基於移動互聯網的物聯網應用無線性能優化研究論文

物聯網是新一代資訊技術的重要組成部分，是繼計算機、互聯網之後世界資訊產業發展的第三次浪潮.物聯網發展的核心是應用創新，而以用戶體驗爲核心的創新是物聯網發展的重中之重.着手於“全球眼”網絡視頻監控系統、車聯網應用系統這兩大具有代表性的基於移動互聯網的物聯網應用，以提升物聯網用戶感知爲目標，針對物聯網應用的無線性能展開分析，並建立多維度的系統模型，同時透過優化手段提升物聯網應用網絡接入和傳輸環節的可靠性、即時性和安全性.

0 引 言

物聯網(Internet of Things)是透過光學識別、射頻識別技術、傳感器、全球定位系統等新一代資訊技術，實時採集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，採集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種需要的資訊，透過各類可能的網絡接入，實現物與物、物與人的泛在連結，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理.物聯網是透過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網絡的融合應用，被稱爲繼計算機、互聯網之後世界資訊產業發展的第三次浪潮.

近年來，中國電信緊緊把握住物聯網蓬勃發展和行業資訊化需求日趨旺盛的市場機遇，定位於“智能管道的主導者”，掌握着物聯網中至關重要的網絡接入和網絡傳輸環節.物聯網應用網絡接入和傳輸過程的機制和質量，直接影響到應用的可靠性、即時性、安全性.

在上海電信現網中，已透過CDMA、EVDO移動網絡技術承載了包括“全球眼”網絡視頻監控系統、車聯網應用系統、電力遠程抄表等一批具有代表性的物聯網應用.本文作者將針對“全球眼”網絡視頻監控系統、車聯網應用系統這兩項代表性業務，進行系統模型建立、無線性能分析、業務優化、跟蹤保障等方面內容的闡述.

1 “全球眼”網絡視頻監控系統

“全球眼”網絡視頻監控系統，是由中國電信推出的一項完全基於寬帶網的圖像遠程監控、傳輸、存儲、管理的增值業務.該業務系統利用中國電信無處不達的網絡，將分散、獨立的圖像採集點進行聯網，實現跨區域、全國範圍內的統一監控、統一存儲、統一管理、資源共享，爲各行業的管理決策者提供一種全新、直觀、擴大視覺和聽覺範圍的管理工具，提高其工作績效.同時，透過二次應用開發，爲各行業的資源再利用提供了手段.

全球眼在現有基於寬帶的全球眼應用組網方式的基礎上，客戶只需在內部成員CDMA的手機終端上安裝全球眼-無線視頻監控業務客戶端，即可透過無線網絡接入全球眼應用系統，實時瀏覽授權監控的資源圖像.

系統結構圖如圖1所示：

1.1 系統模型分析

本文作者將從這些採樣終端的1X及EV-DO數據業務連接特性、流量特性、短信特性和地理分佈特性等方面，詳細分析並建立“全球眼”網絡視頻監控系統的話務模型.

這些終端發起的EV-DO數據連接中，約54%的連接時長爲10～11 s，12%連接時長大於15 s，按每次EV-DO連接的時長劃分的連接次數圖2所示;這些1X數據業務連接中，9%的連接時長爲0～1 s，11%的連接時長爲4～5 s，23%的連接時長大於2 min，每次1X連接的時長劃分的連接次數圖3所示：

在這些終端發起的EV-DO數據業務中，52%的連接間隔爲4～5 s，故判斷該系統可能存在心跳機制，而這些用戶的1X數據連接及短信間隔均無明顯規律，圖4爲EVDO連接間隔分佈情況.

根據EV-DO話單中存在RLP層數據流量字段，故在此統計EV-DO連接的流量情況，圖5爲EV-DO連接前反向流量情況：

根據統計得出，在全球眼終端的EV-DO數據業務連接中，前反向流量均有91%在1～4KB間，可能爲系統心跳機制所產生的流量.同時根據24 h流量分佈，發現反向總流量遠大於前向流量，且這些上傳數據在時間軸上並非均勻分佈.

“全球眼”系統模型如表1所示：

1.2 性能分析

根據採樣的22個終端的EV-DO話單分析，這些終端的EV-DO數據業務連接的CFC(中斷類型)分佈如圖6，性能指標見表2.

1.3 優化及跟蹤

根據“全球眼”網絡視頻監控系統的系統模型和性能分析，發現：

1.“全球眼”用戶羣體採樣產生的每日EV-DO平均連接次數達到27014次，遠高於每日平均連接次數爲1673次的1X連接;在系統的EV-DO連接中，有91%的連接爲以5 s爲間隔、10 s連接時長、2～4 KB的心跳包連接;

2.連接次數在時間和空間上較爲平均，連接流量則在每個時段有較大差異;

3.移動全球眼系統EV-DO性能正常，1X性能指標則低於全網平均水平，可能爲用戶在覆蓋較差地區下切至1X所產生的的連接.

爲改善“全球眼”網絡視頻監控系統的網絡接入性能，針對其高EV-DO連接次數、心跳包頻繁的問題，針對“全球眼”應用的EV-DO連接機制進行了優化.

1.4 取得成果

透過無線性能跟蹤，發現“全球眼”網絡視頻監控系統產生在優化前的EV-DO連接次數遠大於1X連接，並存在以5 s爲間隔、10 s連接時長、2～4KB的心跳包.連接次數在時間和空間上較爲平均，連接流量則在每個時段有較大差異.移動全球眼系統EV-DO性能正常，1X性能指標低於全網平均水平，可能爲用戶在覆蓋較差地區下切至1X所產生的的連接.優化前的“全球眼”系統存在高連接次數、心跳包頻繁的問題，在影響用戶使用感知的同時造成了網絡資源的浪費.

將該系統的EV-DO連接機制優化之後，透過跟蹤3個優化後終端號碼的無線性能，發現系統連接次數明顯減少，且不存在心跳機制，在提升用戶使用感知的同時，達到了節能低耗、節約網絡資源的目標.

透過繼續深入研究，發現現網在用的其他“全球眼”系統應用終端話務模型和優化前的相同，從多方面因素判斷其心跳機制可能同時受終端廠商的影響，需與終端廠商協同優化，繼續提升“全球眼”網絡視頻監控系統的網絡接入性能.

2 車聯網應用系統

車聯網是中國電信的另一項代表性物聯網應用.車聯網透過在車輛上裝載電子標籤，經由無線射頻等識別技術，實現在資訊網絡平臺上對所有車輛的屬性資訊和靜、動態資訊進行提取和有效利用，並根據不同的功能需求對所有車輛的執行狀態進行有效的`監管和提供綜合業務.而這一系統的傳輸載體就是CDMA網絡.

2.1 系統模型分析

車聯網應用系統模型與車聯網應用系統性能如表3，4所示.

作者將從這些採樣終端號碼的EV-DO數據業務的連接特性、流量特性和地理分佈特性詳細分析“萬周線”車聯網系統的話務模型.

按每連接時長劃分的連接次數如圖8所示，按每連接間隔劃分的連接次數如圖9所示：

根據圖9分析得出，車聯網應用的EV-DO數據連接以AT發起爲主，超過73%的連接時長爲3～4 s，超過58%的連接間隔爲9～11 s，故判斷存在心跳機制.

按每連接流量劃分的連接次數如圖10所示：

根據圖10分析得出，在這些DO數據連接中，超過90%的連接流量小於1KB，判斷爲車聯網系統的心跳包流量.

2.2 性能分析

根據採樣的27個終端的DO話單分析，這些終端的DO連接的CFC(中斷類型)分佈如圖10所示，性能數據見表5：

透過以上數據分析得出，車聯網系統的EV-DO性能正常，各項指標均達到CDMA網絡的平均水平.

2.3 優化及跟蹤

根據車聯網應用的系統模型和性能分析，發現：

1.車聯網用戶羣體採樣產生的每日EV-DO平均連接次數爲5713次，並存在以10 s爲間隔、4 s連接時長、1KB以下的心跳包;

2.車聯網系統的連接主要出現在每日5：00～22：00點的工作時間，連接次數在每日7：00～9：00和16：00～18：00上下班時段達到最高峯;地理上主要分佈在徐彙區和浦東新區;

3.車聯網應用的EV-DO性能正常，達到CDMA網絡的平均水平.

綜合考慮車聯網應用的網絡接入環節，其同樣存在高EV-DO連接次數、多心跳包機制的問題，然而，車聯網應用具有地域性和即時性特性，需頻繁向服務器彙報所在位置來提供車聯網應用相關服務.也就是說，車聯網應用的高EV-DO連接次數和多心跳包機制是必要的非冗餘的，不能取消或規避它的這種特性.

因此，針對車聯網應用的業務優化應聚焦在它的網絡接入性能上，車聯網的EV-DO性能正常，各項指標均達到CDMA網絡的平均水平.

2.4 取得成果

針對車聯網這類具有地域性和即時性、存在必要的頻繁心跳包的特殊物聯網應用，爲提升電信物聯網應用服務水平，將業務優化的重心從減少EV-DO連接次數、降低心跳包頻率轉移至提升無線性能上，並透過定期建立多維度話務模型，對車聯網應用的無線性能進行跟蹤保障.

3 結 論

現今，物聯網相關技術已經廣泛應用於交通、物流、工業、農業、醫療、衛生、安防、家居、旅遊、軍事等二十多個領域，專家預計在未來3年內中國物聯網產業將在智能電網、智能家居、數字城市、智能醫療、車用傳感器等領域率先普及.

中國電信作爲“智能管道的主導者”，掌握着物聯網中至關重要的網絡接入和網絡傳輸環節，在繼計算機、互聯網之後的第三次資訊產業發展浪潮中也必將發揮優勢.本文作者着手於“全球眼”網絡視頻監控系統、車聯網應用系統這兩大具有代表性的基於移動互聯網的物聯網應用，以提升物聯網用戶感知爲目標，針對物聯網應用的無線性能展開分析，並建立多維度的系統模型，並透過各相關部門溝通協作，提升了物聯網應用網絡接入和傳輸環節的可靠性、即時性和安全性.