Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 1

Trang 1

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 2

Trang 2

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 3

Trang 3

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 4

Trang 4

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 5

Trang 5

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 6

Trang 6

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 7

Trang 7

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 8

Trang 8

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 9

Trang 9

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang trang 10

Trang 10

Tải về để xem bản đầy đủ

pdf 134 trang nguyenduy 12/05/2024 840
Bạn đang xem 10 trang mẫu của tài liệu "Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

Tóm tắt nội dung tài liệu: Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang

Luận án Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ trong mạng chuyển mạch chùm quang
 định trước. Kết quả là, tỉ lệ mất chùm ưu tiên thấp thường cao do ngưỡng phân 
bổ tài nguyên được thiết lập thấp từ đầu. 
 2) Các mô hình này đều không xem xét đến sự thay đổi lưu lượng tải đến để 
phân bổ lại tài nguyên (trong SWG, DWG và LDWG) hay điều chỉnh ngưỡng tải 
(푙0và 푙1) trong điều khiển chấp nhận lập lịch. Điều này có thể dẫn đến sự phân bổ tài 
nguyên không hợp lý, trong khi một lượng băng thông nhàn rỗi không được sử dụng 
bởi các chùm ưu tiên cao nhưng không thể cấp phát cho các chùm ưu tiên thấp. 
 42 
 3) Các mô hình này đều phân bổ nhiều kênh bước sóng cho các chùm ưu tiên 
cao, nên nếu tài nguyên không được sử dụng hết thì cũng không thể sử dụng cho các 
chùm ưu tiên thấp và kết quả là gây lãng phí băng thông. Do đó, cần phân bổ linh 
hoạt tài nguyên (xác định giá trị 푊0 và 푊1) sao cho hợp với thực tế lưu lượng. 
 Các phân tích, so sánh và đánh giá nêu trên được công bố trong công trình 
[CT1]. Đây chính là cơ sở để luận án đề xuất các cơ chế nâng cao CLDV về điều 
khiển chấp nhận dựa trên dự đoán tốc độ đến của chùm nhằm phân bổ tài nguyên một 
cách hiệu quả hơn và sẽ được mô tả chi tiết sau đây. 
2.3 Mô hình điều khiển chấp nhận dựa trên dự đoán tốc độ chùm đến 
 ARP-SAC 
2.3.1 Mô hình dự đoán dựa trên tốc độ chùm đến 
 Xét một cổng ra của một nút mạng OBS mà tại đó có các luồng chùm đến được 
giả thiết thuộc về một trong hai lớp ưu tiên cao và ưu tiên thấp. Giả sử cổng ra có W 
kênh (bước sóng) khả dụng và chùm ưu tiên cao đến có thể được lập lịch trên bất kỳ 
W kênh, trong khi các chùm ưu tiên thấp chỉ được phép truy cập vào một lượng kênh 
bước sóng ít hơn (푊1). Vấn đề là cần dự đoán tốc độ các chùm (ưu tiên cao và thấp) 
đến để thực hiện phân phối băng thông một cách hiệu quả nhất. 
 Gọi 0 là tốc độ đến của các chùm ưu tiên cao và 1 là tốc độ đến của các chùm 
ưu tiên thấp, số kênh cấp phát cho các chùm ưu tiên thấp 푊1 (푊1 < 푊) có thể được 
tính tỉ lệ với tốc độ đến của hai loại chùm ưu tiên cao và ưu tiên thấp như công thức 
(2.2). Lưu ý rằng, các chùm ưu tiên cao được sử dụng tất cả các kênh, có nghĩa là 
푊0 = 푊. 
 휆1
 푊1 = ⌈푊0 × ⌉ (2.2) 
 휆0+휆1
 Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để dự đoán tốc độ chùm đến. Cách đơn giản 
nhất là đếm số chùm đến (푛푖, trong đó 푖 = 0 với chùm ưu tiên cao và 푖 = 1 với chùm 
ưu tiên thấp) trong một khung cửa sổ quan sát ( 푤) sau từng khoảng thời gian định 
kỳ ( , ≥ 푤). Tốc độ chùm đến trong tương lai khi đó được dự đoán bởi Công 
 43 
thức (2.3): 
 푛푖
 휆푖 = 훿 × (2.3) 
 푤
 trong đó 훿 là một tham số điều khiển và thường được chọn gần bằng 1 với một 
mức lỗi ước tính chấp nhận được nào đó; trong điều kiện lý tưởng, 훿 = 1. 
 Tuy nhiên, cách tiếp dựa trên cửa sổ quan sát cần phải xác định kích thước 푤 
đủ lớn sao cho có ít nhất có một vài chùm đến trong khoảng thời gian này. Trong 
trường hợp tốc độ chùm đến thay đổi với biên độ lớn thì việc chọn kích thước cửa sổ 
quan sát phù hợp trở nên khó khăn hơn. Một cách tiếp cận khác được đề xuất là đếm 
 ’
một lượng được cho các chùm đến rồi chia cho khoảng thời gian đến của chúng ( 푤). 
Tốc độ chùm đến do đó được ước tính bằng Công thức (2.4): 
 푛’
 푖 (2.4) 
 휆푖 = 훿 × ’ 
 푤
 Một trường hợp đặc biệt của mô hình dựa trên đếm chùm là việc cấp phát lại 
bước sóng được thực hiện mỗi khi có một chùm ưu tiên thấp đến theo Công thức 
(2.5): 
 1
 휆푖 = 훿 × ’’ (2.5) 
 푤
 ’’
 trong đó 푤 là khoảng thời gian giữa 2 chùm ưu tiên thấp đến liên tiếp. 
 Các mô hình dự đoán nêu trên về bản chất hoặc dựa trên tốc độ chùm đến trung 
bình trong một cửa sổ thời gian (Công thức (2.3) và (2.4)) hoặc dựa trên tốc độ tức 
thời của chùm ưu tiên thấp (Công thức (2.5)). Tuy nhiên, các cách tiếp cận này không 
phản ánh được quá trình đến trung bình trong quá khứ và sự tăng giảm đột biến gần 
đây nhất của luồng chùm đến. Để kết hợp cả hai yếu tố này, mô hình dự đoán dựa 
trên phương pháp TW-EWMA [34] xác định tốc độ chùm đến bằng Công thức (2.6): 
 푣 
 휆푖 = (1 − 훼푖) × 휆푖 + 훼푖 × 휆푖 (2.6) 
 푣 
 trong đó 휆푖 là tốc độ đến trung bình trong quá khứ, 휆푖 là tốc độ đến hiện 
 푣 
thời, (1 − 훼푖) và 푖 là trọng số của 휆푖 và 휆푖 . Trong [5], trọng số này được chọn 
 44 
là 훼푖 = 0.3. Tuy nhiên, theo đề xuất trong [62], hệ số này có thể được điều chỉnh linh 
hoạt dựa trên tốc độ trung bình trong quá khứ và tốc độ hiện thời như Công thức (2.7). 
 푣 
 (1−훼푖) 휆푖 휆푖
 = 훼푖 = 푣 (2.7) 
 훼푖 휆푖 휆푖 +휆푖
 Mô hình điều khiển chấp nhận lập lịch dựa trên dự đoán tốc độ đến một cách 
thích nghi do đó có tên gọi là mô hình ARP-SAC. 
 Các cửa sổ quan sát có thể là liên tục; tuy nhiên, để giảm chi phí tính toán, việc 
quan sát có thể được thực hiện với các cửa sổ gián đoạn như được mô tả trong Hình 
2.6. Một lưu ý rằng kích thước cửa sổ quan sát có một tác động đáng kể đến tính 
chính xác của việc dự đoán và chi phí tính toán. Nếu cửa sổ lớn thì việc dự đoán sẽ 
chính xác hơn, nhưng chi phí tính toán sẽ tăng cao; trong khi nếu cửa sổ quan sát bé 
thì tính chính xác của dự đoán sẽ giảm, nhưng chi phí tính toán sẽ thấp [34]. Một thoả 
hiệp giữa tính chính xác và khối lượng tính toán do đó cần được tính đến. Trong luận 
 ’
án này, cửa sổ quan sát được chọn bằng một phần hai chu kỳ thực hiện dự đoán 푤 =
 푊
 theo sự thỏa hiệp giữa lỗi dự đoán trung bình và chi phí tính toán, như được thể 
2
hiện trong phần 2.1.4.4. 
 T W1 T W2
 TW1 TW2 Thời gian
 Hình 2.6 Các cửa sổ quan sát gián đoạn được thực hiện trong TW-EWMA 
 Việc điều khiển chấp nhận lập lịch một chùm đến được thực hiện dựa trên một 
tham số  được định nghĩa là số chồng lấp của chùm đến đối với các chùm đã được 
lập lịch trên các kênh ra. Cụ thể, một chùm chưa được lập lịch ub (unscheduled burst) 
đến sẽ được xem xét lập lịch (bằng cách gọi một giải thuật lập lịch, chẳng hạn BF-
VF [47]) nếu số chồng lấp () nhỏ hơn số kênh được cấp phát (푊푖). 
2.3.2 Mô tả thuật toán điều khiển chấp nhận trong mô hình ARP-SAC 
 Thuật toán điều khiển chấp nhận trong mô hình ARP-SAC (gọi tắt là thuật toán 
ARP-SAC) được mô tả trong Hình 2.7 và thể hiện chi tiết qua hai giai đoạn như sau: 
 45 
 Mô hình ARP-SAC
 Chùm ưu Khối mô hình DWG 
 tiên cao
 Xác định (giai đoạn 2)
 Đếm số chùm 
 giá trị cấp Điều kiện điều yes yes
 ưu tiên cao và Được lập lịch Lập lịch chùm 
 phát cho khiển chấp nhận 
 thấp đến trong bằng BF-VF thỏa mãn
 chùm ưu tiên từng lớp thỏa mãn
 cửa sổ TW
 thấp W1
 Chùm ưu 
 no
 tiên thấp no
 Khối dự đoán tốc độ chùm đến đề xuất 
 (giai đoạn 1) Đánh rơi chùm 
 không thỏa
 Hình 2.7 Mô hình hoạt động ARP-SAC 
 Giai đoạn 1 (đề xuất): khi chùm dữ liệu đến trong thời gian nhỏ hơn ½ cửa 
 sổ quan sát, bộ đếm từng loại chùm dữ liệu được kích hoạt (từ dòng 1 đến 
 14 của Thuật toán 2.1), từ đó thực hiện tính toán lượng bước sóng cấp phát 
 cho chùm ưu tiên thấp dựa trên phương pháp TW-EWMA với việc xác định 
 tốc độ đến hiện thời, trọng số tốc độ đến , β được điều chỉnh linh hoạt và 
 tốc độ đến trung bình của các lớp dữ liệu. Ngược lại, nếu chùm dữ liệu đến 
 bằng ½ cửa sổ quan sát đến thời gian quan sát của một cửa sổ thì ngừng 
 đếm và thực hiện việc tính toán (từ dòng 15 đến dòng 29). 
 Giai đoạn 2 (kế thừa): xem xét từng loại chùm dữ liệu có thỏa mãn điều 
 kiện điều khiển chấp nhận: nếu từng loại chùm dữ liệu thỏa mãn điều kiện 
 giai đoạn 2 thực hiện lập lịch với giải thuật lập lịch lấp đầy khoảng trống 
 BF-VF, ngược lại cập nhật số chùm bị đánh rớt (tương tự mô hình DWG). 
Thuật toán 2.1: 푹푷 − 푺 푪 
Vào: - Tập các chùm đến = { 푖|푖 = 1,2,  , 푛}, với 푖 = (푠 , 푒 , 푖표 ), 
 trong đó 푠 và 푒 là thời gian đến và kết thúc, 푖표 = {0,1} xác định là 
 QoS cao (0) hay thấp (1). 
 - 푊 = {1,2, . . . , }; //các kênh bước sóng ra 
 - 푊0, 푊1; 
Ra: - Tập các chùm QoS cao được lập lịch 푆0, và bị đánh rơi 0; 
 - Tập các chùm QoS thấp được lập lịch 푆1 và bị đánh rơi 1. 
Phương pháp: 
 1 푡푠푡 푡 ∶= 0; //khởi gán điểm bắt đầu của cửa sổ quan sát 
 46 
2 푊 ∶= 5000; //khởi gán kích thước cửa sổ quan sát lựa chọn (bằng ½ của kích 
 thước cửa sổ định kỳ là 10000 푠) 
 푣 푣 
3 휆0 ∶= 0; 휆1 : = 0;//khởi gán tốc độ trung bình của các lớp ưu tiên 
4 푠푒 ∶= 0; //chỉ đếm khi 푠푒 = 0 và không đếm khi 푠푒 = 1 
5 ℎ ∶= −1; //kênh được chọn để lập lịch, ℎ = −1 khi không chọn được kênh 
6 while ( ) do 
7 ∶= chùm đầu tiên từ tập ; 
8 ∶= \{ };//loại bỏ chùm đến đã được xem xét lập lịch 
 푠푡 푡
9 if (푠 – 푡 < 푊) then//giai đoạn 1: dự đoán tốc độ chùm đến nhằm xác định 
 số kênh bước sóng cho lớp ưu tiên thấp 
10 if ( 푖표 = 0 ) then 
11 푛0 : = 푛0 + 1; //đếm số chùm QoS cao. 
12 else 
13 푛1 : = 푛1 + 1; //đếm số chùm QoS thấp 
14 end if 
15 else 
16 if ( 푠푒 0) then //trường hợp trong vùng cửa sổ quan sát 
 푛0 푛1
17 휆0 ≔ ; 휆1 ≔ ; //tính tốc độ đến hiện thời 
 푊 푊
18 휆0 휆1
 훼 ≔ 푣 ; 훽 ≔ 푣 ; //điều chỉnh trọng số theo tốc độ đến 
 휆0 +휆0 휆1 +휆1
 푣 푣 
19 휆0 ≔ (1 − 훼) × 휆0 + 훼 × 휆0 ; //tính lại tốc độ đến trung bình lớp ưu 
 tiên cao 
 푣 푣 
20 휆1 ≔ (1 − 훽) × 휆1 + 훽 × 휆1 ; //tính lại tốc độ đến trung bình lớp ưu tiên 
 thấp 
 푣 
 휆0
21 푊1 = ⌈푊0 × 푣 푣 ⌉; //điều chỉnh lượng băng thông cấp phát 푊1 
 휆0 +휆1
22 푛0 ∶= 0; 푛1: = 0; //gán biến đếm chùm ưu tiên cao và thấp về ban đầu 
23 푠푒 ∶= 1; //ngừng đếm chùm khi cửa sổ quan sát nhỏ hơn 푊 
24 end if 
25 end if 
 if (푠 – 푡푠푡 푡 > 2 ∗ ) then//bắt đầu quan sát lại với trường hợp ngoài vùng 
26 푊
 cửa sổ 2 ∗ 푊 
27 푠푒 ∶= 0; //bắt đầu đếm lại trong cửa sổ mới 
 푠푡 푡
28 푡 ∶= 푠 ; //khởi gán lại thời điểm bắt đầu quan sát mới 
29 end if 
30 if (( 푖표 = 0) and (퐨 풆품 ( , 푊; 표푣푒 푙 ) < 푊0)) then//giai đoạn 2: xem 
 xét điều kiện điều khiển chấp nhận cho chùm ưu tiên 
 47 
 cao có thỏa mãn 
 31 ℎ: = 푭푽푭( , 푊; 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙);// lập lịch chùm ưu tiên cao trên kênh 
 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙 và return nếu tìm kiếm thành công 
 32 if ( ℎ −1) then //trường hợp tìm kiếm kênh thành công 
 33 푆0 ∶= 푆0  { }; //cập nhật số lượng chùm ưu tiên cao lập lịch thành công 
 34 else 
 35 0 ∶= 0  { }; //cập nhật số lượng chùm ưu tiên cao không lập lịch 
 36 end if 
 37 else 
 38 if ( 푖표 = 1) and (풐 풆품 ( , 푊; 표푣푒 푙 ) < 푊1) then//xem xét điều kiện 
 điều khiển chấp nhận cho chùm ưu tiên thấp có thỏa mãn 
 39 ℎ ∶= 푭푽푭( , 푊; 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙); // lập lịch chùm ưu tiên thấp trên kênh 
 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙 và return nếu tìm kiếm thành công 
 40 end if 
 41 if ( ℎ −1) then //trường hợp tìm kiếm kênh thành công 
 42 푆1 ∶= 푆1  { }; //cập nhật số lượng chùm ưu tiên thấp lập lịch thành 
 công 
 43 else 
 44 1 ∶= 1  { }; //cập nhật số lượng chùm ưu tiên thấp không lập lịch 
 45 end if 
 46 end if 
 47 end while 
 Hàm 풐 풆품 ( , 푊; 표푣푒 푙 ) là hàm xác định số chồng lấp (표푣푒 푙 ) của 
chùm đến ( ) với các chùm cùng lớp QoS đã được lập lịch. Do thực tế lưu lượng 
đến và tốc độ chuyển tiếp các chùm tại cổng ra là rất nhanh, nên chỉ tối đa hai chùm 
được lập lịch sau cùng trên mỗi kênh ra là được xem xét (|푆 | ≤ 2). Độ phức tạp 
của hàm 풐 풆품 ( , 푊; 표푣푒 푙 ) do đó là (푊). 
 Hàm 푭푽푭( , 푊; 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙) là một thuật toán lập lịch lấp đầy khoảng 
trống tốt nhất hiện nay [47], có chức năng lập lịch một chùm đến lên một trong 
푊 kênh khả dụng tại cổng ra: nếu lập lịch thành công, 푭푽푭() trả về kênh được 
chọn để lập lịch cho ; nếu không thành công, 푭푽푭() trả về −1. Độ phức tạp của 
hàm 푭푽푭( , 푊; 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙) là (푊). 
 Hàm 2.1: 풐 풆품 ( , 푊; 표푣푒 푙 ) 
 48 
 Phương pháp: 
 1 표푣푒 푙 ∶= 0; 
 2 for each 푊 do 
 3 푒0, ∶= 0; 
 4 푆 ∶= tập các chùm đã lập lịch trên kênh ; 
 5 for each 푠 푖, 푆 do 
 6 
 if ( 푖표 = 푖표푖, ) 푛 (((푠 >= 푠푖, ) 푛 (푠 =
 푠푖, ) 푛 (푒 = 푠푖, ) 푛 (푒 >= 푒푖, ))) then 
 //thỏa mãn điều kiện chồng lấp chùm ưu tiên đến với các chùm cùng loại đã 
 được lập lịch trên các kênh ra 
 7 표푣푒 푙 ≔ 표푣푒 푙 + 1; //tăng biến đếm nếu thỏa mãn điều kiện 
 8 end if 
 9 end for 
 10 end for 
 11 return 표푣푒 푙 ; 
 Hàm 2.2: 푭푽푭( , 푊; 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙) 
 Phương pháp: 
 1 푒푠푡_ 푡푖푙푖푠 푡푖표푛 ∶= ; 
 2 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙 ∶= −1; 
 3 for each 푊 do 
 4 푒0, ∶= 0; 
 5 푆 ∶= tập các chùm đã lập lịch trên kênh k; 
 6 for each 푠 푖, 푆 do 
 7 
 if (((푠 >= 푒푖, ) 표 (푠푖+1, >= 푒 )) 표 ((푠푖+1, – 푒푖, ) < 푒푠푡_ 푡푖푙푖푠 푡푖표푛))) 
 then 
 8 푒푠푡_ 푡푖푙푖푠 푡푖표푛 ∶= 푠푖+1, – 푒푖, ; //thỏa điều kiện lấp đầy khoảng trống trên 
 một kênh 
 9 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙 ∶= ; //lựa chọn kênh đầu tiên thỏa mãn này 
 10 end if 
 11 end for 
 12 end for 
 13 return 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙; 
 Độ phức tạp của thuật toán ARP-SAC phụ thuộc vào hàm 
풐 풆품 ( , 푊; 표푣푒 푙 ) và hàm 푭푽푭( , 푊; 푒푠푡_ ℎ 푛푛푒푙). Do hai hàm này 
 49 
thực hiện độc lập (không lồng nhau) nên độ phức tạp thời gian của thuật toán ARP-
SAC là ( × 푊), trong đó là số chùm đến trong tập các chùm chưa được lập lịch 
 và 푊 là tổng số kênh ra. Xem xét việc lập lịch của từng chùm đến ( = 1), độ 
phức tạp của thuật toán ARP-SAC giảm còn (푊). 
2.3.3 So sánh và đánh giá dựa trên mô phỏng 
 Các tham số sử dụng cài đặt trong phần này là tương tự Mục 2.2.2. Lưu lượng 
chùm ưu tiên cao và ưu tiên thấp lần lượt 0 và 1, với ba trường hợp tỉ lệ 0: 1được 
xem xét là 3:7, 5:5 và 7:3. Thời gian mô phỏng 1s (giây); cửa sổ quan sát trong ARP-
SAC là 10ms (mili giây) được lấy như trong [34], với giá trị cửa sổ ước tính này có 
thể quan sát được sự thay đổi lưu lượng đến (như thể hiện trong Hình 2.8). 
 Các mục tiêu mô phỏng bao gồm: 
 So sánh hiệu quả của mô hình ARP-SAC với các mô hình đã công bố trước 
 đây dựa trên tỉ lệ mất chùm ưu tiên cao, ưu tiên thấp và tổng (của cả ưu tiên 
 cao và thấp), trong đó tỉ lệ mất chùm được tính như sau: 
 Tỉ lệ mất chùm blr (burst loss rate) = số chùm bị loại bỏ / số chùm đến. 
 So sánh sự biến động về số bước sóng được phân bổ cho lớp ưu tiên thấp theo 
 các tỉ lệ lưu lượng đến khác nhau. 
 Hình 2.8 Sự thay đổi dữ liệu đến trong 50 cửa sổ ước tính đầu tiên 
a) So sánh tỉ lệ mất chùm các lớp ưu tiên 
 Như được chỉ ra trong Hình 2.9a và Hình 2.9c, ARP-SAC có những cải thiện 
đáng kể về tỉ lệ mất chùm. Cụ thể, trong Hình 2.9a, DWG luôn có tỉ lệ mất chùm thấp 
hơn so với SWG và LLAC luôn có tỉ lệ mất chùm lớn hơn DWG đối với cả 3 trường 
 50 
hợp tỉ lệ các lưu lượng ưu tiên cao và thấp đến: 3:7, 5:5 và 7:3. Kết quả này là phù 
hợp với kết quả mô phỏng đã được thực hiện trong [22]. Riêng đối với ARP-SAC, 
kết quả trong Hình 2.9a chỉ ra rằng tỉ lệ mất chùm của ARP-SAC luôn cho kết quả 
tốt nhất nhờ chính sách cấp phát thêm băng thông cho luồng chùm ưu tiên thấp. Mức 
cải thiện về tỉ lệ mất chùm đối với chùm ưu tiên thấp trong trường hợp này là 44%, 
38% và 20% với các trường hợp tỉ lệ lưu lượng đến 3:7, 5:5 và 7:3. 
 (a) So sánh tỉ lệ mất chùm lớp ưu tiên thấp 
 (b) So sánh tỉ lệ mất chùm lớp ưu tiên cao 
 (c) So sánh tỉ lệ mất chùm tổng 
 Hình 2.9 So sánh tỉ lệ mất chùm giữa các mô hình SWG, DWG, LLAC, ARP-SAC 
 Tuy nhiên việc cải thiện hiệu quả của chùm ưu tiên thấp cũng có tác động tiêu 
cực đến hiệu quả của chùm ưu tiên cao như được chỉ ra trong Hình 2.9b. Tuy nhiên 
 51 
mức tăng về mất chùm ưu tiên cao chỉ chiếm 4,5%, 3,4% và 0,8% đối với các trường 
hợp các trường hợp lưu lượng đến 3:7, 5:5 và 7:3. 
b) So sánh sự biến động về số bước sóng phân bổ cho lớp ưu tiên thấp 
 Ngoài ra, khi xét về tỉ lệ mất chùm tổng (của cả hai loai chùm ưu tiên cao và 
thấp), ARP-SAC luôn cho kết quả tốt nhất như trong Hình 2.10. Cụ thể, cải thiện về 
tỉ lệ mất chùm tổng là 30%, 17% và 6% đối với các trường hợp lưu lượng đến 3:7, 
5:5 và 7:3. Kết quả này khẳng định sự hiệu quả của mô hình ARP-SAC. 
 Hình 2.10 So sánh sự phân bổ bước sóng cho luồng chùm ưu tiên thấp 
 Mô hình ARP-SAC đã cải thiện hiệu quả lập lịch đáng kể cho các chùm ưu 
tiên thấp. Điều này có được là do ARP-SAC cung cấp một cách linh động số bước 
sóng W1 cho luồng chùm QoS thấp khi tốc độ đến của chúng có sự thay đổi so với 
luồng chùm ưu tiên cao. Như được chỉ ra trong Hình 2.10, tuỳ thuộc vào lưu lượng 
luồng chùm ưu tiên cao và thấp đến mà số bước sóng W1 được cấp phát cho luồng 
chùm ưu tiên thấp có thay đổi: ví dụ với tỉ lệ 3:7, số bước sóng được cung cấp thêm 
cho luồng chùm ưu tiên thấp được thực hiện tại của sổ quan sát thứ 3 hay 12, trong 
khi số sóng được cung cấp lại giảm xuống tại của sổ quan sát thứ 6 hay 18. Trong 
trường hợp tỉ lệ luồng chùm ưu tiên cao và thấp đến bằng nhau (5:5), số bước sóng 
W1 được cấp phát không thay đổi và bằng ½ W0 (theo Công thức 2.2) nên không có 
thay đổi về số bước sóng được cấp phát. Tóm lại, việc cấp phát linh động số bước 
sóng W1 cho luồng chùm ưu tiên thấp theo Công thức 2.6 và 2.7 chỉ có hiệu quả khi 
có một sự chênh lệch đáng kể về tốc độ đến của các luồng chùm QoS cao và thấp. 
Trong trường hợp tỉ lệ luồng chùm ưu tiên cao và thấp đến xấp xỉ nhau, số bước sóng 
W1 được cấp phát cho luồng chùm ưu tiên thấp là không thay đổi. 
 52 
2.3.4 Nhận xét 
 Dựa trên mô phỏng, mô hình điều khiển chấp nhận dựa trên dự đoán tốc độ 
chùm đến ARP-SAC cho tỉ lệ mất chùm ưu tiên thấp và tỉ lệ mất tổng giảm bình quân 
30% và 15% so với các mô hình khác. Tuy nhiên, nếu xét về tỉ lệ mất chùm ưu tiên 
cao thì phương pháp ARP-SAC có tỉ lệ mất chùm cao hơn trung bình 3% so với các 
mô hình đã công bố trước đây (Hình 2.9b). Nguyên nhân là do mô hình ARP-SAC 
dành số bước sóng phân bổ cho chùm ưu tiên thấp linh động theo tốc độ chùm đến 
mà không sử dụng một giá trị ngưỡng bước sóng tối thiểu, kết quả là tỉ lệ mất chùm 
ưu tiên thấp giảm, dẫn đến số bước sóng cung cấp cho lớp ưu tiên cao bị chiếm dụng; 
điều này làm tăng tỉ lệ mất chùm ưu tiên cao và mô hình đề xuất chỉ phù hợp với lưu 
lượng có sự thay đổi lớn. Để giải quyết vấn đề này luận án tiếp tục đề xuất một mô 
hình dự đoán tốc độ mới sẽ được trình bày trong phần tiếp theo. Mô hình điều khiển 
chấp nhận dựa trên dự đoán tốc độ chùm đến ARP-SAC đã được công bố trong [CT2]. 
2.4 Phương pháp dành lại tài nguyên cho chùm ưu tiên cao 
2.4.1 Nguyên tắc dành lại tài nguyên cho chùm ưu tiên cao 
 Tương tự LLAC, mô hình dự đoán lưu lượng được đề xuất trong mục này cũng 
dựa trên ý tưởng ưu tiên tuyệt đối đối với chùm ưu tiên cao, trong đó một chùm ưu 
tiên thấp đã được lập lịch có thể bị gỡ bỏ để dành tài nguyên cho chùm ưu tiên cao 
đến sau nếu nó không tìm thấy tài nguyên khả dụng để lập lịch. Tuy nhiên, cách làm 
này cũng làm phức tạp thêm hệ thống vì các nút lõi phải sinh thêm gói điều khiển mà 
nó được gửi về lại nút biên vào (nút nguồn) để gỡ bỏ các tài nguyên đã được đặt trước 
đó tại các nút trung gian. 
 Nguyên tắc dành lại tài nguyên từ chùm ưu tiên thấp cho chùm ưu tiên cao 
được đề xuất như sau: 
 Khi một chùm ưu tiên cao đến tại một liên kết (cổng) ra và không tìm thấy 
bước sóng khả dụng cho việc lập lịch, tài nguyên đã bị chiếm dụng bởi một chùm ưu 
tiên thấp sẽ được xem xét gỡ bỏ để dùng cho việc lập lịch chùm ưu tiên cao này. Việc 
gỡ bỏ chùm ưu tiên thấp chỉ được thực hiện nếu thỏa mãn cả 2 điều kiện: 
 53 
 o Chùm ưu tiên cao chỉ chồng lấp với chùm ưu tiên thấp được dự định gỡ 
 bỏ; 
 o Gói điều khiển của chùm ưu tiên thấp chưa được gửi đến nút tiếp theo. 
 Nếu không, chùm ưu tiên cao mới đến bị loại bỏ. 
 Với trường hợp chùm ưu tiên thấp đến và tất cả tài nguyên đều bận, chùm 
này sẽ bị rơi. 
 Ngoài ra cũng tương tự như mô hình LLAC, việc điều khiển chấp nhận đối với 
mỗi chùm đến được thực hiện dựa trên một tham số  được định nghĩa là số chồng 
lấp của các chùm đã được lập lịch tại thời điểm xem xét. Cụ thể, nếu số chồng lấp 
nhỏ hơn số bước sóng được cấp phát,  < 푊0, đối với chùm ưu tiên cao và,  <
 푊1, đối với chùm ưu tiên thấp, chùm đến sẽ được lập lịch. 
 Tích hợp phương pháp dành lại tài nguyên cho chùm ưu tiên cao vào mô hình 
chấp nhận lập lịch dựa trên dự đoán tốc độ chùm đến ở Mục 2.3.1 tạo thành mô hình 
điều khiển chấp nhận mới có tên gọi là mô hình TPAC. 
2.4.2 Mô tả thuật toán điều khiển chấp nhận trong mô hình TPAC 
 Đối với mỗi chùm đến ub, trong đó mỗi = (푠 , 푒 , 푖표 ) là một tập đặc 
trưng bởi bộ ba thuộc tính gồm: thời gian bắt đầu sub và kết thúc eub, và mức độ ưu 
tiên của chùm ( 푖표 = 0 cho ưu tiên cao và 푖표 = 1 cho ưu tiên thấp), thuật 
toán điều khiển chấp nhận trong mô hình TPAC (gọi tắt thuật toán TPAC) đư

File đính kèm:

  • pdfluan_an_nghien_cuu_mot_so_giai_phap_nang_cao_chat_luong_dich.pdf
  • docNCS - Pham Trung Duc - Thong tin dong gop moi cua LA - Tieng Anh.doc
  • docNCS - Pham Trung Duc - Thong tin dong gop moi cua LA.doc
  • docNCS - Pham Trung Duc - Trich yeu LA - Tieng Anh.doc
  • docNCS - Pham Trung Duc - Trich yeu LA.doc
  • pdfTom tat luan_an_TiengAnh.pdf
  • pdfTom tat luan_an_TV.pdf