新型頻譜監管網絡模型研究

陳雨豐　關建峰　許長橋　張宏科,2

1(北京郵電大學網絡技術研究院　北京 100876)2(北京交通大學電子信息工程學院　北京 100044)

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新型頻譜監管網絡模型研究

陳雨豐1關建峰1許長橋1張宏科1,2

1(北京郵電大學網絡技術研究院北京 100876)2(北京交通大學電子信息工程學院北京 100044)

傳統的頻譜監管網絡主要滿足專網專用的需求，其在網絡結構的設計上沒有過多考慮高并發的情況，導致其無法滿足快速、高效、可擴展性等通信需求。針對這種需求，基于智慧協同網絡體系結構提出一種區域化小型頻譜監管網，將智慧協同網絡模型中的層級和服務管理的理念應用到各區域小型頻譜監管網絡中，構建具有資源適配服務解析層和網絡節點層的新型頻譜監管網絡模型。通過實驗對比新舊不同模型，新型網絡模型可以降低中央服務器負載，為不同區域用戶減少服務響應時間，并在用戶規模增速相同的情況下減緩服務響應時間的增速，提升用戶體驗。

頻譜監管服務解析資源緩存網絡組件

0　引　言

隨著移動互聯網規模的急劇增長，電子設備越來越多地出現在人們日常生活中，其在給人們帶來便捷信息服務的同時也帶來嚴重的電磁輻射污染。另一方面，各類偽基站的出現也時刻威脅著用戶的信息安全。用戶越發關心周邊的電磁輻射及潛在的偽基站以確保人身健康與信息安全。由此可見，對無線頻譜信息進行有效的監測和管理[1]，可以保證用戶的身體健康和信息安全。

現有的頻譜監管網絡，其設計初衷主要為了滿足專網專用的需求，沒有過多考慮大量用戶并發訪問的情況，信息服務處理機制相對簡單，業務相對單一[2,3]，更缺少為普通用戶提供頻譜輻射查詢等服務，而頻譜資源在信息化社會以及信息化戰場[4]的作用越來越明顯，涉及無線電頻譜信息方面的需求也日趨多元化[5]。這種采用數據集中式存儲的處理模式導致不同區域的請求都需要經過中央服務器進行中轉分發，不僅消耗大量服務器資源，使服務器處于高負載狀態，造成頻譜監管網絡的擁塞，更缺乏智慧的網絡服務管理機制[6]，無法快速、高效地滿足頻譜管理及信息作戰的多元化需求[7]，導致用戶操作體驗差。

解決這一問題的重要手段是將網絡扁平化，減少用戶和網絡資源之間的距離，利用緩存機制等提升系統服務性能。

目前，基于緩存模式的未來新型網絡架構如信息中心網絡ICN(information-centric networking)[8]則是將內容分發網絡CDN(Content Delivery Network)[9]等專有網絡中提供的多方通信緩存服務擴展到全網絡，形成一種以信息或內容為中心的網絡模式，其要求每個節點都緩存經過的內容，使網絡不僅成為一個傳輸體，更要成為一個存儲體。當用戶請求某一內容時，任何緩存有該內容的中間節點都可以做出響應，而不是像傳統節點那樣直接轉發，從而大幅度提高網絡的性能。伴隨著存儲介質容量的提升和價格的降低，利用緩存來提升網絡性能符合未來網絡的發展趨勢。

但是由于ICN目前還處于學術研究階段，距離大面積推廣和應用還有一段距離[10]。因此本文借鑒ICN的思想應用到現代互聯網中，實現一種新型頻譜監管網絡架構。同時，本文通過引入區域化網絡和我們團隊之前973項目中所研究的智慧協同網絡體系[11]的理念，來更好地應對這種需求上的變化。

區域化網絡即將大網按照地域和用戶密集程度劃分為小網，形成小型頻譜監管網。智慧協同網絡體系即從理論上解決了現代互聯網中“靜態”和“僵化”的現象。

本文基于智慧協同網絡的“三層”網絡結構，提出新型頻譜監管網絡模型，包括資源適配服務解析層和網絡節點層。其可以更好地適應不同區域不斷增長的用戶規模，滿足快速、高效、可擴展性等通信需求，提升網絡通信效率，提高網絡資源利用率，降低網絡能耗，給用戶帶來更好的頻譜信息服務體驗。

1　新型頻譜監管網絡模型

1.1模型描述

(1) 總體概述

新型頻譜監管網絡，如圖1所示，按照地域和用戶密集程度動態劃分成多個子節點網絡，使本地資源盡可能地靠近本地用戶端。每個子節點網絡緩存該區域的資源，同時也獨立成為一個頻譜監管系統負責管理和控制該區域的感知設備。本文將其定義為小型頻譜監管網絡。在整個系統中，由中央服務器負責各個小型頻譜監管網絡的調度工作。

圖1　網絡模型總體架構

當用戶請求服務所需的資源在本地緩存或者可以從本地網絡組件設備中獲取時，則不再經過中央服務器。只有當用戶請求非本地資源時，該服務請求才會被轉發到中央服務器進行分發處理。這種區域化網絡大大降低了中央服務器的負載程度。

(2) 抽象模型描述

如圖2所示，各個小型頻譜監測網中的資源適配服務解析層和網絡節點層均可以抽象為服務提供者、服務獲取者以及服務管理器三個部分。服務提供者先注冊服務，服務管理器負責管理服務，繼而服務獲取者獲取服務。服務管理器包含記憶模塊、控制模塊和數據模塊。其中記憶模塊用來對區域網絡的狀態信息進行認知，存儲網絡的可達性信息、路徑狀態信息、路徑可靠性信息等；控制模塊則根據記憶模塊的信息，對數據的轉發和存儲行為進行控制；數據模塊則根據服務流行度等級存儲相應的服務內容。

圖2　抽象模型框架

當相同服務再次被請求時，控制模塊可以從數據模塊中提取緩存數據就近為用戶提供所需服務，從而避免從遠端獲取服務導致的資源消耗高、網絡延時大等問題，進而在提升用戶體驗的同時提高網絡資源利用率。

(3) 抽象模型具體化

在每個小型頻譜監管網中，將新構建的資源適配服務解析層和網絡節點層中的抽象模型具體化為網絡設備，如圖3所示。

圖3　各區域子網層級結構具體轉化過程

各區域小型頻譜監管網中的資源適配服務解析層可以具體化為智慧服務解析服務器、資源緩存服務器以及資源適配服務器的集合體。其融合了智慧協同網絡中智慧服務層和資源適配層的功能，引入服務標識的概念，完成服務的動態智慧匹配[12]。完成匹配的服務通過服務標識動態映射到提供該服務的網絡族群[13]，最終實現服務與網絡組件之間的智慧耦合。網絡族群，即由網絡節點層中一組或多組頻譜感知單元組成。

各區域小型頻譜監管網絡中的網絡節點層可以具體化為一組或多組由感知設備組成，以節點設備作為接口與服務器相連的頻譜感知單元。其主要負責頻譜數據的感知與聚類，覆蓋面積可以精細到一間房間，具體在下文的網絡節點層中進行介紹。

下面分別具體闡述這兩層網絡結構的特性及工作過程。

1.2資源適配服務解析層

1) 服務標識

為了實現服務的普適化與智慧化，新型的小型頻譜監管網絡模型中的資源適配服務解析層引入服務標識的概念。服務標識主要用來標識一類智慧服務，實現服務的控制與資源相分離。本文采用服務標識對服務進行統一命名和描述。

由于頻譜信息服務的多元化需求，加上新型電磁信息服務正在源源不斷的產生，簡單的扁平化服務標識難以做到高擴展性。因此，本文根據服務的各種屬性對頻譜信息服務進行分類，并依據分類結果生成層次化的服務標識，以保證其可擴展性。

表1給出了常見的頻譜信息服務屬性。其中的頻譜信息服務類型僅僅是典型服務，并未涵蓋所有服務；同時，為了保證服務標識的可擴展性，在服務標識具體格式上還應該預留一些空位。服務標識的引入可以為服務的注冊與查詢以及與頻譜感知單元間的動態智慧映射奠定基礎。

表1　常見的頻譜信息服務屬性

2) 具體工作過程

本文把資源適配服務解析層具體化為智慧服務解析服務器、資源緩存服務器以及資源適配服務器的集合體，分別負責服務的注冊與查詢，服務緩存資源的存儲，服務標識到頻譜感知單元的動態智慧映射。

(1) 服務的注冊與查詢

在新型頻譜監管網絡中，通過頻譜信息服務的統一命名和匹配查詢實現了服務資源與控制相分離。圖4給出了服務注冊與查詢的工作過程。

注冊過程頻譜感知單元通過其節點設備的接口，向其所在區域的資源適配服務器，注冊所提供服務的服務標識以記錄各個感知單元的信息，繼而由資源適配服務器轉發到智慧服務解析服務器進行服務的存儲，完成整個服務注冊。

查詢過程當用戶向智慧服務解析服務器發出請求時，由智慧服務解析服務器根據服務標識進行動態查詢與匹配。如果查詢到該服務可直接由本地資源緩存服務器提供，則轉發該請求到資源緩存服務器，然后由其返回所需結果到服務解析服務器，繼而向用戶提供服務；如果該服務需要到本區域頻譜感知單元中獲取，則把該服務標識轉給資源適配服務器，由資源適配服務器負責完成服務標識到本區域網絡族群的智慧映射；如果該服務需要獲取非本地資源，則把該服務標識轉發到中央服務器，由中央服務器分發到服務提供區域進行下一步的處理。

圖4　服務的注冊與查詢工作過程

(2) 服務緩存資源的存儲

本文借鑒ICN等未來網絡發展的思想，結合智慧協同網絡架構，使得每個小型頻譜監管網絡不僅是一個頻譜監管系統負責管理和控制該區域內部的頻譜感知單元，同時也使其各層節點均緩存本區域的資源。這種區域化網絡使用戶無需經過中央服務器就可以獲取本區域資源，減少用戶獲取本地服務的響應時間。小型頻譜監管網絡中資源適配服務解析層和網絡節點層結合資源分布式存儲和集中式存儲的特點和各自優勢，根據服務流行度等級以及服務資源對實時性的要求等級不同采用合理的服務緩存資源存儲方法。其中，在資源適配服務解析層采用服務器集群的模式，實現資源與控制相分離，將一些高頻訪問的頻譜數據資源緩存在資源緩存服務器中。當用戶請求這些資源時，無需進一步對頻譜感知單元進行訪問即可獲取服務。而網絡節點層中的頻譜感知單元則根據其特點采取控制和緩存資源集中式存儲的機制，具體將在網絡節點層中進行介紹。

20例OSAHS患者年齡在32～47歲之間,平均為（40.05±3.95）歲，全部為男性。平均體重指數（body mass index,BMI）為（28.49±2.86）kg/m2。

(3) 服務標識到頻譜感知單元的動態智慧映射

各區域小型頻譜監管網絡中的資源適配服務器主要負責服務標識到網絡族群的智慧映射，即通過服務標識映射到網絡節點層中提供該服務的網絡族群，實現服務和網絡基礎設施之間的智慧耦合，最終把該服務請求轉到相應的網絡族群，即一組或多組頻譜感知單元。

3) 性能分析

在各個小型頻譜監管區域內部建立資源緩存機制可以使得用戶靠近服務提供者，降低中央服務器負載的同時，省去了服務提供者到中央服務器的往返鏈路傳輸時間，更省去了中央服務器對服務的解析與分發處理等時間，進而減少服務響應時間。同時，由于多服務器集群的設計理念，將客戶端和頻譜感知單元連接到不同的服務器，通過將上下位機分開處理的策略進一步降低服務器負載。

此外，服務標識到網絡族群的智慧映射主要是為電磁頻譜信息服務尋求最佳的族群組合，頻譜感知單元的不同組合以及合理的搭配可以為用戶提供高效且不同功能需求的服務。同時這種智慧映射能夠提高服務獲取的靈活性，協同調度網絡資源，實現資源的動態適配。

1.3網絡節點層

網絡節點層主要負責頻譜數據的感知與聚類，由一組或多組頻譜感知單元組成，與上層的資源適配服務解析層共同構成小型頻譜監管網絡。頻譜感知單元覆蓋范圍小、管控粒度精細，可更好地應對不斷增長的本地化頻譜信息服務需求，使得用戶可以更方便地對自身周邊的頻譜信息進行查看。同時，頻譜感知單元實現了數據的分級處理，避免了龐大的底層頻譜感知設備群直接連向各區域的服務器，很大程度上減少了服務器出現高負載的情況。

在網絡節點層中，如圖5所示，網絡節點設備和頻譜感知設備又被統稱為網絡組件。網絡組件可以對感知和流經的頻譜數據進行管控。由于每個頻譜感知單元的規模較小，因此在其中的網絡節點設備采用數據集中式管理的模式，其作用兼具上層服務解析服務器、資源緩存服務器和資源適配服務器的功能，實現服務的解析、匹配以及資源的緩存等。其中的緩存機制同樣依照服務流行度等級以及該服務對實時性的要求等級確定是否緩存該服務資源。如果節點設備判定某服務所需要的資源能夠直接從其自身獲取，就不再經過其下層各個頻譜感知設備，從而減少數據的流轉時間，就近為用戶提供服務，提升用戶體驗。除節點設備外，頻譜感知設備可以智能感知周邊的頻譜信息，并支持實時響應服務請求和告警自動上報兩種模式。

圖5　頻譜感知單元的網絡架構及工作過程

2　系統評測

基于上述網絡模型，本文開發了新型頻譜監管系統，并搭建了實驗平臺，進行了系統的功能和性能評測。其中，功能測試以獲取電磁輻射信息為例，檢測該功能是否能夠監測某區域的電磁輻射強度；性能評測主要評測中央服務器負載程度以及服務提供者離用戶的遠近程度對服務響應時間的影響。

2.1測試環境

表2　測試環境

2.2功能評測

圖6　電磁輻射強度檢測結果截圖

通過獲取某區域的電磁輻射信息，可以查看到該區域的電磁輻射強度為35.00 V/m，超過國家二級標準，符合實驗預期，如圖6所示。

用戶可以通過查看自己周邊的電磁輻射信息，盡可能地遠離高輻射區域來確保人身健康安全。同時，新型頻譜監管系統可以實時監測周邊的異常信號，如發現違法基站即自動上報提醒用戶，給用戶的信息安全帶來保障。

2.3性能評測

性能評測主要通過中央服務器負載程度和服務響應時間兩個方面來評測新型頻譜監管系統。

(1) 中央服務器負載程度

圖7　服務訪問頻率曲線

在新型頻譜監管系統中，大約60種不同類型的服務按照流行度等級依次排名。通過比較單位時間內服務的訪問次數來確定是否引用緩存機制的新型網絡架構能夠有效減少中央服務器的負載。

通過對新系統服務訪問頻率數據進行分析，得到如圖7所示結果。我們可以看到只有少數流行度等級排名靠前的服務被頻繁訪問，其分布曲線近似符合齊夫(Zipf-like)分布[14]。

根據齊夫分布的特性以及實驗所得數據，暫將排名前20%的服務資源進行本地緩存處理。本文分別比較20、40、60、80及100個用戶訪問時，中央服務器的用戶接入數量來衡量其負載情況如圖8所示。從圖中可以看出通過引入緩存機制，中央服務器的用戶接入數量得到了大幅度的減少，從而降低了服務器的負載，在保證系統性能的前提下更好地應對不斷增長的用戶規模。

圖8　傳統與新型機制下中央服務器用戶接入數量對比圖

(2) 服務響應時間

本文模擬1、100、500及1000個用戶，通過比較傳統和新型機制下頻譜監管網絡的服務響應時間，評測出服務提供者離用戶的遠近程度以及服務器負載程度對服務響應時間的影響。

其中，傳統機制指所有服務請求先經過中央服務器，然后由其中轉分發到服務提供者所在區域，并進一步訪問頻譜感知設備獲取服務；本文提出的新型機制指服務請求不經過中央服務器直接從本區域服務器的緩存資源獲取服務。實驗得到此兩種機制在不同并發量時的服務響應時間如圖9所示。

圖9　傳統與新型機制下服務響應時間對比圖

通過分析上述傳統和新型機制下的服務響應時間可以看出：

在相同客戶端并發數量情況下，引入緩存機制的新型網絡所需的服務響應時間少。這驗證了引用資源緩存機制節省鏈路傳輸時間以及中央服務器對服務解析與分發處理時間的優勢。

同時，隨著用戶數量的增加，服務器的負載越來越高，服務響應時間也逐漸增加。本文引入緩存機制的新型網絡模型變化趨勢更緩，即在某個區域用戶規模增長速率相同的情況下，新型模型要比傳統模型的服務響應時間增速更緩慢，從而更好地應對不斷增長的用戶規模，提高系統性能。

3　結　語

本文結合傳統頻譜監管網絡專網專用化的特點和未來頻譜信息服務本地化的發展趨勢，建立了區域化小型頻譜監管網絡。在每個小型頻譜監管網絡中，基于先進的智慧協同網絡體系和區域化網絡的理念，構建了資源適配服務解析層和網絡節點層的網絡框架；引入服務標識的概念；提出服務的注冊與查詢、服務緩存信息的存儲、服務資源的適配等工作過程。通過模擬不同情景對這種全新的頻譜監管網絡模型進行功能和性能評測，從而有力地證明這種模型可以有效地為規模不斷增長的用戶群體提供如電磁輻射監測在內的頻譜信息服務。同時提升網絡通信效率，降低網絡能耗，減少服務響應時間，給用戶帶來更好的信息服務體驗。

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RESEARCH ON NEW SPECTRUM MONITORING AND MANAGEMENT NETWORK MODEL

Chen Yufeng1Guan Jianfeng1Xu Changqiao1Zhang Hongke1,2

1(InstituteofNetworkTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications，Beijing100876，China)2(CollegeofElectronicsandInformationEngineering,BeijingJiaotongUniversity，Beijing100044，China)

Traditional spectrum monitoring and management network mainly meets the dedicated needs in special networks but does not consider the high network concurrency too much in its network structure design, this leads to that it cannot satisfy the communication demands including high speed, high efficiency and scalability. In light of such needs, based on the smart and cooperative network architecture we propose a regional small-sized spectrum monitoring and management network, and apply the concepts of hierarchy and service management presented in smart and cooperative network model to small-sized spectrum monitoring and management networks in all regions, and build a novel spectrum monitoring and management network model containing resource adaption service analysis layer and network nodes layer. Different models of the new and the old are compared in experiment, the new network model can reduce the load of central server, thus decreases the service response time for users in different regions, and slows down the increase rate of service response time in the circumstance of same rate in users scale development, as well as enhances user experience.

Spectrum monitoring and managementService analysisResource cacheNetwork component

2015-04-22。國家自然科學基金項目(61232017，6100 3283，61372112);國家重點基礎研究發展計劃項目(2013CB329102)。陳雨豐，碩士生，主研領域：網絡智慧服務。關建峰，博士。許長橋，副教授。張宏科,教授。

TP393

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.08.032