移動通信即將邁入5G時代,5G將具有更高的用戶體驗速率、百萬級連接數(shù)密度、毫秒級端到端時延等關鍵指標,以及多種應用場景。為實現(xiàn)上述愿景,除了對5G空口技術進行革新外,還需要對網(wǎng)絡架構和業(yè)務提供模式進行革新。在網(wǎng)絡架構方面,5G引入了網(wǎng)絡功能虛擬化技術,實現(xiàn)了虛擬網(wǎng)絡功能(Virtual Network Function,VNF)在通用硬件平臺上的靈活部署;在業(yè)務提供模式方面,5G通過網(wǎng)絡切片按需向用戶提供靈活、多樣化的定制服務。5G虛擬化的網(wǎng)絡架構為網(wǎng)絡切片的實現(xiàn)提供了可行性,使5G能夠在不同的應用場景下可以構建具有不同服務提供能力的網(wǎng)絡切片,而網(wǎng)絡切片的虛擬資源管理方案將直接影響到5G業(yè)務的提供效率。目前網(wǎng)絡切片的虛擬資源管理方案,通常面向特定的場景將網(wǎng)絡切片抽象為一個虛擬網(wǎng)絡或者抽象為一個服務功能鏈,分別對其進行虛擬資源管理方案的研究,沒有考慮5G獨有的業(yè)務屬性和特征,缺乏體系化設計,造成資源利用率低下和服務時延的增加。基于此,本文依托國家高技術研究發(fā)展計劃(863)“5G無線密集網(wǎng)絡架構與關鍵技術研發(fā)”和“5G無線網(wǎng)絡非棧協(xié)議虛擬化關鍵技術研究開發(fā)”兩個項目,圍繞“如何構建滿足5G網(wǎng)絡切片服務提供需求的虛擬資源管理方案”,針對虛擬資源編排、部署、調度三個環(huán)節(jié)中的具體問題,從5G業(yè)務特征屬性分析入手展開關鍵技術研究,提出了一套體系化的網(wǎng)絡切片虛擬資源管理解決方案,取得以下成果:1、面向編排階段的VNF實例聚類需求,針對已有聚類方法無法在未知簇數(shù)目的情況下實現(xiàn)多維、高階聚類的問題,提出了一種面向性能兼容性的VNF實例聚類方法。該方法首先定義了VNF實例之間的性能兼容性,將多維、高階的VNF實例聚類轉化為超圖聚類模型;之后用進化博弈理論對超圖聚類模型進行了描述,將聚類過程轉化為進化穩(wěn)定策略簇的搜索過程;最后設計了重復動態(tài)方程實現(xiàn)了進化穩(wěn)定策略簇的求解。實驗仿真結果表明,該方法可以將性能兼容性高的VNF實例聚類成一個簇,簇內VNF的性能兼容性高于95%,相對傳統(tǒng)算法在聚類時間可接受的范圍內聚類誤差降低18%以上,加入聚類算法后VNF實例的組合時間隨VNF實例數(shù)目的增加呈線性增長趨勢,且小于傳統(tǒng)算法的組合時間。2、面向部署階段的跨域VNF部署需求,針對已有跨域部署算法沒有統(tǒng)籌考慮節(jié)點計算資源和鏈路帶寬資源的問題,提出了一種基于DPSO-K的5G跨域虛擬網(wǎng)絡功能靜態(tài)部署方法。該方法將5G網(wǎng)絡中具備靜態(tài)資源需求的VNF的跨域部署轉化為跨域虛擬網(wǎng)絡映射,首先以域間鏈路帶寬開銷最小為目標,利用優(yōu)化離散粒子群算法完成了域間鏈路和邊界節(jié)點的選擇,提高了尋優(yōu)能力;然后對于開銷相對較小的域內映射,引入節(jié)點競價機制,以節(jié)點計算資源和鏈路帶寬資源最小為目標,利用Kruskal最小生成樹快速算法實現(xiàn)了域內VNF部署,提高了業(yè)務上線速度。實驗仿真結果表明,該方法的平均請求接受率為97%,雖然運行時間略有增加,但是與傳統(tǒng)方法相比可平均降低6.6%以上的總體開銷,而且開銷受數(shù)據(jù)域個數(shù)的影響最小。3、面向部署階段的域內VNF部署需求,針對已有域內部署算法沒有實現(xiàn)節(jié)點和鏈路聯(lián)合部署,以及業(yè)務和部署沒有同步實施的問題,提出了一種基于Q-learning的5G域內虛擬網(wǎng)絡功能動態(tài)部署方法。該方法將5G網(wǎng)絡中具備動態(tài)資源需求的VNF的域內部署問題轉化為服務功能鏈部署,以節(jié)點處理時延和傳輸時延最小為目標,設計了服務功能鏈的最短路部署算法。該算法將服務功能鏈的部署問題建模為馬爾科夫決策過程,并設計了Q-learning算法對問題進行了求解,動態(tài)搜索出了網(wǎng)絡服務時延開銷最小的VNF部署方案。實驗仿真結果表明,該方法的平均請求接受率在98%以上,與傳統(tǒng)方法相比平均可降低2%的服務時延,而且算法的收斂時間最短。4、面向調度階段并發(fā)服務請求下VNF的低時延調度需求,針對已有調度算法將虛擬機選擇和調度進行分離,以及沒有考慮VNF參數(shù)隨機性的問題,提出了一種基于復合行為策略的5G域內虛擬網(wǎng)絡功能調度方法。該方法首先在部署過程中對VNF的位置約束進行了松弛;然后在用馬爾科夫決策過程描述調度問題時引入了復合行為策略,實現(xiàn)了虛擬機選擇和VNF調度的結合;最后設計了增強學習算法對問題進行了求解,實現(xiàn)了資源約束和業(yè)務時延約束的全局最優(yōu)。實驗仿真結果表明,經過該方法的調度后,多條SFC的整體服務時延平均減少了5.3%以上,缺點是復雜度較高。
【學位單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

由該類 VNF 構成的服務功能鏈的部署過程就是業(yè)務提供的過程。所示的簡化 5G 核心網(wǎng)絡示意圖中，將專有網(wǎng)絡控制功能 SCNF、用戶面功能 UPF絡 DN（業(yè)務應用中心）用三朵云表示，每一朵云里面都可以部署相同類型的服[108][109]。因此在 5G 網(wǎng)絡中大致可以分為三種類型的服務功能鏈，不同云之間的鏈可以互相交互，并由此構成更大規(guī)模的服務功能鏈。
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本文編號：2869195