基于随机网络演算理论的物联网业务建模与分析方法

发布时间：2020-06-10 07:34

【摘要】：随着物联网(Internet of Things,IoTs)的发展,任何人与物都能够更加方便地进行信息和服务的交换,然而大规模机器的涌入无疑为网络的接纳控制带来挑战,同时,机器与机器(Machine to Machine,M2M)业务流呈现出与传统人与人(Human to Human,H2H)业务流截然不同的特性,使得如何建模符合M2M业务的流量模型并分析其在网络中的传输性能成为亟待解决的问题。网络演算作为分析网络性能的强有力工具,在对多样化业务流进行建模和分析网络常见性能边界等方面具有明显优势。因此针对以上问题,本文在介绍网络演算理论基础之上,分别从以下三个方面做了主要研究:(1)提出了一种基于各类请求优先级调度的接纳控制模型。该调度模型综合考虑蜂窝用户请求和M2M各类请求,将其按照优先级分为四类接入请求。该分析过程中不仅包括了M2M请求的非抢占式调度,还包括了蜂窝用户请求对M2M请求的抢占式调度,使得分析结果更符合实际网络。最后利用随机网络演算理论(Stochastic Network Calculus,SNC)给出了各类请求的时延和积压边界性能,并展示了不同优先级请求的到达特性以及基站服务能力对网络性能的影响情况。(2)提出了基于SNC的M2M业务流量建模与分析方法。为了体现M2M业务流在空间和时间上的相关性,选用耦合马尔科夫调制泊松过程(Coupled Markov Modulated Poisson Process,CMMPP)对M2M业务流进行建模,并利用矩母函数(Moment Generating Function,MGF)推导了其到达曲线。同时将流量经由多个网元传输的过程抽象为多节点串联提供服务的模型,并给出了对应的服务曲线,最后综合到达和服务曲线,得到了CMMPP流在网络中的传输性能,并通过数值分析验证了结果的正确性。(3)基于网络仿真平台OPNET实现了M2M业务流量仿真与分析。区别于前两个研究点中使用数学分析手段求解M2M流在网络中的传输性能,该研究点使用了网络仿真软件OPNET搭建了物联网环境下多类M2M业务的传输系统,利用OPNET能够最大限度模拟真实网络场景的优点,分别对蜂窝基站处理蜂窝用户和M2M终端连接请求的接纳控制问题以及业务流经过多网元传输的整体性能进行仿真,同时给出具体仿真流程和实现细节,最终得到相应的仿真结果,从而对用数学分析手段得到的结果加以验证。
【图文】：

模型图,蜂窝,通信网络,模型

需求配置一些参数即可。节点模型中包括的主要模块有：发送和接收器、处理器以及队列等；进程模型处于整个仿真模型的最底层，由各种状态及状态间的转移过程组成，可以用于模拟排队策略、调度机制、通信协议算法等等操作。5.1.2 蜂窝 M2M 通信网络架构设计由于我们研究的网络场景是移动蜂窝M2M通信网，因此使用了OPNET 14.5自带的UMTS系统来模拟蜂窝网络。虽然 UMTS 场景中没有 LTE 架构的扁平化结构，但是可以将 RNC 和SGSN 等 UMTS 系统中特有网元的处理能力设置成足够大，等效为只具有简单的传输功能，从而可以忽略其对传输性能的分析。模拟的网络场景如图 5.1，其中，本文仅需考虑单蜂窝基站下的多终端接收和发送信息，使用图 5.2 表示蜂窝用户终端，图 5.3 表示 M2M 终端。其次，基站接收的数据流会经由传输网络中的多路由器实现数据转发，最终到达服务器处理平台，为上层业务应用提供服务。

系统结构图,用户终端,蜂窝

?MAC接入信道信道信宿网络流程流控机制业务流图 5.4 系统结构图5.2.1 接纳控制模型蜂窝 M2M 通信网络是一种分组交换网络，进入该网络的业务具有突发性，同时不同业务流之间存在对网络资源的竞争，这样容易造成网络过载，，即产生网络拥塞，使得系统内积压长度快速增大，排队时延变大，而且由于排队引起的溢出会产生丢包现象，导致网络无法提供满足用户需求的 QoS 保证。针对产生流量拥塞的原因，可以采用业务量管理和控制的方
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5;TP391.44

【参考文献】