一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，包括：进行初始化，选择系统参数和迭代步长；在初始状态时清空所有队列；权重赋初值；进入迭代，开始计算权重参数的差分，调度模块为每条链路确定一个服务速率，得到服务速率向量；进行拥塞控制，为每条数据流确定一个整数随机变量，同时该随机变量需满足队列稳定的约束；更新队列长度并使用重球法更新权重参数；最后，回到迭代开始处，直至算法收敛为止。本发明专利技术通过引入基于动量的重球法，在队列稳定的约束下实现了网络效用最大化，有效降低了队列延时，达到了当接入数据链网络的设备不断增多时，通过可靠的资源分配和路由调度来提升通信质量的效果。来提升通信质量的效果。来提升通信质量的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法


[0001]本专利技术属于无线通信及数据链网络通信的路由调度领域，涉及一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法。

技术介绍

[0002]数据链在军事领域中的广泛应用使得各种陆海空作战人员、武器单元有机整合，达到提升战斗力的效果。随着接入数据链网络的设备不断增多，越来越需要可靠的资源分配和路由调度策略来保证通信质量。目前已有的基于队列长度(Queue
‑
length
‑
based algorithms,QLA)的算法有以下几个缺陷：第一，每一轮迭代时都使用较小的步长来调整更新权重参数，无法根据目标函数等高线的曲率自适应调整，因此导致收敛速度变慢；而基于二阶导数的拥塞控制算法又加大了算法复杂度。第二，为了实现的效用最优，需要的队列延时。因此，较小的效用提升是以较大的队列延时为代价的。
[0003]重球法最初的提出是为了解决一系列无约束凸优化问题，优点是加速了梯度法的收敛速度。与基于队列长的优化算法不同的是，重球法不仅依赖当前轮迭代的梯度，还需要既往几轮的迭代轨迹信息。类比物理学上的势能，用梯度值线性组合的方法计算搜索方向；类比动量来计算更新方向。目前还没有将重球法的思想应用于无线通信及数据链网络通信的路由调度、在队列稳定的约束下更新权重参数的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，采用一种新的参数权重调整方式，将重球法传统的无约束优化扩展至有约束的动态优化模式，能够有效降低队列延时。
[0005]本专利技术解决技术的方案是：一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，当网络模型为单跳网络时，执行如下步骤：
[0006]S1、网络初始化时选择系统参数K；
[0007]S2、在初始状态时清空所有队列；
[0008]S3：在给定的系统参数K下，对每一条链路n均设置非负的权重ω
(K),n
[t]，并为ω
(K),n
[t]赋初值；
[0009]S4、根据ω
(K),n
[t]的集合得到当前权重向量ω
(K)
[t]，使用当前信道状态π[t]和上一周期的权重向量ω
(K)
[t
‑
1]获取当前服务速率向量s[t]，以s[t]执行路由调度；对每条链路n，在当前权重ω
(K),n
[t]下确定满足拥塞控制条件的当前数据输入速率a
n
[t]，以a
n
[t]执行拥塞控制；
[0010]S5、根据当前服务速率向量s[t]中与链路n对应的元素s
n
[t]、当前数据输入速率a
n
[t]进行当前队列长度更新，使用重球法进行当前权重ω
(K),n
[t]的更新；
[0011]S6、回到S4，进行下一周期的无线网络拥塞控制，依次循环。
[0012]进一步的，获取当前服务速率向量s[t]，方法为：
[0013][0014]其中，C
π[t]表示当前信道状态π[t]下的可行域；x为取值范围在可行域内的向量，维度为N，N为总链路数；ω
(K)
[t
‑
1]为上一周期的权重向量。
[0015]进一步的，在当前权重ω
(K),n
[t]下确定满足拥塞控制条件的当前数据输入速率a
n
[t]，依据以下最优化原则确定：
[0016][0017][0018]其中，表示效用函数U
n
(
·
)一阶导数的反函数，限定效用函数U
n
(
·
)为严格凹函数，单调递增且二阶连续可微，a
max
和A均为选定的大于0的常数，确定的a
n
[t]为整数随机变量。
[0019]进一步的，根据当前服务速率向量s[t]中与链路n对应的元素s
n
[t]、当前数据输入速率a
n
[t]进行当前队列长度更新，具体为：
[0020][0021]其中，q
n
[t]为时隙t内每条链路n的队列长度，t＝0时，有q
n
[t+1]为下一时隙t+1内每条链路n的队列长度；()
+
表示取正运算。
[0022]进一步的，使用重球法进行当前权重ω
(K),n
[t]的更新，具体为：
[0023][0024]其中，初始化ω
(K),n
[t+1]为下一时隙t+1内链路n对应的权重；为队列长度变化量；β为迭代步长，取值为[0，1]。
[0025]进一步的，当网络模型为多跳网络，多跳网络具有N1个节点，L条链路，F条端到端的数据流时，提出的一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，包括如下步骤：
[0026]T1、网络初始化时选择系统参数K1；
[0027]T2：令为节点n在时隙t内相对于数据流f的队列长度，在初始状态时清空所有队列，使
[0028]T3：在给定的系统参数K1下，对每一条链路m均设置非负的权重m＝1,2,
…
,L；并为赋初值；
[0029]T4：每一时隙t≥0内，通过循环计算得到链路m的权重差分其中，表示与链路l两端节点ε(l)相关的、不包含链路m的其他链路的权重，l＝1,2,
…
,L；定义为所有链路的最大权重差分，其中，
[0030]T5：根据T4得到的和信道状态π[t]，计算得到速率向量用于对一
条链路l中的最大流进行服务调度，其中，对于每一个数据流f，定义从传输层缓冲区释放数据到网络层队列的数据传输率为a
f
[t]，确定满足拥塞控制条件的a
f
[t]，以a
f
[t]执行拥塞控制；
[0031]T6：根据速率向量x[t]、数据传输率a
n
[t]进行队列长度更新，使用重球法进行权重的更新；
[0032]T7：回到T4，进行下一周期的无线网络拥塞控制，依次循环。
[0033]进一步的，计算得到速率向量由以下公式确定：
[0034][0035]其中，C'
π[t]表示信道状态π[t]下的可行域，x1为取值范围在可行域内的向量，维度为L。
[0036]进一步的，确定满足拥塞控制条件的a
f
[t]，包括：
[0037]定义从源节点发出的每个数据流f为Src(f)，对于每一个数据流f，令ω为每一时隙t内源节点监测到的权重w
(K)，Src
(f)[t]的值，则Src(f)令a
f
[t]为整数随机变量满足条件：
[0038][0039][0040]其中，表示效用函数U
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，其特征在于当网络模型为单跳网络时，执行如下步骤：S1、网络初始化时选择系统参数K；S2、在初始状态时清空所有队列；S3：在给定的系统参数K下，对每一条链路n均设置非负的权重ω
(K),n
[t]，并为ω
(K),n
[t]赋初值；S4、根据ω
(K),n
[t]的集合得到当前权重向量ω
(K)
[t]，使用当前信道状态π[t]和上一周期的权重向量ω
(K)
[t
‑
1]获取当前服务速率向量s[t]，以s[t]执行路由调度；对每条链路n，在当前权重ω
(K),n
[t]下确定满足拥塞控制条件的当前数据输入速率a
n
[t]，以a
n
[t]执行拥塞控制；S5、根据当前服务速率向量s[t]中与链路n对应的元素s
n
[t]、当前数据输入速率a
n
[t]进行当前队列长度更新，使用重球法进行当前权重ω
(K),n
[t]的更新；S6、回到S4，进行下一周期的无线网络拥塞控制，依次循环。2.根据权利要求1所述的一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，其特征在于，获取当前服务速率向量s[t]，方法为：其中，C
π[t]
表示当前信道状态π[t]下的可行域；x为取值范围在可行域内的向量，维度为N，N为总链路数；ω
(K)
[t
‑
1]为上一周期的权重向量。3.根据权利要求1所述的一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，其特征在于，在当前权重ω
(K),n
[t]下确定满足拥塞控制条件的当前数据输入速率a
n
[t]，依据以下最优化原则确定：优化原则确定：其中，U
′
n
‑1(
·
)表示效用函数U
n
(
·
)一阶导数的反函数，限定效用函数U
n
(
·
)为严格凹函数，单调递增且二阶连续可微，a
max
和A均为选定的大于0的常数，确定的a
n
[t]为整数随机变量。4.根据权利要求1所述的一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，其特征在于，根据当前服务速率向量s[t]中与链路n对应的元素s
n
[t]、当前数据输入速率a
n
[t]进行当前队列长度更新，具体为：其中，q
n
[t]为时隙t内每条链路n的队列长度，t＝0时，有q
n
[t+1]为下一时隙t+1内每条链路n的队列长度；()
+
表示取正运算。5.根据权利要求4所述的一种基于重球法的无线网络拥塞控制最优化方法，其特征在于，使用重球法进行当前权重ω
(K),n
[t]的更新，具体为：
其中，初始化ω
(K),n
[t+1]为下一时隙t+1内链路n对应的权重；为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿儒，臧中原，刘彪，蒋凯，赵睿，
申请(专利权)人：上海航天控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：