基于GLV模型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合無線資源管理

謝健驪，李翠然，廉小萍

(蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

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基于GLV模型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合無線資源管理

謝健驪，李翠然，廉小萍

(蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

為使不同的無線接入網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作，實現(xiàn)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的接納控制,基于生態(tài)學(xué)種群競爭與異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)資源管理的映射關(guān)系，提出了一種分布式聯(lián)合無線資源管理(JRRM)算法。建立了基于Gause-Lotka-Volterra (GLV)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量預(yù)測模型，根據(jù)預(yù)測的業(yè)務(wù)量是否達到共存狀態(tài)來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以使各網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)量達到穩(wěn)定平衡狀態(tài)。性能分析與仿真結(jié)果表明，該算法可以均衡各個網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)量，減少競爭對于網(wǎng)絡(luò)的影響，使不同網(wǎng)絡(luò)運營商均獲得了一定收益。

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)；聯(lián)合無線資源管理；業(yè)務(wù)量預(yù)測；種群競爭；GLV模型

0　引言

未來移動通信的發(fā)展趨勢不是建設(shè)一個嶄新的具有各種完備功能的網(wǎng)絡(luò)，而是不同無線網(wǎng)絡(luò)間的任意切換并且保持通信的連續(xù)性。不同無線接入技術(shù)在容量、覆蓋、數(shù)據(jù)速率和移動性支持等方面均存在一定差異性，單一的網(wǎng)絡(luò)不能同時滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量(QoS)，多層覆蓋的全IP異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以達到低時延、高帶寬和服務(wù)范圍廣等需求[1]。聯(lián)合無線資源管理(JRRM)是實現(xiàn)不同異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作的關(guān)鍵技術(shù)之一。

接納控制(JAC)是實現(xiàn)JRRM的重要功能，針對JAC的JRRM研究主要包括：① 基于自適應(yīng)門限策略的JAC算法[2]，它根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)、環(huán)境及負載狀況的動態(tài)變化而設(shè)置自適應(yīng)門限值，網(wǎng)絡(luò)通過是否超過門限值來判定是否接納；② 基于業(yè)務(wù)策略的JAC算法[3]，其優(yōu)點是可以提高用戶的服務(wù)體驗，缺點是可能導(dǎo)致整個系統(tǒng)的負載分布不均衡；③ 基于分層策略的JAC算法[4]，分層設(shè)計能夠有效均衡各層之間的負載，為了減少切換次數(shù)和提高資源的利用率，為各層設(shè)計不同的接入控制策略成為解決JAC問題的關(guān)鍵；此外，還有基于交互策略的JAC算法、基于區(qū)域區(qū)分策略的JAC算法、基于多屬性策略的JAC算法和基于經(jīng)濟學(xué)理論的JAC算法等。

上述算法在優(yōu)化系統(tǒng)吞吐量和阻塞率等方面取得了較好的性能，實現(xiàn)了異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的接納控制，然而它們對于所屬不同運營商的無線接入網(wǎng)絡(luò)之間競爭關(guān)系的研究略顯不足。為解決有些算法可能實現(xiàn)了接納控制，但卻使得某1個或某些網(wǎng)絡(luò)沒有用戶接入而導(dǎo)致的運營商之間收益嚴重不均衡問題，本文引入經(jīng)濟學(xué)、生物學(xué)領(lǐng)域中的相關(guān)模型對不同運營商之間的競爭行為進行建模。根據(jù)生態(tài)學(xué)中的種群競爭理論，提出基于GLV模型的分布式JRRM算法，以使不同網(wǎng)絡(luò)運營商均可獲得一定收益。

1　種群競爭的GLV模型

在生態(tài)學(xué)中，種群可以被定義為占有一定空間和一定時間的同一物種個體的集合體[5]。資源是實體，可以促進種群數(shù)量增長并且在增長過程中被消耗。不同種群之間的關(guān)系可能是多樣的。然而，競爭關(guān)系是普遍的，且有種群內(nèi)部的資源利用的斗爭，競爭導(dǎo)致種群數(shù)量的變化。GLV模型是描述生態(tài)系統(tǒng)中n個物種相互競爭的一個非常簡單、有效的模型[6-7]，可由n個一階微分方程描述：

(1)

式中，Ni為種群i的數(shù)量；ri為種群i的增長率；αij為種群i和種群j間的競爭系數(shù)。

在實際的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，并不希望存在某一個網(wǎng)絡(luò)中沒有業(yè)務(wù)量(業(yè)務(wù)量嚴重不均衡)的情況出現(xiàn)，即要求滿足dNi/dt≥0，i=1,2,…n。令Ki表示當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下能夠承擔(dān)的種群i的數(shù)量，于是可得判斷異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是否符合穩(wěn)定平衡條件的不等式為[8]：

(2)

當同時滿足n組不等式(2)時，該系統(tǒng)能夠達到穩(wěn)定平衡狀態(tài)，此時種群數(shù)量穩(wěn)定且種群能夠共存。

2　種群競爭與網(wǎng)絡(luò)資源管理間的映射

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，不同的無線接入網(wǎng)絡(luò)(RAN)為同覆蓋的區(qū)域內(nèi)的用戶提供通信服務(wù)。隨著用戶接入到某無線接入網(wǎng)絡(luò)的概率變化，則在各個無線接入網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)量就會發(fā)生相應(yīng)變化，這種變化的起因是用戶接入概率的改變，接入概率的改變使不同RAN中的業(yè)務(wù)具有了繁殖能力。由此，用戶可以映射為資源，不同無線網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)可以映射為不同種群，不同RAN的用戶吸引力可以映射為在共同覆蓋區(qū)域內(nèi)的由于有限的用戶數(shù)量的種群競爭。用戶選擇一個RAN來滿足業(yè)務(wù)需求，可以看作是種群個體的出生。當服務(wù)開始，一個RAN占據(jù)用戶直到服務(wù)結(jié)束。該業(yè)務(wù)的結(jié)束相當于種群個體的死亡。

作為結(jié)果，可以應(yīng)用不同種群的關(guān)系來反映在分布式JRRM中的不同RAN的關(guān)系。不同RAN在JRRM的控制下自由競爭，且分布式JRRM的目標是在沒有RAN荒廢的條件下為所有RAN獲得經(jīng)營效益。因此，生態(tài)學(xué)的平穩(wěn)能夠映射為JRRM中的利益平衡。于是，可以將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)量變化用生態(tài)學(xué)中的種群數(shù)量變化來預(yù)測。具體映射關(guān)系如表1所示[9]。

表1　映射關(guān)系

3　異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的GLV模型資源管理

3.1資源管理競爭系數(shù)

在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中，競爭系數(shù)與不同網(wǎng)絡(luò)中的價格、帶寬、信號強度和時延等相關(guān)。競爭系數(shù)的變量包括：

① 價格：P∈[Pmin，Pmax]，其中Pmin為網(wǎng)絡(luò)提供的最小價格，Pmax為用戶能夠忍受的最大價格。

② 用戶帶寬：B∈[Bmin，Bmax]，其中Bmin為提供業(yè)務(wù)所需的最小帶寬，Bmax為網(wǎng)絡(luò)提供的最大帶寬。

③ 信號強度：SS∈[SSmin，SSmax]，表示某個網(wǎng)絡(luò)連接的信號強度。其中SSmin為用戶所需的最小信號強度，SSmax為網(wǎng)絡(luò)提供的最大信號強度。

④ 時延：T∈[Tmin，Tmax]，其中Tmin網(wǎng)絡(luò)提供的最小時延，T為用戶能夠忍受的最大時延。

競爭系數(shù)可被定義為：

(3)

式中，

β=kPPmax/Pmin+kBBmax/Bmin+kSSSSmax/SSmin+kTTmax/Tmin。

(4)

式中，β為競爭系數(shù)αij標準化到[0,1]的值，它表示在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中價格、網(wǎng)絡(luò)支持帶寬、信號強度和時延的可能最大不同；kP、kB、kSS和kT分別為競爭系數(shù)變量的權(quán)重。

3.2基于GLV模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整算法

如果各個網(wǎng)絡(luò)能夠達到均衡狀態(tài)，則不需要進行參數(shù)調(diào)整。當環(huán)境負載改變時，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不滿足式(2)，于是觸發(fā)了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整。在調(diào)整被觸發(fā)之后，通過對環(huán)境負載的監(jiān)控來確定調(diào)整方向。調(diào)整過程中應(yīng)遵循以下原則[10]：αij應(yīng)該降低到能夠滿足式(2)；一個網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整不應(yīng)該打破另一個網(wǎng)絡(luò)的平衡狀態(tài)。

基于以上原則，調(diào)整算法分為如下步驟：

① 確定網(wǎng)絡(luò)i的調(diào)整方向，比如減低價格、增加帶寬、增大信號強度或是減小時延。

② 對于當前已知的量(Pi、Bi、SSi、Ti)，可以通過調(diào)整其中一個的大小來達到目的。例如，對于網(wǎng)絡(luò)i來說調(diào)整價格使網(wǎng)絡(luò)達到穩(wěn)定平衡，則可以根據(jù)式(2)和式(3)計算得出：

(5)

式中，

(6)

③ 當且僅當Pmax_i>Pmin_i，Pmax_i>Pmin，Pmin_iBmax，進行到步驟⑤；若Bi

④ 在P∈[Pmin_i，Pmax_i]中隨機選擇一個價格值作為價格的調(diào)整結(jié)果。調(diào)整過程以Bi、Pi和SSi、Ti當前值結(jié)束。

⑤Bi超出了網(wǎng)絡(luò)i所支持的帶寬，無法調(diào)整使其滿足式(2)。則增加SSi。若SSi>SSmax，進行到步驟⑥；若SSi

⑥SSi超出了最大范圍，無法調(diào)整使其滿足不等式(2)。則增加Ti。若Ti>Tmax，進行到步驟⑦；若Ti

⑦Ti超出了最大范圍，無法調(diào)整使其滿足不等式(2)。因此，將錯誤情況報告給上層管理模塊說明在此情況下沒有合適的調(diào)整值。

令每個用戶在網(wǎng)絡(luò)i中平均產(chǎn)生的業(yè)務(wù)量為1，通過對GLV競爭模型的分析，在種群競爭的過程中，當種群達到平衡穩(wěn)定的狀態(tài)時，dNi/dt=0，i=1,2,…n。則網(wǎng)絡(luò)i的業(yè)務(wù)量為：

(7)

4　仿真分析

本文以3個網(wǎng)絡(luò)為例進行仿真。仿真場景如圖1所示。仿真環(huán)境由2個WLAN接入點(AP)和1個UMTS基站(BTS)組成，其中，UMTS覆蓋整個區(qū)域，包括WLAN-1和WLAN-2覆蓋區(qū)域。WLAN-1和WLAN-2分別采用802.11a和802.11g標準。802.11a/g兩個標準均支持54 Mbps速率。UMTS包括各種版本，仿真中以R8(LTE)版本為例，其數(shù)據(jù)速率為100 Mbps。

圖1　異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)仿真場景

在仿真過程中，所有的用戶均可同時接入多個網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表2所示。

表2　調(diào)整前各個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶參數(shù)設(shè)定如下：用戶業(yè)務(wù)所需最小的帶寬Bmin為1 Mbps，用戶能夠承受的最大價格Pmax為15，用戶所能忍受的最大時延Tmax為150 ms，SSmin為-110 dBm，SSmax為-50 dBm。同時令價格、帶寬、信號強度和時延同等重要，即kP=kB=kSS=kT=0.25，K1=100；K2=54；K3=54。

網(wǎng)絡(luò)在調(diào)整之前的業(yè)務(wù)量變化如圖2所示。可以看出，在網(wǎng)絡(luò)進行調(diào)整之前，3個網(wǎng)絡(luò)不能達到穩(wěn)定平衡的狀態(tài)，網(wǎng)絡(luò)2的業(yè)務(wù)量被抑制。為了使3個網(wǎng)絡(luò)達到穩(wěn)定平衡狀態(tài)，需要根據(jù)調(diào)整算法對網(wǎng)絡(luò)2的價格進行調(diào)整。圖3和圖4分別給出了過度調(diào)整之后和適當調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量變化趨勢。在圖3中，當調(diào)整網(wǎng)絡(luò)2的價格到0.01時，由于調(diào)整值不滿足保持穩(wěn)定平衡的不等式，即網(wǎng)絡(luò)2的價格調(diào)整超出范圍，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)3的業(yè)務(wù)量逐漸下降，無法保持各網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定平衡，不利于網(wǎng)絡(luò)共存。在圖4中，當調(diào)整網(wǎng)絡(luò)2的價格到2時，各網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)量均可達到穩(wěn)定平衡，3個網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了共存，不同網(wǎng)絡(luò)的運營商均能獲得收益。

圖2　調(diào)整之前的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量

圖3　過度調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量

圖4　適當調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量

5　結(jié)束語

本文將種群競爭GLV模型有效地用于異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)資源管理中，較好地解決了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)量不均衡問題。下一步工作將研究不同調(diào)整方向，比如減低價格、增加帶寬、增大信號強度或是減小時延與各網(wǎng)絡(luò)達到穩(wěn)定平衡狀態(tài)的性能差異性，以較小通信代價實現(xiàn)更為有效的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)無線資源管理。

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謝健驪男，(1972—)，博士，副教授。主要研究方向：無線通信網(wǎng)絡(luò)、認知無線電。

李翠然女，(1975—)，博士，教授。主要研究方向：無線通信網(wǎng)絡(luò)、軌道交通通信。

GLV-based Joint Radio Resource Management in Heterogeneous Wireless Network

XIE Jian-li,LI Cui-ran,LIAN Xiao-ping

(SchoolofElectronics&InformationEngineering,LanzhouJiaotongUniversity,LanzhouGansu730070,China)

To make the different radio access networks work together and achieve the admission control in heterogeneous wireless network,based on the mapping relationship of ecological competition and heterogeneous radio resources management,this paper proposes a distributed joint radio resource management (JRRM) algorithm.It establishes a GLV-based heterogeneous network traffic prediction model.Moreover,it adjusts the network parameters according to whether the predicted traffic achieves coexistence state or not,to achieve the traffic stable equilibrium state.Performance analysis and simulation results show that the algorithm can balance the network traffic,reduce the networks competition effect,and make the profits for different operators.

heterogeneous wireless networks;joint radio resource management;traffic prediction；ecological competition;GLV model

10.3969/j.issn.1003-3106.2016.08.01

2016-05-09

國家自然科學(xué)基金資助項目(61261014)；甘肅省自然科學(xué)基金資助項目(148RJZA037)。

TN92

A

1003-3106(2016)08-0001-04

引用格式：謝健驪，李翠然，廉小萍.基于GLV模型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合無線資源管理[J].無線電工程,2016,46(8):1-4.