一种分布式分域网络下的高效路由方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式分域网络下的高效路由方法，包括步骤如下：源节点将业务请求包发送至该区域簇首节点，由簇首节点判断，源节点与目标节点是否处于同一区域；若在同一区域，簇首节点调用区域资源池信息，基于强化学习的路由决策算法，返回一条或多条满足业务服务质量QoS需求的路由路径，完成该业务端到端的路由建立；若在不同区域，簇首节点调用全局资源池信息，基于强化学习的路由决策算法判断该业务需要经过的区域，采用跨区域业务请求拆分方法将该业务请求拆分；将拆分后的业务请求分别发送至所经过的区域的簇首节点，再调用区域资源池信息、基于强化学习的路由决策算法，最终由多区域协作完成端到端的路由决策，得到源节点到目标节点的路由路径。

An efficient routing method in distributed sub domain network

【技术实现步骤摘要】
一种分布式分域网络下的高效路由方法
本专利技术涉及无线通信
，更具体的，涉及一种分布式分域网络下的高效路由方法。
技术介绍
随着多种无线通信技术日益成熟和多样化移动服务大量涌现，未来无线网络呈现出密集部署、动态接入、异构网络并存的发展趋势，移动通信网络将会面临网络规模剧烈扩张、网络拓扑高动态变化、网络资源维度爆发增长等问题，传统的网络管理架构难以适应未来通信网络管理要求。而另一方面，随着信息与通信技术的发展与升级，人们对于信息传递的形式也有了更多的期待，如文本、话音、视频等各个类型的业务。而业务形式的不同，会产生各类业务服务质量(QualityofService，QoS)的差异化需求，例如文本业务在时延敏感性方面要求较低，而话音业务要求较高。与传统的移动通信系统相比，未来通信网络在保证差异化QoS的需求方面将会提出更高要求，然而目前在分布式分域架构下，还没有能保障多种业务差异QoS需求的通用路由方法。传统路径规划算法大体上可以分为精确算法和近似算法两种，其中精确算法如单纯形法、椭球算法、Karmarkar等存在时间复杂度过高而无法胜任大型网络的局限性，因此，求解过程相对简单的近似算法更适用于规模大、去中心化、高动态性的分布式分域架构下的差异化QoS需求的路由问题。如图1所示，传统方法中一般将差异化QoS需求的路由问题转化为图论中加权最短路径问题，采取经典路径规划算法解决，如Dijkstra算法、Floyd算法等，时延、带宽等信息被按比例折合为链路权重值，节点通过与相邻的节点交互链路信息，累积迭代获取最小加权路径。除此之外还可以采取蚁群算法、遗传算法等启元式算法求解最短路径，通过设置探索参数不断逼近最优路径解。传统基于最短路径的路由技术虽然迭代求解规则相对简单，易于在大规模网络中实现，但是存在求解目标单一，对未来网络中多属性维度用户需求支持能力差的缺陷。多跳链路间的资源属性存在不同类型的耦合，例如带宽属性为凹性度量，即数据包从发送端到达接收端所能达到的最大速率等价于所有链路上带宽中的最小值，而时延属性为加性度量，即业务传输总时延等价于各个链路上时延之和，这导致无法通过简单的迭代规则将业务的各个属性化为具体数值。因此，基于最短路径的经典路由算法已经无法良好适用于未来通信网络高维度、差异化的业务属性。
技术实现思路
本专利技术为了解决在分布式分域的管理架构下，传统Dijkstra等基于最小跳的路由算法，无法满足多样化业务复杂差异的QoS需求的问题，提出一种分布式分域网络下的高效路由方法，其采用基于强化学习的路由决策算法，该算法具有复杂度低、收敛速度快的优势，能够有效支撑时延敏感业务对时延属性的需求，能够满足不同业务差异化的QoS需求。为实现上述本专利技术目的，采用的技术方案如下：一种分布式分域网络下的高效路由方法，所述该方法基于分布式分域的网络架构，每个骨干网区域包括簇内成员节点、簇首节点，所有簇内成员节点均能通过一跳或多跳的方式连接至簇首节点；所述该方法包括步骤如下：S1：源节点将业务请求包发送至该区域簇首节点，由簇首节点判断，源节点与目标节点是否处于同一区域；S2：当源节点与目标节点处于同一区域时，簇首节点调用区域资源池信息，基于强化学习的路由决策算法，返回一条或多条满足业务服务质量QoS需求的路由路径，并将决策信息发送至路径相关节点，执行路由决策，完成该业务端到端的路由建立；S3：当源节点与目标节点处于不同区域，簇首节点调用全局资源池信息，基于强化学习的路由决策算法判断该业务需要经过的区域，采用跨区域业务请求拆分方法将该业务请求拆分为多段域内请求；S4：将拆分后的业务请求分别发送至所经过的区域的簇首节点，簇首节点调用区域资源池信息、基于强化学习的路由决策算法，为每段区域内业务请求规划路由路径，最终由多区域协作完成端到端的路由决策，从而得到源节点到目标节点的路由路径。优选地，所述区域资源池信息是区域内的所有成员节点，周期性向簇首节点上报本地的资源信息，所述的资源信息包括与相邻节点之间的链路类型、带宽能力、信号传输时延及丢包率；由区域簇首节点汇聚而形成区域资源池，以链路类型进行划分，并将区域资源池信息备份至区域内备份节点处；其中所述的链路类型包括短波、微波、光纤；所述的区域内资源池信息用于表征该区域拓扑结构以及各节点之间链路带宽信息，并将区域资源池信息以多个上三角矩阵的形式存储于簇首节点和备份节点处。优选地，由各个簇首节点收集到区域内资源信息后，进行抽象聚合，并在各区域簇首节点间进行同步，从而得到全局资源池；所述全局资源池信息包括区域聚合链路带宽、域间链路带宽；其中所述区域聚合链路带宽是在区域资源池的基础上，计算每个区域边缘节点之间所有路径能够提供的最大带宽能力；所述的域间链路表示相邻区域之间所有链路能够提供的最大带宽能力；所述的全局资源池信息以矩阵的形式存储于各区域簇首处，并周期同步更新。优选地，所述基于强化学习的路由决策算法，其步骤如下：D1：将骨干网络拓扑用图G(V,E)表示，其中i∈V代表骨干网节点，边ij∈E表示节点i至节点j之间的通信链路；通过计算端到端时延、带宽能力、丢包率三类性能指标；D2：基于资源信息获取方法，将端到端时延、带宽能力、丢包率以区域资源池和全局资源池的方式存储于相应区域的簇首节点，并周期性同步更新；D3：基于业务QoS需求建立路径规划问题，并将图G(V,E)的路由过程映射为马尔可夫决策过程E＝<X,A,P,R>，其中X代表当前系统状态，A代表决策动作集合，P代表状态转移概率，R表示奖赏函数；D4：所述马尔可夫决策过程四元组均为已知，采用强化学习中值迭代算法进行求解；采用归一化加权平均将问题转为单一优化目标求解，从而得到最优策略π，通过策略π标识出源节点S至目标节点D路由路径上的每一跳节点，即端到端的一条完整路由路径。进一步地，步骤D1，计算端到端时延、带宽能力、丢包率的具体公式如下：其中，端到端时延MD(Eρ)：路由路径上端到端的时延为路径上每一跳链路dij时延的加和，即带宽能力MW(Eρ)：路由路径能够提供的带宽能力为路径上每一跳链路所能提供的带宽的最小值，即丢包率ML(Eρ)：路径成功传输的概率为路径上每一跳链路成功传输概率的成绩，因此端到端丢包率可以表示为其中，Eρ表示源节点S到目标节点D的一条路由路径，ρ表示目标节点D的业务，dij表示节点i到节点j一跳的时延、wij表示节点i到节点j的可用带宽、eij表示节点i到节点j的传输丢包率。进一步地，步骤D3，所述的业务QoS需求是在满足用户时延(Dreq)、带宽(Wreq)和丢包率(Lreq)的基本需求前提下，为该业务分配一条或多条时延和丢包率最低的路由路径，其数学表达式如下：s.t.MW(Eρ)≥WreqMD(Eρ)≤DreqML(Eρ)≤Lreq其中，E[x]t表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式分域网络下的高效路由方法，所述该方法基于分布式分域的网络架构，每个骨干网区域包括簇内成员节点、簇首节点，所有簇内成员节点均能通过一跳或多跳的方式连接至簇首节点；/n其特征在于：所述该方法包括步骤如下：/nS1：源节点将业务请求包发送至该区域簇首节点，由簇首节点判断，源节点与目标节点是否处于同一区域；/nS2：当源节点与目标节点处于同一区域时，簇首节点调用区域资源池信息，基于强化学习的路由决策算法，返回一条或多条满足业务服务质量QoS需求的路由路径，并将决策信息发送至路径相关节点，执行路由决策，完成该业务端到端的路由建立；/nS3：当源节点与目标节点处于不同区域，簇首节点调用全局资源池信息，基于强化学习的路由决策算法判断该业务需要经过的区域，采用跨区域业务请求拆分方法将该业务请求拆分为多段域内请求；/nS4：将拆分后的业务请求分别发送至所经过的区域的簇首节点，簇首节点调用区域资源池信息、基于强化学习的路由决策算法，为每段区域内业务请求规划路由路径，最终由多区域协作完成端到端的路由决策，从而得到源节点到目标节点的路由路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种分布式分域网络下的高效路由方法，所述该方法基于分布式分域的网络架构，每个骨干网区域包括簇内成员节点、簇首节点，所有簇内成员节点均能通过一跳或多跳的方式连接至簇首节点；
其特征在于：所述该方法包括步骤如下：
S1：源节点将业务请求包发送至该区域簇首节点，由簇首节点判断，源节点与目标节点是否处于同一区域；
S2：当源节点与目标节点处于同一区域时，簇首节点调用区域资源池信息，基于强化学习的路由决策算法，返回一条或多条满足业务服务质量QoS需求的路由路径，并将决策信息发送至路径相关节点，执行路由决策，完成该业务端到端的路由建立；
S3：当源节点与目标节点处于不同区域，簇首节点调用全局资源池信息，基于强化学习的路由决策算法判断该业务需要经过的区域，采用跨区域业务请求拆分方法将该业务请求拆分为多段域内请求；
S4：将拆分后的业务请求分别发送至所经过的区域的簇首节点，簇首节点调用区域资源池信息、基于强化学习的路由决策算法，为每段区域内业务请求规划路由路径，最终由多区域协作完成端到端的路由决策，从而得到源节点到目标节点的路由路径。


2.根据权利要求1所述的分布式分域网络下的高效路由方法，其特征在于：所述区域资源池信息是区域内的所有成员节点，周期性向簇首节点上报本地的资源信息，所述的资源信息包括与相邻节点之间的链路类型、带宽能力、信号传输时延及丢包率；由区域簇首节点汇聚而形成区域资源池，以链路类型进行划分，并将区域资源池信息备份至区域内备份节点处；其中所述的链路类型包括短波、微波、光纤；
所述的区域内资源池信息用于表征该区域拓扑结构以及各节点之间链路带宽信息，并将区域资源池信息以多个上三角矩阵的形式存储于簇首节点和备份节点处。


3.根据权利要求1所述的分布式分域网络下的高效路由方法，其特征在于：由各个簇首节点收集到区域内资源信息后，进行抽象聚合，并在各区域簇首节点间进行同步，从而得到全局资源池；所述全局资源池信息包括区域聚合链路带宽、域间链路带宽；
其中所述区域聚合链路带宽是在区域资源池的基础上，计算每个区域边缘节点之间所有路径能够提供的最大带宽能力；
所述的域间链路表示相邻区域之间所有链路能够提供的最大带宽能力；
所述的全局资源池信息以矩阵的形式存储于各区域簇首处，并周期同步更新。


4.根据权利要求1所述的分布式分域网络下的高效路由方法，其特征在于：所述基于强化学习的路由决策算法，其步骤如下：
D1：将骨干网络拓扑用图G(V,E)表示，其中i∈V代表骨干网节点，边ij∈E表示节点i至节点j之间的通信链路；通过计算端到端时延、带宽能力、丢包率三类性能指标；
D2：基于资源信息获取方法，将端到端时延、带宽能力、丢包率以区域资源池和全局资源池的方式存储于相应区域的簇首节点，并周期性同步更新；
D3：基于业务QoS需求建立路径规划问题，并将图G(V,E)的路由过程映射为马尔可夫决策过程E＝<X,A,P,R>，其中X代表当前系统状态，A代表决策动作集合，P代表状态转移概率，R表示奖赏函数；
D4：所述马尔可夫决策过程四元组均为已知，采用强化学习中值迭代算法进行求解；采用归一化加权平均将问题转为单一优化目标求解，从而得到最优策略π，通过策略π标识出源节点S至目标节点D路由路径上的每一跳节点，即端到端的一条完整路由路径。


5.根据权利要求4所述的分布式分域网络下的高效路由方法，其特征在于：步骤D1，计算端到端时延、带宽能力、丢包率的具体公式如下：
其中，端到端时延MD(Eρ)：路由路径上端到端的时延为路径上每一跳链路dij时延的加和，即
带宽能力MW(Eρ)：路由路径能够提供的带宽能力为路径上每一跳链路所能提供的带宽的最小值，即
丢包率ML(Eρ)：路径成功传输的概率为路径上每一跳链路成功传输概率的成绩，因此端到端丢包率可以表示为
其中，Eρ表示源节点S到目标节点D的一条路由路径，ρ表示目标节点D的业务，dij表示节点i到节点j一跳的时延、wij表示节点i到节点j的可用带宽、eij表示节点i到节点j的传输丢包率。


6.根据权利要求5所述的分布式分域网络下的高效路由方法，其特征在于：步骤D3，所述的业务QoS需求是在满足用户时延(Dreq)、带宽(Wreq)和丢包率(Lreq)的基本需求前提下，为该业务分配一条或多条时延和丢包率最低的路由路径，其数学表达式如下：






s.t.MW(Eρ)≥Wreq
MD(Eρ)≤Dreq
ML(Eρ)≤Lreq
其中，E[x]t表示在业务传输时间t内的期望值，Wreq，Dreq，Lreq分别表示该业务...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗涛，李泽旭，刘颖，李勇，杨灿，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第七研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44