高級(jí)在軌系統(tǒng)的自相似業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)鏈路優(yōu)化模型

王繼輝，池云，趙運(yùn)弢，劉恒馳，4

（1.沈陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程學(xué)院，沈陽(yáng)110045；2.遼寧行政學(xué)院，沈陽(yáng)110161；

3.沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽(yáng)110159；4.空軍沈陽(yáng)后勤訓(xùn)練基地，沈陽(yáng)110045）

高級(jí)在軌系統(tǒng)的自相似業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)鏈路優(yōu)化模型

王繼輝1，池云2，趙運(yùn)弢3，劉恒馳3，4

（1.沈陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程學(xué)院，沈陽(yáng)110045；2.遼寧行政學(xué)院，沈陽(yáng)110161；

3.沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽(yáng)110159；4.空軍沈陽(yáng)后勤訓(xùn)練基地，沈陽(yáng)110045）

在AOS高級(jí)在軌系統(tǒng)鏈路協(xié)議的基礎(chǔ)上，分析了具有自相似特性的業(yè)務(wù)流量，提出了一種基于FARIMA模型的自相似預(yù)測(cè)的鏈路優(yōu)化模型。該預(yù)測(cè)模型基于分?jǐn)?shù)階統(tǒng)計(jì)理論，在估計(jì)赫斯特參數(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的時(shí)間粒度，提前預(yù)測(cè)突發(fā)業(yè)務(wù)量的到來(lái)，從而降低了網(wǎng)絡(luò)丟包率。仿真表明模型在20點(diǎn)預(yù)測(cè)內(nèi)具有較好擬合性，在一定置信區(qū)間下具有較好的預(yù)測(cè)成功概率和較低的虛警概率，同時(shí)使網(wǎng)絡(luò)丟包率大幅下降。

CCSDS，高級(jí)在軌系統(tǒng)，自相似，赫斯特參數(shù)，VCLC

0 引言

為滿足復(fù)雜航天器通信的信源多樣性、高可靠性、高速、大容量、網(wǎng)絡(luò)化、標(biāo)準(zhǔn)化和日益增長(zhǎng)的國(guó)際合作需求，CCSDS［1-3］（Consultive Committee for Space Data System）提出了高級(jí)在軌系統(tǒng)（Advanced Orbit Systems，AOS）體制和標(biāo)準(zhǔn)，從而構(gòu)建一個(gè)空空及空地的數(shù)據(jù)通信和傳輸體制。同時(shí)，隨著新技術(shù)應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)流量承載的數(shù)據(jù)己經(jīng)涵蓋了包括文本、語(yǔ)音、圖像、視頻以及大容量下瀉、分散業(yè)務(wù)和實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)等各種各樣的信息，從而使網(wǎng)絡(luò)流量特性呈現(xiàn)出更高的復(fù)雜性、突發(fā)性和分形特性［4-5］。大量研究表明，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)出不同于傳統(tǒng)泊松模型的特性：重尾特性和自相似性。業(yè)務(wù)流的自相似性，引起了網(wǎng)絡(luò)性能的改變，使網(wǎng)絡(luò)特性分析變得復(fù)雜。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)性能用吞吐量、丟失率和分組延遲表示時(shí)，隨著重尾及自相似程度的增加，網(wǎng)絡(luò)性能逐漸降低［6］。

本文在研究以AOS為核心的天空通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)具有高突發(fā)、自相似業(yè)務(wù)量的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了研究，提出一種基于FARIMA預(yù)測(cè)的鏈路優(yōu)化模型。首先，對(duì)引起鏈路毀壞的原因進(jìn)行分析，將毀壞原因分為兩類(lèi)，一類(lèi)是由于人為干擾或不可預(yù)測(cè)因素引起的鏈路或節(jié)點(diǎn)毀壞。另一類(lèi)是由于網(wǎng)絡(luò)本身的突發(fā)業(yè)務(wù)量或鏈路負(fù)載不均衡所引起的鏈路擁塞和毀壞，其特點(diǎn)是根據(jù)業(yè)務(wù)量的自相似統(tǒng)計(jì)特征在一定置信區(qū)間內(nèi)具有可預(yù)測(cè)性。本文采用優(yōu)化的思想，對(duì)不可預(yù)測(cè)的鏈路故障，交由網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行路由抗毀；而對(duì)于統(tǒng)計(jì)可預(yù)測(cè)鏈路突發(fā)業(yè)務(wù)，則根據(jù)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型給出n步預(yù)測(cè)值，自適應(yīng)改變鏈路緩沖容量、帶寬分配等性能，從而降低了由突然故障所引起的大量丟包及網(wǎng)絡(luò)吞吐性能下降。

1 基于AOS的數(shù)據(jù)鏈路協(xié)議

高級(jí)在軌系統(tǒng)是對(duì)常規(guī)系統(tǒng)的改進(jìn)，它相比常規(guī)系統(tǒng)最大區(qū)別是能提供的業(yè)務(wù)類(lèi)型要廣泛得多。隨著技術(shù)的發(fā)展，星上的數(shù)據(jù)處理能力得到了極大的提高，有時(shí)可以將星上視為與地面對(duì)等的一個(gè)數(shù)據(jù)處理中心，因此，傳統(tǒng)的遙控和遙測(cè)概念在高級(jí)在軌系統(tǒng)的數(shù)據(jù)雙向傳輸中就變得相對(duì)模糊，取而代之的是星地之間前向和返回鏈路的概念，這樣，AOS可以使用對(duì)稱(chēng)型的業(yè)務(wù)和協(xié)議，在空間鏈路之間雙向提供聲音、圖像、高速遙測(cè)、低速處理數(shù)據(jù)的傳輸。為了使不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)共享同一鏈路，AOS提供了不同的傳輸機(jī)制（同步、異步、等時(shí)）、不同的用戶數(shù)據(jù)格式協(xié)議（如比特流、字節(jié)塊、數(shù)據(jù)包等）以及不同等級(jí)的差錯(cuò)控制。AOS是一種包含空間鏈路的國(guó)際網(wǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)星-地立體的交互支持，成為了空間的“綜合數(shù)字業(yè)務(wù)網(wǎng)”，它能夠提高信道利用率，降低成本，保證高質(zhì)量的數(shù)據(jù)傳輸［7］。CCSDS AOS建議的描述是以CCSDS主網(wǎng)（CPN）概念模型為基礎(chǔ)的（如圖1）。CPN提供了飛行器與其地面支持網(wǎng)絡(luò)之間的雙向數(shù)據(jù)通信。CPN包括3個(gè)組成子網(wǎng)即星上網(wǎng)絡(luò)、地面網(wǎng)絡(luò)（或位于另一在軌部分的星上網(wǎng)絡(luò)）以及將兩者聯(lián)系起來(lái)的空間鏈路子網(wǎng)（SLS）。

圖1 CCSDS主網(wǎng)（CPN）模型

2 長(zhǎng)相關(guān)和自相似的概念

反映在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流中就是，如果業(yè)務(wù)在前一時(shí)期處于突發(fā)狀態(tài)，則在后一時(shí)期仍處于突發(fā)狀態(tài)的概率將大于處于非突發(fā)狀態(tài)的概率。如果業(yè)務(wù)（分組、信元）在到達(dá)緩存器進(jìn)行排隊(duì)時(shí)，若已等待則下一時(shí)隙仍處于等待的概率將大于被服務(wù)的概率。這種“長(zhǎng)期記憶”特性對(duì)業(yè)務(wù)（特別是突發(fā)業(yè)務(wù)）的傳輸將造成很大的影響。

定義考察一個(gè)廣義平穩(wěn)（或協(xié)方差平穩(wěn)）的隨機(jī)過(guò)程{Xn}n=0，1，2，…，其中Xk可理解為第k個(gè)單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)目。假定X的自相關(guān)系數(shù)有如下形式：

3 一種基于自相似業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的鏈路優(yōu)化模型

3.1 基于FARIMA的自相似業(yè)務(wù)量生成模型

傳統(tǒng)模型只能處理短相關(guān)業(yè)務(wù)，對(duì)于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)這種具有長(zhǎng)相關(guān)特征的業(yè)務(wù)則顯得力不從心。因此，兼具短相關(guān)和長(zhǎng)相關(guān)特性的模型更適合于描述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的真實(shí)情況，F(xiàn)ARIMA（p，d，q）（Fractional AutoRegressive Integrated Moving Average）模型被廣泛使用。

FARIMA（p，d，q）過(guò)程也可以看作是ARIMA（p，d，q）過(guò)程的特殊形式，它擴(kuò)展了FBM或FARIMA（0，d，0）的描述能力，使模型具有長(zhǎng)短混合的相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，彌補(bǔ)了它們?cè)跀?shù)據(jù)描述能力上的不足。從定義上看，F(xiàn)ARIMA（p，d，q）模型是以分?jǐn)?shù)差分噪聲FARIMA（0，d，0）為激勵(lì)的ARMA模型。該模型在利用參數(shù)d描述觀測(cè)樣本中的長(zhǎng)相關(guān)結(jié)構(gòu)時(shí)，利用p+q+1個(gè)參數(shù)來(lái)刻畫(huà)樣本中的短相關(guān)結(jié)構(gòu)。

隨機(jī)過(guò)程{Xt}稱(chēng)為服從d∈（-0.5，0.5）的FARIMA（p，d，q）模型，如果{Xt}是零均值的，且滿足差分方程：

其中，d是差分階數(shù)，p是自回歸階數(shù)，q是滑動(dòng)平均的階數(shù)，p，q是非負(fù)整數(shù)。{at∶t=…-1，0，1，2…}是一白噪聲序列。并且

定義Δ=（1-B）為差分算子，Δd表示分?jǐn)?shù)差分算子，其通常的二項(xiàng)展開(kāi)式表示為：

其中，

顯然，{Xt}是d∈（-0.5，0.5）的FARIMA（p，d，q）過(guò)程，當(dāng)且僅當(dāng)ΔdXt是一個(gè)ARMA（p，q）過(guò)程。如果對(duì)z≤1，有Θ（B）≠0，那么Yt=Φ（B）Θ-1（B）Xt滿足ΔdYt=at和Φ（B）X=Θ（B）Yt。因此，在d∈（-0.5，0.5），p≠0，q≠0時(shí)，F(xiàn)ARIMA（p，d，q）過(guò)程{Xt}可看成由FARIMA（0，d，0）驅(qū)動(dòng)的ARMA（p，q）過(guò)程，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中

是FARIMA（0，d，0）過(guò)程，即分?jǐn)?shù)差分噪聲。

綜上，可以看出要生成一個(gè)FARIMA（p，d，q）過(guò)程一般要經(jīng)過(guò)兩步。

步驟1:產(chǎn)生分?jǐn)?shù)差分噪聲Yt對(duì)于給定的參數(shù)d，由式（5）和式（8）假定Yt的值在負(fù)時(shí)間軸上為0，可以得到一個(gè)有限的時(shí)間序列，其定義為：

其中，

步驟2：產(chǎn)生一個(gè)FARIMA（p，d，q）過(guò)程Xt

在這一步中，先將白噪聲at替換為FARIMA（0，d，0）過(guò)程，然后使用常用的ARMA過(guò)程產(chǎn)生方法來(lái)生成FARIMA（p，d，q）過(guò)程Yt，然后使用常用的ARMA過(guò)程產(chǎn)生方法來(lái)生成FARIMA（p，d，q）過(guò)程Xt。

即：取適當(dāng)?shù)膒，q值以及相應(yīng)的AR和MA的參數(shù)代入公式Xt=Φ-1（B）Θ（B）Yt中，得到Xt。

圖2 FARIMA生成的自相似業(yè)務(wù)流（p=1，q=1）

從仿真結(jié)果中可以看出，隨著d增加，自相似程度增強(qiáng)，數(shù)據(jù)流的突發(fā)性增強(qiáng)。

3.2 基于FARIMA（p，d，q）的多步預(yù)測(cè)模型

假設(shè)Xt為流量觀測(cè)序列，Wt為Xt進(jìn)行分?jǐn)?shù)d階差分后獲得的序列：

1）對(duì)Wt序列擬合ARMA（p，q）模型，獲得自回歸系數(shù)Φ={φ1，φ2，…，φp}和滑動(dòng)平均系數(shù)θ={θ1，θ2，…，θq}，同時(shí)獲取ARMA模型一步預(yù)測(cè)的模型殘差序列resid={a1，a2，…，an}；

3）根據(jù)

其中

可以得到

從而有

值得注意的是，根據(jù)條件期望的理論，白噪聲的預(yù)測(cè)期望為其均值，也即0，所以在計(jì)算ARMA（p，q）過(guò)程Wt的前向h步預(yù)測(cè)時(shí)，殘差序列a^t+1=0，i=1，2，…，h。

3.3 仿真預(yù)測(cè)及分析

綜合利用前面給出的算法，對(duì)實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)進(jìn)行了建模和預(yù)測(cè)。首先，利用FARIMA（p，d，q）模型對(duì)業(yè)務(wù)流進(jìn)行擬合，然后用擬合的FARIMA（p，d，q）模型對(duì)業(yè)務(wù)流進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后分析得到的結(jié)果。

圖3 FARIMA預(yù)測(cè)模型n步預(yù)測(cè)曲線

從圖3中可以看出，隨著預(yù)測(cè)步數(shù)的增加，精度下降，趨于發(fā)散。在較短的預(yù)測(cè)步數(shù)內(nèi)，具有較好的準(zhǔn)確性，并能很好地預(yù)測(cè)出網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢(shì)。

圖4 基于預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)丟包率比較

表1 仿真參數(shù)表

如圖4所示，對(duì)1 000點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行步長(zhǎng)為5的預(yù)測(cè)，仿真得到丟包曲線。基于預(yù)測(cè)的抗毀鏈路模型能明顯改善丟包性能，累計(jì)丟包量明顯下降。

4 結(jié)論

隨著AOS高級(jí)在軌系統(tǒng)業(yè)務(wù)流量突發(fā)性和復(fù)雜性的增強(qiáng)，傳統(tǒng)的短相關(guān)預(yù)測(cè)模型對(duì)AOS業(yè)務(wù)流量的預(yù)測(cè)精度較差，本文在分析網(wǎng)絡(luò)流量長(zhǎng)相關(guān)自相似理論的基礎(chǔ)上，提出了一種基于FARIMA模型的自相似預(yù)測(cè)的鏈路優(yōu)化模型。該模型在Hurst參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上，在一定置信區(qū)間下根據(jù)不同的時(shí)間粒度，對(duì)AOS業(yè)務(wù)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而改善網(wǎng)絡(luò)丟包性能。并通過(guò)仿真驗(yàn)證了AOS自相似預(yù)測(cè)模型在一定預(yù)測(cè)步長(zhǎng)內(nèi)的有效性。

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Research on Link Optimization Model of Self-similar Traffics Prediction Based on Advanced Orbiting System

WANG Ji-hui1，CHI Yun2，ZHAO Yun-tao3，LIU Heng-chi3，4
（1.Shenyang Polytechnic College，Shenyang 110045，China；2.Liaoning Academy of Governance，Shenyang 110161，China；3.Shenyang Ligong University，Shenyang 110159，China；4.Shenyang Air Force Logistics Training Base，Shenyang 110145，China）

The output of VCLC sublayer is taken as the input of virtual channel on CCSDS AOS，whose multiplexing efficiency and waiting-time directly affect the performance of the VCA sublayer and whole system.Based on Possion distribution，the research of efficiency is transformed into the occurred probability of full efficiency.While establishing the probability and statistics model of MPDU multiplexing，a new virtual channel scheduling model with weighted slots and the optimized throughput is proposed.And the equations derivation with optimized throughput is given.The simulation result shows that the new cross-layer model can increase throughput and reduce the delay.

CCSDS，advanced orbit systems，self-Similar parameter，hurst，VCLC

TN919

：A

1002-0640（2015）01-0084-04

2013-10-15

2014-01-12

王繼輝（1964-），女，遼寧鐵嶺人，副教授，碩士。研究方向：電工電子、網(wǎng)絡(luò)通信。