基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法，其主要分為訓練和估計兩個階段，在訓練階段，源節點向多個目的節點發送背靠背探測包獲取路徑數據，然后利用路徑數據估計出時變鏈路丟包率的先驗信息，并建立卡爾曼濾波器的狀態轉移方程；估計階段在不需要發送探測包的條件下，利用狀態轉移方程和網絡背景流所得到的路徑數據，通過反饋控制的方法完成時變鏈路丟包率的遞歸計算和估計；通過引入卡爾曼濾波模型來估計時變網絡的鏈路丟包率，得到的鏈路丟包率估計結果，具有均方誤差最小這個特性，并且具有很好的估計精度，能夠實時地反應時變網絡鏈路丟包率的時變特性。
【專利說明】基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于網絡測量技術，具體涉及一種基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法的設計。
【背景技術】
[0002]隨著互聯網技術的快速發展，網絡的規模和復雜性日益提高，為了成功地設計、管理和優化網絡，就必須實時、準確地了解網絡鏈路性能參數，例如鏈路丟包率、鏈路時延等，及其動態變化情況。傳統方法通常假設網絡中所有節點都可以協作，對網絡鏈路性能參數進行直接測量，但在實際中，很多節點出于對網絡性能和安全等因素的考慮，往往不愿意協作，使得傳統方法在實際應用中可能失效。與傳統網絡方法不同，網絡層析成像方法在不需要中間節點協作的條件下，可以通過在網絡邊緣節點之間發送探測包來獲取端到端的性能參數，然后利用統計學等方法推斷得到網絡鏈路性能參數，受到了國內外學術界和工業界的廣泛關注。現有大多數網絡層析成像方法都是假設網絡鏈路狀態在一段較長時間內平穩，網絡鏈路性能參數在這段時間內保持不變，因此又把這一類方法稱為平穩網絡層析成像方法，但在實際中，由于真實網絡流量的高突發性，網絡鏈路狀態會頻繁地發生變化，而平穩網絡鏈路丟包率估計結果成立的前提就是網絡鏈路狀態的平穩性，故平穩網絡鏈路丟包率估計方法不適合長時間的測量，其估計結果也很難反映出真實網絡內部鏈路丟包率時變特性
[0003]鏈路丟包率估計是網絡層析成像的一個重要方面，目前雖然網絡測量領域已經存在一些非平穩網絡鏈路丟包率估計的相關研究，如GHITA D, NGUYEN H, KURANT M, etal.Netscope:Practical network loss tomography[C]//Proc.1EEE INF0C0M, SanDiego, CA, USA, March, 2010:1-9,但是很多穩網絡鏈路丟包率估計方法得到的估計結果都不能有效地反應實際網絡鏈路丟包率的時變特性，且估計結果不具備均方誤差最小這個特性，使得測量得到的網絡鏈路丟包率不能接近于實際的網絡鏈路丟包率。
【發明內容】
[0004]本發明所要解決的技術問題是針對現有技術中網絡鏈路丟包率估計方法精確度不高的缺點而提出一種基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法。
[0005]本發明解決其技術問題采用的技術方案是:基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法，具體包括:
[0006]S1、準備先驗數據:由源節點向目的節點對發送背靠背探測包，得到時變路徑傳輸概率Y，根據Y=AX,得到時變鏈路傳輸概率X，其中A為已知的網絡鏈路的路由矩陣；
[0007]S2、訓練階段:根據所述步驟SI中得到的時變路徑傳輸概率Y、時變鏈路傳輸概率X 以及卡爾曼濾波模型:Xk+1=CkXk+Wk，Yk=AkXk+Vk 得到 Ck、Qk、Rk ；
[0008]其中，Xk、Yk分別表示在時刻k下的鏈路傳輸概率的對數向量和路徑傳輸概率的對數向量，用ItptftJ表示測量時間內的等間距時刻，用{1，2，...，Τ}來表示k的取值范圍Itpt2?…tT}，其中k e {1，2，...，Τ}，且I≤k≤T，Ck為在時刻k下的狀態轉移矩陣，Ak為在時刻k下的路由矩陣，Wk表示時刻k下時變網絡鏈路丟包率估計過程中的隨機噪聲，Vk表示時刻k下時變網絡路徑丟包率估計過程中的觀測噪聲；
[0009]所述Qk為時刻k下的隨機噪聲Wk的協方差矩陣，Rk為時刻k下的觀測噪聲Vk的協方差矩陣，設定在測量周期內，狀態轉移矩陣Ck和路由矩陣Ak恒定不變，即Ck=C，Ak=A，隨機噪聲Wk和觀測噪聲Vk的協方差矩陣是常量，即Qk=Q，Rk=R,選出一組與真實值最接近的Q、R值；
[0010]S3、獲取觀測數據:在網絡中加入路徑級Pareto分布的用戶數據報協議UDP流和路徑級文件傳輸協議FTP應用傳輸控制協議TCP流作為背景流量，獲取在時刻k下路徑的
傳輸概率4 ；
[0011]S4、估計階段:采用反饋控制的方式來完成過程狀態的遞歸計算和估計，包括兩個過程:
[0012]1、時間預測過程:根據上一時刻k下鏈路傳輸概率的估計值Iii和系統誤差協方
差矩陣的估計值Pklk,向前預測當前時刻k+Ι下鏈路傳輸概率的預估值和誤差協方差矩陣的預估值Pk+1|k，計算結果組成當前時刻下狀態更新的先驗值，預測過程為:
[0013]
【權利要求】
1.基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法，其特征在于，具體包括: S1、準備先驗數據:由源節點向目的節點對發送背靠背探測包，得到時變路徑傳輸概率Y，根據Y=AX,得到時變鏈路傳輸概率X，其中A為已知的網絡鏈路的路由矩陣； S2、訓練階段:根據所述步驟SI中得到的時變路徑傳輸概率Y、時變鏈路傳輸概率X以及卡爾曼濾波模型:Xk+1=CkXk+Wk，Yk=AkXk+Vk 得到 Ck、Qk、Rk ； 其中，Xk、Yk分別表示在時刻k下的鏈路傳輸概率的對數向量和路徑傳輸概率的對數向量，用Itpt2——tT}表示測量時間內的等間距時刻,用{1，2，...，T}來表示k的取值范圍It1, t2....tT}，其中k e {1，2，...，T}，且I≤k≤T，Ck為在時刻k下的狀態轉移矩陣，Ak為在時刻k下的路由矩陣，Wk表示時刻k下時變網絡鏈路丟包率估計過程中的隨機噪聲，Vk表示時刻k下時變網絡路徑丟包率估計過程中的觀測噪聲； 所述Qk為時刻k下的隨機噪聲Wk的協方差矩陣，Rk為時刻k下的觀測噪聲Vk的協方差矩陣，設定在測量周期內，狀態轉移矩陣Ck和路由矩陣Ak恒定不變，即Ck=C，Ak=A，隨機噪聲Wk和觀測噪聲Vk的協方差矩陣是常量，即Qk=Q，Rk=R,選出一組與真實值最接近的Q、R值； S3、獲取觀測數據:在網絡中加入路徑級Pareto分布的用戶數據報協議UDP流和路徑級文件傳輸協議FTP應用傳輸控制協議TCP流作為背景流量，獲取在時刻k下路徑的傳輸概率)Y K S4、估計階段:采用反饋控制的方式來完成過程狀態的遞歸計算和估計，包括兩個過程: (1)、時間預測過程:根據上一時刻k下鏈路傳輸概率的估計值^^和系統誤差協方差矩陣的估計值Pklk,向前預測當前時刻k+Ι下鏈路傳輸概率的預估值毛_和誤差協方差矩陣的預估值pk+llk，計算結果組成當前時刻下狀態更新的先驗值，預測過程為:
2.如權利要求1所述的基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法，其特征在于，時變路徑傳輸概率Y= (Y1，Y2，…ΥΜ)τ表示M條從源節點到目的節點路徑傳輸概率的對數向量，所述M表示路徑條數；時變鏈路傳輸概率X= (X1, X2,…ΧΝ)τ表示N條鏈路傳輸概率的對數向量，所述N表示鏈路條數；其中所述Ν>Μ。
3.如權利要求1或2所述的基于卡爾曼濾波的時變網絡鏈路丟包率的估計方法，其特征在于，在所述步驟S2中最接近真實值的Q、R選取過程為: 將誤差向量函數定義為，即T個時刻鏈路傳輸概率余
【文檔編號】H04L12/26GK103490955SQ201310428671
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月18日 優先權日:2013年9月18日
【發明者】費高雷, 楊靜, 陳凱云, 胡光岷 申請人:電子科技大學