据传输过程工作在一个时隙中，通信网络按时隙周期不断重复步骤S1-S4。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、本发明结合实际应用的定位系统，将位置距离变量与传统的背压算法中节点积压的定义相结合，重新定义了链路上的积压差。

2、本发明引入位置距离的信息，借用位置距离梯度解决了传统背压算法在网络负载较小时由于没有足够的拥塞梯度而无法正确发送至目的节点从而造成较大的传输延时甚至循环路径的问题，也避免了系统由于对目的节点位置的未知造成背压算法搜索，探寻不必要的长路径。

3、引入本发明方法的网络能够确保网络的稳定性。

具体体现在用距离信息加权缓存积压，使得数据转发在往目的节点方向上产生更大的背压，缩短传输路径，降低传输延时。

附图说明

图1为本发明所述的基于地理位置的背压算法的调度方法的流程图；

图2为图1所述方法中节点及链路示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

如图1，一种基于地理位置的背压链路调度方法，包含以下顺序的步骤：

S1.等待数据包到达节点，直到节点缓冲不为零才进行下一步骤；

S2.建立队列模型：在时隙t内，检测各节点及个链路的状态，网络的每个节点将不同目的节点的数据包归为不同的缓存队列中，并计算每个队列的数据包累积数量，即积压；

S3.选择每条链路的最优目的节点：通过节点到目的节点的距离向量加权的缓存积压，求出使链路加权积压差最大的目的节点，该目的节点即为最优目的节点；所述节点到目的节点的距离向量，首先通过已有定位系统获取节点及目的节点的位置信息，然后计算得到；

所述的链路加权积压差通过以下公式确定：

$Q_{\mathrm{ab}}\left(t\right)=\underset{\{c\≠a\}}{\max }\{U_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}-(D_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}/D_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)})U_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}\}$

$c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}=\arg \underset{\{c\≠a\}}{\max }\{U_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}-(D_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}/D_a^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)})U_b^{\left(c_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\right)}\}$

其中，Q_ab(t)为链路ab的加权积压差；

为链路ab对应的最优目的节点；

为节点a的缓冲区中储存的目的节点为且未发送的数据包的量；

为节点b到目的节点的地理距离；

为节点a到目的节点的地理距离；

为节点a的缓冲区中储存的目的节点为且未发送的数据包的量；

S4.链路调度：基于加权网络吞吐量的最大化的原则计算最优网络传输速率矩阵；具体包含以下步骤：

将最优矩阵定义为 ${\mathrm{\μ}}^{\mathrm{opt}}\left(t\right)=\left({\mathrm{\μ}}_{\mathrm{ab}}^{\mathrm{opt}}\left(t\right)\right);$

在网络可行链路速率矩阵(μ_ab(t))∈Γ_S(t)的情况下，使加权网络吞吐量：取得最大的矩阵(μ_ab(t))即为最优速率矩阵μ^opt(t)；

其中，Q_ab(t)为链路ab的加权积压差；μ_ab(t)为链路ab上的传输速率，(μ_ab(t))为由各个链路传输速率组成的网络链路速率矩阵，μ^opt(t)为经计算后的最优的速率矩阵，为链路ab的最优速率矩阵；

S5.链路传输速率的选择：对于给定的速率传输速率矩阵，在已确定的链路上传输最优目的节点数据包时，其传输速率的值为该链路的最大可能的传输速率值。

S6.通信网络的数据传输工作在不同时隙，步骤S2-S5描述的数据传输过程工作在一个时隙t中，通信网络按时隙周期不断重复步骤S2-S5。

下面以一个具体的例子来说明：

一种基于地理位置的背压算法的调度方法，包含以下步骤：

如图2，无线网络中包括4个节点，4个节点交替相连：1-2-3-4-1形成一个环形连接，且各节点中的队列为：节点1：{1,4}＝6，{1,3}＝6；节点2：{2,4}＝2，{2,3}＝2；节点3：{3,4}＝3，{3,3}＝0；节点4：{4,4}＝0，{4,3}＝2。

(1)建立队列：检测各节点以及各链路状态，按目的节点的不同将该节点内的数据包划分为不同队列并储存；

(2)选择最优目的节点：分析链路(1,2)： $U_2^{\left(4\right)}\left(t\right)=U_2^{\left(3\right)}\left(t\right)=2;$ 进而求得链路积压差： $Q_{12}^{\left(3\right)}\left(t\right)=5,Q_{12}^{\left(4\right)}\left(t\right)=2;$ 前者较大，所以该链路后向积压为5，其所对应的最佳目的节点为节点3；

(3)选择最优传输速率矩阵：从实际传输速率空间中，根据使加权网络吞吐量最大的原则选择最佳链路传输速率矩阵。

(4)根据(2)中的得出的最优目的节点，从(3)矩阵中选择对应的传输速率，并规定对于选定的传输链路则其传输速率为该条链路的最大传输速率；即对于该例中：链路(1,2)其传输速率为矩阵中元素μ₁₂(t)，而链路(1,4)的传输速率为0；

(5)根据(1)-(4)步骤对网络中所有节点实施如上操作；直到数据包全部传输完毕为止。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于地理位置的背压链路调度方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤： 

S1.建立队列模型：检测各节点及个链路的状态，网络的每个节点将不同目的节点的数据包归为不同的缓存队列中，并计算每个队列的数据包累积数量，即积压； 

S2.选择每条链路的最优目的节点：通过节点到目的节点的距离向量加权的缓存积压，求出使链路加权积压差最大的目的节点，该目的节点即为最优目的节点；所述节点到目的节点的距离向量，首先通过已有定位系统获取节点及目的节点的位置信息，然后计算得到； 

S3.链路调度：基于加权网络吞吐量的最大化的原则计算最优网络传输速率矩阵； 

S4.链路传输速率的选择：对于给定的速率传输速率矩阵，在已确定的链路上传输最优目的节点数据包时，其传输速率的值为该链路的最大可能的传输速率值。 

2.根据权利要求1所述的基于地理位置的背压链路调度方法，其特征在于，步骤S2中，所述的链路加权积压差通过以下公式确定： 

其中，Q_ab(t)为链路ab的加权积压差； 

为链路ab对应的最优目的节点； 

为节点a的缓冲区中储存的目的节点为且未发送的数据包的量； 

为节点b到目的节点的地理距离； 

为节点a到目的节点的地理距离； 

为节点a的缓冲区中储存的目的节点为且未发送的数据包的量。 

3.根据权利要求1所述的基于地理位置的背压链路调度方法，其特征在于，所述的步骤S3，具体包含以下步骤： 

将最优矩阵定义为

在网络可行链路速率矩阵(μ_ab(t))∈Γ_S(t)的情况下，使加权网络吞吐量： 取得最大的矩阵(μ_ab(t))即为最优速率矩阵μ^opt(t)； 

其中，Q_ab(t)为链路ab的加权积压差；μ_ab(t)为链路ab上的传输速率，(μ_ab(t))为由各个链路传输速率组成的网络链路速率矩阵，μ^opt(t)为经计算后的最优的速率矩阵，为链路ab的最优速率矩阵。 

4.根据权利要求1所述的基于地理位置的背压链路调度方法，其特征在于：所述的基于地理位置的背压链路调度方法，通信网络的数据传输工作在不同时隙，步骤S1-S4描述的数据传输过程工作在一个时隙中，通信网络按时隙周期不断重复步骤S1-S4。