[發明專利]一種建立網絡性能模型的方法和設備

有效

• 申請號: 200710151586.1
• 申請日: 2007-09-28
• 公開（公告）號: CN101399708A
• 公開（公告）日: 2009-04-01
• 發明（設計）人: 施廣宇;龍有水
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26;H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司
• 代理人: 宋志強;麻海明

1.一種建立網絡性能模型的方法，其特征在于，該方法包括：

接收網絡中的網絡節點發送的性能數據；

利用所述接收到的性能數據，確定體現全網中各網絡節點之間性能數據相關性的α參數，以及體現全網的性能數據分布規律的β參數，其中，確定體現全網中各網絡節點之間性能數據相關性的α參數，以及體現全網的性能數據分布規律的β參數為：確定使得接收到的所述性能數據出現概率最大時對應的α參數和β參數；

利用所述確定的α參數和β參數建立隱含狄利克雷分配LDA網絡性能模型，包括：利用所述確定的α參數和β參數，確定內部變量θ參數所服從的Dir(α)分布，以及Z_d參數所服從的Multinomial(θ)分布，所述θ參數表示不同網絡節點之間的性能數據的分布規律，所述Z_d參數表示第d個網絡節點的各性能數據的分布規律；

利用建立的LDA網絡性能模型產生網絡節點的仿真性能數據，并建立網絡性能仿真環境；

利用建立的網絡性能仿真環境進行模擬測試，實現網絡的優化或服務質量QoS控制。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在確定α參數和β參數之前還包括：對所述接收到的性能數據進行取整處理和/或分塊處理；

利用取整處理和/或分塊處理后的性能數據，執行所述確定體現全網中各網絡節點之間性能數據相關性的α參數，以及體現全網的性能數據分布規律的β參數的步驟。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述使得接收到的所述性能數據出現概率最大時對應的α參數和β參數是采用極大似然法確定的；具體確定過程包括：?

初始化網絡模型的組成成分數K，K大于等于2；

建立包含α參數和β參數的似然函數l(α，β)；

根據接收到的性能數據，計算使得該似然函數l(α，β)取值最大時的α參數和β參數值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述包含α參數和β參數的似然函數l(α，β)為：其中，

M為網絡中發送性能數據的網絡節點的數目，w_d為第d個網絡節點發送的性能數據，p(w_d|α，β)為在α參數和β參數條件下w_d出現的概率；

所述似然函數l(α，β)包含θ參數和Z_d參數，所述θ參數為K維的參數，α為K維的參數；w_d在Z_d和β參數條件下的概率為p(w_d|Z_d，β)時，β為K×V維的參數，w_d在Z_d和β參數條件下滿足高斯分布時，β為2×K×K_s維的參數；其中，V表示性能數據的樣本空間，K_s為高斯成分數。

5.根據權利要求4述的方法，其特征在于，當w_d在Z_d和β參數條件下的概率為p(w_d|Z_d，β)時，所述使得似然函數l(α，β)取值最大時的α參數和β參數值通過使用變分法計算，具體計算過程包括：

在似然函數l(α，β)中引入中間變量γ和?得到所述似然函數l(α，β)的簡化等效函數?其中，γ為K維的參數，?為K×V維的參數；

將α參數和β參數作為已知變量，γ和?作為自變量，對所述簡化等效函數?取極值，得出最優的γ和?的參數值；

將得出的最優的γ和?的參數值代入所述簡化等效函數?并將α參數和β參數作為自變量，對所述簡化等效函數?求極值，得出α參數和β參數的值，將所述得出的α參數和β參數的值作為使得該似然函數l(α，β)取值最大時的α參數和β參數值。?