郭穩(wěn)濤

摘 要：針對車聯(lián)網(wǎng)中業(yè)務(wù)多樣性的特點，從業(yè)務(wù)優(yōu)先級、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型和QoS保障技術(shù)等方面展開研究，結(jié)合層次分析法和模糊綜合評判法，提出了一種基于模糊層次分析法的業(yè)務(wù)優(yōu)先級評估方法，該方法能更好地區(qū)分業(yè)務(wù)重要性，使用戶得到更優(yōu)質(zhì)的QoS保障服務(wù)。

關(guān)鍵詞：業(yè)務(wù)優(yōu)先級；模糊層次分析法；QoS保障；車聯(lián)網(wǎng)

中圖分類號：TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）09-00-03

0 引 言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，汽車保有量日益增加，隨之而來的是城市道路日漸擁堵等問題，伴隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，車聯(lián)網(wǎng)逐漸受到人們的關(guān)注。由于車聯(lián)網(wǎng)的智能化、高速化以及車載用戶個性化的需求，車聯(lián)網(wǎng)中的業(yè)務(wù)也朝著多樣化的趨勢發(fā)展。不同的業(yè)務(wù)導(dǎo)致需求特征也不一樣，因此，必須對業(yè)務(wù)進行合理區(qū)分，對優(yōu)先級進行適當(dāng)評估，使網(wǎng)絡(luò)資源得到高效利用，支持更高的QoS保障。

1 業(yè)務(wù)優(yōu)先級的預(yù)定義與評估研究

1.1 業(yè)務(wù)優(yōu)先級的預(yù)定義

現(xiàn)有研究表明，以往針對業(yè)務(wù)優(yōu)先級的研究大部分都沒有做特別的評估工作，往往都是對業(yè)務(wù)優(yōu)先級預(yù)先進行劃分和定義，然后根據(jù)優(yōu)先級的劃分規(guī)則，標記業(yè)務(wù)報文，并在傳輸節(jié)點或中間轉(zhuǎn)發(fā)的過程中識別標記，最后根據(jù)對應(yīng)的優(yōu)先級順序進行處理或調(diào)度。在傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)中，QoS的保障有區(qū)分服務(wù)模型（Differentiated Services Model，Diff Serv）和集成服務(wù)模型（Integrated Services Model，Int Serv）這兩種典型的服務(wù)模型，這兩種服務(wù)模型都是由全球互聯(lián)網(wǎng)最具權(quán)威的技術(shù)標準化組織——國際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組（The Internet Engineering Task Force，IETF）提出并制定。這兩種QoS服務(wù)模型制定的標準都針對傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)，不能直接應(yīng)用到車聯(lián)網(wǎng)中。但這兩種QoS服務(wù)模型對業(yè)務(wù)類型的區(qū)分以及優(yōu)先級的定義可以在車聯(lián)網(wǎng)中得到應(yīng)用[1]。

1.1.1 集成服務(wù)模型

集成服務(wù)模型根據(jù)不同業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景和特性進行網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)分類定義，將業(yè)務(wù)類型劃分為確保業(yè)務(wù)（Garanteed Service，GS）、受控負載業(yè)務(wù)（Controlled load Service，CS）和盡力而為業(yè)務(wù)（Best Effort，BE）三種。

（1）確保業(yè)務(wù)的優(yōu)先級最高，服務(wù)模型要求提供特定流量數(shù)據(jù)預(yù)留指定的帶寬，對端到端的時延也有要求，并為丟包率即數(shù)據(jù)的完整性提供保障；

（2）受控負載業(yè)務(wù)提供一種網(wǎng)絡(luò)在欠載情況下的服務(wù)；

（3）盡力而為業(yè)務(wù)只提供盡力而為的服務(wù)，對服務(wù)質(zhì)量不提供任何保障。

1.1.2 區(qū)分服務(wù)模型

區(qū)分服務(wù)模型是國際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組（IETF）于1998年在集成服務(wù)模型基礎(chǔ)上提出的一種新的服務(wù)模型。區(qū)分服務(wù)模型克服了集成服務(wù)模型可擴展性差的問題，它將網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)分成了背景類、交互類、會話類和流類四種類型。區(qū)分服務(wù)模型是一個多服務(wù)模型，不需要像集成服務(wù)模型那樣為每個業(yè)務(wù)預(yù)留資源，而且實現(xiàn)簡單、可擴展性好，能滿足不同的QoS需求。

1.2 業(yè)務(wù)優(yōu)先級的綜合評估

1.2.1 基于映射表的業(yè)務(wù)優(yōu)先級評估

針對通用移動通信系統(tǒng)（Universal Mobile Telecommuni cations System，UMTS）中的業(yè)務(wù)，QoS保障策略對業(yè)務(wù)的類型和用戶級別進行了綜合考慮，提出了基于映射表的業(yè)務(wù)優(yōu)先級評估方案，根據(jù)映射表提供的優(yōu)先級映射關(guān)系，不同類型的業(yè)務(wù)將由無線資源管理模塊提供不同級別的服務(wù)。無線資源管理模塊把不同類型的業(yè)務(wù)優(yōu)先級分為0～15共16個級別，其中0級別最低，15級別最高[2]。

1.2.2 基于移動通信系統(tǒng)的綜合業(yè)務(wù)優(yōu)先級評估

針對高級國際移動通信（International Mobile Telecommuni cations-Advanced，IMT-Advanced）系統(tǒng)業(yè)務(wù)的特性，業(yè)內(nèi)人士對業(yè)務(wù)優(yōu)先級展開研究，提出了一些業(yè)務(wù)優(yōu)先級解決方案。比較典型的是一種動態(tài)和靜態(tài)相結(jié)合的優(yōu)先級計算方案，這種計算方案對業(yè)務(wù)屬性進行了定義和分析，對用戶呼叫類型、延誤時延敏感性、等待時間、網(wǎng)絡(luò)負載狀態(tài)、移動模式等因素都進行了綜合考慮。靜態(tài)綜合優(yōu)先級影響因子包括業(yè)務(wù)屬性和呼叫類型，這些都是不變的因素；而一些變化的因素（如等待時間、網(wǎng)絡(luò)負載狀態(tài)、移動模式等）則作為動態(tài)綜合優(yōu)先級的影響因子考慮，把靜態(tài)和動態(tài)優(yōu)先級進行綜合，構(gòu)成綜合優(yōu)先級體系結(jié)構(gòu)。

未來的移動通信系統(tǒng)具有多樣性的特點，有學(xué)者提出了一種跨層動態(tài)綜合優(yōu)先級計算方案。這個方案綜合考慮了移動通信系統(tǒng)的各方面因素，納入到優(yōu)先級計算的范圍內(nèi)，這些影響來自于網(wǎng)絡(luò)模型的各個層次。這種計算方案的最大優(yōu)點在于克服了以往優(yōu)先級計算因子單一、關(guān)聯(lián)性缺乏等缺點，更加適應(yīng)未來移動通信系統(tǒng)業(yè)務(wù)多樣性的需求。

2 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型與 QoS保障技術(shù)

2.1 QoS服務(wù)模型

2.1.1 FQMM模型

上文提到的區(qū)分服務(wù)模型和集成服務(wù)模型是傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)中最具代表性的兩種QoS服務(wù)模型，在一定程度上緩解了各種業(yè)務(wù)的QoS保障問題。針對車聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)特性，有學(xué)者提出一種FQMM模型（Flexible Quality of Service Model for Mobile Networks，F(xiàn)QMM），這種模型在傳統(tǒng)的區(qū)分服務(wù)模型和集成服務(wù)模型基礎(chǔ)上綜合考慮了車聯(lián)網(wǎng)的特點，既可以按照流聚合方式對大部分業(yè)務(wù)基于分類提供QoS保障，也可以按照流的方式對小部分業(yè)務(wù)提供更高的QoS保障服務(wù)。

2.1.2 FQMM模型與SWAN模型

在FQMM模型基礎(chǔ)上，又有學(xué)者提出了一種HQMM模型（Hybrid QoS Model for Mobile Networks，HQMM），這種模型利用INSIGINA機制，通過數(shù)據(jù)分組攜帶控制信息，減少控制報文對數(shù)據(jù)報文的競爭影響。還有一種SWAN模型，這種模型把業(yè)務(wù)類型分為必要實時業(yè)務(wù)和盡力而為業(yè)務(wù)，對前者進行標記，對后者則不予標記，兩者由分類器完成。對于實時業(yè)務(wù)，分類器將經(jīng)過接納控制之后的實時業(yè)務(wù)直接交付給MAC層，完成報文傳輸；而對于盡力而為業(yè)務(wù)，分類器直接把盡力而為業(yè)務(wù)交給整形器，通過整形、時延后才會交付給MAC 層[3]。

2.2 分組調(diào)度技術(shù)

2.2.1 先到先服務(wù)隊列調(diào)度算法

對轉(zhuǎn)發(fā)分組的調(diào)度是QoS控制保障技術(shù)的關(guān)鍵，現(xiàn)有研究提出了一些分組調(diào)度算法。先到先服務(wù)（First Come First Service，F(xiàn)CFS）隊列調(diào)度算法是最基礎(chǔ)的一種算法，這種算法比較簡單，它與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的隊列結(jié)構(gòu)一致，按照分組進入服務(wù)的順序排隊，先進入隊列的優(yōu)先服務(wù)。這種算法的優(yōu)點是占用系統(tǒng)資源少，然而其缺點也很明顯，不同業(yè)務(wù)服務(wù)沒有得到區(qū)分，當(dāng)隊列擁堵時會造成業(yè)務(wù)時延。

2.2.2 基于優(yōu)先級的調(diào)度算法

基于優(yōu)先級的調(diào)度算法主要包括優(yōu)先級隊列（Priority Queuing，PQ）調(diào)度算法和隊列長度閾值（Queue Length Threshold ，QLT）調(diào)度算法。

優(yōu)先級隊列調(diào)度算法針對業(yè)務(wù)優(yōu)先級，將業(yè)務(wù)分組，高優(yōu)先的分組將得到優(yōu)先服務(wù)，只有當(dāng)所有高優(yōu)先級的業(yè)務(wù)分組服務(wù)完成后才服務(wù)低優(yōu)先級的業(yè)務(wù)，同一優(yōu)先級的分組則采用先到先服務(wù)隊列調(diào)度算法。

隊列長度閾值調(diào)度算法在優(yōu)先級隊列調(diào)度算法基礎(chǔ)上進行改進，為每個隊列設(shè)置一個長度閾值作為調(diào)度的門限值，當(dāng)隊列長度大于門限值時才會得到服務(wù)。隊列長度閾值調(diào)度算法既解決了業(yè)務(wù)優(yōu)先級的區(qū)分問題，又解決了低優(yōu)先級的業(yè)務(wù)長時間得不到服務(wù)的問題。

2.2.3 基于輪詢的調(diào)度算法

輪詢調(diào)度算法按照一定的順序?qū)γ總€隊列輪流進行分組調(diào)度，輪詢調(diào)度算法主要包括輪叫調(diào)度（Round Robin，RR）算法、加權(quán)輪詢（Weighted Round Robin，WRR）算法和差額輪詢（Deficit Round Robin，DRR）算法等。

（1）輪叫調(diào)度算法最簡單，它將業(yè)務(wù)分到不同的隊列，然后將每個隊列的頭部報文進行調(diào)度；

（2）加權(quán)輪詢算法在輪叫調(diào)度算法的基礎(chǔ)上引入權(quán)值概念，區(qū)分不同的業(yè)務(wù)等級；

（3）差額輪詢算法為隊列分配一個配額值，每次調(diào)度配額值同等大小字節(jié)的分組。

3 基于模糊層次分析的業(yè)務(wù)重要性評估

3.1 業(yè)務(wù)優(yōu)先級與業(yè)務(wù)重要性

3.1.1 業(yè)務(wù)重要性的概念

在傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)中，衡量業(yè)務(wù)重要性的指標主要依據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級，一般采用預(yù)先對各項業(yè)務(wù)的優(yōu)先級進行預(yù)設(shè)或規(guī)定的方法。業(yè)務(wù)重要性概念的提出基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級基礎(chǔ)之上，并在優(yōu)先級的概念上進行擴展，引入任務(wù)優(yōu)先級和用戶優(yōu)先級因素，針對網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)的不同屬性特征，將這些屬性特性參數(shù)進行綜合評估得到衡量業(yè)務(wù)重要性的一個值，它反映了業(yè)務(wù)的重要性程度。業(yè)務(wù)重要性評估是業(yè)務(wù)分級的前提，重要性高的業(yè)務(wù)將優(yōu)先得到網(wǎng)絡(luò)資源分配，從而獲得更高的QoS保障[4]。

3.1.2 業(yè)務(wù)重要性的評估指標

針對業(yè)務(wù)重要性評估的指標進行分析，可以把業(yè)務(wù)分為用戶類型、任務(wù)類型和業(yè)務(wù)類型三大類，而這三大類還可以細分更多的屬性指標。用戶類型指的是車載移動終端用戶的身份，一般包括管理用戶和普通用戶，管理用戶包括用戶級別、安全策略、優(yōu)先級等屬性，普通用戶還可以根據(jù)級別進一步細分。任務(wù)類型包括打擊任務(wù)和監(jiān)控任務(wù)兩種作戰(zhàn)任務(wù)類型。業(yè)務(wù)類型指的是網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)流的類型，包括背景類、交互類、會話類和流類業(yè)務(wù)等[5]。

3.2 基于模糊層次分析的業(yè)務(wù)重要性評估

3.2.1 多屬性決策方法與模糊層次分析法概述

多屬性決策方法（也稱多目標決策方法）來源于現(xiàn)代管理科學(xué)和決策科學(xué)，是多準則決策的重要組成部分，主要應(yīng)用在研究離散的、有限個決策方案的決策問題中。不確定多屬性決策是對經(jīng)典多屬性決策理論的延伸和發(fā)展，不確定多屬性決策理論主要包括三方面內(nèi)容，即隨機型、模糊型和描述性決策理論與方法[6]。

模糊層次分析法以多屬性決策方法為基礎(chǔ)，結(jié)合了層次分析法和模糊綜合評判法，把模糊一致矩陣應(yīng)用到判斷矩陣的構(gòu)建，是一種層次化決策分析方法。模糊層級分析法與層次分析法相比，最大的區(qū)別在于矩陣的構(gòu)建引入了模糊一致矩陣，使得判斷屬性之間的重要性一目了然，而且利用模糊判斷矩陣能夠更加方便地構(gòu)造模糊一致矩陣，使判斷矩陣產(chǎn)生的一致性問題得到有效解決。

3.2.2 基于模糊層次分析的業(yè)務(wù)重要性評估方案

針對網(wǎng)絡(luò)中的用戶屬性、任務(wù)屬性和業(yè)務(wù)屬性，采用模糊層次分析法對業(yè)務(wù)重要性進行綜合評估，形成業(yè)務(wù)重要性綜合評價方案。基于模糊層次分析法的業(yè)務(wù)重要性評估算法方案總體流程如圖1所示。

（1）構(gòu)建業(yè)務(wù)重要性評估層次化模型。從確定評估屬性集出發(fā)，構(gòu)建層次化評估模型，收集屬性參數(shù)，包括用戶屬性、任務(wù)屬性和業(yè)務(wù)屬性等。其中業(yè)務(wù)類型分為實時業(yè)務(wù)類和非實時業(yè)務(wù)類，實時業(yè)務(wù)類把丟包率、時延和抖動等參數(shù)作為主要指標，非實時業(yè)務(wù)根據(jù)背景類、交互類、會話類和流類業(yè)務(wù)等業(yè)務(wù)的優(yōu)先級來確定。用戶類型包括用戶級別和安全策略等級等屬性參數(shù)。任務(wù)類型包括任務(wù)級別、寬帶需求、任務(wù)可靠性和相應(yīng)時間等。

（2）構(gòu)建決策矩陣。將用戶屬性、任務(wù)屬性和業(yè)務(wù)屬性對應(yīng)的屬性參數(shù)進行綜合，從而確定每一個待評估方案的屬性值，以此來構(gòu)建決策矩陣。對層次化模型來說，最后的評估值可能需要多次迭代使用多屬性決策方法得到，即針對每個子樹，從底層開始采用單獨的多屬性決策方法來計算父屬性的屬性值，最終得到各方案的評估值，這里所說的方案是指某一類具體的業(yè)務(wù)。

（3）建立模糊判斷矩陣。根據(jù)建立的模糊判斷矩陣能夠很方便地得到各屬性指標的相對重要性，采用數(shù)學(xué)運算的方法，從矩陣提取信息計算就能得到各屬性的重要性權(quán)值，然后對決策目標進行評判和排序。應(yīng)特別注意的是，模糊判斷矩陣的一致性問題不能忽視，一般來說，一致性偏差很大的可以認為模糊判斷矩陣中包含的判斷信息錯誤。

（4）計算業(yè)務(wù)重要性值并排序。各業(yè)務(wù)方案的重要性值可以通過加權(quán)求和的數(shù)學(xué)計算公式求得，然后依據(jù)重要性值對業(yè)務(wù)的重要性進行排序。一般來說，重要性數(shù)字越大，說明這個業(yè)務(wù)方案越重要，從而優(yōu)先級也就越高，能優(yōu)先得到資源分配調(diào)度；反之，重要性數(shù)字越小的優(yōu)先級越低。為業(yè)務(wù)重要性值排序時，最高的業(yè)務(wù)重要性排序值為1，第二高的業(yè)務(wù)重要性排序值為2，依此類推[7]。

4 結(jié) 語

隨著用戶需求的增加，車聯(lián)網(wǎng)不僅需要承載傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)，還需要承載諸如語音、視頻、業(yè)務(wù)下載等實時多媒體業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)具備多樣性的特點，應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)的不同特性區(qū)分不同的優(yōu)先級，合理分配網(wǎng)絡(luò)資源，使用戶得到更好的QoS保障。

參考文獻

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