[发明专利]一种确定无线网格网络流量的方法

说明书

本发明公开了一种确定无线网格网络流量的方法和系统。所述方法包括：构建深度信念网络模型；采集待检测无线网格网络的端到端流量，并将端到端流量作为第一网络流量的先验测量值；对先验测量值进行零均值处理，并获得处理后的零均值网络流量值的低频分量和高频分量；将低频分量输入深度信念网络模型，获得网络流量的低频预测值；采用空‑时压缩感知技术预测高频分量，获得网络流量的高频预测值；将网络流量的低频预测值和网络流量的高频预测值进行离散小波变换，获得端到端流量的预测值，即获得待检测网络的流量值。本发明提供的预测无线网格网络流量的方法和系统，能够对网络流量进行精确预测，且具有预测难度低的特点。

技术领域

本发明涉及网络流量预测技术领域，特别是涉及一种确定无线网格网络流量的方法。

背景技术

近些年，伴随着物联网、车联网和时间敏感网络的发展，无线网格网络(无线Mesh网络)得到了广泛的应用，成为目前无线网络应用的支撑技术。无线Mesh网络仍然采用与传统的服务供应(英文全称Internet Service Provider，简称ISP)网络相似的通信协议族。对于物联网、车联网等应用场景，相比于传统的ISP网络，其特点不仅仅在于物理层和数据链路层的差别，更主要在于网络拓扑结构的差别。也就是说，传统ISP网络的拓扑结构相对比较固定，而无线Mesh网络中节点随机接入或离开网络，网络拓扑结构变化频繁，这给组网技术的可扩展性提出了严格的要求。

网络流量预测技术是网络规划等网络管理功能的基础和参考依据，是决定网络可扩展性的重要因素之一。随着无线Mesh网络的不断发展，面向无线Mesh网络的网络流量预测技术得到了广泛的关注。

经过近20年的探索和发展，面向传统ISP网络的流量预测技术发展比较成熟，研究人员通过分析和建模网络流量的空间、时间和空-时特征来实现网络流量预测。然而，对于无线Mesh网络，其网络流量呈现出更多的突发特征，这显著增加了流量预测的难度。面向传统ISP网络的流量预测方法主要建模网络流量的低频特征，从而预测网络流量的变化趋势。而无线Mesh网络具有较多的高频分量，因此传统的统计模型很难对无线Mesh网络的流量进行精确预测。

发明内容

本发明的目的是提供一种确定无线网格网络流量的方法和系统，能够对网络流量进行精确预测，且具有预测难度低的特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种确定无线网格网络流量的方法，包括：

构建深度信念网络模型；所述深度信念网络模型是以零均值网络流量值的低频分量为输入，以网络流量的低频预测值为输出的神经网络模型；

采集待检测无线网格网络的端到端流量，并将所述端到端流量作为第一网络流量的先验测量值；

对所述第一网络流量的先验测量值进行零均值处理，得到第一零均值网络流量值；

采用离散小波变换法，将所述第一零均值网络流量值分解为低频分量和高频分量；

将所述第一零均值网络流量值的低频分量输入所述深度信念网络模型，获得网络流量的低频预测值；

采用空-时压缩感知技术预测所述第一零均值网络流量值的高频分量，获得网络流量的高频预测值；

将所述网络流量的低频预测值和所述网络流量的高频预测值进行离散小波变换，获得所述端到端流量的预测值；所述端到端流量的预测值即为待检测无线网格网络的流量值。

可选的，所述构建深度信念网络模型之前，还包括：

采集无线网格网络的端到端流量，并将所述端到端流量作为第二网络流量的先验测量值；

对所述第二网络流量的先验测量值进行零均值处理，得到第二零均值网络流量值；