CN104796949A - 异构网络业务并行传输方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种异构网络业务并行传输方法及系统，属于无线网络技术领域，解决了现有的异构网络业务并行传输方法存在网络利用效率较低的技术问题。该异构网络业务并行传输方法包括：获取多个网络的网络参数；获取待传输的每种业务的业务特性；根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子；利用所述影响因子，改进效用函数；通过求解所述效用函数，得到带宽分配决策。

Description

异构网络业务并行传输方法及系统

技术领域

本发明涉及无线网络技术领域，具体地说，涉及一种异构网络业务并行传输方法及系统。

背景技术

近年来，在技术创新和应用需求的双重驱动下，无线网络技术得到了飞速发展。为了支持不同的业务应用，人们构建了很多不同机制、彼此独立的无线网络平台，形成了多种异构网络共存的通信网络格局。同时，随着3G技术的大规模商用和4G技术的不断成熟，数据业务得到了长足的发展，面向用户的应用越来越多，用户的业务需求呈现多样化的趋势，为当前的无线网络提出了更高的要求和挑战。

另一方面，终端技术的不断发展和突破，使得能够接入多个异构网络的多模终端正在逐步商用，这为实现异构无线网络中业务的并行传输提供了条件，也为解决单一无线网络无法全面满足覆盖、延迟、传输速率、成本等各方面需求的困难提供了解决途径。即充分利用无线异构网络之间的协作增益，通过业务的并行传输提高网络吞吐量，保证业务的用户体验。

并行传输的效率受带宽分配影响很大，合理的带宽分配策略可以最大限度的提升并行传输的协作增益，并提升网络效率。目前已有的异构网络业务并行传输方法中，大多采用效用函数的方法进行规划。效用函数是一种经济学上的概念，引入到通信系统中，一般以业务得到的带宽为自变量，用来表示通过这部分带宽而得到的用户满意程度。基于此，通过建立以最大化所有用户得到的总效用值为目标的优化问题，可以求得每个网络应该为各个业务流分配的具体带宽，进而实现网络效用的最大化。

但是，现有的异构网络业务并行传输方法以带宽作为效用函数的参数，难以满足多种业务的自身需求，导致网络利用效率较低的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种异构网络业务并行传输方法及系统，以解决现有的异构网络业务并行传输方法存在网络利用效率较低的技术问题。

本发明提供一种异构网络业务并行传输方法，包括：

获取多个网络的网络参数；

获取待传输的每种业务的业务特性；

根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子；

利用所述影响因子，改进效用函数；

通过求解所述效用函数，得到带宽分配决策。

进一步的是，该方法还包括：

根据所述带宽分配决策，在所述多个网络中传输所述待传输的每种业务。

优选的是，所述网络参数包括延迟、可利用带宽、吞吐量、丢包率、抖动。

优选的是，所述根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子，具体为：

将所述网络参数进行分类；

将所述网络参数进行归一化，并获得每个所述网络参数对每种所述业务的灰色关联系数；

利用所述灰色关联系数，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子。

优选的是，所述利用所述影响因子，改进效用函数，具体为：

利用所述影响因子，采用带宽加权因子方法，改进效用函数。

或者为：

利用所述影响因子，采用累积效用函数方法，改进效用函数。

本发明还提供一种异构网络业务并行传输系统，包括计算模块和决策模块；

所述计算模块包括：

探测单元，用于获取多个网络的网络参数；

采集单元，用于获取待传输的每种业务的业务特性；

影响因子计算单元，用于根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子；

所述决策模块包括：

改进单元，用于利用所述影响因子，改进效用函数；

求解单元，用于通过求解所述效用函数，得到带宽分配决策。

进一步的是，该系统还包括执行模块，用于根据所述带宽分配决策，在所述多个网络中传输所述待传输的每种业务。

优选的是，所述网络参数包括延迟、可利用带宽、吞吐量、丢包率、抖动。

优选的是，所述影响因子计算单元具体用于：

将所述网络参数进行分类；

将所述网络参数进行归一化，并获得每个所述网络参数对每种所述业务的灰色关联系数；

利用所述灰色关联系数，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子。

本发明带来了以下有益效果：本发明提供的技术方案中，首先根据网络参数和业务特性，获得每个网络对每种业务的影响因子，再利用该影响因子改进效用函数，并得出带宽分配决策。因此，本发明通过引入影响因子对效用函数进行改进，使其能够基于业务特性以及网络实时状态，反映出不同网络对不同业务的承载能力，从而实现更加全面合理的带宽分配方案，进一步提升网络的利用效率，提高了用户体验。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要的附图做简单的介绍：

图1是本发明实施例的异构网络场景的示意图；

图2是本发明实施例一提供的异构网络业务并行传输方法的流程图；

图3是本发明实施例一中步骤S3的详细流程图；

图4是本发明实施例二提供的异构网络业务并行传输系统的示意图。

图5是本发明实施例二提供的异构网络业务并行传输系统的工作时序图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

实施例一：

本发明实施例提供一种异构网络业务并行传输方法，可应用于异构网络场景中。如图1所示，该场景中包括带宽分配的资源管理服务器，通用移动通信技术的长期演进(Long Term Evolution，简称LTE)基站及LTE网络，宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称WCDMA)基站及WCDMA网络，两个无线局域网络(Wireless Local Area Networks，简称WLAN)的接入点(Wireless Access Point，简称AP)及相应的无线局域网。该场景中用户终端均为多模终端，可以同时接入以上四个异构无线网络，并且用户终端一般也会同时申请多种业务，例如数据业务、视频业务、音频业务等。

如图2所示，本发明实施例提供的异构网络业务并行传输方法包括：

S1：获取每个网络的网络参数。

本步骤主要是用来探测可能影响业务传输特性的网络参数，包括延迟、可利用带宽、吞吐量、丢包率、抖动等。具体获取方法可以是跟踪各个子业务流在相应的网络小区中的传输情况，并将其反馈回来。

S2：获取待传输的每种业务的业务特性。

业务流在输入的同时，可以获取每种业务流的业务特性，包括对带宽的要求、对丢包率的要求等。

S3：根据网络参数和业务特性，获得每个网络对每种业务的影响因子。

假设共有K个网络(K＝4)和M种业务，定义影响因子η_k,m∈[0,1]用来表示第k个网络对第m种业务的影响程度。如果η_k,m越大，则表示第k个网络对第m种业务的影响程度越大。为了最小化主观因素的影响，本实施例利用灰色关联系数(Grey Relational Coefficient，简称GRC)计算影响因子，如图3所示，具体包括：

S31：将网络参数进行分类。

将延迟、可利用带宽、吞吐量、丢包率、抖动等参数进行分类，分为越大越好的参数和越小越好的参数。例如，可利用带宽和吞吐量属于越大越好的参数，而延迟、丢包率和抖动属于越小越好的参数。

S32：将网络参数进行归一化，并获得每个网络参数对每种业务的灰色关联系数。

对于越大越好的参数，参数归一化的方程如下式：

${w_{k,j}}^{*}=\frac{w_{k,j}-l_j}{u_j-l_j}$

对于越小越好的参数，参数归一化的方程如下式：

${w_{k,j}}^{*}=\frac{u_j-w_{k,j}}{u_j-l_j}$

其中，w_k,j用来表示第k个网络的第j个网络参数。u_j和l_j分别表示第j个参数的上界和下界。

归一化参数集合为w_k ^*＝[w_k,1 ^*,w_k,2 ^*,…,w_k,λ ^*]，其中λ表示网络中参数的个数。所获得的灰色关联系数GRC_km定义为：

${\mathrm{GRC}}_{k,m}=\frac{1}{\underset{j=1}{\overset{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{j,m}|{w_{k,j}}^{*}-1|+1}$

其中，ε_j,m表示第m种业务对第j个参数的关联系数，ε_j,m越大，表明该业务对这种参数越敏感。

S33：利用灰色关联系数，获得每个网络对每种业务的影响因子。

显然GRC_k,m也是属于[0,1]的，所有的GRC_k,m可以组成一个矩阵，该矩阵的每一行都可以用以下式进行归一化：

${\mathrm{\η}}_{k,m}=\frac{{\mathrm{GRC}}_{k,m}}{\underset{m}{\max }{\mathrm{GRC}}_{k,m}}$

由上式可以对影响因子η_k,m进行量化，得到最终的每个网络对每种业务的影响因子。

S4：利用影响因子，改进效用函数。

用户n的第m个业务流效用函数一般写为这里的是K个无线网络中分配得到的总带宽。即使总带宽相同，用户得到的体验也有可能会不同。

本发明实施例提供两种方法改进效用函数。

①利用影响因子，采用带宽加权因子方法，改进效用函数。

定义带宽加权因子(Weighted Bandwidth Factor)如下式所示：

$H_m=\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\η}}_{k,m}\·B_{n,m,k}}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}}$

其中，H_m表示第m个业务流的带宽加权因子。显然H_m的取值在0到1之间，H_m越大，表明承载业务的带宽越多的来自对业务影响因子越大的网络中。基于这种考虑，可以直接得到经过累积带宽因子整合后的效用函数，如下式所示：

${\tilde{U}}_{n,m}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}\right)=U_{n,m}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}\right)\·H_m$

②利用影响因子，采用累积效用函数方法，改进效用函数。

对于一般的效用函数来说，其中存在某些参数可以控制效用值随分配带宽的增长速度。对于数据业务的效用函数来说，中s₁越大，则相同带宽下效用值越高，这种差异实际上表征了不同网络对业务影响因子的不同。对某个业务流来说，定义对其影响因子最高的网络对应的效用函数参数为s_k,m，则其他网络相应参数定义为：

s′_k,m＝f(η_k,m)s_k,m

f(η_k,m)是一个增函数，且值域在[0,1]之间，满足f(η_k,m＝1)＝1。这是因为其他网络的相应参数应该要小于s_k,m。这里定义f(η_k,m)＝η_k,m。

效用函数在总带宽较小时，增长速度很快；当总带宽较大时，其增长速度又会变小。为了避免效用函数在快速增长部分的重复计算，本实施例提出累积效用函数这一概念。某业务流可能会在多个网络并行传输，这里任意选取一个网络作为基准网络，将其余网络的效用值通过反函数的方法代换到基准网络中。即：

U＝U₁(B₁+B₂')＝U₁(B₁+U₁ ^-1(U₂(B₂)))

上式所使用的方法就是累积效用函数的方法。基于此，则可以得到改进的效用函数：

${\tilde{U}}_{n,m}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}\right)=U_{n,m}(B_{n,m,1}+\underset{k=2}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{U_{n,m}}^{-1}\left(U_{n,m,k}\left(B_{n,m,k}\right)\right))$

S5：通过求解效用函数，得到带宽分配决策。

带宽分配问题的优化模型已经建立完毕，只需要求解以下优化问题：

$\max \underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\left({\tilde{U}}_{n,m}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}\right)\right)$

s.t.

$\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}\≤B_k^{\max },\∀k\∈\{\mathrm{1,2,3},...,K\}$

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{n,m,k}\≥B_{n,m}^{\min },\∀m\∈\{\mathrm{1,2,3},...M\}$

$B_{n,m,k}\≥0,\∀m\∈\{\mathrm{1,2,3},...M\},\∀k\∈\{\mathrm{1,2,3},...,K\}$

对于采用带宽加权因子方法改进的效用函数：

${\tilde{U}}_{i,l}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{i,l,k}\right)=U_{i,l}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{i,l,k}\right)\frac{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{M}_{k,l}\·B_{i,l,k}}{\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{l,k}}$

对于采用累积效用函数方法，改进效用函数：

${\tilde{U}}_{i,l}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{i,l,k}\right)=U_{i,l}(B_{i,l,1}+\underset{k=2}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{U_{i,l}}^{-1}\left(U_{i,l,k}\left(B_{i,l,k}\right)\right))$

因为该优化问题的约束条件为线性约束，所以普通的迭代解法就可以得出数值最优解B_i,l,k，即为最终的带宽分配方案。

进一步的是，本发明实施例提供的并行传输方法还包括：

S6：根据带宽分配决策，在多个网络中传输待传输的每种业务。

本发明实施例提供的异构网络业务并行传输方法中，首先根据网络参数和业务特性，获得每个网络对每种业务的影响因子，再利用该影响因子改进效用函数，并得出带宽分配决策。因此，本发明实施例通过引入影响因子对效用函数进行改进，使其能够基于业务特性以及网络实时状态，反映出不同网络对不同业务的承载能力，从而实现更加全面合理的带宽分配方案，进一步提升网络的利用效率，提高了用户体验。

另外，本实施例中能够根据当前反馈的网络状态以及多业务流与网络性能之间的匹配特性，决策出合理有效的多业务流带宽分配方案，从而使异构网络的并行传输能够动态适应时变网络传输性能，进一步提升异构网络并行传输的有效性和可靠性。

实施例二：

本发明实施例提供一种异构网络业务并行传输系统，可应用于如图1所示的异构网络场景中，该系统可以设置于资源管理服务器中。

如图4所示，该系统主要包括计算模块和决策模块。计算模块包括探测单元、采集单元和影响因子计算单元，探测单元用于获取多个网络的网络参数，采集单元用于获取待传输的每种业务的业务特性，影响因子计算单元用于根据网络参数和业务特性，获得每个网络对每种业务的影响因子。决策模块包括改进单元和求解单元，改进单元用于利用影响因子改进效用函数，求解单元用于通过求解效用函数，得到带宽分配决策。

本实施例中，该系统还包括执行模块，用于根据带宽分配决策，在多个网络中传输待传输的每种业务。

本发明实施例提供的异构网络业务并行传输系统的具体工作过程如图5所示：

首先，多模终端向业务源节点(资源管理服务器)发送业务请求信息，业务源节点向多模终端发送确认请求信息。

然后，业务源节点向探测单元发送请求，要求其进行网络信息的探测。同时，业务源节点还向采集单元发送请求，要求其进行业务特性的采集。

探测单元获取到多个网络的网络参数后，将其发送给影响因子计算单元。另一方面，采集单元获取到每种业务的业务特性后，也将其发送给影响因子计算单元。

影响因子计算单元计算出每个网络对每种业务的影响因子后，将其传递给改进单元。

改进单元利用影响因子，对原有的效用函数进行改进，并将改进后的效用函数传递给求解单元。

求解单元基于改进后的效用函数，对优化问题进行求解，得到最终的带宽分配决策。

最后，执行模块根据决策模块给出的带宽分配决策，在多个网络中传输待传输的每种业务。

本发明实施例提供的异构网络业务并行传输系统，与上述实施例提供的异构网络业务并行传输方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种异构网络业务并行传输方法，其特征在于，包括：

获取多个网络的网络参数；

获取待传输的每种业务的业务特性；

根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子；

利用所述影响因子，改进效用函数；

通过求解所述效用函数，得到带宽分配决策。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述带宽分配决策，在所述多个网络中传输所述待传输的每种业务。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络参数包括延迟、可利用带宽、吞吐量、丢包率、抖动。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子，具体为：

将所述网络参数进行分类；

将所述网络参数进行归一化，并获得每个所述网络参数对每种所述业务的灰色关联系数；

利用所述灰色关联系数，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述影响因子，改进效用函数，具体为：

利用所述影响因子，采用带宽加权因子方法，改进效用函数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述影响因子，改进效用函数，具体为：

利用所述影响因子，采用累积效用函数方法，改进效用函数。

7.一种异构网络业务并行传输系统，其特征在于，包括计算模块和决策模块；

所述计算模块包括：

探测单元，用于获取多个网络的网络参数；

采集单元，用于获取待传输的每种业务的业务特性；

影响因子计算单元，用于根据所述网络参数和所述业务特性，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子；

所述决策模块包括：

改进单元，用于利用所述影响因子，改进效用函数；

求解单元，用于通过求解所述效用函数，得到带宽分配决策。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括执行模块，用于根据所述带宽分配决策，在所述多个网络中传输所述待传输的每种业务。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述网络参数包括延迟、可利用带宽、吞吐量、丢包率、抖动。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述影响因子计算单元具体用于：

将所述网络参数进行分类；

将所述网络参数进行归一化，并获得每个所述网络参数对每种所述业务的灰色关联系数；

利用所述灰色关联系数，获得每个所述网络对每种所述业务的影响因子。