專利名稱：一種網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)估計方法
技術領域：
本發(fā)明屬于計算機網(wǎng)絡技術，涉及自相似網(wǎng)絡流量領域中自相似參數(shù) 估計技術，能直接應用于實際網(wǎng)絡中，實時準確估計網(wǎng)絡流量的自相似參數(shù)。
背景技術：
現(xiàn)有研究表明，網(wǎng)絡流量具有自相似特性。自相似概念是Bdoit B. Marddbrot首先提出的，用來描述對象的尺度不變特性。嚴格自相似過程 的定義為-
稱一個連續(xù)時間過程7 =化(/),^0}是自相似系數(shù)為/^0 (H-ss)的過 程，如果它滿足條件^0"—"r^),VQ0，V。0。其中表示有限維分 布皆相等。參數(shù)/f被稱為Hurst參數(shù)或自相似參數(shù)，它是自相似程度的主
要度量。
網(wǎng)絡流量自相似性的發(fā)現(xiàn)顛覆了傳統(tǒng)基于Poisson過程的網(wǎng)絡流量模 型。傳統(tǒng)的基于分析網(wǎng)絡流量馬爾可夫性的模型不僅不能體現(xiàn)網(wǎng)絡自相似 這一基本特性，而且很有可能從本質上導致對網(wǎng)絡QoS性能指標，如延時， 阻塞等的低估。于是，分析網(wǎng)絡流量的自相似性并建立網(wǎng)絡流量自相似模 型是目前網(wǎng)絡研究迫切需要解決的問題。網(wǎng)絡流量自相似性研究中的關鍵 步驟就是對網(wǎng)絡流量自相似(Hurst)參數(shù)進行有效而準確的估計。而時間 方差圖法是一種自相似參數(shù)估計的重要方法，該方法利用自相似過程慢衰 減特性，也就是當樣本數(shù)m趨于無窮時，其算術平均的方差衰減速度要慢 于其樣本大小的倒數(shù)附-1，而是與附-〃成正比關系(0<〃<1)。對于長度為W 的網(wǎng)絡流量《(i-l,2,…局，時間方差圖法的主要步驟為
(1)將原始時間序列^(i^,2,…,A0劃分為_/個大小為附的數(shù)據(jù)塊，J、L^/附」，其中符號b」表示對^向下取整。。計算出每個數(shù)據(jù)塊的均值:
義!附)=(^^,+1+ + ^^)/附，A:-l,2,…^ m = l,D (1) 其中A:為各個數(shù)據(jù)塊的標記。
(2) 計算I壙)，A-l，2，.々的方差，方差var(義W)由式(2)可得 var(義W卜丄t(X")2 一(丄力X")2 (2)
此方差即為var(^1的估計值。
(3) 按以下子步驟可獲得"或/Z的估計值
".對于每個給定的w，將原始數(shù)據(jù)《,％2,...,^^，分解為y個數(shù)據(jù)塊，， 每個數(shù)據(jù)塊大小為附，計算出^["0， A:=l,2,...，iV/m; 6.對不同的m值，重復步驟a;
c.由于當m — oo時，方差var(X(—) am—"，其中a為獨立于m的有 限正常數(shù)，0<"<1.且//=1-々/2以樣本方差logF"W(—為縱軸，logm為橫軸 描點。這些點應該在一條直線附近，且直線的斜率為"=2//-2，-1^^《0。
我們稱由以上步驟計算網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)的方法為原始的時間方差 圖法。該方法計算復雜度適中，而且直觀，意義明確，但是它最大的缺點 就是計算的準確性和魯棒性較差，不能適應復雜的實際網(wǎng)絡環(huán)境。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)估計方法，該方法提高了計算 的準確性和魯棒性，能夠適應復雜的實際網(wǎng)絡環(huán)境。
本發(fā)明提供的網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)估計方法步驟包括
(1) 在網(wǎng)絡的聚合節(jié)點上采集一組網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，其長度記為M
(2) 按照下式(I)計算數(shù)據(jù)塊大小m的取值范圍附min和附max<formula>formula see original document page 5</formula>
(I)
其中，符號「xl表示對;c向上取整；
(3) 4*m=mmin;
(4) 將步驟(l)釆集的長度為iV網(wǎng)絡數(shù)據(jù)劃分為大小為m的數(shù)據(jù)塊，得
到j個數(shù)據(jù)塊，_/ = Lw/w」；對每個數(shù)據(jù)塊依次賦予編號&再根據(jù)下式(n)
計算每個數(shù)據(jù)塊的均值X";
I"-U…+ 4)/w，卜l,2，…，y (II)
(5) 利用步驟(4)計算的_/個數(shù)據(jù)塊的均值，根據(jù)下式(III)求出方差 var(,));
var(,)卜丄力才))2 —(丄^才))2 (III)
_/ 4=1 ;t=l
(6) 令附=附+1，如果m《m臓，轉入步驟(4)，否則進入步驟(7);
(7) 根據(jù)下式計算自相似參數(shù)7/.'
其中，"為序列l(wèi)og(var(XW))和logm線性擬合得到的直線的斜率。
和原始的時間方差圖法相比，本發(fā)明增加了數(shù)據(jù)塊選擇過程，解決了 時間方差圖數(shù)據(jù)塊范圍不確定的問題。它通過大量實驗給出了具體的經(jīng)驗 公式，能在大范圍內(nèi)根據(jù)不同長度的數(shù)據(jù)量選擇計算區(qū)間，剔除了影響參 數(shù)估計的不良數(shù)據(jù)。本發(fā)明方法不僅降低了計算量，而且大大增加了算法 的精確度和魯棒性，具有很強的適應性。本發(fā)明能適應復雜的網(wǎng)絡環(huán)境而 應用于實際網(wǎng)絡中對自相似參數(shù)進行準確估計。圖2為H-0.70時，原始方法的估計結果示意圖。 圖3為H-0.70時，本發(fā)明方法的估計結果示意圖, 圖4為H-0.75時，原始方法的估計結果示意圖。 圖5為11=0.75時，本發(fā)明方法的估計結果示意圖, 圖6為H-0.80時，原始方法的估計結果示意圖。 圖7為H-0.80時，本發(fā)明方法的估計結果示意圖, 圖8為H-0.85時，原始方法的估計結果示意圖。 圖9為H-0.85時，本發(fā)明方法的估計結果示意圖,
具體實施例方式
下面結合附圖和實例對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
如
圖1所示，本發(fā)明提供的網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)估計方法具體包括如
下幾個步驟
步驟l.在網(wǎng)絡的聚合節(jié)點上采集網(wǎng)絡流量，得到一組長度為W的網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)。
網(wǎng)絡流量是自相似參數(shù)估計的對象。網(wǎng)絡流量的采集方法采用普通的 數(shù)據(jù)采集方法即可。需要指出的是，這里采集的流量是聚合節(jié)點上的流量，
也就是路由器上的流量。在聚合節(jié)點上的流量的自相似參數(shù)在0.5以上，表 現(xiàn)出長程相關的強自相似特征，對其進行自相似參數(shù)估計才有實際的意義。 網(wǎng)絡流量的量度可以是單位時間內(nèi)到達包的總大小，其單位一般為
^^/S;也可以測量兩個包之間或相距"個包之間到達的時間間隔，單位為 S。本發(fā)明采用第一種測量方式，因為第一種方式包含了網(wǎng)絡流量更多的信 息，能準確地反映網(wǎng)絡流量特性，而且第一種測量方式得到的數(shù)據(jù)的自相 似特征穩(wěn)定，自相似參數(shù)估計準確性更高。為了達到對網(wǎng)絡流量自相似參
數(shù)的實時估計的目的，我們固定網(wǎng)絡流量的長度為W，其大小選取在50000 到500000左右可以保證計算的實時性以及自相似參數(shù)估計的準確性。 步驟2.確定數(shù)據(jù)塊大小m的范圍mmin和
6uL^。,腿」，附_=「10'。，歸，(I) 根據(jù)網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)大小，對數(shù)據(jù)塊大小m進行選擇，確定數(shù)據(jù)塊大小
m的具體范圍，達到簡化計算，增加精度的目的。在本發(fā)明中，為得到精
確的估計值，體現(xiàn)出統(tǒng)計特性，則必須保證分解后的數(shù)據(jù)塊大小和數(shù)據(jù)塊
個數(shù)都要足夠大。也就是說，m和W兩個參數(shù)都必須較大，且滿足附<<^。
若w取值太大，則數(shù)據(jù)塊個數(shù)太小，不足以體現(xiàn)出統(tǒng)計特性，應舍棄。權
衡兩者之間的關系，通過大量實驗結果，w的經(jīng)驗選擇范圍由 n+o,扁」，附腿=「101。，謂〕，且^^^鵬確定。
步驟3.初始化數(shù)據(jù)塊大小m值，令附=附曲。
步驟4.根據(jù)數(shù)據(jù)塊大小m，將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)iV劃分為大小為m的數(shù)據(jù)塊，
得到j個數(shù)據(jù)塊，y:L^/附」，對每個數(shù)據(jù)塊按采樣時間賦予編號A， yt-l，2，.,v'。根據(jù)下式(II)計算每一數(shù)據(jù)塊的均值，得到_/個值。
才)-(U…+ D/附，*=1,2"..J (II)
步驟5.對于步驟4計算的j'個數(shù)據(jù)塊的均值，根據(jù)下式(III)求出方
var(,))-丄t(才))2 -(丄t才))2 (III)
步驟6.令附二附+1，如果m《附薩，轉入步驟4，否則進入步驟(7)。 步驟7.根據(jù)下式計算自相似參數(shù)//.-"=2// - 2
其中，/ 為序列l(wèi)og(var(^1)和logm進行線性擬合得到的直線的斜率。
于是對應不同的附值，得到了(附max-附mhTH)個^"^"0。由于網(wǎng)絡流量
具有自相似性，于是log(var^—D)與log附成正比，所以對序列 1og(var(義—^和logm進行線性擬合，得到的直線的斜率就是々值。
線性擬合具體的方法可采用最小二乘法擬合，在該方法下"的具體計
算公式為Zlog(var(X("")))logw —1/(m證-mmin +l)Zlog(var(%(w)))Zlogw
一 、 ， ,■ 、 ， \ 2
根據(jù)上述步驟對網(wǎng)絡流量的自相似參數(shù)進行估計，經(jīng)過大量實驗驗證， 完全可以精確估計，并且對于不同類型的網(wǎng)絡流量該方法均能適應，能廣
泛應用于LAN和WAN中。 實例
為了驗證以上自相似參數(shù)估計方法的有效性，我們用自相似參數(shù)固定 的分數(shù)高斯噪聲(FGN Fractional Gaussian Noise)模型產(chǎn)生模擬網(wǎng)絡流量數(shù) 據(jù)，得到自相似參數(shù)分別為0.7， 0.75， 0.8， 0.85的數(shù)據(jù)序列。每組數(shù)據(jù)集
有100000個數(shù)據(jù)，由數(shù)據(jù)塊選擇公式(I)，得到mmin為100， Wmax為lOOO。
我們對原始的時間方差圖法與本發(fā)明方法進行比較，實驗結果如下圖2~圖 9，實驗結果總結如表l所示。
由表1可見，使用經(jīng)驗公式來選擇數(shù)據(jù)塊大小的變化范圍，可以明顯 地提高自相似參數(shù)估計的準確度，并且也能極大地降低計算復雜度，減少 運算時間。本發(fā)明能有效應用于網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)的實時測量中。
表1原始的時間方差圖法與本發(fā)明方法精度對比
實際值H原始時間方差圖法的 自相似估計值及其誤差本發(fā)明方法的 自相似估計值及其誤差
0.7000.5826 (16.77%;)0.7093 (1.33%)
0.7500.6191 (17.45%)0,7513 (0.17%)
0.8000.6538 (18.28%)0.7902 (1.23%)
0.8500.6866 (19.22%)0.8255 (2.880/0)
權利要求
1、一種網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)估計方法，其步驟包括(1)在網(wǎng)絡的聚合節(jié)點上采集一組網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，其長度記為N；(2)按照下式(I)計算數(shù)據(jù)塊大小m的取值范圍mmin和mmax其中，符號表示對x向上取整；(3)令m＝mmin；(4)將步驟(1)采集的長度為N網(wǎng)絡數(shù)據(jù)劃分為大小為m的數(shù)據(jù)塊，得到j個數(shù)據(jù)塊，對每個數(shù)據(jù)塊依次賦予編號k，再根據(jù)下式(II)計算每個數(shù)據(jù)塊的均值(5)利用步驟(4)計算的j個數(shù)據(jù)塊的均值，根據(jù)下式(III)求出方差var(X(m))；(6)令m＝m+1，如果m≤mmax，轉入步驟(4)，否則進入步驟(7)；(7)根據(jù)下式計算自相似參數(shù)Hβ＝2H-2其中，β為序列l(wèi)og(var(X(m)))和logm線性擬合得到的直線的斜率。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種網(wǎng)絡流量自相似參數(shù)估計方法，包括在網(wǎng)絡的聚合節(jié)點上采集一組網(wǎng)絡數(shù)據(jù)；計算數(shù)據(jù)塊大小m的取值范圍；在數(shù)據(jù)塊大小取值范圍內(nèi)對網(wǎng)絡流量進行時間方差圖自相似參數(shù)估計。該方法給出了數(shù)據(jù)塊選擇的經(jīng)驗公式，解決了時間方差圖法中數(shù)據(jù)塊大小范圍不確定而不能實際應用的問題。經(jīng)過大量的實驗驗證，該方法不僅有效克服了原有時間方差圖法估計自相似參數(shù)的精度低，穩(wěn)定性差的缺點，而且降低了其計算量，能應用于實際網(wǎng)絡流量的自相似參數(shù)估計，對自相似網(wǎng)絡流量模型的研究和應用有重要作用。
文檔編號H04L12/26GK101478457SQ200910060559
公開日2009年7月8日 申請日期2009年1月16日 優(yōu)先權日2009年1月16日
發(fā)明者劉祖浩, 莉 喻, 李兆婧, 云 白, 博 趙 申請人:華中科技大學