基于模糊逻辑控制器的通信端口流量控制仿真_龚万炜.pdf

收稿日期:2022-03-29 第 40 卷 第 4 期计 算 机 仿 真2023 年 4 月 文章编号:1006-9348(2023)04-0176-04基于模糊逻辑控制器的通信端口流量控制仿真龚万炜1,邢 军2(1.闽南科技学院光电信息学院,福建 泉州 362332;2.大连工业大学信息科学与工程学院,辽宁 大连 116034)摘要:5G 移动通信输出端口的有效任务量取决于端口输入流量的速率和流量分配缓冲区大小,通信多端口并行流量过大会导致网络压力过大,流量偏小不利于数据的高效传输。因此,需要对多端口的并行流量实现合理控制。提出一种 5G 移动通信多端口并行流量控制方法。对 5G 移动通信多端口性能建模,根据性能优势对多端口各条链路流量完成并行分配。利用建立的模糊逻辑控制器获取每条链路的网络拥堵反馈情况,并通过模糊逻辑控制器判断是否需要丢弃或标记输入的违约流量信元,以此保证每条链路网络流量的畅通性,实现并行流量的控制。实验结果表明,研究方法下并行流量达到 2500Mbs时,CPU 占用率低于 50%。当链路数不断增加时,研究方法的总端口平均带宽可保持在 500M,以下,端口带宽最大利用率可达 95%以上,平均时延低于 20ms。关键词:移动通信多端口;并行流量控制;并行流量分配;模糊逻辑控制器;控制性能中图分类号:TP393 文献标识码:BSimulation of Communication Port Flow Control Based onFuzzy Logic ControllerGONG Wan-wei1,XING Jun2(1.School of Optoelectronic Information Minnan Science and Technology University,Quanzhou Fujian 362332,China;2.Institute of Information Science and Engineering,Dalian Polytechnic University,Dalian Liaoning 116034,China)ABSTRACT:The effective workload of 5G output port depends on the rate of input traffic and the size of the alloca-tion buffer.Excessive parallel traffic will lead to high network pressure and small traffic.Therefore,it is necessary tocontrol the multi-port parallel traffic reasonably.In this paper,a method of controlling multi-port parallel traffic of5G mobile communication was proposed.Firstly,the multi-port performance of 5G mobile communication was mod-eled.Based on performance advantages,the traffic of each link was distributed in parallel.After that,the fuzzy logiccontroller was used to obtain the network congestion feedback of each link and judge whether it was necessary to dis-card or mark the input default traffic information elements,thus ensuring the smoothness of network traffic of eachlink.Finally,the control of parallel traffic was achieved.Experimental results show that after the proposed methodwas adopted,the CPU utilization is less than 50%while the parallel traffic reaches 2500mbs.When the number oflinks increases constantly,the average bandwidth of all ports can be less than 500M.Meanwhile,the maximum utili-zation rate of port bandwidth can reach more than 95%,and the average delay is less than 20ms.KEYWORDS:Mobile communication multi-port;Parallel traffic control;Parallel traffic distribution;Fuzzy logiccontroller;Control performance6711 引言网络智能化状态下 5G 移动通信1早已普及。同时,5G移动通信网络巨大的工作量,也频繁出现流量拥堵问题2,导致信息无法高效发送和接收,5G 移动通信网络易出现崩溃现象。随着高速网络的普及及应用,网络在 5G 移动通信下传输量日益增多,流量控制就成了当前时代下的重要研究问题。流量控制主要分为多种动态实施机制,可以有效掌握业务流在 5G 通信中的运行状态,有利于流量资源的分配。根据这一优势,研究 5G 移动通信多端口并行流量控制方法逐渐成为热点话题。例如:闫伟3等人提出基于数据分类和最小时延的 LWA 网络流量控制算法,该方法为了可以有效提升网络传输速率,首先对网络传输数据实施了分类处理,从中选择时延最小的网络传输流量,利用该流量向时延敏感数据传输,而不敏感数据则传输到时延较大的网络内,以此完成流量控制,该方法的分类效果不明显,存在平均延时高的问题。田鹤4等人提出基于网络流的嵌入式互联网中流量控制与优化方法,该方法利用建立的流量控制模型对互联网流量开展控制,并采用粒子群算法对该模型中的最大流函数优化,达到控制网络流量优化的目的,以此实现对网络流量的控制及优化,该方法控制性能差,存在 CPU 占用率高的问题。李贝贝5等人提出铁路客票系统响应式流量控制策略研究方法,该方法首先详细分析了铁路客站的业务模式,针对分析结果以响应式流量控制方法为主,提出相应的流量控制策略,利用该策略对多种方面的流量实行控制,令网络业务流量保持平衡,实现流量控制,该方法的分析结果不够完善,存在控制效果差的问题。5G 移动通信具有高速率、低时延和大连接特点,但由于当前通信端口输入流量的速率和流量分配缓冲区大小还无法实现最优配置,导致通信端口流量易出现过高或过低的问题,影响网络数据传输效率。为了解决此问题,本文提出一种新的 5G 移动通信多端口并行流量控制方法。2 5G 移动通信多端口性能建模设定在 5G 移动通信多端口需要传输出去的数据帧由 m标记,而5G 移动通信多端口中最多存有 N 个数据帧,数据帧在 5G 移动通信多端口内传输期间会出现传输出错及数据帧丢失的问题,出现这种问题的概率为 p。当 5G 移动通信多端口数据帧传输时传输时延为 ta,那么数据帧在多端口数据链路的发送端及接收端的输送时延就表示 tp,数据帧在接收端中获取数据后产生的处理时延表示 tpr。多端口内若数据帧的传输流程为连续发送6,7,那么数据帧与数据输送时间就会发生重叠。设置数据帧传输时时间重叠系数表示,令其满足 011 的条件,当重叠时间为1=0 时,表示在 5G 移动通信多端口中只能有唯一的数据帧在链路内传输。设置 5G 移动通信多端口信道的传输时间属于瞬间传送,而在多端口链路内,数据帧在传输期间的时间由下述公式表达式定义而成t4=ta+tp+tpr(1)式中,t4表示传输时间。式(1)代表 5G 移动通信数据帧从多端口的发送端到接收端的传输时间,而数据帧从接收端到发送端的输送时间表达式定义为:t5=tb+tpr。式中,tb表示数据帧发送时延。假设在 5G 移动通信多端口中,有 m 个数据帧划分成了n 个移动端口,那么每个端口所传输的数据帧所消耗的时间定义为:t6=xt4+t5。式中,x 表示数据帧个数。根据以上计算的不同数据帧在 5G 移动通信多端口中的发送端时间,在时间重叠情况下,利用下式计算出输送 m 个数据帧所消耗的时间,定义为tF=n(t6-1t6)=mt4+nt5-n+1t6(2)式中,1表示时间重叠系数,tF表示多个数据帧传输时所消耗的时间。若数据帧在 5G 移动通信多端口传输时会出现数据丢失或出错的问题,那么就要在移动端口中重新上传数据帧,并在移动窗口中确认,且重传次数无限制,那么 m 个数据帧在发送时所消耗的时间定义如下T=tF+tFi=1pi=tF1-p(3)式中,T表示数据帧传输耗时,i 表示常数,pi表示数据帧出错及丢失概率。一个数据帧向 5G 移动通信多端口传输所消耗的平均时间,表示:tAV=Tm。式中,tAV表示平均时间。通过上述分析计算,可知在一定的单位时间内,5G 移动通信多端口可以输送出较多的数据帧,且传输速率高。若数据帧传输过程中出现出错或丢失问题,可以连续重新上传需要传输的数据帧,这时 5G 移动通信端口传输单一数据帧时,传输时间就为:tH=x(t4+t5)。式中,tH表示数据输送到下一个端口的传输时间。若第 x 个数据帧因自身问题要重新上传,设置重新上传次数定义为 c,而上传数据帧为 yc,5G 移动通信多端口上传时间就为:tH=(c+1)+xt。而连续重新上传所消耗的时间为tC=x(t4+t5)+y(t4+t5)(4)两者之间的时间差 t_表示:t_=tH-tC。根据数据帧在通信信道中的传输时延,可知 5G 移动通信多端口的传输性能较高,具有较强的通信传输优势,基于这一特点分配 5G 移动通信多端口并行流量。3 5G 移动通信多端口并行流量控制3.1 流量分配首先在 5G 移动通信多端口处设置一个 LSR 路由器,利用该路由器将 5G 移动通信多端口并行流量分配到 LSP 通信路径中。LSR 分配 并行流量时所产生的代价函数定义为 F771=kfk(k)。F 表示代价函数,k表示在多端口各个链路分配的流量,满足于 k Ck的条件,同时 Ck表示多端口通信链路容量,k 表示链路,fk表示链路带宽。由此可知,带宽和跳数在 5G 移动通信多端口中占据着重要地位。5G 移动通信多端口数据帧的传输时延及丢包率8,9均与带宽成反比。跳数可以有效的对 5G 移动通信多端口并行流量的资源消耗效果产生反应,数据帧经过跳数时,跳数越大资源消耗越多。基于 5G 移动通信多端口性能分析,设置 LSP 的平均时延表示 Tk,跳数定义为 Nk,那么并行流量在多端口链路中的分配准则 ik就表示为:ik=TkNk,此时的代价函数表述如下F=kik=Nk+Tk(k)(5)式中,k为约束条件。当分配并行流量时,F 有了变小趋势,那么就表明 LSP 链路中的跳数是固定不变的,以此就可以通过 F 最小原则对 5G 移动通信多端口并行流量开展分配处理10,11。因此在 LSP 平均时延相等的情况下,并行流量跳数越少的,则被最先分配,以此达到降低资源占用的目的。通过最优化理论可知,在一定的约束条件下,假设式(5)中存有一组向量,即1,2,k,n可以令 F 保持最小值,所以与式(5)相对应的最小值 k计算公式如下kFk=0,=kk(6)式中,表示常数。根据该表达式计算出 k=Tk+,Tk表示单调增