CN101026509A - 一种端到端低可用带宽测量方法 - Google Patents

Abstract

一种端到端低可用带宽测量方法，通过发送端和接收端相互协作共同完成测量工作，发送端负责发送多种速率的测量包，接收端负责接收测量包并对其所反映的带宽状况作统计和分析。该方法采用了探测序列快速自拥塞算法、伪波动滤除算法、自适应探测阀值快速反馈算法以及探测值自适应快速平滑算法等。与现有的各类可用带宽测量工具相比，该方法不仅在高可用带宽时能够体现很好的测量效果，而且能够在低可用带宽条件下实现更加准确可靠、快速的测量，同时它消耗的网络带宽资源低，对受测网络路径的影响小，具有广阔的应用前景。

Description

一种端到端低可用带宽测量方法

1、技术领域

本发明涉及一种可用带宽测量方法，该方法准确可靠，不仅在高可用带宽时能够体现很好的测量效果，而且能够在低可用带宽条件下实现更加有效、快速的测量，同时它消耗的网络带宽资源低，对受测网络的影响小，属于互联网的带宽测量领域。

2、背景技术

带宽是IP网络最重要的资源之一，它作为评价网络的重要度量参数，直接影响着网络性能。对带宽准确的估计与测量是网络运营、维护必须解决的问题之一，而相关测量算法也一直是网络测量领域的研究热点和难题。IETF IPPM(Internet Engineering Task Force IP Performance Metrics)工作组迄今为止已完成了包括IP网络性能参数框架和连接性、单向延时、单向丢失等一系列性能指标标准的制定，但对于带宽定义以及测量的标准化问题还有待进一步明确。

现将与带宽相关的比较通用的基本概念解释如下：

链路带宽：也称为链路容量，是指连接两个节点的链路在物理设计上能够达到的最大数据传输速率。

瓶颈带宽：路径中链路传输速率最低的带宽连接(瓶颈链路)所能达到的理想带宽，瓶颈链路带宽限制了发送节点沿路径可发送的最大速率。可用带宽：也称为有效带宽，指网络现有流量未消耗的链路带宽部分，更精确的表述为在一个时间段内链路队列保持相同长度的情况下主机通过链路能传输的最大速率。

网络带宽测量分为主动测量和被动测量，被动测量的研究工作主要集中在两个方面：逐跳(per-hop)带宽测量和端到端(end-to-end)带宽测量。逐跳带宽测量主要是测量网络路径上各段链路的带宽参数，着重于测量逐跳链路的带宽值；而端到端带宽测量则是对源、宿两端之间的网络路径的带宽参数进行测量。一般而言，网络端到端带宽测量只需利用网络边缘的终端，而不需要测量路径其它节点的参与，因此具有特别重要的意义，而且端到端带宽对于提高网络接入效率和提高服务质量有着显著的指导作用。

端到端测量一般通过受测网络路径两端的两台主机来完成测量任务，其中一台主机发送测量数据包，称为发送端(源端)；另一台接受测量数据包并进行相应的处理，称为接收端(目的端)。端到端测量带宽指标通常沿用两个基本度量参数：瓶颈带宽和可用带宽。瓶颈带宽和可用带宽说明了网络层的数据传输性能。对大多数的网络，只要两端主机间的路径和节点间的连接保持不变，瓶颈带宽则维持不变，瓶颈带宽不受其它流量的影响。而可用带宽同时依赖于网络链路带宽和流量行为，随背景流量改变而动态变化，对其测量一直是一大难点，因此本发明主要针对可用带宽的测量。

可用带宽测量算法从设计思想上来说大体可以分为两种模型，分别是包间隔模型(The probe gap model，PGM)和包速率模型(The probe ratemodel，PRM)。基于包间隔模型的带宽测量算法一般都是往被测网络中注入一些以探测网络性能为目的的探测包，通过分析这些相邻探测包进入网络时的时间间隔与离开网络时的时间间隔之间的关系，进而了解端到端的瓶颈带宽或可用带宽。其典型的探测技术是包对(packet pair)技术，后来逐步演变成为包对和包列(packet train)两种思想，其中包列是在包对基础上派生出来的一种测量技术，运用该技术主要测量端到端可用带宽。

包速率模型基于自感应的拥塞原理测量可用带宽。一般来讲，如果在网络端到端路径上，源端以小于可用带宽的速率周期性的发送探测包，那么接收端收到的探测包时延是一个常值，即接收到的探测包速率与发送此探测包速率相等；如果进一步增大探测包的发送速率，直到其速率等于可用带宽速率时，包在链路中的延时应该维持在相同的常值上；如果探测速率进一步升高，使其超过可用带宽，那么在接收端就会明显感觉到包在链路传输过程中因排队而产生的延时，说明接收端接收包的速率小于其包在发送端发送时的速率。因而，整个探测过程中引起端到端传输时延增大的转折点的探测包发送速率就是端到端的可用带宽。

基于PGM的可用带宽测量算法的典型例子是包列技术，单纯的包列测量技术不关注网络系统内部特征，仅仅是从确认包间隔时间来计算出网络带宽。由于网络背景流量的突发和其它动态因素的影响，使得这种类型的测量技术存在测量误差较大的特性。基于PRM的带宽测量技术一般具有较好的测量特性，如测量结果较为精确、能适应不同的网络状态等；但由于测量结果的获得是通过引起网络拥塞而控制得到的，因而它有一个显著的缺点，即测量过程本身会影响网络状态和已有流量特征，导致网络不稳定和服务质量下降。

目前国内外对可用带宽测量的研究逐渐增多，出现了很多算法并在此基础上形成了各种测量工具。

(1)IGI算法

IGI算法基于PGM模型(即利用两个探测包到达接收端的时间间隔值来估算瓶颈链路的可用带宽)，该算法的核心就是找到合适的探测包初始间隔。由于模型假设在测量期间背景流量是一个“平滑”的数据包流，而实际上是存在突发性的，所以必须发送一组探测包来测量背景流量的平均值，然后计算出可用带宽。但IGI算法在可用带宽较低时估计不准确。

(2)Delphi算法

Delphi是基于PGM模型来计算可用带宽的算法。它利用多分形小波模型MWM能很好反映出网络流量的一些分形特性的特点，通过建立流量模型来估算通路中的背景流量和可用带宽。难点在于建立一个符合实际状况的完善的端到端的模型。目前Delphi所用模型的假设条件之一是数据包只在网络的某一条链路上经历一次较长时间的排队，其它链路处的排队延迟足够小以至可以忽略。但当瓶颈带宽所在链路与可用带宽的瓶颈所在链路不一致，以及网络的多条链路都有较大的排队延迟时，Delphi难以得到准确的测量结果，而这些情况又是经常发生的。

(3)Pathload算法

Pathload是SLoPS(自加载的周期性探测流)技术的典型代表，是由美国乔治亚理工大学的研究人员开发的。SLoPS将包延迟特性与可用带宽紧密结合，通过类似折半查找的方法，产生一系列不同速率的分组流，直到会聚到可用带宽的一个区间，Pathload通常给出一个可用带宽的区间范围，此范围的中间值表示平均可用带宽。同时Pathload采用了一定的策略来保证测量不会消耗过多的带宽且测量实时性较好，但该方法在动态背景流量的情况下测量误差很大。

(4)Pathchirp算法

Pathchirp由美国Rice大学网络信号处理实验室开发，主要通过设计一种新的探测分组流模式来实现其目标。其发送探测分组序列的时间间隔呈指数降低。与包对方式相比，该方式的主要优点就是每个探测流中包含多个探测流速率，这样可以减少探测分组的数量，从而既减轻了对网络的负载影响，又可以更快速地收敛到可用带宽的值。但是Pathchirp在低可用带宽的情况下测量误差很大或不能正常工作。

(5)Stab算法

Stab结合了自拥塞技术，当注入链路的探测包速率高于可用带宽时，就会造成链路拥塞延时增加，反之则说明探测包速率低于可用带宽，Stab可通过变换发包速率观察拥塞的临界点以此确定可用带宽。它不仅可以测量网络链路的可用带宽，同时也可以定位网络链路的瓶颈带宽。Stab的不足同样在于不适用低可用带宽情况下的测量。

以上所述的各种方法，通常适宜测量几兆、几十兆甚至上百兆的网络带宽，而对低链路带宽的网络考虑甚少，因此端到端低可用带宽测量仍然需要重大的突破和创新。

3、发明内容

本发明目的是提供一种端到端低可用带宽测量方法，与现有的各类可用带宽测量工具相比，该方法不仅在高可用带宽时能够有很好的测量效果，而且能够在低可用带宽条件下实现更加准确快速的测量，同时它消耗的网络带宽资源低，对受测网络的影响小。因此该方法是更为可行的，低测量代价的端到端可用带宽测量方法。

该方法需要发送端和接收端相互协作共同完成测量工作，发送端负责发送测量包，接收端负责接收测量包并对其所反映的带宽状况作统计分析。发送端每次探测需要发送多个包列，每个包列由多个间隔不等的背靠背包对组成，如附图1所示。包对间隔由速率因子δ灵活控制，可以呈比例减小(T*δ)，也可以呈步进式减小(T-δ)。这样在一组探测包列中包含了不同的探测速率，可以减少发送探测包列(以下简称为Vtrain)的数量，减少对网络负载的影响，同时又可快速探测出网络可用带宽。

测量原理

本发明的可用带宽测量方法，以包列(Vtrain)为单位发出探测包。探测包由背靠背的大包小包所组成，通过为大小包设定不同的TTL(time tolive)值，使得小包可以通过端到端的网络链路，而大包因其TTL值减为0在不同的节点处被丢弃，这样通过小包携带的信息可推算出大包在源点到不同节点间的延时情况，从而为计算可用带宽提供信息。

如附图2所示，间隔t₀₃是包列间隔，间隔t₀₁是一个包列持续时间间隔。利用接收到的包列信息，接收端在t₀₃的中间时刻t₂计算某跳的可用带宽。

测量过程中，先发送包列1，再发送包列2，如此往复，直到测量出可用带宽。如果可用带宽比较大，包列1的所有探测包将在t2时刻以高概率达到接收端。如果可用带宽比较小，包列将出现两个重要的特征：①数据包将不再以很高的概率到达接收端；②当探测速率远大于可用带宽时，接收端估测到的可用带宽以很高的概率趋近于探测速率下限(譬如以1Mbps～50Mbps的速率探测具有500kbps可用带宽的网络，计算的可用带宽将以很高的概率趋于1Mbps)。本发明的可用带宽测量算法主要通过提取这两个特征来调整带宽测试步骤，其测量方法是：一旦接收端探测到丢包特征值或下限估计密度超过了某个动态阈值，接收端将通知发送端迅速减少探测速率。而且，为避免丢包特征值或下限估计密度过高，可用带宽的阈值应该根据可用带宽值动态调整。

涉及的主要算法

(1)探测序列快速自拥塞算法

在测量可用带宽时，Vtrain采用快速自拥塞算法。该算法不要求时钟同步，仅仅依靠一个Vtrain持续时间内，探测包在传输过程中排队时延的增长趋势来计算链路中的可用带宽。

当数据包的发送速率小于路径可用带宽时(E＜A)，探测分组将顺利地通过路径中的各条链路不会引起拥塞或者排队，“单向时延”也没有上升的趋势，则接收端将监测的单向时延无上升趋势的信息告知发送端，发送端依据规则库中的规则增大发包速率。一旦发送速率大于路径可利用带宽时(E＞A)，会导致探测分组流在路径中排队而造成短时过载，发送包列的排队时延呈上升趋势，同样接收端将该信息告知发送端，发送端依据规则库中的规则适当调整发包速率，使之迅速收敛到延时上升的临界范围内。

(2)伪波动滤除算法

附图3显示出了一个Vtrain中，每个包所具有的排队延时。理想情况下，当网络未拥塞，所有的排队延时应为0。但由于动态背景流量的存在，其变化会引起排队延时的波动(真实波动)。同时应当考虑到，由于网络的不稳定性，排队延时可能出现伪波动(并非由背景流量的变化引起的波动)。因此定义阈值S，使得至少包含S个包，同时增幅满足一定要求时才是有效波动(详细判断过程见具体实施方式部分)。

这里需要对波动过程做一个解释：当包k的排队延时约为0，紧跟其后的n个包的排队延时＞0，直到包k+n排队延时又变为0，则包k到包k+n之间的包出现了波动。

(3)探测值自适应快速平滑算法

对可用带宽测量值进行统计时，可以为每个探测包估计一次可用带宽，继而获得一个Vtrain的可用带宽。

定义1：t_k为packet k的发包间隔，R_k为接收端测得的速率，P为包长。则有：

R_k＝P/t_k

根据定义2，即可获得一个Vtrain的可用带宽。

定义2：bw_k为packet k的可用带宽，Δt_k为packet k的排队延时。当检测k处于真实波动段，Δt_k＞0时，令bw_k＝R_n(R_n为该波动段中的第一个包的接收速率)；否则认为Δt_k＝0，令bw_k＝R_k。

一个Vtrain的可用带宽BW标记为：

$\mathrm{BW}=\frac{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}b{w}_k{t}_k}{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{t}_k}$

由于网络流量具有突发性，单个Vtrain获得的可用带宽值可信度不够高，因此需要根据多个Vtrain探测值，平滑计算出可用带宽值。

定义3：为表示连续多个Vtrain可用带宽值之间差异，设定参数λ，根据网络实际情况，将其取值范围设定为0.2～1.0，当差异越大，该参数取值越大。

定义4：N为预置平滑次数，L为平滑因子，存在：

L＝λ*N

则平滑多个Vtrain可用带宽值所得到的可用带宽

$\stackrel{\‾}{\mathrm{BW}}=\frac{\underset{L}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{BW}}{L}$

根据定义1至定义4所述方法，即可快速的自适应平滑多个可用带宽测量结果。

(4)自适应探测阈值快速反馈算法

分析三种情况：

①情况1：设定一个反映丢包属性的特征值a和反映丢包比率的参数b，当检测到某个Vtrain中出现丢包时，特征值自增。在η个Vtrain中，η一般取值为15～20，当丢包比率大于设定阈值x，表明在该段链路内发送的Vtrain出现了多次丢包，即探测速率远高于可用带宽，则收端按照一定规则自适应计算探测速率，并将该速率反馈给发送端，使其以新的速率发送探测包列。

在情况①中，需要做如下定义：

定义5：丢包比率，为丢包特征值与Vtrain数量的比值。可表达为：

b＝a/η

②情况2：当可用带宽端值探测密度ω较大，即在η个Vtrain中，接收端至少k次计算的单个Vtrain可用带宽趋近于探测速率下限或上限。则收端按照一定规则自适应计算探测速率，并将该速率反馈给发送端，使其以新的速率发送探测包列。

在情况②中，需要做如下定义：

定义6：可用带宽端值探测密度ω，为可用带宽值趋近于探测速率上限、下限的比率。可表达为：

ω＝k/η

③情况3：在η个Vtrain中，当存在丢包和可用带宽端值探测现象，但丢包特征值小于x并处于某一范围内，同时可用带宽端值探测密度ω处于某一范围内时，收端将按照一定规则自适应计算探测速率，并将该速率反馈给发送端，使其以新的速率发送探测包列。

发送端在第k个Vtrain后调整了发包速率，那么接收端在计算可用带宽时，将第k次以前的探测值视作无效。

发包速率调整规则制定如下：

规则1：出现情况1，需要降低发送速率，将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的1/α；

规则2：出现情况2，端值探测密度ω≥0.4时，当可用带宽趋近于探测速率下限，将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的1/β，当可用带宽趋近于探测速率上限，则将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的β/3倍；

规则3：出现情况3，丢包比率b取值范围为0.15～0.3，且端值探测密度ω取值范围为0.2～0.4时，需要降低发送速率，将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的1/γ。

根据实验网络流量情况，设置x为0.3、α的取值范围为4～6、β的取值范围为3～5、γ的取值范围为1～3。

4、附图说明

图1为探测包列

图2为Vtrain中探测包时延情况

图3为可用带宽测量发包模式

图4为探测过程结构图

图5为实验网络拓扑结构图

图6为本发明与Pathload测量结果对比图

图7为动态背景流量下，本发明与Stab测量结果对比图

图8为低瓶颈带宽条件下，本发明与Stab测量结果对比图

图9为低瓶颈带宽条件下，本发明与Stab注入量对比图

5、具体实施方式

选择探测包

(1)探测包类型

探测包可以利用ICMP、UDP或TCP协议等Internet协议以一定规则构造。但是为防止拒绝服务(DOS)攻击，有些路由器对ICMP报文的速率限制延迟了回应包的返回，同时防火墙的广泛使用也使基于ICMP包探测的测量方法失效。而基于TCP协议的探测报文又难以满足在线测量的要求，因此本算法的探测包选用UDP包。

(2)探测包大小

很多情况下通常倾向于使用通路允许的最大长度的包来进行测量，依据是较大的包抵抗背景“噪声”干扰的能力更强，但是这种单一的选择策略使得测量结果并不准确。当背景流平均包长低于探测流包长时，测量结果低于理论可用带宽值；当背景流平均包长接近探测流包长时，则测量结果接近于理论可用带宽值；当背景流平均包长高于探测流包长时，测量结果就会高于理论可用带宽值。通过分析统计网络各种背景流的情况，可将探测包的大包包长设置为900～1200byte，小包设置为30byte左右。

确定网络链路跳数

为了确定网络链路跳数需要依靠TTL(time to live)特性，TTL表示生存时间，报文在传送过程中，每个接受数据包的中间设备都减小TTL计数，如果TTL计数值小于或等于零，数据包就被丢弃，并且返回发送数据包源ICMP超时(TTL Exceeded in Transit)报文，这个出错报文中的源地址被设为丢弃报文路由设备的IP地址。利用这个原理，在发端每发送一个包，使其TTL值加1，同时将TTL信息注入包中，这样当发端发送包的TTL值小于网络链路跳数时，这些包会在发送过程中因TTL值减为0而丢弃从而无法到达收端；反之，当发送包的TTL值大于或等于链路跳数时，收端将接收到这些包并且记录相应的TTL值，同时进行比较取其中最小的TTL值，该值即为网络链路的跳数。

发送探测包

确定了网络链路跳数后，发端随即向收端发送探测包列。每个包列由多个间隔不等的背靠背包对组成，通过为大小包设定不同的TTL值，使得小包可以通过端到端的网络链路，大包因其TTL值减为0而在不同的节点处丢弃。这样就可利用小包所携带的信息来计算源点到某特定节点处的带宽值。由于大、小包的包长悬殊较大，又因为大包在某一节点处被丢弃，小包的传输速率下降，使得小包在从第一个节点到接收端的链路上不会产生延时堵塞，因此通过小包就可模拟出大包从源点到某节点处的传输延时状况，从而根据小包所传递的信息计算出源点到某特定节点处的可用带宽值。

计算可用带宽

可用带宽的计算在接收端完成。在带宽计算中，需要利用小包携带的信息，该信息反映了探测包在网络链路中的延时情况，根据网络中延时的变化，观测到转折点，并根据包速率计算出可用带宽值。

可用带宽计算时，若收端接收的探测包出现了乱序，则认定此Vtrain无效，即不计算其探测的可用带宽值。当没有出现乱序时，要划分为丢包和不丢包两种情况，根据不同的情况分别加以计算。

(1)存在丢包情况

在计算此类Vtrain探测的可用带宽时，首先设定端到端链路总跳数。当判定在某段链路内发送的探测序列出现丢包后，相应特征值lost_mask[index]自增，例如当判定在TTL＝1处发送的探测序列出现丢包，则lost_mask[0]++。然后通过选择相应的平滑因子，计算多个探测序列的可用带宽均值，同时还需要判定lost_mask[index]值是否大于设定阈值，大于时，low_n[index]++。此后每一次在计算完带宽均值后会判定low_n[index]值，当该值大于一定值时，表明此时的降速请求是由丢包引起的，因此按照预先定义的规则计算可用带宽。

可用带宽计算规则制定如下：

根据网络流量情况，设置α的取值范围为5～7、β的取值范围为3～5、γ的取值范围为1～3。

规则1：当前Vtrain的丢包率高于50％时，其探测的可用带宽值等于发送此Vtrain最低速率的1/α；

规则2：当前Vtrain的丢包率处于25％～50％时，其探测的可用带宽值等于发送此Vtrain最低速率的1/β；

规则3：当前Vtrain的丢包率处于5％～25％时，其探测可用带宽值等于发送此Vtrain最低速率的1/γ。

(2)不存在丢包情况

当前Vtrain中未发生丢包，Vtrain探测的可用带宽就根据包在网络链路中的延时情况来计算。由于小包可以模拟大包在源点到相应节点处的传输延时情况。同时又因为探测包在发送到接收完全是一个异步事件，要利用时间同步以计算包的传输延时是相当困难的，这里引用了相对时间的概念。在每个包到达收端时打上一个时间戳，同时记录下每个包在发端发送的时间值。相对时间的关键在于寻找一个参照点，这里以收到每个Vtrain的第一个包的收发时间差为参照时间，通过相同Vtrain中的其它包的收发时间与其之差即可得到包在链路传输途中的相对延时。

在计算相对延时的同时，通常基于一个假设：小包在后续链路中速率大幅度下降而不会产生排队延时。但当相邻两个包到达的时间差过小时，即认定此时发生了重叠现象，说明产生了排队延时，这是与假设相矛盾的。但是考虑到网络的不可预知性，即网络中的流量波动是随机的，这很可能会造成上述重叠的现象，因此在算法中允许出现一次排队延时，但是当连续两次出现了此种现象时，因其无法在模拟大包在源点到相应节点处传输时延，就会认定这两个包无效，同时确定当前Vtrain中有效包数减1。

以上计算相对延时及探测分组序列中最大有效包数主要考虑了接收端情况，而对于发送端，同样需要考虑发包时包与包之间的时间间隔。当间隔过小(多个包就会被认定为一个包)，则丢弃此Vtrain，若不出现间隔过小的情况则计算此Vtrain探测的可用带宽值。

对于有效的Vtrain序列，根据探测序列快速自拥塞算法，当发包速率低于可用带宽时，其传输延时不变；反之，当高于可用带宽时，排队延时迅速升高。鉴于此，在计算可用带宽时，利用排队延时来求得整个探测过程中引起端到端传输时延增大的转折点的发包速率。通过伪波动滤除算法滤除伪波动后，在真实波动段，首先求得延时的第一个增长点，随后在增长点后的一段增幅区域内求得最大的增幅值。考虑到网络链路上负载流量波动幅度时大时小，需要过滤掉一些相对较小的波动，因此设定波动幅值小于最大增幅的l/ρ时，就认为此波动相对较小可忽略，下一步继续计算最大增幅值并重复上面的过程；反之，当大于其最大增幅值的1/ρ时，就认为此波动较大，同时在第一个增值点至当前最大波动点区间内令每个包的探测带宽值等于其对应包的发送速率，随后继续寻找下一个延时增长点并重复上面工作，其中ρ的取值视网络的具体情况而定。

最后通过探测值自适应快速平滑算法，分情况计算出可用带宽均值，其中参与可用带宽平滑计算的Vtrain由平滑因子L来表征：

①若L个Vtrain中，超过半数的单个Vtrain可用带宽值，处于探测速率下限或上限之间的置信区域内(参见定义7)，则将平滑的可用带宽结果作为可用带宽均值。

②若L个Vtrain中，超过半数的单个Vtrain可用带宽值趋近于探测速率下限，则将可用带宽均值记为当前平滑结果的1/y；若超过半数的单个Vtrain可用带宽值趋近于探测速率上限，则将可用带宽均值记为当前平滑结果的0.5^*y倍，其中y一般取值范围为2～3。

当计算出的n个可用带宽均值之间的偏离度δ(参见定义8)小于ε，则表明已得到可信的可用带宽均值，可以立即结束探测。其中ε需要根据具体情况而定，若网络瓶颈带宽较小，则ε的值较小，反之亦然。

如上所述，此处需要引入定义7和定义8，分别对置信区域和偏离度进行说明。

定义7：设单个Vtrain探测速率上限为q、下限为p，该Vtrain的置信区域上限Г_max为

置信区域的下限Г_min为

参数取值为3～7。

定义8：偏离度δ与探测速率密切相关，它表征了可用带宽均值之间的差异。设可用带宽均值分别为

则有

$\mathrm{\δ}=\frac{\underset{i=2}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}|{\stackrel{\‾}{B}}_i-{\stackrel{\‾}{B}}_{i-1}|}{n-1}$

参数n取值为10左右。

速率调整

发端发送的包列中包含了不同的探测速率，对其进行调整即是根据探测包列的丢包情况，以及可用带宽端值探测密度的大小，采用自适应探测阈值快速反馈算法，从而调整探测包的探测速率范围，该算法不仅能够为进一步精确计算出可用带宽值提供依据，还能有效降低探测注入量。

归纳以上测量过程，本发明的可用带宽测量算法具体步骤如下：

①接收端探测当前分组是否出现了丢包，如果丢包转②，否则转③；

②丢包特征值自增，并按照一定规则计算单个Vtrain的可用带宽，同时需要判断丢包特征值是否超过阈值，若是转⑤，否则转④；

③接收端计算单个Vtrain的可用带宽，并且判断带宽端值探测密度是否超过阈值，若是转⑤，否则转④；

④丢包比率和端值探测密度是否满足一定要求，若是转⑤，否则转⑥；

⑤按照相应规则调整探测速率并转⑧；

⑥是否满足平滑要求，若是转⑦，否则转⑧；

⑦对多个可用带宽进行平滑处理，并计算可用带宽均值；

⑧满足探测结束要求则退出，否则继续发送探测包列并转①。

整个探测过程的结构框图如附图4所示。首先建立网间进程通信，其次发端发送一系列包以确定出网络链路跳数，随后发端开始发送由大小包构成的包对所组成的包列，当收端产生中断信号转而计算带宽值，与此同时进行速率调整，以此决定发端是否变更发送速率，最后计算得出可用带宽值。

在具体实施测量时，需要将收发两端的程序启动，并且在接收端进行一些参数设置，其中包括了发送端的IP地址等。

本发明已经进行了实验论证，为了模拟基于TCP/IP的低可用带宽网络，实验平台采用了骨干光纤环型网加多级分散树型接入的网络体系结构。主要设备有2台华为路由器、带宽限制器及光传输设备。其中带宽限制器可以根据实验要求对其进行配置调节，以设置网络瓶颈链路带宽，其可调配范围为1920kbps至64kbps。其拓扑结构如附图5所示。

为验证本发明在测量性能上是否优于测量工具Pathload_1.2，在实验平台上加载了动态背景流量，对可用带宽进行测量。

①通过调节PCM设定网络瓶颈带宽为768Kbps。加一路视频信号作为背景流量(UDP包)，同时在视频接收端利用被动测试工具截获视频包，获得视频速率。

②保持视频路数不变，设定网络瓶颈带宽为1024Kbps。重复实验步骤①。

③增加一路视频，并设定网络瓶颈带宽为1920Kbps。重复实验步骤①。

在附图5所示的拓扑环境下，依据上述实验步骤，获得与Pathload测量结果对比图，如附图6所示。可以看出，在动态背景流量前提下，链路带宽无论是在低带宽下还是较高的带宽，本发明所述方法的测量精度明显高于Pathload。

为验证本发明在测量精度上是否优于当前比较先进的测量工具Stab-1.3.1，在相同的实验平台上，加载动态背景流量进行测量，同时在低瓶颈带宽条件下进行测量。

(1)动态背景流量

①调节带宽限制器设定网络瓶颈带宽为768Kbps。加一路视频信号作为背景流量(UDP包)，该信号源为电影，画面活跃，约占500Kbps。进行可用带宽测试的同时，在视频接收端利用被动测试工具截获视频包，获得视频速率。

②保持视频路数不变，设定网络瓶颈带宽为1024Kbps。重复实验步骤①。

③增加视频，并设定网络瓶颈带宽为1920Kbps。重复实验步骤①。

在附图5所示的拓扑环境下，依据上述实验步骤，获得与Stab测量结果对比图，如附图7所示。可以看出，在动态背景流量前提下，链路带宽无论是在低带宽下还是较高的带宽，本发明所述方法的精度均高于Stab。

(2)低瓶颈带宽

调节带宽限制器设定网络瓶颈带宽，向被测网络中加入大小不等的背景流量，利用被动测试工具截获探测包，获得测量工具的注入量。

在附图5所示的拓扑环境下，依据上述实验步骤，获得与Stab测量结果与注入量对比图，如附图8、附图9所示。

可以看出，当瓶颈带宽较低时，在不同链路带宽和不同背景流量前提下，本发明所述的方法的精度均远高于Stab，同时注入量也大大小于Stab。

实验结果表明，本发明能够有效的实现低可用带宽的测量，在保证测量准确性的同时，减少了测量耗时和需要发送的测量数据包数量，确实是一种准确的、具有良好健壮性、比较快速的，同时对受测路径低消耗、低影响的端到端可用带宽测量工具，实现了发明目的，具有很好的应用。

Claims (7)

1、一种端到端低可用带宽测量方法，其特征在于：发送端和接收端相互协作共同壳戌测量工作，发送端以包列为单位发出探测包，探测包由背靠背的大包小包组成，通过为其设定不同的TTL值，使得小包可以通过端到端的网络链路，而大包因TTL值减为0在不同节点处丢弃；接收端根据小包携带的信息，利用快速自拥塞算法、伪波动滤除算法，判断网络中延时变化的转折点，采用自适应探测阈值快速反馈算法调整探测速率，并根据自适应快速平滑算法计算可用带宽，以此来更进一步精确计算出可用带宽值。

2、根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：该方法包括下述步骤：

A、在发送端和接收端之间建立连接，并依靠TTL特性，确定网络链路跳数；

B、发送端发送具有多种间隔的探测包列，记为Vtrain；

C、接收端接收探测包，若接收的Vtrain出现乱序，即认为无效，不计算其探测的可用带宽值，当没有出现乱序，则划分为丢包和不丢包两种情况，根据不同情况计算Vtrain的可用带宽值，并按照一定规则自适应计算探测速率，使发送端以新的速率发送探测包列；

D、采用自适应快速平滑算法，将多个Vtrain的可用带宽值进行平滑，以此来获得可信的可用带宽均值。

3、根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：所述快速自拥塞算法为：

该算法不要求时钟同步，仅仅依靠一个包列持续时间内，探测包在传输过程中排队时延的增长趋势来计算链路中的可用带宽；当数据包的发送速率小于路径可用带宽时，探测分组将顺利地通过路径中的各条链路不会引起拥塞或者排队，“单向时延”也没有上升的趋势，则接收端将监测的单向时延无上升趋势的信息立即告知发送端，发送端依据规则库中的规则增大发包速率；一旦发送速率大于路径可利用带宽时，会导致探测分组流在路径中排队而造成短时过载，发送包列的排队时延呈上升趋势，同样接收端将该信息立即告知发送端，发送端依据规则库中的规则适当调整发包速率，使之迅速收敛到延时上升的临界范围内。输过程中排队时延的增长趋势来计算链路中的可用带宽；当数据包的发送速率小于路径可用带宽时，探测分组将顺利地通过路径中的各条链路不会引起拥塞或者排队，“单向时延”也没有上升的趋势，则接收端将监测的单向时延无上升趋势的信息立即告知发送端，发送端依据规则库中的规则增大发包速率；一旦发送速率大于路径可利用带宽时，会导致探测分组流在路径中排队而造成短时过载，发送包列的排队时延呈上升趋势，同样接收端将该信息立即告知发送端，发送端依据规则库中的规则适当调整发包速率，使之迅速收敛到延时上升的临界范围内。

4、根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：所述伪波动滤除算法为：

由于一个包列中，每个包具有相应的排队延时，理想情况下当网络未拥塞，所有的排队延时应为0，但由于背景流量的存在，其变化引起排队延时的波动即真实波动；同时应当考虑到，由于网络的不稳定性，排队延时可能出现伪波动即并非由背景流量的变化引起的波动；因此定义阈值S，使得至少包含S个包，同时增幅满足一定要求时才是有效波动。

5、根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：所述探测值自适应快速平滑算法为：

对可用带宽测量值进行统计时，可以为每个探测包估计一次可用带宽，继而获得一个Vtrain的可用带宽：

定义1：t_k为packet k的发包间隔，R_k为接收端测得的速率，P为包长，则有：

R_k＝P/t_k

定义2：bw_k为packet k的可用带宽，Δt_k为packet k的排队延时，当检测k处于真实波动段，Δt_k＞0时，令bw_k＝R_n，其中R_n为该波动段中的第一个包的接收速率，否则认为Δt_k＝0，令bw_k＝R_k

一个Vtrain的可用带宽BW标记为：

$\mathrm{BW}=\frac{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}b{w}_k{t}_k}{\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{t}_k}$

由于网络流量具有突发性，一个Vtrain获得的可用带宽值可信度不够高，因此需要根据多个Vtrain探测值，平滑计算出可用带宽值：

定义3：为表示连续多个Vtrain可用带宽值之间差异，设定参数λ，根据网络实际情况，将其取值范围设定为0.2～1.0，当差异越大，该参数取值越大。

定义4：N为预置平滑次数，L为平滑因子，存在：

L＝λ*N

则平滑多个Vtrain可用带宽值所得到的可用带宽

$\stackrel{\‾}{\mathrm{BW}}=\frac{\underset{L}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{BW}}{L}$

根据定义1至定义4所述方法，即可快速的自适应平滑多个可用带宽测量结果。

6、根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：所述自适应探测阈值快速反馈算法为：

分析三种情况：

①情况1：设定一个反映丢包属性的特征值a和反映丢包比率的参数b，当检测到某个Vtrain中出现丢包时，特征值自增，在η个Vtrain中，η一般取值为15～20，当丢包比率大于设定阈值x，表明在该段链路内发送的Vtrain出现了多次丢包，即探测速率远高于可用带宽，则收端按照一定规则自适应计算探测速率，并将该速率反馈给发送端，使其以新的速率发送探测包列；

在情况①中，需要做如下定义：

定义5：丢包比率，为丢包特征值与Vtrain数量的比值，可表达为：

b＝a/η

②情况2：当可用带宽端值探测密度ω较大，即在η个Vtrain中，接收端至少k次计算的单个Vtrain可用带宽趋近于探测速率下限或上限，则收端按照一定规则自适应计算探测速率，并将该速率反馈给发送端，使其以新的速率发送探测包列；

在情况②中，需要做如下定义：

定义6：可用带宽端值探测密度ω，为可用带宽值趋近于探测速率上限、下限的比率，可表达为：

ω＝k/η

③情况3：在η个Vtrain中，当存在丢包和可用带宽端值探测现象，但丢包特征值小于x并处于某一范围内，同时可用带宽端值探测密度ω处于某一范围内时，收端将按照一定规则自适应计算探测速率，并将该速率反馈给发送端，使其以新的速率发送探测包列；

发送端在第k个Vtrain后调整了发包速率，那么接收端在计算可用带宽时，将第k次以前的探测值视作无效。

发包速率调整规则制定如下：

规则1：出现情况1，需要降低发送速率，将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的1/α；

规则2：出现情况2，端值探测密度ω≥0.4时，当可用带宽趋近于探测速率下限，将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的1/β，当可用带宽趋近于探测速率上限，则将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的β/3倍；

规则3：出现情况3，丢包比率b取值范围为0.15～0.3，且端值探测密度ω取值范围为0.2～0.4时，需要降低发送速率，将Vtrain发送速率的上下限均调整为当前的1/γ。

根据实验网络流量情况，设置x为0.3、α的取值范围为4～6、β的取值范围为3～5、γ的取值范围为1～3。

7、根据权利要求5所述的探测值自适应快速平滑算法，需分情况计算出可用带宽均值，其中参与可用带宽平滑计算的Vtrain由平滑因子L来表征：

①若L个Vtraia中，超过半数的单个Vtrain可用带宽值，处于探测速率下限或上限之间的置信区域内，则将平滑的可用带宽结果作为可用带宽均值；

②若L个Vtrain中，超过半数的单个Vtrain可用带宽值趋近于探测速率下限，则将可用带宽均值记为当前平滑结果的1/y；若超过半数的单个Vtrain可用带宽值趋近于探测速率上限，则将可用带宽均值记为当前平滑结果的1.5*y倍，其中y一般取值范围为2～3；

当计算出的n个可用带宽均值之间的偏离度δ小于ε，则表明已得到可信的可用带宽均值，可以立即结束探测，其中ε需要根据具体情况而定，若网络瓶颈带宽较小，则ε的值较小，反之亦然；

如上所述，此处需要引入定义7和定义8，分别对置信区域和偏离度进行说明：

定义7：设单个Vtrain探测速率上限为q、下限为p，该Vtrain的置信区域上限Γ_max为

置信区域的下限Γ_min为

参数取值为3～7

定义8：偏离度δ与探测速率密切相关，它表征了可用带宽均值之间的差异，设可用带宽均值分别为

则有

$\mathrm{\δ}=\frac{\underset{i=2}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}|{\stackrel{\‾}{B}}_i-{\stackrel{\‾}{B}}_{i-1}|}{n-1}$

参数n取值为10左右。

Images