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基于分形理论的物联网分层业务模型与性能分析

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资料介绍

针对传统业务模型不再适合描述物联网业务流量特征的问题,将基于射频识别(RFID)的物联网系统作为研究对象,针对其构架模式和业务特点,利用服从帕累托(Pareto)重尾分布的MultipleON-OFF业务模型,建立了一种集中式的物联网自相似分层业务流量模型,并通过自相似特性的测量验证了该模型的有效性.仿真结果表明,该模型是有效的,且这种自相似特性增大了网络丢包率和排队时延,降低了系统吞吐量.

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2012年8月

北京

大学学

Aug．2012

and

Telecommunications

V01．35 NO．4

Journal of

Posts

第35卷第4期

Beijing University

文章号：1007— 5321(2012)04— 0038．04

基于分形理的物网分

模型与性能分析

天吴／启声武

(武警工程大学通信工程系，西安710086)

摘要：

象，

集中式的物网自相似分

型是有效的，且种自相似特性增大了网

模型不再适合描述物

其构架模式和特点，利用服从帕累托(Pareto)重尾分布的Multiple

流量模型，并通自相似特性的模型的有效性．仿真果表明，

包率和排延，降低了系吞吐量．

模型；自相似；Hurst参数

网

流量特征的

，将基于射

(RFID)的物网系

作研

ON— OFF 模型，建立了一种

究

量

了

模

关

中

：物网；无

号：TN915

射

；分

志

分

文献

：A

Based

Traffic Model Used

Layered

Fractal

Theory

in Internet of

Things

Qi— WU

Police 710086，China)

Engineering University，Xi’an

of Communication

(Department

Engineering，Armed

the Internet of

based on radio

identification(RFID)as

frequency

the

study

Abstract：Considering

things

traffics

tail distribution of

central—

and

the

using

ON— OFF

multiple

model(obeys heavy

Pareto)，a

structure

object

its

and

traffic

ized self-similar

traffic model of Internet of

is in view of

proposed

layered

things

the

measurement

characteristics．The

the model is verified

through

self— similarity parameter．

loss

validity

that the model is

increases network

Simulation

rate and

proves

effective．Moreover，the self— similarity

packet

reduces the

queuing delay，and

system throughput．

traffic

model；self— similar；hurst

words：Internet

Key

things；radio frequency identification；layered

parameter

性和高

性的特征‘4。，而

的能精确描述

主的物

通信网

流量模型研究一直倍受人

关

注．近年来，人

数据网中的量呈自相

网的泊松模型不再适用于以数据

网，但是目前

物

网

特性和自相

似特征或者称分形特征⋯ ．但是，目前仍未找到

所有自相似到达程都有效的数学描述怛。．

似

象少有研究．因此，本文将基于RFID的物

于物网来，性能要受到多因素的影响，其中

模型就是一个很重要的因素∽o．随着各种新

网系

作

研究象，提出了一种基于流叠加法

ON— OFF)的集中式物网分自相似

(Multiple

模型，

的激增，基于射

(RFID，radio

模型的有效性行了

性能的影响．

，最后量

frequency

identification)的物

网

用

一步呈出密集

了自相似特性

网

型

端、大数据量、小分尺寸、有数据

、突

收稿日期：2011— 10．18

基金目：国家自然科学基金目(61003250)；武警工程大学基研究基金目(WJY201112)

作者介：吴启武(198l一)，男，，博士，E· mail：wuqiwu700@163．com．

万方数据

第4期

吴启武：基于分形理的物网分

模型与性能分析

RFID

工作状

行控制，

当写器的状

物网自相似程数学描述

ON ，下面的

内同或以很小

送数据．下面将

才

ON状，且每个

在有

物网系中RFID的分到达程x=

效

范

差的方式向写器

构行相关描述．

{X。，t∈Z+} 1个广

肛和方差var(戈)，自相关函数 r(k)，后≥ 0．令

x：⋯ ={x。⋯ +．+⋯ +x。。}／m，(矗∈z+) x的m

序列，m代表参与聚的RFID支路数，

平

的随机程，即x具有

两

2．1

均

RFID

源数据模型

然在物网中可以开展各种不同型的

重

聚

，如

存在数据

控

．

，但是在RFID系中目前只

数据流，多研究成果

方差 vat(戈⋯ ’)，自相关函数 r‘m’(七)，(m∈

Z+1．

于

其自相似流量特性可以用符合帕累托(Pareto)

定

近自相似程¨‘21．如果随机

程

重尾分布的ON— OFF模型来描述．当

于ON

，不

所有足大的后，足：r㈣’(矗)一r(k)，当m一

，var(省⋯ ’)=var(戈)／m4，其中0<口<1，称x

近自相似程．

状

的

机

，以

送数据包．同，每个RFID

独立地符合足Pareto重尾分布．也就是

，每个RFID ON或OFF状的

量Z，如果其概率分布足Pr{Z≤ 戈}=1一

速率送数据包；在OFF状

∞

ON或OFF状

定

Hurst系数。1。⋯ ．Hurst是1个表征物

随

网流量自相似程度的重要系数，定

／3／2，其中0<H<1．如果0．5<H<1，表明物

流量特征具有自相似性，且Hurst系数越大，自相似

H=1一

网

(B／x)。，OL， ≥ 0，戈≥

．其中：“ 形状参数；口是尺

度参数(也称限参数)；均

(d口)／(Ot一1)；1<

程度越明

．

d；称z服从Pareto重尾分布．

2．2集中式数据流聚模型

定

重尾分布’1。⋯ ．如果RFID

或

写器的ON— OFF状

随机量z，且其概率

RFID物网的

特点，借 Multiple

分布足1一F(石)=Pr{Z>戈}一cx～，称随机

量z具有重尾分布特性．其中：c是大于零的常数；

d∈(0，2)被称形状参数．

ON— OFF基本模型的聚思想¨。2。，提出一种集中

式Multiple ON— OFF数据流聚模型．其中，集中式

主要体

是通叠加多个足Pareto重尾分布的ON．OFF

RFID 源数据源来生自相似数据流．

m个同型的RFID 数据源，个数据源ON状

在

下

工作状的控制，聚思想

2集中式物网分自相似

模型

有

基于RFID物网的主从式构架模式和

ON—

特性，提出了1个如 1所示的基于Multiple

持

9¨’，OFF状

持

占“’，随机

OFF的集中式物网分自相似

模型．

量妒¨’与∥’独立同分布，分布函数 P(妒>t)=

，f。∞，1<“<2，即妒”’和6¨’均服从Pareto重尾

写器

写器()N

程

I’FF

掣

写器nN

程

分布，且具有有限均和无限方差．当叠加的

源个数m 于无近自相似的且

足口=O／一1，H=(3一 )／2．可，突

的持分布的拖尾越重，其自相似系

数日越大．通常自相似的系数日在0．5～1之

，表示它在尺度下具有正的相关构，或者

，

的

是

于

㈣l硎

程

突状

n n

r— — — i_|

o：。

0_ 程i一

．OFF

当

在前一

段

于突

．

状

，它在后

ON-OFF的集中式物网分

基于Multiple

模型

ON—

刻更可能持其突

状

集中式Multiple

OFF数据流聚模型的主要

步

如下：

指令，置1

模型一共分

源数据流，当于ON状

的速率生数据，当于OFF状

两

，下

小

尺度的

以恒定

步 1

根据系

定参数或

RFID

个

写器状

量Reader— Status，及状

持

量

不

生任何数

量Reader— Status— Time，并将包含状

和状

据．上

集中式Multiple ON— OFF数据

聚

，采

持

量

的控制指令

送管理域内的

用1个大

尺度描述，即系采用集中方式

，并启

定

数器Count— timer，Count— timer

万方数据

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