基于可變模糊集理論的無線通信數據包優化調度方法

陸秀歡

（黔東南技師學院，貴州 凱里 556000）

0 引 言

隨著無線通信技術的不斷發展，數據包的數量和類型不斷增加，對數據包調度的要求越來越高[1]。傳統的數據包調度算法難以滿足這些需求，因此需要尋求更加高效和智能的調度方法。在目前提出的多種數據包調度算法中，基于可變模糊集理論的無線通信數據包優化調度方法受到廣泛關注。可變模糊集理論是一種處理不確定性、模糊性及不完全性的數學工具，因此提出基于可變模糊集理論的無線通信數據包優化調度方法的設計思路[2]。

1 數據包優先級排序

數據包優先級排序步驟如下：首先，將無線通信數據包以畫面組（Group of Pictures，GOP）為單位進行分組[3]。GOP 是視頻編碼中的一個概念，通常表示一組連續的圖片幀。其次，讀入一個GOP 碼流。在碼流中，無線通信數據包被分為基本層數據包和增強層數據包。基本層數據包通常包含視頻內容的基本信息，按照特定的優先級規則進行排序，同時需要保持其原始的解碼順序[4]。再次，計算GOP 中所有增強層數據包的主觀優先級PS和客觀優先級PO。根據各區域重要性，確定各區域當前GOP 的主觀優先級PS，其中0 ≤PS≤1，PS越小對應區域主觀優先級越高。設M為數據包的特征圖，客觀優先級為PO，其中0 ≤PO≤M-1，PO越小的數據包客觀重要性越大。最后，對增強層分組進行優先級劃分。一方面，按照分組的主觀優先級PS分類排序無線通信數據包；另一方面，按照無線通信數據包的客觀優先級PO分類排序主觀優先級PS相同的無線通信數據包[5]。

2 基于可變模糊集理論檢測信道狀態

數據包到達后進入相應優先級隊列，高優先級的消息優先發送。當信道狀態為閑且占用率低于閾值時，發送數據，確保數據傳輸的效率和可靠性。可變模糊集理論信道接入控制流程如圖1 所示。

圖1 可變模糊集理論信道接入控制流程

基于可變模糊集理論的信道狀態檢測通過周期性地檢測系統在該周期內傳輸的數據脈沖總數計算出信道占用率，并與閾值進行對比[6]。

信道占用率的公式為

式中：n為一個周期內到達的流量脈沖數；δ為傳輸每個流量脈沖需要的時間；T為周期長度；N為子信道數量。

計算并對比信道占用率后，對信道狀態檢測機制進行數學建模。信道檢測機制的輸出有2 種情況，即信道閑和信道忙。信道狀態Sc表達式為

式中：H0為信道忙；H1為信道閑；ηth為信道占用率閾值。

將式（1）代入式（2）可得

式中：γ為周期內可傳輸的流量脈沖數量。

3 構建無線通信數據包優化調度模型

在無線通信中，每個節點不僅要將自身的數據傳輸給匯聚中心，還要將其他節點的數據傳輸到匯聚中心。因此，提出一種自上而下的節點調度方法。

在一個時隙中，3 個狀態順序是傳送狀態（T）、接收狀態（R）及閑置狀態（I）。傳送狀態（T）代表該節點在該時隙中執行無線通信數據分組的發射；接收狀態（R）代表該節點在該時隙中執行無線電通信數據分組的接收；閑置狀態（I）代表該節點在該時隙中不執行任何傳輸和接收操作。節點時間表的分布如圖2 所示。

圖2 節點調度最短周期分配示意圖

圖2 中，0 是匯聚節點，1、2、3、4 是傳輸節點。若節點1、2、3、4 在同一時隙中同時接收到節點3和節點4 的數據包，那么這些數據包會互相沖突，導致節點2 無法正常接收數據包。因此，重新分配單跳節點的調度，如表1 所示。

表1 單跳節點調度分配方案

因為節點1 是一次數據的收發，所以在每次循環中，節點2 都要執行一次數據的收發，保證節點1在每次循環中收到數據。對于任何2 組節點均不是鄰組狀態時,可將相鄰節點分解成若干個不相鄰的節點組成。給出1 個相鄰群態集合，并且每個節點之間都不相交。根據表2 中的方案，使用其他節點傳送時隙來接收數據分組。非鄰組調度分配方案如表2 所示。

表2 非鄰組調度分配方案

4 優化無線通信數據包調度算法

設定所有節點傳送循環中的最小傳輸循環周期為TA，2 個連續的調節節點傳送循環之間的間隔時間為hTA（h為所有消息傳送周期的最小公倍數）。在一個無線通信網中，如果有一條報文在最大的發送時間內未發送成功，說明該無線通信網無效。當無線通信網絡處于閑置狀態時，消息發送時間Ti應滿足

式中：Tk為一條消息框架的最大傳送時間。此時，最小傳輸循環周期TA的公式為

式中：AT′ 為上一節點調整時間；Tr為閑置時間的引用值。

若無線通信中有m個節點，且各節點之間的傳輸周期相同，此時無線通信網絡的使用效率P為

式中：T''為信息幀平均傳輸時間，T''≤Tk。

經過簡化可得

在最短的數據包發送時間下，無線通信網的利用效率是最高的。

5 實驗測試分析

5.1 實驗準備

在設定的實驗環境下測試文章設計方法的性能，測試環境配置如表3 所示，測試參數如表4 所示，實驗儀器參數如表5 所示。

表3 測試環境配置

表4 測試參數

表5 實驗儀器參數

為評估基于可變模糊集理論的無線通信數據包優化調度方法，將其與文獻[5]一種基于優化量子粒子群優化（Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO）的大數據云存儲調度方法研究（以下簡稱方法1）和文獻[6]光纖網絡大數據的線性均衡聚類調度優化方法（以下簡稱方法2）進行對比。

5.2 實驗分析

針對無線通信數據分組的隨機性和均一性，考慮網絡中節點數目的多樣性，進行10 次仿真，對比3 種方法的數據包傳輸延遲，實驗結果如表6 所示。

表6 數據包傳輸延遲

由表6 可知，文章設計方法在數據包傳輸延遲上均優于方法1 和方法2，平均延遲低、穩定、波動范圍小，驗證基于可變模糊集理論的無線通信數據包優化調度方法的優勢。

6 結 論

基于可變模糊集理論的無線通信數據包優化調度方法是一種創新的數據包調度策略，旨在提高無線通信的效率和穩定性。通過引入模糊邏輯和可變參數，適應無線通信環境的復雜性，以應對數據包調度過程中的各種挑戰。未來，期望進一步優化該方法，提高其實時性和自適應性。