CN110572801A - 一种mMTC业务流量模型的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种mMTC业务流量模型的建立方法，旨在精确描述不同类别的海量机器类通信业务的突发性流量特征，实现步骤为：建立海量机械类通信mMTC的分段混沌映射方程；计算mMTC事件触发类业务的实际流量集和流量的平均速率；计算mMTC定时上传类业务的实际流量集和流量的平均速率；计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界；获取mMTC业务流量模型。

Description

一种mMTC业务流量模型的建立方法

技术领域

本发明属于5G物联网技术领域，特别涉及一种mMTC业务流量模型的建立方法，可用于机器类通信大规模突发的场景下进行有效资源分配的系统。

背景技术

机器类通信(MTC)或机器到机器通信(M2M)被视为一种不需要人互动参与的数据通信形式，预计到2020年将有500亿台连接设备。而当场景为海量MTC(mMTC)设备连接网络时，根据mMTC业务的属性和特征产生的突发性流量会严重的影响网络性能并造成网络拥塞等情况的发生，而mMTC业务接入网络的时延也是影响网络服务质量的因素之一，因此研究MTC的流量模型对于评估接入网的承载能力和弱化随机突发造成的影响具有重要意义。

目前对于mMTC业务流量建模，主要分为场景建模和业务建模两大类，场景建模主要有3GPP(3rd Generation Partnership Project)提出在大规模同步上传的场景下，建立服从Beta到达分布的mMTC业务流量模型，但由于具有任意参数的Beta到达分布的概率分布函数没有明确的解析表达式，因此仅提供整参的分布，对于非整参的分布，下限只能通过数值分析来估计，不能提供准确的参数。业务建模主要有泊松模型，MMPP(马尔可夫调制泊松过程)等，只能生成具有泊松到达特性的数据流，并不具有大数据业务流量的强突发性，不能准确描述mMTC业务的流量特征。每一种方法都有其优缺点，根据场景和业务的不同，建模得到的流量也不同，然而，没有任何一种流量建模的方法能够有效解决场景和业务共同影响的问题。

为了解决上述问题，对现有文献检索发现，Laner M,Svoboda P等人在其发表的论文“Traffic Models for Machine Type Communications”(Laner M,Svoboda P,NikaeinN,ISWCS 2013；The Tenth International Symposium on Wireless CommunicationSystems.VDE,2013.)公开了一种mMTC流量模型的建模方法，具体内容是根据mMTC业务的属性和特征对mMTC业务分为三大类，分别是定时上传类业务，事件触发类业务和负载交换类业务，并设置一个充当主设备的后台进程，它可调制所有的MTC设备，并且每个MTC设备均建立MMPP模型，通过建立单个MTC设备状态转移矩阵P，以及多个MTC设备间的转移概率矩阵P_n[t]和平衡方程，经由CMMPP(耦合MMPP)计算得到海量并行上传的MTC流量模型。这个方法解决了在大规模场景下建立并行上传类业务的流量模型时无法提供准确参数的问题，并且描述了业务流量的基本特征，但是它的缺点是仅产生服从泊松过程的MTC业务流量，不能通过动态调整参数来生成不同的MTC业务流量生成具有较强自相似性的业务流量，无法评估接入网络对海量mMTC业务承载的能力。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出了一种mMTC业务流量模型的建立方法，旨在精确描述不同类别的海量机器类通信业务的突发性流量特征。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)建立海量机械类通信mMTC的分段混沌映射方程：

(1a)设海量机械类通信mMTC事件触发类业务分段混沌映射方程的判断阈值为d₁，定时上传类业务分段混沌映射方程的判断阈值为d₂；n时刻mMTC事件触发类业务的状态变量为n时刻mMTC定时上传类业务的状态变量为

(1b)获取分段线性混沌映射函数和分段非线性混沌映射函数和并通过f₁ ⁽¹⁾和f₂ ⁽¹⁾建立映射到n+1时刻mMTC事件触发类业务的状态变量的分段混沌映射方程通过f₁ ⁽²⁾和f₂ ⁽²⁾建立映射到n+1时刻mMTC定时上传类业务的状态变量的分段混沌映射方程

其中，d₁,d₂∈(0,1)，m为表征自相似性程度的赫斯特指数H的自变量，0.5＜H＜1；

(2)计算mMTC事件触发类业务的实际流量集X⁽¹⁾和流量的平均速率a⁽¹⁾：

(2a)设mMTC事件触发类业务的持续时间长度为p，d₁为(0,1)内的随机数，R₁为空数据集，0＜p＜1800，并令n＝0，为(0,1)内的随机数；

(2b)判断是否成立，若是，计算否则，计算

(2c)判断n≥p是否成立，若是，执行步骤(2d)，否则，将存储到数据集R₁，同时令n＝n+1，并执行步骤(2b)；

(2d)对R₁进行反归一化，得到mMTC事件触发类业务的实际流量集X⁽¹⁾，并根据X⁽¹⁾计算mMTC事件触发类业务流量的平均速率a⁽¹⁾；

(3)计算mMTC定时上传类业务的实际流量集X⁽²⁾和流量的平均速率a⁽²⁾：

(3a)设mMTC定时上传类业务的持续时间长度为l，d₂为(0,1)内的随机数，R₂为空数据集，0＜l＜600，并令n＝0，为(0,1)内的随机数；

(3b)截取[0,l]内mMTC定时上传类业务的原始时间序列r_n，采用最大最小归一化法得到取值区间在[0,1]的时间序列

(3c)判断是否成立，若是，计算否则，计算并计算与的均方根误差最小时所对应值d：

(3d)判断n≥l是否成立，若是，执行步骤(3e)，否则，将存储到数据集R₂，同时令d₂＝d，令n＝n+1，并执行步骤(3c)；

(3e)对R₂进行反归一化，得到mMTC定时上传类业务的实际流量集X⁽²⁾，并根据X⁽²⁾计算mMTC定时上传类业务流量的平均速率a⁽²⁾；

(4)计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界D₁(n)和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界D₂(n)：

(4a)计算的到达密度v₁(n)和的到达密度v₂(n)；

(4b)根据v₁(n)和v₂(n)计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界D₁(n)和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界D₂(n)：

其中，为min-plus卷积，S(n)是服务速率曲线函数，S(n)＝Cn，Cn为n时刻的服务速率值；

(5)获取mMTC业务流量模型：

获取以X⁽¹⁾为流量数据集、以a⁽¹⁾为平均速率和以D₁(n)为时延边界的mMTC事件触发类业务流量模型；同时获取以X⁽²⁾为流量数据集、以a⁽²⁾为平均速率和以D₂(n)为时延边界的mMTC定时上传类业务流量模型。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

第一，本发明通过建立分段线性混沌映射方程和分段非线性混沌映射方程，分别建立了mMTC事件触发类业务流量模型和mMTC定时上传类业务流量模型，得到了mMTC事件触发类业务流量模型的特征数据和mMTC定时上传类业务流量模型的特征数据，其中mMTC事件触发类业务的流量集和mMTC定时上传类业务流量满足大规模场景下的到达过程，与现有技术相比，有效地提高了对mMTC业务在大规模并行上传场景下产生强突发性流量数据的精确性。

第二，本发明通过分段线性混沌映射方程的不变密度和分段非线性混沌映射方程的不变密度，分别计算mMTC事件触发类业务流量的到达密度和mMTC定时上传类业务流量的到达密度，并利用随机网络演算思想，得到不同服务速率下mMTC业务流量模型的随机时延边界，与现有技术相比，提高了mMTC业务流量模型中时延边界的准确性。

附图说明

图1是本发明的实现流程图。

图2是本发明计算mMTC业务流量模型中随机时延边界的实现流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例，对本发明作进一步的详细描述：

参照图1，本发明包括如下步骤：

步骤1)建立海量机械类通信mMTC的分段混沌映射方程：

步骤1a)根据mMTC业务属性和特征，将mMTC业务分为事件触发类和定时上传类。选择智能电网业务作为具体实施例，其中电力分配业务作为事件出发类业务，抄表业务作为定时上传类业务。当MTC设备数量特别庞大时，mMTC业务流量会在极短的时间内迅速增长，并形成尖刺等现象，而这类突发的现象即使在较宽的时间尺度下依然存在。分段混沌映射方程建模即利用确定性的分段混沌映射方程来生成满足特定分布的随机到达过程，使得生成的流量集具有自相似性，并且仅通过简单的表达式即可描述复杂的流量生成过程，来缓解由海量业务流量造成的突发和预测网络对业务流量的承载，设海量机械类通信mMTC事件触发类业务分段混沌映射方程的判断阈值为d₁，定时上传类业务分段混沌映射方程的判断阈值为d₂；n时刻mMTC事件触发类业务的状态变量为n时刻mMTC定时上传类业务的状态变量为

步骤1b)由于mMTC事件触发类业务仅会在事件触发的情况下才会产生数据并上传，其上传数据的可能性具有随机性，生成的流量并不会具有很强的突发性，因此，为了生成满足泊松分布的随机过程，获取分段线性混沌映射函数和并通过f₁ ⁽¹⁾和f₂ ⁽¹⁾建立映射到n+1时刻mMTC事件触发类业务的状态变量的分段混沌映射方程

由于mMTC定时更新类业务会在规定的时刻同步上传数据，其它时刻保持静默，不产生数据。当海量MTC设备并行上传时，生成流量具有很强的突发性，因此，为了生成满足重尾分布的随机过程，获取分段非线性混沌映射函数和通过f₁ ⁽²⁾和f₂ ⁽²⁾建立映射到n+1时刻mMTC定时上传类业务的状态变量的分段混沌映射方程

其中，d₁,d₂∈(0,1)，m为表征自相似性程度的赫斯特指数H的自变量，当0.5＜H＜1时，表征业务流量具有长程相关性，通过mMTC定时上传类业务流量的自相似程度所对应的H值，计算得到m的值。

步骤2)计算mMTC事件触发类业务的实际流量集X⁽¹⁾和流量的平均速率a⁽¹⁾：

步骤2a)设mMTC事件触发类业务的持续时间长度为p，d₁为(0,1)内的随机数，R₁为空数据集，由于电力分配业务业务是事件触发类业务，该业务在15分钟内随机生成数据，p＝900即可表示电力分配业务的一个周期，并令n＝0，为(0,1)内的随机数；

步骤2b)判断是否成立，若是，计算否则，计算

步骤2c)判断n≥p是否成立，若是，执行步骤(2d)，否则，将存储到数据集R₁，同时令n＝n+1，并执行步骤(2b)；

步骤2d)对进行反归一化，X⁽¹⁾＝R₁·N，得到mMTC事件触发类业务的实际流量集X⁽¹⁾，N为mMTC事件触发类业务终端设备的数量，并根据X⁽¹⁾计算mMTC事件触发类业务流量的平均速率a⁽¹⁾：

其中，是X⁽¹⁾数据集在n时刻mMTC事件触发类业务的实际流量值；

步骤3)计算mMTC定时上传类业务的实际流量集X⁽²⁾和流量的平均速率a⁽²⁾：

步骤3a)设mMTC定时上传类业务的持续时间长度为l，d₂为(0,1)内的随机数，R₂为空数据集，由于智能抄表业务是周期类业务，该业务从设定的时刻开始上传，上传的持续时间不超过3分钟，l＝180即可表示智能抄表业务的一个周期，并令n＝0，为(0,1)内的随机数；

步骤3b)截取[0,l]内mMTC定时上传类业务的原始时间序列r_n，采用最大最小归一化法得到取值区间在[0,1]的时间序列

步骤3c)判断是否成立，若是，计算否则，计算并计算与的均方根误差最小时所对应值d：

步骤3d)判断n≥l是否成立，若是，执行步骤(3e)，否则，将存储到数据集R₂，同时令d₂＝d，令n＝n+1，并执行步骤(3c)；

步骤3e)对R₂进行反归一化，得到mMTC定时上传类业务的实际流量集X⁽²⁾，X⁽²⁾＝R₂·M，M为mMTC定时上传类业务终端设备的数量，并根据X⁽²⁾计算mMTC定时上传类业务流量的平均速率a⁽²⁾；

其中是X⁽²⁾数据集在n时刻mMTC定时上传类业务的实际流量值；

步骤4)计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界D₁(n)和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界D₂(n)，实现步骤参照图2：

步骤4a)计算的到达密度v₁(n)和的到达密度v₂(n):

步骤4a1)根据分段混沌映射方程状态变量在间隔(0,1)的迭代密度，即不变密度，计算的到达密度v₁(n):

是的不变密度，

步骤4a2)采用符号计算法计算的到达密度v₂(n)，计算公式为：

其中，为是的不变密度，j为迭代次数，y为分段非线性混沌映射函数的反函数的自变量，为初始迭代值，为简化计算，并求解j次迭代后的的解析式，即v₂(n)；

步骤4b)利用随机网络演算思想，使用业务流量到达的随机过程和网络的服务速率曲线，采用min-plus代数卷积得到业务流量模型的随机时延边界，即根据v₁(n)和v₂(n)计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界D₁(n)和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界D₂(n)：

其中，为min-plus卷积，S(n)是服务速率曲线函数，S(n)＝Cn，Cn为n时刻的服务速率值；

步骤5)获取mMTC业务流量模型：

获取以X⁽¹⁾为流量数据集、以a⁽¹⁾为平均速率和以D₁(n)为时延边界的mMTC事件触发类业务流量模型；同时获取以X⁽²⁾为流量数据集、以a⁽²⁾为平均速率和以D₂(n)为时延边界的mMTC定时上传类业务流量模型。

以上描述仅是本发明的一个具体实例，不构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (4)

1.一种mMTC业务流量模型的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)建立海量机械类通信mMTC的分段混沌映射方程：

(1a)设海量机械类通信mMTC事件触发类业务分段混沌映射方程的判断阈值为d₁，定时上传类业务分段混沌映射方程的判断阈值为d₂；n时刻mMTC事件触发类业务的状态变量为n时刻mMTC定时上传类业务的状态变量为

(1b)获取分段线性混沌映射函数和分段非线性混沌映射函数和并通过f₁ ⁽¹⁾和建立映射到n+1时刻mMTC事件触发类业务的状态变量的分段混沌映射方程通过f₁ ⁽²⁾和建立映射到n+1时刻mMTC定时上传类业务的状态变量的分段混沌映射方程

其中，d₁,d₂∈(0,1)，m为表征自相似性程度的赫斯特指数H的自变量，

(2)计算mMTC事件触发类业务的实际流量集X⁽¹⁾和流量的平均速率a⁽¹⁾：

(2a)设mMTC事件触发类业务的持续时间长度为p，d₁为(0,1)内的随机数，R₁为空数据集，0＜p＜1800，并令n＝0，为(0,1)内的随机数；

(2b)判断是否成立，若是，计算 否则，计算

(2c)判断n≥p是否成立，若是，执行步骤(2d)，否则，将存储到数据集R₁，同时令n＝n+1，并执行步骤(2b)；

(2d)对R₁进行反归一化，得到mMTC事件触发类业务的实际流量集X⁽¹⁾，并根据X⁽¹⁾计算mMTC事件触发类业务流量的平均速率a⁽¹⁾；

(3)计算mMTC定时上传类业务的实际流量集X⁽²⁾和流量的平均速率a⁽²⁾：

(3a)设mMTC定时上传类业务的持续时间长度为l，d₂为(0,1)内的随机数，R₂为空数据集，0＜l＜600，并令n＝0，为(0,1)内的随机数；

(3b)截取[0,l]内mMTC定时上传类业务的原始时间序列r_n，采用最大最小归一化法得到取值区间在[0,1]的时间序列

(3c)判断是否成立，若是，计算 否则，计算 并计算与的均方根误差最小时所对应值d：

(3d)判断n≥l是否成立，若是，执行步骤(3e)，否则，将存储到数据集R₂，同时令d₂＝d，令n＝n+1，并执行步骤(3c)；

(3e)对R₂进行反归一化，得到mMTC定时上传类业务的实际流量集X⁽²⁾，并根据X⁽²⁾计算mMTC定时上传类业务流量的平均速率a⁽²⁾；

(4)计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界D₁(n)和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界D₂(n)：

(4a)计算的到达密度v₁(n)和的到达密度v₂(n)；

(4b)根据v₁(n)和v₂(n)计算mMTC事件触发类业务流量模型的随机时延边界D₁(n)和mMTC定时上传类业务流量模型的随机时延边界D₂(n)：

其中，为min-plus卷积，S(n)是服务速率曲线函数，S(n)＝Cn，Cn为n时刻的服务速率值；

(5)获取mMTC业务流量模型：

获取以X⁽¹⁾为流量数据集、以a⁽¹⁾为平均速率和以D₁(n)为时延边界的mMTC事件触发类业务流量模型；同时获取以X⁽²⁾为流量数据集、以a⁽²⁾为平均速率和以D₂(n)为时延边界的mMTC定时上传类业务流量模型。

2.根据权利要求1所述的一种mMTC业务流量模型的建立方法，其特征在于，步骤(2d)中所述的根据X⁽¹⁾计算mMTC事件触发类业务流量的平均速率a⁽¹⁾，以及步骤(3d)中所述的根据X⁽²⁾计算mMTC定时上传类业务流量的平均速率a⁽²⁾，计算公式分别为：

其中，是X⁽¹⁾数据集在n时刻mMTC事件触发类业务的实际流量值，X⁽¹⁾是mMTC事件触发类业务数据集R₁的反归一化结果，X⁽¹⁾＝R₁·N，N为mMTC事件触发类业务终端设备的数量，p为mMTC事件触发类业务的持续时间长度，是X⁽²⁾数据集在n时刻mMTC定时上传类业务的实际流量值，X⁽²⁾是mMTC定时上传类业务数据集R₂的反归一化结果，X⁽²⁾＝R₂·M，M为mMTC定时上传类业务终端设备的数量，l为mMTC定时上传类业务的持续时间长度。

3.根据权利要求1所述的一种mMTC业务流量模型的建立方法，其特征在于，步骤(3b)中所述的采用最大最小归一化法得到取值区间在[0,1]的时间序列计算公式为：

其中r_n为mMTC定时上传类业务的原始时间序列。

4.根据权利要求1所述的一种mMTC业务流量模型的建立方法，其特征在于，步骤(4a)中所述的计算的到达密度v₁(n)和的到达密度v₂(n)，其中：

v₂(n)采用符号计算法，计算公式为：

其中，是的不变密度，j为迭代次数，y为分段非线性混沌映射函数的反函数的自变量，为是的不变密度，为初始迭代值，