一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種網(wǎng)絡(luò)量特性分析方法，具體設(shè)及一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng) 絡(luò)流量特性分析方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著通信網(wǎng)中所承載的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量行為日益復(fù)雜，不同種類 的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)需求不斷增多，給網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院桶踩蕴岢隽烁叩囊?。提前預(yù) 測的數(shù)據(jù)流量變化趨勢，合理分配有限的網(wǎng)絡(luò)資源，有計劃的做好網(wǎng)絡(luò)擴容的優(yōu)化，對解決 網(wǎng)絡(luò)擁堵，提供更優(yōu)的用戶服務(wù)至關(guān)重要。
[0003] 對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量變化趨勢進(jìn)行預(yù)測需要根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，W期在一定 的理論指導(dǎo)下進(jìn)行預(yù)測。那么對于預(yù)測數(shù)據(jù)流量變化趨勢來說，分析整合網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的 特性就至關(guān)重要。
[0004] 在網(wǎng)絡(luò)流量的特性中，自相似特性和長相關(guān)特性是最重要的兩個特性。在該兩種 特性的參數(shù)已知的前提下，依據(jù)相關(guān)理論，我們可W通過構(gòu)建某種模型來預(yù)測一定時間內(nèi) 網(wǎng)絡(luò)流量變化趨勢。
[0005] 網(wǎng)絡(luò)流量自相似參數(shù)化rst指數(shù)是描述網(wǎng)絡(luò)流量自相似特性和長相關(guān)特性的重 要參數(shù)。為了更好的描述網(wǎng)絡(luò)流量特性，人們提出了多種算法來分析估計網(wǎng)絡(luò)流量的Hurst 參數(shù)。其中主要分為兩種算法，一種是基于時域的分析估計算法，主要包括RS分析法，聚 合時間序列絕對值法，方差時間圖法等等?；跁r域的分析估計算法復(fù)雜度較低，但是隨時 間尺度波動較大，魯椿性差，容易出現(xiàn)較大的偏差；另一種是基于頻域的分析估計算法。主 要包括小波分析法，周期圖法等等?；陬l域的分析估計算法魯椿性好，但是算法復(fù)雜度較 高，不能滿足網(wǎng)絡(luò)流量特性分析的實時性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)流 量特性分析方法。本發(fā)明使用基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法是兼有時域估計法和頻域估計法 的優(yōu)點，算法時間復(fù)雜度低，受時間尺度影響小，頑健性強。
[0007] 為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)方案：
[000引一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，所述方法包括如下步驟：
[0009] (1)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；
[0010] (2)運用網(wǎng)絡(luò)流量特性分析算法，通過網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)得到化rst指數(shù)；
[0011] 做通過網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)分析當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并對化rst指數(shù)進(jìn)行修正。
[0012] 本發(fā)明提供的優(yōu)選技術(shù)方案中，所述步驟（1)中提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)包括丟包率、 每秒發(fā)包數(shù)和流量。
[0013] 本發(fā)明提供的第二優(yōu)選技術(shù)方案中，所述步驟（2)的包括步驟如下：
[0014] A.選定分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的最佳分?jǐn)?shù)階數(shù)；
[0015] B.對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換；
[0016] C.求取分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的能量譜G(j);
[0017] D.對得到的能量譜曲線j~GU)進(jìn)行最小二乘擬合，確定斜率k，并由（化+1))/2 確定網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)。
[001引本發(fā)明提供的第S優(yōu)選技術(shù)方案中，所述化rst指數(shù)大于0. 5時，網(wǎng)絡(luò)處于正常傳 輸狀態(tài)；所述Hurst指數(shù)小于0. 5時，表明網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性被破壞，即網(wǎng)絡(luò)處于異常 傳輸狀態(tài)。
[0019] 本發(fā)明提供的第四優(yōu)選技術(shù)方案中，所述步驟（3)中網(wǎng)絡(luò)流量處于正常狀態(tài)時， 通過修改分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的階數(shù)a,平衡分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的時域特性和頻域特性，使得 在網(wǎng)絡(luò)正常的情況下，化rst指數(shù)波動較小。
[0020] 本發(fā)明提供的第五優(yōu)選技術(shù)方案中，所述分?jǐn)?shù)階傅里葉階數(shù)a的取值范圍為0-1， 不同的階數(shù)代表了分?jǐn)?shù)階傅里葉變換不同的時域特性和頻域特性。
[0021] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：
[0022] 本發(fā)明使用基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法是兼有時域估計法和頻域估計法的優(yōu)點， 算法時間復(fù)雜度低，受時間尺度影響小，頑健性強。
[0023] 本發(fā)明可W滿足高速網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特性分析，具有很好的實時性，同時可W根據(jù)實 時的系統(tǒng)特性調(diào)整算法參數(shù)，增加算法的魯椿性，擴大系統(tǒng)的適用范圍。
【附圖說明】
[0024] 圖1是一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)特性分析方法流程圖
[0025] 圖2是一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換提取化rst參數(shù)方法流程圖
【具體實施方式】
[0026] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0027] 如圖1所示，一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)也行分析方法，具體步驟如下： [002引步驟S1，針對實際網(wǎng)絡(luò)流量提取相關(guān)數(shù)據(jù)，為后續(xù)部分提供網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；
[0029] 步驟S2,運用網(wǎng)絡(luò)流量特性分析算法，通過網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)得到化rst指數(shù)；
[0030] 步驟S3,通過網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)分析當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并對化rst指數(shù)進(jìn)行修正。
[0031] 所述步驟S1中，實際網(wǎng)絡(luò)流量為網(wǎng)絡(luò)封包分析軟件所揃取的網(wǎng)絡(luò)封包數(shù)據(jù)。所述 的提取的數(shù)據(jù)為關(guān)于網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，包括；丟包率，每秒發(fā)包數(shù)，流量（每秒比特數(shù)）等等。
[0032] 所述步驟S2中，網(wǎng)絡(luò)流量特性分析算法為基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的自相似參數(shù) 估計算法。通過該算法可W得到網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)為出urst 指數(shù)?；痳st指數(shù)代表了網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性。
[0033] 如圖2所示，利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換計算網(wǎng)絡(luò)流量化rst參數(shù)的具體步驟為：
[0034] 步驟S201，依據(jù)應(yīng)用場景，選定分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的最佳階數(shù)；
[0035] 步驟S202,對步驟S1種所取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換；
[0036] 步驟S203,求取分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的能量譜G(j);
[0037] 步驟S204,對得到的能量譜曲線j~G(j)進(jìn)行最小二乘擬合，確定斜率k，并由 (化+1))/2確定化rst參數(shù)。
[003引分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的理論基礎(chǔ)為：
[0039] 信號X(t)的a階分?jǐn)?shù)階傅里葉變換為
[0040]
【主權(quán)項】
1. 一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，其特征在于，所述方法包括 如下步驟： (1) 提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)； (2) 運用網(wǎng)絡(luò)流量特性分析算法，通過網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)得到Hurst指數(shù)； (3) 通過網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)分析當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并對Hurst指數(shù)進(jìn)行修正。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，其特征在于，所述步驟（1)中提取網(wǎng)絡(luò) 流量數(shù)據(jù)包括丟包率、每秒發(fā)包數(shù)和流量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，其特征在于，所述步驟（2)包括步驟如 下： A. 選定分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的最佳分?jǐn)?shù)階數(shù)； B. 對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換； C. 求取分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的能量譜G(j); D. 對得到的能量譜曲線j~G(j)進(jìn)行最小二乘擬合，確定斜率k，并由（(k+l))/2確 定網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，其特征在于，所述Hurst指數(shù)大于0. 5 時，網(wǎng)絡(luò)處于正常傳輸狀態(tài)；所述Hurst指數(shù)小于0. 5時，表明網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性被破 壞，即網(wǎng)絡(luò)處于異常傳輸狀態(tài)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，其特征在于，所述步驟（3)中網(wǎng)絡(luò)流量 處于正常狀態(tài)時，通過修改分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的階數(shù)a，平衡分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的時域特性 和頻域特性，使得在網(wǎng)絡(luò)正常的情況下，Hurst指數(shù)波動較小。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，其特征在于，所述分?jǐn)?shù)階傅里葉階數(shù)a 的取值范圍為0-1，不同的階數(shù)代表了分?jǐn)?shù)階傅里葉變換不同的時域特性和頻域特性。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的網(wǎng)絡(luò)流量特性分析方法，該方法包括：(1)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；(2)運用網(wǎng)絡(luò)流量特性分析算法，通過網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)得到Hurst指數(shù)；(3)通過網(wǎng)絡(luò)流量特性參數(shù)分析當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并對Hurst指數(shù)進(jìn)行修正。該方法使用基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法是兼有時域估計法和頻域估計法的優(yōu)點，算法時間復(fù)雜度低，受時間尺度影響小，頑健性強。
【IPC分類】H04L12-26
【公開號】CN104767656
【申請?zhí)枴緾N201510166795
【發(fā)明人】孫勇, 張庚, 汪洋, 郭經(jīng)紅, 周禹, 蘇斕, 鐘卓健, 王智慧, 丁慧霞, 張然, 孫振超, 李思珍
【申請人】中國電力科學(xué)研究院, 國家電網(wǎng)公司, 北京郵電大學(xué), 江蘇省電力公司
【公開日】2015年7月8日
【申請日】2015年4月10日