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重尾业务无线接入模型与流控方法

作　者: 王钺
导　师: 山秀明
学　校: 清华大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 无线Internet接入粗粒化流控重拖尾业务扩散近似伊滕积分
分类号: TN925.9
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

通过UMTS(Universal Mobile Telecommunications Service)系统访问Internet看似一个特殊场景,实则蕴含了无线网络接入Internet的一般问题。两种网络的异质异构性,使业务的接入模型与控制方法成为业界和学术界关注的热点。而重拖尾业务的分析与处理又是其中极具挑战性的难题。论文提出了一种粗粒化流控的新机制。新机制在无线网络的边缘引入一个调度单元,通过利用数据业务对延时和速率不敏感的弹性特征,可以在不降低网络利用率的前提下有效地缩短Web访问的平均响应时间。同时,新机制充分考虑到UMTS系统更适合提供固定速率服务的特性,选择以文件传输作为基本的调度单元,避免在传输过程中进行速率调整。为使粗粒化流控机制不依赖于业务模型的假设,论文通过理论分析对各种业务输入下的系统性能进行了细致的评估。在分析过程中,提出了一种处理重拖尾业务的新方法。新方法将重拖尾业务分解为长流和短流两部分,并揭示了业务分解与性能分析之间的关系,指出短流输入下的系统模型是性能分析的基础,而长流则可以处理为时变的扰动。基于长短流分解,导出了多服务器有限忍耐度排队系统在重拖尾业务输入下的阻塞概率和平均队列长度的计算公式。进一步,论文运用伊藤积分理论首次提出有限缓存的多服务器排队系统的扩散近似模型,并导出了系统的微分方程。该模型刻画了排队系统中阻塞过程、服务器空闲过程和队列长度变化过程之间的关系。以此为基础,对短流输入下的系统进行了更深入的分析,考察了业务方差和服务器数目的变化对系统阻塞性能的影响。同时,以微分方程形式给出的模型也为进一步研究系统的动态行为与控制策略准备了理论工具。最后,综合运用上述分析工具和结论,设计了一种实用的粗粒化流控算法。算法使用反馈控制降低系统对业务变化和不可测扰动的敏感程度,同时引入前馈补偿克服长流突发到达对系统产生的不良影响。仿真试验表明,算法可以在各种业务条件下改善系统性能,并具有一定的抗干扰能力。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-11
主要符号对照表  11-13
第1章引言  13-19
  1.1 背景  13
  1.2 线索  13-17
    1.2.1 流控机制的设计  13-14
    1.2.2 业务分析与性能评估  14-16
    1.2.3 系统的动态性能与控制分析  16
    1.2.4 论文工作的线索  16-17
  1.3 内容安排  17-19
第2章无线数据接入中的粗粒化流控方法  19-40
  2.1 IP 技术与无线通信  19-23
    2.1.1 无线资源管理  20-21
    2.1.2 协议适配  21
    2.1.3 业务适配  21-22
    2.1.4 论文工作的切入点  22-23
  2.2 基于UMTS 的无线数据接入  23-29
    2.2.1 3G 和UMTS  23-24
    2.2.2 UMTS 数据接入的过程  24-27
    2.2.3 UMTS 数据接入的特点与问题  27
    2.2.4 Internet vs. UMTS—两种不同的工作模式  27-28
    2.2.5 新约束,新机制  28-29
  2.3 粗粒化流控的基本原理  29-33
    2.3.1 需求  29-30
    2.3.2 粗粒化  30-31
    2.3.3 延时的引入  31-32
    2.3.4 粗粒化流控  32-33
  2.4 粗粒化流控的实现  33-35
  2.5 基本流控问题  35-38
    2.5.1 全信息的情况  35-36
    2.5.2 部分信息的情况  36-38
  2.6 小结  38-40
第3章粗粒化流控系统的基本模型  40-49
  3.1 系统模型  40-47
    3.1.1 业务模型  40-42
    3.1.2 网络模型  42-44
    3.1.3 流控系统的排队模型  44-47
    3.1.4 语音业务对系统模型的影响  47
  3.2 粗粒化流控与有限忍耐度的排队系统  47-49
第4章系统性能的初步分析  49-64
  4.1 有限忍耐度的M/M/c 排队系统及其分析  49-52
    4.1.1 基本结果  49-51
    4.1.2 基本结果解释  51-52
  4.2 基本流控问题和优化流控算法  52-57
  4.3 与现有系统的比较  57-61
    4.3.1 现有系统的模型  57-58
    4.3.2 比较研究  58-61
  4.4 小结  61-64
第5章重拖尾业务对系统性能的影响  64-92
  5.1 重拖尾业务  64-69
    5.1.1 重拖尾分布及其特性  64-66
    5.1.2 重拖尾特性与业务建模  66-67
    5.1.3 重拖尾业务和排队系统分析  67-69
  5.2 长短流分解的方法  69-73
    5.2.1 重拖尾业务的直观特征  69-72
    5.2.2 长短流分解  72-73
  5.3 运用长短流分解处理有限忍耐度的排队系统  73-83
    5.3.1 单服务器系统阻塞概率分析  73-76
    5.3.2 多服务器系统阻塞概率分析  76-82
    5.3.3 多服务器系统响应时间分析  82-83
  5.4 重拖尾业务对粗粒化流控系统的影响  83-88
    5.4.1 优化流控方法  83-85
    5.4.2 流控系统的性能  85-87
    5.4.3 小结  87-88
  5.5 长短流分解再访  88-91
    5.5.1 切分点的选取  88-89
    5.5.2 短流系统的性能评估  89-91
  5.6 小结  91-92
第6章基于多服务器扩散近似的系统模型  92-130
  6.1 扩散近似的基本原理  92-102
    6.1.1 随机极限理论  92-96
    6.1.2 排队系统重载下的极限行为  96-98
    6.1.3 连续映射定理  98-99
    6.1.4 扩散方程  99-100
    6.1.5 现有方法的局限性  100-102
  6.2 单服务器扩散近似  102-116
    6.2.1 系统模型和基本过程的极限  102-104
    6.2.2 等待时间和队列长度  104-105
    6.2.3 基本排队方程和伴生过程  105-108
    6.2.4 布朗运动和伊滕积分  108-112
    6.2.5 单服务器排队系统的基本微分方程  112-113
    6.2.6 稳态阻塞概率的计算  113-116
  6.3 多服务器扩散近似  116-127
    6.3.1 基本排队方程的变化  116-118
    6.3.2 多服务器排队系统的微分方程  118-120
    6.3.3 稳态阻塞概率的计算  120-122
    6.3.4 仿真结果与分析  122-127
  6.5 小结和反思  127-130
    6.5.1 基于扩散近似的业务模型  127-128
    6.5.2 基于扩散近似的系统模型  128-130
第7章系统动态性能分析与控制  130-159
  7.1 基本流控问题与控制系统  130-133
    7.1.1 现实因素对基本流控问题的影响  130-132
    7.1.2 控制问题的提出  132-133
  7.2 原型控制器  133-135
  7.3 原型控制器的性能分析  135-152
    7.3.1 短流输入时的性能  135-143
    7.3.2 长流和时变波动对性能的影响  143-152
  7.4 原型控制器的改进  152-158
    7.4.1 调整闭环增益  152-154
    7.4.2 引入前馈机制  154-158
  7.5 小结  158-159
第8章结论  159-162
参考文献  162-169
致谢  169-170
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  170-171

重尾业务无线接入模型与流控方法

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