閆新娟,劉芳菊,嚴亞周*
(1. 湖南工學院計算機與信息科學學院,湖南 衡陽 421002;2. 南華大學計算機學院/軟件學院,湖南 衡陽 421001)
無線網絡已經成為互聯網的主要組成部分[1-2],其使用效果和性能分析已經成為互聯網技術研究和發展的重點,眾多專家學者對此進行了全面而詳細的分析。端到端通信是抗干擾通信網絡和分布式計算的核心。構造相應的抗干擾通信網絡,并將消息從網絡中的一個節點發送到另一個節點的問題,受到眾多學者的重視,如文獻[3]考慮到安全性能因素,提出了一種基于NTRU(Number Theory Research Unit)的端到端輕量級混合密碼機制,滿足工業控制網絡的較少資源消耗和較少時間消耗要求。文獻[4]利用深度學習在結構化信息表示和數據提取上的優勢,提出一種自編碼器端到端物理層優化方案,有效提升收斂速率。然而,由于端到端數據節點的介質不同,嚴重影響了端到端通信協議的性能。同一網絡中消息的傳輸時間不可能相同,甚至消息的發送和接收順序也不盡相同。
為了對通信網絡端到端的研究進行詳細的分析,提出了一種抗干擾通信網絡端到端時延上界的仿真方法,更換更加優異的仿真平臺,在獲取更加有效的分析結果的同時,節約仿真方法的開發時間,降低設計成本。
在本次設計中,為了抑制通信網端到端的延遲抖動,原有仿真方法中的不足展開優化,選擇仿真工具TrueTime構建高精度網絡仿真模型,為后續研究提供可靠性較高的數據,保證文中設計方法的使用效果。較精準地控制本次研究過程,將設計過程設定如圖1所示。

圖1 抗干擾通信網端到端延遲上界仿真方法設計流程
根據上述設定流程,對本次研究中的方法設計部分展開控制。同時在仿真方法設計完成后,構建相應的實驗環節,對此方法的使用效果展開分析。
根據本次研究需求,選擇仿真工具TrueTime作為此次仿真方法的設計平臺。仿真工具TrueTime是 Matlab軟件中的工具箱,其具有簡化網絡控制系統、嵌入式系統與控制器的優點[5]。將此工具應用到仿真方法的設計過程中,需要對通信網絡的邏輯層次結構進行設定,具體內容如圖2所示。

圖2 抗干擾通信網在TrueTime仿真中邏輯層次結構
在圖2中,將抗干擾通信網絡模型構建為時鐘模型、交換機模型以及主機模型3部分,通過對時鐘模型的研究,完成抗干擾通信網端到端延遲計算過程。
在本環節中,主要使用時鐘模型,完成文中設計方法的設計過程。時鐘模型可模擬多個時鐘,為了將時鐘漂移引入到此模型中,在其中引入漂移因子[6-7],設定此模型在可配置的時間間隔內保持不變,具體時鐘計算公式如下所示
t′=t+β(Δti+Δtj)
(1)
式中,t′表示下一報文的發送時間,t表示當前仿真時間,β表示報文發送過程中調度表的時鐘轉動次數,Δti表示一個時鐘的轉動時間,Δtj表示平均時鐘漂移。為了獲取更加真實的仿真結果,將平均時鐘漂移的變化量不計入計算過程中,以此實現仿真周期的高精度計算。除時鐘仿真外,在終端系統上實現網絡協議,對網絡的信息調度表、調度器以及分類模塊和同步模塊進行分析仿真。將此模型整合為網絡模型,對網絡中的各個流特征進行設置,具體內容如表1所示。

表1 通信無網絡仿真模型各個流特性設計結果
表1中,對仿真過程中的信息進行分類,并用調度表對其內容實時處理,同步到接收模塊,及時處理消息,實現抗干擾通信網絡信息接收與處理過程仿真。
在上述設定網絡模型中,進行對應的抗干擾通信網端到端延遲計算。根據TrueTime仿真工具的使用特點,將模型中的時間系統定義為能夠在指定時間內完成系統功能的響應系統(約束條件),同時,使用網絡的實時性指標表示報文傳輸過程中的端到端延時。對于抗干擾通信網絡而言,報文的傳輸主要通過數據鏈路層的MAC層中的協議實現[8-9],則在此次研究中,可使用C表示傳輸中的報文,將其端到端延時過程表示如下:
設定報文發送節點為up-send,則其上層協議處理及排隊延時表示為Kup-send(C),發送節點的MCA層排隊延時表示為KMAC-send(C),報文發送過程中,報送所需物理時間表示為JC,數據傳輸過程中的網絡延時設定為ε。使用recv表示報文接收節點,則此節點報文接收過程中,MCA層排隊延時表示為KMAC-recv(C),接收節點的協議處理以及排隊延時表示為Kup-recv(C)。使用以上設計內容,將報文傳輸過程中的端到端延時Kjtj(C)的計算內容表示如下
Kjtj(C)=Kup-send(C)+KMAC-send(C)
+JC+ε+KMAC-recv(C)+Kup-recv(C)
(2)
式中,數據傳輸過程中的網絡延時ε可使用對應公式得到準確的數值,具體公式如下所示
ε=d/v
(3)
式中,d表示發送節點與接收節點之間的最大距離,v表示網絡中的數據傳輸速度。與此同時,發送過程中所需物理時間JC也可使用功能計算,具體內容如下
JC=S(C)/E
(4)
式中,S(C)表示報文的幀長度。將網絡參數帶入此公式中可得到估算值。在通信網絡運行過程中,協議的處理主要通過計算機處理器完成。因此,協議的處理延時具有不確定性,Kup-recv(C)僅能得到估算值。但根據式(2),可得到端到端延時變化規律,具體如圖3所示。

圖3 抗干擾端到端延時變化規律
通過圖3可知,在報文量增加的過程中,延時會隨之增加,因此在本次研究中的通信網端到端延遲上界應符合此變化規律。
在本次研究中,將主要對通信網端到端延遲確定上界以及通信網端到端延遲抖動上界進行研究。將通信網絡的報文發送過程設定為數據分類器[10-12],則其總延時表示為
W=ΔW+w
(5)
式中,ΔW表示端到端延時抖動,w表示固定延時。通過文獻研究結果,將端到端延時抖動中的通信網表示為

(6)

(7)
式中,δ表示網絡運行狀態,φ表示通信網絡中的業務流。在本次研究中,將第i個報文作為研究對象,則其延時的約束條件表示為
ΔWi≤inf{w≥0:δi(t)≤δi(t+d)}
(8)
對于上述公式,將此報文發送過程整合為分流的形式,同時將式(5)、式(6)、式(7)聯立,則有:

(9)

(10)

(11)
由此得到延時抖動的上界,則有

(12)
將此公式與固定延時相結合,則得到端到端延時上界,具體公式如下所示

(13)
通過上述計算部分,得到通信網端到端延遲上界。
至此,抗干擾通信網端到端延遲上界仿真方法設計完成。
為驗證文中提出的抗干擾通信網端到端延遲上界仿真方法的使用效果,在本環節中構建相應的實驗環節,對比文中設計方法與傳統方法在實際問題應用過程中的差異,其中,傳統方法1為文獻[3]方法,傳統方法2為文獻[4]方法。
為了使實驗結果更具有可靠性,在Quandl( https://www.quandl.com/ )中選取某雷達通信系統,以其近3個月的通信數據為實驗數據,構建相應的網絡模型。在實驗模型設計中,將通信模型設定為星型樹模式,具體如圖4所示。

圖4 實驗網絡模型
圖4中,通過箭頭表示數據流傳輸方向。使用此圖像對實驗對象進行控制,并完成文中設計方法與傳統方法對比過程。
在本次實驗中,將實驗對比指標設定為3組。此3組實驗指標的選取均著眼于不同的測試方向,對文中設計方法與傳統方法進行全方位的對比。
根據目前對于抗干擾通信網的使用需求,選擇數據傳輸丟包率、通信網模型開銷以及通信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重,共3個實驗指標。在實驗的過程中,為提升實驗結果的準確性,將實驗周期設定為多輪實驗的形式,將得到實驗數據的均值作為最終的實驗結果,體現多種實驗方法的使用效果。
由圖5可知,文中設計方法在模擬通信網絡數據傳輸過程中丟包率較低。同時,數據模擬量增加的前提下,文中設計方法的丟包率長期處于同一數值下且波動較小。與文中設計方法相比較,傳統方法在此指標對比過程中,數據傳輸效果顯得較為薄弱。隨著實驗中的數據模擬量不斷增加,傳統方法1與傳統方法2 的數據丟包率不斷增加且丟包率波動較大。

圖5 數據傳輸丟包率實驗結果
為了使此指標更加具象化,將通信網模型構建開銷設定為模擬主機的CPU占用率。由圖6可以看出,在此指標對比過程中,文中設計方法的通信網模型構建開銷對于傳統方法而言相對較低。在文中設計方法的使用過程中,當仿真數據量達到30%時,運行過程中的模擬主機CPU占用率逐漸趨于平穩。傳統方法1與傳統方法2 運用過程中產生的模擬主機CPU占用率與數據模擬量呈正比關系,如數據量不斷增加,容易造成模擬主機運行異常的問題,嚴重限制了通信網范圍,因而可以判定文中設計方法的使用效果優于傳統方法。

圖6 通信網模型構建開銷實驗結果
由圖7可知,文中設計方法的通信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重較為穩定,且比重較為合理,在兩項仿真處理工作中,耗費時間較為合理,同時可得到較好的仿真效果。傳統方法1與傳統方法2的信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重在不同的數據量下,具有不同的運行時間。且通過對圖像的系統分析可知,此兩種方法的信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重不佳,如使用此方法造成仿真結果精準度較差的問題。由此可知,文中設計方法的使用效果優于傳統方法。

圖7 通信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重實驗結果
在此次研究中通過數據傳輸丟包率實驗結果、通信網模型構建開銷實驗結果以及通信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重實驗結果,對文中設計方法與原有方法進行了系統的分析,由實驗分析結果可知,文中設計方法的使用效果優于傳統方法。
1)數據傳輸丟包率實驗結果長期在2%左右波動下且波動較小。
2)將通信網模型構建開銷設定為模擬主機的CPU占用率,分析通信網模型構建開銷,仿真數據量達到30%時,運行過程中的模擬主機CPU占用率逐漸趨于平穩。
3)通信網模型構建與數據傳輸仿真耗時比重較為穩定,且比重較為合理,在日后的研究中可使用此方法對抗干擾通信網展開研究。