融合接入网络的数据传输技术研究

发布时间：2020-08-09 14:51

【摘要】：随着网络技术的快速发展,3G、4G、5G NR、WiFi等多种无线接入网络深度融合。移动终端同时配备了多种无线接入技术。如何同时利用多种无线接入技术来聚合带宽,提高服务质量引起了许多科研人员的关注。其中,并行传输是最有潜力的技术,也是目前研究最为广泛的一种技术。并行传输技术的研究目前主要存在以下三个方面急需解决的关键问题:1)经过传输控制协议解耦的子流在网络中如何做出路由决策以及速率控制;2)在移动终端续航能力有限的情况下,如何在多个无线接口激活下保证高能效的数据传输;3)针对多个子流,如何实现高效的数据调度技术,从而降低数据分组乱序和数据分组重传的数量,提高并行传输的有效吞吐量。围绕上述三个问题,本文展开了以下三个方面的研究,具体如下。针对第一个问题,本文研究了并行传输的联合路由与速率控制决策。对于并行传输路由问题的研究,本文主要分为两个部分:1)建立最大化融合接入网络并行传输系统吞吐量效用的优化模型;2)采用二阶原对偶方法求解联合路由与速率控制决策问题。最后通过仿真对比了本文的二阶原对偶方法与一阶原对偶方法以及一阶对偶方法在收敛速度和时延上的性能。针对第二问题,本文研究了:1)基于李雅普诺夫优化的能效分流策略;2)基于能效分流比例的直接拥塞控制算法。对比仿真了接收端能效、有效吞吐量、分组传输时延和接收缓存、时延、丢包率的关系。仿真结果表明本文提出的能效拥塞控制方法有更好的吞吐量、时延和能效的性能。针对第三个问题,本文研究了:1)基于离散时间马尔科夫链的自适应往返时延估计模型、状态转移概率估计模型、平均吞吐量估计模型、子流调度优化模型;2)基于二进制人工蜂群差分演进(Binary Artificial Bee Colony with Differential Evolution,BABC-DE)的最优子流选择方法。通过仿真验证,本文的算法在吞吐量、时延、丢包以及重传方面优于传统的数据调度方法。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5
【图文】：

并行传输,路由算法,二阶,收敛过程

N1N3 N6N1N4N7图 3.2 仿真网络拓扑如图 3.3 所示，本文仿真了两个子流，在迭代约 15 次时两个子流速率收.168 和 S2=0.978，表明了本文采用的二阶原对偶算法的收敛速度较快。的是要比较二阶和一阶算法的收敛速度和时延性能，因此需要保证不同优路由和速率控制决策有大致相同的准确度，根据这个前提来设置步长，本文为了表示的方便，已将各性能指标作归一化处理。

并行传输,路由算法,收敛过程,二阶

图 3.7 并行传输一阶对偶路由算法的子流收敛过程(V=1000)如图 3.8 所示，可以看到，当障碍参数和控制参数 V=50 时，本文采用的偶方法收敛速度更快（小于 8 次迭代），根据前文的理论推导，此时的则相应的变大。因此，在实际的应用中，需要根据业务的类型来调整最收敛速度快，相应的时延性能更加优异，这对于时延的视频业务(例如 VVR 游戏)更加有益。如果对吞吐量要求较高(例如视频下载，CDN 分发较小的最优效用间隔。0 2000 4000 6000 800 10000 12000 14000 1600011.11.21.3

曲线,吞吐量,能效,数据包

图 4.4 吞吐量的对比仿真(缓冲区大小为 16KB)持发送队列的稳定性有助于缓解乱序数据包并减少数据包重传的可，本文提出的 LEEMPTCP 比 EEMPTCP 和 MPTCP 更具优势。当改据包的数量时，EEMPTCP 和 MPTCP 的延迟会增加，并且会导致不降低拥塞窗口的大小。由于能效与吞吐量成正比，因此能效曲线和势相同。

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