面向业务模型（通用7篇）
面向业务模型 篇1
1 引言
随着3G业务的迅猛发展,用户对上行传输速率提出更高的要求,在继TD-HSDPA技术之后,3GPP在R7中引入了高速上行分组接入(HSUPA)技术,使TD-SCDMA系统的上行速率最高可达到2.2 Mbit/s。TD-HSUPA作为TD系统的增强技术,对提高系统的吞吐量、减小传输延迟及误帧率等都起着至关重要的作用[1,2]。随着TD四期建网的进行,TD-HSUPA的一些关键技术和算法对整个TD-SCDMA通信系统的影响需要进一步研究。本文正是对TD-HSUPA系统的仿真方法研究,文中给出了TD-HSUPA系统仿真平台的框架及搭建方法,并详细介绍了仿真平台的核心模块。此仿真平台可用于验证和优化各种无线资源管理算法及参数,为未来的网络规划优化及测试提供相关辅助参考。
2 HSUPA协议体系结构
HSUPA对系统的主要变动是在TD-SCDMA的基础上引入了E-DCH信道,其协议体系结构[3]如图1所示。在UE,Node B和RNC的MAC层引入MAC-es/MAC-e实体。UE侧新增的MAC-es/MAC-e主要负责处理HARQ重传、调度信息(SI)、MAC-es复用、E-DCH TFC选择。Node B引入MAC-e主要处理HARQ重传、资源调度、MAC-e解复用。SRNC新增的MAC-es实现接收数据包的重排序。
3 系统模型
根据3GPP中的协议规范以及对TD-HSUPA通信系统的研究,按照移动通信网的需求功能进行分割,TD-HSUPA系统框架主要分为两大部分[4]:无线接入网的公共结构和HSUPA模块。图2是TD-HSUPA系统平台示意图。
笔者采用离散事件时间驱动机制的方法,通过拟合用户在网络中的移动性和其他特性,模拟实现TD-HSUPA的系统仿真环境。此外,还需要配合相应链路仿真的支持,为系统仿真提供必要的输入参数。
4 模块设计
基于离散事件时间驱动机制的方法对上述框架进行建模,来模拟现实网络的行为。
4.1 公共模块
4.1.1 网络模型
根据覆盖范围以及所处地域,一般可以把3G系统的仿真场景分为:宏小区(Macro)、微小区(ManhattanGrid)和微微小区(Pico)[5]。本文是在Macro仿真场景下,使用wrap-around技术,采用3圈19个小区的部署模型。图3是仿真中采用的小区拓扑模型图。
图3中,“*”代表UE,圆圈代表Node B位置,其最大发射功率为43 dBm。箭头是1 000 m的小区半径。系统带宽设置为1.6 MHz,码片速率为1.28 Mchip/s(兆片/秒),上下行时隙采用3∶3的配置。仿真时将UE均匀随机分布到小区中,且用户的密度与地理位置无关,其方向在初始化时随机选定。
4.1.2 移动模型
移动模型可以描述用户的位置和运动方向。仿真时假设用户在整个服务区自由移动,并且不考虑切换。用户移出仿真区域时,则自动弹回所设定的场景。
行,根据式(1)进行周期性更新,即
式中:x(t-1)代表上次位置更新时UE的横坐标(单位:m);s代表UE的移动速度(单位:m/s);t代表UE的更新周期(单位:s);θ为0°～360°的随机选择;x(t)代表当前时刻UE的横坐标(单位:m)。
每隔一定时间,移动台的位置更新一次,图4是服务区内某2个用户的移动路径。
4.1.3 视频流业务模型
视频流业务是3G中一项重要业务,移动用户可通过无线接入网接入Internet上的视频服务器[6,7]。如图5[8]所示,Tb是防抖动缓冲区窗口的长度,用来保证视频流数据连续播放。视频流会话定义为整个视频流呼叫的时间,在这个模型中为整个仿真时间。视频数据的每一帧以间隔T到达,每一帧分解为固定数目的片段,每个片段以一个分组包的方式传输。
基于离散事件时间驱动机制的方法,结合业务的特点,借鉴文献[9]中所采用的ON/OFF模型对视频流业务进行建模,如图6所示。处于ON时,模型按一定的概率分布产生分组流,反之不产生。
建模时需要的参数分布函数如表1[8]所示。
4.1.4 路损模型
根据3GPP TR 25.942,Macro小区传播模型一般适用在城市和郊区的测试场景。因此,仿真考虑了路径损耗和慢衰落,使用的传播损耗模型[10]为
式中:R为Node B与UE之间的距离(单位:km);f为载波频率,取值2 000 MHz;Dhb为基站天线高度,取15 m;L是路径损耗(单位:dB)。式(2)可简化为
仿真中每隔一个TTI(5 ms)更新一次L。
4.2 HSUPA模块
4.2.1 UE模块
根据新增的实体以及UE实现的基本功能,UE主要模块[3]包括:
1)业务发起模块,主要功能为在仿真时间内,根据不同业务模型产生时间间隔的数组,并将逻辑信道映射成MAC-d流,再根据逻辑信道的优先级、缓冲区的大小等信息向Node B发起调度请求。
2)HARQ模块,由UE侧新增的MAC-e实体来完成,负责存储MAC-e数据并重传。UE根据收到的ACK NACK命令确定是否重发数据,重发数据由HARQ模块来实现。
3)E-TFC选择模块,根据收到的调度信息,UE根据一定的算法选择合适的E-TFC。
4.2.2 Node B模块
Node B模块处于UE和RNC模块之间,在TD-HSUPA系统中负责接收UE模块发送的数据,并完成AG和ACK/NACK等反馈信息确认,以及RoT的测量等工作,并且上报给RNC正确接收的数据。Node B主要功能[3]模块包括:
1)调度模块,在多个UE间进行E-DCH的小区资源的调度,E-DCH调度实体基于UE发送的调度信息,进行调度的分配和传输,E-DCH控制实体负责接收调度请求以及传输分配的调度信息。
2)HARQ模块,与UE模块中的HARQ不同,主要接收合并多次重传的TTI数据,并负责生成ACK NACK。
3)资源分配模块,按照一定的算法,对用户进行资源分配,如码道、时隙及功率等。
4)RoT估算模块,主要是根据资源分配模块中的资源分配方式,估算此时系统的RoT。根据RoT的定义,在包含N个UE的小区j处,当前干扰程度RoTj[11]为
式中:powi为UEi的上行发射功率;PLij为UEi到小区的路径损耗;Noise为热噪声。
4.2.3 RNC模块
RNC模块主要用来统计系统的一些性能,以及对无线资源进行管理。主要模块[3]为:
1)统计模块,对数据业务的吞吐量和时延、小区的RoT等系统性能进行统计。
2)RoT限定模块,定义系统RoT的门限,可以扩展为其他类似门限值的定义。
3)无线资源管理(RRM)模块,主要是TD-HSUPA的无线资源管理算法的接口,方便以后对接纳控制、调度等算法进行仿真验证。
5 仿真流程
仿真时定义一个模拟时钟,并初始化到0或下一事件发生的时间。仿真进行时,时钟推进到最临近的下一事件发生的时间,时钟每次推进,系统状态都相应发生改变。时钟不断推进,系统状态也随之不断更新,以此类推直到仿真结束。整个系统是以时间来驱动的,每个TTI按照用户的业务状态来触发各个模块,然后对发生的离散事件进行处理。图7为TD-HSUPA系统仿真流程。
由图7可知,系统仿真的具体流程为:
1)设置系统参数,选取仿真场景及小区模型;
2)用户随机分布在小区中,并确定Node B及UE的位置;
3)根据路损模型计算路径损耗;
4)业务模块产生数据,并由移动模块来确定UE的运动轨迹;
5)进行无线资源管理算法,包括接纳控制、调度、切换等算法;
6)统计仿真结果并分析统计结果合理性并反馈给UE和Node B;
7)转到步骤3)进入下一次主循环,直到仿真时间结束。
6 小结
给出了TD-HSUPA系统平台的框架,并介绍了采用离散事件时间驱动机制在Matlab环境下的建模方法,接着详细介绍了核心模块,最后简述了基于视频流业务下该平台的仿真流程。从而可以更加深入地理解TD-HSUPA系统,使用户享受到更好的QoS。随着用户对上行业务需求的日趋增长,HSUPA技术逐渐引入到网络中,研究TD-SCDMA系统中的HSUPA技术对其商用具有现实意义。继续完善该平台,加入各种无线资源管理算法是下一步要进行的工作。
摘要：通过对系统仿真方法以及TD-HSUPA移动通信系统的研究,给出了TD-HSUPA系统仿真平台的框架及搭建方法,并重点介绍了仿真平台的核心模块。该平台是基于离散事件时间驱动机制的方法建成,可以对系统性能进行评估,为网络规划设计提供可靠的参数,进而降低建网成本,缩短建设周期。
关键词：TD-HSUPA,视频流业务,系统仿真平台,模块
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面向业务模型 篇2
随着网络通信和信息技术的飞速发展, Internet在全球迅速普及, 电子商务正逐渐成为经济增长的新亮点和未来商务发展的趋势。电子商务的特点是多品种、多批次、小批量、需求个性化, 其中B2C及C2C电子商务模式中, 其服务的对象不再是零售商, 而是直接面对个体需求量小、品种丰富、位置分散的众多顾客, 他们对物流的配送服务提出了定量、定点、定时等高要求。
B2C电子商务中物流模式主要有三种类型:电子商务网站自己组建物流配送体系模式;第三方物流配送模式;利用我国邮政服务配送模式。由于B2C及C2C的服务对象地理位置分散, 而成功的电子商务企业又必须拥有广泛的客户群, 这就给B2C及C2C市场的物流带来了较为严峻的挑战。虽然目前已经有越来越多的电子商务企业逐渐意识到了物流对其生存、发展的必要性与特殊性, 并开始重视物流问题, 但电子商务网站自己组建物流投入较大, 利用率低, 管理复杂, 以及邮政业服务质量不高, 反应迟钝, 周期过长, 费用过高。而采用第三方物流模式可以节省大量的人力、物力及时间, 因此也就使B2C企业有了较多的时间和精力来改善和提高网站的服务质量, 有助于集中力量发挥其核心竞争力。同时, 第三方物流企业能更好的根据市场需要进行技术创新, 使之提供的服务与电子商务的要求相匹配。最后, 利用第三方物流企业的专业物流技术, 缩短交货期, 从而改进电子商务企业的企业形象, 赢得更多顾客。因此, 第三方物流模式相对来说是最好的选择[1,2]。
由于电子商务的不断普及, B2C及C2C的快递物流市场在不断扩大, 但是现在的快递企业在建立营业网点的时候, 还没有把主要顾客定义为B2C及C2C的参与者, 没有从B2C及C2C电子商务的角度优化营业网点的布局, 因此为了能够在更短的时间内响应顾客的需求, 减少快递配送费用, 服务更多的顾客, 建立面向B2C及C2C的快递物流配送企业显得非常必要。
为了更好的服务顾客, 方便顾客, 提高客户满意度, 面向B2C及C2C业务的快递物流企业必须以低成本, 高效率, 覆盖大量的潜在客户群来增加自己的核心竞争力。因此, 合理的选择服务网点的地址能够降低运营成本, 减少货物的运输费用, 最大限度地离大多数客户更近, 能够在最短时间内满足客户的快递需求。
物流配送中心选址的方法与理论已经很多, 在已有的物流配送中心选址研究中, 大部分文献是对连锁零售企业的配送中心选址研究, 或是提供第三方物流服务的配送中心选址研究。这些文献中有许多是研究单一配送中心选址方法和多个配送中心选址方法。文献[3]利用重心法得到备选地点的基础上, 引用离散模型解决配送中心的最佳地点问题。文献[4]引入二重结构编码的方法, 与运输问题相结合, 提出了一种混合的遗传算法, 有效地解决了约束条件的限制, 提高了算法的搜索效率。文献[5]在考虑商品供应成本因素的基础上, 结合B2C电子商务企业物流配送网络的特点, 建立了混合0-1整数规划的配送中心选址优化模型, 并开发了嵌入表上作业法的遗传算法进行求解。文献[6]在考虑了产品运输成本和配送中心运营可变成本的基础上, 建立了一个有关多个配送中心的选址模型。
但是物流配送中心与快递服务网点既有相同点, 也有不同点。相同点是都要考虑运费最小, 即离顾客最近;不同点是配送中心具有货物包装、加工、仓储、装卸等服务功能, 而且商品的供应点和顾客的需求点较少但需求量较多, 而快递服务网点主要为服务范围内的所有具体的顾客提供上门接送货服务, 位置分散, 所运送物品大部分体积小, 重量轻, 并且强调及时迅速的响应。因此可以忽略考虑车辆的载重和服务网点的仓储能力。本文只考虑在一个区域如南京市范围内, 建立物流服务网点, 负责此区域内的货物的接收和递送, 区域与区域之间的物品如何传递暂不考虑。基于以上考虑, 本文建立了面向B2C及C2C业务的快递服务网点的选址优化模型, 并利用改进遗传算法对模型进行求解。
1 问题描述与模型
面向B2C及C2C业务的快递服务网点的选址优化模型的基本思想可描述如下:快递物流企业根据某个区域 (如一个城市) 在一个计划期内顾客对电子商务中各类商品的潜在交易量 (包括需求和提供) 及其地理位置, 设从M个备选的服务网点中地址中选择N个建成服务网点以提供服务, 使得整个快递系统的总体成本最小, 并且覆盖的潜在客户数量尽可能多。这里, 总体成本包括服务网点的固定投资和日常维护费用, 商品在服务网点的流通加工费用以及服务网点到顾客的配送运输费用。其中由于服务网点只负责转运, 不负责仓储, 强调快速地响应顾客需求, 因此每个营业网点的服务的数量有一定限制, 营业网点与顾客群之间的距离有一定限制。
潜在客户是指能够利用电子商务进行交易的客户群, 这里将普通客户群进行模糊处理, 在[0, 1]区间内, 不同的类型的客户隶属于潜在客户的隶属度不同, 比如大学生的隶属度为0.6, 高中生为0.3, 白领阶层隶属度为0.8, 等等。根据不同区域的人员构成不同, 可以适当的分类, 并利用调查方式确定其隶属度。同时, 在某固定区域内, 按照地理位置的不同, 将顾客分成不同的小区域, 并计算此区域内潜在顾客群, 同时计算此地理位置与备选服务网点的实际最短距离。
为了便于建立模型, 作以下几个基本假设:
假设1每个小区域的顾客群有且仅有一个服务网点为之服务;
假设2计划期内顾客对各类电子商务网站中的商品购买量可预测, 并设平均每位潜在客户这一时期会进行g次电子购物, 每次购买物品的质量和体积在服务网点的限量范围内;
假设3服务网点到顾客所在地的费用与距离成正比, 设每一单位距离运费为X, 只考虑单向;
假设4某个区域内人员的大致构成及其数量可以测算, 其成为服务网点的服务对象的概率可以测算, 并且此区域与备选位置之间实际距离可以测算;
假设5平均每笔快递费用中服务网点所能分得的费用为T元;
假设6此计划期为至少五年的一个长期时间, 在期间内某个小区域内人口数量及其构成没有太大的变动。
模型描述的营业网点服务体系如图1所示:
下面给出面向B2C及C2C业务的快递服务网点的选址优化模型:
模型中有两类符号, 即模型的决策变量和模型参数。
决策变量:am为服务网点是否被选建, 如果被选建其值为1, 否则为0;fmk为第k个顾客群是否由第m个服务网点为之服务, 如果是其值为1, 否则为0。
模型参数:M为备选营业网点集合{m|m=1, 2, …, N}, K是指顾客群集合k, k=1, 2, …, T, ;Ck为第k个顾客群的潜在客户数量;Lmk为第k个顾客群与第m个备选营业网点的距离;B为按客户隶属于潜在客户的程度分成的种类集合{i|i=1, 2, …, G};μik指第k个区域中第i类客户隶属于潜在客户的程度;Sik是指第k个区域中第i类客户的数量;R为每个物品在服务网点流通加工的平均费用;Um是指第m个服务网点的建设固定投资;Vm是第m个服务网点在这一时期内日常维护管理的费用;S为营业网点最大的服务顾客数量;L为营业网点与顾客群之间的最大距离;Dm为第m个营业网点所在区域的交通状况评价指标, Dm∈ (0, 1];Q为总体的固定投资的最大限额。
目标函数 (1) 表示整个快递营业系统在一定时期内所收入最大。总收入是由日常营业收入减去从网点到客户的运费, 减去物品在网点内的流通费用, 减去网点的固定投资和日常管理费用。约束条件 (2) 是每个顾客群潜在的顾客数量;式 (3) 保证每个营业网点的服务顾客数量小于最大数量;式 (4) 保证建设的营业网点与其服务顾客群之间的距离小于最大限制距离;式 (5) 是为了保证营业网点响应顾客的效率, 缩短响应时间, 提高服务的频率;式 (6) 保证每个顾客有且仅能有一个营业网点为之服务;式 (7) 表示总体的固定投资额小于最大投资限额;式 (8) , (9) 为决策变量。
2 模型的求解算法
由于上述模型的变量和约束多, 因而模型属于大规模的混合0-1整数规划模型, 且具有NP难题性质。如果利用传统优化方法, 很难在合理的时间内求得模型最优解。为此, 依据模型的特点, 本文采用改进遗传算法求解上述模型。
算法设计如下:
(1) 编码方法。采用自然数编码。例如:设有5个待选建的服务网点, 8个顾客群, 那么可根据相应约束以及顾客群与配送中心对应关系进行编码, 如45233342, 则表示顾客群1由服务网点4服务, 顾客群2由服务网点5服务, 顾客3由服务网点2服务, 以此类推;同时, 此编码也表示服务网点2、3、4、5被选建。
(2) 产生初始种群。采取随机生成的方法产生Np个染色体。
(3) 确定适应度函数。根据每个染色体的编码, 可以确定选建的服务网点及其负责服务的顾客群;代入式 (1) , 从而得到每个染色体的目标函数值f (x) 。如果式 (1) 大于0, 则适应度函数F (x) =f (x) ;否则F (x) δ, δ为输入的一个极小的正实数。另外, 对于不满足约束条件的染色体, 采用惩罚策略, 其适应度函数为F (x) =f (x) -Z, Z为相应的惩罚值;若f (x) -Z≤0, 则F (x) =δ。
(4) 选择算子。采用期望值法与最佳个体保留相结合的策略, 即将迄今为止最好的染色体与当代最好的染色体进行比较, 如果当代最好染色体劣于迄今为止最好染色体, 则用迄今为止的最好染色体替换当代最差染色体。然后根据期望值法, 染色体i被选择进入下一代的个数是R (i) 为:先计算其期望个数;i=1, 2, …, Np, 然后按照四舍五入的方式将取整得R (i) 。则R (i) 就是染色体i进入下一代的个数。其中:Np为种群规模, Sum为所有染色体适应度的和。
(5) 交叉算子。本文中采用两点交叉法进行交叉操作, 因为一点交叉操作的信息量较小, 而且位串的末尾重要基因总是被交换。
(6) 变异算子。以一定的变异概率对染色体的每一位进行变异, 以加大变异对种群多样性的影响。
(7) 最优选择与终止准则。保存历史最好解, 指定最大代数作为停止准则, 即选一个大的正整数Nk为最大迭代数。若迭代次数k等于Nk, 则停止迭代并输出历史最好的解作为最终的结果。
上述算法采用了最佳个体保留的策略, 所以在交叉和变异的过程中不会破坏好的个体。同时, 根据大量的实验测试显示, 该算法能快速收敛至最优解, 是求解此类优化问题的比较高效的方法。
3 计算举例
设6个备选服务网点, 10个顾客群, 其他相关参数如表1~4所示。算法采用Visual C++6.0在Windows平台上 (主频1.8G, 内存512M) 实现。遗传算法的种群规模为200, 交叉概率和变异概率分别为0.85和0.10, 迭代次数为200, 最小正实数δ=0.0001, 超过约束的惩罚系数Z=100。
每个物品在服务网点流通加工的平均费用R=0.1元, 在这一时期会进行g=60次电子购物, 每次购物服务网点所能分得的快递费用T=2.5元, 每千米运费X=0.2元, 最大的服务顾客数量S=30 000人, 营业网点与顾客群之间的最大距离L=15km, 总体的固定投资的最大限额Q=80万元。
图1表示的是算法的优化过程。图中上方的虚线为每代群体中的最优染色体的适应度函数值, 即表示所对应的选址方案的总收入;实线表示的是每代群体的平均适应度函数值。从图中可以看出, 每代中的最优适应度函数值从初始时的30个单位左右快速上升到迭代收敛时的220个单位左右, 说明算法具有良好的寻优能力。从虚线的上升速度可以看出, 本算法具有很快的寻优速度, 可以快速的收敛到最优解附近。实线的不定性震荡表明了每代染色体具有多样性的特点, 这是保持算法寻优能力, 避免早熟收敛的关键。
求得的最优目标值及其对应的最优决策变量如表5—表6所示。根据计算结果可知:服务网点2, 4, 5被选建, 且服务网点2负责顾客群1, 3, 7, 10的配送, 服务网点4负责顾客群2, 4, 6, 8的配送, 服务网点5负责顾客群5, 9的配送。目标函数的最优值为f=227.43万元。
4 结论
B2C及C2C电子商务中快递物流服务网点的优化选址是一个复杂的系统工程。本文在考虑每个小区域潜在顾客群构成及其特点的同时, 结合快递物流服务的特点, 建立了混合0-1整数规划的服务网点选址优化模型, 并开发了遗传算法对模型进行求解。通过实例计算取得了满意的结果。文中提出的数学模型和优化算法为面向B2C及C2C业务的快递服务网点的优化选址提供了一个可行的方法。
摘要：在分析各小区域潜在顾客群的特点及其构成的基础上, 为了以最小的费用、最短的时间服务尽可能多的顾客, 结合快递物流的特点, 建立了混合0-1整数规划的快递服务网点的选址优化模型。该模型是一个高维、非线性、非凸性的复杂函数优化问题。为求解此模型, 开发了一种改进遗传算法, 实例表明, 该算法能高效求得模型的最优解, 是求解快递物流服务网点选址这类复杂优化问题的一个较好方法。
关键词：B2C及C2C,快递服务网点,选址,遗传算法,顾客群
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建设面向4K业务的传输网络 篇3
随着国家“三网融合”战略的推进, 传统的通信运营商越来越多的介入互联网、广播电视网业务领域。“三网融合”涉及到技术融合、应用融合、终端融合以及网络融合。其中, 以4K高清电视为代表的宽带视讯业务, 将成为通信运营商发展的重要业务。
4K电视分辨率达到3840x2160, 是传统高清电视的4倍, 对公众用户有着极大的吸引力。在可以预见的未来几年内, 随着无线业务日趋饱和, 宽带业务增量空间有限, 视讯业务将成为运营商业务的重要增长点。但我们应该看到:其对通信网络的承载能力也有着非常高的要求。作为运营商承载网底层的传输网络, 如何做好面向4K业务的迅速转型, 将成为下阶段网络发展的重要考虑因素。
本文通过对4K业务承载需求、传输网络应对策略、建设场景的探讨, 提供下一步传输发展建议。
2 4K业务对传输网的要求
2.1码率提升, 需要更大带宽传输网络
以某省级运营商为例, 统计并预测其2015~2018年视频业务增长如图1所示。
可以看出, 视讯业务用户呈现大幅增长, 其中4K用户更是增长迅猛, 在视频业务总体中占比持续攀升。而从2015至2018年, 用户平均码率也增长了1倍多。简而言之, 视频业务对传输网络总体的带宽需求4年间增长了近4倍。
网络带宽总体容量需求的大幅上升, 是运营商传输网络面对4K业务需要解决的首要问题。
2.2业务转型, 需要更广覆盖的传输网络
随着国家经济转型战略的实施, 劳动密集型制造业基地正由沿海地区向内陆地区迁移, 大量中青年劳动力的回流为内陆地区运营商带来了人口红利, 运营商应牢牢把握机会, 通过视讯、融合等新型业务吸引更多用户, 实现收入利润的大幅增长。
以回流制造业劳动力为代表的新增目标用户分布呈现由集中走向分散、城市走向农村的特点。这就给运营商传输网络布局提出了新的需求, 大容量、高速率传输节点需要考虑从核心向汇聚、接入层面下沉。
2.3提升感知, 需要更高质量的传输网络
优质视讯业务对传输网的要求不仅仅在于传输速率的提升、带宽容量的增加, 其对网络技术指标相较其他业务也提出了更加严格的要求。
以时延指标为例, 从图2可以看出, 4K业务的时延不仅远低于互联网数据业务, 甚至低于传统意义上对时延要求苛刻的互联网语音业务。而与此同时, 4K业务POP点还未下沉至本地网汇聚层节点, 所需传输距离较长, 如何满足4K业务的低时延需求是运营商传输网络亟待解决的重要技术问题。
3传输网建设策略
3.1合理规划, 节点先行
传输网作为通信业务的承载网络, 其网络建设应密切跟踪业务网络动向, 有的放矢。业务网络对传输网的首要输入是节点, 传输网络规划应以业务节点部署为基础进行。
传输网规划可按如下步骤进行:首先, 根据业务局点的规划以及光纤网络的布局情况确定传输节点的布局;在此基础上, 对业务需求进行分析归纳, 梳理出其对传输网规模、容量的需求;之后再结合传输网技术的发展, 确定传输技术的选择。
一般来说, 可按照“分区汇聚、分层调度”的建设原则, 业务逐级向上收敛, 协同各专业确定规划期末的网络目标架构, 分年度落实中继光缆网、OTN网演进目标。
3.2科学管理, 统筹进行传输网络布局
前文已经论述, 运营商传输网络为满足4K视讯业务的发展, 在局所、容量、质量等各方面均需做出相应调整和进步。
局所方面, 高带宽传输网络节点需要向乡镇接入层进一步下沉;容量方面, 原有接入层以10G MSTP/PTN/IPRAN为主的网络需进一步提高带宽;质量方面, 除了低时延保证外, 还应提供足够的安全性和灵活性。
综合比较现有各类成熟传输技术, OTN+光纤直驱是能够较好满足上述各种需求的承载技术。但目前运营商普遍存在光纤资源容量不足, OTN网络在乡镇接入层面布局较少的问题。此外, 还应注意到, 运营商传输网络是各类业务的综合承载网络, 除了4K视讯业务外, LTE、宽带上网、政企电路也需要传输网络承载。
因此, 传输网络规划建设过程中, 应采用科学管理方法综合考虑各类业务需求, 统筹安排。下面以乡镇接入OTN建设为例探讨布局管理方法。
在业务专业无法明确未来OLT设置站点的情况下, 传输专业联合市场前端, 从电信收入、乡镇常驻人口、电信用户数三大因素入手, 建立乡镇分级体系, 结合用于提前制定县乡波分目标网络总体布局。
(1) 乡镇体系分级归类流程
(2) 分类分值计算及归类标准
I (乡镇的总分值) =P1 (电信收入) +P2 (人口) +P3 (用户)
根据各乡镇所得总分以及分值分布情况, 确定将乡镇划分为四类:
分值超过120的为一类乡镇;
分值在80--119的为二类乡镇;
分值在30--79的为三类乡镇;
分值在30以下的为四类乡镇。
各项节点定位随市场数据动态更新。
(3) 分类结果应用
以一、二类乡镇作为区域汇聚中心, 逐步建设县乡OTN系统, 辐射周边三、四类乡镇, 并根据地理位置、网络资源、业务发展情况, 适时进行延伸。
分级体系的建立, 不仅有利于保持传输网络结构相对稳定、建设适度超前;其与节点规划结合, 有效引导业务专业合理进行站点设置, 提升通信网络建设综合效率
4总结
随着互联网IP应用业务的日益推广, 高清视频等高带宽业务将成为通信运营商传输网络承载的主要负载。运营商需要在网络建设、管理、技术等各方面做好转型准备, 推动传输网络向更快速度、更高带宽、更具灵活性方向发展。
摘要：4K等高带宽视讯业务将成为通信运营商重要的业务增长点, 本文探讨运营商如何建设适应新业务需要的传输网络。
关键词：4K,通信运营商,传输网络
参考文献
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[3]余银凤, 袁秀森.100G传输系统中的关键技术及解决方案.邮电设计技术, 2012 (09) .
面向业务信息安全的风险评估 篇4
传统的信息安全评估，是基于资产(IT系统和信息)的评估，即评估资产所面临的威胁和存在的脆弱性，进而分析系统存在的风险。但是这种方法不能有效发现业务层面的安全问题，例如恶意订购、垃圾短信、业务冒用、业务欺诈等。本文在传统风险评估的基础上，以业务应用为切入点，考虑各部件之间的逻辑关联性，对安全功能在促进、保障业务应用流程价值创造中的实现状况进行评价，创新性地提出了一种面向业务信息安全的风险评估方法。
2 业务安全评估概述
业务一般是指提供给客户的、有价值的服务。一种业务通常面向特定的使用对象，由一系列相互关联的业务处理活动组成。保障业务安全，旨在保证业务服务的合法、合规、可控提供，保障业务的安全、稳定运行，避免对客户和企业权益造成损害。
在信息化时代，业务是由信息系统来承载和支撑的。离开了信息系统，业务将不能存在或高效运行。业务对信息系统有一定的依赖关系。随着业务的延伸，一种业务可能是基于多个信息系统甚至云计算系统的，同时，一个信息系统可能承载多个业务服务。多个信息系统由于业务需要，通过相应的服务接口而有机地组织在一起，而一个信息系统又承载着多个业务，所以系统间的接口和互联关系是非常复杂的。
业务安全评估，是面向业务及其承载系统的一种评估方法，是以业务为中心、以业务流程和数据流驱动的一种安全评估方法。针对评估对象的评估内容，同样是风险构成的三要素，即：业务(资产的一种)、威胁和脆弱性。面向业务的风险评估实施过程如图1所示。
业务安全评估是传统安全评估的延伸和发展，包括传统安全评估的所有内容，并侧重于评估业务层面的安全风险，即关注业务流程、业务处理活动，关注业务恶用、滥用、盗用、欺诈威胁和风险等。业务安全评估与传统安全评估的关系如图2所示。
业务安全评估以业务为中心，遵循业务风险导向的安全评估，其评估对象和内容有别于传统安全评估。
业务安全评估关注业务风险，其评估范围是：
(1)覆盖业务的全生命周期，包括业务设计与实现、业务运行与管理、业务间的接口和关联关系;
(2)覆盖信息系统的全生命周期，包括需求、设计、开发、测试、部署、运维、废弃等各个环节;
(3)覆盖业务与信息系统的承载关系，即业务在信息系统层面的数据流、数据处理活动及其关联关系;
(4)覆盖业务安全保障体系的各个方面，包括监控、保护、响应、审计等。
这些评估范围内包含了一系列的业务安全评估对象。按照业务层面，可分为业务流程、数据流和数据处理活动。其中，业务流程如彩信系统中的彩信发送流程、接收流程等，反映了端到端的业务逻辑;与业务流程并列的管理流程也是评估对象。数据流是业务流程在信息系统层面的反映，通常由一系列的数据处理活动单元构成，数据处理活动单元一般是技术评估的主要对象。按照信息系统的分层模型，可分为数据、应用、系统、网络、物理、信息和内容等。传统的安全评估侧重于数据的机密性、完整性、可用性，但对于业务安全而言，则还需要进一步考虑数据的可控性、可靠性。按照管控措施，可分为管理和技术两方面。管理方面包括业务流程、IT管理流程、安全管理流程;技术方面包括扫描、监控、访问控制措施、审计日志等。
3 业务安全评估流程
业务安全评估的难点是理清流程，全面描述系统层面的数据流和数据处理活动单元，并对其进行深入的分析和评估。所以，其评估流程与传统安全评估稍有不同。业务安全评估流程如图3所示。
3.1 业务和系统调研
(1)业务功能调研，业务对外表现为一系列的业务功能，因此，应首先进行业务功能的调研，即：从用户角度调研系统提供的功能以及支撑功能实现的一系列流程。例如：短信业务具有发信、收信、业务订购和取消功能，发信功能又可分为手机间发信、手机和SP间发信等。
(2)流程梳理，通常情况，广义的业务流程包括众多的业务流程、管理流程(含运维管理、安全管理)，且流程间存在复杂的关联关系，需要进行梳理和分析，以便理清业务与业务流程的对应关系。
流程通常是一个端到端的服务过程，包括用户角色、活动、数据等内容。如图4所示。
明确业务与信息系统的承载关系。通常一个业务可能由多个系统承载，因此需要从业务角度出发，明确相关的信息系统，确定信息系统的调研范围。
(3)信息系统调研，主要是明确系统的组网结构、网络结构、系统结构，以及用户、访问途径、数据等构成要素。
3.2 数据流分析
(1)数据流梳理，基于业务流程，借助信息系统逻辑拓扑图，描述系统层面的业务数据流，并进行数据流的梳理，明确关键数据流。一个完整的数据流，包括访问主体及角色、访问客体、访问活动等。这些访问活动通常称为数据处理活动。
(2)数据处理活动单元分析，贯穿整个数据流，存在大量的数据处理活动，是无法在短期内高效、优质完成评估任务的，因此，需要对数据处理活动进行综合简化，即：以若干数据处理活动组合成的数据处理活动单元作为评估的基本单位进行分析和评估。
一个数据处理活动单元，通常指完成单一功能的、密切相关的若干数据处理活动，这些数据处理活动一般存在高度信任关系。一个数据处理活动单元一般可以使用主体、客体、处理模块、参考监督模块等要素进行描述，如图5所示。
另外，还需明确每个数据处理活动单元与信息系统的对应关系，这是进行后续评估的基础。
3.3 威胁识别
在进行威胁识别时，要在业务流程、数据流、数据处理活动单元等不同层面，识别和分析业务面临的威胁。在业务流程层面，主要是流程不畅、流程失控、业务欺诈、用户假冒等威胁。在数据流层面，既要考虑正常数据流面临的威胁，也要考虑隐蔽的、非法的数据流对业务构成的威胁。在数据处理活动单元层面，主要考虑用户假冒、木马攻击、数据泄漏等威胁。
3.4 脆弱性识别
脆弱性识别是业务评估的重点和难点，主要基于业务流程、数据流、数据处理活动单元，对业务逻辑、系统自身和防护情况进行评估。
(1)基于流程和数据流的评估
基于业务流程和数据流，使用穿行测试的方法，检查业务逻辑在正常及异常情况下执行时所存在的问题。
(2)基于业务处理活动单元的评估
基于业务处理活动单元，可从业务、应用、系统、网络及数据等不同层面，分析系统存在的脆弱性。
业务层面的安全评估主要内容如图6所示。
1)标识和鉴别：包括主体、客户及其安全等级的标识和关联;
2)认证和授权：包括鉴权绕过、鉴权失效、用户假冒、算法漏洞及角色授权等;
3)访问控制：包括权限边界、权限提升、权限制约(最小授权、分表分权)等;
4)协议安全：协议漏洞、算法漏洞等，如WAP、GPRS等协议漏洞;
5)监控和审计：活动的监督和批准、日志记录、数据处理活动与业务的关联分析等;
6)接口安全：如Web Service、SOAP等;
7)数据访问：包括服务器端、客户端的数据安全，以及内容监控检查。例如服务器端的数据创建、修改、删除、访问等，客户端包括Cookie修改等。
对于应用层面，安全评估的主要内容包括：系统配置(如用户管理、安全策略设置、协议配置等等)、编码(预防SQL Injection、跨站脚本、缓存溢出等漏洞)、输入检查、错误处理等。
另外还有系统、网络等层面的评估。这些评估借鉴传统安全评估的方法和实践，以提高评估的效率和质量。
3.5 攻击路径分析
在威胁、脆弱性分析完成后，需要评估威胁与脆弱性的结合，即威胁能否利用脆弱性。如果能利用，则要深入分析业务被攻击的可能路径和危害。攻击路径分析的最终结果，必须明确是如何对业务构成影响的。为验证攻击路径假说是否存在及发生的可能性，可采用渗透测试的方法进行检验。
3.6 风险分析
与传统风险评估类似，风险分析可采用定性的方法，评估威胁所造成的客户损失、法律责任、经济损失、市场品牌损失等。
3.7 安全建议
根据发现的问题，提出相应的安全建议。例如：漏洞修补;切断攻击路径;加强审计，加强震慑;对业务运行情况进行实时监控等。
4 短信系统业务评估示例
4.1 业务和系统调研
短信系统具有的业务功能包括：发信、收信、订购、退订、计费等。
订购功能，可分为MO订购和WAP订购两种方式。MO订购流程为：发送订购信息>服务商批价鉴权>生成订购关系>与SP订购关系库同步;WAP订购流程为：访问WAP网站>提交订购信息>服务商批价鉴权>生成订购关系>与SP订购关系库同步。
短信功能依赖的系统包括：GSM无线网、短信中心、短信网关，以及GPRS、WAP网关等。
4.2 数据流分析
基于系统的逻辑拓扑结构，其订购流程的数据流如图7所示。
贯穿订购数据流的数据处理活动可以采用流程图或者时序图描述，WAP订购的数据流如图8所示。
分析发现，这些数据处理活动分属于不同的系统(这是由于该数据处理活动分析粒度较粗的缘故。当然，根据需要可以进行更细粒度的分析)，信任关系较低，所以作为不同的数据处理活动单元进行后续分析。
4.3 威胁和脆弱性分析
订购业务的主要威胁包括：恶意订购、假冒订购等。系统存在的脆弱性包括：第三方人员具有超级用户权限、WAP协议漏洞、终端软件控制等。
4.4 攻击路径和风险分析
(1)由于第三方拥有超级用户权限，可以上载木马、假冒用户建立业务订购关系，以谋取私利。
(2) WAP协议漏洞，造成外部黑客可以攻击WAP网关，上载木马、假冒用户建立业务订购关系，
(3)客户手机终端被恶意植入木马，可以隐蔽地发起订购流程，并拦截二次确认信息，伪造确认响应，形成恶意订购关系。
5 结束语
业务安全评估是信息安全评估发展的一个重要方向，针对的是企业业务层面面临的一些安全问题。通过业务安全评估，企业能够全面、快速、有效地发现所面临的业务风险;明确风险控制策略，制定针对性的安全控制措施;推动信息安全保障体系的改进和完善。
在进行业务安全评估时，通过与传统安全评估相结合，并根据具体业务情况，对评估内容和流程进行调整和优化，可以有效提高评估的质量和效率。
参考文献
[1]詹峰.一种面向业务的信息安全风险评估方法.广西科学院学报, 2006 (4)
[2]National Computer Security Center.Trusted network interpretation of the trusted computer system evaluationcriteria[S], 1987 (7)
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面向对象数据库模型研究 篇5
面向对象的数据库经过十几年的发展, 已经日趋成熟, 有关的国际标准相继出台。ODMG (OMG所属的对象数据库管理组) 分别于1993, 1997, 2000年提出了对象数据库标准O D M G 1.0, O D M G 2.0, O D M G 3.0, 制定ODMG标准的目的是为了让ODBMS的用户编写的可移植的应用, 能运行在多个OODBMS的产品上。本课题的接口实现部分就是参照ODMG标准来实现。
ODMG对象模型主要包括以下基本概念。
(1) 数据建模的基本原语是对象 (Object) 和文字 (Literal) , 每个对象有一个唯一的标识符, 文字没有标识符。
(2) 对象和文字都可以划分为类型 (Type) , 同一类型的对象或文字具有相同的行为和状态, 对象可以称为类型的实例。
(3) 通过一组性质 (Property) 来定义对象的状态, 性质可以分为两种:对象的属性 (Attribute) 和对象之间的关系 (Relationship) 。
1 对象与对象标识
1.1 对象结构
对象是由一组数据结构和在这组数据结构上的操作的程序代码封装起来的基本单位。对象之间的界面由一组消息定义。一个对象包括以下几个部分。
(1) 属性集合:所有属性合起来构成了对象数据的数据结构。属性描述对象的状态、组成合特性。对象的某一属性可以是单值的或值的集合, 进一步地, 一个对象的属性也可以是一个对象, 即对象可以嵌套, 从而组成各种复杂对象。
(2) 方法集合:方法描述了对象的行为特征。方法的定义包括两部分, 一是方法的接口, 二是方法的实现。方法的接口用以说明方法的名称、参数和结果返回值的类型, 也称之为调用说明。方法的实现是一段程序代码, 用以实现方法的功能。
(3) 消息集合:消息是对象向外提供的界面, 消息由对象接收和响应。面向对象数据模型中的“消息”与计算机网络中传输的消息含义不同。它是指对象之间操作请求的传递, 而不考虑操作实现细节。
1.2 对象标识
面向对象数据库中的每个对象都有一个唯一的不变的标识称为对象标识 (OID) 。对象通常与实际领域的实体对应。现实世界中, 实体的属性值可能随着时间的推移会发生改变, 但是每个实体的标识始终保持不变。相应的, 对象的部分 (或全部) 属性、对象的方法会随着时间的推移发生变化, 但对象标识不会改变。
1.3 封装
OO模型的一个关键概念就是封装。每一个对象是其状态与行为的封装。
封装的意义在于将对象的实现与对象的应用互相隔离, 从而允许对操作的实现算法和数据结构进行修改, 而不影响接口, 不必修改使用它们的应用, 这有利于提高数据独立性。
2 类和类层次
在OO数据库中相似对象的集合称为类。每个对象称为它所在类的一个实例。一个类中所有对象共享一个定义, 它们的区别仅在于属性取值不同。可以看到, 类的概念类似关系模式, 类的属性类似关系模式中的属性:对象类似元组的概念, 类的一个实例对象类似关系中的一个元组。可以把类本身也看作一个对象, 称为类对象 (Class Object) 。
3 面向对象数据库的模式演进
面向对象数据库模式是类的集合。模式为适应需求的变化而随时间变化称为模式演进。模式演进包括创建新的类、删除旧的类、修改类的属性和操作等。在关系数据库系统中, 模式的修改比较简单, 主要有如下的模式修改操作。
(1) 创建或删除一个关系。
(2) 在关系模式中增加或删除一个属性。
(3) 在关系模式中修改完整性约束条件。
OODB应用环境对OODB模式演进提出了许多新的要求, 使得面向对象数据库模式的修改要比关系模式的修改复杂得多, 其主要原因有以下几点。
(1) 模式改变频繁。
使用O O D B系统的应用通常需要频繁地改变O O D B数据库模式。例如O O D B经常运用于工程设计环境中, 设计环境特征之一就是不断变化.设计自身在不断变化, 以纠正错误或修改设计使之更完美、更适合于实际:而当设计者对问题及其解决有更深刻理解时也会修改模式。
(2) 模式修改复杂。
从上面讲解的OO模型特征可以看到OO模型具有很强的建模能力和丰富的语义, 包括类本身的语义、类属性之间和类之间丰富的语义联系, 这使得模式修改操作的类型复杂多样。此外, OODB中模式演进往往是动态的, 动态模式演进的实现技术更加复杂。
3.1 模式的一致性
模式的演进必须要保持模式的一致性。模式的一致性是指模式自身内部不能出现矛盾和错误, 它由模式一致性约束来刻画。模式一致性约束可分为唯一性约束、存在性约束和子类型约束等, 满足所有这些一致性约束的模式则称为是一致的。
(1) 唯一性约束, 这一类约束条件要求名字的唯一性。
(2) 存在性约束, 存在性约束是指显式引用的某些成分必须存在。
(3) 子类型约束。
3.2 模式演进操作
下面给出一些主要的模式演进操作, OODBMS应该支持这些模式演进。
(1) 类集的改变; (2) 己有类的成分的改变; (3) 子势超类联系的改变。
3.3 模式演进的实现
模式演进主要的困难是模式演进操作可能影响模式一致性。面向对象数据库中类集的改变比关系数据库中关系模式的改变要复杂得多。因为类的修改操作可能会影响到其它类的定义。例如, 改变了一个类的属性名, 这需要所有使用该属性的地方都要改名。
因此, 在OODB模式演进的实现中必须具有模式一致性验证功能, 这部分的功能类似编译器的语义分析。进一步, 任何面向对象数据库模式修改操作不仅要改变有关类的定义, 而且要修改相关类的所有对象, 使之与修改后的类定义一致。所谓转换的方法是指在OODB中, 己有的对象将根据新的模式结构进行转换以适应新的模式。例如, 在某类中增加一属性时, 所有的实例都将增加该属性。这时还要处理新属性的初值, 例如给定一缺省初值, 或提供一算法来自动计算新属性初值, 还可以让用户设定初值。删除某类中一属性时只需要从该类的所有实例中删除相应属性值即可。
参考文献
[1]数据库系统基础Ramez Elmasri[M].人民邮电出版社.
面向业务模型 篇6
1 智能用电业务数据需求
智能用电业务数据采集主要由用户系统中客户前端的智能仪表完成, 包括智能电表、电能信息采集终端、电动汽车充电桩和分布式发电监测系统等。这些智能仪表可以实现能耗的实时监测、决策和信息存储, 可以使电力企业及时获得用户能耗的状况, 为需求侧管理 (DSM) 的定价机制提供数据。同时, 用户可以通过这些智能仪表在本地或网络上获得各自的能耗情况、监测电力故障并通过优化用电策略达到节能效果。不同用电业务的具体数据需求存在差异, 但大体上可以概括分为:交流模拟量数据、电能表量测数据、电力设备工况数据、电能质量数据和环境数据等。
1.1 交流模拟量数据
交流模拟量包括电压、电流、有功无功功率和频率等。对智能用电业务侧的电压和电流进行模数转换是进行电力参数采集及谐波计算的关键, 为后续的有功功率、无功功率及谐波的采集提供基础。
1.2 电能表数据
电能表数据包括总电能示值及双向有功无功示值, 要求快速安全的数据存储, 良好的人机交互功能和远程双向通讯功能。此外根据智能用电业务历史统计数据, 确定双向有功无功最大需量。
1.3 工况数据
智能用电系统采集计量装置工况、终端运行工况、开关状态等。采集的数据具体包括开关状态、终端及计量设备工况信息。
1.4 电能质量数据
实际电力系统无法按标准的正弦波和规定的频率和电压对用户供电, 会有一定的畸变, 电能质量标准从电压偏差、频率偏差、三相不平衡度和谐波四个方面考察。
1.5 电能质量数据
智能用电业务中的环境数据主要包括水感数据、太阳总辐射、烟雾浓度数据和现场环境温度。环境数据采集主要依靠各种专用传感器, 采用采用物联网技术获取。
2 数据融合技术
数据融合是物联网信息处理技术中必不可少的部分, 可使面向智能用电业务的物联网实现感知数据的采集与实时、可靠地传输。此外, 智能用电系统在原始采集数据的基础上, 对采集数据进行大量数据融合的工作, 使得传输到管理平台的感知信息将是从海量的、杂乱的、难以理解的原始数据中抽取并推导出的, 对于特定的智能电网管理者来说具有价值的处理后的数据。智能用电业务的数据融合与数据的来源系统密切相关, 涉及多种数据处理功能。针对特定应用场景的需求, 选择不同的数据融合功能, 可以满足对于不同信息的获取要求。按照操作对象的特点, 智能用电业务数据融合分为数据级、特征级、决策级。
2.1 数据级融合
数据级融合可以尽可能多的提供现场数据, 即在海量原始数据的基础上经过很小的处理进行的, 是在智能用电数据底层进行的。其优点是智能用电业务数据精度很高和很强的纠错能力, 缺点是数据量巨大, 融合实时性差。
2.2 特征级融合
通过对传感器和其他感知设备提供的原始数据有代表性的特征进行提取, 把这些特征融合成单一的特征向量, 然后用模式识别的方法进行处理。所以, 特征级融合在保留数据对象重要特征的同时, 对数据量有了一定的压缩, 其实时性较高。
2.3 决策级融合
决策级融合是指在融合之前, 对感知设备和量测设备提取的数据统一进行格式转换等预处理, 根据预定准则和决策的可信度对各自数据源的属性决策结果进行融合, 最终得到整体一致的决策。决策级融合的融合层次和实时性最高, 但是数据损失也越大, 纠错能力较差。
3 智能用电融合方案
数据级、特征级、决策级三个层次的融合各有优缺点, 应综合考虑传感器的性能、系统的计算能力、通信带宽、期望的准确率等, 以确定哪种层次是最优的。智能用电业务综合采用上述数据级、特征级、决策级数据融合。图1给出了分布式发电业务的数据融合方案。根据分布式发电业务的数据需求, 将数据源划分为交流模拟量数据、电能表数据、工况数据、电能质量数据和环境数据。将上述数据分类进行表标准化预处理, 主要是将数据命名、格式、单位的标准化以及描述字段的统一。挖掘的分布式发电业务服务场景所需的典型数据定义为特征值。结合具体功能要求, 将数个数据源的特征值按照一定顺序组合为特征向量, 特征向量可以为一维向量, 也可以是多维向量。
不同的特征向量可以进行融合, 其一般的融合方法有: (1) 两特征向量融合时, 按数据源顺序合并。 (2) 两特征向量元素有重复时, 保留一份。 (3) 两特征向量元素不一致时, 按预定优先度, 取优先度等级高的。最后, 按照预先决策算法, 设定好判断临界值, 根据各应用特征向量的满足程度, 做出决策判断。
4 结束语
文章在大量调研的基础上, 总结了智能用电业务的类型和数据需求。同时, 介绍了常见的数据级、特征级和决策级的数据融合方案及各自的优缺点。针对智能用电业务类型, 综合使用上述三层融合方案, 发挥各自的优势。数据融合将从海量数据中, 提炼出有价值的信息, 对于提高计算实时性和计算速度有着重要意义。
参考文献
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面向财政需求的国债发行模型研究 篇7
截止2009年底, 我国国债余额已突破6万亿元, 其中2009年国债发行额高达1.628万亿元, 扣除到期量国债融资额净增6956.74亿元。为保持经济平稳较快发展、加快转变发展方式, 未来几年我国财政形势将十分复杂。此外, 随着国债还本高峰期的到来, 预计在较长时期内我国国债发行规模仍持续保持高位。国债发行是一个动态过程, 涉及发行规模、发行时点、发行结构、发行成本等诸多问题。我国国债发行在早期具有较强的主观性, 致使国债发行成本较高、结构不合理等问题仍较为突出。在此背景下, 构建合理的国债发行模型, 减少发行成本, 规范发行结构, 优化发行体系对于充分发挥国债市场功能, 确保经济平稳健康发展都具有重要意义。
目前, 有关国债发行的研究绝大部分集中在发行规模及影响因素, 部分学者对国债发行模型进行了研究, 但一般时点固定, 未考虑我国国债还本不均匀、结构不合理等特殊现状。杨义群提出债券筹资成本优化的确定性模型和债券筹资成本优化的随机模型, 分析直接发行与分期发行的融资成本优化问题。赵谦在满足赤字率、国债负担率等约束条件下最小化国债组合的期望利率成本, 提出了一个随机优化模型。Patrick在给定的短期利率以及一定风险和市场限制的情况下以最小化债务组合预期成本为目标, 分析了英国1985.4-2000.3的债务情况。Adamo以一个特殊的成本函数最小化为目标研究意大利每月的国债发行组合, 并指出这是一个具有很强限制的随机优化控制问题。
基于此, 本文面向国债发行的财政需求功能, 充分考虑到国债发行中的财政收支差额、余额管理、利率风险、期限结构、平滑性等主要因素, 并以国债发行成本最小化为目标, 建立适合我国国情的国债发行优化模型, 以确定计划期内不同时刻不同品种国债的发行量。
二、国债发行约束条件
国债发行涉及发行时点、发行品种、发行额度等诸多问题, 受历史及现实多种因素影响, 是一个复杂系统。在这个系统中, 国债发行不仅要满足政府融资需求, 还必须控制各种风险、保障市场可持续发展, 因此, 国债发行必须满足多种限制条件, 即表现为一系列约束条件。
(一) 财政需求约束
作为政府融资的一种主要手段, 国债发行总量必须满足财政、货币政策需要。针对年度财政预算, 要求每年的净发行额要大于当年的预算赤字。令YNI (y) 表示第y年国债的净发行额, 即当年国债发行与当年国债还本之间的差额, DEF (y) 为第y年财政支出与收入差额 (通常情况该值为正) , 则要求:
其中, K为国债品种指标集, Y表示第y年内月度时刻指标集, pk (t) 为t时刻发行的第k种国债每100面值的发行价格, xk (t) 为t时刻发行的第k种国债品种的票面价值, gk (t) 表示t时刻第k个国债品种的还本量。
在计划发行周期内, 财政支出与收入差额、国债发行价格都具有不确定性, 可通过随机变量进行描述, 于是得到更一般形式:
其中α, μTC根据各国财政需求等情况进行确定。
(二) 余额管理约束
在满足财政需求的同时, 国债不能无限制的扩张。通常采用国债依存度、国债偿债率、国债借债率、国债相对规模 (负担率) 等指标来度量国债的规模风险, 然而, 这些指标往往存在矛盾的地方。余额管理是国际通用的国债管理方式, 自2006年起我国也实行这种管理方式, 因此, 本文采用国债余额指标控制国债规模风险。这就要求
其中, B (s) 为s时刻的国债余额, mk为第k种国债的发行期限 (月) 。根据国际惯例, 一般发达国家国债余额与GDP的比值低于60%, 发展中国家低于45%。
(三) 利率风险约束
国债是一种利率产品, 为确保市场稳定和发展, 政府还必须控制国债组合的利率风险。国债组合的久期或修正久期是衡量利率风险的常用指标, 一般而言, 久期越大, 利率风险越大。为了控制利率较大波动对债券组合的影响, 往往将国债组合的久期或修正久期控制在某个范围以内。
在计算中为了简便, 采用加权平均剩余期限作为久期的一个近似衡量。一方面, 平均剩余期限是剩余期限的加权平均值, 其长短在一定程度上反映了国债的利率风险, 另一方面, 为了平滑债务偿付, 规避再融资风险, 都要求剩余期限具有一定的平整性。那么, 令APR (s) 为s时刻国债组合的平均剩余期限, 则:
其中, Tk (s, t) =mk- (s-t) 为t时刻发行的第k种国债在S时刻的剩余期限, τm、τM可根据历史数据确定。
(四) 期限结构约束
受多种因素影响, 我国国债发行以中、长期为主, 发行时点、额度不统一, 国债还本高峰期压力较大。平均剩余期限对债券组合期限具有一定平整性, 但易造成某时期内国债发行期限的集中, 不能有效改善国债规模结构。国债余额期限结构指的是国债余额中在不同剩余期限区间上的国债规模, 其直观反映了未来还本的情况。设{uj, j=0, 1, …, J}是剩余期限 (0, 360]上进行划分的节点, 其中u0=0, uJ=360, 且对任意i
为促进国债期限结构的合理性, 逐步改善国债还本结构, 在各个区间上国债余额的变化应较为平稳且余额相互之间的比例应逐渐趋于合理, 为此, 国债余额结构满足下述约束:
间上的余额占国债总余额的比值;b0 (s, ui, uj) 为s时刻剩余期限在 (ui, uj]区间上合理国债余额结构比例, 且满足b0 (s, ui, u1) +b0 (s, u1, u2) +…+b0 (s, uJ-1, uj) =1。
在实际应用中, 可将国债剩余期限划分为 (0, 12]、 (12, 120]、 (120, 360]的短、中、长三个区间, 并选取计划期每年末作为计算时点。
(五) 平滑性约束
从时点上看, 国债的发行一般以年、半年、季度、月度为周期。考虑到国债品种并非每月发行且国债季度性结构特征明显, 为平滑年度内国债还本, 此处以季度为区间, 要求计划期内各个季度余额增长标准差满足:
其中, 表示第q季度与上一季度国债余额之比, 与Sb分别为计划期内b (q) 序列的均值和标准差。
(六) 自身限制条件
国债发行还应充分考虑到各类投资者对国债品种和期限的偏好, 以及国债市场的稳定性和中长期发展的需要。对于短期国债, 债券发行与市场的短期行为密切相关, 如果出现大的波动, 将对货币市场产生很大影响;对于中长期债券, 一次性发行量过大, 容易产生招标流产、招标利率上升等不利影响;一次发行量过小, 增加了国债发行的管理成本。因此, 考虑到当前我国国债发行结构尚未合理, 要求在计划期内的国债发行量满足:
其中ψk, t、Ψk, t视国债发行品种和时刻的具体情况确定。
三、国债发行优化模型
国债发行成本是国债发行中的一个重要问题。在确保国家财政、货币政策有效实施的前提下, 尽可能的减少国债成本已经成为世界大多数国家债务管理的核心。2004年中国政府债务管理报告明确提出, 在日常管理中合理控制举债成本是我国政府债券管理的重要目标之一。为测算和控制发行成本, 周子康等提出了一种新的国债发行组合成本函数, 定义计划发行期[ta, tb]内国债组合的成本函数C (∏) 为:
其中, ∏={ta, …, tb}为国债发行计划的月份时间t的指标集, ta为计划开始的月份, tb为计划结束的月份;Dk (t) 为t时刻发行的第k种国债的久期;R (t, T) 为t时刻剩余期限T-t的即期利率。
上述成本函数涵盖了发行额、发行期限、利率期限结构以及票面利率等多种成本制约因素, 并采用久期进行了调整, 不仅能提高成本测算的准确度, 而且一定程度上避免了在优化中因长期国债权重较大使得发行集中在短期的现象。由于利率变化是随机的, 计划发行周期内即使确定的发行额、发行期限, 组合成本函数也是随机变化的。
因此, 本文采用上述国债组合成本函数, 以国债发行期望成本最小化为目标, 综合考虑财政需求、余额管理、利率风险、余额期限结构、平滑性等约束条件, 构建我国国债发行模型。
显然, 基于利率变化、财政收支预算等变量的随机性, 该模型是在一定约束条件下的随机优化问题。对于此类优化问题, 可采用了基于分层抽样的随机模拟与遗传算法相结合的混合智能算法进行求解。
四、结论
国债发行是一个动态过程, 涉及发行规模、发行时点、发行结构、发行成本等诸多问题。为继续应对国际金融危机、保持经济平稳较快发展、加快转变发展方式, 预计在较长时期内我国国债发行规模将持续保持高位。因此, 在当前背景下, 降低国债发行成本、均衡国债发行结构、优化国债发行体系对于提高政府债务筹资效率、防范和控制债务风险、发挥国债市场功能都具有重要意义。
针对我国国债市场现状, 本文构建了面向财政需求的国债发行随机优化模型。以国债发行成本最小化为目标, 提出了国债发行应满足的财政需求、余额管理、利率风险、期限结构、平滑性及自身限制等约束条件, 较好地将国债发行时点、品种、规模的当期需求与后期影响相结合, 同时也考虑到了利率变化、财政收支等因素的不确定性, 在提高模型的实用性的同时, 有助于有效降低举债成本, 促进国债发行结构和存量结构的均衡合理, 优化国债发行和管理体系, 防范和控制国债市场风险。
摘要：保持经济平稳较快发展、加快转变发展方式, 预计在较长时期内我国国债发行规模将持续保持高位。在此背景下, 研究优化国债发行结构、控制国债发行成本具有重要的现实意义。针对我国国债发行结构不合理、国债还本不均匀、举债成本较高等突出问题, 本文以国债发行成本最小化为目标, 构建了面向财政需求的国债发行随机优化模型。模型综合考虑了国债发行应满足的财政需求、余额管理、利率风险、期限结构、平滑性及自身限制等约束条件, 同时也刻画了国债发行中利率变化、财政收支等因素的不确定性, 在提高模型普遍适用性的同时, 有助于降低举债成本, 促进国债结构的均衡合理, 优化国债发行体系, 防范和控制国债市场风险。
关键词：国债发行,财政需求,发行成本,随机优化模型
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