10、可重构与流量感知的虚拟化M2M网络接入方案及学习算法

可重构与流量感知的虚拟化M2M网络接入方案及学习算法

1. 可重构接入方案概述

在虚拟化M2M网络中，为了最大化网络吞吐量，提出了一种可重构接入方案。该方案将时间划分为帧，每帧又进一步分为需求/自由分配（DFA）和随机接入（RA）两个段。DFA段分配给具有高数据包到达概率的设备，RA段则用于低数据包到达概率的设备。

这种调度被表述为一个优化问题，目标是在满足切片预留约束的情况下最大化网络吞吐量。该问题属于互补几何规划（CGP）类，可以通过近似处理并求解一系列得到的几何规划（GP）问题来高效解决。此外，还为密集网络开发了一种可扩展算法。

2. 不同接入方案的性能分析

• 吞吐量与N2的关系 ：随着N2的增加，所提出方案的吞吐量略有增加。因为随着数据包数量的增长，整体DFA吞吐量增加，而RA吞吐量通过调整p参数进行控制。随机混合和CSMA方案采用固定p参数的CSMA，随着N2的增加，切片1中较少的设备有机会传输数据包，并且传输时发生冲突的概率更高。随机混合接入方案的整体吞吐量没有下降，是因为N2的增加导致网络更加拥塞，DFA时隙闲置的概率降低，几乎补偿了CSMA吞吐量的减少。DQ方案提供的网络吞吐量远低于所提出的方案，因为在这些场景中设备的数据包大小较小，与数据传输相比，用于争用解决的时间较多。

方案	吞吐量随N2变化情况	原因
所提出方案	略有增