[发明专利]基于扩展吉尔伯特模型的链路丢包率测量方法

权利要求书

1.基于扩展吉尔伯特模型的链路去包率测量方法，从源节点o以组播方式同叶节点发送n个探测包，叶节点观测到的测量结果序列X_k＝(x_k，1，x_k，2，...，x_k，n)，若叶节点k接收到探测包i，则x_k，i＝1；否则x_k，i＝0，i＝1，2，...，n；

内部节点接收探测包序列Y_c＝(y_c，1，y_c，2，...，y_c，n)，若内部节点c接收到探测包i，则y_c，i＝1；否则y_c，i＝0，c＝1，2，...，r，r为内部节点的数量；

链路(f(k)，k)上的丢包率为θ_k＝p_ab(a，b＝0，1，2，3)，整个网络丢包模型参数为Θ＝(θ₁，θ₂，θ₃，...θ_r)，

其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、初始化：根据叶节点观测到的测量结果序列X_k初始化内部节点接收探测包序列Y⁽⁰⁾，内部节点接收探测包序列Y⁽⁰⁾内部的因子按公式

进行初始化；

按公式

pab=Σl=1Mml/m0a=0;b=1Σl=4Mml/Σl=3Mmla=3;b=3Σl=bMml/Σl=aMmla=1,2;b=a+11-p(a)(b+1)a=0,1,2;b=01-p(a)(a)a=3;b=0]]>

初始化各链路丢包模型参数Θ⁽⁰⁾，式中l为连续丢失报文的长度，l∈[0，M]，m_l表示报文连续丢失长度为l的个数，M表示报文连续丢失长度的最大值；

步骤二、由上而下对内部各节点接收探测包序列进行采样，第Q次采样结果为Y^(Q)，前Q次采样结果Y＝(Y⁽¹⁾，Y⁽²⁾，...，Y^(Q))，得到r条Markov链，

每个内部节点的采样，按如下公式判断该内部节点的条件后验概率分布：

p(yc,j=0|X,Yc,-j,Θ)]]>

∝Πk∈R(c)p(xk,j|yc,j=0)·Πm=13p(yc,m=0|yc,j-m,θ1)]]>

=Πk∈R(c)(1-xk,j)[p01yc,j-1+p12(1-yc,j-1)yc,j-2]]>

+p23(1-yc,j-1)(1-yc,j-2)yc,j-3]]>

+p33(1-yc,j-1)(1-yc,j-2)(1-yc,j-3)]]]>

p(yc,j=1|X,Yc,-j,Θ)]]>

∝Πk∈R(c)p(xk,j|yc,j=1)·Πm=13p(yc,j=1|yc,j-m,θ1)]]>

=Πk∈R(c)[(1-xk,j)αk+xk,j(1-αk)][(p00yc,j-1)]]>

+p10(1-yc,j-1)yc,j-2+p20(1-yc,j-1)(1-yc,j-2)yc,j-3]]>

+p30(1-yc,j-1)(1-yc,j-2)(1-yc,j-3)]]]>

式中：R(s)为内部节点c对应的叶节点集合；

步骤三、按照公式

pab=Σl=1Mml/m0a=0;b=1Σl=4Mml/Σl=3Mmla=3;b=3Σl=bMml/Σl=aMmla=1,2;b=a+11-p(a)(b+1)a=0,1,2;b=01-p(a)(a)a=3;b=0]]>

计算各链路丢包模型参数Θ，并按照各节点接收探测包的情况计算链路丢包率A＝(α₁，α₂，α₃，...，α_Q)，Q为链路的数量，

第Q次的计算结果为Θ^(Q)与A^(Q)，前Q次丢包模型参数与丢包率为Θ＝(Θ⁽¹⁾，Θ⁽²⁾，...，Θ^(Q))与A＝(A⁽¹⁾，A⁽²⁾，...，A^(Q))；

步骤四、根据丢包率A判断采样得到的r条Markov链是否稳定，

若稳定，执行步骤五；若不稳定，执行步骤二；

步骤五、继续采样N次，得到N个链路丢包率A′＝(A^(Q+1)，A^(Q+2)，...，A^(Q+N))，并根据公式A^=A(Q+1)+A(Q+2)+...+A(Q+N)N]]>

获取各链路丢包率的估计值完成链路丢包率测量，

其中，N＝40～80。