CN110636014A - 一种基于流量自相似特性的卫星网络队列调度算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种流量自相似特性下的卫星网络队列调度算法,包括以下步骤:自相似流量的水平分级以及等级计算;队列权值的动态设置;队列调度顺序的设置。本发明兼顾考虑卫星网络数据流的自相似特性对网络性能的影响以及不同数据业务的传输需求,在传统差额加权轮询调度算法(DWRR)的基础上采取流量分级预测以实现动态权重设定的改进方法,提出P‑DWRR算法,以保证在流量自相似特性下使重要数据得到及时传输,提高网络传输性能。本发明针对卫星网络数据多类型、突发性的特点,制定一种合适的队列调度算法,降低卫星网络中各业务类数据的排队处理时延、时延抖动,以及减少丢包率。
Description
技术领域
本发明涉及卫星网络队列调度算法,特别是一种基于流量自相似特性的卫星网络队列调度算法(简称P-DWRR)。
背景技术
随着通信技术的发展,全球进入信息化时代的步伐在加快,随之带来的是人们对通信网络技术的依赖程度也与日俱增。传统的地面网络主要依靠地面链路进行信息的传输,覆盖范围有着很大的局限性。因此,传统的地面网络通信的局限性导致其难以满足日益增长的网络通信需求,作为能实现全球覆盖和提供移动性的卫星网络,在通信领域中占据着越来越重要的位置。与此同时,由于卫星通信的系统性能好坏与网络性能要求(如时延、时延抖动、丢包率等等)密切相关,作为服务质量(QoS)控制的核心技术之一的队列调度技术,在进行算法设计时就必须满足这些特定的网络性能要求。因此在卫星通信系统中如何更好的设计队列调度算法成为了重点。
现有的星上队列调度算法大多采用先来先服务、基于优先级的差额加权轮询算法(DWRR)。差额加权轮询算法(DWRR)通过为各队列分配服务权值解决了变长分组的问题,可精准的实现按照权值分配带宽,保障不同业务的服务质量需求,避免优先级调度算法中低优先级饿死的情况,因此得到广泛利用。
但研究表明,网络流量的自相似性不仅存在于地面网络中,同时也存在于卫星网络中。而差额加权轮询算法(DWRR)并没有考虑到流量自相似特性对队列调度算法的影响。这种网络业务所呈现的自相似性带来的一个突出表现就是长时间的数据突发,会导致队列缓冲区溢出率增加,进而导致时延增大、丢包率增加,使得现有的队列调度算法性能出现恶化。
因此,在处理能力受限的星上,队列调度算法需要在复杂度较低情况下,考虑流量自相似特性对调度算法的影响,设计出合理的调度算法对星上多类型、突发性的数据进行有效传输,并提供服务质量保障。
发明内容
为解决现有技术存在的上述问题,本发明要设计一种基于流量自相似特性的卫星网络队列调度算法,既能够降低数据的排队处理时延和减小丢包率,同时保障业务的服务质量需求。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:一种基于流量自相似特性的卫星网络队列调度算法的设计方法,包括以下步骤:
Step1:分类器将不同业务汇聚流根据其服务质量需求放入优先级不同的队列后,根据队列优先级高、中、低来初始化每个队列的固定权值w0i,其中i=1,2,…,n,n为队列数。
假设给出了一个广义平稳随机过程{X(t),t∈Z},X(t)=x说成是t=t1时过程处于状态x,x为实数。对随机过程{X(t),t∈Z}进行一次试验,其结果是t的函数,记为x(t)。
取两个参数T1>0、T2>0,在t时刻,使下式成立:
式中,a被认为是在“最近的过去”[t-T1,t)上观察到的总流量,b是“最近的将来”[t,t+T2)观察到的总流量。V1和V2表示最近的过去和最近的将来的复合随机变量。
假设随机过程{X(t),t∈Z}具有有限的均值和方差。设:
其中E和Λ分别是均值和方差。为了描述流量水平的“高”和“低”,将Vk的范围分为以下六个级别:
定义两个新的随机变量L1和L2,L1为T1时间段上的流量等级,L2为T2时间段上的流量等级,则:
因此,如果Lk≈1,那么流量水平相对于平均值是“低”,如果Lk≈6,那么流量水平相对于平均值是“高”。
Step3:取长度为m秒的聚合流量序列Xt,将其分为N=m(sec)/T1+T2块,每个连续非重叠块的长度为T1+T2,并且对于第j∈{(1,2,…,N)}个非重叠块,计算长度为T1和T2的子集上的总流量,分别为V1和V2。令分别表示T1、T2上的流量等级,对于和令hl∈{(0,1,…,N)}表示满足的块总数,即T1子集上的流量等级为令表示满足的块总数,即T2子集上的流量等级为则条件转移概率公式表示为:
Step6:计算出当前需要调度的队列的权值,计算公式如下:
wi=w0i+Δwi
其中:
为权值增量,并将结果写入到队列的权值W-table表中。
Step7:根据权值W-table表中得到的每个队列i的权值wi,来分配每个队列i一次可发送的字节数,即服务量子,服务量子正比于队列权值。
Step8:判断所要调度队列头分组的字节数和差值计数器的值是否匹配。
每一次服务周期中,差值计数器的值增加服务量子。如果队列头分组的字节数小于差值计数器的值,差值计数器减去队列头分组的字节数,调度器从输出端口将分组发送出去。调度器在发送完分组后,继续检测同一队列新的队列头分组的字节数和差值计数器值,如果差值计数器继续大于队列头分组的字节数,继续发送队列头分组,并从差值计数器减去队列头分组的字节数,这个过程一直继续,直到队列为空,或者差值计数器值小于队列头分组的字节数。如果队列为空,差值计数器数值置为0,然后转到下一个需要进行调度的队列进行调度;如果差值计数器值小于队列头分组的字节数,将未使用完的差值计数器值存储起来,并在下一个服务周期中使用,然后转到下一个需要进行调度的队列进行调度。
如果队列头分组的字节数大于差值计数器的值,调度器不对该队列进行服务,差值计数器把该次未使用的差值计数器值存储起来,并在下一次服务周期中使用,然后转到下个队列进行调度。
Step9:各优先级队列中如果没有等待调度转发的数据包存在,则调度算法结束。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1、本发明兼顾考虑卫星网络数据流的自相似特性对网络性能的影响以及不同数据业务的传输需求,在传统差额加权轮询调度算法(DWRR)的基础上采取流量分级预测以实现动态权重设定的改进方法,提出P-DWRR算法,以保证在流量自相似特性下使重要数据得到及时传输,提高网络传输性能。
2、本发明充分考虑流量自相似特性,在设置队列权值时,根据流量的分级预测结果进行权值动态设置,可以减小时延、降低丢包率,解决传统队列调度算法在自相似业务下的性能下降问题,保证了卫星网络中的多类型、突发性的数据的传输要求。
3、本发明在队列调度顺序上进行更改,以平衡队列优先级、数据突发程度和队间公平性,可以减小时延抖动。
4、综上,本发明的基于卫星网络队列调度算法P-DWRR具有良好的应用前景。
附图说明
图1是P-DWRR算法流程图。
图2是DWRR算法和P-DWRR算法的排队处理时延曲线图。
图3是DWRR算法和P-DWRR算法队列3的丢包率曲线图。
图4是DWRR算法和P-DWRR算法队列2的丢包率曲线图。
图5是DWRR算法和P-DWRR算法队列1的丢包率曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步地说明。如图1所示,利用本发明计算的一个具体实施例如下:
通过OPNET仿真得到时间长度为10000秒,重尾指数分别为α=1.2,α=1.4,α=1.6的自相似流量序列,取T1=T2=5,通过计算得到它们的条件转移概率表,分别如表1-3所示:
表1 α=1.2时的条件转移概率表
表2 α=1.4时的条件转移概率表
表3 α=1.6时的条件转移概率表
在OPNET仿真平台上,设置以下参数对DWRR算法和P-DWRR算法进行性能比较。具体参数设置如下:数据源端1-3数据产生速率的分布函数满足即为帕累托分布,其具体重尾指数α分别为1.6、1.4、1.2,则其自相似指数H=(3-α)/2分别为0.7、0.8、0.9,其队列优先级从高到低,数据包大小为1024byte,服务速率C设定为2840Packet/Sec,各个队列的权值设置为3/2/1代表不同队列的分组可以得到的输出带宽比。
1、丢包率仿真比较
本发明基于流量自相似特性的卫星网络队列调度算法丢包率仿真结果如图2所示。仿真结果与DWRR算法对比,在自相似业务下的平均队列丢包率方面,本发明调度算法相对原DWRR算法较好,比DWRR算法减少了10%-14.8%左右。这是因为DWRR算法是基于流量短相关模型提出的,队列权值固定,当流量出现突发情况时,由于队列中的数据包得不到及时的调度服务,会大量丢包,无法适应于流量长时间突发的情况。本发明算法在保证各队列优先级不同的基础上,充分考虑不同队列每个时间段内的流量水平,动态更改每个队列的权值分配,更加贴合实际调度情况,对于空间信息网络的多类型、突发性的流量传输,具有较好的实用性和高效性,队列调度算法表现出较好的丢包率性能。
2、时延仿真比较
自相似业务下队列排队处理时延仿真结果如图3-5所示。不同时间下的业务流数量不同,其流量水平时刻在变化,本发明的P-DWRR算法相比于原DWRR算法时延性能较好。在平均排队处理时延上本发明算法比DWRR算法减少了24%-28%左右。DWRR算法采用调度顺序固定,且时延抖动较大。本发明算法在调度顺序上平衡队列优先级、数据突发程度和队间公平性,已达到减小时延抖动的效果,减少4-20ms左右。
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。
Claims (1)
1.一种基于流量自相似特性的卫星网络队列调度算法,其特征在于:包括以下步骤:
Step1:分类器将不同业务汇聚流根据其服务质量需求放入优先级不同的队列后,根据队列优先级高、中、低来初始化每个队列的固定权值w0i,其中i=1,2,...,n,n为队列数;
假设给出了一个广义平稳随机过程{X(t),t∈Z},X(t)=x说成是t=t1时过程处于状态x,x为实数;对随机过程{X(t),t∈Z}进行一次试验,其结果是t的函数,记为x(t);
取两个参数T1>0、T2>0,在t时刻,使下式成立:
式中,a被认为是在“最近的过去”[t-T1,t)上观察到的总流量,b是“最近的将来”[t,t+T2)观察到的总流量;V1和V2表示最近的过去和最近的将来的复合随机变量;
假设随机过程{X(t),t∈Z}具有有限的均值和方差;设:
μk=E(Vk),k=1,2
其中E和Λ分别是均值和方差;为了描述流量水平的“高”和“低”,将Vk的范围分为以下六个级别:
定义两个新的随机变量L1和L2,L1为T1时间段上的流量等级,L2为T2时间段上的流量等级,则:
因此,如果Lk≈1,那么流量水平相对于平均值是“低”,如果Lk≈6,那么流量水平相对于平均值是“高”;
Step3:取长度为m秒的聚合流量序列Xt,将其分为N=m(sec)/T1+T2块,每个连续非重叠块的长度为T1+T2,并且对于第j∈{(1,2,…,N)}个非重叠块,计算长度为T1和T2的子集上的总流量,分别为V1和V2;令分别表示T1、T2上的流量等级,对于和令hl∈{(0,1,…,N)}表示满足的块总数,即T1子集上的流量等级为令表示满足的块总数,即T2子集上的流量等级为则条件转移概率公式表示为:
Step6:计算出当前需要调度的队列的权值,计算公式如下:
wi=w0i+Δwi
其中:
为权值增量,并将结果写入到队列的权值W-table表中;
Step7:根据权值W-table表中得到的每个队列i的权值wi,来分配每个队列i一次可发送的字节数,即服务量子,服务量子正比于队列权值;
Step8:判断所要调度队列头分组的字节数和差值计数器的值是否匹配;
每一次服务周期中,差值计数器的值增加服务量子;如果队列头分组的字节数小于差值计数器的值,差值计数器减去队列头分组的字节数,调度器从输出端口将分组发送出去;调度器在发送完分组后,继续检测同一队列新的队列头分组的字节数和差值计数器值,如果差值计数器继续大于队列头分组的字节数,继续发送队列头分组,并从差值计数器减去队列头分组的字节数,这个过程一直继续,直到队列为空,或者差值计数器值小于队列头分组的字节数;如果队列为空,差值计数器数值置为0,然后转到下一个需要进行调度的队列进行调度;如果差值计数器值小于队列头分组的字节数,将未使用完的差值计数器值存储起来,并在下一个服务周期中使用,然后转到下一个需要进行调度的队列进行调度;
如果队列头分组的字节数大于差值计数器的值,调度器不对该队列进行服务,差值计数器把该次未使用的差值计数器值存储起来,并在下一次服务周期中使用,然后转到下个队列进行调度;
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