一种移动性管理的控制平面优化方法和控制器技术

本申请公开了一种移动性管理的控制平面优化方法，包括：在由宏基站、微基站和无线接入点形成的异构分层移动无线接入网络的簇内，周期性地收集与移动性管理控制平面相关的网络资源状态信息，对收集的网络资源状态信息预处理后进行分析，并将分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据；在簇内，周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的与移动性管理控制平面相关的计算资源状态信息，对收集的计算资源状态信息预处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据；确定需要进行控制平面优化时，将与移动性管理控制平面相关的网络资源状态和计算资源状态的场景数据作为限制条件，按照控制平面的指定优化目标，进行控制平面的优化，并按照优化控制结果完成移动性管理功能。应用本申请提供的移动性管理控制平面优化方法，能够优化面向计算卸载业务的移动性管理控制平面，提高支持计算卸载业务时的移动性管理控制平面性能。

【技术实现步骤摘要】
一种移动性管理的控制平面优化方法和控制器
本申请涉及移动性管理技术，特别涉及一种移动性管理的控制平面优化方法和控制器。
技术介绍
近年来，智能移动设备的数量大幅度增长及其在CPU处理能力、网络连接能力、传感能力等性能方面的提升，使得人们将更多地使用移动设备接入网络和获取服务，但是，面对一些图像识别、网上游戏等计算密集型应用，移动设备的计算能力、电池续航能力等依然构成对应用实施的严重限制。因此，有人提出由移动设备将计算复杂度较高的任务卸载到远程的云数据中心，数据中心再将计算结果返回给移动设备的解决方案[4,5]；但是，云数据中心与移动设备距离较远，通过高延迟的广域网连接，一方面，移动设备无法快速地获得需要的应用计算结果，另一方面，频繁的计算应用卸载会给广域网造成较大的流量压力，导致核心网络的流量增加，同时，也会导致移动无线网络的流量激增、无线接入网络的前传和和回程链路带宽紧张，对移动无线接入网络的资源使用造成较大的压力。移动边缘计算(MEC：MobileEdgeComputing)为基于移动无线接入网络的边缘计算提供了一个可行的解决方案。在宏基站、微基站、无线接入点以及移动用户设备配置具有计算能力的模块，通过在基站、用户终端上提供计算卸载能力，可以使计算密集型应用在更接近网络边缘的设备上完成，这样，既可以减少用户的服务响应时延，同时，也可以提高边缘设备的资源利用率，减少移动无线网络中由于在核心网络进行计算卸载带来的回传、前传链路的网络负载。由此可见，基于边缘计算的应用对异构移动无线接入网络的网络架构及其智能组网产生了较大的影响。具体地说，由于宏基站、微基站、无线接入点和用户终端上均可能支持计算能力，因此，移动用户在异构分层无线接入网络中漫游时，可以将计算卸载到包括宏基站、微基站、无线接入点甚至附近的移动用户终端上，由宏基站、微基站、无线接入点甚至附近的移动用户终端上的协同计算单元完成卸载后的计算任务，再将计算结果返回给移动用户，当移动用户移动并进行切换时，会影响计算卸载过程中用户发送和接收计算结果数据的传输，尤其是当计算卸载业务的计算输入数据和计算输出数据量大、卸载节点和被卸载节点之间的计算任务调用造成节点之间的频繁交互时，会对计算卸载业务的完成造成不利的影响。因此，有必要研究并优化面向计算卸载业务的移动性管理机制。现有蜂窝移动网络中的移动性管理功能是通过MME、S-GW、P-GW以及源基站、目标基站等功能模块完成的，其中，MME位于核心网络，完成位置管理、切换管理和数据管理等移动性管理相关的功能，具体地，在控制平面上，用户基于附着、唤醒、切换以及空闲等与移动性管理功能相关的四类事件的信息交互，均由在核心网络中集中式部署的MME实体、S-GW、P-GW以及源基站、目标基站等实体协同完成；在数据平面上，采用基于附着基站与服务网关协同的方式完成移动性管理涉及的数据平面的数据流传输。从本质上看，基于上述移动性管理功能的部署方法时，移动性管理功能是采用集中方式部署的方式实现的，在控制平面上不但存在单点故障问题，而且，还存在信令流量欠优化、难以满足不同业务需求的问题。随着4G基于异构分层的移动无线接入网络的部署以及5G典型业务场景的引入，一方面，无线接入网络的网络架构更趋向于扁平化，另一方面，移动边缘计算导致的在异构分层移动无线接入网络中广泛部署计算资源和缓存资源，也将极大地推动包括计算、存储以及不同业务场景下的各种移动应用的发展，从而不可避免地引起支持计算卸载业务时移动性管理控制平面上信令数据流量的激增，由此导致的移动性管理控制平面的性能优化，将成为一个迫切需要解决的问题。目前，针对移动性管理的研究成果主要包括：(1)在移动性管理性能评估方面，研究成果主要包括用户的不同移动性模型、不同业务场景下的移动性管理性能评估，针对用户、基站的分布进行建模，针对移动用户的移动性行为进行建模，针对所支持的业务进行建模，分析影响移动性管理性能的主要因素、理论建模结果与系统性仿真研究结果之间的差异，评价指标主要包括数据包的丢失率、切换率、切换乒乓率、切换时延等；(2)在移动性管理架构改进方面，研究成果主要包括对移动性管理架构的改进，包括控制平面的改进和数据平面的改进。首先，在控制平面上，研究成果主要集中在对移动性管理架构的MME功能分布式部署的优化方面，针对移动性管理的集中式部署缺陷，有人提出了分布式移动性管理(DMM)的方法，将MME分成层次化的架构，其中，全局MME负责不同区域之间的移动性管理，本地MME则负责本地区域的移动性管理，这样，可以节省移动性管理控制平面到核心网络的控制信息开销；此外，有基于网络功能虚拟化的移动性管理研究成果，但本类解决方案并不是针对面向计算业务的应用场景的解决方案；其次，在数据平面上，目前基于异构分层无线接入网络业务中的移动性管理通常采用基于本地锚点的移动性管理方案，即本地锚点负责用户平面的数据转发，通过本地锚点选取，完成数据平面上数据转发路径的优化。在面向计算卸载业务的移动性管理数据平面优化方面，针对移动性管理的数据平面，已有的研究成果是基于能效优化的移动性管理数据平面的优化。根据上述调研，可以看出，目前尚未发现已发表的针对支持计算卸载业务的移动性管理控制平面性能进行优化的研究成果。
技术实现思路
本申请提供一种移动性管理的控制平面优化方法和控制器，能够针对计算卸载业务进行合理的控制平面优化。为实现上述目的，本申请采用如下技术方案：一种移动性管理的控制平面优化方法，包括：在由宏基站、微基站、无线接入点形成的异构分层移动无线接入网络的簇内，周期性收集与移动性管理控制平面相关的网络资源状态信息，对收集的网络资源状态信息预处理后进行分析，并将分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据；在所述簇内，周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的与移动性管理控制平面相关的计算资源状态信息，对收集的计算资源状态信息预处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据；确定需要进行控制平面优化时，将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件，按照移动性管理控制平面的指定优化目标，进行所述控制平面的优化，并按照优化结果完成移动性管理控制平面的优化控制。较佳地，所述对收集的网络资源状态信息预处理后进行分析包括：从收集的网络资源状态信息中提取有效网络状态信息，根据所述有效网络状态信息，并结合历史网络资源状态，确定目标网络状态信息，对所述目标网络状态信息进行分析。较佳地，所述对收集的计算资源状态信息预处理后进行分析包括：从控制器所属的协同计算单元中收集并提取有效的计算状态信息，根据所述有效计算状态信息，结合历史计算资源状态，确定目标计算状态信息，对所述目标计算状态信息进行分析。较佳地，所述对应于网络资源状态的场景数据包括：在移动性管理控制平面上的网络拓扑、组网状态信息、链路带宽、控制平面的吞吐量、指定链路的网络资源使用量、指定链路的网络资源使用率和/或系统通信相关的代价；和/或，所述对应于计算资源状态的场景数据包括：在移动性管理控制平面上的计算资源能力、计算资源组网拓扑、计算资源组网状态信息、计算卸载组件状态信息、用户的移动计算卸载请求的变化特征信息、协本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动性管理的控制平面优化方法，其特征在于，包括：在由宏基站、微基站、无线接入点形成的异构分层移动无线接入网络的簇内，周期性收集与移动性管理控制平面相关的网络资源状态信息，对收集的网络资源状态信息预处理后进行分析，并将分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据；在所述簇内，周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的与移动性管理控制平面相关的计算资源状态信息，对收集的计算资源状态信息预处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据；确定需要进行控制平面优化时，将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件，按照移动性管理控制平面的指定优化目标，进行所述控制平面的优化，并按照优化结果完成移动性管理控制平面的优化控制。

【技术特征摘要】
1.一种移动性管理的控制平面优化方法，其特征在于，包括：在由宏基站、微基站、无线接入点形成的异构分层移动无线接入网络的簇内，周期性收集与移动性管理控制平面相关的网络资源状态信息，对收集的网络资源状态信息预处理后进行分析，并将分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据；在所述簇内，周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的与移动性管理控制平面相关的计算资源状态信息，对收集的计算资源状态信息预处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据；确定需要进行控制平面优化时，将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件，按照移动性管理控制平面的指定优化目标，进行所述控制平面的优化，并按照优化结果完成移动性管理控制平面的优化控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对收集的网络资源状态信息预处理后进行分析包括：从收集的网络资源状态信息中提取有效网络状态信息，根据所述有效网络状态信息，并结合历史网络资源状态，确定目标网络状态信息，对所述目标网络状态信息进行分析。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对收集的计算资源状态信息预处理后进行分析包括：从控制器所属的协同计算单元中收集并提取有效的计算状态信息，根据所述有效计算状态信息，结合历史计算资源状态，确定目标计算状态信息，对所述目标计算状态信息进行分析。4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述对应于网络资源状态的场景数据包括：在移动性管理控制平面上的网络拓扑、组网状态信息、链路带宽、控制平面的吞吐量、指定链路的网络资源使用量、指定链路的网络资源使用率和/或系统通信相关的代价；和/或，所述对应于计算资源状态的场景数据包括：在移动性管理控制平面上的计算资源能力、计算资源组网拓扑、计算资源组网状态信息、计算卸载组件状态信息、用户的移动计算卸载请求的变化特征信息、协同计算单元的计算资源使用量、计算资源使用率和/或系统计算相关的代价。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定需要进行控制平面优化的方式包括：根据当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据确定是否需要进行控制平面优化。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据确定是否需要进行控制平面优化包括：根据当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据，监测移动性管理控制平面的状态信息，并根据该状态信息确定移动性管理性能指标状态；根据所述移动性管理性能指标状态进行移动性管理中控制平面的性能评估，当评估结果不满足当前需求时，确定需要进行控制平面优化；当评估结果满足当前需求时，确定不需要进行控制平面优化。7.一种移动性管理的控制平面优化控制器，其特征在于，该控制器包括：MMOC-CP-COS资源状态信息统计和分析模块、移动性管理控制平面优化决策模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳浩，王梦圆，靳一，赵中原，彭木根，王文博，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11