本发明属于通信技术领域，更进一步涉及计算机网络技术领域中的一种基于最小加反卷积预测路由器处理速率的方法。本发明根据计算机网络中路由器的到达流量和离开流量，利用网络演算和最小加反卷积预测路由器的处理速率，可用于解决计算机网络中路由器的处理速率预测问题。
背景技术：
网络演算是一种基于非线性代数的确定性排队理论，可以计算源节点发送的数据包流量在经过路由器到达目的节点后，延迟和积压等性能参数的确界，可以对网络中的流量问题进行定量的分析。路由器的不同调度策略、优先级权限等将引起路由器对各数据流不同的处理速率。现有技术大多是已知路由器的最大处理速率，基于到达流量和路由器能提供的最大处理速率推导离开流量的最小边界和最大边界，然后利用最小加运算计算积压和延迟，但是在路由器处理速率未知的情况下，则无法计算路由器的离开流量，进而也无法计算积压和延迟。
华中科技大学在其申请的专利文献“一种快速转发服务端到端延时预测方法”(专利申请号200910060549.9，公开号cn101478456)中公开了一种快速转发服务端到端延时预测方法。该方法将数据流设置为泊松流，首先在进入网络前整形使其服从于同一到达曲线，运用确定性网络演算理论得到快速转发数据流的到达曲线，不考虑路由器的处理速率，然后计算单个节点的延时上界，最终得到快速转发数据流端到端延时上界的概率分布表达式。该方法存在的不足之处是，由于该发明要求数据流在进入网络前整形使其服从于同一到达曲线，对于路由器来说，一般有多个不同的数据流到达，对不同的数据流提供不同的处理速率，因此不能有效解决多个数据流到达时的处理速率预测和时延积压计算问题。
北京航空航天大学在其申请的专利文献“一种基于随机型网络演算的afdx端端时延上界计算方法”(专利申请号201210253774.6，公开号cn102780581a)中公开了一种基于随机型网络演算的afdx端端时延上界计算方法。该方法中路由器使用的调度策略是非抢占式调度，设置一个固定带宽，即路由器以固定速率处理数据包流量，然后确定数据流的到达曲线，最后对端端时延进行分析及预测。该方法存在的不足是，路由器在数据流足够大的时候才提供最大处理速率，数据流较小时以最大处理速率来计算时延会有比较大的误差，无法运用该方法准确解决一般计算机网络中路由器节点的处理速率和时延测试问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于最小加反卷积预测路由器处理速率的方法，使本发明可以利用最小加反卷积计算在(0,s]期间内每一个时刻路由器处理数据包流量的速率来预测路由器对计算机网络流量的处理速率，解决了在路由器处理速率未知的情况下，计算机网络中路由器的处理速率预测问题。
为实现上述目的，本发明具体步骤包括如下：
(1)搭建计算机网络：
用链路连接两个用户节点和一个路由器节点，搭建一个计算机网络；
(2)配置计算机网络的数据包传输：
将任意一个用户作为源节点，将另一个用户作为目的节点，源节点按照包间隔服从指数分布，包大小按照5000kb的规律产生多种文件传输ftp数据包，文件传输ftp数据包通过路由器转发给目的节点；
(3)收集统计量：
源节点和目的节点，分别收集各自在(0,s]期间内每一个时刻发送和接收的数据包流量，s表示路由器处理完最后一个数据包的时刻；
(4)统计路由器的到达流量和离开流量：
(4a)统计源节点发送的数据包流量到达路由器的流量；
(4b)数据包流量到达路由器后，路由器按先入先出依次对数据包进行处理，统计离开路由器的数据包流量；
(5)计算在单位时间内到达的数据包总数与数据包总流量大小：
(5a)用最小二乘曲线拟合方法，求路由器的到达数据包累积拟合流量在单位时间内到达的数据包总数与到达的数据包总流量的大小；
(5b)用最小二乘曲线拟合方法，求路由器的离开数据包累积拟合流量在单位时间内到达的数据包总数与到达的数据包总流量的大小；
(6)利用下式最小加反卷积公式，计算在(0,s]期间内每一个时刻路由器处理数据包流量的速率：
其中，β(t)表示在t时刻路由器处理数据包流量的速率，0≤t≤s，s表示路由器处理完最后一个数据包的时刻，d(t)表示在t时刻路由器离开数据包累积拟合流量，a(t)表示在t时刻路由器到达数据包累积拟合流量，
(7)预测路由器对计算机网络数据包流量的处理速率：
将(0,s]期间内路由器处理数据包流量所有速率中的最大速率，作为预测路由器对计算机网络数据包流量的处理速率。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
第一，本发明通过利用最小二乘拟合曲线法直接对路由器的到达数据包流量和离开数据包流量进行拟合，然后再利用最小加反卷积计算在(0,s]期间内每一个时刻路由器处理数据包流量的速率，预测路由器对计算机网络数据包流量的处理速率，克服了现有技术在数据流进入网络前必须整形使其服从于同一到达曲线的问题，使得本发明具有操作简单，约束条件少和对路由器的处理速率预测准确的优点。
第二，本发明采用最小加反卷积的方法，利用路由器的到达数据包流量和离开数据包流量对路由器的处理速率进行计算和预测，克服了在路由器的处理速率未知的情况下以路由器的最大处理速率对数据包流量进行处理，预测误差比较大的问题，使得本发明具有计算过程简单，误差小的优点。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明所搭建的计算机网络示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的描述。、
参照附图1的本发明的流程图，对本发明实现的具体步骤作进一步的描述。
步骤1，搭建计算机网络。
用链路连接两个用户节点和一个路由器节点，搭建一个计算机网络如附图2所示。
步骤2，配置计算机网络的数据包传输。
将任意一个用户作为源节点，将另一个用户作为目的节点，源节点按照包间隔服从指数分布，包大小按照5000kb的规律产生多种文件传输ftp数据包，文件传输ftp数据包通过路由器转发给目的节点。
步骤3，收集统计量。
源节点和目的节点，分别收集各自在(0,s]期间内每一个时刻发送和接收的数据包流量，s表示路由器处理完最后一个数据包的时刻。
步骤4，统计路由器的到达流量和离开流量。
统计源节点发送的数据包流量到达路由器的流量。
数据包流量到达路由器后，路由器按先入先出依次对数据包进行处理，统计离开路由器的数据包流量。
步骤5，计算在单位时间内到达的数据包总数与数据包总流量大小。
用最小二乘曲线拟合方法，求路由器的到达数据包累积拟合流量在单位时间内到达的数据包总数与到达的数据包总流量的大小。
用最小二乘曲线拟合方法，求路由器的离开数据包累积拟合流量在单位时间内到达的数据包总数与到达的数据包总流量的大小。
所述最小二乘曲线拟合方法的具体步骤如下：
第一步，收集搭建的计算机网络中，所配置的源节点和目的节点在发送时间(0,s]期间内的数据包累积流量；
第二步，用每个时刻的数据包累积流量值减去与每个时刻对应的数据包累积拟合流量值，将其差值作为每个时刻的误差值；
第三步，求每个时刻的误差值平方后再进行叠加操作，将操作结果作为误差平方和；
第四步，对误差平方和求偏导得到数据包累积拟合流量在单位时间内到达的数据包总数；
第五步，对误差平方和求偏导得到数据包累积拟合流量在单位时间内到达的数据包总流量的大小。
步骤6，利用下式最小加反卷积公式，计算在(0,s]期间内每一个时刻路由器处理数据包流量的速率。
其中，β(t)表示在t时刻路由器处理数据包流量的速率，0≤t≤s，s表示路由器处理完最后一个数据包的时刻，d(t)表示在t时刻路由器离开数据包累积拟合流量，a(t)表示在t时刻路由器到达数据包累积拟合流量，
将路由器的到达数据包累积拟合流量a(t)作为路由器的到达曲线，将路由器的离开数据包累积拟合流量d(t)作为路由器的离开曲线，将β(t)作为路由器的服务曲线。
根据网络演算的输出定理，可以得到
利用d(t)的上边界根据最小加卷积的交换定律，得到
将等式
根据最小加反卷积的定理，得到
步骤7，预测路由器对计算机网络数据包流量的处理速率。
将(0,s]期间内路由器处理数据包流量的最大速率，作为路由器对计算机网络中数据包流量的处理速率。