本發(fā)明涉及一項(xiàng)有關(guān)在戰(zhàn)場(chǎng)和應(yīng)急救援等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，借助網(wǎng)絡(luò)情景感知的思想，通過(guò)節(jié)點(diǎn)收集本地情景信息利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推斷出當(dāng)前業(yè)務(wù)的重要性，進(jìn)而合理地分配帶寬資源以改善業(yè)務(wù)生存性的發(fā)明，本發(fā)明涉及情景感知技術(shù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和帶寬分配模型，特別是涉及基于情景感知的區(qū)分業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)的帶寬管理方案。
背景技術(shù)：
：AdHoc網(wǎng)絡(luò)是一種不需要基礎(chǔ)設(shè)施的支持，節(jié)點(diǎn)間通過(guò)自動(dòng)配置相互連接，組網(wǎng)靈活且功能強(qiáng)大的無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)，在軍事作戰(zhàn)、災(zāi)后恢復(fù)和臨時(shí)會(huì)議等場(chǎng)合廣泛應(yīng)用。AdHoc網(wǎng)絡(luò)中帶寬資源稀缺，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流對(duì)帶寬資源爭(zhēng)用時(shí)，就需要對(duì)數(shù)據(jù)流的帶寬分配進(jìn)行控制。目前，AdHoc網(wǎng)絡(luò)的帶寬管理方面已有許多研究成果。AdHoc網(wǎng)絡(luò)的顯式資源管理機(jī)制基于DSR(動(dòng)態(tài)源路由算法)，并使用路徑狀態(tài)(PathState)和流狀態(tài)(FlowState)方法。在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較輕時(shí)網(wǎng)絡(luò)局部也可能會(huì)出現(xiàn)擁塞，資源管理機(jī)制通過(guò)合理分配可用的鏈路帶寬，以便使流量盡量避開(kāi)網(wǎng)絡(luò)瓶頸來(lái)防止網(wǎng)絡(luò)擁塞。具體可以采用兩種機(jī)制：一是要求網(wǎng)絡(luò)的中間節(jié)點(diǎn)按照業(yè)務(wù)需求及時(shí)向源端反饋狀態(tài)信息，然后源節(jié)點(diǎn)選擇它認(rèn)為能夠最好利用網(wǎng)絡(luò)資源的路徑來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)分組；二是要求源節(jié)點(diǎn)在發(fā)送數(shù)據(jù)前在中間節(jié)點(diǎn)預(yù)留相應(yīng)的資源，以便允許中間節(jié)點(diǎn)能夠控制它們所消耗的資源量。AdHoc網(wǎng)絡(luò)具有分布式、動(dòng)態(tài)、自愈和自組織的特性，這種特性使得博弈論成為一種非常合適的網(wǎng)絡(luò)建模工具。通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)間通信交互過(guò)程的建模，可以合理配置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)的全局優(yōu)化。FangZY等從博弈角度提出了非合作博弈和合作博弈兩種帶寬分配模型，通過(guò)改變效用函數(shù)來(lái)權(quán)衡帶寬分配的公平性和效率。XueY等引入最大團(tuán)影子價(jià)格的概念，提出了一種基于價(jià)格的帶寬分配算法，在達(dá)到公平性的同時(shí)使數(shù)據(jù)流的效用之和最大化。還有學(xué)者提出了基于拍賣機(jī)制的AdHoc帶寬分配算法，數(shù)據(jù)流根據(jù)預(yù)算和當(dāng)前帶寬價(jià)格確定出標(biāo)來(lái)競(jìng)爭(zhēng)資源，降低了算法復(fù)雜度并加快了收斂時(shí)間。對(duì)AdHoc網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行資源管理時(shí)，需要對(duì)移動(dòng)終端的位置、業(yè)務(wù)類型、網(wǎng)絡(luò)資源和無(wú)線傳輸特性等因素綜合進(jìn)行考慮。一方面，要盡量提高有限資源的利用率；另一方面，要最大程度滿足用戶期望的服務(wù)質(zhì)量要求。這兩個(gè)目標(biāo)通常是矛盾的，需要折衷考慮，同時(shí)還要保證系統(tǒng)在較強(qiáng)的外界干擾下具有較好的健壯性?？紤]到AdHoc網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特性，有學(xué)者考慮采用一種動(dòng)態(tài)資源管理機(jī)制，以便保證AdHoc網(wǎng)絡(luò)中QoS控制和資源分配的高效性。自適應(yīng)業(yè)務(wù)通常對(duì)帶寬有一個(gè)基本要求和可調(diào)節(jié)的范圍，并且?guī)挿峙湓跇I(yè)務(wù)會(huì)話過(guò)程中可以動(dòng)態(tài)調(diào)整。因此，可以通過(guò)動(dòng)態(tài)分配資源來(lái)為自適應(yīng)業(yè)務(wù)提供一種軟QoS保證，但是需要對(duì)業(yè)務(wù)的QoS進(jìn)行合理評(píng)估。動(dòng)態(tài)資源管理機(jī)制的目標(biāo)是使更多的業(yè)務(wù)流被接納，并使業(yè)務(wù)流平滑地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源的變化。帶寬分配的效率常常使用網(wǎng)絡(luò)的吞吐量來(lái)衡量。當(dāng)帶寬分配方案X1的吞吐量大于寬分配方案X2的吞吐量時(shí)，則稱X1的帶寬分配效率高于X2。帶寬分配的公平性用來(lái)評(píng)價(jià)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬資源占用的合理程度。迄今，已有不少工作研究公平性準(zhǔn)則，力求在效率和公平之間達(dá)到一個(gè)較好的平衡，最經(jīng)典的兩種方案是最大最小公平準(zhǔn)則和比例公平準(zhǔn)則。最大最小公平性是指當(dāng)任何數(shù)據(jù)流分配帶寬的增加，不能以降低已有與其相等或者更小帶寬的數(shù)據(jù)流的帶寬為代價(jià)時(shí)，稱這樣的帶寬分配方案為最大最小公平的。實(shí)際上，就是優(yōu)先保證帶寬需求小的數(shù)據(jù)流。相比于最大最小公平準(zhǔn)則，比例公平準(zhǔn)則主要考慮了數(shù)據(jù)流對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的消耗，對(duì)于占用鏈路較多的流所分配的帶寬進(jìn)行削減，使數(shù)據(jù)流的吞吐量反比于其跨越的跳數(shù)，優(yōu)先保障那些占用資源較少的數(shù)據(jù)流。但是，比例公平準(zhǔn)則往往使得跳數(shù)較少的數(shù)據(jù)流分配到帶寬過(guò)多，甚至超出了鏈路容量，造成帶寬的浪費(fèi)。另外，資源管理還與網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的情景意識(shí)能力相關(guān)，因?yàn)樽R(shí)別可用資源對(duì)于異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的資源管理非常重要。情景可以簡(jiǎn)單定義為影響用戶行為的環(huán)境要素。情景不僅依賴用戶的位置，而且與用戶周圍的環(huán)境相關(guān)(包括可用的資源、天氣、噪聲和交通情況等)。在決定業(yè)務(wù)可以獲得的QoS時(shí)，需要考慮網(wǎng)絡(luò)連接、通信成本、鏈路帶寬和用戶位置等因素，因?yàn)檫@些因素影響數(shù)據(jù)的交互、端系統(tǒng)的選用以及用戶的喜好。例如，當(dāng)帶寬允許時(shí)可以傳輸多媒體業(yè)務(wù)，而在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較重時(shí)只能提供數(shù)據(jù)報(bào)業(yè)務(wù)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種用于不確定性問(wèn)題建模和分析的方法，屬于概率圖形模型，在處理不確定性問(wèn)題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[8]。當(dāng)前，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為情景推理工具，已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可[9-10]?；谇榫案兄?，應(yīng)用系統(tǒng)能及時(shí)獲知環(huán)境信息并據(jù)此做出適應(yīng)性行動(dòng)，并為用戶提供相關(guān)信息或服務(wù)，使用戶以較低的代價(jià)高效獲得滿意的服務(wù)[11]。主要參考文獻(xiàn)：[1]陳林星,曾曦.移動(dòng)AdHoc網(wǎng)絡(luò)[M].第2版.北京:電子工業(yè)出版社,2012:5-10.[2]王海濤，李桂倫，吳波.AdHoc網(wǎng)絡(luò)的資源管理，現(xiàn)代有線傳輸，2004(6)：58-62[3]王田，曹長(zhǎng)修，汪紀(jì)峰.基于柔性QoS的資源動(dòng)態(tài)分配策略研究，通信學(xué)報(bào)，2001,22(10):70-76[4]閆力，王海濤，許尹穎.AdHoc網(wǎng)絡(luò)資源管理方法分類及比較分析，中國(guó)電信建設(shè)，2014，26(3)：21-28.[5]顧君忠.情景感知計(jì)算[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2009(5):3-4.[6]PereraC,ZaslavskyA,ChristenP,etal.Contextawarecomputingfortheinternetofthings:Asurvey[J].CommunicationsSurveys&Tutorials,IEEE,2014,16(1):414-454.[7]PatvardhanC,PrasadVC,PyaraVP.Vertexcutsetsofundirectedgraphs[J].Reliability,IEEETransactionson,1995,44(2):347-353.[8]XuJianfeng,WangDong.Object-orientedandontologycontext-awaremodelingbasedonXML[C]//IEEE20122ndInternationalConferenceonComputerScienceandNetworkTechnology,2012:1795-1800.[9]WibisonoW,ZaslavskyA,LingS.CoMiHoC:amiddlewareframeworkforcontextmanagementinMANETenvironment[C]//IEEE201024thIEEEInternationalConferenceonAdvancedInformationNetworkingandApplications,2010:620-627.[10]李艷娜，喬秀全，李曉峰.基于證據(jù)理論的上下文本體建模以及不確定性推理方法[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2010,32(8):1806-1811.[11]SunRui,HuangHongzhong,MiaoQiang.ImprovedinformationfusionapproachbasedonDSevidencetheory[J].JournalofMechanicalScienceandTechnology,2008,22(12):2417-2425.[12]KellyFP,MaullooAK,TanDKH.Ratecontrolforcommunicationnetworks:shadowprices,proportionalfairnessandstability[J].JournaloftheOperationalResearchsociety,1998:237-252.技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：發(fā)明目的：實(shí)際上，現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中不同業(yè)務(wù)的重要性各異，戰(zhàn)場(chǎng)中尤其如此。從網(wǎng)絡(luò)生存性角度出發(fā)，在帶寬資源緊張時(shí)，應(yīng)使帶寬分配向業(yè)務(wù)重要性高的數(shù)據(jù)流傾斜，保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的優(yōu)先完成。另外，現(xiàn)有的AdHoc網(wǎng)絡(luò)管理方案并沒(méi)有系統(tǒng)考慮應(yīng)用所處的網(wǎng)絡(luò)情景，包括節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)性和用戶的特殊需求等。為了在資源受限的網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)，提出一種基于情景感知的AdHoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理機(jī)制(Context-AwareBandwidthManagementScheme,CABMS)。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)收集本地情景信息，并以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為情景推理工具來(lái)判斷業(yè)務(wù)重要性，進(jìn)而確定帶寬分配的效用函數(shù)。通過(guò)建立原問(wèn)題的對(duì)偶問(wèn)題和引入帶寬“影子價(jià)格”，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)自主根據(jù)帶寬價(jià)格調(diào)整帶寬請(qǐng)求，并使帶寬分配算法快速收斂。CABMS將業(yè)務(wù)分為不同等級(jí)，當(dāng)帶寬資源緊缺時(shí)，高等級(jí)業(yè)務(wù)優(yōu)先得到帶寬；在帶寬嚴(yán)重不足時(shí)，拒絕部分常規(guī)業(yè)務(wù)請(qǐng)求以保證關(guān)鍵業(yè)務(wù)的帶寬需求。技術(shù)方案：一種基于情景感知的AdHoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理方法，主要利用節(jié)點(diǎn)的本地情景來(lái)推斷當(dāng)前業(yè)務(wù)的重要程度，給出業(yè)務(wù)重要性評(píng)級(jí)。依據(jù)重要性級(jí)別，通過(guò)在節(jié)點(diǎn)帶寬分配的效用函數(shù)中引入業(yè)務(wù)重要性指數(shù)，不同重要性的業(yè)務(wù)具有不同數(shù)值的業(yè)務(wù)重要性指數(shù)，重要性低的業(yè)務(wù)要付出更高的代價(jià)來(lái)獲得同樣多的帶寬分配。這樣，使得網(wǎng)絡(luò)在帶寬資源緊張時(shí)，帶寬分配的份額向重要性高的業(yè)務(wù)偏置，優(yōu)先保證網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的完成。也就是說(shuō)，CABMS能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)節(jié)點(diǎn)的情景信息，基于業(yè)務(wù)重要性自適應(yīng)地對(duì)帶寬分配進(jìn)行調(diào)整，提高了網(wǎng)絡(luò)生存性。通過(guò)節(jié)點(diǎn)上配備相應(yīng)傳感器件實(shí)時(shí)采集用戶的情景屬性值作為輸入，將其視為證據(jù)輸入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理，計(jì)算出各個(gè)業(yè)務(wù)的重要性邊緣概率，對(duì)業(yè)務(wù)重要性進(jìn)行判定，傳遞至帶寬分配方案中根據(jù)相關(guān)規(guī)則來(lái)計(jì)算得到各個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)該分配的帶寬值作為輸出。由于AdHoc網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn)，其在帶寬分配上有著不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)帶寬分配的約束主要體現(xiàn)在并發(fā)的數(shù)據(jù)流會(huì)在路由器處產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)，是時(shí)域上的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系；而當(dāng)AdHoc網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流使用的鏈路在彼此干擾范圍之內(nèi)時(shí)，同樣會(huì)出現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，構(gòu)成空間域上的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。如果一條數(shù)據(jù)流要經(jīng)過(guò)多跳才能到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，那么能夠分配給該流的帶寬取決于其所使用的鏈路集中的瓶頸鏈路，即可提供帶寬最小的鏈路。當(dāng)在這條鏈路上存在數(shù)據(jù)流間的激烈競(jìng)爭(zhēng)，所有使用這條鏈路的用戶的QoS均會(huì)下降。在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下，各種業(yè)務(wù)有著不同的重要程度，重要程度高的業(yè)務(wù)即為關(guān)鍵業(yè)務(wù)，若網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵業(yè)務(wù)處在發(fā)生激烈競(jìng)爭(zhēng)的區(qū)域，那么就會(huì)使關(guān)鍵業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量惡化，甚至不能滿足基本通信需求。為了能夠在種情況下為關(guān)鍵業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量提供保障，就需要對(duì)帶寬分配進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)控。為根據(jù)業(yè)務(wù)重要性自適應(yīng)分配帶寬資源，CABMS帶寬管理機(jī)制需要借助情景感知技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)的重要性進(jìn)行推理。具體來(lái)說(shuō)，CABMS選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為推理工具，其可以表達(dá)和分析不確定性和概率性的事物，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可用一種可視化方式來(lái)表達(dá)不確定性，有利于理解情景模型。節(jié)點(diǎn)獲取情景后，利用構(gòu)造好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理，CABMS采用團(tuán)樹(shù)法來(lái)完成概率分布的計(jì)算。團(tuán)樹(shù)法是一種目前計(jì)算速度很快的精確推理算法，其主要步驟是將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為團(tuán)樹(shù)，通過(guò)置信度傳播來(lái)計(jì)算相關(guān)概率。利用團(tuán)樹(shù)法可以在給定證據(jù)的條件下，計(jì)算出感興趣節(jié)點(diǎn)的邊緣概率分布，由此判斷出節(jié)點(diǎn)的取值。為反映業(yè)務(wù)的差異，實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)重要性對(duì)帶寬分配結(jié)果的影響，CABMS中使用Sigmoid函數(shù)來(lái)表示數(shù)據(jù)流的效用。為簡(jiǎn)化處理，選擇團(tuán)中到所有其他鏈路跳數(shù)之和最小的節(jié)點(diǎn)作為團(tuán)首節(jié)點(diǎn)，團(tuán)首節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集經(jīng)過(guò)該團(tuán)的流的帶寬請(qǐng)求，并更新團(tuán)的帶寬價(jià)格。收到數(shù)據(jù)流的帶寬請(qǐng)求后，團(tuán)首節(jié)點(diǎn)根據(jù)式(1)計(jì)算新的帶寬價(jià)格。γi(r+1)=[x(r)+β(ΣjxjAi,j-Ci)]+---(1)]]>其中，[a]+表示max{0，a}，r為帶寬分配的輪次，xj為數(shù)據(jù)流j的上一輪中的帶寬請(qǐng)求值，Ai,j表示團(tuán)流矩陣中數(shù)據(jù)流j在團(tuán)i中所占鏈路數(shù)目，Ci表示團(tuán)i的帶寬容量，β為更新步長(zhǎng)，且當(dāng)β足夠小時(shí)，帶寬分配結(jié)果將收斂。令Q為數(shù)據(jù)流所穿過(guò)團(tuán)的最大數(shù)目，L為最擁塞團(tuán)中的鏈路數(shù)，U為效用函數(shù)，a為-U＂上界，則0<β<2/(QLa)時(shí)，結(jié)果可收斂，詳細(xì)信息可參見(jiàn)文獻(xiàn)：LowSH,LapsleyDE.Optimizationflowcontrol—I:basicalgorithmandconvergence[J].IEEE/ACMTransactionsonNetworking(TON),1999,7(6):861-874。可見(jiàn)當(dāng)帶寬需求大于團(tuán)容量時(shí)，價(jià)格會(huì)逐步上升；反之，價(jià)格會(huì)逐步降低，反映經(jīng)濟(jì)學(xué)中的供求關(guān)系。團(tuán)首節(jié)點(diǎn)將新價(jià)格告知所有穿越該團(tuán)的數(shù)據(jù)流(源節(jié)點(diǎn))。然后，數(shù)據(jù)流計(jì)算出新的最優(yōu)帶寬分配值x*(r+1)后，最優(yōu)值是根據(jù)以下公式計(jì)算出來(lái)的：節(jié)點(diǎn)根據(jù)式(2)確定實(shí)際的帶寬需求，并將xreq返回給團(tuán)首節(jié)點(diǎn)，開(kāi)始下一輪價(jià)格計(jì)算。如此迭代，直至各數(shù)據(jù)流的帶寬請(qǐng)求值收斂，作為最終帶寬分配結(jié)果。xreq＝min(max(x*,Rmin),Rmax)(2)x*表示根據(jù)帶寬價(jià)格計(jì)算得出的最優(yōu)帶寬分配值，Rmin表示最小帶寬需求，Rmax表示最大帶寬需求。CABMS考慮了數(shù)據(jù)流的最大和最小帶寬需求，提高了帶寬使用效率。當(dāng)帶寬充足時(shí)，為所有數(shù)據(jù)流分配其帶寬最大需求值；當(dāng)團(tuán)容量不足以滿足所有數(shù)據(jù)流的最小帶寬需求時(shí)，應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)重要性有選擇地拒絕某些非關(guān)鍵業(yè)務(wù)，以優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的順利完成。當(dāng)各數(shù)據(jù)流請(qǐng)求的帶寬值發(fā)送至團(tuán)時(shí)，團(tuán)首節(jié)點(diǎn)將計(jì)算得到的帶寬價(jià)格和團(tuán)剩余容量返回?cái)?shù)據(jù)流，然后數(shù)據(jù)流確定當(dāng)前剩余帶寬是否滿足自己的最低帶寬需求。如果滿足最低需求，它將繼續(xù)參與帶寬分配過(guò)程；否則，退出帶寬分配過(guò)程。有益效果：本發(fā)明設(shè)計(jì)的情景感知的帶寬管理方案(CABMS)針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)環(huán)境下不同業(yè)務(wù)流的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，借助情景感知的思想，通過(guò)節(jié)點(diǎn)收集本地情景，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推斷當(dāng)前業(yè)務(wù)流的重要性。進(jìn)而，通過(guò)引入業(yè)務(wù)重要性指數(shù)使節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)確定各自的效用函數(shù)，在帶寬資源較為緊張的情況下使帶寬分配向關(guān)鍵業(yè)務(wù)偏置。并在帶寬資源嚴(yán)重匱乏時(shí)，拒絕接納某些非關(guān)鍵業(yè)務(wù)，優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的帶寬需求，有效提高了網(wǎng)絡(luò)的生存性。仿真實(shí)驗(yàn)中所配置的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如附圖2所示，仿真實(shí)驗(yàn)在1000×1000m2區(qū)域中生成了一個(gè)包含10個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)線自組網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)的覆蓋范圍均是半徑為400m的圓形區(qū)域，節(jié)點(diǎn)之間有邊表示兩節(jié)點(diǎn)在彼此覆蓋范圍內(nèi)。從仿真試驗(yàn)結(jié)果(圖3)可以看到CABMS在帶寬較為充足時(shí)，可以使關(guān)鍵業(yè)務(wù)在帶寬分配上得到偏置，并且同等重要性的業(yè)務(wù)，短路徑的業(yè)務(wù)會(huì)得到更多帶寬；在帶寬嚴(yán)重不足時(shí)，CABMS也能夠優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的完成，同時(shí)也不會(huì)使其他重要性級(jí)別較低的業(yè)務(wù)完全“餓死”。CABMS不僅完成了帶寬分配的任務(wù)，同時(shí)也在一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)流的接納控制。附圖說(shuō)明圖1為基于情景感知的帶寬管理方案原理圖；圖2為仿真實(shí)驗(yàn)中所配置的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；圖3為仿真實(shí)驗(yàn)中帶寬分配結(jié)果比較圖；圖4為AdHoc網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫纠龍D；圖5為圖4對(duì)應(yīng)的流競(jìng)爭(zhēng)圖；圖6為情景推理中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖；圖7為CABMS帶寬分配流程圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解這些實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求所限定的范圍。如圖1所示，基于情景感知的AdHoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理方法(Context-AwareBandwidthManagementScheme,CABMS)，通過(guò)節(jié)點(diǎn)上配備相應(yīng)傳感器件實(shí)時(shí)采集用戶的情景屬性值作為輸入，將其視為證據(jù)輸入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理，計(jì)算出各個(gè)業(yè)務(wù)的重要性邊緣概率，對(duì)業(yè)務(wù)重要性進(jìn)行判定，傳遞至帶寬分配方案中根據(jù)相關(guān)規(guī)則來(lái)計(jì)算得到各個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)該分配的帶寬值作為輸出。具體實(shí)施方案主要包括：AdHoc網(wǎng)絡(luò)帶寬分配模型、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的情景推理方法和帶寬分配算法，具體說(shuō)明如下：1)帶寬分配模型無(wú)線自組網(wǎng)的帶寬分配問(wèn)題較有線網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜，以圖4中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為例，說(shuō)明AdHoc網(wǎng)絡(luò)空間域上的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。一般來(lái)說(shuō)，節(jié)點(diǎn)間的相互干擾半徑Rinference要大于傳輸半徑Rtransmission。簡(jiǎn)便起見(jiàn)假設(shè)所有節(jié)點(diǎn)具有相同的傳輸半徑，且傳輸半徑與干擾半徑相等。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)不能同時(shí)收發(fā)數(shù)據(jù)。在上述假設(shè)條件下，AdHoc網(wǎng)絡(luò)可視為一個(gè)無(wú)向圖G(V,E)，V表示節(jié)點(diǎn)集合，E表示鏈路集合。對(duì)于兩條無(wú)線鏈路，若其中一條鏈路的一端在另外一條鏈路一端的一跳覆蓋范圍之內(nèi)時(shí)，則認(rèn)為這兩條鏈路之間存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系?；诖朔治?，可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D來(lái)構(gòu)造流競(jìng)爭(zhēng)圖，圖4中的拓?fù)鋱D對(duì)應(yīng)的流競(jìng)爭(zhēng)圖由圖5給出。流競(jìng)爭(zhēng)圖中的節(jié)點(diǎn)表示鏈路，節(jié)點(diǎn)間的邊表示兩節(jié)點(diǎn)存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。由此可見(jiàn)，流競(jìng)爭(zhēng)圖的構(gòu)建只與其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆嘘P(guān)。圖中的兩條虛線圈出了流競(jìng)爭(zhēng)圖中的兩個(gè)最大完全子圖，稱為團(tuán)(Clique)，這里以Q表示。一條鏈路能夠傳輸成功，當(dāng)且僅當(dāng)此鏈路所在的所有團(tuán)中的其他鏈路不能同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，因此團(tuán)構(gòu)成了AdHoc網(wǎng)絡(luò)中的基本帶寬資源單位。一條數(shù)據(jù)流可以由它所經(jīng)過(guò)的鏈路表示，根據(jù)圖4可以得到：F1＝{1,2,3,4}、F2＝{7,5}、F3＝{3,4,6}。其中，F(xiàn)1經(jīng)過(guò)了Q1和Q2，F(xiàn)2經(jīng)過(guò)了Q2，F(xiàn)3經(jīng)過(guò)了Q1和Q2。并且可以看到，每條流在團(tuán)中所占用的鏈路數(shù)目也不同，F(xiàn)1在Q1和Q2中均占用了3條鏈路，F(xiàn)2在Q2中占用了2條鏈路，F(xiàn)3在Q1中占用了3條鏈路，在Q2中占用了1條鏈路。表1團(tuán)流關(guān)系矩陣為了清晰表達(dá)這種關(guān)系，可以構(gòu)建矩陣A，其中Aij表示在Qi中數(shù)據(jù)流Fj所占用的鏈路數(shù)，稱A為團(tuán)流關(guān)系矩陣，表1給出了圖中對(duì)應(yīng)的團(tuán)流矩陣A。一條數(shù)據(jù)流可能穿越多個(gè)團(tuán)，并且在每個(gè)團(tuán)內(nèi)占用的鏈路數(shù)也可能不同，這種關(guān)系均可以用矩陣A來(lái)表示。為了在上述模型的基礎(chǔ)上說(shuō)明帶寬分配方案的可行性，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中共有n條數(shù)據(jù)流，m個(gè)團(tuán)，給出以下符號(hào)表示：1、X表示為各個(gè)數(shù)據(jù)流分配的帶寬向量，則X＝(x1,x2,...,xn)，2、C表示各個(gè)團(tuán)的帶寬容量，則C＝(c1,c2,...,cm)，3、以A表示團(tuán)流關(guān)系矩陣：基于上述符號(hào)，一種帶寬分配方案X＝(x1,x2,...,xn)是可行的，當(dāng)且僅當(dāng)AXT≤CT(3)xi≥0,∀1≤i≤n---(4)]]>式(3)和(4)稱為團(tuán)的約束條件。2)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的情景推理CABMS選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為推理工具來(lái)表達(dá)和分析不確定性和概率性的事物，進(jìn)而做出合理的推理和判斷。在應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)時(shí)，事先往往并不知道其結(jié)構(gòu)和參數(shù)。一般來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)兩種方法來(lái)構(gòu)造一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：一是，咨詢專家給出的意見(jiàn)，根據(jù)變量間的因果關(guān)系，構(gòu)造出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)確定參數(shù)；二是，通過(guò)大量數(shù)據(jù)樣本，讓貝葉斯網(wǎng)絡(luò)自己學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)；在結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方面，被廣泛認(rèn)可的方法是搜索網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間，并給每次搜索結(jié)果打分，找出得分高的結(jié)，結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)常見(jiàn)的方法包括K2算法、爬山法、貪婪搜索、EM算法和MCMC(MarkovChainMonteCarlo)算法等，前三種方法用于數(shù)據(jù)完整時(shí)的學(xué)習(xí)，后兩者用于不完整數(shù)據(jù)時(shí)的學(xué)習(xí)；參數(shù)學(xué)習(xí)主要包括兩類基本方法，即最大似然估計(jì)和貝葉斯估計(jì)。已知貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且獲得一些節(jié)點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，就可以計(jì)算得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。利用團(tuán)樹(shù)法可以在給定證據(jù)的條件下，計(jì)算出感興趣節(jié)點(diǎn)的邊緣概率分布，由此判斷出節(jié)點(diǎn)的取值。影響業(yè)務(wù)流重要性的因素很多，為簡(jiǎn)化分析，在此以戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境為例使用7種較常見(jiàn)的情景信息來(lái)評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)的重要程度，即業(yè)務(wù)類型(Business)、用戶身份(Identity)、戰(zhàn)斗狀態(tài)(Fight)、環(huán)境噪聲(Noise)、用戶加速度(acceleration)、機(jī)械振動(dòng)頻率(Vibration)和業(yè)務(wù)重要性(Significance)，且假定均為離散變量。根據(jù)變量是否可觀察，可將上述7種情景分為可觀察變量Vobserved＝{I,N,A,V,B}和隱藏變量Vhidden＝{F,S}。表2情景類型及取值集合表2歸納了各類情景的取值及含義。根據(jù)情景對(duì)業(yè)務(wù)重要程度產(chǎn)生影響的因果關(guān)系，構(gòu)造出圖6所示的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，其中白色為可觀察變量，灰色為隱藏變量。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)環(huán)境嘈雜，用戶快速移動(dòng)并且機(jī)械振動(dòng)頻率較高時(shí)，用戶很可能處于戰(zhàn)斗環(huán)境中，此時(shí)用戶的通信需求往往更重要。同時(shí)，用戶身份對(duì)業(yè)務(wù)類型也有影響，相比而言指揮人員的信息比來(lái)自普通士兵的信息更重要。在實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)大量樣本來(lái)對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練。在數(shù)據(jù)無(wú)缺失時(shí)，可利用最大似然法來(lái)估計(jì)參數(shù)；數(shù)據(jù)有缺失時(shí)，可利用EM(ExpectationMaximization)算法來(lái)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)。節(jié)點(diǎn)獲取情景后，利用構(gòu)造好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理。CABMS采用團(tuán)樹(shù)法來(lái)完成概率計(jì)算。團(tuán)樹(shù)法是一種目前計(jì)算速度最快的精確推理算法，其主要步驟是將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為團(tuán)樹(shù)，通過(guò)置信度傳播來(lái)計(jì)算相關(guān)概率。利用團(tuán)樹(shù)法可以在給定證據(jù)的條件下，計(jì)算出感興趣節(jié)點(diǎn)的概率分布情況，由此判斷出節(jié)點(diǎn)的取值。3)CABMS帶寬分配算法CABMS帶寬分配的目標(biāo)就是尋找一個(gè)可行的分配方案，達(dá)到既定的性能要求，例如某種公平性或者分配效率的提高。以數(shù)據(jù)流為研究對(duì)象，現(xiàn)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有n條數(shù)據(jù)流參與帶寬分配，F(xiàn)表示數(shù)據(jù)流的集合，帶寬分配向量為X＝(x1,x2,...,xn)，其中xi表示數(shù)據(jù)流i分配得到的帶寬，數(shù)據(jù)流i的最小帶寬要求和最大帶寬要求分別為Bimin和Bimax，其對(duì)應(yīng)的效用函數(shù)Ui(xi),(令Ui(xi)定義域?yàn)镈，且θ∈[0,1]，x,y∈D則Ui(xi)表示為凹函數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)U(θx+(1-θ)y)≥θU(x)+(1-θ)U(y))。則網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化目標(biāo)可寫成P:maxΣi=1nUi(xi)---(5)]]>s.t.AXT≤CT(6)Bmini≤xi≤Bmaxi,i∈F---(7)]]>A為團(tuán)流競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系矩陣，C＝(c1,c2,...,cm)為團(tuán)容量向量，共有m個(gè)團(tuán)，上述優(yōu)化目標(biāo)稱為原問(wèn)題P。P的約束條件為線性不等式，流i所分配的帶寬xi不僅要在其帶寬需求內(nèi)，而且受到團(tuán)容量的約束，這里稱約束條件為可行域Ω，顯然Ω是緊致的、凸的、非空的。又因?yàn)閁i(xi)為凹函數(shù)，則P有唯一的最優(yōu)解?？梢钥吹剑蟮米顑?yōu)解需要數(shù)據(jù)流(也即源節(jié)點(diǎn))之間相互了解對(duì)方的帶寬分配，也就需要大量交換分配信息，這無(wú)疑會(huì)帶來(lái)很大的通信代價(jià)。因此，為了分布式地進(jìn)行帶寬分配，需要考慮P的對(duì)偶問(wèn)題D?，F(xiàn)在考慮原問(wèn)題P的拉格朗日方程，得到：L:L(x,γ)=Σi=1nUi(xi)+γ(CT-AXT)---(8)]]>其中，γ為拉格朗日乘子向量，γ＝(γ1,γ2,...,γm)，且γ≥0。根據(jù)拉格朗日方程可進(jìn)一步寫出P的對(duì)偶形式：D:minγ≥0DL(γ)---(9)]]>其中，DL(γ)=maxBmaxi≤xi≤BmaxiL(x,γ)=Σi=1nmaxBmaxi≤xi≤Bmaxi(Ui(xi)-xiΣj=1mγjAi,j)+γCT---(10)]]>拉格朗日對(duì)偶問(wèn)題可以從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度給出一個(gè)有趣的解釋，γ可認(rèn)為是反映資源真實(shí)價(jià)值的價(jià)格，也稱影子價(jià)格(Shadowprice)。在帶寬分配問(wèn)題中，γj可作為團(tuán)j中單位帶寬的影子價(jià)格。在最大化問(wèn)題中，D給出了P最優(yōu)解x*的上界：DL(γ)≥U(x*)(11)這點(diǎn)很容易證明，對(duì)于任意可行解由于γ≥0，AXT≤CT，故γ(CT-AX~T)≥0⇒L(X~,γ)=ΣiUi(x~i)+γ(CT-AX~T)≥ΣiUi(x~i)⇒DL(γ)=maxX∈ΩL(X~,γ)≥ΣiUi(x~i)]]>證畢。上述特性稱為弱對(duì)偶性，通過(guò)對(duì)偶問(wèn)題建立原問(wèn)題的上界，若D的最優(yōu)解為γ*，P的最優(yōu)解為X*，則稱Gap＝U(X*)-DL(γ*)為最優(yōu)對(duì)偶間隔，在最大化問(wèn)題中，總有Gap≤0。當(dāng)Gap＝0時(shí)，稱原問(wèn)題和對(duì)偶問(wèn)題滿足強(qiáng)對(duì)偶性。根據(jù)凸優(yōu)化理論，若U(x)為嚴(yán)格凹的，且可行域是緊致凸的，則P和D是強(qiáng)對(duì)偶的。也就是說(shuō)，通過(guò)對(duì)偶問(wèn)題求得的最優(yōu)帶寬分配向量對(duì)于原問(wèn)題也是最優(yōu)的，這樣就可以通過(guò)求解式(9)得到式(5)的解。在強(qiáng)對(duì)偶條件下，根據(jù)KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件，設(shè)γ*為對(duì)偶問(wèn)題最優(yōu)解，X*為原問(wèn)題最優(yōu)解，有以下關(guān)系：γi*≥0Ci-ΣjAi,jxj*≥0γi*(Ci-ΣjAi,jxj*)=0---(12)]]>可見(jiàn)當(dāng)團(tuán)i中帶寬供過(guò)于求時(shí)，團(tuán)i的帶寬價(jià)格一定為0?？梢钥吹剑?10)中最后一項(xiàng)給定γ時(shí)為常數(shù)項(xiàng)，不會(huì)影響最優(yōu)帶寬分配的求解，所以可以略掉，改寫對(duì)偶函數(shù)為：DL+(γ)=maxBmaxi≤xi≤BmaxiL(x,γ)=Σi=1nmaxBmaxi≤xi≤Bmaxi(Ui(xi)-xiΣj=1mγjAi,j)---(13)]]>在給定各個(gè)團(tuán)的帶寬價(jià)格γ時(shí)，由于效用函數(shù)為嚴(yán)格凹的，每條數(shù)據(jù)流均可以根據(jù)式(13)計(jì)算出一個(gè)唯一最優(yōu)解使得xi*=argmaxRmini≤xi≤Rmaxi(Ui(xi)-xiΣj=1mγjAj,i)---(14)]]>由此可以看出，將γ視為帶寬價(jià)格，γ反映了網(wǎng)絡(luò)中的擁塞程度，并且通過(guò)求解對(duì)偶問(wèn)題每條流不需要知道其他流的帶寬分配值，所以實(shí)現(xiàn)了分布式帶寬分配。將效用增益因子引入效用函數(shù)中，來(lái)實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)重要性對(duì)帶寬分配結(jié)果的影響，CABMS中使用Sigmoid函數(shù)來(lái)表示數(shù)據(jù)流的效用：其中，稱為效用增益因子，CABMS中通過(guò)來(lái)控制數(shù)據(jù)流效用的增長(zhǎng)速度，以使帶寬分配結(jié)果向大的數(shù)據(jù)流偏置。這里將效用限制在[0,1]之間，當(dāng)數(shù)據(jù)流i分配到的帶寬超過(guò)其最大需求時(shí)，效用為1，當(dāng)分配帶寬小于其最小需求時(shí)，效用為0。隨著的增大，效用函數(shù)的遞增速度也變得更快。采用了梯度投影法(GradientProjectionAlgorithm,GPA)來(lái)求解最優(yōu)解X*，每次迭代中GPA沿著負(fù)梯度方向從當(dāng)前位置移動(dòng)固定的步長(zhǎng)β，對(duì)團(tuán)i，0<i<m，其梯度為▿DL(γi)=Ci-ΣjxjAi,j---(16)]]>所以，團(tuán)i每次在給定帶寬分配向量X后，可以根據(jù)式(17)計(jì)算帶寬資源的新價(jià)格γi(r+1)=[γi(r)+β(Σjxj(r)Ai,j-Ci)]+---(17)]]>式中，[a]+表示max{0,a}?？梢?jiàn)當(dāng)需求大于團(tuán)容量時(shí)，價(jià)格會(huì)逐步上升，反之，價(jià)格會(huì)逐步降低，反映出經(jīng)濟(jì)學(xué)中的供求關(guān)系。在計(jì)算出的新價(jià)格后，團(tuán)i告知所有穿過(guò)自身的數(shù)據(jù)流(源節(jié)點(diǎn))。數(shù)據(jù)流收到所有團(tuán)的新價(jià)格后，依照式(14)計(jì)算出新的最優(yōu)帶寬分配值此時(shí)，節(jié)點(diǎn)根據(jù)式(18)確定實(shí)際的帶寬需求。其中，xjreq=[x*]RminRmax---(18)]]>并將發(fā)送給團(tuán)i，如此迭代，直至收斂。β的選擇對(duì)于結(jié)果收斂性有很大影響，設(shè)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流穿過(guò)的團(tuán)數(shù)目最大值為擁塞程度最高的團(tuán)中的鏈路數(shù)目為為-U″(x)的上界，則當(dāng)β滿足時(shí)，結(jié)果一定是收斂的。在通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理出當(dāng)前業(yè)務(wù)的重要程度后，為了實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)擁塞時(shí)，使帶寬分配向重要程度高的業(yè)務(wù)偏置，需要為不同重要性的流指派不同的效用函數(shù)，通過(guò)效用增益因子來(lái)達(dá)到此目的。效用函數(shù)以帶寬分配目的為標(biāo)準(zhǔn)，在有限帶寬的情況下，業(yè)務(wù)流依據(jù)重要程度得到對(duì)應(yīng)比例的帶寬分配。顯然，當(dāng)時(shí)，Ui(xi)為嚴(yán)格凹函數(shù)。假設(shè)給定帶寬價(jià)格γ，式(14)中的反映了數(shù)據(jù)流j的路徑價(jià)格，即其所占用資源的總價(jià)格，可以對(duì)xj求導(dǎo)，并使其為零，得到令則可以寫成(20)，并得到2個(gè)解，參見(jiàn)式(21)因?yàn)镻P＞0，且則可知根據(jù)0＜z≤1,可知0<z1≤1z2≥1---(23)]]>所以只有z1是可行解，帶入到可得到此外，若PP＝0，這說(shuō)明路徑價(jià)格為0時(shí)，最優(yōu)帶寬需求x*將變?yōu)闊o(wú)窮大，且效用恒為1。至此，可以看到在給定各個(gè)團(tuán)中的帶寬價(jià)格向量γ后，與x*之間的關(guān)系。這里引入業(yè)務(wù)重要性指數(shù)κ＞0，且有當(dāng)數(shù)據(jù)流j計(jì)算得到路徑價(jià)格PP后，可根據(jù)κ確定當(dāng)前使用的效用函數(shù)Uj(xj)。將(26)帶入(24)可得到Y(jié)(κ)=PPx*=ln(κ-κ(κ+2)+1)-(2+κ)---(27)]]>根據(jù)前述，將業(yè)務(wù)等級(jí)分為三個(gè)等級(jí)，以xEM,xIM,xGE分別表示為“緊急業(yè)務(wù)”、“重要業(yè)務(wù)”和“一般性業(yè)務(wù)”分配的帶寬，在路徑價(jià)格相等的條件下，令業(yè)務(wù)等級(jí)每上升一個(gè)級(jí)別，分配的帶寬就多50％，等級(jí)最高的業(yè)務(wù)比等級(jí)最低的業(yè)務(wù)多分配125％?？捎檬?28)表示。xEMxIM=32xIMxGM=32,ifPPEM=PPIM=PPGE---(28)]]>實(shí)際上，路徑價(jià)格PP反映了接入某條數(shù)據(jù)流時(shí)，系統(tǒng)單位帶寬損失的效用(Utility/Mbps)，而U′(x)則是數(shù)據(jù)流在帶寬為x時(shí)單位帶寬帶來(lái)的效用增益，只有在PP≤U′(x)時(shí)，數(shù)據(jù)流提出的帶寬分配要求才會(huì)被接受。根據(jù)式(27)計(jì)算出滿足式(28)的相應(yīng)κ值，得到表3中的對(duì)應(yīng)關(guān)系。表3業(yè)務(wù)重要程度指數(shù)κ取值分配表CABMS中同時(shí)考慮了最大和最小帶寬需求，具體而言，當(dāng)帶寬完全充足時(shí)，為所有數(shù)據(jù)流分配其帶寬最大需求值，剩余帶寬還可用于接納新的數(shù)據(jù)流；當(dāng)團(tuán)容量不足以滿足所有數(shù)據(jù)流的最小帶寬需求時(shí)，應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)重要性來(lái)選擇性拒絕某些非關(guān)鍵業(yè)務(wù)的帶寬請(qǐng)求，以優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的完成。當(dāng)數(shù)據(jù)流請(qǐng)求的帶寬值發(fā)送至團(tuán)時(shí)，團(tuán)同時(shí)將計(jì)算后的新的帶寬價(jià)格和團(tuán)剩余容量返回至各個(gè)數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)流收到后，首先根據(jù)如下的JOIN_RULE規(guī)則來(lái)確定當(dāng)前帶寬剩余容量是否能夠滿足自己的最低需求。如果能夠滿足(即join＝1)，將繼續(xù)參與帶寬分配過(guò)程；否則，直接退出帶寬分配過(guò)程，因?yàn)榧词顾惺Ｓ鄮捑峙浣o自己，將仍不能滿足帶寬最小需求。在帶寬競(jìng)爭(zhēng)很激烈時(shí)，參與分配的數(shù)據(jù)流提出的帶寬需求將隨著帶寬價(jià)格的不斷上升而逐步降低，直到降至各自的最小帶寬需求。如果團(tuán)的帶寬容量不足以滿足所有帶寬請(qǐng)求，團(tuán)將發(fā)送給每條參與競(jìng)爭(zhēng)的數(shù)據(jù)流一條帶寬容量不足的指示信息Request_to_abort，以此要求部分?jǐn)?shù)據(jù)流取消或者延后帶寬請(qǐng)求來(lái)完成帶寬分配過(guò)程。由于CABMS基于情景信息獲悉了業(yè)務(wù)重要性，所以收到Request_to_abort后，數(shù)據(jù)流應(yīng)根據(jù)自身業(yè)務(wù)的重要性以相應(yīng)概率來(lái)臨時(shí)退出競(jìng)爭(zhēng)。之所以選擇概率性退出，是出于公平性的考慮，以使這種情況下重要性較低的業(yè)務(wù)不至于完全“餓死”。式(29)給出了臨時(shí)退出概率的表達(dá)式Pr(Abort)＝w1fmin_rate+w2fimportance(29)其中，w1和w2為分配權(quán)重，且w1+w2＝1，這里取w1＝0.1,w2＝0.9，因?yàn)镃ABMS更注重業(yè)務(wù)重要性對(duì)臨時(shí)退出概率的影響。fmin_rate=11+e-η(Rmin-RminMAX/2)---(30)]]>fimportance=11+e-η(I-IMAX/2)---(31)]]>式(30)和(31)分別是最小帶寬需求比重函數(shù)和重要性比重函數(shù)，且有fmin_rate,fimportance∈[0,1]。η為常數(shù)且這里η＝2，為最小帶寬需求的上限，這里取因?yàn)?Mpbs基本可以滿足所有類型業(yè)務(wù)的帶寬需求。I∈{1,2,3},IMAX＝3，對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)重要性，I越小則業(yè)務(wù)重要性越高。由此可見(jiàn)，業(yè)務(wù)重要性越高時(shí)，臨時(shí)退出概率越低，反之，臨時(shí)退出概率越高；同等級(jí)別的業(yè)務(wù)，最小帶寬需求越大，臨時(shí)退出概率越高，反之，臨時(shí)退出概率越低。顯而易見(jiàn)，Pr(Abort)∈[0,1]。這里稱Pr(Abort)為臨時(shí)退出概率。因?yàn)楫?dāng)收到Request_to_abort后，存在所有或者大部分?jǐn)?shù)據(jù)流退出的情況，這樣在滿足未退出數(shù)據(jù)流帶寬需求后，仍可能存在部分剩余帶寬可供已退出的數(shù)據(jù)流使用。需要注意到，若有帶寬剩余，那么帶寬價(jià)格一定為0。所以當(dāng)帶寬價(jià)格變?yōu)?時(shí)，團(tuán)將已分配給未退出數(shù)據(jù)流的帶寬從總?cè)萘繙p去后，臨時(shí)退出的數(shù)據(jù)流將再次參與剩余帶寬的競(jìng)爭(zhēng)。和前面一樣，數(shù)據(jù)流首先判斷剩余帶寬是否能夠滿足自己的最小帶寬需求，若不能滿足，則完全退出競(jìng)爭(zhēng)，不再參與帶寬分配。當(dāng)剩余帶寬不能滿足所有參與競(jìng)爭(zhēng)的數(shù)據(jù)流最小需求時(shí)，再一次發(fā)送Request_to_abort至這些數(shù)據(jù)流，重復(fù)前面的過(guò)程。直至所有的數(shù)據(jù)流都得到相應(yīng)的帶寬分配或者完全退出，至此帶寬分配完成。為了清晰表述CABMS帶寬分配方案，參照?qǐng)D7分步驟說(shuō)明其帶寬分配過(guò)程：1.當(dāng)某源節(jié)點(diǎn)需要發(fā)起通信業(yè)務(wù)時(shí)，首先查詢本地節(jié)點(diǎn)情景數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)情景，包括上述討論的可觀察情景：Context＝{Noise,acceleration,Vibration,Identity,Business}，每種情景的取值可以通過(guò)設(shè)定相應(yīng)閾值來(lái)確定。利用訓(xùn)練好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)業(yè)務(wù)重要性進(jìn)行推理判斷，得到業(yè)務(wù)重要性評(píng)級(jí)，并獲得對(duì)應(yīng)的κ值。2.源節(jié)點(diǎn)選取一個(gè)可行的發(fā)送帶寬請(qǐng)求xj(0)。3.收集拓?fù)湫畔?，?gòu)造流競(jìng)爭(zhēng)圖，并求解其最大團(tuán)。初始化團(tuán)資源的帶寬價(jià)格，得到帶寬價(jià)格向量γ，這里初始化值只要是合理的，即γi(0)≥0，分配結(jié)果均可以收斂，這里設(shè)置為γ＝0。4.第(r+1)輪，各個(gè)團(tuán)收到各個(gè)流的帶寬請(qǐng)求后，根據(jù)式(6)計(jì)算新的帶寬價(jià)格γ(r+1)，同時(shí)記錄各數(shù)據(jù)流的帶寬請(qǐng)求值和本次帶寬價(jià)格。比較本次和上次的帶寬價(jià)格，若價(jià)格在上升，則進(jìn)一步比較各數(shù)據(jù)流本次和上次的帶寬請(qǐng)求值，若所有的數(shù)據(jù)流的帶寬請(qǐng)求值均未發(fā)生變化，則說(shuō)明當(dāng)前的帶寬容量已不能滿足所有的請(qǐng)求。將γ(r+1)和當(dāng)前的帶寬剩余容量發(fā)送給各個(gè)數(shù)據(jù)流，并根據(jù)前面的判斷結(jié)果，決定是否同時(shí)發(fā)送Request_to_abort。5.首先根據(jù)是否收到Request_to_abort，來(lái)采取相應(yīng)動(dòng)作。若未收到，各數(shù)據(jù)流根據(jù)JOIN_RULE規(guī)則來(lái)決定是否參與帶寬分配。如果沒(méi)有退出帶寬分配，則根據(jù)式(18)計(jì)算實(shí)際帶寬請(qǐng)求值x(r+1)，并發(fā)送給各個(gè)團(tuán)；若收到Request_to_abort，則以式(29)給出的概率來(lái)隨機(jī)臨時(shí)退出帶寬分配，如果還沒(méi)有退出分配過(guò)程，則發(fā)送最小帶寬需求作為請(qǐng)求值；如果臨時(shí)退出帶寬分配，則檢測(cè)帶寬價(jià)格是否為0，當(dāng)價(jià)格降為0時(shí)，嘗試再次發(fā)起帶寬分配請(qǐng)求。6.如果網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錄](méi)有改變，返回到第4步；否則，返回至第3步。JOIN_RULE規(guī)則描述如下：Aji表示在某個(gè)團(tuán)內(nèi)，以節(jié)點(diǎn)i為源節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流所占據(jù)的鏈路數(shù)目，BD_volumej表示某團(tuán)j的帶寬總量剩余，即該團(tuán)的剩余容量不能滿足節(jié)點(diǎn)i的最低帶寬需求，則其直接退出帶寬分配過(guò)程。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3