基于流感知的多业务接纳控制研究

摘要

下一代网络是基于分组的多业务网络，具有不同业务特征和区分服务质量需求的多业务共享同一承载链路，网络需要为不同业务提供区分的性能保证。多业务的区分管理和控制可分别在业务区分、接入区分和转发区分三个阶段进行。由于网络状态变化的动态性，每个阶段的区分控制具有各自的不确定性，因此，基于网络不确定性实现端到端区分性能边界限保证是多业务网络服务质量领域的关键问题。 在流识别的基础上，流感知依据多业务流峰值速率特征实现模糊的业务区分。针对流感知过程的模糊性，引入模糊集概念扩展了流感知理论，提出模糊流感知的定义。根据定义的多业务流隶属函数描述流属类型，实现多业务的动态区分，以处理业务区分中的不确定性。研究了流感知网络中流列表的管理策略，流列表记录网络中活动流的特征信息，提出使用流生存时限值、随机接入流标识符、裂化流列表和过期流清理等措施控制流列表规模，并对基于单流操作的流感知体系的可扩展性进行了理论证明。 基于流感知业务区分，研究了多业务区分接纳控制算法，提出基于单状态信息的流感知接纳控制算法和基于决策域的流感知接纳控制算法。单状态信息接纳控制根据流感知实现方式不同可分为静态流感知接纳控制和动态流感知接纳控制，它们通过关联接入业务流的拒绝概率与本类业务负载状态来实现动态的接纳判决，相较于基于测量和的接纳控制算法，降低了优先业务流的阻塞率，提高了弹性流的平均吞吐量，但牺牲了优先业务流的平均时延值。单状态信息接纳控制仅仅根据本类业务的拥塞状态信息相互独立地作出接纳判决，而决策域接纳控制算法则考虑了多业务中不同类业务流间的相互影响。它通过不同业务流状态间的关联系数调整业务区分门限，达到调整链路中承载流分布的目的。相对于单状态信息流感知接纳控制，减小了优先流的平均时延，提高了弹性流的平均吞吐量，但在一定程度上增加了优先流的阻塞率。 基于提出的模糊流感知理论，研究了动态优先公平调度算法。通过与业务区分隶属函数相关的优先队列拥塞转发门限实现不同队列分组转发权的动态转移，但在链路重载时，算法退化为绝对优先调度。相对于绝对优先调度，它通过适度增加优先流的绝对时延值极大地提高了弹性流的公平性，减小了弹性流的阻塞率。基于业务模糊感知，提出通过相同的业务区分隶属函数实现决策域接纳控制和调度机制综合策略，实时交互不同网络控制机制的中间状态信息，相较于分离控制，综合策略在不增加额外计算量和复杂度的前提下能提高10％的弹性流吞吐量。 要实现多业务端到端传输性能的区分保证，需要基于路径状态的网络接纳控制机制。为减少路径状态计算和管理的复杂性，引入证据理论根据本地链路状态信息和陈旧的路径状态信息对传输路径状态态势进行估计。提出了基于路径状态估计的两级判决接纳控制策略，在路径接纳决策的基础上，实现本地链路接纳判决，相比于基于输入/输出预算的网络接纳控制策略，不仅降低了优先业务端到端时延，而且极大地提高了网络资源效率，但牺牲了弹性流的接纳率。 研究网络不确定性，实现网络管理和控制的综合是未来多业务网络管理的趋势。在保持网络开放性和简单性的基础上，实现多业务的综合传输和区分服务质量保证，促进网络融合的发展。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录、缩略词

声明

第一章绪论

1.1课题研究背景及研究意义

1.1.1下一代多业务网络的特征

1.1.2多业务网络的区分服务质量保证

1.1.3多业务网络的不确定性

1.1.4课题研究的意义

1.2课题的研究目标和内容

1.3论文的组织结构

1.4论文的主要贡献

第二章多业务网络的接纳控制策略

2.1网络流理论

2.1.1网络流定义

2.1.2网络流算子

2.1.3线性网络

2.2网络多业务流特征

2.3多业务网络的接纳控制策略

2.3.1集中式接纳控制策略

2.3.2分布式接纳控制策略

2.3.3隐式接纳控制策略

2.4小结

第三章流感知与多业务接纳控制模型

3.1流感知与流感知网络

3.1.1流感知

3.1.2流感知网络

3.2流感知网络的可扩展性研究

3.2.1流调度机制可扩展性证明

3.2.2流有限规模的控制研究

3.3基于流感知的多业务接纳控制模型

3.4小结

第四章基于流感知的接纳控制算法

4.1基于流感知的动态接纳控制算法

4.1.1静态流感知与动态流感知

4.1.2基于静态流感知的接纳控制算法

4.1.3基于动态流感知的接纳控制算法

4.2基于决策域的流感知接纳控制算法

4.2.1基于决策域的接纳控制算法

4.2.2基于模糊决策域的接纳控制算法

4.3流感知接纳控制算法性能指标分析

4.4本章小结

第五章基于模糊流感知的接纳控制与调度算法

5.1流感知的不确定性与模糊流感知

5.2基于模糊流感知的动态优先公平调度算法

5.2.1动态优先公平调度算法

5.2.2算法性能分析

5.2.3仿真计算

5.3基于模糊流感知的接纳控制与调度综合

5.3.1判决条件的模糊化

5.3.2接纳控制与调度的综合

5.3.3仿真计算

5.4小结

第六章基于路径状态估计的网络接纳控制

6.1网络接纳控制

6.2基于证据理论的路径态势估计

6.2.1路径态势估计问题描述

6.2.2基于证据理论的路径状态估计

6.3多业务网络接纳控制算法

6.3.1基于模糊流感知的网络接纳控制算法

6.3.2仿真计算

6.3.3计算复杂度分析

6.4小结

第七章总结与展望

7.1论文总结

7.2进一步扩展研究

附录 接纳控制的NS仿真设计

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表和录用的论文

攻读博士学位期间参加的主要科研项目