基于自相似背景模型的ＭＡＮＥＴｓ流量性能分析

摘 要：利用IP數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度的經(jīng)驗(yàn)分布和具有重尾特性的Pareto分布，構(gòu)造出基于自相似背景模型的MANETs業(yè)務(wù)流量性能仿真系統(tǒng)。在此仿真系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同的參數(shù)進(jìn)行了一系列的仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，背景流量的自相似程度和業(yè)務(wù)流量的類(lèi)型對(duì)于MANETs性能有很大影響。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò); 自相似; 網(wǎng)絡(luò)建模; 網(wǎng)絡(luò)仿真

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393.03 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-3695(2008)07-2138-03



Analysis of performance of traffic streams over MANETs

under self-similar background model

ZHANG Chi-shenga， MU De-juna， TAO Taob， DAI Guan-zhonga

(a.School of Automation， b.School of Computer Science Engineering， Northwestern Polytechnical University， Xi’an 710072， China)



Abstract:Using the empirical distribution function of IP packet-length and the heavy-tailed Pareto distribution，constructed a simulation system of traffic streams performance over MANETs under self-similar background traffic model. Based on the above system，carried out a series of simulation experiments on different parameters.The result indicates that the self-similarity of the background traffic and the types of the traffic streams have significant influence on the performance of the MANETs.

Key words：MANETs; self-similar; network modeling; network simulation



0 引言

近年來(lái)隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，特別是802.11a/b/g等一系列無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)生，無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)得到了迅速發(fā)展，而MANETs(mobile Ad hoc networks，移動(dòng)Ad hoc網(wǎng)絡(luò))作為一種新興的無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)有著更為廣闊的應(yīng)用前景^[1]。為了準(zhǔn)確測(cè)試和評(píng)估MANETs中網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的性能，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)流量性能分析是十分必要的。很多文獻(xiàn)都針對(duì)MANETs的業(yè)務(wù)流量性能進(jìn)行了深入的分析^[2]，但是這些分析都是建立在MANETs零網(wǎng)絡(luò)負(fù)載或低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的基礎(chǔ)上。然而在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)中，背景流量是不可避免地存在著，并且在很大程度上影響了人們所關(guān)注的業(yè)務(wù)流性能，所以在研究實(shí)際業(yè)務(wù)流性能的同時(shí)引入背景流量是很有必要的。

本文對(duì)構(gòu)造的仿真系統(tǒng)模型進(jìn)行介紹，其中包括自相似背景流量模型和業(yè)務(wù)流量模型，針對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行性能仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。

1 系統(tǒng)建模

本文所關(guān)注的是存在背景流量的情況下業(yè)務(wù)流量的性能，所以在下面討論中把所關(guān)注的業(yè)務(wù)流和MANETs中的其他業(yè)務(wù)流剝離，分別考慮。本文將所關(guān)注的業(yè)務(wù)流稱(chēng)為業(yè)務(wù)流量，MANETs中的其他業(yè)務(wù)流稱(chēng)為背景流量。

1．1 現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)流量的特性

近年來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量的實(shí)際測(cè)量和統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量呈現(xiàn)兩個(gè)方面的特性:

a)長(zhǎng)相關(guān)、自相似性、突發(fā)性。從Leland等人首次公布了他們從1989至1992年間對(duì)以太網(wǎng)信息流的測(cè)量結(jié)果^[3]，提出了網(wǎng)絡(luò)流量具有自相似性的特點(diǎn)之后，對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的研究進(jìn)入一個(gè)新的階段，文獻(xiàn)[4]報(bào)告了WWW信息流的自相似特性，文獻(xiàn)[5]進(jìn)行了基于分形理論的無(wú)線(xiàn)鏈路性能分析。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)流量在很大的時(shí)間尺度上表現(xiàn)出了長(zhǎng)相關(guān)性、自相似性和突發(fā)性。

b）包長(zhǎng)度分布的不均勻性。網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)腎P包長(zhǎng)度的分布并不是均勻的，具有一定的經(jīng)驗(yàn)分布。圖1為2000年在NASA Ames Internet eXchange(AIX)在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中測(cè)試的一些結(jié)果^[6]。其中，實(shí)線(xiàn)為IP數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)的積累分布曲線(xiàn)，虛線(xiàn)為字節(jié)數(shù)的積累分布曲線(xiàn)。

圖1中顯示大約有一半數(shù)目的IP數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度小于44 Byte，另外18%是552或576 Byte，大約18%是1 500 Byte，大于1 500 Byte的數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)可以忽略不計(jì)。而IP數(shù)據(jù)包字節(jié)數(shù)分布與個(gè)數(shù)分布不同：長(zhǎng)度小的數(shù)據(jù)包在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載中的分量不大，一半以上的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載來(lái)源于1 500 Byte的數(shù)據(jù)包。

1．2 背景流量模型

目前有多種流量模型可以描述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量，文獻(xiàn)[7]總結(jié)了常用的描述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量的模型。在眾多的模型中，由于自相似流模型^[7]能夠比較真實(shí)地反映現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量的特性，成為目前主要研究的一類(lèi)模型。

1．2．1 ON／OFF過(guò)程模型

自相似流模型有多種不同的實(shí)現(xiàn)形式^[7]，其中ON／OFF過(guò)程(ON／OFF processes)模型是一種非常常見(jiàn)、簡(jiǎn)便的實(shí)現(xiàn)方法。ON／OFF過(guò)程模型的原理如下：模型中每個(gè)信源只有ON和OFF兩個(gè)狀態(tài)，當(dāng)信源處于ON狀態(tài)時(shí)，該信源產(chǎn)生并向網(wǎng)絡(luò)中發(fā)送數(shù)據(jù)；而信源處于OFF狀態(tài)時(shí)不產(chǎn)生任何數(shù)據(jù)。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)背景流量產(chǎn)生模型就是采用ON／OFF過(guò)程模型。

從ON/OFF過(guò)程模型產(chǎn)生原理可以看出，ON狀態(tài)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和OFF狀態(tài)持續(xù)時(shí)間分布直接影響系統(tǒng)產(chǎn)生業(yè)務(wù)流量的真實(shí)性和可靠性。本文對(duì)ON狀態(tài)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和OFF狀態(tài)持續(xù)時(shí)間分布作了如下處理：ON狀態(tài)產(chǎn)生IP數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度，服從如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)腎P包長(zhǎng)度的經(jīng)驗(yàn)分布；對(duì)于OFF狀態(tài)持續(xù)時(shí)間分布，根據(jù)理論分析可知，在微觀(guān)上具有重尾特性的分布能夠在宏觀(guān)上產(chǎn)生明顯的長(zhǎng)相關(guān)、自相似性^[8]，本文選取具有典型的重尾分布的Pareto分布。整個(gè)背景流量則由服從經(jīng)驗(yàn)分布的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的IP包和服從Pareto分布的OFF狀態(tài)持續(xù)時(shí)間共同產(chǎn)生。背景流量模型系統(tǒng)框架圖如圖2所示。

1．2．2 IP數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度經(jīng)驗(yàn)分布的數(shù)學(xué)模型

圖1顯示網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)腎P數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)和字節(jié)數(shù)隨IP數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度的經(jīng)驗(yàn)分布，對(duì)AIX提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到IP數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度經(jīng)驗(yàn)分布的數(shù)學(xué)模型。

1．2．3 持續(xù)時(shí)間的Pareto分布的數(shù)學(xué)模型

當(dāng)t服從(0，1)上的均勻分布時(shí)，x則服從參數(shù)為α、β的Pareto分布。其中：α為Pareto分布的形狀參數(shù)，表示Pareto分布的重尾程度，α取值越小，重尾的程度越強(qiáng)；β為Pareto分布的截止參數(shù)，表示該隨機(jī)變量能夠取到的最小值。根據(jù)式（3）可以構(gòu)造出符合Pareto分布的隨機(jī)序列，生成符合條件的背景流量。

1．2．4 背景流量的自相似性分析

自相似程度的大小可由Hurst參數(shù)H來(lái)刻畫(huà)。H取值在0．5與1．0之間。H=0.5時(shí)，表示業(yè)務(wù)流量不存在自相似性；H=1.0時(shí)，表示業(yè)務(wù)流量的自相似性最強(qiáng)，越大則自相似程度越強(qiáng)。關(guān)于表示自相似程度的參數(shù)H的具體定義和意義參看文獻(xiàn)[8]。對(duì)于本文產(chǎn)生自相似背景流量的ON／OFF過(guò)程模型，有更為簡(jiǎn)便的計(jì)算公式：

其中:α為Pareto分布的形狀參數(shù)。結(jié)合式（3）和（4），可以很容易地構(gòu)造出不同自相似程度的背景流量。

1．3 業(yè)務(wù)流量模型

本文采用恒定速率流(CBR)作為關(guān)注的業(yè)務(wù)流量。由于CBR是恒定時(shí)間間隔發(fā)送恒定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)包，這樣可以更清楚地分析各種參數(shù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)傳輸性能指標(biāo)的影響。這些指標(biāo)包括網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包傳輸?shù)亩说蕉搜訒r(shí)、抖動(dòng)和分組到達(dá)率等。CBR業(yè)務(wù)流量主要有業(yè)務(wù)流量吞吐量(TST)和業(yè)務(wù)流量數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度(TPL)兩個(gè)參數(shù)。其中：TST=TPL×發(fā)送頻率。

在下面的系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)中，本文將改變業(yè)務(wù)流量的TST和TPL，得到在不同參數(shù)狀態(tài)下對(duì)業(yè)務(wù)流量性能的不同影響。

2 系統(tǒng)仿真

2．1 仿真設(shè)計(jì)

根據(jù)第1章的討論，本仿真系統(tǒng)針對(duì)自相似背景流量模型和業(yè)務(wù)流量模型不同的參數(shù)，設(shè)計(jì)出基于網(wǎng)絡(luò)仿真器Qualnet的三類(lèi)仿真實(shí)驗(yàn)：A類(lèi)，保持業(yè)務(wù)流量的TST和TPL不變，改變背景流量的自相似系數(shù)H；B類(lèi)，保持背景流量的自相似系數(shù)H和業(yè)務(wù)流量的TPL不變，改變業(yè)務(wù)流量的TST；C類(lèi)，保持背景流量的自相似系數(shù)H和業(yè)務(wù)流量的TST不變，改變業(yè)務(wù)流量的TPL。仿真參數(shù)如表1、2所示。

仿真實(shí)驗(yàn)反映出來(lái)的性能指標(biāo)主要有以下三個(gè)：

a)平均端到端延時(shí)(AD)。每個(gè)成功接收的數(shù)據(jù)包的端到端延時(shí)的平均值，反映了業(yè)務(wù)流量的時(shí)效性。

b)平均抖動(dòng)(AJ)。每個(gè)成功接收的數(shù)據(jù)包的抖動(dòng)的平均值，反映了業(yè)務(wù)流量的穩(wěn)定性。

c)分組到達(dá)率(PDR)。成功到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的分組總數(shù)與發(fā)送的數(shù)據(jù)分組總數(shù)之比，反映了整體的網(wǎng)絡(luò)狀況。

2．2 仿真結(jié)果

2．2．1 仿真實(shí)驗(yàn)A類(lèi)

本類(lèi)實(shí)驗(yàn)在保持業(yè)務(wù)流量的TST和TPL不變的情況下，改變背景流量的自相似系數(shù)H，由此觀(guān)察分析背景流量自相似程度對(duì)在自相似背景流量下業(yè)務(wù)流量性能的影響。仿真結(jié)果如圖3所示，圖3(a)~(c)分別顯示了參數(shù)H對(duì)于AD、AJ和PDR的影響。

2．2．2 仿真實(shí)驗(yàn)B類(lèi)

本類(lèi)實(shí)驗(yàn)在保持背景流量的自相似系數(shù)H和業(yè)務(wù)流量TPL不變的情況下，改變業(yè)務(wù)流量TST，由此觀(guān)察業(yè)務(wù)流量的吞吐量對(duì)在自相似背景流量下的業(yè)務(wù)流量性能的影響。仿真結(jié)果如圖4所示，圖4(a)~(c)分別顯示了參數(shù)TST對(duì)于AD、AJ和PDR的影響。

2．2．3 仿真實(shí)驗(yàn)C類(lèi)

本類(lèi)實(shí)驗(yàn)在保持背景流量的自相似系數(shù)H和業(yè)務(wù)流量TST不變的情況下，改變業(yè)務(wù)流量TPL，由此觀(guān)察業(yè)務(wù)流量的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度對(duì)在自相似背景流量下的業(yè)務(wù)流量性能的影響。仿真結(jié)果如圖5所示，圖5(a)~(c)分別顯示了參數(shù)TPL對(duì)于AD、AJ和PDR的影響。

2．3 結(jié)果分析

以上三類(lèi)仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明：在自相似背景流量影響下的MANETs中，背景流量的自相似程度(用H量度)、業(yè)務(wù)流量的TST和TPL對(duì)于業(yè)務(wù)流量的性能均有很大的影響。從圖3上可以明顯地看出，在跳數(shù)≤3的情況下，隨著參數(shù)H的增大，AD和AJ略有增大，PDR基本保持不變；而跳數(shù)＞3的情況下，隨著參數(shù)H的增大，AD和AJ大幅增加，PDR也大幅地下降。從圖4上可以看出網(wǎng)絡(luò)性能對(duì)于大TST的業(yè)務(wù)流量比小TST的業(yè)務(wù)流量要敏感。從圖5上可以看出對(duì)于固定TST的業(yè)務(wù)流量來(lái)說(shuō)，減小TPL，則增大了數(shù)據(jù)包的發(fā)送頻率，在跳數(shù)≤3的情況下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響很小；而跳數(shù)＞3的情況下，TPL越小，則AD越大，AJ越小，PDR越小，因此在TPL的選擇上要兼顧AD、AJ和PDR的性能指標(biāo)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)流量特性和業(yè)務(wù)流量模型的研究分析，利用IP數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度的經(jīng)驗(yàn)分布和具有重尾特性的分布函數(shù)Pareto分布構(gòu)造出基于自相似背景流量模型的MANET網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量性能仿真系統(tǒng)，并在此仿真系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)一系列不同參數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)，得到了這些參數(shù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)性能的定性的影響。該仿真系統(tǒng)對(duì)于研究MANET網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際業(yè)務(wù)流量的網(wǎng)絡(luò)性能具有很好的作用，對(duì)于其他類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估和分析也有一定的借鑒作用。

參考文獻(xiàn)：

［1］XU Bang-nan，HISCHKE S， WALKE B. The role of Ad hoc networking in future wireless communications[C]//Proc of International Conference on Communication Technology Proceedings 2003(ICCT2003).Beijing: IEEE， 2003:1353-1358.

[2]CLAUSEN T， JACQUET P， VIENNOT L. Comparative study of CBR and TCP performance of MANET routing protocols[C]//Proc of Workshop MESA.[S.l.]:ETSI，2002.

[3]LELAND W， TAQQU M， WILLINGER W， et al. On the self-similar nature of Ethernet traffic[J].Computer Communications Review，1993，23(4):183-193.

[4]CROVELLA M， TAQQU M， BESTAVROS A. Heavy-tailed probabi-lity distributions in the World Wide Web[M]//A practical guide to heavy tails.New York:Chapman Hall，1998:3-26.

[5]王楠，侯紫峰，陳軍，等.基于分形理論的無(wú)線(xiàn)鏈路性能分析[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2003，26(9):1078-1085.

[6][EB/OL].(2006-03).http://www.caida.org/analysis/AIX/plen_hist/.

[7]HLAVACS H， KOTSIS G， STEINKELLNER C.Technical report TR-99101，Traffic source modeling[R].Vienna:Institute for Applied Computer Science and Information，Systems University of Vienna，1999.

[8]POPESCU A. Traffic self-similarity[C]//Proc of IEEE International Conference on Telecommunications， ICT2001. Bucharest， Romania:[s.n.]，2001.

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。”