專利名稱：基于測量的多業務網絡性能綜合因子評價方法
技術領域：
本發明屬于網絡性能評價技術領域，具體涉及一種基于測量的多業務網絡性能綜合因子評價方法。
背景技術：
隨著Internet技術的飛速發展和網絡復雜度的日益提高，網絡上的業務更加多樣化，對業務服務質量(QoS)的要求也不斷提高，越來越多的網絡管理開發者、運營商和網絡使用者關注網絡性能。而如何在網絡性能評價的基礎上進行網絡及網絡協議的設計，亦成為國內外學者關注的熱點。因此，如何評價多業務網絡性能日益重要。
網絡性能分析目前主要有模型法和測量法。模型法是指對要評價和分析的計算機網絡建立一個適當的模型，然后求出模型的性能指標，以便對系統進行評價。測量法是指通過一定的測量設備或一定的測量程序可以直接從計算機網絡測得各項性能指標或與之相關的度量，然后由它們經過一些運算求出相應的性能指標，準確性高。
目前，測量法普遍使用的是指標體系評價法。指標體系評價法就是用不同的指標對評估對象發展的多個方面分別予以反映。IETF和ITU-T都各自定義了一套性能指標，提出了定義性能指標的原則與總體框架。
但是現有的評價方法還存在一些問題(1)在測量系統模型化方面做的工作比較少，缺乏宏體系結構模型；(2)普遍采用指標體系評價方法，雖然能從多個角度對事物進行評價，但不利于對事物的綜合評估、統一比較，如甲、乙兩網絡的各項性能指標中，各有部分優于對方，如此，很難說甲乙兩網絡的性能孰優孰劣；(3)尤其對于多業務網絡，同一網絡在不同業務時表現出來的性能優劣不同，而多業務網絡的在不同業務下的綜合性能不易量化、比較。
發明內容
本發明的目的在于提供一種基于測量的多業務網絡性能綜合因子評價方法，利用此方法可以量化評價多業務網絡的綜合性能，也可比較不同多業務網絡的綜合性能優劣。
本發明提供的基于測量的多業務網絡性能綜合因子評價方法，其步驟 包括 第1步 確定待評價的多業務網絡所包含的業務類型，設業務類型總數為n，按照自定義的排序規則對各業務進行編號，業務類型的編號為j，確定對待評價的多業務網絡中各業務進行評價的性能指標，設性能指標的總數為p； 第2步 利用數據采集工具進行不同業務下的相應數據采集，得到每個業務下的p個性能指標的測量值；定義測量值數據越大，代表其性能越好的性能指標為正指標，測量值數據越大，代表其性能越差的性能指標為負指標；按照自定義的排序規則對各性能指標進行編號，設各性能指標的編號為i； 第3步 對各性能指標進行正向化處理，即在負指標的測量值前加上負號，使之為負值，正指標保持原值； 第4步 設xij0表示第j個業務的第i個性能指標的正向化處理后的測量值，將正向化處理后的指標值用矩陣表示為
第5步 將矩陣中的各性能指標的測量值按照下式進行標準化變換 i＝1，2，...，p；j＝1，2，...，n； xij表示第j個業務的第i個性能指標的進行數據標準化后的值； 其中i＝1，2，…，p； 得標準化后的性能指標矩陣為
第6步 性能指標向量為p維x＝(x1，x2，…，xp)′，則將第i個性能指標的值記為xi；xi′為第i′個性能指標的值，建立標準化指標的協方差矩陣S， 其中，表示性能指標xi的方差； Cov(xi，xi′)＝Cov(xi′，xi)＝E(xi-xi)(xi′-xi′)，表示性能指標xi和性能指標xi′的兩性能指標的協方差； 得到S是對稱且正定的矩陣 第7步 設λ是待求得的特征根，I是單位矩陣； 則利用式|S-λI|＝0 求得S的特征根，得到λ1、λ2、...λp； 根據求特征向量的方法，利用式(S-λiI)ei＝0，求得相應的正交單位特征向量為e1，e2，…，ep； 第8步 記p維隨機向量(x1，x2，…，xp)′的均值μ＝(μ1，μ2，…，μp)′，建立因子模型為 其中，稱f1，f2，…，fm為公共因子，ε1，ε2，…，εm為特殊因子 則上式用矩陣表示為 x＝μ+Af+ε 式中，f＝(f1，f2，…，fm)′為公共因子向量，ε＝(ε1，ε2，…，εm)′為特殊因子向量，A＝(aij)p×m稱為因子載荷矩陣； 第9步 求出滿足不等式的盡可能小的m，其中，c表示百分比，取值為80％～90％； 計算初始因子載荷矩陣A； 第10步 利用湯姆森因子得分進行樣本的因子評價分析
第11步 計算得到總因子得分F也即綜合評價值， 總因子得分 現有的對多業務網絡的性能評價多是從某些單個性能指標進行評價，但這些性能指標僅能從單方面反映出網絡的各方面性能，對于網絡的綜合性僅能通過這些性能指標進行聯合模糊評估，不能進行精確的量化評估。尤其是對于不同的多業務網絡來說，常常存在著一個網絡的某幾項性能指標比另一個網絡的更優，而另幾項卻更差的情況，這樣很難綜合比較這兩個網絡的綜合性能誰更好。本發明方法提出一種評價多業務網絡綜合性能的方法，通過對網絡基本性能指標的測量，經過本方法的處理，對多業務網絡的綜合性能得以精確量化，得到該多業務網絡綜合性能量化值，可以量化評價多業務網絡的性能，尤其便于比較幾個不同多業務網絡的綜合性能。這為網絡技術人員評價以及選擇更好的多業務網絡提供了方法依據。
圖1為本發明方法的流程圖。
具體實施例方式 下面結合附圖對本發明作進一步詳細的說明。
步驟1.對于要評價的多業務網絡根據指標體系選取恰當的測量指標，并利用數據采集工具進行不同業務下的相應數據采集。一般來說，有以下性能指標連通性，吞吐量，帶寬，包轉發率，信道利用率，信道容量，帶寬利用率，時延，時延抖動，丟包，丟包率等，并可根據實際情況適當進行增減。本發明設性能指標的總個數為p。
步驟2.定義其指標的測量值數據越大，代表其性能越好的指標為正指標，測量值數據越大，代表其性能越差的指標為負指標。若無增減，對于上述列舉的測量指標，則p＝11，對于這11個性能指標，則連通性，吞吐量，帶寬，包轉發率，信道利用率，信道容量，帶寬利用率屬于正指標；時延，時延抖動，丟包，丟包率屬于負指標。并定義在負指標的測量值前加上負號，使之為負值，此過程稱為負指標正向化。被正向化后的負指標也符合正指標的特征數值越大，則表明性能越好。
自定義順序依次進行編號，一般可采用定義的正指標在前，負指標在后的順序。依次進行編號得x1，x2，…，xp，按以上原則處理，得正指標k個x1，x2，…，xk(k＝7)，為正值；正向化后的負指標p-k個xk+1，xk+2，…，xp，即x8，x9，x10，x11，均為負值，其中x1表示連通性，x2表示吞吐量，…，xp即x11表示丟包率。下文中用i表示性能指標的序號，1≤i≤p。
步驟3.現有的多業務網絡中的業務分類主要有FT、數據庫、交互式業務、郵件、服務、萬維網、P2P、攻擊、游戲、多媒體，共10類，當然，也可以根據實際網絡情況對業務分類進行適當增減。
設總業務數為n，按照任意確定的排序規則從1到n對其依次進行編號。若無增減，則n＝10。設業務的編號為j，1≤j≤n，即第j個業務下文中稱為業務j；加大其中業務j的業務量，減輕其它業務量，并測得該情況下的p個網絡性能指標，它們表示該業務j下的網絡性能指標。對每一個業務的p個性能指標進行測量，共得到n×p個結果。
步驟4.對各性能指標進行正向化處理，即在負指標的測量值前加上負號，使之為負值，正指標保持原值。
并將正向化后的指標值矩陣化，即將正向化后的指標值用矩陣表示為
其中，xij0表示第j個業務的第i個性能指標的觀測值。
步驟5.將矩陣中的各性能指標值按照下式進行標準化變換 i＝1，2，…，p；j＝1，2，…n，； xij表示在業務j下，編號為i的性能指標的進行數據標準化后的值。
其中i＝1，2，…，p； 經過標準化變換后的數據的協方差矩陣正好是原始向量的相關矩陣，且這些無量綱的數據具有相對的穩定性。
得標準后的性能指標矩陣為
步驟6.可得性能指標向量為p維x＝(x1，x2，…，xp)′。則將第i個性能指標的值記為xi；xi′為第i′個性能指標的值。
建立標準化指標的協方差矩陣S， 其中，表示性能指標xi的方差。
Cov(xi，xi′)＝Cov(xi′，xi)＝E(xi-xi)(xi′-xi′)，表示性能指標xi和性能指標xi′的兩性能指標的協方差。
可得S是對稱且正定的矩陣 步驟7.設λ是待求得的特征根，I是單位矩陣。
則利用式|S-λI|＝0 求得S的特征根，并依次排序為λ1≥λ2≥…≥λp≥0， 根據求特征向量的方法，利用式(S-λiI)ei＝0，求得相應的正交單位特征向量為e1，e2，…，ep’，又設 步驟8.建模 因有p維隨機向量x＝(x1，x2，…，xp)′，記p維隨機向量的均值μ＝(μ1，μ2，…，μp)′，建立因子模型為 其中，稱f1，f2，…，fm為公共因子，ε1，ε2，…，εm為特殊因子，它們都是不可觀測的隱變量。
則上式可以用矩陣表示為 x＝μ+Af+ε 式中，f＝(f1，f2，…，fm)′為公共因子向量，ε＝(ε1，ε2，…，εm)′為特殊因子向量，A＝(aij)p×m稱為因子載荷矩陣。
限定 則，公共因子彼此不相關且具有單位方差，特殊因子也彼此不相關且和公共因子也不相關。
步驟9.根據主成分分析，導出主成分； 作以下線性變換 限定y1是x1，x2，…，xp的一切線性函數中方差最大的，稱y1為第一主成分，并可推出它的方差具有最大值λ1，以此類推，推出x的第i主成分yi的方差最大值λi； 前m個主成分的累計貢獻率為
它表明前m個主成分y1，y2，…，ym解釋x1，x2，…，xp的能力； 并可計算初始因子載荷矩陣A； 其中，λ1，λ2，…λm是(之前)步驟5中求出的矩陣S的特征根，e1，e2，…，em是它們分別對應的正交單位特征向量，在步驟5中也亦求出。
步驟10.利用湯姆森因子得分進行樣本的因子評價分析
步驟11.計算得到總因子得分也即綜合評價值。
總因子得分 此即為該多業務網絡的綜合性能評價值。
根據此方法結果分析，評價多業務網絡的綜合性能；也可比較不同多業務網絡的綜合性能優劣。
權利要求
1、一種基于測量的多業務網絡性能綜合因子評價方法，其步驟包括
第1步 確定待評價的多業務網絡所包含的業務類型，設業務類型總數為n，按照自定義的排序規則對各業務進行編號，業務類型的編號為j，確定對待評價的多業務網絡中各業務進行評價的性能指標，設性能指標的總數為p；
第2步 利用數據采集工具進行不同業務下的相應數據采集，得到每個業務下的p個性能指標的測量值；定義測量值數據越大，代表其性能越好的性能指標為正指標，測量值數據越大，代表其性能越差的性能指標為負指標；按照自定義的排序規則對各性能指標進行編號，設各性能指標的編號為i；
第3步 對各性能指標進行正向化處理，即在負指標的測量值前加上負號，使之為負值，正指標保持原值；
第4步 設xij0表示第j個業務的第i個性能指標的正向化處理后的測量值，將正向化處理后的指標值用矩陣表示為
第5步將矩陣中的各性能指標的測量值按照下式進行標準化變換
i＝1，2，...，p；j＝1，2，...，n；
xij表示第j個業務的第i個性能指標的進行數據標準化后的值；
其中i＝1，2，…，p；
得標準化后的性能指標矩陣為
第6步性能指標向量為p維x＝(x1，x2，…，xp)′，則將第i個性能指標的值記為x1；xi′為第i′個性能指標的值，建立標準化指標的協方差矩陣S，
其中，表示性能指標xi的方差；
Cov(xi，xi′)＝Cov(xi′，xi)＝E(xi-xi)(xi′-xi′)，表示性能指標xi和性能指標xi′的兩性能指標的協方差；
得到S是對稱且正定的矩陣
第7步 設λ是待求得的特征根，I是單位矩陣；
則利用式|S-λI|＝0
求得S的特征根，得到λ1、λ2、…、λp；
根據求特征向量的方法，利用式(S-λiI)ei＝0，求得相應的正交單位特征向量為e1，e2，…，ep；
第8步 記p維隨機向量(x1，x2，…，xp)′的均值μ＝(μ1，μ2，…，μp)′，建立因子模型為
其中，稱f1，f2，…，fm為公共因子，ε1，ε2，…，εm為特殊因子
則上式用矩陣表示為
x＝μ+Af+ε
式中，f＝(f1，f2，…，fm)′為公共因子向量，ε＝(ε1，ε2，…，εm)′為特殊因子向量，A＝(aij)p×m稱為因子載荷矩陣；
第9步 求出滿足不等式的盡可能小的m，其中，c表示百分比，取值為80％～90％；
計算因子載荷矩陣A；
第10步 利用湯姆森因子得分進行樣本的因子評價分析
第11步 計算得到總因子得分F也即綜合評價值，
總因子得分
全文摘要
本發明屬于網絡性能評價技術領域，具體為一種基于測量的多業務網絡性能綜合因子評價方法。該方法鑒于多業務網絡具有很強的動態性和未知性等特點，根據采集數據構造性能矩陣(如網絡利用率、時延抖動等，該矩陣可以實時地反映網絡狀態和業務需求)，綜合考慮網絡協議、網絡拓撲、用戶行為等因素，采用因子分析進行網絡性能綜合評價。此評價方法基于測量，能夠對多業務網絡的性能進行綜合評價；此外，基于此評價方法還能為比較不同多業務網絡性能的優劣提供參考。實驗結果證實了此評價方法的有效性。
文檔編號H04L12/24GK101610170SQ20091006284
公開日2009年12月23日 申請日期2009年6月23日 優先權日2009年6月23日
發明者莉 喻, 李兆婧, 云 白, 劉祖浩, 聰 劉 申請人:華中科技大學