基于路徑估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)接納控制研究

邱恭安，徐晨，章國(guó)安,2，包志華

(1. 南通大學(xué) 電子信息學(xué)院，江蘇 南通 226019；2. 東南大學(xué) 移動(dòng)通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210096)

1 引言

未來寬度網(wǎng)絡(luò)將綜合承載語音、多媒體和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，在為時(shí)延敏感業(yè)務(wù)提供時(shí)延保障的基礎(chǔ)上，為非實(shí)時(shí)彈性業(yè)務(wù)提供基本吞吐量。要在相同網(wǎng)絡(luò)上提供不同業(yè)務(wù)的差異化性能，可通過鏈路資源冗余方式，或應(yīng)用接納控制策略[1]。然而，要在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中保持較低的端到端阻塞率，帶寬冗余是極其浪費(fèi)的，網(wǎng)絡(luò)接納控制是有效方式[2,3]。通常鏈路接納控制僅計(jì)算下游鏈路對(duì)接入業(yè)務(wù)的資源保障，而不考慮網(wǎng)絡(luò)路徑后端瓶頸鏈路狀態(tài)，不能有效保障實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的端到端時(shí)延要求。網(wǎng)絡(luò)接納控制(NAC,network admission control)[4]評(píng)價(jià)既定網(wǎng)絡(luò)傳輸路徑資源能夠支持多少可保證QoS (quality of service)請(qǐng)求的應(yīng)用，在多條鏈路構(gòu)成的路徑上提供一致的接納判決。因此，網(wǎng)絡(luò)接納判決的準(zhǔn)確性取決于傳輸路徑狀態(tài)信息的有效性，然而傳輸延遲或網(wǎng)絡(luò)資源節(jié)省使得基于測(cè)量或路由表獲取的路徑狀態(tài)信息具有陳舊性[5]，不再能描述網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)狀態(tài)[6]，因此，獲取實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的傳輸路徑狀態(tài)信息成為網(wǎng)絡(luò)接納控制的關(guān)鍵。

2 相關(guān)工作

根據(jù)接納判決方式，網(wǎng)絡(luò)接納控制分為基于預(yù)算的網(wǎng)絡(luò)接納控制(BNAC, budget based network admission control)和基于反饋的網(wǎng)絡(luò)接納控制(FNAC, feedback based network admission control)兩大類[7]。其中BNAC應(yīng)用虛擬的路徑容量預(yù)算策略進(jìn)行接納判決，而FNAC則根據(jù)返回的路徑測(cè)量信息作出判決，共同特點(diǎn)是基于流進(jìn)行接納控制。FNAC首先從源端發(fā)送一個(gè)或幾個(gè)探測(cè)分組測(cè)量傳輸路徑負(fù)載狀態(tài)，根據(jù)返回分組的QoS指標(biāo)判斷是否接納請(qǐng)求業(yè)務(wù)流，存在著測(cè)量準(zhǔn)確性和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)陳舊性問題。而且，需要占用一定的網(wǎng)絡(luò)資源用于測(cè)量，鏈路資源效率存在著瓶頸上限。

BNAC需要與路徑相關(guān)所有鏈路虛擬容量預(yù)算均滿足業(yè)務(wù)請(qǐng)求時(shí)才接納該業(yè)務(wù)，由于網(wǎng)絡(luò)承載狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，BNAC容量預(yù)算不能準(zhǔn)確反映路徑當(dāng)前狀態(tài)，容易導(dǎo)致鏈路資源效率低下或后端瓶頸鏈路擁塞。根據(jù)容量預(yù)算類型不同，BNAC分為基于鏈路預(yù)算的網(wǎng)絡(luò)接納控制(LB NAC, link budget based network admission control)、基于輸入端輸出端預(yù)算的網(wǎng)絡(luò)接納控制(IB/EB NAC, ingress and egress budget based network admission control)和基于邊到邊預(yù)算的網(wǎng)絡(luò)接納控制(BBB NAC, border to border budget based network admission control)3種方法。LB NAC在路徑上的每條鏈路上執(zhí)行接納判決，狀態(tài)信息在沿途各個(gè)路由器中保留，存在可擴(kuò)展性問題。IB/EB NAC在業(yè)務(wù)流路徑兩端執(zhí)行接納判決，實(shí)現(xiàn)了核心無狀態(tài)，但可能會(huì)因網(wǎng)絡(luò)中間鏈路失效而引起擁塞。BBB NAC在輸入端執(zhí)行判決，不要網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部狀態(tài)，但使用虛擬通道進(jìn)行資源預(yù)留，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)額外開銷過多。

基于業(yè)務(wù)識(shí)別的流感知策略利用協(xié)議上層隱性的連接建立過程執(zhí)行業(yè)務(wù)接入判決，而公平調(diào)度算法本身的隱性測(cè)量功能可獲取本地鏈路實(shí)時(shí)狀態(tài)，結(jié)合路由廣播信息中的陳舊路徑狀態(tài)信息，可應(yīng)用證據(jù)理論[8]推理出網(wǎng)絡(luò)路徑狀態(tài)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)狀態(tài)值。以此估計(jì)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)狀態(tài)作為網(wǎng)絡(luò)接納控制的判決條件，可以提高判決結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3 基于證據(jù)理論的網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)來說，命題即是網(wǎng)絡(luò)可能呈現(xiàn)的不同承載狀態(tài)。設(shè)網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)集為{輕載、重載、過載}3種假設(shè)，而本地狀態(tài)指標(biāo)和陳舊路徑狀態(tài)指標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的估計(jì)作為證據(jù)體。因此，路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)的實(shí)質(zhì)就是在當(dāng)前態(tài)勢(shì)分類的條件下，將本地狀態(tài)指標(biāo)和陳舊路徑狀態(tài)指標(biāo)的不同估計(jì)值合成一個(gè)證據(jù)體，完成對(duì)態(tài)勢(shì)集中樣本進(jìn)行識(shí)別的過程。

3.1 證據(jù)體及其基本概率賦值

在流感知網(wǎng)絡(luò)中，本地鏈路狀態(tài)指標(biāo)為優(yōu)先隊(duì)列隊(duì)長(zhǎng)和當(dāng)前鏈路公平速率，分別描述優(yōu)先業(yè)務(wù)和彈性業(yè)務(wù)的承載狀態(tài)，而路由算法中的路徑參量則描述了網(wǎng)絡(luò)路徑的陳舊狀態(tài)。因此，本地鏈路狀態(tài)和陳舊路徑狀態(tài)指標(biāo)合成后的基本概率賦值描述了網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)的估計(jì)，則可將最大置信度命題作為備選命題。可見，由兩類狀態(tài)指標(biāo)推理得到對(duì)不同態(tài)勢(shì)類的基本概率賦值是路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)的關(guān)鍵。

鑒于多業(yè)務(wù)區(qū)分過程中的模糊性，模糊流感知[9]將業(yè)務(wù)區(qū)分界值模糊化為邊界區(qū)間來處理此模糊性，以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。設(shè)鏈路狀態(tài)指標(biāo)對(duì)鏈路態(tài)勢(shì)的估計(jì)為{O,H,L}，分別表示鏈路處于{過載，重載，輕載}3種態(tài)勢(shì)類，則狀態(tài)指標(biāo)的模糊子集可以使用三角形和梯形實(shí)現(xiàn)對(duì)事件狀態(tài)的量化，如圖1所示。

圖1 鏈路狀態(tài)指標(biāo)的模糊子集

設(shè)優(yōu)先隊(duì)列隊(duì)長(zhǎng)為Q，擁塞門限為QT，隊(duì)列轉(zhuǎn)發(fā)門限為QFT，最大緩存容限為B，若取隊(duì)長(zhǎng)Q=x,QT=xL, QFT=xU，并取x上限為B，則使用隊(duì)長(zhǎng)模糊子集的隸屬函數(shù)對(duì)隊(duì)列指標(biāo)的基本概率賦值函數(shù)mQ={q3, q2, q1}進(jìn)行量化，如式(1)～式(3)，其中qi,i=3,2,1分別表示鏈路當(dāng)前{O, H, L}3種狀態(tài)的基本概率賦值，且xM=(xU-xL)/2。

同樣，設(shè)節(jié)點(diǎn)下游鏈路當(dāng)前公平速率為RF，擁塞門限為RT，擁塞告警門限為RCT，鏈路速率為C，若取變量RF=x, RT=xL, RCT=xU，并取x上限為C，則隸屬函數(shù)(1)～(3)能夠?qū)剿俾手笜?biāo)的基本概率賦值函數(shù)mR={R1, R2, R3}進(jìn)行量化，其中Ri, i=1, 2,3分別表示鏈路當(dāng)前{O, H, L}3種承載狀態(tài)的基本概率賦值。于是，本地鏈路狀態(tài)的基本概率賦值函數(shù) mL由優(yōu)先隊(duì)列指標(biāo)和公平速率指標(biāo)的正交和得到如下：

多業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)中，時(shí)延敏感實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)通常選擇最短路徑優(yōu)先策略以減少路徑傳輸時(shí)延，而路徑有效帶寬最大化作為第二路由規(guī)則，即使用最寬最短路由算法(W-S, widest-shortest path algorithm)。由于所有選擇路徑均為最短路徑，傳輸路徑上的有效帶寬反映了實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的最優(yōu)路徑擁塞狀態(tài)，故可用有效帶寬描述實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的路徑擁塞度。路徑有效帶寬定義為傳輸路徑上所有鏈路有效帶寬的最小值。若鏈路容量為C，鏈路進(jìn)程承載的優(yōu)先業(yè)務(wù)流和彈性流分別為(Ns, Ne)，優(yōu)先業(yè)務(wù)流平均恒定速率為Rs，則有效帶寬r為鏈路彈性流的平均有效速率：

對(duì)響應(yīng)時(shí)間敏感的彈性流希望選擇有效帶寬最大路徑傳輸數(shù)據(jù)，而路由跳數(shù)最短作為次要條件，即使用最短最寬路由算法(S-W, shortest-widest path algorithm)，則路由跳數(shù)差Δh可以描述彈性流的路徑擁塞度，其中Δh為流當(dāng)前選擇路徑的路由跳數(shù)與最短路徑路由跳數(shù)之差，路由跳數(shù)可由路由算法本身測(cè)量獲得。根據(jù)不同類型業(yè)務(wù)的路徑擁塞指標(biāo)，定義如下路徑效用函數(shù)(utility function)[10]對(duì)網(wǎng)絡(luò)的路徑擁塞狀態(tài)進(jìn)行描述。

其中，G∈(0,∞)為比例增益常數(shù)，默認(rèn)為1，r為路徑P的有效帶寬。效用函數(shù)U隨有效帶寬r遞增而增大，隨路由跳數(shù)差Δh增加而線性遞減，當(dāng)G=0時(shí)，效用函數(shù)退化為彈性流的有效帶寬最大路由算法(widest path algorithm)的選路標(biāo)準(zhǔn)；當(dāng)G=∞時(shí)，效用函數(shù)又變?yōu)閮?yōu)先業(yè)務(wù)流的最短路徑路由算法(minimum-hop path algorithm)的選路標(biāo)準(zhǔn)。因此，效用函數(shù)能夠反映多業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)傳輸路徑的擁塞狀態(tài)。

由效用函數(shù)得到的路徑狀態(tài)是過時(shí)的，僅作為網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)的路徑狀態(tài)基本概率賦值函數(shù)的輸入值。當(dāng)r≤RT時(shí)，路徑處于擁塞狀態(tài)，路由算法選擇最短路徑有效，即Δh=0，效用函數(shù)僅是有效帶寬的對(duì)數(shù)值，定義為效用函數(shù)的擁塞門限UT=lnRT。當(dāng)r∈(RT, RCT]時(shí)，路徑處于重載狀態(tài)，為減小網(wǎng)絡(luò)阻塞率，彈性流盡量選擇最短路徑傳送分組，定義為效用函數(shù)的擁塞告警門限UCT=lnRCT。當(dāng)r＞RCT時(shí)，路徑處于輕載，彈性流將優(yōu)先選擇S-W路由算法，路徑P的效用函數(shù)為UP=lnr-Δh, G=1。若路徑指標(biāo)對(duì)路徑態(tài)勢(shì)的估計(jì)為{O, H, L}3種態(tài)勢(shì)，則路徑指標(biāo)的模糊子集可量化實(shí)現(xiàn)為圖2所示，其中UM=(UCT-UT)/2。

圖2 效用函數(shù)的模糊子集

設(shè)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)的基本概率賦值函數(shù)為mP={A1, A2, A3}，其中Ai, i=1, 2, 3分別表示鏈路當(dāng)前{O, H, L}3種態(tài)勢(shì)的基本概率賦值{μO(u), μH(u),μL(u)}，由模糊子集可分別量化為

3.2 網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)

網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)結(jié)果的正確性依賴于本地鏈路狀態(tài)和路徑狀態(tài)指標(biāo)的周期性測(cè)量與更新，在測(cè)量本地鏈路狀態(tài)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，量化得到鏈路狀態(tài)的基本概率賦值 mL和路徑效用函數(shù)的基本概率賦值mP后，根據(jù)圖 3推理過程對(duì)網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)進(jìn)行估計(jì)。

圖3 路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)中的信息融合

設(shè)路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)的辨識(shí)框架共有 3個(gè)命題，本地L表示本地鏈路狀態(tài)在t時(shí)刻對(duì)不同命題的判斷結(jié)果集。路徑P表示陳舊路徑狀態(tài)在t時(shí)刻對(duì)不同命題的判斷結(jié)果集，mL(Ai)/mP(Ai), i=1,2,3為對(duì)命題Ai的基本概率賦值，m(Ai)為經(jīng)過Dempster合成后得到網(wǎng)絡(luò)路徑的新基本概率賦值m(Ai), i=1,2,3，且有：

路徑狀態(tài)的新基本概率賦值 m(Ai)描述了根據(jù)最新測(cè)量數(shù)據(jù)推理得到的網(wǎng)絡(luò)路徑不同態(tài)勢(shì)的置信度（概率值）。路徑狀態(tài)的更新則隨路徑指標(biāo)的周期性測(cè)量而由預(yù)計(jì)算模塊進(jìn)行更新，但在同一測(cè)量周期內(nèi)路徑態(tài)勢(shì)集中樣本保持不變。

對(duì)于估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)路徑態(tài)勢(shì)集及相應(yīng)態(tài)勢(shì)樣本的概率賦值，設(shè)集合中不確定性概率 ()mΘ大于門限ε2，若某態(tài)勢(shì)A1具有最大概率賦值，且與其他態(tài)勢(shì)樣本的概率賦值差大于門限ε1，則取態(tài)勢(shì)A1作為傳輸路徑的準(zhǔn)實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)值。即：

若態(tài)勢(shì)集樣本A1同時(shí)滿足下列不等式：

其中，ε1、ε2是預(yù)先設(shè)定的門限值。則路徑態(tài)勢(shì)計(jì)算模塊判決輸出 A1為路徑下一周期準(zhǔn)實(shí)時(shí)路徑承載狀態(tài)。

4 基于路徑估計(jì)網(wǎng)絡(luò)接納控制算法

基于估計(jì)的當(dāng)前路徑狀態(tài)，算法執(zhí)行兩級(jí)接納判決。首先進(jìn)行粗粒度的路徑接納判決，并根據(jù)其判決結(jié)果決定是否進(jìn)行本地鏈路接納判決。

4.1 路徑接納判決

當(dāng)估計(jì)路徑態(tài)勢(shì)為過載時(shí)，節(jié)點(diǎn)直接丟棄業(yè)務(wù)請(qǐng)求分組而無需進(jìn)行二次判決；當(dāng)路徑態(tài)勢(shì)為重載時(shí)，為降低優(yōu)先業(yè)務(wù)的阻塞率并保證其低時(shí)延性能，本地網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)直接丟棄感知為彈性流的業(yè)務(wù)請(qǐng)求分組，僅對(duì)優(yōu)先業(yè)務(wù)流執(zhí)行本地鏈路判決。當(dāng)路徑態(tài)勢(shì)為輕載時(shí)，所有業(yè)務(wù)流均被無區(qū)分接入，無需進(jìn)行二次接納判決，僅由調(diào)度機(jī)制對(duì)接入的業(yè)務(wù)流進(jìn)行區(qū)分轉(zhuǎn)發(fā)。

其中，Reject為對(duì)請(qǐng)求業(yè)務(wù)流的拒絕判決，Accept為接納請(qǐng)求業(yè)務(wù)流，而LD則是對(duì)請(qǐng)求業(yè)務(wù)流的本地鏈路接納判決(LD, local decision)，僅在路徑重載時(shí)對(duì)具有優(yōu)先權(quán)的優(yōu)先業(yè)務(wù)進(jìn)行區(qū)分控制。

4.2 鏈路接納判決

本地鏈路接納判決僅在優(yōu)先隊(duì)列小于其擁塞門限，且網(wǎng)絡(luò)路徑重載時(shí)執(zhí)行。當(dāng)優(yōu)先業(yè)務(wù)重載而彈性業(yè)務(wù)輕載時(shí)，優(yōu)先業(yè)務(wù)的接入必然增大優(yōu)先隊(duì)列長(zhǎng)度，則以與隊(duì)長(zhǎng)相關(guān)的概率拒絕優(yōu)先業(yè)務(wù)的接入。設(shè)拒絕概率為P1，且定義為

其中，隊(duì)長(zhǎng)敏感指數(shù)k1描述了拒絕概率P1對(duì)隊(duì)長(zhǎng)Q變化狀態(tài)的敏感程度。若k1較小，則增加隊(duì)長(zhǎng)會(huì)顯著地增大拒絕概率，能有效抑制網(wǎng)絡(luò)路徑過載發(fā)生。同時(shí)，冗余了更多的網(wǎng)絡(luò)資源，將降低路徑資源利用率，因此，k1取值可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用要求進(jìn)行設(shè)置。

當(dāng)優(yōu)先業(yè)務(wù)輕載而彈性業(yè)務(wù)重載時(shí)，接入優(yōu)先業(yè)務(wù)會(huì)降低鏈路公平速率，惡化彈性流的基本吞吐量，因此，以與鏈路公平速率相關(guān)概率接納優(yōu)先業(yè)務(wù)。設(shè)接納概率為P2，且：

其中，速率敏感指數(shù) k2描述了接納概率 P2對(duì)鏈路公平速率R變化的敏感程度。若k2較大，則接納概率能較快地響應(yīng)鏈路公平速率的變化，有益于鏈路效率的提高。但是P2頻繁地改變?cè)龃罅随溌妨髁康膭?dòng)態(tài)性。

當(dāng)所有類型業(yè)務(wù)均處于重載時(shí)，上述兩類影響均存在，因此，接入概率為

則在網(wǎng)絡(luò)路徑重載時(shí)，可得網(wǎng)絡(luò)接納控制二次本地接納判決集為

與IB/EB NAC不同，基于路徑估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)接納控制(PA NAC, path assessment based network admission control)雖然僅在網(wǎng)絡(luò)輸入端執(zhí)行本地接納判決，但在路徑判決時(shí)考慮了構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)路徑的所有鏈路狀態(tài)，能以高概率避免網(wǎng)絡(luò)后端鏈路瓶頸遺漏問題。與BBB NAC不同，PA NAC雖然需要路徑狀態(tài)信息，但不需要網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部鏈路參與，通過增加邊緣節(jié)點(diǎn)的預(yù)計(jì)算來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)核心狀態(tài)無關(guān)。

5 算法復(fù)雜度分析

設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出端節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為 D、E，網(wǎng)絡(luò)中鏈路總數(shù)為N，則由IB/EB NAC算法原理可知，其分別在業(yè)務(wù)接入端和輸出端各執(zhí)行一次接納判決，故接納判決過程中需要兩次計(jì)算條件表達(dá)式是否滿足要求。針對(duì)每個(gè)判決條件，節(jié)點(diǎn)需要計(jì)算鏈路資源預(yù)算。對(duì)于每一個(gè)可能的路徑，需要獨(dú)立計(jì)算各節(jié)點(diǎn)及相應(yīng)鏈路的預(yù)算資源，因此總共計(jì)算量為(D+E)+N，而且預(yù)算資源的計(jì)算量會(huì)隨源/宿端的增加而增加。

PA NAC僅在業(yè)務(wù)輸入端進(jìn)行接納判決，對(duì)于被拒絕的業(yè)務(wù)流僅作出一次判決，因此為每個(gè)業(yè)務(wù)流作出判決的平均次數(shù)小于兩次。在一個(gè)允許接入的完整接納判決過程中，算法先后需要進(jìn)行兩次搜索查表工作，而兩次獨(dú)立查表復(fù)雜度均為O(1)，故一次判決過程的計(jì)算復(fù)雜度為O(1)，但計(jì)算量不會(huì)隨端點(diǎn)增加而增加。

PA NAC計(jì)算量在兩級(jí)判決過程中均有不同程度地減少，簡(jiǎn)化了接納控制模塊的復(fù)雜度。系統(tǒng)所增加的路徑態(tài)勢(shì)推理和本地鏈路狀態(tài)測(cè)量的計(jì)算由額外的模塊獨(dú)立進(jìn)行，這正是應(yīng)用并行計(jì)算減小網(wǎng)絡(luò)操作機(jī)制計(jì)算量的目的。

6 仿真計(jì)算

網(wǎng)絡(luò)接納控制機(jī)制在網(wǎng)絡(luò)重載時(shí)保護(hù)承載業(yè)務(wù)請(qǐng)求性能限，防止網(wǎng)絡(luò)過載的發(fā)生。在網(wǎng)絡(luò)輕載時(shí)，鏈路冗余本身能夠滿足接入業(yè)務(wù)端到端請(qǐng)求的性能限，執(zhí)行嚴(yán)格的接納判決導(dǎo)致業(yè)務(wù)性能的提高非常有限，因此仿真僅在重載條件下進(jìn)行。

網(wǎng)絡(luò)模型使用簡(jiǎn)單的多跳網(wǎng)絡(luò)仿真拓?fù)洌鐖D4所示，路徑鏈路參數(shù)如圖4所示。為簡(jiǎn)化計(jì)算，取敏感指數(shù) k1=k2=1，仿真比較了 PA NAC與IB/EBNAC算法統(tǒng)計(jì)結(jié)果。PA NAC僅在源端網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行判決，而IB/EBNAC則同時(shí)在源端和宿端 2個(gè)節(jié)點(diǎn)上使用各自的判決條件不等式進(jìn)行決策，其網(wǎng)絡(luò)路徑資源的占用統(tǒng)計(jì)使用 Kaufman-Roberts algorithm (KRA)計(jì)算[11]。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)估計(jì)預(yù)計(jì)算和本地鏈路狀態(tài)測(cè)量分別由額外模塊輔助預(yù)計(jì)算，而預(yù)計(jì)算得到的狀態(tài)變量則由節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)維護(hù)更新，其計(jì)算周期、狀態(tài)參數(shù)及路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)更新周期與公平調(diào)度算法的測(cè)量周期同步，優(yōu)先業(yè)務(wù)和彈性業(yè)務(wù)路由分別使用WSP和SWP算法[12]。

圖4 多跳網(wǎng)絡(luò)仿真拓?fù)?/p>

仿真統(tǒng)計(jì)了低速語音流的阻塞率指標(biāo)和鏈路效率曲線，分別如圖5和圖6所示。語音流阻塞率曲線顯示 PA NAC在重載時(shí)的阻塞率一直小于IB/EB NAC算法，因?yàn)樵诼窂綉B(tài)勢(shì)估計(jì)下的一次接納判決僅僅允許速率較低的優(yōu)先業(yè)務(wù)流接入網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了多業(yè)務(wù)的接入?yún)^(qū)分。而IB/EB NAC算法同等對(duì)待所有請(qǐng)求業(yè)務(wù)流，但這并不能實(shí)質(zhì)性地增加彈性流的吞吐量，因?yàn)殒溌分剌d時(shí)進(jìn)一步接納高速業(yè)務(wù)會(huì)惡化網(wǎng)絡(luò)路徑狀態(tài)，增大分組丟失率，造成大量分組重傳，浪費(fèi)了網(wǎng)絡(luò)資源。

圖5 64kbit/s語音流阻塞率

圖6 鏈路效率曲線

圖6中2種算法的鏈路效率證明了上述結(jié)論，鏈路效率定義為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)接收端完成流傳輸字節(jié)數(shù)與源端發(fā)送字節(jié)數(shù)之比的均值。在路徑鏈路重載時(shí)，IB/EBNAC算法鏈路效率低下，最大約為26%左右，而PA NAC明顯具有較高的鏈路效率，最大可達(dá) 67%左右，因?yàn)樗粌H對(duì)多業(yè)務(wù)進(jìn)行了接入?yún)^(qū)分，還進(jìn)行了轉(zhuǎn)發(fā)區(qū)分，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行了相對(duì)嚴(yán)格的管理。當(dāng)然，IB/EBNAC算法的資源利用率在3種BNAC算法中本身也是最低的，但其他算法付出的代價(jià)是要進(jìn)行更多的判決決策，需要節(jié)點(diǎn)具備高性能計(jì)算能力和高效的資源分配策略。其中 LBNAC算法計(jì)算復(fù)雜度會(huì)隨源/宿端節(jié)點(diǎn)增多呈非線性增大，從而不能應(yīng)用于實(shí)際的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)管理和控制。BBBNAC算法則增大了網(wǎng)絡(luò)路徑狀態(tài)信息的維護(hù)和更新開銷，路徑狀態(tài)信息的傳播時(shí)延和鏈路效率將隨網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的增多而惡化。相反，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)增多時(shí)，PA NAC僅僅增加了路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)的預(yù)計(jì)算量和節(jié)點(diǎn)管理路徑狀態(tài)的緩存開銷，但在二級(jí)本地接納判決時(shí)，它簡(jiǎn)化了判決計(jì)算復(fù)雜度。

7 結(jié)束語

為保障不同業(yè)務(wù)差異化的端到端性能，平滑和抑制潛在的隨機(jī)擁塞，需要網(wǎng)絡(luò)接納控制實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)接入?yún)^(qū)分。而待傳輸路徑的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息決定了網(wǎng)絡(luò)接納控制的有效性，通過邊緣節(jié)點(diǎn)智能計(jì)算得到的路徑態(tài)勢(shì)估計(jì)有效減少了網(wǎng)絡(luò)核心狀態(tài)的復(fù)雜度。在估計(jì)的路徑狀態(tài)下執(zhí)行一級(jí)網(wǎng)絡(luò)接納判決，以判斷網(wǎng)絡(luò)是否需要進(jìn)行二級(jí)接納判決。二級(jí)判決僅在鏈路重載時(shí)執(zhí)行，由本地鏈路狀態(tài)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)區(qū)分接入。PA NAC算法通過分解網(wǎng)絡(luò)接納判決過程實(shí)現(xiàn)計(jì)算簡(jiǎn)化和網(wǎng)絡(luò)核心狀態(tài)無關(guān)，克服了BNAC計(jì)算繁雜和應(yīng)用可擴(kuò)展性問題，仿真顯示其更適合共同承載不同速率分布的多業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)。

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