[发明专利]一种基于新贪心策略的按需服务数据包调度贪心算法

说明书

技术领域

本发明属于计算机无线通信技术领域，涉及在基站集成无线网络环境下,一种基于新贪心策略的按需服务数据包调度贪心算法。

背景技术

本文应用一种基于信息站的三层网络架构，即内容服务器，信息站(路边通信单元)和车载设备(用户)，系统中的网络数据服务方式为按需服务方式。这种网络架构和服务方式现在已经广泛应用于服务高速列车乘客的网络需求和V2X车联网系统通信中。在该系统中，基站通过稳定的网络连接与内容服务器相连，当车载设备(用户)按照需求请求数据服务时，数据报文将通过基站与车载设备或终端(手机，电脑等)之间的无线信道调度和分配给用户。

为了满足车辆在告诉行驶过程中基站与车辆通信的需求，克服开普勒效应等对网络通信的影响，有学者提出一种专门用于基站与车载设备通信的MAC帧结构。这种结构下，每个时间区间被分为时间间隔相等的用于信息传播的时隙，时间间隔小于信道相干时间(channel coherence time)，划分的每个时隙的信道增益是固定的，但是由于信号衰减等原因，时隙的容量会因不同的情况而有所差异。考虑时隙中信道增益等信道信息，应用自适应调制和编码技术，每个时隙可以发送的数据包数量上限可以得出。

考虑网络通信的质量，为了满足用户良好的网络体验，高质量、低延迟、低丢包率等要求是基站调度数据包时要追求的目标。Mohit Agarwal和Anuj Puri在2002年的论文中提出了一种服务请求模型。在按需请求数据服务下，用户愿意为不同的服务付出的代价也是不同，另外由于用户之间的差异，不同用户愿意为请求服务支付的价格也不尽相同，怎样合理高效利用信道，在上述帧结构下合理调度服务数据，使得调度的服务数据获得最大价值，使得服务运营商或提供者获得最大收益也是一种很重要的目标。基于该目标，该调度问题将被转化为一个抢占式单机调度问题，本发明的目标就是如此。

现在已经有学者将上述问题转化为目标函数为一个整数最优规划的问题，能够证明求解该整数最优规划问题是一个NP困难的问题，不能在线性时间内找到最优解。

很多学者提出了很多解决上述问题的算法,例如EDF算法，FIFO算法，还有基于其他效用函数(例如指数容量等)的贪心算法，但是目前算法得到的效果普遍不高，还有可以优化的余地。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于新贪心策略的按需服务数据包调度贪心算法，将按需服务的数据包调度问题转化为整数最优规划问题，进而转化为0-1最优规划问题，利用贪心算法依照提出的效用函数值作为贪心策略对该问题进行优化求解。

本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：

步骤一，将按需服务的数据包调度问题转化为整数最优规划问题；

1)建立时隙模型；

和表示网络用户进入和离开信息站h,h＝1,2,…,H的传输范围的时刻，时间在每个间隔期间内被等分为时长T_F的时隙，第H信息站覆盖的区域分为个时隙，用于数据传输的时隙总数确定在信息站每时隙内的最大数据包传输数量C_n,n＝1,2,…,N。

2)建立服务请求模型；

设用户服务请求集合为S，S中的每个服务请求s(s∈S)表示为一个四元组：

(G_s,Q_s,D_s,W_s(n))(1)

其中，Q_s为每个服务需要被调度的数据包数量，G_s为每个服务的到达时间，D_s为该服务的最晚调度时间，W_s(n)为收益，其中n为该数据包的发送时隙；如果该服务的请求在它的生命周期[G_s,D_s]内被调度，那么该请求的每一个数据包将会获得一定收益，否则将不会获得收益。

3)将问题转化为求解最优整数规划问题；

令x_ns表示请求s在时隙n内发送数据包的数量，则调度方案表示为向量该调度方案将调度产生的总收益表示为如下目标函数：

其中，

其中，(2a)表示，数据包只能在服务的生命周期内才能被调度和分配，超出生命周期的数据包无效，且被调度数据包的数量只能为整数；(2b)表示在每个时隙内调度的数据包数量不能超过该时隙能发送的数据包数量的上限；(2c)则表示每个服务被调度数据包的数量不能超过该服务需调度数据包数量的上限。