（通信与信息系统专业论文）无线网络业务量模型及呼损性能改善策略研究.pdf

硕士学位论文 摘要 近年来，随着网络服务需求的激增，高速网络业务的呼叫接入控制( c a c ) 、 拥塞控制、带宽分配等成为网络研究的热点。在通信领域中，自相似业务新模型 比传统的业务模型更能真实地描述高速网络传输的特性，因此通过生成自相似性 的业务模型进行仿真研究，是一种有效的研究方法。本文在系统地介绍自相似随 机过程理论的基础上，对网络自相似业务的呼损性能进行了深入研究。对于到达 过程是泊松过程、服务时间是指数分布的传统m m c k 模型，用数学分析的方法 推导得到了信道和缓存都被占用时的呼损率( c b p ) 公式。而对于到达过程是泊 松过程、服务时间是p a r e t o 分布的自相似业务模型m p c k 模型则进行了详细的 分析。通过仿真的方法得到了两模型的呼损率随缓存和负荷变化的规律。结果表 明自相似业务对网络产生了不利影响，使得网络性能变差。 而在以话音业务占主体的移动通信系统中，呼叫接入控制由于可以直接控制 网络中同时通话的用户数目，避免网络阻塞，减少掉话，从而达到提高服务质量 的目的，因此作为一种有效的无线资源管理方案得到了广泛和深入的研究。目前 主要有两种应用于移动通信网络的呼叫接入控制机制：预留信道机制和优先级队 列机制。而在本文我们考虑了信道预留方法。如何快速、准确地求出在给定切换 呼叫掉线率、小区信道数、新呼叫和切换呼叫负荷前提下的预留信道数，是实现 实时呼叫接入控制的一个重要前提。因此，本文在介绍多次迭代试探算法的基础 上，提出了一种新的算法，推导得到了预留信道数的近似公式。经论证，此算法 得到的预留信道数达到了较高的准确度，但其运行时间相对前算法而言却大大减 少了。 关键词：自相似业务；呼叫接入控制；呼损率；预留信道；p a r e t o 分布；切换呼 叫掉线率 a b s t r a c t w i t ht h ei n t e m e ts e r v i c ed e m a n di n c r e a s es h a r p l yi nr e c e n ty e a r s ，t h ec o n g e s t i o n c o n t r o l ，b a n d w i d t ha l l o c a t i o n ，c a l la d m i s s i o nc o n t r o l ( c a c ) i nh i g h s p e e dn e t w o r k h a v eb e c o m et h eh o t s p o to fn e t w o r kr e s e a r c h i nc o m m u n i c a t i o nd o m a i n ，t h ed e s c r i p t i o no ft h eh i g h - s p e e dn e t w o r k sc h a r a c t e r i s t i ci ns e l f - s i m i l a rt r a f f i cm o d e li sm o r e t r u t h f u lt h a nt h a ti nt r a d i t i o n a lt r a f f i cm o d e l s ot h er e s e a r c hi ns i m u l a t i o no fs e l f - s i m i l a rt r a f f i cm o d e li sv e r ye f f e c t i v e b a s e do ns y s t e m i ci n t r o d u c t i o no ft h er a n d o m p r o c e s st h e o r y ，t h ep a p e ri n v e s t i g a t e dt h ec a l lb l o c k i n gp e r f o r m a n c eo fs e l f - s i m i l a r t r a f f i cd e e p l y a st h em m c km o d e lw i t hp o i s s o na r r i v a la n de x p o n e n t i a ld i s t r i b u t i o ns e r v et i m e ，t h ep a p e rd e r i v e dt h ec b pf o r m u l aw h e nc h a n n e l sa n db u f f e r sb o t hb e t a k e nu p f o rm p c km o d e lw i t hp a r e t od i s t r i b u t i o ns e r v et i m e ，w ea n a l y z e di t d e t a i l e d l y ，a n dg o tt h et w om o d e l sl a wo fc b pb yt h ec h a n g eo fb u f f e ra n dl o a d t h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h es e l f - s i m i l a rt r a f f i cr e s u l t si nc a l lb l o c k i n gp e r f o r - m a n c ed e t e r i o r a t i o n i nm o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，c a cc a nc o n t r o lt h en u m b e ro fu s e rt a l k i n g s y n c h r o n o u s l yi nn e t w o r kd i r e c t l y ，a v o i d i n gn e t w o r kc o n g e s t i o n ，d e c r e a s i n gc a l l l o s t ，s oi tc a ni m p r o v et h eq u a l i t yo fs e r v i c e t h u s ，i ts h o u l db es t u d i e dw i d e l ya n d d e e p l ya so n eo fw i r e l e s sr e s o u r c em a n a g e m e n ts c h e m e a tp r e s e n t ，t h e r ee x i s t st w o k i n d so fc a cs c h e m e ：g u a r dc h a n n e l sa n dq u e u ep r i o r i t y i nt h i sp a p e r ，w ec o n s i d e r t h eg u a r dc h a n n e l sm e t h o d t or e a l i z er e a l - t i m ec a l la d m i s s i o nc o n t r o i ( r c a c ) ，i t s v e r yi m p o r t a n tt og e tt h en u m b e ro fg u a r dc h a n n e l sq u i c k l ya n da c c u r a t e l y , w h e n s u c hp a r a m e t e r sa st h eh a n d o v e rc a l l d r o p p i n gp r o b a b i l i t y ，t h en u m b e ro fc e l l c h a n n e l sa n db o t hn e wa n d h a n d o v e rc a l l s l o a da r es p e c i f i e d t h i sp a p e rd e r i v e da n a p p r o x i m a t ef o r m u l ao fg u a r dc h a n n e l sa n dt h e np r e s e n t e dan e wa l g o r i t h m w e v a l i d a t e st h a t ，t h en u m b e ro fg u a r dc h a n n e l sg o tb yn e wa l g o r i t h mc a ng i v eh i g h p r e c i s i o n ，b u tt h er u n n i n gt i m er e d u c e sd r a m a t i c a l l y ，w h e nc o m p a r e dt ot h em u l t i - i t e r a t i o np r o b i n ga l g o r i t h m k e yw o r d s ：s e l f - s i m i l a rt r a f f i c ；c a l la d m i s s i o nc o n t r o l ；c u p ；g u a r dc h a n n e l s ； p a r e t od i s t r i b u t i o n ；h a n d o v e rc a l ld r o p p i n gp r o b a b i l i t y n 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所 取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任 何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的 法律后果由本人承担。 作者签名：祷涛日期：口6 年，2 月；口日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文 被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇 编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密匦 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) 作者签名：祷涛 刷币签轹董哇计 日期：口年，2 月；0 日 日期：口年2 月；o 日 磺士学位论文 第1 章绪论 1 1 研究课题的来源 本课题得到湖南省自然科学基金( 编号：0 6 j j 2 0 0 3 0 ) 的资助。 1 2 研究的意义 当今的数字通信网络正在发生着迅速的变革，朝着全球化、宽带化、个人化、 综合化和智能化网络的方向发展，而以i n t e r n e t 为代表的计算机通信网络也正在 以前所未有的速度获得巨大的发展和应用。网络的不断发展使人们能够以更为自 然和直接的方式来获取信息，进行沟通。网络已成为现代信息社会的重要基础设 施。随着网络服务需求的激增，国内外研究人员围绕着高速网络业务的呼叫按入 控制( c a l la d m i s s i o nc o n t r o l ，c a c ) 、拥塞控制( c o n g e s t i o nc o n t r 0 1 ) 、带宽分配 ( b a n d w i d t ha l l o c a t i o n ) 和网络性能评价等开展了大量工作。而建立一个能准确 描述网络业务行为的模型，并加以分析是所有这些工作的重要基础和步骤，因此 它一直作为一个活跃的研究领域受到研究人员的关注。 与传统电信网络相比，i n t e r n e t 的业务量模型要复杂得多，不论是针对单个节 点还是各种规模的网络。这主要是由于数据网络业务的高突发性、随机性以及网 络业务类型的不断多样化。这样，传统的网络行为数学模型如马尔科夫、泊松过 程等己不能反映实际的网络业务量特征。同时由于i n t e r n e t 处于迅速成长阶段，从 i n t e r n e t 的用户数量到用户对i n t e r n e t 的服务需求、服务质量都在不断发展。至今尚 未发现令人满意的能全面、准确描述网络综合业务的理论和模型，所以迫切需要 人们对现代信息网络进行新的探索和思考。最近的研究结果表明，业务的自相似 性对网络系统的性能产生了意想不到的影响，丽对于传统模型下的网络业务结论 和网络设计策略不能完全适应于自相似性的高速网络中1 1 3 。随着高速网络的加 速发展，自相似业务队列网络的设计、控制、分析和管理都提出了更为严峻的挑 战。因此，在高速网络背景下对自相似业务开展研究具有十分重要的意义。 而对予以话音业务占主体的移动通信系统来说，如何有效合理利用有限的无 线资源是一个重要的任务。人们为了解决这个问题做了大量的研究工作，包括移 动蜂窝网络中的频率复用技术、无线信道的优化分配；以及c d m a 系统中的软切 换和功率控制技术。f d m a 和t d m a 系统中，无线信道之间相互正交( 频分、时 分) ，而在c d m a 系统中由于码序列之间的不完全正交性，无线信道资源的分配 就不是一个简单的任务，况且c d m a 系统中所有用户共用相同的频率，网络中用 户数目的增加必然带来干扰的增加，从而使通信质量恶化，网络性能降低因此 需要在网络容量和通信质量之间寻求一种平衡，容量的提高要以保证用户的服务 质量( q o s ) 为前提基站( b s ) 必须限制同时通话的用户数目以满足链路的通 信质量，合理的无线资源分配方案可以降低网络的干扰，提高网络的性能，增加 网络的容量呼叫接入控制由予可以直接控制网络中同时通话的用户数目，避免 网络阻塞，减少掉话，从而达到提高服务质量的目的，因此作为一种有效的无线 资源管理方案得到了广泛和深入的研究”“j 。 1 3 研究的背景 1 3 1 网络业务自相似性的发现 近年来，随着网络服务需求的不断激增，建立能准确描述网络业务行为的模 型是开展呼叫接入控制、带宽分配和网络性能评价的重要基础和步骤，一直受到 各国研究人员的关注。 计算机网络的评价是由电话网络的评价技术发展起来的1 0 0 多年前，天才 工程师e r l a n g 为了计算电话交换机的容量与呼损率等关系式，提出了爱尔兰公式， 并且一直应用于电话网络的规划方面，传统的话务模型常假定业务到达过程为泊 松( p o i s s o n ) 过程，服务时间服从指数分布。 六七十年代，a r p a n e t 开始发展，以l k l e i n l o c k 为代表的研究人员开始对计 算机网络进行性能评价研究。但是由于网络测量技术的落后和限制，大部分性能 评价工作对业务的统计特性进行了假设，网络业务模型在很长一段时间都采用传 统的话务模型或其改进形式。在最初研究a t m 网络时，采用的都是p o i s s o n 到达过 程，指数分布服务时间的模型。随着研究的深入逐步引入了各种推广的p o i s s o n 过 程和其它一些较为复杂的随机模型，如f l u i d f l o w 模型【7 1 、p a c k e t - t r a i n 模型哺l 、 m a r k o v m o d u l a t e dp o i s s o np r o c e s s l 9 1 等。这些模型的共同特点是所描述的业务序列 具有短时相关性( s h o r tr a n g ed e p e n d e n c e ) ，即业务序列的自相关函数随序列间隔 增大呈指数衰减趋势，统计时问内得到的数据包将趋于白噪声由于他们一般假 定业务的到达模式具有马尔可夫性，使得相应的队列系统性能易于数学解析由 于当时网络测量技术的限制，在很长一段时间内，网络研究人员并不能得到大量 实际的网络业务数据进行分析研究 近年来，i n t e r n e t 在全球得到了飞速发展，w w w 、视频会议、多媒体传输等 新业务不断出现，使得现代网络业务的突发性和复杂性己非传统通信网所能比拟 能否揭示现代网络业务的真实性并为网络研究提供正确有效的模型。成为研究现 代网络技术成功与否的关键。 2 预士学位论文 网络测量技术的发展使得网络研究人员测量和分析大量的业务数据成为可 能。九十年代初期，由美国贝尔实验室和b o s t o n 大学研究人员组成的小组采集了 大量关于以太网业务【m 1 和可变比特率v b r 视频业务1 的数据，并用分形思想对这 些数据进行了分析。研究结果表明：实际网络业务普遍存在统计上的自相似性， 该特性与业务发生的时间地点或编码方式无关。他们发现：实际网络业务具有长 相关性 1 2 1 。这一发现揭示了现代网络业务的真实特性，标志着网络业务建模和分 析进入了一个新阶段。在这个发现的推动下，各国研究人员对其他网络业务进行 了测量和分析，均发现了网络业务具有自相似性。主要的测量研究活动有： 1 p a x s o n 等测量了大量广域网业务数据，并对其中的f t p 等t c p 业务进行 了详尽的分析，指出p o i s s o n 模型不适合描述广域网业务。 2 g i t 的m n k h c r j e e 小组对全美的n s f 网的骨干交换机进行了测量，发现 n s f n e t 业务具有长相关性。 3 贝尔实验室对七号信令的c c s n 网络系统进行了观测，d u l l y 等进行分析， 同样发现了业务的自相似性。 4 a c k e r l e y 分析了从英国电信网b t ( b r i t i s ht e l e c o r n ) 上采集的c c s n 业务 数据。 5 c i n o t t i 等对双队列总线d q d b 的城市网m a n 进行了测量分析。 6 c u n h a 等人研究了w w w 业务的自相似性，并分析了自相似产生的原因。 7 k p a r k 等人研究了文件大小、传输协议与网络业务自相似之间的关系。 8 h e y m a n 等人测量并分析了a t m 网络传输视频会议业务时的一些特性。 所有这些测量与分析工作都揭示了高速网络业务具有统计上的自相似性，不 论网络的拓扑结构、用户数量、服务和应用类型如何变化，这种自相似性是始终 存在的。由于传统业务模型描述能力的欠缺，它们不能有效地描述业务的自相似 性。从传统模型得到的结论是：当业务源增加时，业务的突发性会被吸收，聚集 业务将变得越来越平滑；而对于自相似业务，其聚集业务的突发性将更突出而不 是减少【1 0 】。最近的研究结果表明1 1 0 , 1 h ，业务的自相似性对网络系统的性能产生了 意想不到的影响，由于传统的马尔可夫模型不能准确地描述实际网络特性，传统 模型下的网络业务结论和网络设计策略己不能完全适应于自相似性的高速网络 中。随着高速网络的推广，自相似业务队列对网络的设计、控制、分析和管理都 提出了更为严峻的挑战。因此，在高速网络背景下对自相似业务开展研究具有十 分重要的意义。 1 3 2 网络自相似业务的研究现状 自从网络业务的自相似性被揭示以后，该领域的研究就逐渐引起了各国研究 人员的重视。由于传统模型不能描述业务的自相似性，使得许多以传统模型为基 础的网络研究成果需要重新修订，加之围绕自相似业务的研究还处于初级阶段， 有大量课题需要深入研究，所以近年来该领域的研究活动较为活跃。许多国际性 的研究会议都设有专题进行讨论，美国、加拿大，欧洲、澳大利亚等国家和地区 的一些研究小组在此领域的研究工作较为突出。 目前，该领域的研究工作可大致分为三类：网络业务特性的深入分析：自相 似业务下的队列系统性能评价；自相似业务对网络技术影响的研究。本小节将对 该领域的研究工作和现状进行综述，介绍其中的重要成果 1 网络业务的深入分析工作 在1 3 1 小节中，我们对有关发现业务自相似性的测量分析工作进行了介绍。 在这些工作的基础上，网络研究人员通过对测量业务的深入分析，发现了一些新 特性其中最重要的个发现是许多描述网络业务的随机变量都服从方差无穷的 重尾分布( h e a v y t a i l e d d i s t r i b u t i o n ) ，例如呼叫持续时间、w w w 文件的传输时间、 业务源0 n 0 f f 周期时间长度、信包到达间隔时间等具有无穷方差的重尾分布 描述了取值跳跃性很强的一类物理现象，它们具有高突变性( h i g hv a r i a b i l i t y ) 。 m a n d e l b r o t 也把该特性称为诺亚效应( n o a l le f f e c t ) 0 0 1 ，在传统业务模型中使用 的负指数分布不能描述这种特性。 w i l l i n g e r 等从贝尔实验室的业务数据中针对不同源和目的地址抽取独立的业 务数据，进行了分析研究。研究结果表明：每个源一目的地址所产生的业务符合 o n o f f 模型；o n 、o f f 的周期长度服从方差无穷的重尾分布。 c r o v e l l a 等f 1 3 1 研究发现每个独立的w w w 服务请求所产生的业务符合0 n 0 f f 模型。o n 周期为文件传输时间，o f f 周期中无文件传输，而且周期长度均服从重 尾分布。 t a q q u 等f 1 4 l 从理论上证明了无穷多个有重尾分布的更新报酬过程的迭加( 乘 以适当的收敛因子) 弱收敛于分形布朗运动o ) ，从而是自相似的，这里r e n e w a l 区间指p a c k e t t r a i n 模型中一个o n o f f 周期，它们服从重尾分布。这一定理揭示 了诺亚效应与自相似之间的关系，可以视为产生自相似性的一种物理解释 网络业务数据中重尾分布的发现为我们提供了研究业务自相似性的新角度和 方法，我们可以通过观察具有重尾分布特性的业务源对队列系统和网络的影响， 来研究自相似业务下网络的新特性。 2 自相似网络下的队列系统性能评价 对于传统网络模型的排队分析。它具有优美的解析解，但现有的分析方法局 限于马尔可夫和半马尔可夫模型，对任意到达间隔分布的输入过程和任意服务时 间分布的队列不适应。自相似过程比传统p o i s s o n 过程难于进行队列解析，而且作 为突发业务的一种建模方法，对业务突发特征的参数描述也未能达成一致，因此 利用仿真的方法研究自相似业务对高速网络带来的影响己成为网络研究的一个重 硕士学位论文 要的手段。通过快速生成具有自相似特征的业务源进行队列仿真分析研究，是目 前一种有效的研究方法。现有的自相似业务生成方法主要有：基于分形高斯噪声 和分形布朗运动的业务生成方法；基于f a r i m a ( p ，d ，q ) 过程的业务生成方法； 基于混沌映射的业务生成方法；直接叠加具有重尾特性的o n o f f 业务源；利用 m g o o 排队模型等【1 5 l 。h u a n g 等人采用快速仿真的方法对具有自相似性的v b r 业 务在a t m 网络中传输过程进行了研究，发现自相似业务的长时间持续突发并不意 味着业务源问无法获得统计复用p 6 l 。e r r a m i l l i 等利用以太网采样数据驱动的仿真 试验对业务建模进行了研究，以上能描述业务的二阶统计特性的模型足够满足研 究需要。 基于m a r k o v 模型的网络性能评价技术在自相似业务下是不适用的。但是目 前仍未找到对所有自相似业务到达过程有效的数学描述，能用于描述自相似业务 下队列统计性质的解析工具还很少。 e r r a m i l l i 等利用混沌映射对自相似业务进行了研究。该方法的基本思路是把 状态空间扩展为一个闭集，通过一个非线性的混沌映射( ) 来描述连续状态矗在 离散时间上的变迁。当状态变量超过某门限值，业务源以峰值速率产生信包( 对 应于o n 状态) ，而当状态变量小于该门限值时，业务源不产生信包( 对应于o f f 状态) 。通过选择适当的厂( ) ，该方法可产生一系列具有不同特性的o n o f f 业 务源模型，使得o n 、o f f 状态的停留时间服从具有不同特性的分布。这种构造 方法可使得研究人员通过解析复杂系统的非线性方程来获得有关队列系统的瞬态 和稳定性能，研究人员可通过选取业务源不同的o n o f f 特性，得到相应的队列 性能评价。p r u t h i 利用此方法得到了以下结论：o n 周期具有轻尾分布、o f f 周期 具有重尾分布的单个业务源产生的队列长度分布的尾部呈指数衰减；o n 和o f f 周期都服从重尾分布的单个业务源产生的队列长度分布具有幕函数性，如o n 阶 段周期方差无穷，则平均队列长度无界；f b m 到达过程产生的队列长度分布服从 扩展的指数分布或w e i b u l l 分布。 3 自相似业务对网络技术的影响 由于自相似业务下网络性能与传统模型的结论有较大差异，使得自相似业务 下的网络管理、拥塞控制、呼叫接入控制、协议设计、a t m 交换机设计等研究需 要深入进行。而这些研究工作都是建设性和探索性的，大多是研究人员的一些初 步看法和见解。如何解决这些问题是自相似业务研究：重要的研究方向和真正研究 目的。 自相似的发现对网络业务建模、性能评价和网络技术的研究都产生了重要影 响。从整体上讲，该领域的研究活动已走出了初期以业务的测量分析为主的阶段， 转向了以自相似业务下的网络性能评价与工程应用研究为主。但目前的研究工作 还存在着一些困难和问题。在研究方法和手段上，自相似业务的研究还缺少大量 有效的数学方法和技术手段。与传统模型下的同类问题相比，围绕自相似的数学 解析难度要大得多。一些与自相似研究有关的数学理论，如自相似随机过程理论 等，还待数学界的深入研究，以便为工程应用提供实用的方法工具。另外在网络 技术研究中如何充分考虑自相似的影响并制定相应的策略，现在的研究成果还不 能提供满意的答案。这些问题的解决有待于数学家和网络研究人员的共同努力。 为了解决这些问题，目前的研究工作呈现两大趋势：一是数学模型的深入研究。 经典的随机过程理论的研究大多是在统计独立性或短相关的假定下进行的，得到 的结论对长相关过程基本上不适用。客观世界大量存在的长相关过程给数学界提 出了一个新的研究话题。另一个趋势是利用现有的数学模型和研究结论，进一步 对具有工程应用意义的问题进行研究。 1 3 3 移动通信网呼叫接入控制研究动态 早期的移动通信系统虽然小区容量较小，但是由于用户数不多，小区发生拥 塞的情况较少，再加上技术比较落后，用户对于掉话的敏感程度并不高。但是， 随着移动通信技术的发展，加上用户数量的急剧增加使得用户对q o s 要求不断提 高因此，呼叫接入控制机制在移动通信系统中的地位也越来越高。 呼叫接入控制是通过限制进入网络的呼叫连接数量来降低网络拥塞和呼叫中 断概率。其一般性原理如下：即系统必须有足够的资源( 信道) 支持呼叫用户的 请求并且颓用户的加入不能影响已经存在的用户的q o s 。近年来国内外众多学者 对呼叫接入控制进行了广泛、深入的研究。从大的角度看，我们认为可以分为下 述五大研究方向： 1 对切换呼叫预留信道 移动通信系统中的呼叫接入控制需要充分考虑用户的移动性，在处于连接的 状态下，用户可能发生多次越区切换。对用户来说，由于切换失败而导致正在进 行的呼叫中断，比拒绝一个新呼叫请求的负面影响更大，因此，需要将切换发起 的连接请求与新呼叫发起的连接请求区别对待，并给予切换呼叫更高的优先级。 目前，已有较多的文献考虑在切换呼叫存在的环境中，如何保证切换呼叫掉 线率足够小，而又使新连接请求的阻塞概率符合要求是我们应该考虑的问题。已 有的算法大多数是基于保护信道机制，其主要思想是：预留一部分信道专门供给 切换呼叫分配使用i - 2 1 1 为了更好地改进性能，保护信道机制又有一系列的扩展 形式，如：允许切换呼叫在可用信道时排队等待 2 2 , 2 3 1 ，或以某种概率形式接纳新 呼叫的分数保护信道机制2 4 1 等。保护信道机制的关键是在于确定最优的预留容量 供切换呼叫使用。容量预留少了，切换呼叫掉线率增大，切换的性能降低：容量 预留多了，新呼叫的损失概率增大，系统资源的利用率降低而最优的预留容量 与系统负荷密切相关，它应该随着系统负荷的变化而变化，因此，动态的、自适 6 应的呼叫接入控制算法已成为当前的一个研究热点，算法可根据当前系统负荷对 预留资源进行动态、自适应地调节 1 7 , 1 9 2 1 】 2 q o s 参数 在呼叫接入控制中，最流行采用的q o s 参数是新呼叫损失概率、切换呼叫掉 线率和信道利用率，通常用这三个参数值来验证呼叫接入控制策略的性能。随着 自适应业务的采用( 即业务可以采用不同的传输速率) ，引入了一些新的q o s 参 数，如降级期比例1 2 5 1 、降级率 2 6 , 2 7 】、升降级频率 2 s , 2 9 1 等。因此，评价针对自适 应业务的呼叫接入控制策略时，还需要综合考察以上性能指标。 3 多业务支持 较早的文献中研究的大多是单业务情况下的呼叫接入控制在将来的系统中 存在着大量具有不同q o s 要求的多类业务【3 0 i ，比如数据业务。一个好的呼叫接入 控制策略应该考虑到不同业务的特性，进行区别处理。其基本的处理方法是：使 有较高优先级的业务比低优先级业务在接纳时获褥更多的优先权】。 4 用户移动模型 对于切换呼叫的考虑是从降低整个系统的切换呼叫掉线率出发的，对于单个 特定用户而言，这可算是一种“盲”的方法。在实际的系统中，固定区域出现的 新用户，其移动方向是随机的，但也是有基本规律的。对越区切换的呼叫，有效 的信道预留方案应该考虑用户的移动性模型，根据用户移动的历史记录或者通过 预测用户的移动性来预留资源。这类方案正受到一些研究者的关注 3 2 1 。 目前，利用全球定位系统( g p s ) 对移动用户定位己可商用化。利用蜂窝网 本身也可以对移动用户进行定位，这为用户移动性的预测创造了条件。其关键是 寻求一种可实现且性能好的方案。文献【3 3 】利用g p s 来估计移动台的位置，预测它 的移动性，利用了k a l m a n 滤波来改善定位的准确性，随着g p s 应用的不断发展和 成熟，这种预测方法也将变得更加可行。 5 对相邻小区干扰的考虑 对于多址干扰，己有文献 3 4 ，3 5 1 往往只在一个孤立的小区中考虑接纳问题， 忽略了新接入用户对相邻小区的干扰影响。文献 3 6 ，3 7 指出做接入判决时，不 仅要检查本小区增加的干扰，也要检查相邻小区增加的干扰，只有在所有小区都 允许的情况下，才能接入呼叫，这种呼叫接入控制算法更符合c d m a 系统的实际 情况。 1 4 本文的主要研究工作及章节安排 本文首先研究的是自相似随机过程理论和自相似业务模型的呼损性能问题。 由于重尾分布的排队模型能够更好地解释计算机和网络业务量的自相似形成原理 3 8 1 ，而p a r e t o 分布又是一种最常见的重尾分布，并且业务的呼损率又是最重要的 7 通信业务质量q o s 指标之一，因此本文着重研究了具有p a r e t o 分布服务时间的自相 似业务模型的呼损性能。 此外，本文还分析了无线移动网络的呼叫接入控制，并研究了无线语音通信 系统的最佳信道问题。因为所有的语音呼叫所需要的资源( 空中接口上的带宽) 都是相同的，因此，为了统一称呼，在本文中假设小区内的唯一有限的资源是信 道，每个接入请求都要占用一条信道，这样，对无线资源的管理就变成了对信道 的管理。一般的，实时性要求较高的语音类业务采用预留信道的策略。而对切换 呼叫预留信道作为呼叫接入控制最主要的研究方向之一，因此本文着重研究了无 线语音通信系统中的最佳预留倍道数算法。 除了第l 章绪论，本文其他四章的章节安排如下： 第2 章介绍了自相似随机过程理论，对其中分形与自相似业务关系、自相似 过程的定义和数学特征、重尾分布的性质以及重尾分布与自相似的关系作了详细 介绍。另外，还分析了无线移动网络呼q 接入控制问题，简要介绍了呼叫接入控 制理论，并讨论了越区切换问题。 第3 章对网络自相似业务的呼损性能进行研究。首先对排队论及传统的m m c k 模型的泊松过程和指数分布作了介绍，并用数学分析的方法推导得到了信 道和缓存都被占用时的呼损率公式。而对自相似业务模型m p ，c ，l ( 模型则作了详 细分析，用仿真的方法得到了其呼损率随缓存和负荷变化的规律，将以上两个模 型作了深刻的分析和比较。最后得到结论是，自相似业务流使得网络性能变差。 第4 章研究了无线语音通信系统的最佳预留信道问题，介绍了预留信道机制， 并分析了系统模型。接着在介绍多次迭代试探算法基础上，提出了种新的最佳 预留信道算法，推导得到了预留信道数的近似公式。通过数值仿真分析比较，得 出了新算法得到的预留信道数不但有较高的准确度，而且其相对运行时间大大减 少的结论。 最后是对本文做出的总结及对今后工作的展望。 2 1 引言 第2 章自相似随机过程与呼叫接入控制 网络业务自相似性的存在已得到了广大研究人员的认可。研究结果表明，自 相似业务队列对网络的控制、设计和性能分析等都产生了及其重要的影响。而呼 叫接入控制是一种有效的无线资源管理方案，采用合理的呼叫接入控制策略，对 于保证用户的q o s 具有极其重要的意义。在本章，我们将介绍自相似随机过程理 论，并分析无线移动网络呼叫接入控制。 自相似随机过程理论是研究自相似业务的重要理论基础。1 9 6 8 年，m a n d e l b r o t 在其著名论文“f r a c t i o n a lb r o w n i a nm o t i o n s 。f r a c t i o n a ln o i s e sa n da p p l i c a t i o n s ”中 提出了第一个自相似过程的模型一分数布朗运动f b m ( f r a c t i o n a lb r o w n i a n m o t i o n ) ，并在水文研究中得到了应用【39 1 。本章采用贝尔实验室的定义和描述来 介绍自相似过程的概念和性质。 而对于无线移动网络，移动用户的业务请求要受到系统资源( 瓶颈是无线信 道资源) 和呼口q 接入控制策略等的限制。对于用户和运营商而言当然希望用户的 业务请求都能获得服务，但是通信系统的资源是有限的。对于资源不足或干扰现 有进行中的用户通信服务质量的情况，掰用户的业务请求就会被拒绝。在接纳用 户的业务请求时，对其业务请求采取相应呼叫接入控制策略，以保证用户的q o s 。 因此，呼叫接入控制作为一种有效的无线资源管理方案需得到广泛和深入的研究。 本章将简要介绍呼叫接入控制，并讨论越区切换。 2 2 自相似随机过程理论 2 2 1 分形与网络自相似业务 自相似是分形( f r a c t a l ) 的重要特征。对于高速网络具有自相似性的揭示， 正是网络研究人员运用分形思想考察分析业务数据的结果。 1 9 7 5 年，m a n d e l b r o t 在其自然界中的分形几何一书中引入了分形这一概 念。从字面意义上讲，f r a c t a l 是碎块、碎片的意思，然而这并不能概括m a n d e l b r o t 的分形概念，尽管目前还没有一个让各方都满意的分形定义，但在数学上大家都 认为分形有以下几个特点： 1 具有无限精细的结构； 2 比例自相似性： 9 3 一般它的分数维大于它的拓扑维数： 4 可以由非常简单的方法定义，并由递归、迭代产生等 分形总结了自然现象中不规则形态的自相似现象，进而用来解释复杂现象和 系统的几何特性和复杂性。自相似性是分形的灵魂，它使得分形的任何一个片段 都包含了整个分形的信息。分形描述了自然界中很广泛的一类物质的基本特性： 局部与局部、局部与整体在形态、功能、信息、时间与空问等方匿具有某种意义 上的自相似性，自然界中很多结构都存在着这种潜在的几何规律性，也称之为标 度不变形( s c a l ei n v a r i a n c e ) 。如果把一个分形物体分裂开来，无论怎样分裂，它 的各个小部分，看起来总与原来的总体相似海岸线是解释分形这种自相似性的 最常用的例子。在现实世界中，大量存在的是统计自相似、渐进自相似和随机自 相似，它们的特点是自相似性在一定的标度范围内存在。 网络业务量在数学上可以表征为一个随机过程，它蕴含着统计意义上的自相 似性。业务在不同时间尺度上的统计自相似往，表现为突发没有明确的尺度，即 在任何时间尺度上都有可能发生突发性，突发不会被平滑，具有丛集特点。而传 统业务模型显然不能描述此特性，它的突发在较短的时间内发生，当业务源数目 增加时，突发性被吸收，突发业务变得平滑。 2 2 2 自相似过程的定义与数学特征 直观上，自相似网络业务与时间尺度无关。在适当的尺度上，业务看上去是 “一样”的。自相似过程的数学定义如下： 1 自相似过程的定义 考察一个广义平稳时间序列z = 五，t = o ，l ，2 ，3 ) ，五表示第，个单位时间到达 的业务实体( p a c k e t 、c e l l 等) 数目，均值记为= 厨置】，方差口2 = 研( 五一) 2 】， 自相关函数，( 后) = 研( 置一) ( 五一) 】仃2 。对每个m = l ，2 ，3 ， 令 vtr 五4 ) = 2 虹世l = = 尘缸，k = l ，2 ，3 。 = 五，k = l ，2 ，3 是一个根据x 所得到的 m 聚合过程，记，( 卅为町的自相关函数。 定义2 1 如果对所有的m = l ，2 。3 ，均有 r ( 坩( t ) = r ( k 卜k 一，0 口 1 ，当k 斗 ( 2 1 ) 我们称x 为精确二阶自相似过程( e x a c t l ys e c o n d - o r d e rs e l f - s i m i l a r p r o c e s s ) ，并称 日= l p 2 为自相似参数。 具有自相似参数0 5 l 的离散分数高斯噪声f g n ( f r a c t i o n a lg a u s s i a n n o i s e ) 昂( f + 1 ) 一o ) 是精确二阶自相似过程的一个例子，它的自相关函数 r ( k ) = ( | k + 1 1 2 ”- i 七p + i k - 1 i 埘) 2 ，其中= ( 靠( j ) s 2o ) 称为分数布朗运动f b m ( f r a c t i o n a lb r o w n i a nm o t i o n ) i ” 1 0 定义2 2 如果对于较大的m ，k ，满足 ，忡 ) 专，( 七) 七一，当_ i ，专o o ( 2 2 ) 即对较大的m 和k ，聚集过程x 佃的自相关结构渐近于原过程x 的自相关结构， 则称x 为渐近二阶自相似过程( a s y m p t o t i c a l l ys e c o n d o r d e rs e l f - s i m i l a r p r o c e s s ) 并称日= l 一口2 自相似参数。 分数整合自回归滑动平均过程( f r a c t i o n a la u t o r e g r e s s i v ei n t e g r a t e dm o v i n g a v e r a g ep r o c e s s ) f a r i m a ( p ，d ，g ) ，0 o o 时，其 聚集过程枷的自相关结构并不退化。而对于传统业务模型，当m 斗o o 时，其聚 集过程x 仰的自相关结构将退化，即 一( 女) j 0 ，当m 专，k = 1 ，2 , 3 ， ( 2 3 ) 2 自相似过程的性质 自相似过程是长相关的： 如果，( 七) = ，则称平稳过程肖具有长相关性，其中r ( 七) 是过程x 的自相 k 关函数，由自相似过程的定义可知，由于0 尸 l ，( 七) 一r 一9 = m ，所以自相 ik 似过程是长相关的长相关性意味着距离较远的数据长相关性不可忽略不记，而 传统模型的自相关函数随时间呈指数方式衰减，即r ( k ) = p k