CN113630171B - 一种基于QoS的卫星网络k端可靠性分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于QoS的卫星网络k端可靠性分析方法，包括以下步骤：分析可靠性指标；分析链路多状态；计算基于QoS的卫星网络k端可靠度。本发明首先对非融合元素采取置零取非操作，进行网络拓扑邻接矩阵变换，得到连通k个节点的路径，有效减少了矩阵变换次数，避免了冗余链路的产生；然后将链路划分多个状态，不同状态对应不同链路带宽，并考虑到业务类型差异导致QoS指标差异，将业务分为三大类型，根据不同业务的QoS约束条件和链路当前状态，确定卫星网络中满足条件的可用路径；最后由链路当前状态的可靠度计算出不同业务下的k端路径可靠度；不仅提升了可靠度计算的准确性，而且计算效率也得到了提高；具有良好的应用前景。

Description

一种基于QoS的卫星网络k端可靠性分析方法

技术领域

本发明涉及卫星网络传输的可靠性分析技术，特别是一种综合考虑各业务QoS(QualityofService，服务质量)指标的卫星网络k端通信可靠性分析方法。

背景技术

卫星网络本身就是一个复杂的系统，其结构复杂、功能多样、而且所处的运行环境多变，导致卫星通信网络将面临更多不可靠因素的影响。一方面，由于卫星节点都暴露于空间的复杂环境，导致其很容易遭受攻击，出现卫星的故障或失效，从而影响卫星网络通信的可靠性。另一方面，由于广阔的波束范围内，卫星通信链路可能受到突发干扰、强降雨、浓雾、重霾等诸多不确定因素的影响，这些恶劣条件对卫星通信系统的可靠性存在较大威胁。因此对卫星网络进行可靠性分析是不可或缺的一环。

给定一组目标节点集K(

V是顶点集)，k端可靠性(2<k<n，n为卫星节点总数)是指对于给定的节点s∈K，在至少存在一条从s到K中所有其他节点的工作路径情况下，网络传输能够满足QoS需求的能力。目前对k端卫星网络可靠性的研究主要是从连通性的角度进行可靠性分析，没有综合考虑具体传输业务的时延、带宽等要求。然而，连通性是最基本的一个可靠性指标，且卫星网络传输业务类型多，不同业务具有不同的性能需求，仅通过连通性无法全面、准确衡量网络业务传输的可靠性。因此设计高效的k端可靠性分析方法是进行高可靠网络传输的基础。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种能提升卫星网络在不同业务下k(2<k<n，n为卫星节点总数)端路径可靠度计算的高效性和准确性的基于QoS的卫星网络k端可靠性分析方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于QoS的卫星网络k端可靠性分析方法，包括以下步骤：

A、分析可靠性指标

设G表示卫星网络拓扑基本模型，V是顶点集，M是链路集。

表示选定一组目标顶点集，则：

G＝(V,M,K)

V＝{v₁,...,v_a,...,v_n},1≤a≤n

M＝{m₁,...,m_b,...,m_z},1≤b≤z

式中，v_a为卫星节点，a为卫星节点序号，n为卫星节点总数；m_b为卫星链路，b为卫星链路序号，z为卫星链路总数；

定义QoS指标对链路进行分析。并根据不同业务对指标要求的差异，将业务分为三类，分别为时延敏感业务、带宽敏感业务和可靠性敏感业务。

设时延T为一个报文或分组从一个网络的一端传送到另一端所需要的时间，根据操作规则将链路时延和路径时延作为附加度量参数，相关表达式如下：

式中：path是路径，T_path是路径时延；

是链路m_b的链路时延；

设带宽B为单位时间内能传输的数据量。根据操作规则将链路带宽作为凹性度量参数，相关表达式如下：

式中：B_min表示卫星链路带宽阈值；

表示链路m_b的带宽。

设丢包率为数据传输时，丢失的数据包数量占所发送数据组的比率。根据操作规则将链路丢包率和路径丢包率作为乘法度量参数，相关表达式如下：

式中：P_path表示路径的丢包率；

表示链路m_b的数据包丢失情况。

B、分析链路多状态

根据卫星网络多性能水平的特性，将其划分为多个状态，为可靠度的计算提供状态依据。

由于一条路径上的时延、丢包率不同，可用带宽受影响。将星间链路状态与链路的带宽相关联，不同状态对应不同的带宽，若链路m_b具有l个不同的性能等级，用集合的形式来描述为：

式中：链路的性能等级表示为

即

为链路m_b处于状态h时的性能等级。

假设卫星网络在[0,T]这一个时间片内，链路m_b处于不同性能等级的可靠度用集合的形式描述为：

式中：

且对于任意时刻t，有

因此在t时刻链路m_i,j的可靠度分布用集合

和

进行表示。

C、计算基于QoS的卫星网络k端可靠度

为了避免产生冗余链路，提升可靠度计算的准确性，首先进行节点融合，对非融合元素采取置零取非操作，进行网络拓扑邻接矩阵变换，得到连通k个节点的路径。然后，根据不同业务的QoS约束条件和链路当前状态，确定卫星网络中满足条件的可用路径。最后，由链路当前状态的可靠度计算出不同业务下的k端路径可靠度。

C1、定义k端不相交路径函数

定义1：邻接矩阵M(G)＝[m_ij]_n×n表示节点间的连接关系，

m_i,j＝1，且m_i,j＝m_j,i。

定义2：若|V(G)|＝n，则称G(V,M,K)为n阶图。

定义3：融合元素。

表示第i行中第w次融合的元素，其中1≤w≤n-1。

为了避免产生冗余链路，在利用矩阵降阶变换求解路径时，预先对除融合元素以外与融合点相连的元素采用置零取非操作。已知邻接矩阵M(G)＝[m_ij]_n×n中每行最多有n-1个非零元素，若第一次要融合的元素为

则对第i行除

以外的至多n-2个非零元素置零取非，记作

若第二次要融合的元素为

除了对其余未被融合的n-3个非零元素置零取非外，还要对第一次融合的元素

置零取非，记作

以此类推，当要融合第i行最后一个非零元素

时，需要对之前所有已经融合的元素置零取非，记作

然后再将每次要融合的元素m_i,j进行线性变换：第j列元素加到第i列，第j行元素加到第i行，删除第j列第j行。完成节点融合与矩阵降阶。自上而下遍历得到不相交路径函数F(M)，公式如下：

式中：M₁,M₂,..,M_n-1表示M(G)最多变换分解的n-1个矩阵；

表示将M(G)中第i行第j列的元素置0。

C2、考虑QoS约束

依据链路当前状态，将所述的不相交路径函数F(M)结合不同业务的QoS约束条件，确定卫星网络中满足条件的可用路径。QoS约束条件为：

T_path≤T_max (7)

B_path≥B_min (8)

P_path≤P_max (9)

式中：T_max为路径时延阈值；B_path为路径带宽；P_max为路径丢包率阈值。式(7)为时延约束；式(8)为带宽约束；式(9)为丢包率约束。不同业务QoS阈值不同，当k端连通路径同时满足式(7)-(9)时，认为此业务下传输路径可靠。

C3、计算k端路径可靠度

在得到满足条件的可用路径后，计算不同业务下的k端路径可靠度。首先，将路径中链路当前状态下的可靠度相乘得到此传输路径的可靠度，然后，将同种业务下的所有路径k端可靠度相加，最终得到此业务下的k端路径可靠度。计算公式如下：

式中：R_k表示k端路径可靠度；

表示链路m_b处于状态h时的可靠度；d是同种业务下的路径数，u是同种业务下的路径数最大值；path_d表示第d条路径。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明在设计k端路径函数时，首先对邻接矩阵中的非融合元素采取置零取非操作，也就是说，从初始融合点出发，与其相邻的节点只能选择一个，作为融合元素，为了避免产生冗余链路，将剩余的非融合元素置零取非，然后再对邻接矩阵线性降阶变换，这样大大减少了矩阵变换次数。

2、本发明将链路划分多个状态，不同状态对应不同带宽，并考虑到卫星网络业务类型不同，其对传输时延、传输带宽等服务的需求也不同，将业务分了三大类型，根据不同业务的QoS约束条件和链路当前状态计算k端路径可靠度，不仅提升了可靠度计算的准确性，而且计算效率也得到了提高。

3、综上，本发明基于业务QoS的卫星网络k端可靠性分析方法具有良好的应用前景。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是卫星网络拓扑模型。

图3是矩阵降阶变换过程图。

图4是不同算法分业务的可靠度比较。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步说明。如图1所示，一种基于QoS的卫星网络k端可靠性分析算法，具体步骤如下：

Step1:根据卫星网络拓扑，选定k个目标节点作为研究对象，任选其中一个节点s_i作为初始融合点。并输入关联矩阵M(G)、传输带宽敏感业务、时延敏感业务和可靠性敏感业务的QoS需求和网络此时的状态。

Step2:判断第i行的非零元素个数。若第i行中只有一个非零元素

记作

Step3:矩阵线性变换：将邻接矩阵M中第j列元素加到第i列，第j行元素加到第i行，删除第j行第j列，更新矩阵M，此时阶数减少1。

Step4:若第i行中有两个非零元素

和

为了简化计算，优先选择K中元素。若j₂∈K，则将

置0，即

再对元素

进行融合，重复Step3。

Step5:将

置0，即

最后对

进行融合，重复Step3。记作

Step6:以此类推，直到矩阵中元素只有1或0，表示k个目标节点融合完毕。

Step7:从上到下依次遍历F(M)，便可得到完整的F(M)。即连通这一组目标节点的不相交路径函数。

Step8:根据链路多状态特性，结合时延敏感业务、带宽敏感业务和可靠性敏感业务的需求，分析计算不同业务下的k端路径可靠度。

本发明的实施例如下：

根据卫星网络动态拓扑可预知性和周期性的特点，将卫星网络的运行周期T划分为n个时间片[t₀＝0,t₁),[t₁,t₂),...,[t_n-1,t_n＝T)，在每个时间片内假设卫星网络拓扑不变，拓扑只有在时间点t₀,t₁,t₂,...,t_n-1上发生变化，一个时间片内的卫星网络拓扑如图2所示。

假设星间链路m_b共有0、1、2这三种状态，每条链路的状态概率分布及传输时延和丢包率如表1所示，各链路状态及其对应带宽如表2所示，各业务的QoS需求如表3所示。

表1链路状态数据

表2链路状态及对应带宽

表3三种业务的QoS需求

根据上述链路状态概率生成一组网络状态(2，2，1，2，2，2，1)，首先，求出一组目标顶点的连通路径，然后结合不同业务的QoS约束条件和链路当前状态，确定卫星网络中满足条件的可用路径；最后，由链路当前状态的可靠度计算出不同业务下的k端路径可靠度。具体步骤如下：

Step1:给定一组目标节点K＝{v₁,v₂,v₅}，选v₁作为初始融合点s，生成的邻接矩阵如下：

Step2：与s相关的元素在M(G)的第一行即i＝1，第一行有两个非零元素即与s相连的边(元素)，分别是m_1,2、m_1,4，也就是说s与v₂、v₄相连。∵v₂∈K,

优先选择K中元素，∴选择m_1,2，不选m_1,4，此时j₁＝2。即s先与v₂融合，不与v₄融合。记为

Step3：首先将M(G)中的m_1,4置零取非，即

其次M(G)中第二列的元素全都加到第一列，矩阵的线性变换中用c_j表示第j列，即c₂+c₁；再次将M(G)中第二行的元素全都加到第一行，矩阵的线性变换中用r_i表示第i行，即r₂+r₁；最后删除第二行第二列。此时，M(G)的阶数为4。更新后的矩阵M₁如下：

Step4：现在选择m_1,4，不选m_1,2，此时j₂＝4。即s先与v₄融合，不与v₂融合。

记为

Step5:首先将M(G)中的m_1,2置零取非，即

其次M(G)中第四列的元素全都加到第一列，即c₄+c₁；再次将M(G)中第四行的元素全都加到第一行，即r₄+r₁；最后删除第四行第四列。此时，M(G)的阶数为4。更新后的矩阵M₂如下所示。此时已将5阶的M(G)变换为4阶的M₁和M₂，即

更新后的矩阵M₂如下：

Step6:依此类推，分别对4阶的M₁和M₂的第一行选择非零元素进行上述的变换操作，直到K被全部融合为止，停止操作，便可得到连通v₁,v₂,v₅的不相交路径函数F(M)。具体结果见图3。

由图3可知，当矩阵的阶变为2时，可以发现

和

只有0和1两个元素，则说明无法自上而下遍历即不存在连通路径。

和

中分别有m_4,5、m_3,5这两个元素，但自上而下遍历可知v₅已经融合，所以没必要再分解。同理

和

需要将其非0非1元素继续融合才能遍历出完整的连通路径。

综上，得到的不相交路径函数为：

即连通v₁,v₂,v₅的所有路径为v₁v₂v₃v₅，v₁v₂v₃v₄v₅、v₁v₂v₄v₅、v₁v₂v₄v₃v₅、v₁v₄v₂v₃v₅和v₁v₄v₅v₃v₂。

运用公式(7)－(9)和表1、表3的数据，确定卫星网络中满足条件的可用路径。对于时延敏感业务，满足QoS需求的路径为：{v₁v₂v₃v₅}；对于带宽敏感业务，满足QoS需求的路径为：{v₁v₂v₃v₄v₅,v₁v₄v₂v₃v₅,v₁v₄v₅v₃v₂}；对于可靠性敏感业务，满足QoS需求的路径为：{v₁v₂v₄v₅,v₁v₂v₄v₃v₅}。运用公式(10)代入各链路的当前状态下的可靠度，便可得到如下的k端路径可靠度：时延敏感业务的可靠度为76.71％，带宽敏感业务的可靠度为72.87％，可靠性敏感业务的可靠度为81.45％。

本发明利用Java和Matlab软件联合仿真，构建66阶矩阵，分别对其应用本发明、传统节点融合算法和带长度约束算法，为避免在仿真实验中的偶然性，实验中每个算法运行10次后取平均值作为运行时间，不同算法的运行时间如表4所示：

表4不同算法效果对比

此外，如图4所示，通过将本发明与传统的节点融合法、带长度约束算法比较可知，传统的节点融合法除了有冗余链路的产生，还未考虑不同业务的问题，只考虑了连通性这一指标，所以三种不同业务下的可靠度均为96.2％。带长度约束算法是求解满足时延约束的k端连通路径，即考虑了连通性和时延这两个可靠性指标，所以带宽敏感业务和可靠性敏感业务下的可靠度均为87.49％，时延敏感业务下的可靠度为61.82％。此外，还可以看出k端网络可靠性的功能值不同，且条件越宽松功能值越大，即系统的可靠性性能越好。

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QoS的卫星网络k端可靠性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

A、分析可靠性指标

设G表示卫星网络拓扑基本模型，V是顶点集，M是链路集；

表示选定一组目标顶点集，则：

G＝(V,M,K)

V＝{v₁,...,v_a,...,v_n},1≤a≤n

M＝{m₁,...,m_b,...,m_z},1≤b≤z

式中，v_a为卫星节点，a为卫星节点序号，n为卫星节点总数；m_b为卫星链路，b为卫星链路序号，z为卫星链路总数；

定义QoS指标对链路进行分析；并根据不同业务对指标要求的差异，将业务分为三类，分别为时延敏感业务、带宽敏感业务和可靠性敏感业务；

设时延T为一个报文或分组从一个网络的一端传送到另一端所需要的时间，根据操作规则将链路时延和路径时延作为附加度量参数，相关表达式如下：

式中：path是路径，T_path是路径时延；

是链路m_b的链路时延；

设带宽B为单位时间内能传输的数据量；根据操作规则将链路带宽作为凹性度量参数，相关表达式如下：

式中：B_min表示卫星链路带宽阈值；

表示链路m_b的带宽；

设丢包率为数据传输时，丢失的数据包数量占所发送数据组的比率；根据操作规则将链路丢包率和路径丢包率作为乘法度量参数，相关表达式如下：

式中：P_path表示路径的丢包率；

表示链路m_b的数据包丢失情况；

B、分析链路多状态

根据卫星网络多性能水平的特性，将其划分为多个状态，为可靠度的计算提供状态依据；

由于一条路径上的时延、丢包率不同，可用带宽受影响；将星间链路状态与链路的带宽相关联，不同状态对应不同的带宽，若链路m_b具有l个不同的性能等级，用集合的形式来描述为：

式中：链路的性能等级表示为

即

为链路m_b处于状态h时的性能等级；

假设卫星网络在[0,T]这一个时间片内，链路mb处于不同性能等级的可靠度用集合的形式描述为：

式中：

且对于任意时刻t，有

因此在t时刻链路m_i,j的可靠度分布用集合

和

进行表示；

C、计算基于QoS的卫星网络k端可靠度

为了避免产生冗余链路，提升可靠度计算的准确性，首先进行节点融合，对非融合元素采取置零取非操作，进行网络拓扑邻接矩阵变换，得到连通k个节点的路径；然后，根据不同业务的QoS约束条件和链路当前状态，确定卫星网络中满足条件的可用路径；最后，由链路当前状态的可靠度计算出不同业务下的k端路径可靠度；

C1、定义k端不相交路径函数

定义1：邻接矩阵M(G)＝[m_ij]_n×n表示节点间的连接关系，

时，m_i,j＝1，且m_i,j＝m_j,i；

定义2：若|V(G)|＝n，则称G(V,M,K)为n阶图；

定义3：融合元素；

表示第i行中第w次融合的元素，其中1≤w≤n-1；

为了避免产生冗余链路，在利用矩阵降阶变换求解路径时，预先对除融合元素以外与融合点相连的元素采用置零取非操作；已知邻接矩阵M(G)＝[m_ij]_n×n中每行最多有n-1个非零元素，若第一次要融合的元素为

则对第i行除

以外的至多n-2个非零元素置零取非，记作

若第二次要融合的元素为

除了对其余未被融合的n-3个非零元素置零取非外，还要对第一次融合的元素

置零取非，记作

以此类推，当要融合第i行最后一个非零元素

时，需要对之前所有已经融合的元素置零取非，记作

然后再将每次要融合的元素m_i,j进行线性变换：第j列元素加到第i列，第j行元素加到第i行，删除第j列第j行；完成节点融合与矩阵降阶；自上而下遍历得到不相交路径函数F(M)，公式如下：

式中：M₁,M₂,..,M_n-1表示M(G)最多变换分解的n-1个矩阵；

表示将M(G)中第i行第j列的元素置0；

C2、考虑QoS约束

依据链路当前状态，将所述的不相交路径函数F(M)结合不同业务的QoS约束条件，确定卫星网络中满足条件的可用路径；QoS约束条件为：

T_path≤T_max (7)

B_path≥B_min (8)

P_path≤P_max (9)

式中：T_max为路径时延阈值；B_path为路径带宽；P_max为路径丢包率阈值；式(7)为时延约束；式(8)为带宽约束；式(9)为丢包率约束；不同业务QoS阈值不同，当k端连通路径同时满足式(7)-(9)时，认为此业务下传输路径可靠；

C3、计算k端路径可靠度

在得到满足条件的可用路径后，计算不同业务下的k端路径可靠度；首先，将路径中链路当前状态下的可靠度相乘得到此传输路径的可靠度，然后，将同种业务下的所有路径k端可靠度相加，最终得到此业务下的k端路径可靠度；计算公式如下：

式中：R_k表示k端路径可靠度；

表示链路m_b处于状态h时的可靠度；d是同种业务下的路径数，u是同种业务下的路径数最大值；path_d表示第d条路径。

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