5G 切片架構下具有重傳機制的輪詢系統研究

楊志軍，寇倩蘭，丁洪偉

（1.云南大學 信息學院，昆明 650500；2.云南省教育廳教學儀器裝備中心，昆明 650223）

0 概述

為滿足不同行業需求，5G 移動網絡必須具備更高的數據速率和能源效率、更低的網絡延遲以及可靠的泛在化連接，5G 網絡切片（Network Slicing，NS）概念由此被提出。5G 網絡切片就是將5G 網絡切出多張邏輯獨立的專有網絡，通過軟件定義網絡（Software Defined Network，SDN）和網絡功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）技術實現不同網絡切片之間計算、存儲和網絡資源的統一管理和資源切分，進而支持更多業務，最終實現“萬物互聯”。網絡切片技術優勢在于運營商基于業務場景的需要，自主定義切片對應的網絡特性，包括延遲、速率、連接密度、頻譜效率、流量容量、網絡效率等，通過網絡配置的靈活性保證用戶體驗［1］。文獻［2］在5G 網絡切片概念中對業務進行分類，給予不同優先級的業務不同的資源和不同的服務質量（Quality of Service，QoS），提供了一種較優和有效的方式來應對終端用戶的需求和需求的多樣性。輪詢是一種公平的資源調度方式，5G 網絡的不同切片可以通過輪詢方式實現資源共享?，F階段，針對網絡中不同的業務需求，輪詢系統出現了預約調度方式，即信息分組按照先進先出的規則進入各個站點排隊并等待由服務器統一分配資源對其進行服務。輪詢系統一般由一個或多個服務器及N個站點組成［3］。

由于網絡用戶量的急劇增加以及用戶需求靈活多變，逐漸對網絡QoS 提出了更高的要求。QoS 關鍵技術指標包括吞吐量、排隊隊長、時延變化等［4］。文獻［5］提出一種基于信道感知輪詢的MAC 協議，通過調整超幀中的輪詢周期數來優化信道感知輪詢協議的能源效率，以適應動態流量需求和信道波動，顯著提高了能源效率，同時保持了較短的時延。文獻［6］提出自適應動態輪詢MAC 協議，通過監測傳入業務量變化的系數來切換節點輪詢間隔分布，發現該協議流量到達和輪詢間隔分布一致時，在時延和能量方面的性能都是最好的。文獻［7］提出一種異步的由接收方發起的基于預載波的MAC 協議。該協議用于高數據率的淺層水下監測應用，并在不使用任何傳輸時間表的情況下以節能的方式支持可靠性，解決了數據包碰撞問題，同時提供了良好的能源效率。上述文獻通過設計MAC 協議降低了系統能源消耗，同時提高了傳輸效率，但是都沒有對傳輸過程中信息分組的丟失情況進行考慮。

除了設計MAC 協議對系統進行優化外，還可從資源配置角度出發或建立新的模型以實現更好的QoS。文獻［8-10］通過調整系統服務資源調度策略并提出新的排隊論模型，顯著提高了系統吞吐量，降低了排隊隊長和信息傳輸時延。針對物聯網中優先級業務和實時性的需求，文獻［11-12］提出采用兩級輪詢服務規則，將用戶劃分為普通用戶和優先級用戶，同時將服務時間和切換時間并行處理來提高輪詢系統利用率和服務效率，保證用戶低時延傳輸。在5G 時代，面對海量業務需求，為保證網絡性能均衡性和公平性，文獻［13］提出一種一隊列兩服務的輪詢控制策略，用于無線傳感器網絡的媒體接入控制。通過將現有幀結構重新設計以實現該輪詢控制策略，進一步說明了該控制策略在實際網絡中的可行性。雖然上述文獻從不同角度對輪詢系統展開了研究并且在一定程度改善了輪詢系統性能，但模型也都是在理想信道基礎上建立的，即假設任意信息分組在信道傳輸過程中每一次都能夠成功發送，缺乏對在實際信道環境中因噪聲、設備誤差以及信道本身對信號的影響導致信息分組在傳輸過程出錯情況的研究。

信道錯誤和碰撞常常導致無線網絡中信息分組傳輸高概率失敗，因此，關于采取重傳方案和概率輪詢協議減少信息傳輸延遲，提高信息分組交付率，擴大系統吞吐量的研究具有重大意義［14］。文獻［15］對一個單服務器多站點的輪詢系統進行研究，設置重傳等待期，在重傳等待期間到達站點的用戶停留在該站點的隊列中，并在該站點的下一個服務期得到服務。文獻［16］研究一種具有動態重傳和差異服務機制的時分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）時隙分配協議，當數據傳輸失敗時，利用重傳時隙提高通信可靠性，通過影子時隙實現有區別服務。文獻［17］針對RoF-DAS 架構下WLAN 差錯重傳機制與網絡接入性能的定量關系進行分析，建立了具有內部數據的門限服務輪詢排隊模型，利用輪詢系統中內部數據的到達和服務過程描述數據差錯重傳機制。上述研究雖然將信息分組重傳納入了系統模型運行的考慮范圍，但針對海量應用場景及客戶需求，傳統的輪詢系統方案已不能滿足輪詢系統中每個站點所需要的QoS。

為使分析模型更貼合實際網絡信道工作環境，本文提出具有差錯重傳機制的完全服務輪詢排隊模型，利用5G 網絡切片架構，針對性地為不同用戶提供不同的網絡能力，從而滿足不同業務場景對網絡的需求，以此提高對用戶的QoS。該模型以切片為站點，由通用服務器將各個基站中的剩余計算資源進行統一管理和分配?？紤]到在傳輸過程中信道質量對信息分組的影響，設置重傳機制以體現非理想信道環境。當信息分組傳輸出錯時則返回源子切片重新排隊等待重傳，直到正確發送或達到重傳閾值仍未發送成功被拋棄。同時，采用概率母函數［18］及馬爾可夫鏈分析方法［19］建立非理想信道環境下基于5G 網絡切片架構的輪詢系統數學模型，通過對該數學模型的精確解析推導出具有重傳機制的完全服務輪詢系統平均排隊隊長和平均等待時間的數學表達式。利用Matlab2019b 進行實驗仿真，將重傳實驗的仿真值與理論值對比，同時再與理想信道環境的基礎輪詢系統對比，驗證模型研究的正確性，并進一步研究重傳概率和重傳閾值對系統性能的影響。此外，將該本文方案與具有重傳機制的門限服務輪詢策略和無重傳機制的兩級完全輪詢方案進行對比。

1 輪詢方案及系統工作機制

在5G 移動網絡中引入網絡切片可為每個行業的用例提供所需的QoS。網絡切片是將一個物理網絡劃分為多個邏輯網絡的過程，以支持特定應用場景的按需服務，同時使用同一物理網絡。這些邏輯網絡被暗指為網絡切片［20］。如今，5G 網絡的應用場景大致可以分為增強型移動帶寬（enhanced Mobile Broadband，eMBB）、海量機器通信（massive Machine Type of Communication，mMTC）以及高可靠低時延通信（ultra-Reliable and Low-Latency Communication，uRLLC）。這3 類網絡也稱為5G 網絡下的3 類切片。3 種應用場景對網絡服務的需求是不相同的，下面具體分析這3 類5G 切片：

1）eMBB。面向4K/8K 超高清視頻、全息技術、增強現實/虛擬現實等應用，eMBB 對網絡帶寬和速率要求較高。針對多媒體和高性能數據和服務的訪問做進一步改善［21］。

2）mMTC。由大量的連接設備組成，這些傳感器設備是非常密集的，大部分是靜止的，交換的數據量很小。這種類型的數據流量對延遲不敏感，由簡單的低成本傳感器等設備產生，功耗非常低。

3）uRLLC。任務關鍵性物聯網主要應用于無人駕駛、自動工廠、智能電網等領域，主要需求是超低時延和高可靠性。

同時，這3 類5G 網絡切片之間是相互獨立的，不會彼此影響，但都是運用QoS 來統一管理每個子網絡內部不同業務，并且在這3 類切片之下，還可以基于同一類子網絡繼續進行資源劃分，形成更低一層子網絡，即子切片。分別將eMBB、mMTC、uRLLC 這3 種場景的切片再劃分出N個更低層子切片。利用通用服務器將眾多基站中的空閑資源統一整理并予以分配，對各場景中不同子切片內的信息分組進行服務，由此滿足不同場景對QoS 的要求，得到在5G 架構下的輪詢系統模型，如圖1 所示。

圖1 5G 網絡切片架構下的輪詢系統模型Fig.1 Polling system model in 5G network slicing architecture

面對5G 時代背景下部署的大量基站，必定存在某些時間部分基站的計算資源沒有用盡，甚至處于空閑狀態。因此，本文設立一個通用服務器，將各個基站的空閑運算資源集中起來，利用NFV 技術在虛擬化層對這些資源進行統一調配。將eMBB 切片、mMTC切片和uRLLC 切片各自分別再劃分出N個更低層子切片作為站點。同時，eMBB、mMTC 和uRLLC 之間相互獨立，即通用服務器可同時分別服務于3 個獨立的輪詢系統，這3 個系統之間不會相互影響。定義在實際的5G 網絡切片通信信道中，信息分組在傳輸過程中出錯的概率為Pe，重傳閾值為m。在該模型下，完全服務策略具體是指：服務器在對某一子切片進行服務時，信息分組一旦出錯就需要立即返回并加入到源子切片尾部準備重傳；若重傳了m次依舊沒有成功發送，則拋棄該信息分組，直到該子切片內所有的信息分組都被服務完畢，轉向下一子切片進行服務，依次往后；當第N個子切片內的信息分組也被全部發送時，再轉向第一個子切片進入下一個輪詢周期。

2 模型分析

2.1 系統工作環境

本文建立非理想信道下基于5G 網絡切片架構的完全服務輪詢排隊模型。假設該模型在以下環境下運行：

1）信息分組進入各子切片并等待發送的過程相互獨立且服從同樣的概率分布，其分布的概率母函數為A(z)，均值為λ=A′(1)，方差為=A′(1)+λ-λ2。

2）子切片內的信息分組接受服務器的服務并發送出去所需要的時間相互獨立且服從同樣的概率分布，其分布的概率母函數為B(z)，均值為β=B′(1)，方差為=B′(1)+β-β2。

3）服務器從一個子切片轉換到相鄰的下一個子切片進行查詢所需要的時間相互獨立且服從同樣的概率分布，其分布的概率母函數為R(z)，均值為γ=R′(z)，方差為=R′(1)+γ-γ2。

4）信息分組按照先進入先發送（First Come First Service，FCFS）的原則進入各個子切片內的存儲器。

5）每個子切片存儲器容量非常大，信息分組不會溢出。

2.2 變量定義

利用馬爾可夫鏈對本文模型進行分析，定義以下變量，其中，i，j=1，2，…，N。

1）在服務器從子切片i轉向子切片i+1 時間內進入第j號子切片內的信息分組數用μj(ui)表示。

2）在服務器從第i號子切片轉向i+1 號子切片所需要的轉換查詢時間內進入第j號子切片內的信息分組數用ηj(υi)表示。

若在tn時刻i號子切片存儲器內的信息分組用ξi(n)表示，則整個排隊系統在此刻的狀態可表示為[ξ1(n)，ξ2(n)，…，ξi(n)，…，ξN(n)]，其概率分布為P[ξi(n)=xi；i=1，2，…，N]。第i號子切片因傳輸出錯需要進行重傳的信息分組數為(n)，進行第k次重傳的信息分組數為即由文獻［17］推導有：

2.3 概率母函數

系統在Nλβ＜1 條件下達到穩定狀態。系統穩定時的概率分布為：

通過以上分析可知，當服務器在tn+1時刻開始對i+1 號子切片服務時，有：

由此推導得出在tn+1時刻系統的穩態概率母函數為：

其中，服務器在任意時隙進入任意子切片進行完全服務所需要的時間相互獨立且服從相同的概率分布，其概率分布母函數用F(zi)表示，并且有F(zi)=A(B(zi F(zi)))［22］。對F(zi)求一階導和二階導分別為

2.4 平均排隊隊長

平均排隊隊長具體是指任意子切片內等待被服務的信息分組的平均排隊長度。定義在tn時刻，第i號子切片開始接受服務時第j號子切片內存儲的信息分組個數為：

由式（6）計算gi+1(j)：

2.5 平均等待時間

平均等待時間具體是指信息分組從進入子切片到其被服務并發送出去所需等待的這段時間。定義：

在該輪詢系統中，服務器按照完全服務策略對各隊列進行服務，文獻［8］中給出式（19）：

將式（8）和式（18）代入式（19）即可求得該模型信息分組平均等待時間的精確表達式。

3 實驗與結果分析

3.1 仿真實驗及算法分析

基于上文所建立模型，利用Matlab2019b平臺對5G網絡切片架構下具有差錯重傳機制的完全服務輪詢排隊隊列進行仿真模擬?；谑剑?）、式（18）、式（19）分別計算出重傳完全輪詢系統中的平均排隊隊長和平均等待時間對應的理論值。將理論值與實驗仿真值進行對比，再將其與基礎輪詢模型比較，從而驗證理論分析模型的正確性和可靠性。此外，本文還針對重傳概率和重傳閾值對信息分組平均排隊隊長和平均等待時間的影響進行分析。最后，將本文模型與其他模型進行對比，對該模型的性能做進一步分析。

實驗初始參數設置如表1 所示，在此基礎上，通過100 000 次蒙特卡洛實驗，得到本文排隊模型性能特點的變化情況，重點針對平均排隊隊長和平均等待時間進行研究。通過大量實驗發現，在一定的信道質量條件下，平均排隊隊長和平均等待時間均收斂于重傳閾值。因此，本文通過經驗假設重傳閾值為1，并在此條件下展開研究。

表1 排隊模型的基礎參數設置Table 1 Base parameters setting of queuing model

本文通過運用排隊論建立具有重傳機制的完全服務輪詢數學模型，采用嵌入式馬爾可夫鏈和概率母函數分析方法推導出系統平均排隊隊長和平均等待時間的理論表達式。在開始時刻，各個子切片內為空，即無信息分組需要發送；子切片提出發送請求后，服務器開始對其進行服務；在傳輸過程中，若有信息分組沒有被成功發送出去，則立即返回至源子切片重新排隊等待再次發送，直到重傳次數大于重傳閾值后仍未發送成功，則拋棄該出錯數據包；當子切片內所有信息分組全部發送完畢或被拋棄，則以升序轉向下一個邏輯上相鄰的子切片。本文方案的算法流程如下：

上述算法是在文獻［12］基礎上進行改進的，基于Matlab 偽隨機數，生成到達率為λ的序列，該序列服從泊松分布，用于模擬系統各個子切片單位時間內到達的信息分組數。然后，進一步通過10 000 次蒙特卡洛實驗得到最終的平均排隊隊長和平均等待時間。由此可知，算法循環次數是一個常數，因此，復雜度與文獻［12］方法相同，均為O（1）。

3.2 性能分析

實驗中，通過改變輪詢系統中子切片個數，分析平均排隊隊長和平均等待時延隨子切片個數的變化規律，如圖2、圖3 所示。

圖2 平均排隊隊長對比分析Fig.2 Comparison analysis of average queue length

圖3 平均等待時間對比分析Fig.3 Comparison analysis of average waiting time

圖2、圖3 分別表示平均排隊隊長和平均等待時間隨子切片個數變化的情況。從圖中可以看出，隨著子切片個數不斷增加，平均排隊隊長和平均等待時間也隨之增加。重傳輪詢模型和基礎輪詢保持相同的變化規律。同時，仿真值和理論值之間的誤差較小，且重傳輪詢隊長略大于基礎輪詢模型，這證明了上述理論分析的正確性。當子切片個數不超過75 個時，重傳輪詢系統的信息分組時延與基本輪詢系統幾乎相等；當子切片個數超過75 個時，重傳輪詢時延逐漸大于基礎輪詢時延。這說明在網絡規模較小的狀況下，重傳和不重傳情況區別不大，噪聲、設備誤差等影響信道質量的因素不會對客戶等待時間產生明顯影響。而面對網絡規模較大的狀況，因信道質量影響，即使各個客戶在信息傳遞過程中出錯，經過重新排隊等待再次傳輸，每次都只增加了微小的延遲，但由于大量客戶的逐步累加，也會產生巨大的延遲，因此加入差錯重傳機制后可以得出更準確的信息分組等待時間。這也再次證明了該模型分析的正確合理性。

基于表1 的基礎參數設置，將Pe改變為0.01、0.03、0.05、0.10、0.15，分析重傳概率對該排隊模型的影響，結果如圖4、圖5 所示。圖4 為不同重傳概率情況下信息分組平均排隊隊長隨系統吞吐量變化的曲線，圖5 為基于不同的重傳概率信息分組時延隨系統吞吐量變化的曲線。吞吐量是指系統在單位時間內處理的信息分組數，用T表示，有T=Nλβ。以吞吐量為橫坐標，評估在相同的時延條件下不同重傳概率時的系統吞吐量。

圖4 重傳概率與隊長的關系曲線Fig.4 Curve of retransmission probability versus queue length

圖5 重傳概率與時延的關系曲線Fig.5 Curve of retransmission probability versus delay

從圖4、圖5中可以看出，平均隊長和平均時延與吞吐量呈正相關。在相同的信息分組排隊隊長和等待時延條件下，更小的重傳概率可以使系統實現更大吞吐量。在相同負載情況下，隨著重傳概率的增加，有更多的信息分組因出錯進而重新加入到源子切片尾部，等待再次被發送。因此，重傳概率越大，平均隊長越長，平均時延越高，為保證系統的可靠性，應盡可能降低重傳概率，這也是未來針對非理想信道系統研究的方向。

基于表1 的基礎參數設置，另設置子切片個數N=80，改變Pe分別為0.01，0.03，0.05，0.10，0.15，重傳閾值m從1 到10 以1 為步長依次疊加時，通過模擬仿真，得到平均排隊隊長和平均等待時間隨重傳閾值的變化情況，如圖6、圖7 所示。

圖6 重傳閾值與隊長的關系曲線Fig.6 Curve of retransmission threshold versus queue length

圖7 重傳閾值與時延的關系曲線Fig.7 Curve of retransmission threshold versus delay

從圖6、圖7 中可以看出：在相同的負載情況下，當Pe為0.01 和0.03 時，重傳閾值并沒有對平均隊長和平均時延產生明顯影響；而當Pe為0.05 或0.01，m≤2 時，信息分組的排隊隊長和時延都隨重傳次數的增加而增加，m＞2 時，平均隊長和時延分別收斂于一個特定的值，即重傳次數對信息分組的平均排隊隊長和平均時延影響較??；當Pe=0.15，m≤3 時，平均隊長和時延都隨重傳次數呈正比例變化，相比較更小重傳概率的情況，平均隊長和時延受更大范圍的重傳次數影響，m＞3 時，平均隊長和時延分別收斂于另一個特定的值。同時可以明顯看出，對于相同的負載，當重傳概率增加時，信息分組的排隊隊列越長，時延越大。該結論與圖4、圖5中分析得出的結論一致。由此可見，信道質量影響系統時延，即信息分組在傳輸過程中出錯的概率越高，延遲越長。而當信道質量一定時，系統延遲最終可收斂于重傳閾值。

3.3 對比分析

將本文方案與文獻［17］提出的具有差錯重傳機制的門限服務輪詢方案進行對比分析?；谙嗤木W絡參數條件，對比非理想信道環境中門限和完全2 種服務策略的性能，實驗結果如圖8、圖9 所示。

圖8 兩種服務策略隊長比較Fig.8 Comparison of queue length of two service strategies

圖9 兩種服務策略時延比較Fig.9 Comparison of delay of two service strategies

從圖8、圖9 中可以看出，在非理想信道環境下，重傳完全服務的平均隊長和平均時延各自的理論值和仿真值一致，而重傳門限服務的平均隊長和平均時延各自的理論值和仿真值之間存在較小的誤差。相比之下，重傳完全服務輪詢模型更為準確，并且對比重傳門限服務，重傳完全服務有更小的平均隊長和平均時延，在信息處理效率方面，重傳完全的性能效果更好。因此，與文獻［17］方案相比，本文方案更可靠，同時能夠以更快的服務效率滿足用戶的不同服務需求。

將本文方案與文獻［12］提出的兩級完全輪詢接入方案進行對比分析。文獻［12］是在理想環境下進行的，即假設任意信息分組在第一次發送時就發送成功，無需進行重傳。其中，文獻［12］將子切片分為N個普通子切片和1 個優先級子切片，服務器在每次服務中，首先對優先級子切片服務再對普通子切片服務。設置文獻［12］中的普通子切片和本文方案在相同的網絡參數條件下，優先級子切片的到達率為0.05，服務率為2，對比兩種方案的平均隊長和平均時延，如圖10、圖11 所示。

圖10 兩種方案平均隊長的對比分析Fig.10 Comparative analysis of the average queue length of two schemes

圖11 兩種方案平均時延的對比分析Fig.11 Comparative analysis of the average delay of two schemes

從圖10、圖11 中可以看出，兩種方案下的理論值和仿真值都保持一致，證明了算法的正確性。文獻［12］普通子切片的平均隊長和平均時延都明顯高于本文方案。雖然文獻［12］的優先級子切片的平均隊長和平均時延都遠低于本文方案，但因為其優先級子切片的信息分組到達率和服務率與本文方案不一致，所以不具有對比性?？傮w而言，由于文獻［12］方案設置必須優先對優先級子切片進行服務，明顯降低了普通子切片處理效率，因此即使文獻［12］方案不進行重傳，本文方案的平均隊長和平均時延也明顯低于其普通子切片，信息處理效率更快，服務質量更高。

4 結束語

在5G 時代，網絡規模和業務量的增加導致信道擁堵，信息處理效率低下。因此，本文引入5G 網絡切片架構對海量業務信息進行分類，進而針對性地提供不同的資源給予更好的服務。建立具有差錯重傳機制的完全服務輪詢排隊模型，將eMBB、mMTC 和uRLLC 切片各自劃分出N個子切片，分別在各層切片采用該排隊模型進行服務。同時，基于馬爾可夫鏈和概率母函數分析方法，獲得具有差錯重傳機制的完全服務輪詢系統排隊狀態概率母函數，以及信息分組平均排隊隊長和平均等待時間的精確表達式。實驗結果表明，重傳模型的仿真實驗數據值與理論計算值結果一致，且重傳的平均隊長和分組平均時延略大于基本輪詢服務，驗證了本文方案的正確性。與無重傳機制的兩級完全服務輪詢系統的普通隊列相比，本文方案網絡延遲更低且信息處理效率更高。本文采用固定的信息分組出錯概率，下一步將針對動態的差錯概率研究信道質量變化對系統性能的影響。同時，也將劃分多優先級以滿足優先級業務的實時性需求。