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论文研究-基于动态贝叶斯网络的健壮报头压缩算法 .pdf 评分

基于动态贝叶斯网络的健壮报头压缩算法,周伟,赵宝康,空间飞行系统采的IP协议承载,相比于传统的无线通信方式具有更高的数据速率和应用灵活性。为了解决低带宽、高误码率的限制,需要�
山国武技记文在 的进入或者状态。这个过程中,由于各种因素导致压缩端和解压端之间出现上下文 不·致情况,最终导致解压端不能正确的解压报文。 利用校验、刷新上下文状 态信息等方式米确保上下文一致性,通过 算法进一步提高系统的压缩比和健壮 性 技术原理 )主要应用于相邻分组报头变化量较小字段的压缩。如下图 ,其中作为分组报头需要利用技术进行压缩处理的字段数值,通过查找对应上下文 中参考值 ,利用公式计算最小可输出位数,从而实现该原始数值的压 缩 com pressor decompressor v ref c f d c context d context 图 技术原理 值根据下面公式求得,为满足下面公式的最小值 如下衣,不同编码类型对应的值大小。 表 参数 值类型 数值 功能 解析中与差值 报头字段 报头字段 其但具有字段的报头 可变报头字段 当无线信道误码率造成报文信息位错误或者丢包时,可能导致解压端解析值失败,因 此 引入可变窗口的算法(),扩大值有效解析范围。如卜图 基木思憇是在压缩端上卜文中维护一个成功发送报文的窗口,值有效低位部分根据窗 ∏最大值和最小值解算。解压端处沇程与算法相同。因此,由于增大了值的有效 范围,正确解压 值的有效范围也增大,在·定程度上缓解了无线链路丢包对协议健 壮性的影响 compressor decompressor v ref min v re nax c context d context indow v ref 1 v ref n 图 技术原理 山国武技记文在 为报文流上下文结构中最小参考值, 为报文流上下文结构 最大参考值。通过利用下面公式或者计算输出值位数 或者下面公式。 + 解压端参考值 采用最后一个校验成功的数据。压缩端维护的窗口数值受 限于固定的窗口大小,需要根据一定的策略从窗口中剔除旧值 假设下面一个例子: 压缩端向解压端发送了个数值 但是由于链路不可靠,其中全 部数值都在传输过程中丢失或者发生不可恢复的误码,导敛解压端不能止常处理 那么压缩端的窗∏ 需要发送时,根据上述计算公式 )。所以只需要传递低位。 因此,对于 因此只需要发送到解压端即可。 对于解压端,由于 丢失或者不可恢复误码,所以当前解压端的解 压参考值 为,解压端可解压的区间为 ,则对于正常发送的数值是 无法正常解压。这样只能是再发送一个包,包含仝部报文字段。 因此,根据值的发送策略,窗口的大小是影响值的关键因素。以报文为例, 压缩过程中根据 等字段对应计算值,来决定压缩端发送报文的类型, 如下表,不同类型的报文格式相对应的编码长度也公不同,因此导欽岀现不同的压缩比 表解压端报文类型 报文类型 功能 应用状态 包含动态字段、静态字段报头信息 状态 动态字段更新信息 状态 字段吏新信息 状态 带扩展部分的字段、 状态 段史新信息 带扩展部分的字段、 状态 段更新信息 大小是评价协议算法压缩率和健壮性的关键参数。当滑动窗口较小时,压缩效率 相对较高,但是对于丢包率高的无线链路,出现连续的分组丢失时,会出现正常分组无法正 确解压的情况;当滑动窗口增大时,通过 算法计算的值位数变大,可以增强解压 过稈的健壮性,但是不同类型压缩报文分组将增人报文的编码长度,寻致压缩效率降低。 传统的 算法过程中,采取固定滑动窗口大小的控制策略,这种控制方式在处理 丢包率变化频繁的链路环境存在明显的不足。因此,可以利用大量精硝或者模糊信息进行摧 理,实现最优化的滑动窗口控制过程 山国武技记文在 压缩算法 算法细节 无线链路环境中,由于各种不确定因素导致报文丢失情况是动态变化的,如果可以利用 大量确定或者不确定信息推导滑动窗∏大小,其控制过程更加具有合理性和准确性。因此, 将动态贝叶斯网络模型应用于窗口控制可以实现对滑动窗口的动态分析和预测。 动态贝叶斯网终主要原理是利用大量的观察数据推导出隐藏变量最大可能取值的概率。 硏究发现,影响网终性质的因素不是观测数据,而是隐含数据变量 是一个 典型的有限自动机,一个观测节点对应一个状态节点。 和 分别表示隐含序列和观测序列,两者的值都是离散的,有中状态, 有种状态()。 动态贝叶斯网络初始化参数 主要参数模型包含: ()初始隐含状态分布矩阵: r=(z)其中x=(=) ()隐含状态转移矩阵: ()其中( ()隐含状态与观测状态转移矩阵: (),其中()( 这样,其参数模型可以简化为:元=(x) 最大后验概率计算 在模型初始参数确定的基础上,根据后续过稈提供的观测数据,利用下述过稈 计算局部最优隐含状态。 ()初始阶段:根据公式以及观测数据计算其对应每个隐含状态的后验概率情况。 ()计算阶段:根据公式对比初始阶段求得各种后验概率,取最大穊率值,并且将 最大概率对应的隐含状态值输出 参数更新计算 般来说,初始参数=()主要根据专家经验给出,静态的参数具有不可靠性, 无法动态适应随机变化的观测数据序列。该算法是参数最优化问题,其核心思想就是利用算 法对观测数据序列进行学习和训练,对模型进行最大似然估计,根据·定的更新周期 对参数=(z)各项进行更新,从而获取最优的参数模型。 定义:观测数据集合及参数模型=(x)已知,根据公式计算时刻隐含 状态从状态向状态转移概率: 山国武技记文在 ∑∑z()(+)(+=元) 其,(=4)=∑(,)(+=2) 定义:根据公式计算在时刻隐含状态为的条件慨率,即动态变化参数模型中 更新隐含状态分布矩阵。 B()=(=)=∑a() 定义:在观測数据集合已知情况下,∑。B()为隐含状态为的期望值: 在观测数据集合已知情况下,∑。a()为从转移到的期望值 基于上述定义和公式,算法基本流程如下: ()初始化,初始参数模型=(兀),门限值E(为迭代循环门限)。 ()计算:根据周期性的观测数据集合,通过公式 计算新的参数模型 =B() ∑() ∑B( 其中δ ∑B() 其他 ()终止条件:当(元)-(4)≤E时,说明达代生成的新参数模型 满足最优需求 算法初始化 如下表、、,初始化动态贝叶斯网络参数模型=(x) 根据健壮报头压缩协议设计原理,综合考虑无线传输链路误码率模型,在解压端获取离 散吋间丢包率等级( )作为观测数据集合,包含三种状态 状 态衣示不存在丢包情况,状态表示出现较低程度丢包,状态代表出现严重丢包。隐含 状态对应压缩端滑动窗口控制 ),主要控制为 三种状态, 代表将窗口大小恢复到初始情况,代表增大窗口大小,代表减小窗口大小 山国武技记文在 表丌隐含状态分布矩阵 概率(%) 表隐含状态转移矩阵 表隐含状态与观测状态转移矩阼 动态贝叶斯网络初始参数模型根据专家经验给出,在后续依据离散的吋间观测序列对参 数模型进行动态学习更新,实现对于滑动窗∏精确估计和动态控制。同吋,为防止更新过度 频繁,通过设定两级更新厝期对算法过程进行控制。观测数据采集周期 表示在该 周期内部统计局部发生丢包情况,并作为一个观测数据 参数模型更新周期 表示在该周期內,压缩端存储多个观测数据,根据厉史观测数据序列计算新的参数模型 滑动窗口控制流程 无线链路状态 Feedback反馈 Deta变化字段v 妾收字段信息k DBN窗口佔计 WLSB算法处理 LSB算法处理 DBN后验算法准导 处理后字段信息k 恢复原始变化字毁V 1DBN参数更新算法 Feedback反馈 压缩端 解压端 图滑动窗口控制 如图所示,滑动窗∏控制流程如卜 ()初始化阶段,某报文流上下文结构创建过程中,设定上下文对应的初始参 数模型λ=(兀)。 周期吋刻,解压端获取该时间段内观测数据信息,将与报文流上下 文号作为反馈信息传递给压缩端,压缩端根据反馈信息计算该时刻的最大后验概率 (列)=。[(刀,并将该时刻观测数据信息存储到观测序列中。 ()根据最大后验概率对应的隐含状态数值 依据该数值决定 滑动窗∏ 变化策略,对滑动窗∏结构体变量动态申请和重新配置。 )重复步骤的过程,直到满足参数模型更新周期 。根据观测数据序 山国武技记文在 列 },利用参数更新计算公式,计算a()、B(),然后利用公 式 更新对应上下文结构网络的参数模型=(z ()更新参数模型后,清空观测序列集合, 参数模型更新周期 重新启动 计数,转向步骤执行。 仿真及结果分析 为」验证健壮抆头压缩算法的性能,利用仿真模拟方式进行对比分杌。系统测试环境如 图所示。 测试报文源 压缩端 无线链路 损耗模型 解压端 信息统计 模块 Feedback eedback 发送端 无线链路接收端 图系统测试环境 测试过程中测试报文源每生成一个报文,通过控制无线链路损耗模块来检测 改进后算法的效果。 是一个面向对象的库,它完全遵循 设计,利 用该开源库产生实际的报文。 仿真过程中,主要从丢包率和吞吐量来比较 (协议报头不压缩)、 和 (本算法简称)在模拟无线链路上的性能 丢包率反映了压缩协议的健壮性,丢包率 表示测试报文源产生所有报文数量, 表示在解压端成功解压的报文 数量。利用 标准化方法对丢包率进行归一化处理,其中标准差为,归一化丢包率 ),其中, 为解压端实测丢包率 为无线链路丢包率。 2.5 解压端归一化丢包率八% 15 亠- DB ROHC 0.5 15 无线链路丢何率(% 图一化丢包率 不同的无线链路误码率情况下,解压端出现不同程度的丢包率。上图中表明:在特定丢 包率情况下, 相比 丢包率更低,说明在丢包率较为严重的无线链路上, 压缩协议获得了更高的健壮性。这要是因为,丢包率较为严重时,动态的增加 山国武技记文在 滑动窗∏的大小,根据技术可以获得编码更长的值,相应地在解压端获取 更大解析沱围的值,这样在·定程度上降低了窗∏过小而导致部分正常报文无法解压的情 况 昋吐量,即整个报文流压缩解压过程中,解压端每秒正确解压的有效载荷字节数。吞吐 量( 表示解压端成功 解压的报文数量, 表示最人传输单元字节数, 表示解压端成功解 压报头总大小, 表示总执行时间。 表不同丢包率情况下的春吐量 丢包率(%) 算法 20 从上表中可以看出,相比于不采用压缩办议的报文传输,和 压缩协 议无线信道的吞吐量提升明显,说明采用两种压缩协议都很大程度提升了网络传输性能。另 外,与 相比, 可以获得更高的吞吐量。在丢包率较低情况下, 和 性能基本相似,这是因为无线链路状态较好时,丢包程度较低,报文 段、字段和压缩处理过程中相邻报文交化差值较小,压缩端状态机会较长时间处 于高级状态。相反,当无线链路状态较差时, 固定的滑动窗口在应对连续丢包的情况 效果较差,导致后续一定稈度正常报文无法解压,解压端向压缩端反馈信息后,压缩端进入 较低级状态。 进一步来讲, 在丢包率、吞吐量指标方面都优于 。说明,在无线链路 状态较差的情况下,我们提岀的基于动态贝叶斯网络的健壮报头压缩算法可以获得吏好的压 缩率和健壮性的平衡。主要原因在于,参考离散时间观测数据序刎来动态调整 滑动 窗∏大小,可以更好的适应动态变化的无线链路状态。 结论 本文从适应动态变化的无线链路状态出发,为提高报头压缩协议的压缩率和健壮性,提 岀了基于动态贝叶斯网络旳健壮报头压缩算法,该算法利用解压端动态变化数据来实时调整 压缩协议关键参数信息,达到报头压缩率和健壮性的良好均衡。下一步,我们将研究 压缩协议在 内核 协议栈的实现,重点关注于 多种模式下,压 缩率和健壮性的保证。 致谢 本文受高等学校博士学科点专项科研基金 资助。赵宝康,基金项日负 人。 山国武技记文在 参考文献 吴亦川黄奎郑健平孙利民程伟明一种自适应的健壮 报头压缩算法计算机研究与发 展 徐海鑫周祖望张利达系统中自适应鲁棒性报头压缩算法电视技术 肖秦琨动态贝叶斯网络推理学习理论及应用国防工业出版社

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