基于通用即插即用协议服务发现的随机服务系统模型

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.591

计算机应用 ›› 2016, Vol. 36 ›› Issue (3): 591-595.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.591

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基于通用即插即用协议服务发现的随机服务系统模型

胡志坤, 宋菁烨, 陈沅

中南大学物理与电子学院, 长沙 410083

收稿日期:2015-08-12 修回日期:2015-10-18 出版日期:2016-03-10 发布日期:2016-03-17
通讯作者: 宋菁烨
作者简介:胡志坤(1976-),男,湖南长沙人,教授,博士,CCF会员,主要研究方向:故障诊断、嵌入式系统;宋菁烨(1992-),女,河南驻马店人,硕士研究生,主要研究方向:智能家居、嵌入式设备;陈沅(1990-),男,湖南长沙人,硕士研究生,主要研究方向:故障诊断、嵌入式系统。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61490702);湖南省科技计划项目(2013GK3005);湖南省自然科学基金株洲联合基金资助项目(13JJ9038)。

Random service system model based on UPnP service discovery

HU Zhikun, SONG Jingye, CHEN Yuan

School of Physics and Electronics, Central South University, Changsha Hunan 410083, China

Received:2015-08-12 Revised:2015-10-18 Online:2016-03-10 Published:2016-03-17
Supported by:
This work is partially supported by National Natural Science Foundation of China (61490702), the Hunan Science and Technology Program (2013GK3005), and Zhuzhou Joint Fund Project of Hunan Natural Science Foundation (13JJ9038).

摘要/Abstract

摘要： 在智能家居网络设备自动发现过程中,网络设备端随机独立地选择延时发送服务响应消息,通常出现严重的消息拥塞现象。为解决智能家居网络中服务响应消息拥塞问题,以智能家居标准协议——通用即插即用(UPnP)进行自动发现设备为例,考虑不同应用场景中对服务发现过程的可靠性和实时性有不同要求,提出一种基于UPnP服务发现的随机服务系统模型。设计了集成系统响应指标和等待指标的通信损益函数,推导得到了最佳缓存队列长度与损益系数之间的关系。通过对比不同缓存队列长度中响应消息的到达时间、离开时间、等待时间和停留时间,验证了设计损益指标的必要性和随机服务系统模型的可行性。

关键词: 随机服务系统模型, 通用即插即用, 服务发现, 损益系数, 队列长度

Abstract: In the automatic-discovery process of smart home network devices, serious jams occur due to randomly and independently choosing delay time to send service response message. In order to solve this problem, taking Universal Plug and Play (UPnP) service discovery protocol as an example, considering different demands of reliability and real-time performance, a random service system model based on UPnP service discovery was proposed. A profit-loss function including system response index and waiting index was designed. Finally, the relation between the best length of buffer queue and the profit-loss coefficient was obtained. Through the comparison of arrival time, departure time, waiting time and travel time with different buffer queue lengths, the necessity of designing profit-loss function and the feasibility of this proposed model are verified.

Key words: random service system model, Universal Plug and Play (UPnP), service discovery, profit-loss coefficient, queue length

中图分类号:

TP393.05

胡志坤, 宋菁烨, 陈沅. 基于通用即插即用协议服务发现的随机服务系统模型[J]. 计算机应用, 2016, 36(3): 591-595.

HU Zhikun, SONG Jingye, CHEN Yuan. Random service system model based on UPnP service discovery[J]. Journal of Computer Applications, 2016, 36(3): 591-595.

参考文献

[1] 吴兆立.UPnP基本原理以及在NAT中的应用[J].网络安全技术与应用,2014(11):73-74.(WU Z L. The basic principle of UPnP and application in NAT [J]. Network Security Technology and Application, 2014(11):73-74.)
[2] PRESSER A, FARREL L, KEMP D, et al. UPnP device architecture 1.1 [S]. [S.l.]: UPnP Forum, 2008:22.
[3] 陈恩义,史元春,徐光祐.UPnP服务发现算法性能分析与改进[J].清华大学学报(自然科学版),2006,46(4):600-603. (CHEN E Y, SHI Y C, XU G Y. Evaluation and improvement of UPnP service algorithm [J]. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2006,46(4):600-603.)
[4] WANG Z, ZHAO J. Improved algorithm for UPnP discovery in smart space [C]//Proceedings of the 2012 IEEE 3rd International Conference on Software Engineering and Service Science. Piscataway, NJ: IEEE, 2012:519-522.
[5] YU S C, WU Y Z, GUO R N. A UPnP-based decentralized service discovery improved algorithm [C]//Proceedings of the 2013 5th International Conference on Computational and Information Sciences. Piscataway, NJ: IEEE, 2013:1413-1416.
[6] 金芳,方凯,王京林.基于排队论的AGV调度研究[J].仪器仪表学报,2004,25(Z1):844-846.(JIN F, FANG K, WANG J L. Research on AGV's scheduling based on queuing theory [J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2004,25(Z1):844-846.)
[7] 赵跃华,徐胜芹.排队论在ATM网络传输中的应用[J].计算机工程与设计,2008,29(15):3870-3871.(ZHAO Y H, XU S Q. Application of queuing in system of video network transmission [J]. Computer Engineering and Design, 2008, 29(15):3870- 3871.)
[8] 闫英战,田立伟.一种基于排队论的主动队列拥塞控制算法[J].华南师范大学学报(自然科学版),2012,44(1):63-66. (YAN Y Z, TIAN L W. A kind of active queue congestion control algorithm based on queue theory [J]. Journal of South Normal University (Natural Science Edition), 2012,44(1):63-66.)
[9] 冯永,姚龙海,张亮.基于M/M/1/K排队模型的低功耗无线通信网络TDMA协议延迟评估及仿真[J].计算机科学,2013,40(Z1):262-264. (FENG Y, YAO L H, ZHANG L. Delay evaluation and simulation of TDMA through M/M/1/K queue model in low-energy wireless communication environment [J]. Computer Science, 2013,40(Z1):262-264.)
[10] 张希元,赵海,孙佩刚,等.基于M/M/1/N的传感器网络sink节点过载性能研究[J].东北大学学报(自然科学版),2008,29(1):49-52.(ZHANG X Y, ZHAO H, SUN P G, et al. M/M/1/N-based study on overload performance of sink node in wireless sensor networks [J]. Journal of Northeastern University (Natural Science), 2008,29(1):49-52.)
[11] 李瑞莹,康锐,黄宁.基于M/M/1模型的网络及时可靠性加速模型[J].北京航空航天大学学报,2013,39(6):823- 826.(LI R Y, KANG R, HUANG N. Accelerated model for network reliability for M/M/1 model [J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2013,39(6):823-826.)
[12] 张丽丽,郭嗣棕.具有模糊可变输入率的M/M/1/∞系统[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2015,34(9):1093-1098.(ZHANG L L, GUO S Z. With the M/M/1/∞ system of fuzzy variable input rate [J]. Journal of Liaoning Technical University (Natural Science), 2015, 34(9):1093-1098.)

[1]	王舒漫, 李爱萍, 段利国, 付佳, 陈永乐. 基于BTM的物联网服务发现方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(2): 459-464.
[2]	何云华, 牛童, 刘天一, 肖珂, 芦翔. 网络匿名扫描系统设计及优化[J]. 计算机应用, 2019, 39(5): 1385-1388.
[3]	胡强杜玉越. 面向服务簇的服务体系结构及服务发现[J]. 计算机应用, 2013, 33(08): 2163-2166.
[4]	王军祥林柏钢. 基于粒子群优化的主动队列管理方法[J]. 计算机应用, 2013, 33(02): 390-396.
[5]	姚建华吴加敏牛温佳童恩栋. 基于可信QoS聚类的遥感服务发现机制[J]. 计算机应用, 2013, 33(02): 587-591.
[6]	邓式阳杜玉越. 基于逻辑Petri网的Web服务簇模型[J]. 计算机应用, 2012, 32(08): 2328-2337.
[7]	邬平吴斌李鑫李俊黄红伟. 利用多维统计方法预测网络拥塞状态[J]. 计算机应用, 2012, 32(05): 1251-1254.
[8]	李蜀瑜. 基于QoS和模糊粒子群优化的语义Web服务发现[J]. 计算机应用, 2012, 32(05): 1347-1350.
[9]	杨岳明陈立潮潘理虎谢斌红. 基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法[J]. 计算机应用, 2012, 32(05): 1351-1354.
[10]	赵旭黄永忠安留洋. 基于属性权重和粗糙集的网格服务发现算法[J]. 计算机应用, 2012, 32(01): 167-169.
[11]	马俊张燕平王永成陈晓燕. 改进的随机早期检测非线性算法[J]. 计算机应用, 2011, 31(04): 890-892.
[12]	张慧明唐慧佳. 语义Web服务匹配策略研究[J]. 计算机应用, 2010, 30(4): 1083-1085.
[13]	谭御冰张新有. 新的自适应MANET服务发现区域策略——ASDZP[J]. 计算机应用, 2010, 30(07): 1714-1718.
[14]	陈飞龙舒勤苏静. 一种改进的拥塞控制算法[J]. 计算机应用, 2010, 30(05): 1188-1190.
[15]	邹金安. 基于QoS的语义Web服务发现研究[J]. 计算机应用, 2009, 29(10): 2844-2846.

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Random service system model based on UPnP service discovery

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