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1、10申请公布号CN104202213A43申请公布日20141210CN104202213A21申请号201410451257922申请日20140906H04L12/26200601H04L12/81120130171申请人国家电网公司地址100031北京市西城区西长安街86号申请人国网新疆电力公司信息通信公司72发明人运凯李凯崔力民刘信沈佳74专利代理机构乌鲁木齐合纵专利商标事务所65105代理人周星莹汤建武54发明名称带宽预测方法57摘要本发明涉及通信技术领域，是一种带宽预测方法，按照下述步骤执行设定基数和变量的初始值；测定从到的连续个可用带宽的值；初始化滤波器权重系数向量；将测定的从到。
2、的个可用带宽的值依次赋给预测基数参数向量的向量元素；通过滤波器权重系数向量和预测基数参数向量，预测第个可用带宽的值；测定第个可用带宽的值；计算预测的第个可用带宽的值和预测的第个可用带宽的值之间的误差；计算收敛因子的值；修改滤波器的权重系数向量；判断是否需要预测下一个可用带宽的值。本发明利用网络的自相似性，在数据发送端通过实际测定的个可用的带宽值，使用自适应滤波方法，预测出下一个可用带宽的值，从而达到了精确预测下一个可用带宽值的目的。51INTCL权利要求书2页说明书4页附图2页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书4页附图2页10申请公布号CN104202213A。
3、CN104202213A1/2页21一种带宽预测方法，其特征在于按下述步骤进行步骤101设定基数和变量的初始值，使，1；步骤102测定从到的连续个可用带宽的值；步骤103初始化滤波器权重系数向量；步骤104计算预测基数参数向量，将测定的从到的个可用带宽的值依次赋给预测基数参数向量的向量元素，预测基数参数向量为列向量；步骤105通过滤波器权重系数向量和预测基数参数向量，通过公式预测第个可用带宽的值；步骤106测定第个可用带宽的值；步骤107计算预测的第个可用带宽的值和预测的第个可用带宽的值之间的误差；计算公式是，其中，为测定的第个可用带宽的值，为预测的第个可用带宽的值；步骤108根据公式计算收敛。
4、因子的值，其中，为测定的第个可用带宽的值；步骤109根据公式，修改滤波器的权重系数向量；步骤110判断是否需要预测下一个可用带宽的值，如果需要，则执行步骤111；否则，结束流程；步骤111变量加1，返回步骤104，使用修改后的滤波器的权重系数向量，进行下一个可用带宽的值的预测。2根据权利要求1所述的带宽预测方法，其特征在于在步骤101中，50。3根据权利要求1或2所述的带宽预测方法，其特征在于在步骤102中，数据发送端发送数据包，同时监测数据包发送速率，设定当前数据包发送速率为当前可用带宽；同时根据发送速率的改变比例改变当前可用带宽；连续测定从到的个可用带宽的值。4根据权利要求1或2所述的带宽。
5、预测方法，其特征在于在步骤103中，滤波器权重系数向量为，其中，向量元素的初始值为，。5根据权利要求3所述的带宽预测方法，其特征在于在步骤103中，滤波器权重系数向量为，其中，向量元素的初始值为，。6根据权利要求1或2所述的带宽预测方法，其特征在于在步骤106中，测定第个可用带宽的值使用的方法与步骤102中，测定从到的连续个可用带宽的值使权利要求书CN104202213A2/2页3用的方法相同。7根据权利要求3所述的带宽预测方法，其特征在于在步骤106中，测定第个可用带宽的值使用的方法与步骤102中，测定从到的连续个可用带宽的值使用的方法相同。8根据权利要求4所述的带宽预测方法，其特征在于在步。
6、骤106中，测定第个可用带宽的值使用的方法与步骤102中，测定从到的连续个可用带宽的值使用的方法相同。9根据权利要求5所述的带宽预测方法，其特征在于在步骤106中，测定第个可用带宽的值使用的方法与步骤102中，测定从到的连续个可用带宽的值使用的方法相同。权利要求书CN104202213A1/4页4带宽预测方法技术领域0001本发明涉及通信技术领域，是一种带宽预测方法。背景技术0002带宽是反映网络状态的重要参数，它体现了网络链路中数据包的最大传输速率，通过测量链路的可用带宽，可以在数据发送端调节数据包的发送速率，既充分利用网络的带宽，又不造成拥塞，使链路带宽得到充分利用，因此测量链路可用带宽变。
7、得越来越重要。0003网络环境的不确定性导致了网络数据传输时延的不稳定性，带宽的测量通常根据数据包的数据容量和时延的比值来计算，因而带宽作为衡量网络性能的一项重要指标，同样具有不确定性。因此，带宽不能用简单地时变函数来表示和预测。发明内容0004本发明提供了一种带宽预测方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有带宽预测方法中存在的预测结果不稳定、不准确的问题。0005本发明的技术方案是通过以下措施来实现的一种带宽预测方法，按下述步骤进行步骤101设定基数和变量的初始值，使，1；步骤102测定从到的连续个可用带宽的值；步骤103初始化滤波器权重系数向量；步骤104计算预测基数参数向量，将测。
8、定的从到的个可用带宽的值依次赋给预测基数参数向量的向量元素，预测基数参数向量为列向量；步骤105通过滤波器权重系数向量和预测基数参数向量，通过公式预测第个可用带宽的值；步骤106测定第个可用带宽的值；步骤107计算预测的第个可用带宽的值和预测的第个可用带宽的值之间的误差；计算公式是，其中，为测定的第个可用带宽的值，为预测的第个可用带宽的值；步骤108根据公式计算收敛因子的值，其中，为测定的第个可用带宽的值；步骤109根据公式，修改滤波器的权重系数向量；说明书CN104202213A2/4页5步骤110判断是否需要预测下一个可用带宽的值，如果需要，则执行步骤111；否则，结束流程；步骤111变量。
9、加1，返回步骤104，使用修改后的滤波器的权重系数向量，进行下一个可用带宽的值的预测。0006下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进上述在步骤101中，50。0007上述在步骤102中，数据发送端发送数据包，同时监测数据包发送速率，设定当前数据包发送速率为当前可用带宽；同时根据发送速率的改变比例改变当前可用带宽；连续测定从到的个可用带宽的值。0008上述在步骤103中，滤波器权重系数向量为，其中，向量元素的初始值为，。0009上述在步骤106中，测定第个可用带宽的值使用的方法与步骤102中，测定从到的连续个可用带宽的值使用的方法相同。0010本发明利用网络的自相似性，在数据发送端通过实。
10、际测定的个可用的带宽值，使用自适应滤波方法，预测出下一个可用带宽的值，从而达到了精确预测下一个可用带宽值的目的，具有准确、高效的特点。附图说明0011附图1为本发明实施例的带宽预测方法的流程示意图。0012附图2为本发明实施例的网络拓扑结构示意图。0013附图3为本发明实施例的预测的可用带宽与实际测定的可用带宽的对比示意图。0014附图中的编码分别为1为发送端，2为第一路由，3为第二路由，4为接收端。具体实施方式0015本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。0016下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述如附图1所示，该带宽预测方法，按下述步骤进行步。
11、骤101设定基数和变量的初始值，基数的取值取决于经验值，一般情况下，本发明优选的取值范围是在和之间，因此本实施例中，取。变量的初始值取大于零的自然数，本实施例中变量的初始值取1。0017步骤102测定从到的连续个可用带宽的值；在数据发送端发送数据包，同时监测数据包发送速率，设定当前数据包发送速率为当前可用带宽；同时根据发送速率的改变比例改变当前可用带宽；测定从到的连续个可用带宽的值。0018步骤103初始化滤波器权重系数向量；说明书CN104202213A3/4页6滤波器权重系数向量是自适应滤波方法中的重要向量参数，在本发明中，就是通过调整滤波器权重系数向量中各个向量的数值，做出对适应系数的修。
12、正，从而实现对下一个可用带宽值的准确预测。本实施例中，滤波器权重系数向量为；其中，向量元素的初始值为，。0019步骤104计算预测基数参数向量，将测定的从到的个可用带宽的值依次赋给预测基数参数向量的向量元素，预测基数参数向量为列向量；步骤105通过滤波器权重系数向量和预测基数参数向量，通过公式预测第个可用带宽的值；步骤106测定第个可用带宽的值；测定第个可用带宽的值使用的方法与步骤102中，测定从到的连续个可用带宽的值使用的方法一样。0020步骤107计算预测的第个可用带宽的值和预测的第个可用带宽的值之间的误差；计算公式是，其中，为测定的第个可用带宽的值，为预测的第个可用带宽的值；步骤108根。
13、据公式计算收敛因子的值，其中，为测定的第个可用带宽的值；步骤109根据公式，修改滤波器的权重系数向量；步骤110判断是否需要预测下一个可用带宽的值，如果需要，则执行步骤111；否则，结束流程；步骤111变量加1，返回步骤104，使用修改后的滤波器的权重系数向量，进行下一个可用带宽的值的预测。时延的统计特性显著，即带宽具有很强的自相似性，可以考虑通过其自相似性寻求预测带宽的途径，在信号处理领域，自适应滤波是一种以适应系数和历史信号值为基础来预测某一时刻信号值的典型方法，该方法通过获取历史参数，调整过滤器系数，使它自动适应信号的统计特性，提高了预测的准确度。本是发明利用网络的自相似性，在数据发送端。
14、通过实际测定的个可用的带宽值，使用自适应滤波方法，预测出下一个可用带宽的值，从而达到了精确预测下一个可用带宽值的目的。0021可根据实际需要，对上述带宽预测方法作进一步优化或/和改进如附图1所示，上述在步骤101中，50。0022以上技术特征构成了本发明的实施例，其具有较强的适应性和实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。0023下面以一个简单的网络拓扑结构为例说明本发明的带宽预测方法，如附图2所示，路径由发送端1、第一路由2、第二路由3和接收端4组成，初始设置各链路带宽为5MB/说明书CN104202213A4/4页7S；在第5秒路径性能恶化为带宽1MB/S；在第。
15、10秒时，路径性能恢复为带宽5MB/S；在第20秒时，路径性能恶化为带宽1MB/S。0024实验中测出的数据是数据包数目，即将每两次时延预测更新之间发送端1收到数据包确认的数目和两次时延更新的间隔的比值表示为当前路径的带宽值，每个数据包的大小为14688B。因为网络环境中多种因素影响，比如第一路由2或第二路由3进行数据处理导致的数据排队，路径真实带宽并不和以上环境一致。0025如附图3所示，为使用本发明带宽预测方法预测的路径可用带宽与实际测定的路径可用带宽的对比图，由附图3可以看出，本发明提供的带宽预测方法具有较高的精确度，实现了精确预测下一个可用带宽值的目的，具有准确、高效的特点。说明书CN104202213A1/2页8说明书附图CN104202213A2/2页9说明书附图CN104202213A。