M2M与H2H混合业务的串联排队网络建模及性能分析

"H2H、M2M混合业务串联排队网络模型" 在现代通信网络中，随着物联网（IoT）的快速发展，Machine-to-Machine (M2M)业务与Human-to-Human (H2H)业务共存的现象越来越普遍。这种混合业务环境带来了新的挑战，尤其是在网络性能分析和优化方面。本文主要研究了如何处理M2M业务对H2H业务的影响，通过建立离散时间会话级串联排队网络模型。 串联排队网络理论是分析复杂网络性能的有效工具。在这种模型中，不同的业务流被看作是进入网络的独立队列，经过一系列服务节点后离开。当网络同时处理H2H和M2M业务时，由于M2M业务通常涉及大量的小数据包传输，其特性与H2H业务显著不同，导致网络性能分析变得复杂。 为了解决这个问题，作者提出了服务等效方法。在生成函数域内，该方法将网络对M2M业务的服务转换为等价于H2H业务的服务时间分布，简化了混合业务到达和服务异构性的分析。这种方法提供了一个实际服务过程的等效表达式，使得可以更有效地处理混合业务环境下的离去过程分析。 通过求解这个串联排队系统，研究人员发现M2M业务的到达率和服务速率直接影响H2H业务的端到端性能指标，如延迟、丢包率和吞吐量。因此，对M2M业务的准入控制策略显得尤为重要。通过调整M2M业务的接入条件，可以优化网络资源分配，提高H2H业务的性能。 此外，论文还讨论了具体的M2M业务准入控制方法，这些方法可能包括动态优先级分配、资源预留和流量整形等。这些控制策略的目的是确保在网络资源有限的情况下，既能满足M2M业务的需求，又不显著降低H2H用户的体验。 这篇研究工作为理解和优化混合M2M和H2H业务的通信网络提供了理论基础和实用工具。通过深入研究串联排队网络模型和等效服务方法，有助于设计更加高效和公平的网络资源管理策略，以适应不断增长的M2M通信需求，并保障H2H业务的质量。这一研究成果对于未来物联网和5G网络的设计与优化具有重要的参考价值。