分组化网络中丢失率的估计方法

专利名称：分组化网络中丢失率的估计方法
技术领域：
本发明涉及监控网络性能的方法，更具体地，涉及分组丢失率的确定。
技术背景
数据网络的性能对分组的丢失是敏感的。为了能够优化网络的性能，运营商需要具有关于在网络的各种链路上分组丢失的信息。例如，分组丢失的一个主要原因是缓冲器溢出。通过识别和量化归因于网络的节点处的缓冲器溢出的丢失率，网络运营商能够应用减轻网络的过载链路或过载节点处的业务负载的策略。
导致分组丢失的过载的危险在3G或4G无线网络中已变得特别严重。一个原因是在这种网络上在数据应用、语音应用和视频及其它应用之间存在对网络资源的竞争，每一个应用具有不同的带宽要求和不同的传送模式。这种竞争由于有限的可用于通过空中接口的内容传送的带宽和能够实现无线通信而通常需要的高容量的信令开销而加剧。
因此，在高级无线网络中特别需要监控分组丢失。通过监控例如诸如WCDMA移动通信网络的支持GPRS的网络的GGSN与GGSN所关联的每个基站之间的大部分或所有链路， 可以获得特别的好处。然而，通过传统方法来实现需要在每个将被监控的链路上部署监控设备。由于高级无线网络可能具有几百甚至几千个这种链路，因此，这样广泛地部署监控设备通常是不可行的。
因此，仍然需要可根据网络上有限数量的位置来部署并仍然获取有关多个单独链路上的丢失率的信息的监控分组丢失的方法。发明内容
我们已发明了这样一个方法。该方法包括在网络中单个点处收集有关下行流分组丢失的数据，并根据所收集的数据，估计在收集点的至少两个子网下行流上的分组丢失率，其中，所述子网有至少一个链路不同。
在特定实施例中，数据收集由专用硬件监控设备执行。在某些实施例中，这种设备部署在GPRS核心网络的GGSN(GPRS支持节点)下面的第一链路上。
在特定实施例中，所收集的数据与从监控点延伸到多个基站(在一些实施例中甚至延伸到由基站支持的移动站)的核心网络或其一部分上的分组丢失率有关。


图1是典型的具有GPRS核心网络的无线通信网络的一部分的简化示意图。
图2是图1的网络的一部分的视图，其被修改以示出用于在示例性实施例中实现本发明的分路器的组成。
图3是树形图的例子。
图4是用于在示例性实施例中实施本发明的过程的流程图。图3和4应当一起理解。
图5是图3的树形图的详情。
图6是用于在示例性实施例中实施本发明的过程的流程图。图5和图6应当一起理解。
图7是图3的树形图的另一个视图。
具体实施方式
在图1中示意性地表示了典型的具有GPRS核心网络的无线通信网络的一部分。沿着下行流方向，可以看到，从因特网10有到GGSN 20的链路，从GGSN有到多个SGSN (服务 GPRS支持节点)30的链路，从每个SGSN有到多个RNC (无线网络控制器)40的链路，从每个 RNC有到多个基站50的链路。每个基站可以与多个移动站60联系。
显然，根据图1，从GGSN向下至少到基站，各种网络单元形成以GGSN为根的树形图的节点，并且从每个单元到它下面的单元的链路形成了树形图的顶点。
本发明的方法可应用于任何可用树形图表示的分组化通信网络。如上所述，诸如图1的网络的无线GPRS网络是本发明的方法特别有用的一个例子。然而，本发明的方法的应用并不限于GPRS网络或无线网络。
本发明的方法可部署在运行在诸如图1的GGSN或其它节点的网络节点上的计算机或数字处理器上，或者它可被部署在专用机器上。配置了该方法的机器可以是例如根据软件指令运行的通用机器或者根据硬件或固件的控制而运行的专用机器。
在某些实施例中，配置了消息的机器可通过将分组业务的副本通过在链路上的中间点处安装的分路器转移来收集分组丢失信息。例如，图2示出图1的网络的一部分，其中， 分路器70已被添加到GGSN 20与SGSN 80之间的链路上，监控设备90从分路器70接收被复制并转移的分组。可从所转移的分组中搜集信息并具有必要的计算能力以支持本发明的方法的实施的监控设备是众所周知的，无需在此作详细描述。
一般地，分路器70可位于在GGSN处或者在GGSN下面的任何点，因为在这种位置， 它通常能够根据信令信息获取网络拓扑结构。监控设备需要知道其位置的树形网络下行流的拓扑结构，以便能够根据将要描述的方法来推测分组丢失率。
现在将参照图3和图4描述本发明的方法的示例性实施例。图3示出具有5级的树形图的一般例子。图4是下面将称为算法1的过程的步骤的流程图。
返回到图3，应当注意树形图中级数是任意的，仅为了说明的目的，选择了 5级图。 在某些实际的应用中，本发明的方法可以应用于其树形图少于5级的网络。例如，该方法可有效地应用于以图1的GGSN为根的图。如果图的叶子被认为是移动站，则该图将具有5级， 反之，如果叶子被认为是基站，则图将只有4级。
在这一点应当注意，在至少某些实施例中，期望包括移动站作为图的叶子，但是， 移动站可能很多，以致考虑单独的空中接口链路在计算上是不可行的。在这种情况下，将移动站分组成集中等效的节点是有利的，在这种方式下，每个基站服务至少两个等效节点。尽管这样的方法不能获得在单独的空中链路上的丢失率，但它常常会提供有关丢失率的有用信息作为空中链路的总体上的平均值。
在图3中，根节点被标记为IV将树形图的叶子，诸如节点n4和n6，称为“端节点”。 将根与端节点之间的所有节点称为“中间节点”。中间节点的例子是节点n2、n3和n5。4
已经取得的重要观察是在网络的一个链路上收集的与相关的分组对的丢失有关的信息可以检验在网络的其它下行流链路上的丢失率。将该观察付诸实际，已定义了 “对” 为两个都是在时间间隔S内从根节点传输的去往不同端节点的分组。S的值可由运营商规定或者可适应性地确定。在许多网络中，在非常接近的时间内传输的分组的丢失之间具有高的相关性，并不只是因为如果一个分组由于缓冲器溢出而被丢弃，则很短时间后的分组可能遇到相同的命运。虽然δ的有效值将取决于感兴趣的特定网络的属性，但在WCDMA 网络中的典型值可处于50-100毫秒的范围中。
当前可用的监控设备可确定在从监控点到用作叶子节点的网络单元的端到端路径上的分组丢失率，即，在合适的平均时间间隔上丢失的分组部分。一个这样的设备是阿尔卡特朗讯9900无线网络卫士(Wireless Network Guardian)，其可以从在新泽西州莫里山 Mountain Avenue有办公室的阿尔卡特朗讯公司获得。当这种设备被放置在例如GPRS核心网络的GGSN处或者就在其下面时，它能够容易地测量GGSN与由有关该GGSN所关联的基站服务的移动站(各自或者分组成等效节点)之间的端到端分组丢失率。
因此，在许多网络中可测量的一个量是从根节点Iitl到端节点Iii的端到端分组丢失率F”假设两个不同端节点叫、nj;另一个经常测量的量是去往Iii的分组和去往η」的分组都丢失的概率Fy ; s，假设两个分组属于上述定义的一个对。
在许多网络中可测量的另一个量是从根节点传输的去往指定的端节点对ni、Iij的 (在合适的平均周期内计数的)所有分组对的部分(fraction)Wu。也就是说，对于所有端节点ni、nj，i乒j，使Nij表示去往Oii, nj)的分组对在平均周期上的总数。那么，通常^ =Nij/ Σ Nlm，其中总和(S卩，在索引1、m内)是在不同端节点的所有对上获得的。对于将在下面描述的本方法的实现，总和仅在不同的外部节点的所有对上获得，这将在下面定义。
现在将描述在此被称为算法1的用于估计从根节点Iitl到选定的中间节点Iii的分组丢失率fM的过程。因此，例如，算法1可用于估计从图3的根节点到节点n2的丢失率， 即，在级联了路径I1和I2的路径上的丢失率。将选定的中间节点称为“内部节点”。本领域的普通技术人员将理解，精确的过程步骤会有许多变化，所描述的仅仅是说明性的。
中间节点必须满足一个标准，以便作为内部节点是合格的。为了是合格的内部节点，选定的中间节点必须是相对于经由在选定节点处交叉的不同分支的至少两个端节点的根节点。例如，图3的节点n2是树形图的分支点。一个分支去往113并且从那儿有两个子分支，其中一个子分支在端节点n4处终止。另一个分支去往节点n5，然后在端节点n6处终止。
在此还引入上面提到的外部节点的概念。假定选定的内部节点，则一对端节点是外部节点，如果(1)选定的内部节点是相对于选定的端节点的根，并且⑵至少两个不同的分支在选定的内部节点处交叉，其中每一个分支在各自的选定的端节点处终止。在图3 的例子中，n4和n6具有作为外部节点的资格(相对于选定的内部节点n2)。
现在转到图4，过程的第一步骤110是根据测量获取从根节点nQ到每个可能的外部节点np的端到端丢失率Fp、从根节点Iitl到每个可能的外部节点对np、np，的对丢失率Fp, p，;s和所有可能的外部节点对np、np，的对部分Wp,p，。(如在本说明书的其它部分指出的，在有大量的可能的外部节点的情况下，计算的经济可通过人工地将多个端节点分组成集合的等效节点来实现。)
过程的下一个步骤120是选择内部节点η”在图3的例子中，节点n2被选为内部节点。
下一个步骤130是选择具有作为外部节点的资格的两个端节点η」、nk。下一个步骤140是使用在步骤110中获得的信息，计算从根部节点Iitl到选定的内部节点Iii的分组丢失率的估计值。用于计算的公式在下面提供。在图3的例子，丢失率f^根据端到端丢失率Fp、对部分Wlm以及F4,6;s估计。
现在将描述在此称为算法2的用于估计在从选定的中间节点到树形图中位于 η,·下面的选定的中间节点nk的路径上的分组丢失率。为了选定的中间节点r^.和nk符合算法2的应用的条件，每个中间节点必须相对于至少一个外部节点对有资格作为内部节点，如以上结合算法1所定义的。算法2将参照图5和图6描述。图5进一步详细地示出了图3的树形图。图6是算法2的步骤的流程图。本领域的普通技术人员将理解，精确的过程步骤会有许多变化，所描述的仅仅是说明性的。
在图5的例子中，分组丢失率将在从节点Ii1到节点n3的路径P13上估计。参照图 5，该路径可以被描述为链路I2和I3的级联。
现在转到图6，该过程的第一个步骤210是选择中间节点n」、nk。在图5的例子中， 如所指出的，选定的中间节点是nprv
下一个步骤220是使用算法1计算丢失率、和&。在图5的例子中，所计算的丢失率是fQ1 (即链路I1上的丢失率)和fQ3(即链路li、I2和I3的级联的链路上的丢失率)。
下一个步骤230是根据在步骤220中获得的丢失率计算在选定的中间节点之间的丢失率f’在图5的例子中，丢失率f13是链路I2和I3的级联的路径上的丢失率。
显然，根据图5，步骤230可以被认为是将三级路径Iitl到Ii1到n3分解成一对两级路径Iitl到Ii1和Iitl到n3，以便获得在由于分解而产生的两个路径之间的差上的分组丢失率。
在步骤230中使用的公式是fjk = (fok-fOJ)/(l-foj)。在图5的例子中，计算是f13 =(f03-foi)/(l-foi)0在应用该公式中，fjk的负值被入为零。
通过重复地应用算法1和2，可以容易地实现估计在每个合格链路上的分组丢失率。链路是合格的，如果(a)它在端节点处终止，或者(b)它在合格的内部节点处终止。
例如，现在参照图7描述用于估计在从根节点Iitl到端节点n4的每个链路上的分组丢失率。
从Iltl到n4的端到端丢失率是可测量的。因此，f04被当作F4。
从Iltl到中间节点n3的端到端丢失率。使用所测量的从根节点Iitl到节点n4和n7 的端到端丢失率的值和所测量的对丢失概率F4,7;s的值通过算法1计算。然后，算法2用于计算链路I4上的丢失率f34。
然后，算法1用于使用所测量的从根节点Iitl到节点n4和n6的端到端丢失率的值和所测量的对丢失概率&6;8的值来计算从Iltl到中间节点112的端到端丢失率&2。然后，算法2用于使用所确定的值&和f^来计算链路I3上的丢失率f23。
然后，算法1用于使用所测量的从Iitl到n4和另一个节点n8 (在图中未标识)的端到端丢失率的值和所测量的对丢失概率F4,8;s的值来计算从Iitl到Ii1的丢失率f^。然后，算法2用于根据。和。计算链路I2上的丢失率f12。
从Iic^ljn1的丢失率，即链路I1上的丢失率，被设为已使用算法1计算的丢失率f^。
数学详情〔0051〕 假设是选定的内部节点，假设和II」是对应的外部节点。设&是从根节点II。 到节点 的分组丢失率，^和、分别是从 到叫和从 到~的分组丢失率。假定分组 对中的两个分组将经历相同的丢失事件，即，或者两个都成功到达或者两个都未到达，并且 在不同链路上的丢失事件是独立的，则可以表示为
权利要求
1.一种方法，包括在网络中单个点处收集有关下行流分组丢失的数据；以及根据所收集的数据，估计在收集点的至少两个子网下行流上的分组丢失率，其中，所述子网有至少一个链路不同。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，数据收集由专用硬件监控设备执行。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，数据收集由在GPRS核心网络的GPRS支持节点 (GGSN)下面的第一链路上部署的专用硬件监控设备执行。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所收集的数据与在GPRS核心网络的从所述收集点延伸到多个基站的部分上的分组丢失有关。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所收集的数据与在GPRS核心网络的从所述收集点延伸到多个移动站的部分上的分组丢失有关。
6.一种监控设备，包括输入，用于在网络中单个点处收集有关下行流分组丢失的数据；以及电路，其被配置为根据所收集的数据计算在收集点的至少两个子网下行流上的分组丢失率的估计值，其中，所述子网有至少一个链路不同。
全文摘要
提供一种方法，根据该方法，在网络中单个点处收集有关下行流分组丢失的数据。根据所收集的数据，估计在收集点的至少两个子网下行流上的分组丢失率。各个子网可有一个或多个链路不同。
文档编号H04W24/08GK102550070SQ201080035242
公开日2012年7月4日 申请日期2010年8月2日 优先权日2009年8月12日
发明者J·曹, T·卜 申请人:阿尔卡特朗讯公司