一种基于博弈论的移动自组织网络资源接纳控制方法

摘要

本发明涉及一种基于博弈论的移动自组织网络资源接纳控制方法，该方法定义了网络用户满意度及业务流失率，基于博弈论对移动自组织网络资源接纳控制问题进行建模。本方法包含控制功能实体(CFE)及决策功能实体(DFE)。首先，CFE负责获取当前网络资源状态信息及用户需求信息，并将信息传递给DFE。其次，DFE在计算用户满意度的基础之上，根据业务和网络接入控制点之间的收益矩阵完成博弈过程，然后根据接纳控制决策表得到接纳、拒绝或阻塞的接纳控制决策结果，将结果交付给CFE。最后，CFE负责执行接纳控制决策结果。本发明可以增强接纳控制机制对不同服务质量敏感度的实时业务的适应性，保障业务的服务质量。

说明书

技术领域

本发明属于移动自组织网络中的服务质量确保方法，特别是基于博弈论的区 分业务QoS敏感度的资源接纳控制方法。

背景技术

随着移动自组织网络(MANET)技术的发展，在该网络上运行实时应用成 为可能。实时应用有着较为严格的服务质量(QoS)需求，需要网络对其QoS 进行保证。这些需求包括端到端时延、带宽、吞吐量等。网络资源能否满足应用 需求至关重要，否则应用可用性变差，用户也会获得不满意的体验。

由于MANET网络缺乏集中的控制，节点具有移动性，而且无线网络信道具 有不可靠和易拥塞的特点，在MANET中对应用提供严格限制QoS保证具有一 定困难。MANET网络中QoS随着节点的移动及信道状况的改变而不断发生变 化。到目前为止，接纳控制机制仍然是提供QoS保证的一项关键技术。

接纳控制的主要功能是在不付出过多资源的基础上估计当前网络的资源状 态是否能够接纳应用数据的传输。关键的一点就是收集当前网络可用资源和 MANET网络中接纳控制机制性能的信息。根据收集到的信息，接纳控制机制做 出是否接纳一次应用传输的决策。

另外由于业务的多样性，不同业务对服务质量下降有不同的敏感度，接纳控 制机制应既考虑业务对服务质量的期望又考虑业务对QoS下降的敏感度。

发明内容

本发明以保障移动自组织网络中的服务质量为目标，基于博弈论设计并实现 移动自组织网络的接纳控制机制。具体包括：

1、对用户QoS满意度建模

用户QoS满意度结合用户QoS需求及QoS敏感度，反映用户的QoS偏好和 对网络当前服务质量的满意程度。在获取网络资源状态的基础上，计算用户满意 度。

2、使用博弈论对移动自组织网络接纳控制进行建模

博弈论的要素包括：参与者、参与者的行动空间及策略，参与者掌握的信息 以及每个参与者采取不同行动相应的效用。本发明对接纳控制过程进行抽象，分 别抽象出代表业务利益的业务请求点及代表网络全局利益的接纳控制点，业务请 求点的行动空间为：Stay和Leave，即业务坚持加入网络和离开网络；接纳控制 点的行动空间为：Admit和Reject，即接纳业务和拒绝业务。这样就可以将移动 自组织网络的接纳控制问题建立成博弈论的模型。

3、采用分布式方式部署接纳控制点

在接纳控制的过程中，接纳控制点及业务请求点均部署在源节点上。在一次 接纳控制过程中，接纳控制决策在发起业务的源节点上进行执行，因此将接纳控 制点分布式地部署到各个发起业务的节点上。

与现有技术相比，本发明的创新之处在于：

1)对用户QoS满意度建模，考虑到不同业务对QoS下降的敏感度不同，增 强接纳控制机制对实时业务的适应性，提高用户的满意度。

2)基于博弈论的接纳控制效用函数设计紧密结合业务需求，适用于不同业 务类型及QoS敏感度的业务，本发明根据当前网络状态对业务需求的满 足程度，动态地做出接纳、拒绝、阻塞经退避时间后再请求三种决策。

附图说明

图1是移动自组织网络中接纳控制结构图。

图2是本发明实施方式所述业务请求点的收益函数矩阵表。

图3是本发明实施方式所述接纳控制点的收益函数矩阵表。

图4是本发明实施方式所述虚拟价值赋值表。

图5是本发明实施方式所述基于博弈的接纳控制决策表。

具体实施方式

基于博弈论的移动自组织网络接纳控制方法的实施过程见图1所示：主要包 含控制功能实体(CFE)及决策功能实体(DFE)。CFE负责收集和维护网络资 源状态信息、用户需求及DFE的决策等，并根据DFE决策对传送网络实行接纳 控制。DFE根据网络可用资源状态、业务优先级、业务QoS需求、用户QoS满 意度，做出网络资源接纳控制的最后决策。CFE负责对接纳控制决策结果进行执 行。接纳控制过程主要包括获取网络资源状态、计算用户满意度、进行接纳控制 博弈、确定博弈结果及执行决策结果。

网络资源状态获取过程用于统计当前业务优先级和当前网络端到端带宽、抖 动、时延信息，并将其保存在CFE中。CFE可采用观测或者主动发送探测报文 的方式获得当前网络资源可用信息。网络资源状态包含网络的QoS特征，带宽、 抖动、时延和丢包率以及在以上QoS基础上计算出的用户满意度、业务流失率。 效用函数为达成业务需求的可能程度的评价。高优先级的业务的特点是，对QoS 敏感度较高，具有较高的QoS需求，达到用户满意需要的网络资源较多。高优 先级的业务要达到较高的效用函数，需要的网络可用资源较多。

在本发明中对用户QoS满意度及业务流失率定义如下：

定义：用户QoS满意度(user satisfaction index，USI)

业务流对网络当前服务质量的满意程度，反映了用户QoS满意度。可定义用 户的USI函数为：

$O_k\left(P_{b_k}\right)=1/(1+\exp (-a_k(b_k-P_{b_k})))$

其中k(k＝0，1，2，3)表示用户流的优先级；令D_k表示k类用户分组发送的最大 时延门限，则表示时间间隔[t₁，t₂]内用户发送的分组中时延超出D_k的比例， 反映了用户所接受QoS水平，可由下式计算得出：

$P_{b_k}=c_k^1/c_k^2$

其中和分别是用户终端的内部计数器，分别记录了用户成功发送的分组 数和发送时延超出门限值的分组数。

a_k和b_k为用户自定义的QoS偏好参数，参数a_k确定了第k类用户对当前QoS 下降(即))的敏感度；参数b_k表明第k类用户对QoS(即时延偏移比)的期望 值。相同的QoS期望值，b_k越大则用户的USI下降越迅速，说明业务对 变化的敏感度越高，实时性需求越强；相同的QoS敏感度，b_k越大则用户的USI 越高，即用户对QoS的期望值(b_k)越低。USI的定义可很好地反映用户的QoS 偏好和对网络当前服务质量的满意程度。

定义：业务流失概率

在当前接纳控制点下，网络所提供QoS的满意度越高则其业务流失概率就越 低，因此，根据USI的定义可定义k类用户的流失概率为：

$R_k\left(P_{b_k}\right)=1-O_k\left(P_{b_k}\right)=1-\frac{1}{1+\exp (-a_k(b_k-P_{b_k}))}$

博弈过程使用博弈论的思想对移动自组织网络中的接纳控制问题进行建模。 博弈论方法包含有以下几个重要元素：博弈过程参与方、参与方的行动空间。参 与方的行动空间，即所有方可能采取的所有行动集合；博弈的策略，指博弈论中 每个参与方实际采取的行动的集合；博弈过程的效用函数，即每种行动策略对应 的效用函数，它通常由一种行动策略带来的益处和损失组成。具体过程如下：

1)将接纳控制点和不同业务的请求之间的博弈定义为G＝{I，S，P)，I为 参与方集合，S为行动空间集合，P为各博弈者的效用(收益)函数集合；

2)将参与方集合定义为即将每个源节点的接纳控制点及不同业务请求点定义为博弈论中的参与方；

3)行动空间S的具体的为：的策略空间为{Admit，Reject)，表示接受 (Admit)或拒绝(Reject)的接纳请求；的策略空间为{Stay，Leave)， 表示继续选择(Stay)或拒绝(Leave)当前接纳控制点所提供的服务；

4)每次业务发起接纳控制请求时，位于业务源节点的接纳控制点及业务请 求点的行动组合定义为博弈的一个策略；

5)将CFE收集的网络资源状态信息定义为博弈中的信息；

6)P为各博弈者的效用(收益)函数集合。任意博弈者的效用值是所有博弈者 策略组合的函数。的收益可由图2中所示的收益函数矩阵表示， 的收益可由图3所示的收益函数矩阵表示。

其中图2中的参数设置如下：U为当前所有被接纳的业务为带来的效 用；C_k为每个为接纳1个k类用户所能获取的效用；为由于流失1 个k类用户所造成的的效用损失；F为接入接纳1个新用户后的潜在效用 损失。在系统负载较大时，如果继续接纳新用户，就会造成某些当前用户由 于USI的降低而流失，从而导致的效用损失。

设当前接纳的任意第k类用户的个数为N_k，则接纳一个新用户后，第k 类用户潜在的效用损失可表示为：进而全部用户潜在的效用损失 为$F={\Sigma }_{k=0}^3{N}_k{R}_k\left(P_{b_k}\right)L_{A_k}$(假设业务类型有四种，k＝0，1，2，3)。

图2的第1行第2列表示在策略组合{Reject，Stay}下的效用值为U，即应拒绝的接纳请求，选择在时延一段时间后再向提交接纳请求而没有 流失。矩阵的第1列(只选择策略Admit)，必须考虑接纳新用户后对USI 的影响，即的潜在效用损失，因此应在其总效用中减去F。

图3中的参数设置如下，W_k为接纳请求被接受后用户所获取的效用； Vk为接纳请求被拒绝后用户所获取的效用，且V_k＜W_k；为拒绝 的服务所造成的效用损失。

图3的第1行，继续选择作为其活动业务(Stay)，必须容忍由QoS降 低所造成的USI(即)的降低。θ(θ＞1)为可调的、USI和效用值的线性映 射参数。

本发明考虑到不同的业务具有不同的业务优先级、QoS敏感度，因此基于网 络虚拟货币机制，对接纳控制进行博弈建模。在网络中的新请求的业务请求点 和网络接纳控制点展开的非协作博弈。

对移动自组织网络的接纳控制模型建模之后，确定博弈的结果，具体步骤如 下：

1)对和收益矩阵中涉及到的相关参数赋予相关虚拟价值。不同优先 级的业务和服务质量请求的业务相应的虚拟价值也不同。需要给出的虚 拟价值的变量及定义如图4所示；

2)根据相应的网络虚拟价值，和分别计算出效益表，选择效益最好 的接纳控制决策结果；

3)当请求接入业务和网络接纳控制点博弈得出各自的行动策略后，根据附 图中图5所示接纳控制决策表得出对该业务的接纳控制决策最终结果。 最终结果分为三种：接纳、拒绝、阻塞经退避时间后再请求。对于同一 个业务，若阻塞次数超过最大阻塞次数，则拒绝该业务。

接纳控制点与活跃业务请求点之间的接纳控制过程可视为双方追求个体效 用最大化的博弈策略选择过程：(1)在业务端，如果当前接纳控制点所提供的带 宽不能实现其QoS满意度，则从个体效用最大化出发，此用户可选择请求延迟 接纳。(2)在接纳控制端，由于资源有限，某接纳控制点如果在其负载较大时继 续接纳新用户就会导致其内部分组碰撞的加剧，造成某些已接纳用户流的时延增 大、USI值降低，并最终导致这些用户的流失，如此反而造成此接纳控制点甚至 网络接纳新用户后的整体效用不升反降，从个体效用最大化出发，此接纳控制点 就会拒绝接纳新用户。此时若用户选择Stay策略，则经过一定的退避时间后， 重新发起接纳控制请求。