tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM bậc mô HÌNH TRONG xây DỰNG cấu TRÚC MẠNG QUẢN lý VIỄN THÔNG

Việc ứng dụng phương trình trạng thái mô tả các đặc trưngcủa phần tử đại diện trong mạng viễn thông hiện đại dưới dạng các hệ thống có động học cần được quản lý, điều khiển và hệ động họ

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

NGUYỄN ANH TUẤN

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM BẬC MÔ HÌNH

TRONG XÂY DỰNG CẤU TRÚC MẠNG

QUẢN LÝ VIỄN THÔNG

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

MÃ SỐ: 605270

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS Nguyễn Hữu Công

THÁI NGUYÊN - 2011

nghiệp Thái Nguyên.

Cán bộ HDKH : PGS.TS Nguyễn Hữu Công

Phản biện 1 : PGS.TS Nguyễn Quốc Trung

Phản biện 2 : PGS.TS Nguyễn Thanh Hà

Luận văn đã được bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn, họptại: Phòng cao học số 3, trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp TháiNguyên

Vào 14 giờ 00 phút ngày 22 tháng 12 năm 2011

Có thể tìm hiểu luận văn tại Trung tâm Học liệu tại Đại họcThái Nguyên và Thư viện trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp TháiNguyên

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Mạng viễn thông được coi là cơ sở hạ tầng truyền thông củahiện tại và tương lai, cho phép tích hợp tất cả các dịch vụ lên trênnền một hệ thống phương tiện truyền thông duy nhất Một trong cácvấn đề được quan tâm nghiên cứu hiện nay là việc xây dựng nênphương pháp để giải quyết các bài toán điều khiển lưu lượng thôngminh trên mạng viễn thông hiện tại Nhằm giải quyết được vấn đềtránh tắc nghẽn và tối ưu hoá thời gian truyền nhận các gói dữ liệuthông qua các router trên mạng

Quản lý hàng đợi nút lõi trên mạng lõi là các dòng lưu lượng

tổ hợp Tại nút lõi, tốc độ dòng lưu lượng tổ hợp đến nó phải đượcước lượng để làm cơ sở đưa ra các quyết định điều khiển Trễ truyềnlàm giảm độ chính xác của việc tính toán ước lượng tốc độ lưulượng, thậm chí có thể làm cho thuật toán điều khiển trở nên mất ổnđịnh Việc ước lượng lưu lượng được thực hiện dựa trên các thôngtin giám sát được cũng như các số liệu quá khứ và các kết quả dự báotrước đó Thuật toán điều khiển sẽ duy trì giá trị độ dài xếp hàng tại

bộ đệm xung quanh giá trị cân bằng mong muốn

Việc ứng dụng phương trình trạng thái mô tả các đặc trưngcủa phần tử đại diện trong mạng viễn thông hiện đại dưới dạng các

hệ thống có động học cần được quản lý, điều khiển và hệ động họcphải đưa ra tín hiệu điều khiển Hiển nhiên chất lượng điều khiển,vận hành của các phần tử mạng càng cao khi mô hình toán học cókhả năng mô tả càng chính xác các động học thực tế xảy ra trong hệthống Nhưng để đáp ứng đòi hỏi đó kết quả của các quá trình môphỏng là các mô hình toán học phức tạp có bậc rất cao, gây nhiều

phiền phức trong khi nắm bắt về hệ thống cũng như khó khăn nhằmthỏa mãn tính hội tụ, nhu cầu theo thời gian thực,

Để điều khiển hệ thống theo thời gian thực thì chúng ta cầnphải tìm cách tăng tốc độ tính toán của hệ điều khiển

Với các lý do trên đề tài đề xuất việc xây dựng cấu trúcTMN nhằm quản lý các hàng đợi mạng động học xảy ra trên mạngviễn thông Từ đó tìm giải phảp để đơn giản hóa cấu trúc TMN cụ

thể là sử dụng phương pháp giảm bậc mô hình, đồng thời nghiên cứu

ảnh hưởng của TMN đối với hiệu năng và chất lượng dịch vụ củamạng viễn thông

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục đích của luận văn là nghiên cứu và ứng dụng phươngpháp giảm bậc mô hình đối với bài toán quản lý lưu lượng mạng đểxây dựng cấu trúc mạng TMN theo góc độ lý thuyết hệ thống Đồngthời từ cấu trúc TMN xây dựng đánh giá hiệu năng và chất lượngdịch vụ của mạng viễn thông

3 Nội dung nghiên cứu

- Đánh giá tổng quát về các phương pháp giảm bậc mô hình

- Nghiên cứu giảm bậc mô hình theo phương pháp cân bằng nội

- Bài toán quản lý hàng đơi AQM trong TMN

- Áp dụng phương pháp giảm bậc mô hình theo phương phápcân bằng nội vào bài toán quản lý hàng đợi tại các nút mạng trongTMN

4 Đóng góp của luận văn

- Giảm bậc mô hình áp dụng theo phương pháp cân bằng nội

sẽ giúp giảm độ phức tạp của thuật toán điều khiển, giảm thông tinthừa, tăng tốc độ xử lý

- Xây dựng được bài toán quản lý ứng dụng giảm bậc môhình để đánh giá các tác động trong mạng viễn thông

Áp dụng bài toán này để xây dựng cấu trúc mạng TMN chocác mạng viễn thông cụ thể

Bản luận văn gồm 92 trang với 4 chương, tác giả đã tìm hiểu

Áp dụng phương phương pháp giảm bậc mô hình cho bàitoán quản lý hàng đợi tích cực AQM

5 KẾT CẤU LUẬN VĂN.

Ngoài các phần: Mở đầu, Mục lục, Thuật ngữ viết tắt và Kết luận,Luận văn được bố cục gồm 4 chương, 34 hình vẽ, 09 bảng biểu và 27tài liệu tham khảo

Chương 1: Tổng quan về quản lý hàng đợi

Chương 2: Các phương pháp quản lý hàng đợi

Chương 3: Giảm bậc mô hình theo phương pháp cân bằng nội

Chương 4: Áp dụng giảm bậc mô hình cho bài toán quản lý hàng đợi tíchcực AQM trong Viễn thông

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI

Ngày nay, với sự bùng nổ và phát triển nhanh chóng củamạng Internet như hiện nay, hàng triệu chiếc máy tính trên thế giới đã

có thể kết nối với nhau để chia sẻ tài nguyên lẫn nhau Ở một mức độkhác, Internet bao gồm nhiều máy tính chuyên dụng được gọi là cácrouter được sử dụng làm cầu nối trung gian chuyển tải dữ liệu giữacác hệ thống với nhau Và những router này được kết nối với nhaubởi các mối liên kết truyền thông Trong một mạng máy tính lớnnhư vậy, nhiều hệ thống có thể đang sử dụng mạng cùng một lúc Vàhiện tượng quá tải hay tắc nghẽn mạng xuất hiện khi những hệ thốngnày đồng thời truyền dữ liệu nhiều hơn mức mà các chương chìnhchuyển vận có thể thực hiện được Để giải quyết vấn đề này, người taphải sử dụng những giải thuật phát hiện và điều khiển sự tắc nghẽntrong mạng Việc sử dụng các cơ chế điều khiển tắc nghẽn sẽ giúpcác hệ thống cùng chia sẻ cơ sở hạ tầng mạng tốt hơn

Ở chương này, luận văn giới thiệu chung về quản lý hàng đợitích cực, nguyên nhân nghẽn mạng, mất dữ liệu, cơ chế truyền dữliệu trong mạng và sự cần thiết phải quản lý hàng đợi:

Hình 1.3: Ví dụ về nghẽn mạng

CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI

Một số lượng lớn các giải thuật quản lý hàng đợi tích cực( AQM ) đã được người ta nghiên cứu và đề xướng trong nhiều nămgần đây Ở phần này, chúng ta sẽ đi nghiên cứu, tìm hiểu một số thuậttoán quản lý hàng đợi tích cực như:

 ECN (Explicit Congestion Notification) : Cơ chế thôngbáo tắc nghẽn

 RED ( Random Early Detection): Cơ chế huỷ bỏ sớmngẫu nhiên

 WRED (Weighted Random Early Discarding ) : Cơ chếhủy bỏ sớm ngẫu nhiên có trọng số

 ARED ( Adaptive - RED )

 DRED ( Dynamic - RED )

 SRED ( Stabilized - RED)

CHƯƠNG 3 GIẢM BẬC MÔ HÌNH THEO PHƯƠNG PHÁP

CÂN BĂNG NỘI

a Giới thiệu bài toán giảm bậc mô hình

Khái niệm cân bằng nội được Moore đề xuất đầu tiên năm

1981 và áp dụng để giải bài toán giảm bậc mô hình [13], đượcPerenbo và Silverman phát triển thêm năm 1982 [14] và năm 1984,được Glover xác định mối quan hệ với các chuẩn Hankel [15] Điềukiện cân băng nội được xây dựng trên cơ sở chéo hóa đồng thời haiGramian đặc trưng cho khả năng điều khiển và quan sát của hệthống

Cho một hệ tuyến tính, liên tục, tham số bất biến theo thờigian, có nhiều đầu vào, nhiều đầu ra, mô tả trong không gian trạngthái bởi hệ phương trình sau:

(3.1)

trong đó, x  Rn, u  Rp, y  Rq, A  Rnxn, B  Rnxp, C  Rqxn

Mục tiêu của bài toán giảm bậc đối với mô hình mô tả bởi hệphương trình đã cho trong (3.1) là tìm mô hình mô tả bởi hệ cácphương trình:

R: là trường số thực

PC[t1, t2] : là vành các hàm liên tục từng đoạn trong khoảngthời gian [t1, t2]

Rm là không gian véc tơ Eculid m chiều

PCm[t1, t2] là không gian véc tơ m chiều của các mẩu hàmliên tục từng đoạn trong khoảng thời gian [t1, t2]

S là không gian con của Rn

S là ký hiệu của phần bù trực giao của không gian con S

U là ma trận cơ sở trực giao của S, với mỗi cột của U là một

cơ sở trực chuẩn của S

Ánh xạ M: Rk  Rn : chiếu từ không gian véc tơ Rk đếnkhông gian véc tơ Rn – tương ứng sẽ xác định được một ma trận Mcủa ánh xạ M có kích thước là (k x m) hay MRkxm – tập các ma trận

số thực có kích thước (k x m)

Ker(M) là hạt nhân của ánh xạ M – là tập tất cả các phần tửcủa Rk có ảnh là Rn (tập rỗng), ker(M) là không gian con của Rk

Ker(M) := {x  xRk, M(x) = }

Im(M) là ảnh của ánh xạ M – Là tập tất cả các phần tử của

Rn là ảnh của ít nhất một phần tử của Rk Im(M) là không gian concủa Rn

M2 : là phổ tiêu chuẩn – chuẩn bậc 2 của ma trận M

v chuẩn của một véctơ trong không gian Eculid Rn

b Phương pháp giảm bậc mô hình theo phương pháp cân bằng nội Moore

Để giảm bậc mô hình đối với một hệ được mô tả bởi phương trìnhtrong (3.1)

(3.1)chúng tôi thực hiện theo thuật toán như sau:

Bước 1: Kiểm tra tính ổn định tiệm cận và khả năng điều khiển được

và quan sát được của mô hình (3.1)

Nếu A là ma trận ổn định (tất cả các giá trị riêng của A đều có phầnthực âm) và hệ mô tả bởi phương trình trong (3.1) có khả năng điều

khiển và quan sát hoàn toàn Gramian đặc trưng cho khả năng điềukhiển và cho khả năng quan sát của hệ được có dạng:

Bước 3: Xác định Vc và c

Vì Wc là ma trận đối xứng, xác định, thực dương nên luôntồn tại một ma trận trực giao Vc và một ma trận đường chéo c = diag(1,2 n), trong đó (1  2   n  0, sao cho:(Vc)TWcVc =

Ma trận đó có thể được chéo hóa bởi PTWP =  trong đó, P

là ma trận trực giao và:  = diag (1, 2, , n), với 1  2  

Bước 5: Xác định ma trận T không suy biến

có tính chất sau:

(3.94)trong đó, (Wc)* và (Wo)* là các gramian đặc trưng cho tính đồng thờiđiều khiển, quan sát của hệ gốc trong hệ tọa độ biến đổi :

(3.95)Với A* = T-1AT ; B* = T-1B ; C* = CT Hệ mô tả trong trường hợpnày được gọi là hệ trong tọa độ cân bằng nội hay thường gọi là hệcân bằng nội

Nhận xét:

Theo phương pháp cân bằng nội, mô hình giảm bậc thu đượcbằng cách loại các trạng thái ít có khả năng điều khiển và quan sát từphương trình trong (3.95) Kết quả là các biến trạng thái của mô hìnhgiảm bậc gần đúng với r biến trạng thái đầu tiên của phương trìnhtrong (3.94) Việc so sánh giữa phương pháp cân bằng ma trận vớiphương pháp ghép hợp được Lastman cùng các tác giả khác thựchiện qua các ví dụ tính toán [16] và cho thấy rằng mô hình giảm bậcthu được bởi việc áp dụng phương pháp ghép hợp có thể cùng ở mức

độ tiện lợi như phương pháp cân bằng nội với điều kiện là các trịriêng của mô hình gốc bậc cao mang đúng tính trội Qua phân tíchsai số trong trường hợp xấu của phương pháp cân bằng nội cho thấyrằng khi mô hình gốc được cân bằng nội toàn bậc, việc tính toán cácgiá trị giới hạn của sai số được đơn giản hóa [17]

Năm 1989, Prakash và Rao đề xuất phiên bản điều chỉnhphương pháp cân bằng nội của Moore, trong đó mô hình giảm bậctìm được bằng cách làm gần đúng trạng thái của các phân hệ yếutheo nghĩa cân bằng quanh trục tần số bằng 0 [22] Điều đó có tácdụng giảm chuẩn phổ đối với sai số mô phỏng ở tần số thấp.

c.1 số bài toán áp dụng phương pháp giảm bậc mô hình

Phần này luận văn đưa ra 3 ví dụ với Mục đích chính thôngqua ví dụ bằng số nhằm minh họa những ưu điểm của phương phápcân bằng nội so với các phương pháp giảm bậc khác tồn tại trong cáctài liệu chuyên môn thuộc chuyên ngành hẹp đồng thời đánh giá sai

số của các mô hình giảm bậc trong miền tần số

CHƯƠNG IV ỨNG DỤNG GIẢM BẬC MÔ HÌNH CHO BÀI TOÁN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC (AQM) TRONG

VIỄN THÔNG

4.1 Mở đầu

Như đã biết điều khiển luồng dữ liệu là một cơ chế quan trọngtrong điều khiển tắc nghẽn mạng TCP Trong những năm gần đây rấtnhiều nghiên cứu có thể khai thác các node trung gian nếu giảm thiểutắc nghẽn trên mạng Điều đó đã dẫn đến việc thiết lập thêm một sốphương pháp quản lý hàng đợi như đã đề cập trong chương 2 là mộtkhai thác tốt và có hiệu quả Quản lý hàng đợi có thể coi như là mộtlớp các gói tin mất/đánh dấu trong các router Nhiệm vụ của nó chínhlà:

+ Sớm phát hiện khả năng tắc nghẽn từ nguồn để có thể mấtgói/đánh dấu các gói

+ Cho phép luồng dữ liệu truyền ổn định

+ Loại bỏ hiệu quả các quá trình với hàng đợi đã đầy và đã tồntại với thời gian dài.

+ Cho phép có thể thực hiện nhịp nhàng giữa thông lượng lớnvới trễ xảy ra khi hàng đợi nhỏ

Thuật toán RED có thể cho phép thoả mãn việc tối ưu hoá cáchoạt động của router Một số đặc tính tốt của RED có thể kể ra nhưsau:

+ Rất nhậy với các cấu hình hệ thống

+ Dễ dàng đưa TCP về chế độ đồng bộ toàn cục

Qua cách phân tích bài toán quản lý hàng đợi ở trên chúng tathấy vấn đề quản lý hàng đợi là hết sức phức tạp, đặc biệt đối vớituyến truyền dẫn lớn Mà hầu hết các phương pháp điều khiển đềudựa trên cơ sở mô hình toán học của đối tượng điều khiển (còn gọi là

hệ động học cần điều khiển) Tuy nhiên trong thực tiễn thường gặpnhững hệ động học mô tả bởi mô hình toán học phức tạp, có bậc rấtcao dẫn tới việc nắm bắt trạng thái hoạt động của hệ phục vụ cho mụctiêu phân tích hệ gặp không ít khó khăn và càng khó khăn khi muốntổng hợp và điều khiển hệ Những việc đó hiển nhiên sẽ trở nên dễdàng hơn khi sử dụng một mô hình đơn giản hơn, bậc thấp hơn đượcchọn sao cho có các đặc điểm quan trọng của mô hình bậc cao Dovậy vấn đề giảm bậc mô hình được đặt ra là rất cần thiết và rất hữuích trong việc điều khiển hệ thống quản lý hàng đợi

Trong thực tế, hầu hết các hệ động học có động học là phituyến, tuy nhiên đa số các hệ này có thể đưa về dạng mô hình độnghọc tuyến tính với những giả thiết nhất định Vì vậy, hầu hết nhữngcông trình liên quan đến giảm bậc mô hình đã được công bố trên cáctạp chí khoa học trong nước và quốc tế đều áp dụng cho đối tượng có

động học tuyến tính Từ đây, chúng tôi đưa ra bài toán giảm bậc môhình cho hệ tuyến tính áp dụng cho bài toán quản lý hàng đợi trongmạng viễn thông.

4.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển

4.2.1 Sơ đồ tổng quát

Giả sử có một cấu hình mạng như hình 4.1

Hình 4.1 Biểu diễn nút cổ chai từ A sang B

Hình 4.1 cho thấy nút cổ chai thể hiện qua kết nối giữa A và

B Giữa A và B có tố độ truyền dữ liệu là 15Mbps (khoảng 15000gói/s) Mỗi một gói tin chứa khoảng 125 bytes và thời gian trễkhoảng 15ms Trên tất các các nguồn đến A có tốc độ 10Mbps và độtrễ là 15ms và độ lớn của hàng đợi là 300 gói Hàng đợi A được thựchiện theo AQM và Drop-tail

Giả sử nhân tố tải (số phiên của TCP) là 120 và q0=75 gói

4.2.2 Sơ đồ điều khiển

Sơ đồ điều khiển AQM sử dụng có thể thấy trên hình 4.2

Hình 4.2 Sơ đồ hệ thống điều khiển AQM

Xây dựng

+ Có khả năng đưa các tri thức của các chuyên gian vào điều

khiển hệ AQM

+ Bộ điều khiển

+ Đối tượng điều khiển

+ Có khả năng tìm biến toàn cục

+ Không nhất thiết phải có một vùng nhớ đệm lớn

Với những lý do nêu trên hệ điều khiển sẽ được mô tả như sau:Trên hình 4.2 chúng ta giả thiết là hệ thống được mô tả [23]

Các thông số được tính theo [24] khi đó ta có hàm truyền như sau

(4.1)Trong đó:

C là tốc độ đường truyền (gói/s)q0 là giá trị hàng đợi mong muốn

q là giá trị hàng đợi ở đầu ra

N tải (số phiên của TCP)

R là RTT; R=2(q/C +Tp)

Tp là giá trị xác định

W(s) Đối tượng

Bộ điều khiển W(s)

-P là xác suất mất gói/đánh dấu.

Nhận xét: Khi thiết kế 1 bộ điều khiển W (s); độ phức tạp của

bộ điều khiển phụ thuộc vào độ phức tạp của đối tượng W(s) Hơnnữa W (s) thực tế đều thực hiện bằng bộ xử lý số vì vậy nếu W (s)giảm độ phức tạp(có bậc thấp) thì sẽ tăng nhanh tốc độ tính toán điềunày rất có ý nghĩa thực tế

Vì vậy nội dung nghiên cứu của luận văn là tìm cách giảm bậc

mô hình của đối tượng W(s) để giảm bậc W (s) nhằm tăng tốc độtính toán Tuy nhiên việc giảm bậc W(s) phải đảm bảo sai số khônglớn hơn giá trị cho phép nào đó

4.3 Ứng dụng giảm bậc mô hình cho bài toán quản lý hàng đợi tích cực AQM

4.3.1 Bài toán quản lý hàng đợi

Để có thể thực hiện xem xét môi trường làm việc của mạng.Chúng ta lấy một ví dụ mô phỏng cụ thể như sau: Hệ thống mạngmáy tính hoạt động như TCP/IP với các thông số như dưới đây:

Cc là lưu lượng đường truyền với Cc= 105