本發(fā)明屬于無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了高速鐵路運(yùn)行中，基于蜂窩信息站集成網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，一種基于kuhn-munkres算法的收益率時(shí)間相關(guān)服務(wù)數(shù)據(jù)包的調(diào)度算法。

背景技術(shù)：

本文應(yīng)用一種基于蜂窩信息站集成的三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，即內(nèi)容服務(wù)器，信息站(路邊通信單元)和車輛站，系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)服務(wù)方式為按需服務(wù)方式。這種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和服務(wù)方式現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用于服務(wù)高速列車乘客的網(wǎng)絡(luò)需求和v2x車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通信中。在該系統(tǒng)中，蜂窩網(wǎng)絡(luò)基站通過(guò)穩(wěn)定的有線網(wǎng)絡(luò)連接與內(nèi)容服務(wù)器相連，提供較低速的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)覆蓋；信息站部署在軌道旁，能夠提供小范圍較大數(shù)據(jù)傳輸速率的網(wǎng)絡(luò)接入。信息站和蜂窩網(wǎng)絡(luò)集成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能夠綜合蜂窩網(wǎng)絡(luò)和信息站各自的優(yōu)點(diǎn)。

當(dāng)車載設(shè)備(用戶)按照需求請(qǐng)求數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)報(bào)文將通過(guò)路邊信息站與車載設(shè)備或終端(手機(jī)，電腦等)之間的無(wú)線信道將數(shù)據(jù)調(diào)度和分配給用戶。高速鐵路乘客(網(wǎng)絡(luò)用戶)通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)鏈路請(qǐng)求按需服務(wù)數(shù)據(jù)，服務(wù)數(shù)據(jù)從主干網(wǎng)絡(luò)傳遞到信息站，然后再傳輸給車輛站。最后，車輛站(部署在高速列車上)負(fù)責(zé)分配調(diào)度數(shù)據(jù)包給車廂內(nèi)部用戶的終端設(shè)備。信息站通過(guò)穩(wěn)定的有線網(wǎng)絡(luò)鏈路連接到主干網(wǎng)絡(luò)核心服務(wù)器，車輛站到用戶終端設(shè)備的連接可以由wi-fi等高速無(wú)線局域網(wǎng)技術(shù)負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)。服務(wù)數(shù)據(jù)傳遞到用戶設(shè)備后，服務(wù)的確認(rèn)信息由車輛站經(jīng)由信息站最終由蜂窩集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。

為了滿足車輛在高速行駛過(guò)程中基站與車輛通信的需求，克服多普勒效應(yīng)等對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信的影響，有學(xué)者提出一種專門用于基站與車載設(shè)備通信的mac幀結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)下，每個(gè)時(shí)間區(qū)間被分為時(shí)間間隔相等的用于信息傳播的時(shí)隙，時(shí)間間隔小于信道相干時(shí)間(channelcoherencetime)，劃分的每個(gè)時(shí)隙的信道增益是固定的，但是由于信號(hào)衰減等原因，時(shí)隙的容量會(huì)因不同的情況而有所差異?？紤]時(shí)隙中信道增益等信道信息，每個(gè)時(shí)隙可以發(fā)送的數(shù)據(jù)包數(shù)量上限可以確定。

考慮按需數(shù)據(jù)調(diào)度的質(zhì)量和用戶良好的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，高質(zhì)量、低延遲、低丟包率等要求是在線調(diào)度數(shù)據(jù)包時(shí)要追求的目標(biāo)。同時(shí)，在按需請(qǐng)求數(shù)據(jù)服務(wù)下，用戶愿意為不同的服務(wù)付出的代價(jià)也是不同，另外由于用戶之間的差異，不同用戶愿意為請(qǐng)求服務(wù)支付的價(jià)格也不相同。在高速鐵路環(huán)境下，由于信道狀態(tài)不太穩(wěn)定，以及種種因素，尤其是多普勒效應(yīng)的限制，數(shù)據(jù)由信息站到車輛站的調(diào)度是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)钠款i，因此，怎樣合理高效利用信道，合理調(diào)度服務(wù)數(shù)據(jù)，使得調(diào)度的服務(wù)數(shù)據(jù)獲得最大價(jià)值，讓服務(wù)運(yùn)營(yíng)商或提供者獲得最大收益是很重要的目標(biāo)。本發(fā)明所解決的目標(biāo)問題就是如此。

1.系統(tǒng)模型

本文所述問題中的時(shí)隙模型如下，高速鐵路沿線信息站總數(shù)為h，假設(shè)每個(gè)信息站覆蓋范圍不重疊。和表示車輛進(jìn)入和離開信息站h,h＝1,2,…,h覆蓋范圍的時(shí)刻。如上述背景技術(shù)所述，時(shí)間在每個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)被劃分為相等時(shí)長(zhǎng)為tf的時(shí)隙，則第h信息站覆蓋的時(shí)間可以分為時(shí)隙，則用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)隙總數(shù)為其中時(shí)隙n內(nèi)數(shù)據(jù)包傳輸容量為cn,n＝1,2,…,n。

按需請(qǐng)求的數(shù)據(jù)模型如下，用戶服務(wù)請(qǐng)求集合為s，對(duì)于s中的每個(gè)服務(wù)s∈s，使用一個(gè)四元組(gs,qs,ds,ws(n),ls(n))來(lái)定義，其中：

(1)s在傳輸過(guò)程中將被編碼為長(zhǎng)度固定的數(shù)據(jù)包，每個(gè)服務(wù)需要被調(diào)度的數(shù)據(jù)包最大數(shù)量為qs；

(2)服務(wù)的到達(dá)時(shí)間為時(shí)隙gs，可以被調(diào)度的最晚時(shí)間為時(shí)隙ds；

(3)如果該服務(wù)請(qǐng)求的一個(gè)數(shù)據(jù)包在其生命周期[gs,ds]之間的時(shí)隙n內(nèi)被調(diào)度，將獲得收益ws(n)；

(4)每個(gè)請(qǐng)求s在時(shí)隙n內(nèi)可以被調(diào)度數(shù)據(jù)包的數(shù)量上限為ls(n)。

2.目標(biāo)問題

基于上述時(shí)隙模型和請(qǐng)求模型，該按需數(shù)據(jù)調(diào)度問題被轉(zhuǎn)化為整數(shù)最優(yōu)規(guī)劃問題。每個(gè)服務(wù)數(shù)據(jù)待調(diào)度的數(shù)據(jù)包只有在該請(qǐng)求服務(wù)的生命周期之內(nèi)被調(diào)度才會(huì)產(chǎn)生效益，即令xns表示請(qǐng)求s在時(shí)隙n內(nèi)發(fā)送的數(shù)據(jù)包的數(shù)量，則一種調(diào)度方案可以表示為向量所以，目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

約束條件為

其中，條件(1a)表示數(shù)據(jù)包只能在服務(wù)的生命周期內(nèi)才能被調(diào)度和分配，超出生命周期的數(shù)據(jù)包無(wú)效，且被調(diào)度數(shù)據(jù)包的數(shù)量只能為整數(shù)；(1b)表示在每個(gè)時(shí)隙內(nèi)調(diào)度的數(shù)據(jù)包數(shù)量不能超過(guò)該時(shí)隙能發(fā)送的數(shù)據(jù)包容量；(1c)則表示每個(gè)服務(wù)被調(diào)度數(shù)據(jù)包的數(shù)量不能超過(guò)該服務(wù)需要調(diào)度最大數(shù)據(jù)包數(shù)量；(1d)表示每個(gè)請(qǐng)求在一個(gè)時(shí)隙內(nèi)分配的數(shù)據(jù)包的數(shù)量不能超過(guò)上限。

上述問題由于約束條件(1a)，該整數(shù)規(guī)劃問題是一個(gè)np困難問題，在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)不能找到最優(yōu)解。考慮上述時(shí)隙的特殊結(jié)構(gòu)，采取一種基于每個(gè)時(shí)隙可發(fā)送數(shù)據(jù)包容量的“虛擬微時(shí)隙”的映射，可以將這個(gè)問題轉(zhuǎn)化為相對(duì)容易求解的0-1最優(yōu)規(guī)劃問題。

根據(jù)時(shí)隙n的容量cn，該時(shí)隙被劃分成的cn微時(shí)隙，微時(shí)隙容量是1，即最多僅一個(gè)數(shù)據(jù)包可以在微時(shí)隙被調(diào)度傳輸。通過(guò)這種映射關(guān)系，n時(shí)隙共產(chǎn)生微幀。經(jīng)過(guò)映射后，請(qǐng)求s的請(qǐng)求時(shí)間gs和截止時(shí)間ds分別轉(zhuǎn)化為：和請(qǐng)求s的生命周期內(nèi)時(shí)隙的個(gè)數(shù)為k,k＝ds-gs+1，對(duì)于請(qǐng)求s的生命周期內(nèi)每個(gè)時(shí)隙k，bsk為其映射后的第一個(gè)微時(shí)隙，esk為映射后的最后一個(gè)微時(shí)隙。

以m表示微時(shí)隙的序號(hào)，xms表示微時(shí)隙m內(nèi)服務(wù)數(shù)據(jù)s傳輸數(shù)據(jù)包的數(shù)量。由于微時(shí)隙只能傳輸一個(gè)數(shù)據(jù)包，所以xms∈{0,1}。

故上述整數(shù)最優(yōu)規(guī)劃問題被等效規(guī)約為下列0-1規(guī)劃問題，目標(biāo)函數(shù)為：

約束條件為

其約束條件含義和(1a)(1b)(1c)相似，唯一的區(qū)別在于(2a)，即每個(gè)微時(shí)隙最多只能發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包。

3.基于加權(quán)二分圖的最大權(quán)匹配算法：kuhn-munkres算法。

二分圖可以表示為g(x,y,e)，它的頂點(diǎn)可以分類兩個(gè)集合x和y，所有的邊關(guān)聯(lián)在兩個(gè)頂點(diǎn)中，恰好一個(gè)屬于集合x，另一個(gè)屬于集合y，且?guī)в袡?quán)值w(x,y)。

匈牙利算法是基于hall定理中充分性證明的思想，它是二分圖匹配最常見的算法，該算法的核心就是尋找增廣路徑，它是一種用增廣路徑求二分圖最大匹配的算法。

kuhn-munkres算法的具體步驟如下：

1)初始化可行頂標(biāo)的值；

2)用匈牙利算法尋找完備匹配；

3)若未找到完備匹配則修改可行頂標(biāo)的值；

4)重復(fù)2)3)直到找到相等子圖的完備匹配為止。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決按需請(qǐng)求數(shù)據(jù)調(diào)度問題，達(dá)到效用最大化，提出了一種基于kuhn-munkres算法的收益率時(shí)間相關(guān)服務(wù)數(shù)據(jù)包的調(diào)度算法。

具體技術(shù)方案如下：

在線環(huán)境下，假設(shè)當(dāng)前時(shí)隙為n，信道一次建立包括nc時(shí)隙，即nc時(shí)隙的信息(信道容量)已知，當(dāng)前時(shí)隙已經(jīng)到達(dá)的待調(diào)度的請(qǐng)求服務(wù)集合為s^*。

本文所采用的技術(shù)方案是按照以下步驟進(jìn)行：

步驟一，建立服務(wù)請(qǐng)求模型，按照請(qǐng)求模型將問題轉(zhuǎn)化為上述調(diào)度問題；

將服務(wù)請(qǐng)求表示為一個(gè)五元組：

(gs,qs,ds,ws(n),ls(n))(3)

其中，每個(gè)服務(wù)需要被調(diào)度的數(shù)據(jù)包數(shù)量為qs，其到達(dá)時(shí)間為gs，截止時(shí)間為ds，如果該服務(wù)的請(qǐng)求在時(shí)隙n∈[gs,ds]內(nèi)被調(diào)度，那么該請(qǐng)求的每一個(gè)數(shù)據(jù)包將會(huì)獲得收益ws(n)，每個(gè)請(qǐng)求s在時(shí)隙n內(nèi)可以被調(diào)度數(shù)據(jù)包的數(shù)量上限為ls(n)；

步驟二，將在線調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為加權(quán)二分圖，并使用鄰接矩陣存儲(chǔ)；

將待調(diào)度請(qǐng)求數(shù)據(jù)的待分配數(shù)據(jù)包作為二分圖g(x,y,e)的一個(gè)頂點(diǎn)集合x，已知信息時(shí)隙經(jīng)過(guò)微時(shí)隙映射后產(chǎn)生的微時(shí)隙作為頂點(diǎn)集合y；現(xiàn)有的一個(gè)簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)化規(guī)則是，當(dāng)請(qǐng)求數(shù)據(jù)s中的任意待調(diào)度數(shù)據(jù)包在一個(gè)微時(shí)隙m內(nèi)調(diào)度，滿足gs≤m≤ds，則在該數(shù)據(jù)包和微時(shí)隙之間存在一條邊，這樣的轉(zhuǎn)化規(guī)則不能滿足限制條件(2d)，對(duì)轉(zhuǎn)化規(guī)則做出改進(jìn)，當(dāng)時(shí)隙n滿足gs≤n≤ds，該請(qǐng)求s的每個(gè)數(shù)據(jù)包與時(shí)隙n內(nèi)的ls(n)個(gè)微時(shí)隙相連，即請(qǐng)求s的每個(gè)數(shù)據(jù)包與時(shí)隙n有且僅有l(wèi)s(n)條邊，且保證該請(qǐng)求s的所有數(shù)據(jù)包在每個(gè)時(shí)隙n內(nèi)連接的微時(shí)隙是相同的；該邊的權(quán)值為該數(shù)據(jù)包在該微時(shí)隙m中分配能夠獲得收益值ws(m)。

在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的層面就將“每個(gè)請(qǐng)求在時(shí)隙內(nèi)調(diào)度的數(shù)據(jù)包的數(shù)量不能超過(guò)某個(gè)上限”這個(gè)限制條件滿足。

改進(jìn)的轉(zhuǎn)化完成以后，因此將在二分圖層面上滿足約束條件(2d)，將轉(zhuǎn)化后的加權(quán)二分圖用鄰接矩陣存儲(chǔ)表示。

步驟三，基于步驟二存儲(chǔ)為鄰接矩陣形式的加權(quán)二分圖，利用kuhn-munkres算法求解，得到最優(yōu)匹配。

本發(fā)明的有益效果為，針對(duì)提出的新問題(2)，應(yīng)用基于kuhn-munkres算法的在線調(diào)度算法，能夠取得較好的效果，達(dá)到效益的近似最優(yōu)化。由于目前針對(duì)上述新問題尚無(wú)專門的新算法出現(xiàn)，根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，新提出的算法比之前解決類似問題的經(jīng)典算法在提高總收益方面有明顯的優(yōu)勢(shì)。

基于kuhn-munkres算法的在線調(diào)度算法至少能夠達(dá)到離線最優(yōu)算法的90％以上，且相比于傳統(tǒng)貪心算法、指數(shù)容量算法和先進(jìn)先出算法的優(yōu)勢(shì)較為明顯：對(duì)于指數(shù)容量算法，大概有20-30％的性能領(lǐng)先，而相比于先進(jìn)先出算法，其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)更加明顯，大約有40％。相比于貪心算法，也是要優(yōu)于貪心算法的。而且新提出的算法可以作為之后學(xué)者研究提出算法的標(biāo)桿和對(duì)照。

附圖說(shuō)明

圖1為kuhn-munkres算法流程圖；

圖2為本發(fā)明的算法流程圖；

圖3為仿真效果圖；

圖4為按照簡(jiǎn)單規(guī)則轉(zhuǎn)化的二分圖；

圖5為修改轉(zhuǎn)化策略后轉(zhuǎn)化的二分圖。

具體實(shí)施方式

下面對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

實(shí)施例1

3個(gè)時(shí)隙信息已知，每個(gè)時(shí)隙的信道容量均為5，2個(gè)待調(diào)度請(qǐng)求，其中：s1＝(1，3，8，3，2),s2＝(4，4，12，4，3)。認(rèn)為ws(n)和ls(n)均為常數(shù)，且圖中沒有畫出。s1需要有3個(gè)數(shù)據(jù)包待調(diào)度，s2有4個(gè)數(shù)據(jù)包待調(diào)度，于是按照簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)化規(guī)則轉(zhuǎn)化后的二分圖和修改規(guī)則后轉(zhuǎn)化的二分圖如附圖4和附圖5所示。

在線條件下，假設(shè)當(dāng)前時(shí)隙為n，未來(lái)nc時(shí)隙的信息已知，即信道容量已知，對(duì)于請(qǐng)求數(shù)據(jù)s，qns表示其在時(shí)隙n到達(dá)時(shí)剩余的待調(diào)度數(shù)據(jù)包的數(shù)量。

步驟一，計(jì)算當(dāng)前的已經(jīng)到達(dá)的請(qǐng)求集合s^*＝{s∈s|gs≤n≤ds,qns＞0}，并更新s^*中元素的生命周期；

對(duì)于新到達(dá)的請(qǐng)求數(shù)據(jù)s^new，其到達(dá)時(shí)間為截止時(shí)間為對(duì)于在n時(shí)隙之前就已到達(dá)的且滿足qns＞0的數(shù)據(jù)s，更新其截止時(shí)間為min{n+nc,ds}，更新待調(diào)度的數(shù)據(jù)包數(shù)量qs＝qns。

假設(shè)在時(shí)隙1到達(dá)的服務(wù)集合為s1，在時(shí)隙區(qū)間[1,nc]內(nèi)的待調(diào)度服務(wù)集合(服務(wù)的生命周期內(nèi)且待調(diào)度的數(shù)據(jù)包數(shù)量不為0)為s^*，明顯地，此時(shí)s^*＝s1；假設(shè)現(xiàn)在有新的請(qǐng)求s^new到達(dá)時(shí)隙n(n≤nc)，把時(shí)隙n“看作”新的時(shí)隙1，更新s^*：新到達(dá)的請(qǐng)求s^new加入s^*，更新其到達(dá)時(shí)間對(duì)于原來(lái)s^*中的請(qǐng)求，如果已經(jīng)超出生命周期或者其數(shù)據(jù)包已經(jīng)全部被調(diào)度，則從s^*中刪除，對(duì)于其他的請(qǐng)求，則更新它們的待調(diào)度數(shù)據(jù)包數(shù)量。

步驟二，將上述在線調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為加權(quán)二分圖；

將目前待調(diào)度請(qǐng)求數(shù)據(jù)的待分配數(shù)據(jù)包作為二分圖g(x,y,e)的一個(gè)頂點(diǎn)集合x，目前已知信息時(shí)隙經(jīng)過(guò)微時(shí)隙映射后產(chǎn)生的微時(shí)隙作為頂點(diǎn)集合y；當(dāng)請(qǐng)求數(shù)據(jù)s中的任意待調(diào)度數(shù)據(jù)包在一個(gè)微時(shí)隙m內(nèi)調(diào)度，滿足gs≤m≤ds，則在該數(shù)據(jù)包和微時(shí)隙之間存在一條邊。這樣的轉(zhuǎn)化措施不能滿足問題的限制條件，于是對(duì)轉(zhuǎn)化規(guī)則做出改進(jìn)，即必須滿足對(duì)于時(shí)隙n(gs≤n≤ds)，該請(qǐng)求數(shù)據(jù)s的每個(gè)數(shù)據(jù)包與時(shí)隙n的微時(shí)隙都有且只有l(wèi)s(n)條邊相連，且保證一個(gè)請(qǐng)求的所有數(shù)據(jù)包在每個(gè)時(shí)隙內(nèi)連接的微時(shí)隙是相同的。該邊的權(quán)值為該數(shù)據(jù)包在該微時(shí)隙m中分配能夠獲得收益值ws(m)。這樣，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的層面就將“每個(gè)請(qǐng)求在時(shí)隙內(nèi)調(diào)度的數(shù)據(jù)包的數(shù)量不能超過(guò)某個(gè)上限”這個(gè)限制條件滿足。

轉(zhuǎn)化后的加權(quán)二分圖用鄰接矩陣存儲(chǔ)表示；然后，基于該二分圖的鄰接矩陣，使用kuhn-munkres算法求解。

步驟三，基于上述改進(jìn)的加權(quán)二分圖，利用kuhn-munkres算法求解。

上述問題轉(zhuǎn)化為加權(quán)二分圖，并存儲(chǔ)為鄰接矩陣的形式，利用kuhn-munkres算法，求解最優(yōu)匹配，該最優(yōu)匹配僅僅是原問題的一個(gè)近似最優(yōu)解。

實(shí)施例2

在仿真實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置有總時(shí)隙數(shù)量n：30～100，列車中無(wú)線用戶產(chǎn)生的按需請(qǐng)求的到達(dá)速度(請(qǐng)求個(gè)數(shù)/時(shí)隙)服從平均速率為3的泊松分布，每個(gè)請(qǐng)求的生命周期為10個(gè)時(shí)隙，每個(gè)請(qǐng)求包含的待調(diào)度數(shù)據(jù)包數(shù)量服從[5,15]的隨機(jī)分布，每個(gè)請(qǐng)求的每個(gè)數(shù)據(jù)包支付的價(jià)格服從[1,10]的隨機(jī)分布，信道一次建立包含時(shí)隙的數(shù)目(nc)是10。仿真效果圖如圖3所示。