新型频谱监管网络模型研究

陈雨丰　关建峰　许长桥　张宏科,2

1(北京邮电大学网络技术研究院　北京 100876)2(北京交通大学电子信息工程学院　北京 100044)



新型频谱监管网络模型研究

陈雨丰1关建峰1许长桥1张宏科1,2

1(北京邮电大学网络技术研究院北京 100876)2(北京交通大学电子信息工程学院北京 100044)

传统的频谱监管网络主要满足专网专用的需求，其在网络结构的设计上没有过多考虑高并发的情况，导致其无法满足快速、高效、可扩展性等通信需求。针对这种需求，基于智慧协同网络体系结构提出一种区域化小型频谱监管网，将智慧协同网络模型中的层级和服务管理的理念应用到各区域小型频谱监管网络中，构建具有资源适配服务解析层和网络节点层的新型频谱监管网络模型。通过实验对比新旧不同模型，新型网络模型可以降低中央服务器负载，为不同区域用户减少服务响应时间，并在用户规模增速相同的情况下减缓服务响应时间的增速，提升用户体验。

频谱监管服务解析资源缓存网络组件

0　引　言

随着移动互联网规模的急剧增长，电子设备越来越多地出现在人们日常生活中，其在给人们带来便捷信息服务的同时也带来严重的电磁辐射污染。另一方面，各类伪基站的出现也时刻威胁着用户的信息安全。用户越发关心周边的电磁辐射及潜在的伪基站以确保人身健康与信息安全。由此可见，对无线频谱信息进行有效的监测和管理[1]，可以保证用户的身体健康和信息安全。

现有的频谱监管网络，其设计初衷主要为了满足专网专用的需求，没有过多考虑大量用户并发访问的情况，信息服务处理机制相对简单，业务相对单一[2,3]，更缺少为普通用户提供频谱辐射查询等服务，而频谱资源在信息化社会以及信息化战场[4]的作用越来越明显，涉及无线电频谱信息方面的需求也日趋多元化[5]。这种采用数据集中式存储的处理模式导致不同区域的请求都需要经过中央服务器进行中转分发，不仅消耗大量服务器资源，使服务器处于高负载状态，造成频谱监管网络的拥塞，更缺乏智慧的网络服务管理机制[6]，无法快速、高效地满足频谱管理及信息作战的多元化需求[7]，导致用户操作体验差。

解决这一问题的重要手段是将网络扁平化，减少用户和网络资源之间的距离，利用缓存机制等提升系统服务性能。

目前，基于缓存模式的未来新型网络架构如信息中心网络ICN(information-centric networking)[8]则是将内容分发网络CDN(Content Delivery Network)[9]等专有网络中提供的多方通信缓存服务扩展到全网络，形成一种以信息或内容为中心的网络模式，其要求每个节点都缓存经过的内容，使网络不仅成为一个传输体，更要成为一个存储体。当用户请求某一内容时，任何缓存有该内容的中间节点都可以做出响应，而不是像传统节点那样直接转发，从而大幅度提高网络的性能。伴随着存储介质容量的提升和价格的降低，利用缓存来提升网络性能符合未来网络的发展趋势。

但是由于ICN目前还处于学术研究阶段，距离大面积推广和应用还有一段距离[10]。因此本文借鉴ICN的思想应用到现代互联网中，实现一种新型频谱监管网络架构。同时，本文通过引入区域化网络和我们团队之前973项目中所研究的智慧协同网络体系[11]的理念，来更好地应对这种需求上的变化。

区域化网络即将大网按照地域和用户密集程度划分为小网，形成小型频谱监管网。智慧协同网络体系即从理论上解决了现代互联网中“静态”和“僵化”的现象。

本文基于智慧协同网络的“三层”网络结构，提出新型频谱监管网络模型，包括资源适配服务解析层和网络节点层。其可以更好地适应不同区域不断增长的用户规模，满足快速、高效、可扩展性等通信需求，提升网络通信效率，提高网络资源利用率，降低网络能耗，给用户带来更好的频谱信息服务体验。

1　新型频谱监管网络模型

1.1模型描述

(1) 总体概述

新型频谱监管网络，如图1所示，按照地域和用户密集程度动态划分成多个子节点网络，使本地资源尽可能地靠近本地用户端。每个子节点网络缓存该区域的资源，同时也独立成为一个频谱监管系统负责管理和控制该区域的感知设备。本文将其定义为小型频谱监管网络。在整个系统中，由中央服务器负责各个小型频谱监管网络的调度工作。

图1　网络模型总体架构

当用户请求服务所需的资源在本地缓存或者可以从本地网络组件设备中获取时，则不再经过中央服务器。只有当用户请求非本地资源时，该服务请求才会被转发到中央服务器进行分发处理。这种区域化网络大大降低了中央服务器的负载程度。

(2) 抽象模型描述

如图2所示，各个小型频谱监测网中的资源适配服务解析层和网络节点层均可以抽象为服务提供者、服务获取者以及服务管理器三个部分。服务提供者先注册服务，服务管理器负责管理服务，继而服务获取者获取服务。服务管理器包含记忆模块、控制模块和数据模块。其中记忆模块用来对区域网络的状态信息进行认知，存储网络的可达性信息、路径状态信息、路径可靠性信息等；控制模块则根据记忆模块的信息，对数据的转发和存储行为进行控制；数据模块则根据服务流行度等级存储相应的服务内容。

图2　抽象模型框架

当相同服务再次被请求时，控制模块可以从数据模块中提取缓存数据就近为用户提供所需服务，从而避免从远端获取服务导致的资源消耗高、网络延时大等问题，进而在提升用户体验的同时提高网络资源利用率。

(3) 抽象模型具体化

在每个小型频谱监管网中，将新构建的资源适配服务解析层和网络节点层中的抽象模型具体化为网络设备，如图3所示。

图3　各区域子网层级结构具体转化过程

各区域小型频谱监管网中的资源适配服务解析层可以具体化为智慧服务解析服务器、资源缓存服务器以及资源适配服务器的集合体。其融合了智慧协同网络中智慧服务层和资源适配层的功能，引入服务标识的概念，完成服务的动态智慧匹配[12]。完成匹配的服务通过服务标识动态映射到提供该服务的网络族群[13]，最终实现服务与网络组件之间的智慧耦合。网络族群，即由网络节点层中一组或多组频谱感知单元组成。

各区域小型频谱监管网络中的网络节点层可以具体化为一组或多组由感知设备组成，以节点设备作为接口与服务器相连的频谱感知单元。其主要负责频谱数据的感知与聚类，覆盖面积可以精细到一间房间，具体在下文的网络节点层中进行介绍。

下面分别具体阐述这两层网络结构的特性及工作过程。

1.2资源适配服务解析层

1) 服务标识

为了实现服务的普适化与智慧化，新型的小型频谱监管网络模型中的资源适配服务解析层引入服务标识的概念。服务标识主要用来标识一类智慧服务，实现服务的控制与资源相分离。本文采用服务标识对服务进行统一命名和描述。

由于频谱信息服务的多元化需求，加上新型电磁信息服务正在源源不断的产生，简单的扁平化服务标识难以做到高扩展性。因此，本文根据服务的各种属性对频谱信息服务进行分类，并依据分类结果生成层次化的服务标识，以保证其可扩展性。

表1给出了常见的频谱信息服务属性。其中的频谱信息服务类型仅仅是典型服务，并未涵盖所有服务；同时，为了保证服务标识的可扩展性，在服务标识具体格式上还应该预留一些空位。服务标识的引入可以为服务的注册与查询以及与频谱感知单元间的动态智慧映射奠定基础。

表1　常见的频谱信息服务属性

2) 具体工作过程

本文把资源适配服务解析层具体化为智慧服务解析服务器、资源缓存服务器以及资源适配服务器的集合体，分别负责服务的注册与查询，服务缓存资源的存储，服务标识到频谱感知单元的动态智慧映射。

(1) 服务的注册与查询

在新型频谱监管网络中，通过频谱信息服务的统一命名和匹配查询实现了服务资源与控制相分离。图4给出了服务注册与查询的工作过程。

注册过程频谱感知单元通过其节点设备的接口，向其所在区域的资源适配服务器，注册所提供服务的服务标识以记录各个感知单元的信息，继而由资源适配服务器转发到智慧服务解析服务器进行服务的存储，完成整个服务注册。

查询过程当用户向智慧服务解析服务器发出请求时，由智慧服务解析服务器根据服务标识进行动态查询与匹配。如果查询到该服务可直接由本地资源缓存服务器提供，则转发该请求到资源缓存服务器，然后由其返回所需结果到服务解析服务器，继而向用户提供服务；如果该服务需要到本区域频谱感知单元中获取，则把该服务标识转给资源适配服务器，由资源适配服务器负责完成服务标识到本区域网络族群的智慧映射；如果该服务需要获取非本地资源，则把该服务标识转发到中央服务器，由中央服务器分发到服务提供区域进行下一步的处理。

图4　服务的注册与查询工作过程

(2) 服务缓存资源的存储

本文借鉴ICN等未来网络发展的思想，结合智慧协同网络架构，使得每个小型频谱监管网络不仅是一个频谱监管系统负责管理和控制该区域内部的频谱感知单元，同时也使其各层节点均缓存本区域的资源。这种区域化网络使用户无需经过中央服务器就可以获取本区域资源，减少用户获取本地服务的响应时间。小型频谱监管网络中资源适配服务解析层和网络节点层结合资源分布式存储和集中式存储的特点和各自优势，根据服务流行度等级以及服务资源对实时性的要求等级不同采用合理的服务缓存资源存储方法。其中，在资源适配服务解析层采用服务器集群的模式，实现资源与控制相分离，将一些高频访问的频谱数据资源缓存在资源缓存服务器中。当用户请求这些资源时，无需进一步对频谱感知单元进行访问即可获取服务。而网络节点层中的频谱感知单元则根据其特点采取控制和缓存资源集中式存储的机制，具体将在网络节点层中进行介绍。

20例OSAHS患者年龄在32～47岁之间,平均为（40.05±3.95）岁，全部为男性。平均体重指数（body mass index,BMI）为（28.49±2.86）kg/m2。

(3) 服务标识到频谱感知单元的动态智慧映射

各区域小型频谱监管网络中的资源适配服务器主要负责服务标识到网络族群的智慧映射，即通过服务标识映射到网络节点层中提供该服务的网络族群，实现服务和网络基础设施之间的智慧耦合，最终把该服务请求转到相应的网络族群，即一组或多组频谱感知单元。

3) 性能分析

在各个小型频谱监管区域内部建立资源缓存机制可以使得用户靠近服务提供者，降低中央服务器负载的同时，省去了服务提供者到中央服务器的往返链路传输时间，更省去了中央服务器对服务的解析与分发处理等时间，进而减少服务响应时间。同时，由于多服务器集群的设计理念，将客户端和频谱感知单元连接到不同的服务器，通过将上下位机分开处理的策略进一步降低服务器负载。

此外，服务标识到网络族群的智慧映射主要是为电磁频谱信息服务寻求最佳的族群组合，频谱感知单元的不同组合以及合理的搭配可以为用户提供高效且不同功能需求的服务。同时这种智慧映射能够提高服务获取的灵活性，协同调度网络资源，实现资源的动态适配。

1.3网络节点层

网络节点层主要负责频谱数据的感知与聚类，由一组或多组频谱感知单元组成，与上层的资源适配服务解析层共同构成小型频谱监管网络。频谱感知单元覆盖范围小、管控粒度精细，可更好地应对不断增长的本地化频谱信息服务需求，使得用户可以更方便地对自身周边的频谱信息进行查看。同时，频谱感知单元实现了数据的分级处理，避免了庞大的底层频谱感知设备群直接连向各区域的服务器，很大程度上减少了服务器出现高负载的情况。

在网络节点层中，如图5所示，网络节点设备和频谱感知设备又被统称为网络组件。网络组件可以对感知和流经的频谱数据进行管控。由于每个频谱感知单元的规模较小，因此在其中的网络节点设备采用数据集中式管理的模式，其作用兼具上层服务解析服务器、资源缓存服务器和资源适配服务器的功能，实现服务的解析、匹配以及资源的缓存等。其中的缓存机制同样依照服务流行度等级以及该服务对实时性的要求等级确定是否缓存该服务资源。如果节点设备判定某服务所需要的资源能够直接从其自身获取，就不再经过其下层各个频谱感知设备，从而减少数据的流转时间，就近为用户提供服务，提升用户体验。除节点设备外，频谱感知设备可以智能感知周边的频谱信息，并支持实时响应服务请求和告警自动上报两种模式。

图5　频谱感知单元的网络架构及工作过程

2　系统评测

基于上述网络模型，本文开发了新型频谱监管系统，并搭建了实验平台，进行了系统的功能和性能评测。其中，功能测试以获取电磁辐射信息为例，检测该功能是否能够监测某区域的电磁辐射强度；性能评测主要评测中央服务器负载程度以及服务提供者离用户的远近程度对服务响应时间的影响。

2.1测试环境

表2　测试环境

2.2功能评测

图6　电磁辐射强度检测结果截图

通过获取某区域的电磁辐射信息，可以查看到该区域的电磁辐射强度为35.00 V/m，超过国家二级标准，符合实验预期，如图6所示。

用户可以通过查看自己周边的电磁辐射信息，尽可能地远离高辐射区域来确保人身健康安全。同时，新型频谱监管系统可以实时监测周边的异常信号，如发现违法基站即自动上报提醒用户，给用户的信息安全带来保障。

2.3性能评测

性能评测主要通过中央服务器负载程度和服务响应时间两个方面来评测新型频谱监管系统。

(1) 中央服务器负载程度

图7　服务访问频率曲线

在新型频谱监管系统中，大约60种不同类型的服务按照流行度等级依次排名。通过比较单位时间内服务的访问次数来确定是否引用缓存机制的新型网络架构能够有效减少中央服务器的负载。

通过对新系统服务访问频率数据进行分析，得到如图7所示结果。我们可以看到只有少数流行度等级排名靠前的服务被频繁访问，其分布曲线近似符合齐夫(Zipf-like)分布[14]。

根据齐夫分布的特性以及实验所得数据，暂将排名前20%的服务资源进行本地缓存处理。本文分别比较20、40、60、80及100个用户访问时，中央服务器的用户接入数量来衡量其负载情况如图8所示。从图中可以看出通过引入缓存机制，中央服务器的用户接入数量得到了大幅度的减少，从而降低了服务器的负载，在保证系统性能的前提下更好地应对不断增长的用户规模。

图8　传统与新型机制下中央服务器用户接入数量对比图

(2) 服务响应时间

本文模拟1、100、500及1000个用户，通过比较传统和新型机制下频谱监管网络的服务响应时间，评测出服务提供者离用户的远近程度以及服务器负载程度对服务响应时间的影响。

其中，传统机制指所有服务请求先经过中央服务器，然后由其中转分发到服务提供者所在区域，并进一步访问频谱感知设备获取服务；本文提出的新型机制指服务请求不经过中央服务器直接从本区域服务器的缓存资源获取服务。实验得到此两种机制在不同并发量时的服务响应时间如图9所示。

图9　传统与新型机制下服务响应时间对比图

通过分析上述传统和新型机制下的服务响应时间可以看出：

在相同客户端并发数量情况下，引入缓存机制的新型网络所需的服务响应时间少。这验证了引用资源缓存机制节省链路传输时间以及中央服务器对服务解析与分发处理时间的优势。

同时，随着用户数量的增加，服务器的负载越来越高，服务响应时间也逐渐增加。本文引入缓存机制的新型网络模型变化趋势更缓，即在某个区域用户规模增长速率相同的情况下，新型模型要比传统模型的服务响应时间增速更缓慢，从而更好地应对不断增长的用户规模，提高系统性能。

3　结　语

本文结合传统频谱监管网络专网专用化的特点和未来频谱信息服务本地化的发展趋势，建立了区域化小型频谱监管网络。在每个小型频谱监管网络中，基于先进的智慧协同网络体系和区域化网络的理念，构建了资源适配服务解析层和网络节点层的网络框架；引入服务标识的概念；提出服务的注册与查询、服务缓存信息的存储、服务资源的适配等工作过程。通过模拟不同情景对这种全新的频谱监管网络模型进行功能和性能评测，从而有力地证明这种模型可以有效地为规模不断增长的用户群体提供如电磁辐射监测在内的频谱信息服务。同时提升网络通信效率，降低网络能耗，减少服务响应时间，给用户带来更好的信息服务体验。

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RESEARCH ON NEW SPECTRUM MONITORING AND MANAGEMENT NETWORK MODEL

Chen Yufeng1Guan Jianfeng1Xu Changqiao1Zhang Hongke1,2

1(InstituteofNetworkTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications，Beijing100876，China)2(CollegeofElectronicsandInformationEngineering,BeijingJiaotongUniversity，Beijing100044，China)

Traditional spectrum monitoring and management network mainly meets the dedicated needs in special networks but does not consider the high network concurrency too much in its network structure design, this leads to that it cannot satisfy the communication demands including high speed, high efficiency and scalability. In light of such needs, based on the smart and cooperative network architecture we propose a regional small-sized spectrum monitoring and management network, and apply the concepts of hierarchy and service management presented in smart and cooperative network model to small-sized spectrum monitoring and management networks in all regions, and build a novel spectrum monitoring and management network model containing resource adaption service analysis layer and network nodes layer. Different models of the new and the old are compared in experiment, the new network model can reduce the load of central server, thus decreases the service response time for users in different regions, and slows down the increase rate of service response time in the circumstance of same rate in users scale development, as well as enhances user experience.

Spectrum monitoring and managementService analysisResource cacheNetwork component

2015-04-22。国家自然科学基金项目(61232017，6100 3283，61372112);国家重点基础研究发展计划项目(2013CB329102)。陈雨丰，硕士生，主研领域：网络智慧服务。关建峰，博士。许长桥，副教授。张宏科,教授。

TP393

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.08.032