面向應用的物聯網網絡性能評價方法
【專利摘要】本發明涉及一種面向應用的物聯網網絡性能評價方法，該方法克服了物聯網的異構性，在應用層對物聯網網絡性能進行分析評價，有助于網絡管理員或者用戶及時準確了解網絡運行狀況，為網絡管理人員改善網絡性能提供決策依據。與傳統的網絡性能評價方法相比，本發明將定性和定量的網絡性能評價方法結合了起來，提供了對于網絡性能感性和理性的認識；本發明首次將網絡性能分為四個級別，從好到差，依次為：藍色級別，黃色級別，橙色級別，紅色級別；本發明提出了一個新的網絡性能評價指標：累積網絡性能評價值。
【專利說明】面向應用的物聯網網絡性能評價方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于網絡性能分析評價領域，特別涉及一種面向應用的物聯網網絡性能評價方法。
【背景技術】
[0002]對網絡性能進行科學合理的評價，有助于網絡管理員或者用戶及時準確了解網絡運行狀況，為網絡管理人員改善網絡性能提供決策依據。由于需求的不同，網絡性能的評價方法也多種多樣。
[0003]網絡性能的評價方法分為定性和定量兩種。
[0004]定性的評價方法，是指通過觀測網絡運行狀況，或者簡單地測量一下網絡運行狀況的指標，根據用戶感受度和網絡性能評價分析人員的主觀經驗來對網絡的總體運行狀況給出一個粗略的、不太準確的評價。
[0005]與定性的評價方法相比，定量的評價方法評價過程更加科學，評價的結果也更加準確。定量的評價方法主要包括四種方法:測量法，數學分析法，軟件模擬法，綜合法。
[0006]測量法:通過測量網絡運行狀態的指標，根據網絡性能評價分析人員的以往經驗，經合已經測量出來的指標，來對網絡性能給出一個簡單的評價。
[0007]數學分析法:在網絡拓撲和網絡通信協議確定的情況下，分析了網絡參數指標對網絡性能的影響，用網絡參數指標和數學公式來表達網絡性能。數學公式，反映了網絡各個參數指標與網絡性能之間的關系。
[0008]軟件模擬法:又叫蒙特卡洛法，通過建立模型的方法，模擬出在真實環境中需要很長時間或者其它很苛刻的條件下出現的網絡狀況，然后，觀測網絡在這種情況下的運行狀況，對網絡性能做出評價。
[0009]綜合法:在實際進行網絡性能評價的時候，往往將以上幾種方法結合起來使用，以期達到更好更理想的評價結果。
[0010]定性的評價方法能讓人對網絡性能有一個初步的、感性的認識，但并不準確；定量的評價方法往往是基于數學方法的，得出的評價結果往往是基于數值的，雖然相對準確，但是并不能給人感性的認識，而且過程復雜。
【發明內容】
[0011]本發明的目的在于提供一種面向應用的物聯網網絡性能評價方法，解決了現有技術存在的上述問題。針對物聯網底層的異構性，設計了一種面向應用的物聯網網絡性能評價方法，有助于網絡管理員或者用戶及時準確了解網絡運行狀況，為網絡管理人員改善網絡性能提供決策依據。本發明將定性和定量的評價方法結合起來，將對網絡性能感性的認識和理性的認識結合了起來，而且過程相對簡單。
[0012]本發明的上述目的通過以下技術方案實現:
[0013]面向應用的物聯網網絡性能評價方法，將定性評價方法和定量評價方法結合了起來，包含以下步驟:
[0014](a)選取評價屬性，確定主要評價屬性和次要評價屬性；
[0015]( b )測量評價值，確定閾值和權重；
[0016](c)定性分析評價，確定網絡性能級別；
[0017](d)評價屬性值歸一化；
[0018](e)定量分析評價，計算網絡性能評價值和累積網絡性能評價值；
[0019](f)根據分析評價結果，優化網絡配置，改善網絡性能。
[0020]所述的步驟(C)中定性分析評價模型，根據網絡主要評價屬性和次要評價屬性所處水平，將網絡性能分為四個級別，從好到差，依次為:藍色級別，黃色級別，橙色級別，紅色級別；每一個級別的定義如下，
[0021]藍色級別:所有主要網絡評價屬性滿足閾值要求，所有次要網絡評價屬性滿足閾值要求；
[0022]黃色級別:所有主要網絡評價屬性滿足閾值要求，至少有一個次要網絡評價屬性不滿足閾值要求；
[0023]橙色級別:至少有一個主要網絡評價屬性不滿足閾值要求，所有次要網絡評價屬性滿足閾值要求；
[0024]紅色級別:至少有一個主要網絡評價屬性不滿足閾值要求，至少有一個次要網絡評價屬性不滿足閾值要求。`
[0025]所述的步驟(e)中定量分析評價模型，計算出網絡性能評價值和累積網絡性能評價值；
[0026]有時間段分隔如下:[tl, t2, t3,..., ti, tj, tk,...tn],時間可以等長分隔，也可
以非等長分隔。
[0027][ti, tj]時間段內的網絡性能評價值計算方法如下，
[0028]V (ti, tj) =wl*vl+w2*v2+…+wk*vk+...+wn*vn 公式 3
[0029]其中，V (ti, tj)表示[ti, tj]時間段內的網絡性能評價值，Wk表示評價屬性k的權重，vk表示評價屬性k歸一化后的值；
[0030]如果以ti時刻為起始時刻，則tk時刻的累積網絡性能評價值計算方法如下，
[0031]LV(ti, tk) =wi j*V(ti, tj)+wjk*V(tj, tk)公式 4
[0032]其中，L V (ti，tk)表示tk時刻的累積網絡性能評價值，補=Wjk =
這里wij表示[ti, tj]占總時間[ti, tk]的比重。
[0033]所述的步驟(d)是將評價屬性值分為向上型屬性和向下型屬性，向上型屬性，評價屬性值越大，表征網絡在此方面的性能越好；向下型屬性，評價屬性值越小，表征網絡在此方面的性能越好；二者計算方法如下，
[0034]向上型屬性和向下型屬性的歸一化方法不同，向上型屬性的歸一化方法如下，
[0035]Vi = 公式 I
[0036]其中，AVi表示向上型評價屬性i的屬性值，Ti表示向上型評價屬性i的閾值，vi表不歸一化后i的值。[0037]向下型屬性的歸一化方法，
[0038]Vi =公式 2
[0039]其中，AVi表示向下型評價屬性i的屬性值，Ti表示向下型評價屬性i的閾值，Vi表不歸一化后i的值；
[0040]對于超出閾值范圍的評價屬性值，可認為該評價屬性沒有意義，歸一化后的數值為O。
[0041]本發明的有益效果在于:與傳統的網絡性能評價方法相比，本發明將定性和定量的網絡性能評價方法結合了起來，提供了對于網絡性能感性和理性的認識；本發明首次將網絡性能分為四個級別，從好到差，依次為:藍色級別，黃色級別，橙色級別，紅色級別；本發明提出了一個新的網絡性能評價指標:累積網絡性能評價值。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0042]此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。
[0043]圖1為物聯網的異構性示意圖；
[0044]圖2為網絡性能級別示意圖；
[0045]圖3為面向應用的物聯網網絡性能評價模型流程圖。
【具體實施方式】
[0046]下面結合附圖進一步說明本發明的詳細內容及其【具體實施方式】。
[0047]參見圖1至圖3所示，本發明的面向應用的物聯網網絡性能評價方法，包含以下步驟:
[0048]( I)選取評價屬性，確定主要評價屬性和次要評價屬性；
[0049](2)測量評價值,確定閾值和權重；
[0050](3)定性分析評價，確定網絡性能級別；
[0051](4)評價屬性值歸一化；
[0052](5)定量分析評價，計算網絡性能評價值和累積網絡性能評價值；
[0053](6)根據分析評價結果，優化網絡配置，改善網絡性能。
[0054]本發明的面向應用的物聯網網絡性能評價方法，將定性評價方法和定量評價方法結合了起來。
[0055]上述步驟(3 )定性分析評價模型:
[0056]主要網絡評價屬性:與網絡主要業務相關的評價屬性，各個網絡因主要功能不同，主要網絡評價屬性也各異。如在實時性網絡中，時延、時延抖動就應該列為主要網絡評價屬性。
[0057]次要網絡評價屬性:與網絡主要業務相關性不大，但有助于改善網絡性能的評價屬性，各個網絡的次要網絡評價屬性不盡相同。在物聯網中，數據包的重復率就是一個次要網絡評價屬性。
[0058]根據網絡主要評價屬性和次要評價屬性所處水平，將網絡性能分為四個級別，從好到差，依次為:藍色級別，黃色級別，橙色級別，紅色級別。每一個級別的定義如下，
[0059]藍色級別:所有主要網絡評價屬性滿足閾值要求，所有次要網絡評價屬性滿足閾值要求；
[0060]黃色級別:所有主要網絡評價屬性滿足閾值要求，至少有一個次要網絡評價屬性不滿足閾值要求；
[0061]橙色級別:至少有一個主要網絡評價屬性不滿足閾值要求，所有次要網絡評價屬性滿足閾值要求；
[0062]紅色級別:至少有一個主要網絡評價屬性不滿足閾值要求，至少有一個次要網絡評價屬性不滿足閾值要求。
[0063]上述步驟(4)評價屬性分類:
[0064]將評價屬性值分為向上型屬性和向下型屬性。向上型屬性，評價屬性值越大，表征網絡在此方面的性能越好；向下型屬性，評價屬性值越小，表征網絡在此方面的性能越好。二者計算方法如下，
[0065]向上型屬性和向下型屬性的歸一化方法不同，向上型屬性的歸一化方法如下，
【權利要求】
1.一種面向應用的物聯網網絡性能評價方法，其特征在于:將定性評價方法和定量評價方法結合了起來，包含以下步驟: Ca)選取評價屬性，確定主要評價屬性和次要評價屬性； (b)測量評價值，確定閾值和權重； (C)定性分析評價，確定網絡性能級別； Cd)評價屬性值歸一化； Ce)定量分析評價，計算網絡性能評價值和累積網絡性能評價值； Cf)根據分析評價結果，優化網絡配置，改善網絡性能。
2.根據權利要求1所述的面向應用的物聯網網絡性能評價方法，其特征在于:所述的步驟(C)中定性分析評價模型，根據網絡主要評價屬性和次要評價屬性所處水平，將網絡性能分為四個級別，從好到差，依次為:藍色級別，黃色級別，橙色級別，紅色級別；每一個級別的定義如下， 藍色級別:所有主要網絡評價屬性滿足閾值要求，所有次要網絡評價屬性滿足閾值要求； 黃色級別:所有主要網絡評價屬性滿足閾值要求，至少有一個次要網絡評價屬性不滿足閾值要求； 橙色級別:至少有一個主要網絡評價屬性不滿足閾值要求，所有次要網絡評價屬性滿足閾值要求； 紅色級別:至少有一個主要網絡評價屬性不滿足閾值要求，至少有一個次要網絡評價屬性不滿足閾值要求。
3.根據權利要求1所述的面向應用的物聯網網絡性能評價方法，其特征在于:所述的步驟(e)中定量分析評價模型，計算出網絡性能評價值和累積網絡性能評價值； 有時間段分隔如下:[tl, t2, t3,..., ti, tj, tk,..., tn],時間可以等長分隔，也可以非等長分隔。 [ti, tj]時間段內的網絡性能評價值計算方法如下，
V (ti, t j) =wl*vl+w2*v2+…+wk*vk+...+wn*vn 公式 3 其中，V(ti,tj)表示[ti,tj]時間段內的網絡性能評價值，wk表示評價屬性k的權重，vk表示評價屬性k歸一化后的值； 如果以ti時刻為起始時刻，則tk時刻的累積網絡性能評價值計算方法如下，
LV(ti, tk) =wi j*V(ti, tj)+wjk*V(tj, tk)式 4 其中，LV(ti, tk)表示tk時刻的累積網絡性能評價值，wij =^, wjk = i^，這里wij表示[ti, tj]占總時間[ti, tk]的比重。
4.根據權利要求1所述的面向應用的物聯網網絡性能評價方法，其特征在于:所述的步驟(d)是將評價屬性值分為向上型屬性和向下型屬性，向上型屬性，評價屬性值越大，表征網絡在此方面的性能越好；向下型屬性，評價屬性值越小，表征網絡在此方面的性能越好；二者計算方法如下， 向上型屬性和向下型屬性的歸一化方法不同，向上型屬性的歸一化方法如下，
【文檔編號】H04L12/24GK103457772SQ201310392238
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年9月2日 優先權日:2013年9月2日
【發明者】胡亮, 趙闊, 王峰, 燕曉波, 車喜龍, 熊偉晴 申請人:吉林大學