基于情景感知的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理機制

王海濤，閆 力，宋麗華，陳 暉，張國敏

(1.解放軍理工大學 信息管理中心，南京 210007；2.解放軍理工大學 指揮信息系統(tǒng)學院，南京 210007)

基于情景感知的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理機制

王海濤1，閆 力1，宋麗華2，陳 暉1，張國敏2

(1.解放軍理工大學 信息管理中心，南京 210007；2.解放軍理工大學 指揮信息系統(tǒng)學院，南京 210007)

為了在資源受限的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)，提出一種基于情景感知的Ad Hoc帶寬管理機制(context-aware bandwidth management scheme，簡稱CABMS)。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點收集本地情景信息，以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為情景推理工具判斷業(yè)務(wù)重要性，確定帶寬分配的效用函數(shù)。通過建立原問題的對偶問題和引入帶寬“影子價格”，實現(xiàn)節(jié)點自主根據(jù)帶寬價格調(diào)整帶寬請求，并使帶寬分配算法快速收斂。CABMS將業(yè)務(wù)分為不同等級。當帶寬資源緊缺時，高等級業(yè)務(wù)優(yōu)先得到帶寬；在帶寬嚴重不足時，拒絕部分常規(guī)業(yè)務(wù)請求，以保證關(guān)鍵業(yè)務(wù)的帶寬需求。仿真結(jié)果表明，在給定網(wǎng)絡(luò)條件下，與比例公平機制相比，緊急業(yè)務(wù)分配的帶寬增加了約42%，重要業(yè)務(wù)分配帶寬基本未變，而常規(guī)業(yè)務(wù)分配的帶寬下降了約37%，CABMS可在保證一定公平性前提下給相對重要的業(yè)務(wù)流分配更多帶寬份額。

Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)；情景感知；帶寬管理；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；比例公平性

由于可在各種臨時場合靈活快速組網(wǎng)，Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于應(yīng)急場合和戰(zhàn)場環(huán)境。Ad Hoc 網(wǎng)絡(luò)中帶寬資源稀缺，當網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流對帶寬資源爭用時，就需要對數(shù)據(jù)流的帶寬分配進行控制。目前，Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的帶寬管理方面已有許多研究成果。Fang等[1]提出了非合作博弈和合作博弈2種帶寬分配模型，通過改變效用函數(shù)來權(quán)衡帶寬分配的公平性和效率。Xue等[2]引入最大團影子價格的概念，提出了一種基于價格的帶寬分配算法，在達到公平性的同時使數(shù)據(jù)流的效用之和最大化。文獻[3-4]提出了一種基于拍賣機制的Ad Hoc帶寬分配算法，數(shù)據(jù)流根據(jù)預(yù)算和當前帶寬價格確定競爭資源，降低了算法復(fù)雜度并加快了收斂速度。Zhao等[5]針對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)提出了一種分布式接入控制算法，其無需知道確切的帶寬剩余量。

但以上方法均未針對特定應(yīng)用場景的特點來考慮帶寬的合理分配，實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中不同業(yè)務(wù)的重要性各異，戰(zhàn)場中尤其如此。從網(wǎng)絡(luò)生存性角度出發(fā)，在帶寬資源緊張時，應(yīng)使帶寬分配向業(yè)務(wù)重要性高的數(shù)據(jù)流傾斜，保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的優(yōu)先完成。另外，現(xiàn)有的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)管理方案并未系統(tǒng)考慮應(yīng)用所處的網(wǎng)絡(luò)情景，包括節(jié)點的異構(gòu)性和用戶的特殊需求等。Anind Dey針對情景給出了一個較為通用的定義：情景是能夠用來表征實體當前狀況的任何信息，實體可以是人、物或其他與用戶及應(yīng)用交互相關(guān)的任何對象，包括用戶和應(yīng)用本身[6]。在實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，可通過各類傳感器和探測裝置獲取相關(guān)情景數(shù)據(jù)[7]，然后使用諸如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)工具對其建模和推理，并將得到的情景信息存儲在情景知識庫中供用戶查詢使用。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種用于不確定性問題建模和分析的方法，屬于概率圖形模型，在處理不確定性問題方面具有獨特的優(yōu)點，提供各種高效的推理算法[8]。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為情景推理工具已經(jīng)得到廣泛認可[9-10]?；谇榫案兄?，應(yīng)用系統(tǒng)能及時獲知環(huán)境信息并據(jù)此做出適應(yīng)性行動，進而為用戶提供相關(guān)信息或服務(wù)，使用戶以較低的代價高效獲得滿意的服務(wù)[11]。為此，提出一種Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)條件下的基于情景感知的帶寬分配方案。

1 背景知識和基本理論

1.1 基本概念

當節(jié)點的一跳覆蓋范圍相同時，Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)可表示為無向圖G(V,E)，其中V為節(jié)點集合，E為鏈路集合。對于2條無線鏈路，若其中一條鏈路的任一端在另一條鏈路某一端的傳輸范圍之內(nèi)，則認為這2條鏈路之間有競爭關(guān)系。據(jù)此，可用圖1(a)中的網(wǎng)絡(luò)拓撲構(gòu)造出一個流競爭圖(圖1(b))來表示鏈路之間的競爭關(guān)系。圖1(a)有3條數(shù)據(jù)流F1、F2和F3，且各占用了不同的鏈路，F(xiàn)1={1,2,3,4}，F(xiàn)2={7,5}，F(xiàn)3={3,4,6}。圖1(b)中虛線為2個鏈路集合，是流競爭圖的2個極大連通子圖，稱為團。一條鏈路能夠傳輸成功，當且僅當此鏈路所在團中的其他鏈路不同時傳輸數(shù)據(jù)，團構(gòu)成了Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中的基本帶寬資源單位。圖1所示3條數(shù)據(jù)流在Q1和Q2中分別占用了不同鏈路。

圖1 網(wǎng)絡(luò)拓撲及對應(yīng)的流競爭圖Fig.1 Network topology and flow contention

1.2 團約束條件

為表達數(shù)據(jù)流占用團資源的鏈路數(shù)目，構(gòu)造團流關(guān)系矩陣A，其中Q1={2,3,4,6}，Q2={1,2,3,5,7}，如表1所示。假定網(wǎng)絡(luò)中有n條數(shù)據(jù)流，m個團資源，帶寬分配的團約束條件需滿足：

AXT≤CT；

(1)

Rmin,i≤xi≤Rmax,i, i=1,2,…,n。

(2)

其中：X為帶寬分配向量，X={x1,x2,…,xn}；C為團的帶寬容量向量，C={C1,C2,…,Cm}。

表1 團流關(guān)系矩陣

1.3 問題建模

效用函數(shù)Ui(xi)反映分配帶寬對數(shù)據(jù)流的價值，且Ui(xi)為凹函數(shù)。帶寬分配的優(yōu)化目標可表達為：

(3)

式(3)稱為原始問題P，這是一個帶有約束條件的目標函數(shù)優(yōu)化問題。顯然，可行域為非空、緊致和凸的，目標函數(shù)為凹函數(shù)，故P有唯一最優(yōu)解[1]。要求問題P的最優(yōu)解，節(jié)點需要獲知所有其他數(shù)據(jù)流的帶寬分配值，這會帶來很大的通信代價。為此，可以考慮P的對偶問題D。

P的拉格朗日方程為：

(4)

其中γ為拉格朗日乘子向量，且γ≥0。根據(jù)拉格朗日方程可進一步寫出P的對偶形式：

(5)

(7)

其中Ω為x的可行域。由此，將γ視為帶寬價格，反映網(wǎng)絡(luò)中的擁塞程度。

2 CABMS方案描述

2.1 情景感知和決策

為實現(xiàn)自適應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)重要性分配帶寬資源，基于情景感知的AdHoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理機制(CABMS)需要借助情景感知技術(shù)對業(yè)務(wù)的重要性進行推理。具體來說，CABMS選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為推理工具，因其可表達和分析不確定性和概率性的事物[14]，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可用一種可視化方式來表達不確定性，有利于理解情景模型。決定業(yè)務(wù)重要性的因素很多，為了簡化分析，在此以戰(zhàn)場環(huán)境為例使用7種較常見的情景信息來評價業(yè)務(wù)的重要程度，即業(yè)務(wù)類型(business)、用戶身份(identity)、戰(zhàn)斗狀態(tài)(fight)、環(huán)境噪聲(noise)、用戶加速度(acceleration)、機械振動頻率(vibration)和業(yè)務(wù)重要性(significance)，且假定均為離散變量。根據(jù)變量是否可觀察，可將上述7種情景分為可觀察變量Vobserved={I,N,A,V,B}和隱藏變量Vhidden={F,S}。表2為各類情景的取值及含義，以取值集合中的黑體表示變量。根據(jù)情景對業(yè)務(wù)重要程度產(chǎn)生影響的因果關(guān)系，可構(gòu)造出如圖2所示的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)取值集合，對環(huán)境噪聲、加速度、振動頻率和用戶身份4類情景變量給出初始取值概率，具體取值在實際中可對樣本進行統(tǒng)計得到，如環(huán)境噪聲為嘈雜和安靜的初始概率分別為0.8和0.2。根據(jù)這4類情景推理對應(yīng)業(yè)務(wù)的重要程度，圖2中白色為可觀察變量，灰色為隱藏變量。例如，當環(huán)境嘈雜、用戶快速移動且機械振動頻率較高時，用戶很可能處于戰(zhàn)斗環(huán)境中，此時用戶的通信需求往往更重要。同時，用戶身份對業(yè)務(wù)類型也有影響，相對而言，指揮人員的信息比來自普通士兵的信息更重要。

表2 各類情景的類型及取值

圖2 情景推理中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.2 BN in context reasoning

在實際應(yīng)用中可根據(jù)大量樣本對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)訓練。在數(shù)據(jù)無缺失時，可利用最大似然法估計參數(shù)；數(shù)據(jù)有缺失時，可利用EM算法進行參數(shù)學習。節(jié)點獲取情景后，利用構(gòu)造的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行推理，CABMS采用團樹法完成概率分布的計算。目前團樹法是一種計算速度很快的精確推理算法[15]，其主要步驟是將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為團樹，通過置信傳播來計算相關(guān)概率。利用團樹法可在給定證據(jù)的條件下，計算感興趣節(jié)點的邊緣概率分布，由此判斷節(jié)點的取值。

2.2 帶寬分配過程

為反映業(yè)務(wù)的差異，實現(xiàn)不同業(yè)務(wù)重要性對帶寬分配結(jié)果的影響，CABMS使用Sigmoid函數(shù)來表示數(shù)據(jù)流的效用：

(8)

(9)

可解出：

(10)

因為φ>0，Ppath>0，且(φ/Ppath-2)φ/Ppath≥0，則φ/Ppath>2，故0

(11)

引入業(yè)務(wù)重要性參數(shù)κ(κ>0)，且

φ=(2+κ)Ppath，

(12)

則

(13)

規(guī)定當路徑價格Ppath相等時，業(yè)務(wù)重要性每提高一個等級，分配的帶寬增加50%。令xEM、xIM和xGE分別表示“緊急業(yè)務(wù)”、“重要業(yè)務(wù)”和“一般性業(yè)務(wù)”分配的帶寬，則有

xEM/xIM=3/2, xIM/xGE=3/2,

PPath,EM=PPath,IM=PPath,GE。

(14)

根據(jù)式(13)可求解出對應(yīng)式(14)中不同業(yè)務(wù)帶寬分配關(guān)系的κ值：κEM=1，κIM=0.22，κGM=0.083。

為簡化處理，選擇團中到所有其他鏈路跳數(shù)之和最小的節(jié)點作為團首節(jié)點，團首節(jié)點負責收集經(jīng)過該團的流的帶寬請求，并更新團的帶寬價格。借鑒文獻[1]的梯度投影法(gradient projection algorithm，簡稱GPA)，收到數(shù)據(jù)流的帶寬請求后，團首節(jié)點根據(jù)下式計算新的帶寬價格，

(15)

其中：[a]+表示max{0，a}；β為更新步長，且當β足夠小時，帶寬分配結(jié)果將收斂?？梢?，當帶寬需求大于團容量時，價格會逐步上升，反之，價格會逐步降低，反映經(jīng)濟學中的供求關(guān)系。團首節(jié)點將新價格告知所有穿越該團的數(shù)據(jù)流(源節(jié)點)，數(shù)據(jù)流依照式(7)計算出新的最優(yōu)帶寬分配值x*(r+1)后，節(jié)點根據(jù)式(16)確定實際的帶寬需求，并將xreq返回給團首節(jié)點，開始下一輪價格計算。如此迭代，直至各數(shù)據(jù)流的帶寬請求值收斂，作為最終帶寬分配結(jié)果，

xreq=min(max(x*,Rmin),Rmax)。

(16)

實際中，當分配的帶寬超過數(shù)據(jù)流最大帶寬需求時，再增加帶寬，其效用也不再增加，反而造成帶寬浪費；當帶寬配額低于最小帶寬需求時，其效用為0，同樣也會浪費帶寬。CABMS考慮了數(shù)據(jù)流的最大和最小帶寬需求，提高了帶寬使用效率。當帶寬充足時，為所有數(shù)據(jù)流分配其帶寬最大需求值；當團容量不足以滿足所有數(shù)據(jù)流的最小帶寬需求時，應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)重要性選擇性拒絕某些非關(guān)鍵業(yè)務(wù)，以優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的順利完成。當各數(shù)據(jù)流請求的帶寬值發(fā)送至團時，團首節(jié)點將計算得到的帶寬價格和團剩余容量返回數(shù)據(jù)流，然后數(shù)據(jù)流確定當前剩余帶寬是否滿足自己的最低需求。若滿足，它將繼續(xù)參與帶寬分配過程；否則，退出帶寬分配過程。

若團的帶寬容量不足以滿足所有帶寬請求，團首節(jié)點將向參與競爭的數(shù)據(jù)流發(fā)送一條帶寬不足的提示信息Requst_to_abort，以提醒部分數(shù)據(jù)流取消或者延后帶寬請求。CABMS可基于情景信息獲悉業(yè)務(wù)重要性，因此，在收到Requst_to_abort消息后，數(shù)據(jù)流應(yīng)根據(jù)自身業(yè)務(wù)的重要性，以相應(yīng)概率決定退出帶寬競爭。選擇概率性退出是出于公平性的考慮，以使重要性較低的業(yè)務(wù)不致于完全“餓死”。選擇性退出概率的表達式為：

(17)

3 仿真分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

利用Matlab進行仿真實驗，在1000 m×1000 m區(qū)域中隨機生成一個包含10個節(jié)點的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)，隨機產(chǎn)生的拓撲結(jié)構(gòu)如圖3所示，節(jié)點的覆蓋范圍是半徑為400 m的圓，節(jié)點間的邊表示兩節(jié)點在彼此覆蓋范圍內(nèi)。設(shè)源節(jié)點為{5,1,3}，對應(yīng)的目標節(jié)點為{8,10,9}，路由算法使用Floyd算法，可得到3條數(shù)據(jù)流的路由分別為F1={1,4,6,10}，F(xiàn)3={3,6,10,9}，F(xiàn)5={5,4,6,8}。根據(jù)活動鏈路構(gòu)建團資源，在給定網(wǎng)絡(luò)拓撲和路徑后，圖4為最大團Q1和Q2，其中Q1={(1,4), (5,4), (4,6), (3,6), (6,10), (6,8)}，Q2={(9,10), (4,6), (3,6), (6,10), (6,8)}。

圖3 隨機產(chǎn)生的拓撲結(jié)構(gòu)Fig.3 Some topology generated randomly

圖4 最大團Q1和Q2Fig.4 Maximum cliques Q1 and Q2

設(shè)k為業(yè)務(wù)的重要等級，k越大表示業(yè)務(wù)越重要，N為業(yè)務(wù)等級，N=3，從業(yè)務(wù)重要性角度定義公平性指數(shù)F，業(yè)務(wù)分配到的帶寬應(yīng)正比于其業(yè)務(wù)重要性，

(18)

F越大則公平性越好，且F∈[0,1]。

3.2 仿真結(jié)果與分析

假定圖3中源節(jié)點的情景如表3所示，表4為通過團樹法計算得到的業(yè)務(wù)重要性概率及判定結(jié)果。在獲取情景信息后可推理得到節(jié)點當前的業(yè)務(wù)重要性，進而確定對應(yīng)的κ值。

表3 各節(jié)點情景配置

表4 給定證據(jù)下推理得到的業(yè)務(wù)重要性

3.2.1 仿真實驗1

為簡化分析，假設(shè)所有數(shù)據(jù)流的最小帶寬需求均為0，最大帶寬需求均為3 Mbit/s。圖5、6分別為在CABMS和比例公平準則下的帶寬分配。CABMS下3條數(shù)據(jù)流的帶寬分配結(jié)果為：{x1=1.579 0，x2=1.048 1，x3=1.055 9}，比例公平準則下的帶寬分配結(jié)果為：{x1=1.111 2，x2=1.666 8，x3=1.111 2}。從圖5、6可看出，帶寬分配在一定輪次后收斂，帶寬分配步長β越大，收斂速度越快。數(shù)據(jù)流F1和F5在Q1和Q2中所占的鏈路數(shù)相同，按照規(guī)則，CABMS中F1分配的帶寬是F5的1.5倍，而F1分配的帶寬并未達到F3的2.25倍。這是因為F3在Q1中只使用了2條鏈路，在帶寬競爭較激烈的Q1中，F(xiàn)3為得到相同帶寬所支付的代價比另2條數(shù)據(jù)流要低，故其分配得到了更多帶寬。由于比例公平性準則中嚴格按照數(shù)據(jù)流占用鏈路資源的大小分配帶寬，F(xiàn)3在帶寬價格不為0的Q1中占用的鏈路最少，分配到的帶寬也最多。常規(guī)性的業(yè)務(wù)(F3)在比例公平準則下，由于占用Q1中鏈路資源少的固有優(yōu)勢，獲得了比其他2條數(shù)據(jù)流多50%的帶寬分配，這使得重要性更高的2條數(shù)據(jù)流的QoS下降。CABMS中由于在帶寬分配中對重要性高的數(shù)據(jù)流(F1)賦予更大的κ值，獲得了高出比例公平性下分配的帶寬。計算公平指數(shù)和效率，可得到比例公平性下的Fprop=0.695 0，CABMS下的FCABMS=0.890 6。顯然，CABMS獲得了更好的帶寬分配公平性。

圖5 CABMS下的帶寬分配Fig.5 Bandwidth assignment under CABMS

圖6 比例公平準則下的帶寬分配(節(jié)點1與5曲線重合)Fig.6 Bandwidth assignment under proportional fairness (curves of node 1 and 5 overlaps)

圖7為CABMS下帶寬價格的變化情況。從圖7可看出，Q1由于容量不能完全滿足各數(shù)據(jù)流的帶寬需求，價格不斷上升，最終趨于穩(wěn)定。Q2由于初始時各數(shù)據(jù)流提出的帶寬需求較大，價格開始上升，但隨各數(shù)據(jù)流不斷調(diào)整自身需求，使之趨于合理，Q2的帶寬容量可完全滿足需求，故帶寬價格最終又降為0。

圖7 CABMS下帶寬價格變化趨勢(帶寬價格單位為1)Fig.7 Change of bandwidth price under CABMS (bandwidth price unit is 1)

3.2.2 仿真實驗2

實驗2為團容量不能滿足所有數(shù)據(jù)流最小帶寬需求時帶寬的分配情況。網(wǎng)絡(luò)拓撲和數(shù)據(jù)流配置與仿真實驗1相同，但3條數(shù)據(jù)流的最大、最小帶寬需求如表5所示，團容量為3 Mbit/s?？梢?，團1無法滿足所有數(shù)據(jù)流的最小帶寬需求，即0.7×3+0.5×3+0.2×2=4>C1=3，這種情況下必須拒絕某些數(shù)據(jù)流的帶寬請求。圖8、9為CABMS下2種可能的分配結(jié)果(結(jié)果1和結(jié)果2)，圖10、11分別為對應(yīng)的帶寬價格變化趨勢

表5 3條數(shù)據(jù)流的最大、最小帶寬需求

圖8 數(shù)據(jù)流1和3得到的帶寬分配Fig.8 F1 and F3are assigned bandwidth

圖9 數(shù)據(jù)流5得到的帶寬分配Fig.9 F5 is assigned bandwidth

圖10 分配結(jié)果1下的帶寬價格變化(帶寬價格單位為1)Fig.10 Bandwidth price’s change under result 1 (bandwidth price unit is 1)

圖11 分配結(jié)果2下的帶寬價格變化(帶寬價格單位為1)Fig.11 Bandwidth price’s change under result 2 (bandwidth price unit is 1)

從圖8、9可看出，在分配結(jié)果1中，約30輪次時首次收到Request_to_abort，數(shù)據(jù)流1保持自己的帶寬請求，而數(shù)據(jù)流3和數(shù)據(jù)流5均放棄帶寬請求，所以團1對應(yīng)的帶寬價格在此時開始下降。在約50輪次時，數(shù)據(jù)流1分配帶寬達到了自身最大帶寬需求0.8 Mbit/s。在約80輪次時，Q1的帶寬價格降至0，此時，數(shù)據(jù)流5判斷剩余帶寬容量已不足以滿足其最小帶寬需求，故完全退出帶寬競爭，而數(shù)據(jù)流3判斷剩余帶寬容量可以滿足自身最小帶寬需求，故重新加入帶寬分配，在350輪次時結(jié)果收斂，得到帶寬配額0.3 Mbit/s。同時，Q1接入的數(shù)據(jù)流趨于飽和，故帶寬價格不為0。與結(jié)果1類似，結(jié)果2在首次收到Request_to_abort后，3條數(shù)據(jù)流均選擇臨時退出帶寬競爭，導(dǎo)致Q1的帶寬價格降為0，再次收到Request_to_abort時，只有數(shù)據(jù)流5保持自己的帶寬請求，并得到了最大帶寬需求0.9 Mbit/s。此時，Q1帶寬容量仍有剩余，故帶寬價格為0，但剩余容量不滿足數(shù)據(jù)流1和數(shù)據(jù)流3的最小帶寬需求，故二者徹底退出帶寬競爭。

4 結(jié)束語

實際網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境中，特別是戰(zhàn)場環(huán)境下，各種業(yè)務(wù)的重要性存在顯著差異。為了能夠在帶寬資源受限的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中優(yōu)先保障關(guān)鍵業(yè)務(wù)的順利實施，提出了一種情景感知的帶寬分配方案(CABMS)，利用各類傳感器收集的數(shù)據(jù)作為情景推理依據(jù)，以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為推理工具推理業(yè)務(wù)重要性，根據(jù)其重要程度在數(shù)據(jù)流競爭稀缺的帶寬資源時為關(guān)鍵業(yè)務(wù)分配相對更多的帶寬，提高了網(wǎng)絡(luò)生存性。但是，為簡化分析，CABMS將變量假定為離散變量，而實際中有些變量(如噪聲)是連續(xù)的。今后可利用高斯混合模型(mixture of gaussian，簡稱MOG)來描述變量，進而可根據(jù)噪聲變化的特征確定相關(guān)場景。另外，CABMS帶寬分配中，團首節(jié)點需要收集所有數(shù)據(jù)流的帶寬請求后才計算新的帶寬價格，要求各數(shù)據(jù)流間的同步，這在動態(tài)變化的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)較難實現(xiàn)，今后還可考慮實現(xiàn)異步式的帶寬分配方案。

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編輯：翁史振

Context awareness based bandwidth management scheme for Ad Hoc network

WANG Haitao1, YAN Li1, SONG Lihua2, CHEN Hui1, ZHANG Guomin2

(1.Information Management Center, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China;2.College of Command Information Systems, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China)

In order to guarantee key businesses when bandwidth resource is in shortage, an adaptive and flexible context-aware bandwidth management scheme (CABMS) is proposed to improve Ad Hoc network survivability. Nodes firstly query the local context information, and use Bayesian network (BN) to determine the importance of current business and the utility function of bandwidth allocation. Through establishing the dual problem of original one, the "shadow price" of bandwidth is introduced, so that the nodes are able to adjust bandwidth requests on their own according to the price with the convergence of allocation result. CABMS business is classified into different levels. When bandwidth resource is in shortage, the high-class business will be biased in bandwidth allocation; when in severe shortage, some regular business bandwidth requests will be rejected in order to guarantee the bandwidth requests of key business. Simulation results indicate that CABMS can assign more bandwidth to relatively important business under given conditions, compared with proportional fairness, urgent business bandwidth allocation increases by about 42%, important business bandwidth allocation remains essentially unchanged, and the regular allocate bandwidth falls by about 37%.

Ad Hoc network; context awareness; bandwidth management; Bayes network; proportional fairness

2016-03-15

國家自然科學基金(61072043，61402521)

王海濤(1976-)，男，河南焦作人，副教授，博士，研究方向為無線自組網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)管理。E-mail:haitmail@126.com

王海濤，閆力，宋麗華，等.基于情景感知的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)帶寬管理機制[J].桂林電子科技大學學報，2016,36(6):487-494.

TP393

A

1673-808X(2016)06-0487-08