一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的系統(tǒng)及方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的系統(tǒng)及方法，該方法將在線識(shí)別與離線識(shí)別相結(jié)合，兼顧了網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性的要求。對(duì)識(shí)別算法隱馬爾科夫模型(HMM)進(jìn)行了改進(jìn)，采用頻率作為發(fā)射概率，降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高識(shí)別映射效率。利用現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)備獲取QoS屬性進(jìn)行業(yè)務(wù)區(qū)分，使該方法具有較好的通用性和可實(shí)現(xiàn)性。通過(guò)對(duì)QoS域的動(dòng)態(tài)調(diào)整，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，得到較高性能的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)端到端QoS保證。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的系統(tǒng)及方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映 射的系統(tǒng)及方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 保證異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)端到端服務(wù)質(zhì)量（QoS，Quality of Service)，對(duì)順利開(kāi)展多媒體業(yè) 務(wù)具有重要意義，很多國(guó)際組織和學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研宄，提出了許多解決方案，其中QoS映 射是研宄熱點(diǎn)之一。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)跨域QoS類(lèi)映射存在以下特點(diǎn)：1)不同QoS域具有不同粒度 的QoS類(lèi)劃分，導(dǎo)致異構(gòu)域中的QoS類(lèi)映射存在匹配不準(zhǔn)確的問(wèn)題；2)存在大量QoS需求 相近業(yè)務(wù)，需要采取有效的方法降低執(zhí)行QoS映射等相關(guān)操作的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)；3)端到端的QoS 具有很大不確定性，這是由于即使對(duì)于同一種業(yè)務(wù)，不同的用戶也存在不同的QoS要求， 這是由于用戶本身具有很強(qiáng)的主觀性，業(yè)務(wù)內(nèi)容、環(huán)境、心情等都會(huì)對(duì)用戶的感知質(zhì)量有影 響；4)網(wǎng)絡(luò)資源處于動(dòng)態(tài)變化之中，而很多業(yè)務(wù)過(guò)程時(shí)間很短，這需要識(shí)別方案具有較高 的實(shí)時(shí)性。
[0003] 盡管有不少較好的單個(gè)解決方案，但缺乏在端到端QoS保證領(lǐng)域，對(duì)業(yè)務(wù)流識(shí)別 和QoS類(lèi)映射進(jìn)行有效整合的方案設(shè)計(jì)。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種泛在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí) 別和映射方案，該方案基于QoS特征選取業(yè)務(wù)區(qū)分特征以滿足QoS類(lèi)區(qū)分的需要，并通過(guò)有 機(jī)組合離線分析、在線分析和歷史信息，兼顧多媒體業(yè)務(wù)識(shí)別在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性上的需要， 并基于用戶體驗(yàn)的差異性，通過(guò)靈活調(diào)整映射結(jié)果，以提高多媒體業(yè)務(wù)的端到端QoS保證。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中多媒體業(yè)務(wù)，提出了一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射方 法及系統(tǒng)架構(gòu)。
[0005] 本發(fā)明為解決技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方法是：在無(wú)線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中為多媒體業(yè)務(wù)提 供QoS映射的體系結(jié)構(gòu)。該方法利用現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)備N(xiāo)etflow將抓獲該業(yè)務(wù)流特征的統(tǒng)計(jì)信 息，通過(guò)歸一化處理相關(guān)流特征，形成統(tǒng)一格式的序列集。依據(jù)當(dāng)前QoS域的分類(lèi)數(shù)，對(duì)獲 得的序列集聚類(lèi)，其目的是確定業(yè)務(wù)類(lèi)別分類(lèi)數(shù)目，提供給訓(xùn)練集訓(xùn)練識(shí)別算法（采用隱 馬爾科夫模型（HMM，Hidden Markov Model))使用。依據(jù)聚類(lèi)結(jié)果觀察業(yè)務(wù)流在包的QoS 層面是否具有相似性（即是否滿足可聚集條件），如果通過(guò)最短矢量距離判斷相似度較低 (即不滿足可聚集條件），則將該業(yè)務(wù)流按當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)缺省設(shè)置傳輸至下一 QoS域，否則，將可 聚集數(shù)據(jù)源集合在一起，進(jìn)行HMM分類(lèi)映射，這里的HMM由訓(xùn)練集訓(xùn)練得到。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)感知 器件感知當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)資源分布，集合映射結(jié)果，調(diào)整QoS類(lèi)匹配結(jié)果，如果網(wǎng)絡(luò)資源滿足，則 傳輸該業(yè)務(wù)群，并將該業(yè)務(wù)群加入訓(xùn)練集，訓(xùn)練新的HMM。如果不滿足，則判斷是否滿足等 待條件，如果滿足則等待，否則取消該業(yè)務(wù)群。所述方法僅需布置在網(wǎng)絡(luò)邊界的路由/網(wǎng)關(guān) 上，便于新接入技術(shù)的使用，有較好的可擴(kuò)展性。
[0006] 系統(tǒng)架構(gòu)及功能
[0007] 本系統(tǒng)主要包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知及數(shù)據(jù)包捕獲模塊、特征數(shù)據(jù)庫(kù)、離線分析服務(wù)器、 在線識(shí)別服務(wù)器、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和映射執(zhí)行器模塊。
[0008] 1)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知及數(shù)據(jù)包捕獲模塊，利用嗅探器完成特征提取、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知的 任務(wù)。借助網(wǎng)絡(luò)工具抓獲網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)流，獲得包到達(dá)時(shí)間間隔、包大小、流數(shù)量等QoS特 征的統(tǒng)計(jì)信息；
[0009] 2)特征數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的特征序列集合，這些特征序列集合是通過(guò)嗅探器 抓獲的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流獲得，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得區(qū)分特征；
[0010] 3)離線分析服務(wù)器從特征數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取完整的業(yè)務(wù)流信息，然后對(duì)各種業(yè)務(wù)進(jìn)行 離線分析，識(shí)別算法要求準(zhǔn)確率高，實(shí)時(shí)性要求可降低，分析結(jié)果一方面提供給在線識(shí)別服 務(wù)器用于事后誤差修正，另一方面用于更新歷史數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0011] 4)在線識(shí)別服務(wù)器包含在線識(shí)別引擎和訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，是模塊的核心部分，對(duì)算法 的實(shí)時(shí)性要求高，該模塊綜合特征數(shù)據(jù)庫(kù)、離線分析服務(wù)器和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)的信息快速分類(lèi) 業(yè)務(wù)。通過(guò)以下步驟解決實(shí)時(shí)性要求和準(zhǔn)確性要求之間的矛盾：
[0012] a:為了提高處理效率，對(duì)接收到的前幾個(gè)包即時(shí)傳輸，這對(duì)實(shí)時(shí)性要求甚高、數(shù)據(jù) 量少的業(yè)務(wù)較合適，比如礦井中傳感器采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求高于監(jiān)控視頻，但監(jiān)控 數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)小于視頻數(shù)據(jù)；
[0013] b:為了進(jìn)一步提高處理速度，選取前幾個(gè)包（一般是5?7個(gè)）的相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù) 作為快速識(shí)別算法的輸入?yún)?shù)，在接受到來(lái)自離線處理服務(wù)器輸入的修正結(jié)果以前，依據(jù) 快速識(shí)別算法識(shí)別結(jié)果處理，適合對(duì)實(shí)時(shí)性要求高、持續(xù)時(shí)間較短的業(yè)務(wù)流；
[0014] c:如果業(yè)務(wù)在收到離線分析服務(wù)器識(shí)別結(jié)果以后，依然沒(méi)有終止，為了兼顧準(zhǔn) 確性，采用離線識(shí)別結(jié)果進(jìn)一步處理，適合對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的業(yè)務(wù)流，如 IPTV、VoIP 等業(yè)務(wù)。
[0015] 5)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的是用戶行為分析等歷史數(shù)據(jù)。引入歷史信息表，暫存最有可 能成為業(yè)務(wù)流的候選數(shù)據(jù)流。歷史數(shù)據(jù)庫(kù)模塊存儲(chǔ)用戶行為模式和業(yè)務(wù)模式的歷史數(shù)據(jù)， 利用用戶行為模式和業(yè)務(wù)模式的歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)，主要用于前面的幾個(gè)包，適 合用時(shí)很短的業(yè)務(wù)，解決實(shí)時(shí)性問(wèn)題。
[0016] 在業(yè)務(wù)被正確識(shí)別以前，在線識(shí)別服務(wù)器利用該數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)該 業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)類(lèi)型，并基于該預(yù)測(cè)結(jié)果，將初期的預(yù)測(cè)結(jié)果提交給映射執(zhí)行器。這時(shí)有兩種情 況：（1)識(shí)別與預(yù)測(cè)結(jié)果一致，則在線識(shí)別服務(wù)器繼續(xù)檢測(cè)該業(yè)務(wù)，不再提交識(shí)別結(jié)果給映 射執(zhí)行器；（2)識(shí)別與預(yù)測(cè)結(jié)果不一致，則在線識(shí)別服務(wù)器將識(shí)別結(jié)果提交給映射執(zhí)行器。 離線分析服務(wù)器對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行全面分析，并將分析后的結(jié)果添加到歷史數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0017] 6)映射執(zhí)行器是模塊的另一核心部分，依據(jù)在線識(shí)別服務(wù)器提供的分類(lèi)結(jié)果和當(dāng) 前QoS域信息，完成聚集/解聚集的操作，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息，向下一個(gè)網(wǎng)絡(luò)提供彈性的QoS 映射服務(wù)。
[0018] 有益效果：
[0019] 1.改進(jìn)的HMM模型計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)小于典型HMM，提高了識(shí)別效率。
[0020] 2.考慮到用戶感知質(zhì)量差異性，通過(guò)靈活調(diào)整QoS/業(yè)務(wù)類(lèi)映射結(jié)果提高網(wǎng)絡(luò)資 源利用率，得到較高性能的網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)端到端QoS保證。
[0021] 3.考慮到通用性和可實(shí)現(xiàn)性，所用QoS參數(shù)來(lái)自典型的網(wǎng)絡(luò)抓包工具NetFlow ;該 算法考慮歷史信息對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流狀態(tài)的影響，對(duì)各數(shù)據(jù)流指定合適的誤差邊界，較大 地提高大業(yè)務(wù)流識(shí)別的準(zhǔn)確性。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0022] 圖1是本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射系統(tǒng)架構(gòu)。
[0023] 圖2是本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖。
[0024] 圖3是本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在端到端平均延遲分布上的仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比。

【具體實(shí)施方式】
[0025] 以下結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖對(duì)本發(fā)明創(chuàng)造作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。
[0026] 如圖2所示當(dāng)未知多媒體業(yè)務(wù)流進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)，Netflow將抓獲該業(yè)務(wù)流特征 的統(tǒng)計(jì)信息，通過(guò)歸一化處理相關(guān)流特征，形成統(tǒng)一格式的序列集。依據(jù)當(dāng)前QoS域的分 類(lèi)數(shù)，對(duì)獲得的序列集聚類(lèi)，其目的是確定業(yè)務(wù)類(lèi)別分類(lèi)數(shù)目，提供給訓(xùn)練集訓(xùn)練識(shí)別算法 HMM(Hidden Markov Model)使用，依據(jù)聚類(lèi)結(jié)果觀察業(yè)務(wù)流在包的QoS層面是否具有相似 性（即是否滿足可聚集條件），如果通過(guò)最短矢量距離判斷相似度較低（即不滿足可聚集條 件），則將該業(yè)務(wù)流按當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)缺省設(shè)置傳輸至下一 QoS域，否則，將可聚集數(shù)據(jù)源集合在 一起，進(jìn)行HMM分類(lèi)映射，這里的HMM由訓(xùn)練集訓(xùn)練得到。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)感知器件感知當(dāng)前網(wǎng)絡(luò) 資源分布，集合映射結(jié)果，調(diào)整QoS類(lèi)匹配結(jié)果，如果網(wǎng)絡(luò)資源滿足，則傳輸該業(yè)務(wù)群，并將 該業(yè)務(wù)群加入訓(xùn)練集，訓(xùn)練新的HMM。如果不滿足，則判斷是否滿足等待條件，如果滿足則等 待，否則取消該業(yè)務(wù)群。
[0027] 為了保證網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)端到端QoS，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)基于QoS/業(yè)務(wù)類(lèi)，提供區(qū)分服務(wù)。 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)屬于同一類(lèi)別QoS/業(yè)務(wù)類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)，提供一致的網(wǎng)絡(luò)操作，以保證其 QoS需求。提供QoS保證的網(wǎng)絡(luò)操作過(guò)程可使用有限狀態(tài)機(jī)描述，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)隱藏了其狀態(tài)及 狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移特征，僅多媒體業(yè)務(wù)流傳輸過(guò)程中的QoS特征可被外部觀察到。
[0028] 假設(shè)網(wǎng)絡(luò)操作狀態(tài)相互轉(zhuǎn)移的概率矩陣為A = {>』，1 < i，j < N(N為狀態(tài)數(shù) 目），a ij= p (q t+i/qt)表示從狀態(tài)qi轉(zhuǎn)移到狀態(tài)q j的概率，

【權(quán)利要求】
1. 一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感 知及數(shù)據(jù)包捕獲模塊、特征數(shù)據(jù)庫(kù)、離線分析服務(wù)器、在線識(shí)別服務(wù)器、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和映射 執(zhí)行器模塊； 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知及數(shù)據(jù)包捕獲模塊的功能是；利用嗅探器完成特征提取、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知 的任務(wù)，借助網(wǎng)絡(luò)工具抓獲網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)流，獲得包到達(dá)時(shí)間間隔、包大小、流數(shù)量的QoS 特征的統(tǒng)計(jì)信息； 特征數(shù)據(jù)庫(kù)的功能是；存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的通過(guò)嗅探器抓獲的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流獲得的特征序 列集合，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得區(qū)分特征； 離線分析服務(wù)器的功能是；從特征數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取完整的業(yè)務(wù)流信息，然后對(duì)各種業(yè)務(wù) 進(jìn)行離線分析，分析結(jié)果一方面提供給在線識(shí)別服務(wù)器用于事后誤差修正，另一方面用于 更新歷史數(shù)據(jù)庫(kù)； 在線識(shí)別服務(wù)器的功能是；為了提高處理效率，對(duì)接收到的前幾個(gè)包即時(shí)傳輸；為了 進(jìn)一步提高處理速度，選取前幾個(gè)包的相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為快速識(shí)別算法的輸入?yún)?shù)，在接 受到來(lái)自離線處理服務(wù)器輸入的修正結(jié)果W前，依據(jù)快速識(shí)別算法識(shí)別結(jié)果處理；如果業(yè) 務(wù)在收到離線分析服務(wù)器識(shí)別結(jié)果W后，依然沒(méi)有終止，為了兼顧準(zhǔn)確性，采用離線識(shí)別結(jié) 果進(jìn)一步處理； 歷史數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的功能是；存儲(chǔ)用戶行為模式和業(yè)務(wù)模式的歷史數(shù)據(jù)，利用用戶行為 模式和業(yè)務(wù)模式的歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)； 映射執(zhí)行器的功能是：依據(jù)在線識(shí)別服務(wù)器提供的分類(lèi)結(jié)果和當(dāng)前QoS域信息，完成 聚集/解聚集的操作，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息，向下一個(gè)網(wǎng)絡(luò)提供彈性的QoS映射服務(wù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的系統(tǒng)，其特征在于：所 述系統(tǒng)的在線識(shí)別服務(wù)器包含在線識(shí)別引擎和訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)；所述模塊綜合特征數(shù)據(jù)庫(kù)、離 線分析服務(wù)器和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)的信息快速分類(lèi)業(yè)務(wù)。
3. -種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的方法，其特征在于：當(dāng)未知多媒體業(yè)務(wù)流進(jìn)入 網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)，Netflow將抓獲該業(yè)務(wù)流特征的統(tǒng)計(jì)信息，通過(guò)歸一化處理相關(guān)流特征，形成 統(tǒng)一格式的序列集；依據(jù)當(dāng)前QoS域的分類(lèi)數(shù)，對(duì)獲得的序列集聚類(lèi)，確定業(yè)務(wù)類(lèi)別分類(lèi)數(shù) 目，提供給訓(xùn)練集訓(xùn)練識(shí)別算法HMM使用，依據(jù)聚類(lèi)結(jié)果觀察業(yè)務(wù)流在包的QoS層面是否具 有相似性，如果通過(guò)最短矢量距離判斷相似度較低，則將該業(yè)務(wù)流按當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)缺省設(shè)置傳 輸至下一 QoS域，否則，將可聚集數(shù)據(jù)源集合在一起，進(jìn)行HMM分類(lèi)映射；通過(guò)網(wǎng)絡(luò)感知器件 感知當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)資源分布，集合映射結(jié)果，調(diào)整QoS類(lèi)匹配結(jié)果，如果網(wǎng)絡(luò)資源滿足，則傳輸 該業(yè)務(wù)群，并將該業(yè)務(wù)群加入訓(xùn)練集，訓(xùn)練新的HMM ;如果不滿足，則判斷是否滿足等待條 件，如果滿足則等待，否則取消該業(yè)務(wù)群。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的方法，其特征在于：所 述方法僅需布置在網(wǎng)絡(luò)邊界的路由/網(wǎng)關(guān)上，便于新接入技術(shù)的使用，有較好的可擴(kuò)展性。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的方法，其特征在于：所 述方法基于改進(jìn)HMM的多媒體業(yè)務(wù)算法，通過(guò)改進(jìn)發(fā)射概率，簡(jiǎn)化高階依賴(lài)關(guān)系降低實(shí)現(xiàn) 難度，基于歷史信息提高準(zhǔn)確性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)保持典型HMM模型結(jié)構(gòu)不變，僅增加了發(fā)射概率 的計(jì)算量0 (腳，不增加訓(xùn)練和識(shí)別階段的計(jì)算復(fù)雜度。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種網(wǎng)絡(luò)多媒體業(yè)務(wù)流識(shí)別和映射的方法，其特征在于：所 述的HMM模型的建模過(guò)程為； (1)初始化模型；口)應(yīng)用聚類(lèi)；樹(shù)應(yīng)用模式的HMM建模；(4)計(jì)算觀測(cè)值序列發(fā)生概率。
【文檔編號(hào)】H04L29/06GK104468567SQ201410737243
【公開(kāi)日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月5日
【發(fā)明者】董育寧, 徐久琴, 王再見(jiàn) 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)