联合控制信息动态管理的分布式资源调度方法

摘要

联合控制信息动态管理的分布式资源调度方法，具体是以一般的无线多媒体传感器网络为研究对象，研究受限因子与网络性能之间的映射关系，并利用部分可观的马尔科夫决策理论建立受限因子动态预测模型。利用部分采样近似理论，获得控制信息发送量、发送频率和受限因子之间的关系。在此基础上，实现联合控制信息动态管理的分布式资源调度。

主权项

一种联合控制信息动态管理的分布式资源调度方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：第一步：引入受限因子来刻画受限的控制信道，其中，表示控制信道完全受限，而代表控制信道不受限；以无线多媒体传感器网络为研究对象，建立吞吐量、丢包率和延迟综合考虑与之间的映射关系，其中吞吐量和丢包率可通过简单网络管理协议SNMP获得，延迟信息可通过因特网控制报文协议ICMP得到，以此描述当前控制信道的受限情况；第二步：将受限因子区间间隔化为段，对于其中某一区段，利用部分采样近似理论，构建控制信息发送量和发送频率的可行域，并且使用渐进修正工具，使得可行域满足Convex Hull条件；第三步：通过定义不可靠链路下的控制信息状态空间和状态转移概率，利用部分马尔科夫决策理论建立动态的预测模型，从而估计未来一段时间内的受限因子值，以减少对的预测次数；第四步：建立基于预测模型的控制信息动态管理模型，具体包括对控制信息发送内容的选择和发送频率的确定，在控制信息发送内容的选择上，优先保证“有用”的控制信息的发送，对于“有用”信息，可以定量分析为：将控制信息分类标记，按每类控制信息所对应的相邻时刻的状态变量的相对变化幅值大小，记为，来确定；具体步骤如下：确定当前所属的受限因子区间对应的可行域，建立视频失真与控制信息发送量和发送频率之间的函数关系式，则可得控制信息发送量和发送频率的优化分配值为；将控制信息按有用性从大到小进行排列，在所得发送量的限制下依次选择发送；同法，转入对下一时刻下的控制信息发送内容的选择和发送频率的确定；第五步：结合所确定的控制信息发送内容和发送频率，恢复其缺失部分，并设计分布式资源调度机制，以实现在控制信道受限情况下的分布式资源分配。