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2014年10月15日第37卷第20期
现代电子技术
Oct.2014基于M/P/C/C优先权排队论的呼损性能分析
李佳立,余玉材,邹光南
(北京卫星信息工程研究所,北京
摘
100086)
要:
为了在当今业务种类繁多的移动通信系统中更好地满足各种用户的业务服务质量保障需求,提出了一种基于
M/P/C/C的自相似优先权排队模型,并对基于强占优先权以及非强占优先权的呼损性能进行了仿真分析。
由仿真结果可知,不论信道资源充足与否,两种优先权策略均实现了对不同属性用户业务有差别的服务,且基于强占优先权策略更能保障高优先级业务的服务质量,但是以降低低优先级业务的服务质量为代价的。
关键词:
优先权;排队论;自相似业务;呼叫损失概率;业务服务质量中图分类号:
TN911⁃34;TP391.9
文献标识码:
A
文章编号:
1004⁃373X(2014)20⁃0022⁃05
CallblockingperformanceanalysisbasedonM/P/C/Cpriorityqueuingtheory
(BeijingInstituteofSatelliteInformationEngineering,Beijing100086,China)
LIJia⁃li,YUYu⁃cai,ZOUGuang⁃nan
Abstract:
Aself⁃similarityqueuingmodelbasedonM/P/C/CisproposedinthispapertomeettheQoSneedsofthevarioususeresinthemobilecommunicationsystem.Thesimulationanalysiswasperformedbasedonpreemptivepriorityandnon⁃preemp⁃bothofthetwostrategiescanachieveadifferentiatedbusinessservicesfordifferentuserattributesandthequalityofhighpriori⁃tyservicecanbeguaranteedonthebasisofpreemptiveprioritypolicies,butQOSofpriorityservicelevelisreduced.
Keywords:
priority;queuingtheory;self⁃similaritytrafficservice;callblockingprobability;QoS
tiveprioritycallblockingperformance.Thesimulationresultsshow,nomatterthatthechannelresourcesisadequateornot,
0引言1
1.1
多媒体业务呼叫到达模型及其呼损性能仿真
在本文中将设置四种不同QoS等级的业务,每种业多媒体业务呼叫到达模型
随着移动通信系统中多媒体业务种类的日益丰富以及用户数量不断增加,如何保障不同多媒体业务以及不同等级的终端在移动通信中的QoS(业务服务质量)已经成为一项热门研究问题。
网络模型呼叫损失概率的研究作为保证用户服务质量的重要前提,也越来越受人们的关注。
目前,国内外均针对基于优先级的排队模型进行了呼损性能分析[1⁃4],但国内大多是基于传统的马尔科夫模型进行的研究[5⁃7],其在描述实际网络业务时往往忽视了网络业务中的自相似特性,而网络业务自相似特性对网络的性能的分析与评价却具有重大的影响。
因此,为了更加真实的进行业务系统的呼损性能分析,本文将建立具有自相似特性的业务源模型,并在此基础上对基于优先权的排队论进行呼损性能分析,旨在为高优先级的用户及对时延敏感的业务提供更好的服务质量。
收稿日期:
2014⁃04⁃12
务的QoS等级为固定值(QoS=1,2,3,4;值越小优先级越高)。
每类业务的排队业务源模型均采用M/P/C/C模型,不同种类业务的各个呼叫的服务时间以及抵达过程之间都是独立的。
业务接入模型如图1
所示。
图1业务接入模型
过程的特征,M表示是无记忆的Poisson过程。
第二个字母表示服务时间的概率分布,P表示Pareto分布,第三
M/P/C/C为自相似排队模型,第一个字母表示到达
个字母表示信道的个数为C,最后一个字母表示系统容量为C。
第20期
李佳立,等:
基于M/P/C/C优先权排队论的呼损性能分析
其中,Pareto分布已广泛用于分析网络流量模型及自相似模型仿真。
若一个离散随机过程满足:
任意t(t=…,-1,0,1,…)时刻有ξ个突发序列产生,ξ是服从参数为λ的Poisson分布的随机变量,每个突发序列的持续长度l是服从参数为α的离散Pareto分布的随机变量,它的分布为:
Pα-1r{τ=l}=c0l-,l∈N
cæ
∞
-α-1
0=çè∑l
-1÷ö
-1
l=1
ø
l∈N,1<α<2
则该过程称为Possion⁃Pareto过程。
Possion⁃Pareto过程是渐进二阶自相似的,其中c0是归一化系数,自相似系数[8⁃10]为H=(3-α)2。
呼叫到达等待队列时,采用基于优先权以及即阻塞即清除的服务规则。
本文中将分别采用强占优先权以及非强占优先权规则对基于M/P/C/C的排队模型的呼损性能进行仿真,并对仿真结果进行了分析对比。
其中:
(1)强占优先权。
高优先级用户较低优先级用户具有强占优先权是指,当信道资源空闲时,排队中的高优先级用户将到达队列头部率先接受服务,即使高优先级用户到达时低优先级用户正在接受服务它也必须退出信道资源,让排在队列头部的高优先级用户强占信道资源接受服务,同一类顾客的服务规则遵循FCFS准则。
(2)非强占优先权。
高优先级用户较低优先级用户具有非强占优先权是指,当到达系统的高优先级用户时看到低优先级用户正在接受服务,只有等到该低优先级用户被服务完毕,排在队伍头部的高优先级用户才可以被服务,同一类顾客的服务规则遵循FCFS准则。
(3)阻塞即清除服务。
发生阻塞,优先级别较低的顾客被丢弃,不再等待服务。
1.2
传统的网络性能分析技术采用泊松模型和其他马仿真框架
尔可夫模型进行数学分析,而自相似性在数学上难以解析,所以目前自相似业务流的队列分析的主要方法是计算机仿真和近似排队模型分析。
本文将采用计算仿真分别对基于非强占优先权排队模型以及基于强占优先权排队模型的呼损性能进行分析比较,研究其在保障业务QoS中的优劣之处。
(1)非强占优先权排队模型仿真算法框架如下:
用户数,Step0变量赋初值。
:
设定排队系统参数λ,α,C,及队列中总的Step1的到达时间间隔,Step2:
:
对每位用户,通过泊松分布随机指定该用户与上一顾客重复Step2~Step5。
并将此值设置为定时器TStep3:
定时器T1的值。
1到时,为所对应的用户指派一个符
合Pareto分布的服务时间,并进入等待队列。
存在,Step4呼叫被拒绝,:
查找信道中是否有标为空闲的信道。
若不此类用户拒绝数加1,转入Step2;若存在,转入Step5。
的队首,Step5若不存在则安排此用户占用此信道,:
判断是否有高优先级的用户位于等待队列
并设置值
为服务时间值的定时T1,T2到时离开此信道,转入转Step2Step2。
若存在,。
则此呼叫被拒绝,此类用户拒绝数加1,
Step6非强占优先权:
统计损失率。
M/P/C/C排队模型仿真框架见图2
。
图2
非强占优先权M/P/C/C排队模型仿真框架
(2)强占优先权排队模型仿真算法框架如下:
用户数,Step0变量赋初值。
:
设定排队系统参数λ,α,C,及队列中总的和Step6Step1。
:
对每位用户,重复Step2,Step3,Step4,Step5的到达时间间隔,Step2:
通过泊松分布随机指定该用户与上一顾客
并将此值设置为定时器T1的值。
现代电子技术
合ParetoStep3分布的服务时间,:
定时器T1到时,为所对应的用户指派一个符并进入等待队列。
存在,Step4转入:
Step5查找信道中是否有标为空闲的信道。
若不;若存在,转入Step6。
在,则强占此信道资源并设置值为服务时间值的定时Step5:
判断是否有低优先级的用户占用信道,若存
T1,T2到时离开此信道,被占业务类型用户的呼叫拒绝
数加1;若不存在则此业务类型用户呼叫被拒绝数加1,转入Step2。
队首,Step6若不存在则安排此用户占用此信道,:
判断是否有高优先级的用户位于等待队列的
并设置值为服务时间值的定时T1,T2到时离开此信道,转入Step2。
若
存在,则此呼叫被拒绝,此类用户拒绝数加1,转Step2。
Step7强占优先权:
统计损失率。
M/P/C/C排队模型仿真框架如图3
所示。
图3
强占优先权M/P/C/C排队模型仿真框架
1.3
经研究发现,仿真结果分析
用户到达率以及系统的信道容量是影
响业务呼损概率的关键因素[12],因此在本文的仿真中将设计两个仿真场景,分别研究基于强占优先权以及非强占优先权的M/P/C/C排队论模型在两个场景下保障业务服务质量的效果。
表1
仿真参数配置表场景1
场景2λ(Possion分布到达率)
0.05
Variable(0.01~0.1)
Pareto
均值1.2最大值
(信道个数)
Variable(1~7)
10
N1
用户数
1.3.1
非强占和强占优先权策略呼损率随信道个数的关
场景1仿真结果分析
系线如图4、图5
所示。
图4
非强占优先权策略呼损率随信道个数的关系线
图5强占优先权策略呼损率随信道个数的关系曲线
从图4、图5中可看出,在一定业务呼叫到达率的情况下,随着系统容量的增大,业务的呼损率随之减小,不同QoS等级的业务呼损率之间的差距也在减小,且在图中可明显的看出QoS=1业务的呼损率最低,其次依次是QoS=2论信道资源紧张与否这两种策略均达到了根据用户优
的业务、QoS=3的业务、QoS=4的业务。
因此,不先级参数不同而提供有差别QoS的目的。
由图6(a)可知,针对QoS=1的业务其基于强占优先权策略的呼损率明显小于基于非强占优先权的呼损率。
由图6(b)可知,当信道资源较紧张时,为了保障
第20期
李佳立,等:
基于M/P/C/C优先权排队论的呼损性能分析
QoS=12的服务质量而强占QoS=2的业务信道,因此,QoS=先权的呼损率;业务的基于强占优先权策略的呼损性能高于非强占优而当资源较充足时,QoS=2业务的基于强占优先权策略的呼损率低于于非强占优先权的呼损率。
由图6(c)、(d)可知,由于在强占优先权策略下QoS=3,4的业务信道被高优先级业务强占,因此基于强占优先权策
略的呼损性能高于非强占优先权的呼损率。
图6
优先权策略呼损性能对比图
综上所述,在一定业务呼叫到达率的情况下,不论信道资源紧张与否,两种策略均能实现对不同的业务实现不同等级的服务质量;而当信道资源较紧张时,系统能更好的保障高优先级的业务服务质量,但代价是降低了低优先业务的服务质量。
1.3.2
非强占优先权策略呼损率随呼叫到达率的关系曲场景2仿真结果分析
线如图7
所示。
图7非强占优先权策略呼损率随呼叫到达率的关系曲线
从图7、图8中可看出,在一定信道容量的情况下,随着呼叫到达率的增大,业务的呼损率随之增大,不同QoS可明显地看出等级的业务呼损率之间的差距也在增大,QoS=1业务的呼损率最低,其次依次是且在图中QoS=2着用户到达率的变化,的业务、QoS=3的业务、基于强占优先权以及非强占优先QoS=4的业务。
因此,随权的排队策略始终能够实现为不同用户提供不同等级
服务的任务。
图8强
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