數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)同接入控制研究.pdf

1、數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)不但是下一代網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用，也是下一代網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，現(xiàn)存的下一代網(wǎng)絡(luò)雛形紛紛都開發(fā)了自己的數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)模型。數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)具有針對數(shù)據(jù)規(guī)模的線性可擴展特性，這對于現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，尤其是多媒體業(yè)務(wù)，非常具有吸引力。但是數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和松耦合的特性使得其上的數(shù)據(jù)訪問產(chǎn)生了不可預(yù)測性，即對用戶側(cè)可接入性的不可預(yù)測性。尤其是在數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)遷移的代價不菲，網(wǎng)絡(luò)任務(wù)大多在需求數(shù)據(jù)存在的節(jié)點上運行，這使得一種良好的

2、接入控制機制可以讓數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)性能和資源利用得到極大地提高。本文從資源均衡、可接入性估計、服務(wù)器自適應(yīng)部署、數(shù)據(jù)自適應(yīng)部署和無線接入五個方面對數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)的接入控制進行了研究，具體工作如下:
　　 1.論文首先考慮資源均衡對接入控制的影響與一般的集中式接入控制模型，使用資源的負(fù)載等級向量作為網(wǎng)絡(luò)中一個服務(wù)器的狀態(tài)，網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)則是資源負(fù)載矩陣，從而實現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)與用戶規(guī)模的無關(guān)性，可以使得網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)空間小規(guī)?；p少計算的

3、復(fù)雜度。這種情況下，我們將整個網(wǎng)絡(luò)的接入控制流程建模成Markov模型，使用梯度迭代對基于資源負(fù)載等級的接入控制策略進行優(yōu)化，可以得到基于資源負(fù)載均衡的最優(yōu)接入控制策略。
　　 2.考慮一般的數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)流行模型，其中接入服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器相分離，我們采用基于IP的客戶端聚類算法描述用戶的行為，并對每個具有相似行為的用戶類自適應(yīng)部署相關(guān)的接入服務(wù)器，從而將網(wǎng)絡(luò)前端分割成相關(guān)的小規(guī)模接入網(wǎng)絡(luò)。然后，我們基于用戶側(cè)數(shù)據(jù)可接入性的估計

4、和隨機控制實現(xiàn)具有相似接入行為的小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的接入控制機制。
　　 3.由于數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)遷移代價不菲，針對其模型中接入服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器之間的自適應(yīng)數(shù)據(jù)部署機制以改進數(shù)據(jù)密集網(wǎng)絡(luò)模型。論文提出了一個通過異步執(zhí)行非關(guān)鍵數(shù)據(jù)部署操作同步執(zhí)行關(guān)鍵數(shù)據(jù)部署操作的帶有共享內(nèi)存的異步分布式流行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)部署算法。以提高通信開銷作為代價，比較于一般的逼近最優(yōu)數(shù)據(jù)部署算法，該工作可以以數(shù)據(jù)服務(wù)器的數(shù)目的倍數(shù)降低部署時間。
　　 4.

5、在無線環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)用戶的可接入性主要表現(xiàn)在對接入網(wǎng)絡(luò)的可接入性，而不是在用戶請求到達網(wǎng)絡(luò)后，部署數(shù)據(jù)所帶來的接入延遲。因此，對頻譜資源的感知和預(yù)測是這種環(huán)境下的關(guān)鍵接入技術(shù)，尤其是頻譜與接入帶寬是直接相關(guān)的?？紤]到一般情況下，感知到的信息向量均是稀疏，我們引入節(jié)點方向上的感知信息壓縮算法，達到少量預(yù)算即可感知寬頻信道的目的，以減少協(xié)作頻譜感知的通信瓶頸。
　　 5.在感知預(yù)算嚴(yán)重不足或壓縮算法無法應(yīng)用的條件下，基于少量信道感知信

6、息的頻譜預(yù)測技術(shù)明顯可以得到比只感知少量信道更優(yōu)的信道選擇策略。如果信道演變進程具有Markov特性，一般Markov建模的狀態(tài)空間和狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣維數(shù)較為龐大容易形成維數(shù)災(zāi)問題，而感知預(yù)算的不足也無法讓算法觀測到完全的信道狀態(tài)信息，則我們可以天然的將預(yù)測過程建模成部分可觀Markov決策過程。在實際應(yīng)用條件下，只關(guān)注即時報酬而忽視未來報酬的一步最優(yōu)預(yù)測策略即是最優(yōu)的策略，我們在多信道感知和感知錯誤出現(xiàn)的假設(shè)下，對一步最優(yōu)策略無限折扣準(zhǔn)則