文摘

移动边界计算的存在(MEC)提供了一种新颖的和很好的机会来提高用户的服务质量(QoS)通过启用本地通信。5th代(5克)沟通是组成的大规模无线接入网络(RAN)连接,在巨大的用户流量将生成并送往fronthaul和回程网关,分别。自fronthaul和回程网关通常通过使用光纤网络,安装时,将发生瓶颈网络的传入流量超过了网关的能力。以满足实时通信的要求而言,超低延迟(妳),这些提到的问题必须得到解决。在本文中,我们提出了一个基于MEC的智能实时交通控制在两个网关来处理用户流量。用户流量切片的方法分为四个通信类,包括对话、流媒体、互动、沟通和背景。和MEC服务器已经集成到网关缓存切片交通。随后,MEC服务器可以处理每个用户流量片基于其QoS要求。评价结果表明,该方案提高了QoS和可以比传统方法的延迟,恐慌和吞吐量。根据模拟结果,该方案适用于提高对时间敏感的通信包括物联网传感器的数据。通过计算机软件模拟仿真结果进行验证。

1。介绍

5的存在th代(5克)通信网络明显旨在提供一个极其通信速度快,可靠性高,和较低的端到端(E2E)延迟毫秒(女士)。每个基站细胞覆盖率提供本地服务100米以内,它试图提供强大的连通性,实时(RT)通信,设备间(D2D),也支持大规模用户设备(UE)连接(1,2]。5 g提供了巨大的带宽和超低延迟(妳)/ 4 g lte的十倍。此外,5 g模式旨在支持未来的用户应用程序,如交通物联网,无线传感器网络(WSN)交通、汽车运输、交通和游戏。这种支持和这些贡献,巨大的交通产生的无线接入网络(RAN)设备和经过进化包等核心(EPC)网关服务网关(S-GW)和分组数据网关(P-GW)。尽管如此,仍有能力有限在EPC地区虽然是一种常见的光学网络。因此,EPC架构保持相似的以前的通信系统可能出现交通拥堵问题和EPC地区资源不足。减少输出流量远程网络,本地云提出了建立本地通信(3]。目前,移动边缘计算(MEC)、网络切片(NS),软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)是必要的技术提出了克服上述困难和挑战在5 g通信中,改善网络性能,从降低成本(利益4,5]。图1说明了通常5 g端到端(E2E)通信系统的体系结构。瓶颈网络区域位于fronthaul和回程,每当传入流量的各种无线电远程头(RRH)超过服务能力,网络拥塞发生。RT沟通需要妳的视角,所以它不得不应付EPC网关中存在的问题。由于事实fronthaul (S-GW)和回程网关(P-GW)共享相同的网络体系结构,在这篇文章中,网关是指S-GW或P-GW。MEC服务器集成到门户缓存交通切片之前转发到远程网络。


图1
典型的未来5 g通信体系结构。
2.1。实时通信

时间敏感通信指的是视频会议、移动视频、游戏流媒体,互联网协议电话(VoIP),和其他RT交通运行在一个不可靠的网络传输协议称为用户数据报协议(UDP)。这些通信类型需要妳(延迟和抖动)往返时间(RTT),需要足够的通信带宽。日常沟通交通一般包括两类,即时效性和time-insensitive。时间敏感(RT)类谈话和流媒体;因此,这些通信类型限制较低误包率在沟通但需要极高的网络状态。time-insensitive类包含两个通信类型包括互动和背景流量。这些通信类型要求极高的通信可靠性和误包率非常低,因为它发送信息通过传输控制协议(TCP),所以重传数据包发生时错过了之前的数据包的目的地。然而,有更少的限制通信延迟和带宽。在现在通信环境中,RT和nonreal-time (NRT)被发送通过相同的网络环境与动态资源管理不足满足每个交通类QoS的角度来看。在过去的几年中,RT通信将受益于当地的云服务。

2.2。移动计算边缘(MEC)

当地的云(即。,MEC, fog computing, and cloudlet) has been released to enhance QoS for various network applications such as the Internet of Things (IoT), Heterogeneous Internet of Things (HetIoTs), gaming, and other applications, especially for RT applications [6- - - - - -9]。MEC的存在建立情报网络边缘地区(10- - - - - -12]。这种技术声称获得更高的通信带宽和为实时通信提供了妳。同时,MEC由挑战性问题的能力限制,虽然它需要为大量用户提供异构服务。资源计算需求较高的某些应用程序需要访问远程服务器MCC。此外,为本地云是隐私保护需要考虑安全通信和数据完整性(13- - - - - -16]。如图2通过MEC服务器启用了缓存方法,与MCC同步服务器,和经常请求的内容或普遍使用的应用程序是针对被缓存到MEC服务器。


图2
典型的未来5 g通信架构基于MEC服务器。

缓存方法有利于减少延迟,获得更高的带宽,并保存资源EPC user-plane和数据平面。无论如何,在MEC就业介绍了一些挑战,如扩大RRH基础设施、能源消耗、资源管理、和安全问题(17]。由于各种各样的用户的信息存储在MEC在网络的优势,使可信通信所需的复杂的安全方法边缘网络(3,8]。存在一个巨大的,尤其是融合异构应用程序,服务,在5 g边缘网络和基础设施,包括生理的和虚拟的。这些网络环境不方便处理安全性和优秀网络QoS (18,19]。所以,网络切片小说提供了一个机会来处理问题,将用户应用程序划分为不同的群体。与机器学习算法相结合,可以促进网络切片分类复杂的用户信息,应用程序和设备(20.,21]。用户的应用程序可以通过组织切片的用户应用程序共享相同或相似的资源需求在同一组。切片应用更方便控制和提供灵活的控制和安全配置的控制器。毫无疑问,网络切片是一个关键的候选人来提高未来的网络服务质量和网络安全满足的角度5 g技术(22,23]。

2.3。软件定义网络(SDN)

SDN候选人是一个关键的采用,使未来的网络驱动softwarization和智能网络。SDN提供了一个全局视图的网络状态和控制平面的完全可编程系统24]。此外,SDN是解耦的概念一架货运飞机从控制飞机。另外,这种分离获得更多便利的灵活性和可扩展性,同时user-plane要求更高的带宽和控制飞机需要更低的延迟时间(25,26]。计算、路由、监控、调度、执行政策控制,安全,和负载平衡的SDN控制器(27]。不仅可以SDN,尤其是提高QoS用于RT流量,但也可以用来加强信任沟通基于区块链(28]。控制器收集信息从user-plane南行接口和通信与上层的北向接口。它们之间的通信接口是OpenFlow提供的协议(29日]。尽管SDN可以独立站没有其他技术介入,但SDN的集成和NFV提出了一个很好的机会来提高虚拟化计算在未来网络环境(30.,31日]。这个想法旨在提供虚拟化资源SDN实体,使控制器生成两个物理和虚拟资源。在云系统中,聚合SDN和NFV可以受益于与容错技术和动态资源配置的计算资源(32,33]。在此基础上提,控制器可能生成虚拟控制器和分流从物理到虚拟计算的目的。

2.4。提出了智能实时交通控制

该方法是提高QoS RT通信资源有限所造成的,可以在回程网关。

提出了智能实时交通控制处理传入的交通基于交通MEC的分类和集成服务器。图3显示了该网络体系结构通过集成与回程MEC服务器网关。MEC服务器作为一个缓冲区缓存服务器的传入流量,如对话、流媒体、互动,交流和背景。


图3
提出的网络体系结构基于MEC服务器在回程网络集成。

正如先前提到的,该方案包括三个阶段,即流量分类、缓存和控制交通分类。以下表达式的细节上面的三个阶段。

2.5。流量分类和MEC缓存

摘要网络切片被称为用户流量的分裂等4种不同的片1片谈话,流片2,为交互式3片,片4背景沟通。因此,分类过程是基于每个交通等特点误包率(每),协议数据单元(PDU)的大小,和其它QoS参数。

随后,每片的流量不同MEC缓存池,和每个MEC池提供了缓冲资源排队的交通等服务。交通切片可以采用K的意思是机器学习方法如图4。先确定数量的组 然后计算质心。第一次,重心必须随机选择4种不同的子集作为4类。在下一步中,为每个类距离计算。可以通过使用欧氏距离计算的距离(ED)方程给出如下:


图4
交通部分的图表功能基于K-mean集群流。

变量子集 , , ,和 可以现在PDU大小,每、TCP和UDP,分别。如图3,四个MEC服务器集成到回程网关作为四个缓冲交通类,所以每个交通类都有其个人MEC服务器。摘要交通分类是通过计算机软件模拟生成的。谈话、流媒体、互动、和背景交通生成基于其QoS参数。

2.6。交通管理分类

当回程网络条件不好,应实时通信服务类作为首要任务。在该方案,网关配置为服务缓存的交通条件的基础上回程。该计划不会是至关重要的回程时使用网关被认为是一个正常的状态;否则,它是至关重要的雇佣期间计划回程网关假定的拥塞状态。

回程网络可以被定义为M / M / 1排队模型如下: ∂哪里来的传入流量的比值和服务速度和也代表了回程的状态。 , , ,和 被指示为传入的谈话,流媒体,互动,和背景流量,分别。 代表了回程服务的网关。

网关条件被称为user-plane地位基于控制器转发流量。控制器处理每个片的流量MEC池。基于∂回程状态进行分析,如果 (回程网关的传入流量资源足以处理),和状态可以被假定为一个正常的状态。在回程条件假定自然状态(正常),服务规则被配置为默认。默认规则处理的传入流量根据先到先得(先)。因此,服务资源和任何的传入流量类规则是平衡的。因此,实时交通将下降和低QoS将增加服务器MEC的等待期。在另一个场景中,如果 (这意味着,回程网关的服务资源 小于输入的用户流量吗 ),系统会发生网络拥塞,所以每个交通类的优先级控制必须考虑,如图5。RT交通类必须被视为主要控制而不是NRT。该计划增加了通信的评级RT交通类和减少通信评级NRT交通类基于RT,该方案考虑的增加率比率/分类缓存的流量通过四个不同的类,如图6:(我)谈话(RT)作为第一主类和配置服务资源必须增加超过其他通信类(2)流(RT)被配置为第二个主类,将增加到大于回程资源互动和背景沟通但低于交谈(3)互动(NRT)已经被配置为第三优先类和服务资源将会下降到低于和流但大于背景的沟通对话(iv)背景(NRT)通信已经配置为第四优先级和回程资源有限低于其他通信类


图5
基于该方案的处理交通当回程被认为是糟糕的状态。

图6
该方案基于MEC的RT处理缓存。

谈话类的增加率基于背景通信类的减少速度和流媒体类的增加率是基于交互式通信类的降低率如表所示1。

表1
RT和NRT通信类的配置状态。

此外,MEC的RT交通服务器将保持调整类似于正常的网络状态,因为,在回程的网络限制资源,算法NRT仅限于提供参考资料。在这个场景中,NRT用户流量将在较长时间排队,因为一些NRT的资源将被用于RT流量。该计划限制了NRT资源,直到回程网关成为一个正常的状态 并将配置服务计划来处理没有限制,如图7。


图7
默认的处理在回程网关的传入流量。
2.7。绩效评估
2.7.1。分析

E2E延迟发生在5 g的包传输通信系统,可以写成 如下: 在哪里(我) 是包传输的延迟从问题到eNB。这种延迟是主要来自物理和数据链层,如谈判时,信道编码,调制,循环冗余校验和其他职责包括物理和数据链层。(2) 从eNB数据包传输的延时回程。共同eNB和核心之间的联系可以是光纤或微波链接。开关过程的延迟可以发生在信令转换。(3) 是时候建造到核心网关的连接。可以贡献的延迟控制平面和user-plane。控制飞机的延迟等各种EPC的实体移动管理实体(MME),主用户服务器(HSS),政策和收费规则函数(PCRF), SDN控制器。(iv) 是时候采取的数据传输到远程网络;延迟根据距离、链路带宽、路由和交换协议: 在哪里(我) 的等待时间的传入流量取决于 ,如果 然后 是增加了。(2) 由帧同步发生的延迟。(3) 是根据无线信道传播的延迟条件下,载荷大小和传输协议。(iv) 是在eNB延迟。(v) 在问题和eNBs终端的延迟;它是根据两个终端的能力: 在哪里(我) 是通过网络设备电路的延时。(2) 是表示为切换延迟。(3) 被表示为通信接口之间的延迟等EPC实体的居里夫人,高速钢,PCRF。EPC实体之间的通信延迟将几微秒。(iv) 代表交换和路由的延迟时间。

MEC池可以建模为m / m / 1排队模型。所以,用户流量的平均等待时间来标示 ,在哪里

然后,往返时间(RRT)的E2E延迟定义为 约。E2E延迟和延迟发生在通信系统中讨论(34]。

在通信环境中,延迟 (在任何时候 )可以根据网络状态不断发生,各不相同。所以,方差延误发生在通信称为恐慌 ,因为当时的恐慌 被表示为 并且可以按照以下方程:

根据方程(7),通信系统的紧张时刻 被表示为 并且可以形成

基于方程(8),平均紧张的四个系统可以建模为交通类 ,在哪里

; ; ;和 ,t= 1、2、3、4、…n,在那里 , , ,和 谈话的平均恐慌、流媒体互动,分别和背景。

系统的通信延迟 传达了 并且可以形成

相应的方程(10),系统的平均延迟可以被确定为交通四类 ,在哪里 , , ,和 ,谈话的平均延迟、流媒体互动,分别和背景。

2.7.2。模拟环境

实验是由使用一个计算机模拟程序命名网络模拟版本3 (NS3)通过使用c++库实现。仿真拓扑是由跑,fronthaul,回程网关。RED-queue盘已经被用于缓冲的传入流量代表MEC服务器。谈话总仿真包1025148,包是458226,532598年流数据包,互动包是22605,和背景包是11719卡路里。由于通信链路配置为10毫秒间隔,每个交通类仿真时间是600秒。有8个用户设备用于模拟和互相之间的配置了15米的距离。

图8说明仿真阶段进行实验,如初始化,初始化状态的模拟对话,流媒体,互动,和背景流量,并将生成的定期沟通。NCON被称为网络的配置情况,TCON是处理基于该方案的传入流量。最后,它是集的模拟结果。


图8
仿真图。

3所示。实验结果和讨论

本文系统的评估是基于该方法和传统方法的比较。评估关于E2E平均延迟,平均E2E恐慌,每个RT的个人通信的平均吞吐量(谈话和流媒体)和总平均值集成RT和NRT的通讯系统。

图9显示了比较该方法与传统方法的平均延误。重估结果相关分析方程(11)和平均延迟比较通过集成的平均延迟价值四个通信类 , , ,和 ,分别。图表显示,该方法的平均延迟低于传统方法。指图,建议的方法的平均值是0.01361326秒,虽然传统的平均延迟方法主要是0.013676041秒。RT通信系统,E2E超低延迟必须为每个用户执行的QoS。通常,回程交通迅速将减少在RT的转发率的增加流量。提出的方法可以减少交通队列MEC服务器的数量和可能储备或减少MEC资源。与更高的转发率的可能性回程,缓冲资源将不会被要求和减少网络设备的计算资源。


图9
的比较与整合RT和平均延误NRT。

图10显示了平均吞吐量的比较系统的提出了与传统方法。基于图表展示,该方法具有较高的吞吐量比传统的沟通。平均吞吐量依靠E2E平均延误和PDU大小。PDU的吞吐量可以计算部门大小与通信延迟。摘要PDU大小配置为常数;因此,吞吐量将不同的基于通信延迟。评估是由计算的平均吞吐量谈话,流媒体,互动,和背景沟通和总平均总和。该方法的平均E2E延迟低于传统的,如图9。


图10
一般的通信系统的吞吐量。

该方案提高了更高的转发的传入流量通信能力。所以,沉重的用户流量的回程网关和糟糕的状态可以减少。此外,这种建议的方法是适合用于处理大量5 g用户流量,以及提高QoS RT通信类。

图11表明沟通紧张相比,该方法更低,如果恐慌的传统方法。抖动的评估是基于方程(9)。平均波动基于通信类的每个平均水平相比,包括平均紧张的谈话,流媒体,互动,和背景表示 , ,和 ,分别。降低紧张表明通信网络的稳定。沟通时,将发生抖动回程网络变得拥挤。因此,在网关的服务间隔将基于显而易见的不同情况;当网络波动的服务时间高,通信QoS同时将减少。RT的沟通,特别是超低沟通紧张是必需的。该方法提供超低恐慌在通信系统中,因此,E2E沟通抖动将是一致的。


图11
平均E2E沟通的比较紧张。

E2E沟通的比较紧张的谈话和流媒体提出了数字12(一个)和12 (b),分别。数据12(一个)和12 (b)说明建议的方法比传统的E2E恐慌的谈话和流交通类。抖动评价分析了基于方程(8)。基于图的图表12(一个),紧张的谈话交通类方案的改进,因为该方案限制用户流量time-insensitive服务速率和谈话交通类的服务速率增加。因此,沟通可以增加稳定性。流恐慌在图所示12 (b)。图表显示,交通流类的E2E恐慌的方案已得到改进,虽然有更高的恐慌发生在传统的方法。根据图表,该方案是重要的控制服务资源,提高服务的质量对时间敏感的通信。

(一)
(一)
(b)
(b)
图12
平均E2E沟通的比较紧张提出和常规方法之间的对话(a)和流(b)。

提出和传统之间的E2E延迟比较方案的谈话和流媒体通信在数据展出(13日)和13 (b),分别。两个数字的评价图(13日)和13 (b)分析了基于方程(10),在上面的部分。如评估图表所示,该方法有较低的谈话和流媒体通信延迟,而传统的方法具有较高的沟通对话和流媒体通信延迟。由于方案针对RT类,NRT类的服务速率限制,提高了服务的RT类。所以,NRT类的等待时间将会增加而RT的等待时间会减少。然而,网络性能time-insensitive交通不依赖于通信时代。

(一)
(一)
(b)
(b)
图13
之间的比较平均E2E通信延迟对话的提议和常规方法(a)和流(b)通信。

数据(14日)和14 (b)显示之间的平均吞吐量的比较提出了对话和流媒体通信和传统方法。图表显示,该方法具有较高的通信吞吐量谈话和流媒体,而传统方法的吞吐量较低。因为E2E延误已经减少了在该方案,如图(13日)和13 (b)以上,通信吞吐量提高依赖通信延迟。基于这些评价,该方案提高了通信吞吐量为RT通信类。结果显示数据12- - - - - -14,结果表明,该方案可用于改善RT通信网络性能。这个方案,特别是满足RT QoS视角和适用于应用瓶颈5 g回程网关。

(一)
(一)
(b)
(b)
图14
之间的比较平均E2E通信吞吐量对话的提议和常规方法(a)和流(b)通信。

4所示。结论

5 g回程网关包括大规模的传入流量来自异构设备的通信流量。因此,有必要基于每个交通类处理通信流量,特别是对于RT沟通需要超低延迟和更高的利率超过NRT通信类。该方法处理的传入流量根据用户流量分类分为四类,包括对话、流媒体、互动,和背景的沟通。MEC服务器被用来与回程网关集成缓冲每个单独的交通类。每个通信类都有一个个人MEC服务器。回程时,被认为是一个糟糕的状态,该方法将被用于处理提供更多交流利率RT(谈话和流媒体)和减少通信的NRT基于RT沟通的增加比率。基于仿真结果,该方法提高了QoS的传统方法RT沟通减少恐慌,延迟,提高更高的通信吞吐量。这种方法适用于提高QoS的RT瓶颈5 g回程网络环境和每个通信类基于网络的隐私保护切片。最后,为进一步研究,我们的目标是更有效的方法来提高大规模集成用户流量的瓶颈区域。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究受到了韩国电力公司(批准号R18XA02),这项工作得到了Soonchunhyang大学研究基金。