ＶｏＩＰ服務質量改進算法研究

[摘要] 隨著VoIP業務在世界范圍內的快速發展，IP網絡已不能滿足實時數據傳輸所需要的服務質量。如何提高實時性能，確保通信的服務質量，是IP電話系統的關鍵技術，也是技術難點之一。本文提出了一種資源管理改進算法，改善了VoIP的服務質量，提高了帶寬利用率。

[關鍵詞] 網絡電話 服務質量 資源預留協議 區分服務 準入控制

VoIP(Voice over IP)俗稱IP電話，是一種基于IP網絡語音傳輸技術實現語音通信的技術手段。它利用電話網關服務器等設備將電話語音數字化，壓縮成數據包，通過IP網絡傳輸到目的地；目的地接收后，將數據重組和解壓縮還原成聲音。在語音承載方面，VoATM (Voice over ATM)技術、VoFR(Voice over FR)技術，以及VoIP技術在不斷發展之中，而VoIP以自身的特點在其應用方面有著巨大的潛力。

一、VoIP的QoS

VoIP的QoS是指VoIP語音數據流通過網絡時的性能。QoS所追求的傳輸質量在于：數據包不僅要到達傳輸的目的地址，而且要保證數據包的順序性、完整性和實時性。在IP網絡中，帶寬是影響語音服務質量的最關鍵因素，由于不同應用系統對網絡的要求有所不同，所以帶寬本身解決不了網絡擁塞。因此，必須采用一定的技術措施來保障VoIP的服務質量。

二、VoIP QoS解決方案

在VoIP系統設計中，VoIP業務的QoS保障措施占有十分重要的地位。在IP網絡上，如何能在實時語音傳輸中保障良好的QoS是VoIP技術發展的關鍵。IETF(Internet Engineering Task Force)建議了數種支持QoS的技術解決方案，主要有：資源預留協議(RSVP)、綜合服務(IntServ)、區分服務(DiffServ)、多協議標簽交換(MPLS)等。

1.資源預留協議(RSVP)

在VoIP具體應用中，資源預留協議通過RSVP消息，端點應用程序可以提出數據傳送全程必須保留的網絡資源，同時也確定了沿途各路由器的傳輸調度策略，對每個數據流的QoS進行控制。在RSVP中，RSVP采用單向數據流資源預留機制，如果是雙向數據流，則兩個方向需要獨立執行。

2.IntServ(綜合服務)

該模型的主要思想是模擬面向連接的電路交換提供端到端的服務質量。綜合服務模型利用信令機制，根據每個IP流精確的QoS等級描述，進行QoS分類。IntServ的主要優點是為較好地適應了不同應用的QoS要求，定義了三種服務類型：保證業務(Guaranteed Services－GS)；負載受控服務(Controlled-load Services－CLS)；盡力而為服務(Best-Effort)。

但IntServ也存在一些問題。首先，有較差的可擴展性和魯棒性；其次，預留請求將消耗路由器大量的CPU資源，嚴重制約了路由器的容量；再次，以每一個數據流的大小為基礎預留網絡資源，如果來自VoIP網關的多個數據流都要求相同的資源，IntServ對這些數據流仍然是逐個處理。

3.DiffServ(區分服務)

為了改善IntServ擴展性差的缺點，IETF提出了更容易擴展的DiffServ體系結構。DiffServ將業務流聚集為不同服務質量要求的類，通過降低一個應用的QoS為另一個應用提供較高的QoS，前提是第二個應用的確需要較高QoS而第一個應用并不在意服務降低所帶來的差異。

DiffServ體系結構引入了域的概念，一個DiffServ域可以認為是一個能提供DiffServ業務的子網。DiffServ通過行為聚集(Behavior Aggregate，BA)和PHB的方式來提供一定程度上的QoS保證。

4.MPLS(多協議標簽交換)

MPLS是一種多協議標簽轉換技術，它兼有第二層交換分組轉發技術和第三層路由選擇技術的優點，主要解決當前使用的分組轉發技術存在的問題。由于MPLS的定位在IP骨干網絡，因而MPLS保障QoS的主要目標是和現有的IP QoS模型集成，而主干網絡中使用DiffServ已經是明顯的趨勢，因此IETF MPLS工作組將和DiffServ集成作為MPLS標準化的重要任務之一。

三、RM改進算法

目前已有大量的解決方案來提高通過IP網絡接收的語音質量。本文提出了一個VoIP系統中的資源管理改進算法，用來改善QoS和提高帶寬利用率。

1.算法提出

IntServ結構中使用了RSVP，很好地保證了QoS，但它可伸縮性較差，DiffServ是可伸縮的，但它沒有基于流(per-flow)的機制，不能滿足實時服務的需要。

準入控制(Admission Control，AC)算法和資源管理系統是所有提出解決語音QoS最重要的方法。在這些方法中，一種是，AC算法分為集中式和分布式兩種。分布式的的算法中最著名的方法是RSVP缺乏可伸縮性。帶寬代理(Bandwith Broker，BB)是集中式算法中一個重要的解決方案。另一種是，AC算法分為基于測量的(Mb)和基于參數的(Pb)兩種。Mb算法的問題是由探測路徑引起的探測包負載和建立呼叫延遲過大。Pb算法以發送者請求參數為基礎決定接收或拒絕通話，導致了網絡的低利用率。

本文在合并Pb和Mb算法的基礎上，提出一種新的集中式算法，通過提高帶寬的利用率和減少包丟失率來改善QoS。

2.算法描述

該算法將網絡分割成比較小的域，每一個域中有一個資源管理器(RM)。RM保存了域中資源信息的數據庫，根據域中可用的資源來決定接收或拒絕新的通話請求，給被允許的通話計算最佳路徑和保留必需的資源。RM通過OSPFte路由協議獲得所需要的網絡拓撲和網絡上可用資源的信息。RM系統是一個GK后面隱藏的服務。在該算法中，客戶端和其他網絡元素不需要新的接口。

新算法有兩個階段：準入控制階段和更新階段。

(1)準入控制階段

資源管理器通過OSPFte協議獲得網絡拓撲信息和可用的資源信息。它根據這些信息產生兩個表：link_table和path_table。當RM接收一個新的通話請求時，首先，從path_table中提取這個源、目的地址對的現有路徑，之后，檢查提取路徑鏈接上的帶寬滿足狀態：

unused_bw>0 AND unreserved_bw>=requested_bw (1)

在這個表達示中，unreserved_bw是：

unreseved_bw=max_reservable_bw-reserved_bw(2)

從一開始，max_reservable_bw就等于：

max_reservable_bw=ā*bw(3)

通過把ā替換成大于1的值，使用了一個稱為“超訂(overbooking)” 的技術。

(2)更新階段

該算法周期性地測量未被使用帶寬的實際數量，每500ms從網絡上收集信息和進行統計。這些信息包括上一個500ms中每個路由器傳輸鏈接的比特數。通過使用這個信息能計算鏈接負載：

load(j)=bits(j)/(500*bw) (4)

也能計算基于加權平均表達式的鏈接新負載：

load(i)=w*load(i-1)+(1-w)*load(j) (5)

load(j)是依照上個測量計算的鏈接負載，load(i)是先前的鏈接負載。使用加權平均來適當地作用到突發業務上。從鏈接負載得到每一個鏈接的unused_bw：

unused_bw=(0.8-load)*bw(6)

0.8是在DiffServ結構中為實時業務類(EF)分配的鏈接帶寬的一小部分。選擇500ms作為更新周期是因為這樣能使更多會話有感應。

link_table中鏈接信息更新后，重新考慮所有的呼叫活動，根據更新信息計算新的最優路徑。如果新的最優路徑和先前的不同，就使用新的最優路徑傳輸，從而獲得更好的質量。另外，有些時候使用“超訂”技術能引起擁塞，加入更新階段可以避免這個擁塞。

3.算法仿真

本文使用OPNET網絡仿真器來檢驗RM算法的有效性:首先，設計網絡節點和模型來驗證RM的性能；其次，收集統計數據，評估結果。

測試拓撲設計了三個節點，每個節點包含必需的節點模型和確定節點功能的進程模型。第一個節點是RM，RM的節點模型由大量的接收者和發送者模塊組成，模塊的數量由RM接近的節點決定。第二個節點是路由器，它負責路由數據和控制數據包。路由器的節點模型由一個處理器模塊、大量連接路由器、鄰近節點的信道和一個每隔500ms產生的包含路由器傳輸比特數的源模塊組成。第三個節點是外圍節點。另外設計兩個鏈接模型，一個是連接路由器的2Mbs鏈路，另一個是連接路由器和外圍節點的64Kbps鏈路。

網絡拓撲模型由8個路由器，40個外圍設備和一個RM組成。

4.仿真結果

仿真結果在圖1中顯示了測試拓撲瓶頸鏈接的吞吐量。帶寬利用率由下面這個表達式計算：

u=(p*s)/b (7)

u:實際使用的bw的一部分(帶寬利用率)

p:單位時間接收的包數量；

s是以bits表示的包大小；

b：總的帶寬。

從圖1可以得出：p大部分時間是在120packets/s到125packets/s之間，包大小為16kbits/s，總帶寬為2M/s。由表達式(7)可得出，u數量大部分時間是96%，有時是100%。為了更精確的比較，進行拓撲中沒有RM的仿真。仿真結果如圖2所示。從圖中可看出p的值為115.7packets/s。由表達示(7)得出，在沒有RM的測試拓撲中的瓶頸鏈接的帶寬利用率是92%，可以斷定，加入RM的拓撲結果在瓶頸鏈接的帶寬利用率提高了4%到8%。

在表達示(5)中最佳結果的依據是“w”。第一個拓撲最佳結果是把w替換為0.5獲得的，第二個是0.6。

四、結論

本文提出了一個VoIP系統的資源管理改進算法。該算法通過加入一個更新階段和在AC階段中使用“超訂”技術，提高了語音質量和帶寬利用率。本文還通過設計和實現仿真實驗，證明了該算法的有效性。

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