CN102077530B - 检查无线业务及减缓分组删除以避免无线饱和的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

一种用于控制分组传输网络中的分组流的方法。该方法包括确定表示网络上的分组拥塞的参数，并且根据该参数来调整网络上的分组流。该调整是参数的时间历史和该参数相对于预定的阈值水平的时间平均值的函数。该调整选择多个状态之一，在作为参数的时间历史和该参数相对于预定的阈值水平的时间平均值的函数的状态之间转变。

Description

检查无线业务及减缓分组删除以避免无线饱和的方法和设备
相关申请的交叉引用
本申请要求在2008年6月30日提交的美国临时申请No.61/076742的优先权，所述美国临时申请的整个主题通过引用合并于此。
技术领域
本发明通常涉及分组传输网络，并且更特别地涉及用于控制这些网络上的分组流的方法。
背景技术
如本领域中公知的那样，一种类型的分组传输网络是无线传输网络。也众所周知的是，由于无线局域网（WLAN）易于部署以及WiFi接口卡的广泛普及，WLAN现今正变得越来越普及。WiFi联盟报告认为在2006年将生产120万个802.11芯片组。与技术开发并行地，在通信领域文献中出现了一连串分析研究。实验结果和理论研究表明：无线网络可能进入饱和状况，其特征在于高度次最优的介质利用（mediumutilization）。更确切地说，当发生多个分组损失时，标准的速率自适应机制使传输速率降低。然而如果分组损失起因于冲突而非差信道（这是速率自适应机制的工作假设），则控制器引起更高的冲突概率，这又迅速发展（snowball）成甚至更低的吞吐量。这样的机制由来自朗讯公司的WLAN-II产品中使用的自动速率回退（ARF）算法使用，该自动速率回退（ARF）算法假设所有分组损失都归因于差信道。
在关于无线LAN上的语音的实验中，饱和引起接入点和客户端的灾难性的故障。客户端丢弃语音呼叫。根据实验时的配置、信道质量、干扰，这些故障可能在早至10至12个手持机和晚至16-18个手持机时发生。在下图中，可以看到针对涉及16个手持机之间的语音呼叫（八个呼叫）的情形的IEEE802.11b实验中的语音分组的总数。语音分组的急剧减少指示了饱和。
发明内容
根据本发明，提供了如下的方法和设备：检查无线业务参数以及基于这样的输入丢弃分组或者影响准入控制，以避免无线饱和。特别地，本文公开了结合关于无线信道何时预饱和的信息来控制业务或使业务成形（shape）的特定方法（被称为减缓方法）。该过程可以应用于接入点（AP）或客户端。
如在两个其他的共同待决的专利申请（一个为在与本申请相同的日期提交的并且受让于本申请的同一受让人的题为“MethodforCongestionDetectioninPacketTransmissionNetworks”（被标识为律师案卷号2007P24176US01），该专利申请的整个主题通过引用合并于此，而另一个为在与本申请相同的日期提交的并且受让于本申请的同一受让人的题为“MethodandApparatusforEstimatingCollisionProbabilityinaWirelessNetwork”（被标识为律师案卷号2007P25062US01），该专利申请的整个主题通过引用合并于此）中所描述的那样：描述了用于通过检查业务参数或特征来检测无线饱和的潜在性的两种统计方法：第一种方法使用在站（即接入点）中可接入的无线电信道的高级特征；而第二种方法基于精细粒度信道使用统计数据（finegrainchannelusagestatistics）来直接估计给定的（或所有）接入类别的冲突概率。在第一种情况下，接入无线电信道的特征是例如信道的时间利用率（timeutilization）、重试次数和延迟。对于大量的多种无线数据传输情况（当感兴趣的是语音时，包括WLAN上的语音，即接入类别3），可以记录这些特征。分类机可以自动地进行学习，以分离饱和状况和正常操作。用于在线实时操作的分类逻辑可以被并入无线站的固件中。在第二种情况下，精细粒度的统计数据可以包括在传输期间生成的时隙的数目、推迟的总次数和不成功的传输的总次数。
本文描述了结合饱和预测的解决方案工作的减缓解决方案。一旦检测到预饱和，则减缓方案进行干预，以便影响准入控制或者确定应忽视（丢弃）哪些分组，以便缓解饱和问题。
根据本发明，提供了一种用于控制分组传输网络中的分组流的方法。该方法包括确定表示网络上的分组拥塞的参数，并且根据该参数来调整网络上的分组流。
在一个实施例中，该参数是信道的饱和水平的度量。
在一个实施例中，饱和水平是信道上的接收器处的分组到达率和信道上的总分组吞吐量的函数。
在一个实施例中，该函数是：如果每个接收器处的分组到达率的一组减少产生了总吞吐量的增加，则信道处于该信道的饱和水平。
在一个实施例中，该调整是参数的时间历史和该参数相对于预定的阈值水平的时间平均值的函数。
在一个实施例中，该调整选择多个状态之一，在作为参数的时间历史和该参数相对于预定的阈值水平的时间平均值的函数的状态之间转变。
在一个实施例中，该参数是以下中的至少一个的函数：信道上的站的传输开始和先前从该站传送的分组的终止之间的时间延迟；与传输的起源或者分组是否被正确传送和接收无关地，信道忙于传输的时间的分数（fraction）；以及信道上的分组传送重试的平均次数。
在一个实施例中，提供了一种用于控制分组传输网络中的分组流的方法。该方法包括：在训练模式期间，在多个网络条件上生成信道上的分组拥塞程度和网络的多个可测量特征之间的数学关系；在随后的正常操作模式期间，周期性地测量多个可测量的特征并且将所生成的数学关系应用于这些周期性地测量的多个可测量特征，以确定信道上的实际拥塞程度；以及根据该参数调整网络上的分组流。
在一个实施例中，拥塞程度是信道的饱和水平。
在一个实施例中，该参数是以下中的至少一个的函数：信道上的站的传输开始与先前从该站传送的分组的终止之间的时间延迟；与传输的起源或者分组是否被正确传送和接收无关地，信道忙于传输的时间的分数；以及信道上的分组传输重试的平均次数。
在附图和下文的描述中阐述了本发明的一个或更多实施例的细节。通过说明书和附图以及根据权利要求书，本发明的其他特征、目的和优点将是明显的。
附图说明
图1是根据本发明的用于测量分组通信网络的信道上的分组拥塞程度的方法的流程图；
图2（a）至2（c）用于定义针对三种情况的干扰：如果干扰时段是短的并且落入数据分组传输持续时间中，则忽略第一种情况图2（a）；在其它两种情况（图2（b）和2（c））下，由于干扰导致的繁忙信道，数据分组冲突或推迟；
图3是示出多个可测量特征之间的关系的图，这里可测量特征是信道时间利用率（TU）、介质（即信道）访问延迟（MAD）和分组重试次数（Rt），该关系是针对在各种信道条件下的大量模拟实验的特定拥塞规则的关系并且用于在多个网络条件上生成信道上的分组拥塞程度和多个可测量特征之间的数学关系；
图4是图3的放大的区域；
图5是示出针对不同的拥塞规则的图3的多个可测量特征之间的关系的图；以及
图6是用于执行控制分组业务或使分组业务成形的方法的状态机。
不同附图中的相似的附图标记指示相似的要素。
具体实施方式
本发明中的方法和设备通过如下三个步骤来定义：
1.在基本的IEEE802.11芯片组上实时地跟踪特定的统计数据，例如空中时间利用率、重试次数、吞吐量，
2.基于使用来自实际实验的广泛的统计数据而进行训练和预调的分类器来对AP的状态进行分类，
3.在拥塞或饱和情形下控制在AP（客户端）中实现的WiSAT状态机和减缓策略（分组丢弃）。
下文描述了这些部件的定义和集成：
1.分类器
参数：窗口尺寸W（x100ms）、学习速率α（在0和1之间）、系数a1、a2、a3和ρ
输入：GoodTxPkts、DrpTxPkts、RCC、CC、TotDelay、RTxPkt
输出：函数r=r(t)，其被定义如下：
i）如果GoodTxPkts(t+W,AC=0)=GoodTxPkts(t,AC=0)，则：
a.如果DrpTxPkts(t+W,AC=0)>DrpTxPkts(t,AC=0)，则r=-1（饱和）。停止
b.否则r=1（不饱和）。停止
ii）否则：
a.计算（按照需要针对溢流/翻转进行调整）
b.计算任何时间t时的距分类分离表面的距离。d(t)也被称为WiSAT函数：
c.可能针对与系统状态α s 有关的参数α的多个值，计算经过平滑的分类器输出（或者经过平滑的WiSAT函数）。状态旨在于捕获系统的演进的时间尺度。下式表明（如果状态改变）在不同的时间计算将是不同的，如下文所述：
其中s是分组拥塞的度量。
更具体地，现在参照图1，示出了根据本发明的用于测量分组通信网络的信道上的分组拥塞程度s的方法的流程图。在步骤100，在训练模式期间，该方法在多个网络条件上生成信道上的分组拥塞程度和网络的多个可测量特征之间的数学关系。在步骤200，在随后的正常操作模式期间，该方法周期性地测量多个可测量特征并且将所生成的数学关系应用于这些周期性测量的多个可测量特征，以确定信道上的实际拥塞程度。接着，在步骤300，该方法将信道上的实际拥塞程度与预定的信道拥塞阈值水平相比较。
这里，信道上的分组拥塞程度是信道的饱和水平，其中饱和水平是信道上的接收器处的分组到达率和信道上的总分组吞吐量的函数。该函数是：如果每个接收器处的分组到达率的一组减少产生了总吞吐量的增加，则信道处于该信道的饱和水平。
这里，例如，网络的可测量特征包括以下内容中的至少一个：信道上的站的传输开始和先前从该站传送的分组的终止之间的时间延迟；与传送的起源或者分组是否被正确传送和接收无关地，信道忙于传输的时间的分数；以及信道上的分组传输重试的平均次数。
术语和符号的定义
术语/符号 描述 单位
时间利用率（TU） 信道繁忙的时间的分数
系统负载（L） 系统的根据应用的总数据负载 bps
有效吞吐量（Goodput）（GP） 在信道上传送的经确认的数据 bps
拥塞 具有高时间利用率的网络条件
排队延迟（QD） 分组停留在接口队列中的时间量 ms
介质访问延迟（MAD） 总传输时间-排队延迟 ms
无线FER（FER） 因差的无线信道质量引起的误帧率 %
N 客户端站的数目
InfAr 两个干扰信号之间的平均到达时间 ms
InfDu 干扰信号的平均持续时间 ms
S IP分组尺寸=数据有效载荷+40 字节
AC[n] 802.11e优先接入类别。从高到低n=0, 1, 2, 3
下面，考虑在检测饱和时重要的多个特征。在本方法中也可以使用其他特征；然而，认为这是足以导致良好的饱和检测器并且足以图解说明我们的概念和概念的例示的特征集合：
1.介质访问延迟（MAD）
不同的芯片组提供关于硬件操作的各种统计数据。在我们的式子中，将考虑对应于由可用于计算信道使用的（由创锐讯通讯技术有限公司（AtherosCommunications,Inc.）（圣克拉拉市大美国公园大道5480号,CA95054）制造的）AtherosAR5212芯片组硬件报告的参数的例示。在其他实现方案/硬件中，可以找到或计算类似的统计数据。这些是：
●TFC寄存器对tx_frame信号活跃的周期的数目进行计数；AR5212:9.8.1(170),AppNote-RxTxProfiling:9.8.1(1)
●RFC寄存器对rx_frame信号活跃的周期的数目进行计数；AR5212:9.8.2(170),AppNote-RxTxProfiling:9.8.2(1)
●RRC寄存器对rx_clear信号活跃的周期的数目进行计数；AR5212:9.8.3(170),AppNote-RxTxProfiling:9.8.3(2)
基于如下时间定义介质访问延迟（MAD）：
●t0表示分组被置于接口队列（CC）中的时间
●t1表示当从接口队列中取出分组并且传输机制开始时的时间
●t2表示传输结束时的时间（发送时间戳）
通常，仅了解t0和t2，然而可以使用下式计算t1：
这反映了如下事实：假设当前分组到达，则传输在前一分组传输结束时就开始。
MAD被定义为N个分组上的t2-t1的平均值：
。
2.时间利用率（TU）
与起源或者分组是否被正确传送/接收无关，时间利用率（TU）测量介质忙于无线传输的时间的分数。因此，如果T1和T2表示观察时段（例如5秒）的开始或结束时间，并且当介质闲置时，使RRC空闲信道计数器（clearchannelcounter）递增，则：
。
可替换地，可以根据TFC和RFC寄存器计数器来计算时间利用率，TFC和RFC寄存器计数器指示传输和接收标志随着时间变化活跃的周期的数目：
。
对于实际实现方案，必须研究最准确的替换方案。对于不同的芯片组，可替换的标志可以使得我们能够计算TU。
3.平均重试次数（R）
平均重试次数（R）表示多个N个分组上的DataFailCnt的平均值：
。
最初的训练数据生成，步骤100
这里，编写了ns-2代码和perl脚本，以对感兴趣的网络拓扑的行为进行模拟，或者根据实际实验来测量感兴趣的参数。考虑具有不完美的信道条件和干扰的一个AP和若干个站。
模拟概述
在模拟中，控制如下这些因素：
●通过考虑误帧率（FER）来对信道条件进行建模。FER用作独立的变量并且对增加的重传次数有贡献。
●干扰被建模为随机持续时间的泊松到达过程。接通状态的时间长度是指数分布的随机变量。当干扰与分组传输重叠时，认为该传输被破坏。干扰对所有介质访问延迟（MAD）、重试次数和信道利用率有贡献。通过两个参数来详细说明干扰：泊松过程到达速率和平均接通状态持续时间。
模拟结果：具有干扰和误帧率（FER）的若干个水平的平衡网络
在模拟中使如下参数变化，以覆盖各种可能的条件：
●以客户端VoIP/视频流站的数目（N）来衡量的系统负载。
●在各种相对应的SNR下的FER方面的信道质量。
●干扰：外部的、表示隐藏节点等。干扰被建模为具有速率IntfAr的泊松到达过程和具有平均时间IntfDu的指数分布的持续时间。
●业务类型（即分组尺寸S、接入类别）。
在模拟中，针对三种情况，如图2中那样定义干扰。如果干扰时段是短的并且落在数据分组传输持续时间之内，则忽略第一种情况（a）。在其他两种情况（b）和（c）中，由于干扰导致的繁忙信道，数据分组冲突或推迟。假设平均到达时间IntfAr和持续时间IntfDu是独立的并且指数分布在任何两个干扰时段之间，则平均到达时间IntfAr和持续时间IntfDu控制该效果。
模拟旨在计算如下度量：有效吞吐量GP、MAD、TU、R。对于固定的FER、干扰水平和S/业务类型，得到GP(N)、TU(N)。
总的来说，对于所讨论的参数N、FER、InfAr、InfDu的各种值，下面的结果覆盖了420次模拟。下面给出了所有这些参数的完整描述，以及给出了在模拟中跟踪的量中的一些量。
所使用的模拟拓扑是：
基础设施模式
N={123456789101112131415}
FER={01510205080}
InfAr={INF20010050}
InfDu={1}
S={200}
。
现在考虑如何在联合空间TU-MAD-Rt中定位操作点（在饱和之前或之后），首先注意到，当干扰太差并且没有帧在模拟时间内开始传送时，模拟获得了针对MAD和Rt的未定义的值。这引起绘图中的一些应被放弃的异常值。然而，这些异常值的位置是明显的。
饱和检测器基于如下规则：
有效吞吐量（GP）最大值对应于Nmax=Nmax(FER,干扰,S)。在特征空间（MAD,TU,Rt）中，标有‘o’的数据表示Nmax之前的所有实验（或者“操作点”），而标有‘x’的数据表示在Nmax+1处或者在Nmax+1之后的所有实验。因此，根据上文呈现的饱和的原始定义，得到最大数目的客户端，针对所述最大数目的客户端，负载的减小引起了总吞吐量的增加。当追踪无线系统在特征空间中的实际状态时，可以观察到（已知的）相邻状态的数据标记（o或x），并且随后基于对这些已知状态的接近度来推断当前状态的数据标记（o或x）。这等同于基于接近度将当前状态分类为饱和的或不饱和的。
图2和3示出了可能在饱和之前（o）和之后（x）可靠地“分离”操作点。这意味着可以定义和实现使用特征作为输入以便于预测饱和的简单的可高效计算的式子（例如，数据的（将在下文结合步骤200描述的）最大边缘支持向量机（SVM）分类器）。
更特别地，图2示出了针对各种给定条件下的大量的模拟实验给定的（在接下来的绘图中是缺省的）拥塞规则下的TU-MAD-Rt。应当注意，图2中的饱和之前和之后的操作点的良好“分离”。这指示了建立使用特征作为输入以便于预测饱和的简单的可高效计算的式子的可能性。该式子表示不饱和与饱和之间的边界的描述（例如数据的最大边缘SVM分类器）。
图3示出了图2中的拥塞规则（A）－放大下的图2中的区域TU-MAD-Rt的特写，以突出显示具有高密度实验数据的区域中的饱和的实验点（x）和不饱和的实验点（o）的分离。
图4突出显示了操作点被置于关于负载、干扰或误帧率的阶层曲线（levelcurve）上。这些曲线关于这些输入变量中的任一输入变量进行了很好地参数化。此外，根据操作点相对关于饱和的判定边界的位置，存在接近饱和状态的程度之间的确定性的可预测的关系。这将允许我们：
●确定系统接近饱和
●确定噪声或者拥塞或者此两者中的哪一个是饱和的主要原因。
更特别地，图4示出了不同实验条件（干扰、FER）下的拥塞规则下的MAD-TU。在该绘图中，每条曲线（标有十字“x”或圆圈“o”）对应于不同的FER。每条曲线上的圆圈/十字对应于具有不同负载或客户端（从L=1到15）的实验。应当注意，当FER增加时以及当L增加时，操作点向右上方移动。
图5是关于MAD-TU的第二透视图。在绘图中的每个点（圆圈o或十字x）之后都是一次实验。一起连接成一条曲线的所有点对应于其中客户端的数目L从1开始增加的实验。因此，曲线上的（从左到右的）第一个点是圆圈并且对应于L=1，第二个点对应于L=2，以此类推（在一些曲线上直至最大值L=15）。对于L的某个值，圆圈变为十字：这对应于其中达到饱和的实验。针对各种干扰水平获得了如下的不同的曲线：仅具有三个点的最上方的曲线对应于由80%的误帧率（FER）控制的最高干扰水平。在接下来的较低的曲线中，误帧率是50%。下面的曲线是针对百分之20、百分之10、百分之5、百分之2、百分之1和0的误帧率的。具有相同负载（客户端数目N）的所有点构成了针对各种分组错误条件的阶层曲线。应当注意，当FER增加时以及当N增加时，操作点向右上方移动。这是所有十字（对应于拥塞条件）集中的位置。
可以基于操作点在特征空间中的位置来预测拥塞：当负载增加时，操作点在饱和边界的方向上移动。例如考虑饱和边界由具有增加的负载的参数化曲线上的第一个十字给出。这些投影子空间中的分离表面实际上是各种实验情况（噪声和干扰）的不变的线。
如所指示的那样，可以使用分类方法精确地计算这些边界：可以根据大量的模拟来创建使x和o区域分离的分类器的训练数据。图2和3突出显示了贯穿于所有实验的饱和实验点（x）和不饱和实验点（o）的可分离性。
数学关系的生成
这里接下来的步骤是，使用特征作为输入来计算简单的可高效计算的式子，以便预测饱和并且测试该式子针对各种“未看到的”情况的分类能力。或者，如上文提到的那样，接下来的步骤是在多个网络条件上生成信道上的分组拥塞程度和网络的多个可测量特征之间的数学关系。
应当注意，操作点被安置在关于负载、干扰或误帧率的阶层曲线上，并且这些条件越差（即增加的FER或者增加的负载），操作点的位置和关于饱和的判定边界之间的距离就越小。这些结论在确定系统接近饱和时以及在确定饱和的原因时非常重要，饱和的原因是差信道条件或者拥塞或者此两者。
这里，根据数据，生成权重W和ρ并且将W和ρ呈现为矩阵，更精确地呈现为下文在步骤300中描述的垂直向量。
二阶支持向量机（SVM）分类器，步骤200
如上文提到的那样，在随后的正常操作模式期间，该方法周期性地测量多个可测量特征并且将所生成的数学关系应用于这些周期性测量的多个可测量特征，以确定信道上的实际拥塞程度；并且将信道上的实际拥塞程度与预定的信道拥塞阈值水平进行比较。
这里，例如，使用针对通过上文所述的模拟获得的数据库的基于2阶支持向量机的分类器。通常或者在特定条件下可以使用多种实验数据来扩大该数据库，以获得准确的分类器。
实际拥塞程度（信道饱和程度）与预定的信道拥塞阈值水平之间的比较，步骤300
接下来该方法将信道上的实际拥塞程度与预定的信道拥塞阈值水平进行比较。
相对简单的饱和检测器具有如下形式，其中饱和状态仅与目前的瞬时测量结果有关；更复杂的检测器将在后面描述，其中使用有限状态机对饱和进行建模；在该情况下，饱和状态以及将采取的动作不仅与瞬时测量结果有关还与先前的状态有关，或者与先前的测量结果有关。该状态机将被称为WiSAT状态机：
其中：
s是提供分组拥塞程度的指示的饱和参数；以及
在该实例中，系数W、ε和ρ的例示被给出如下：
W=[-0.1528,-0.9631,0.4933,-0.2066,-0.9802,1.3510,-1.3835,0.1580,2.5935]T，ρ=-7.2384，ε=0
在实践中，还可以通过实验来确定偏移参数ε。这里通过对高达4×15×7=420个实例（实际上由于一些实验没有定义或者特征计算中的非数值结果，存在很少的实例）的数据库应用交叉验证来获得该分类器。
近似70%的随机子集被用于训练。获得了如下测试结果：
在训练数据库上：99.6%的准确度（241/242正确分类）
在测试数据库上：98.97%的准确度（96/97正确分类）
在整个数据库上：99.41%的准确度（337/339正确分类）。
因此，根据上文，用于饱和检测的足够相关的可计算特征已被定义并且表明了基于这些特征构建稳健（robust）分类器的可行性。在大的条件（FER、干扰）集合下，在感兴趣的特征空间中存在不变的分离表面，这可以用于稳健地检测拥塞条件或者针对这些条件的接近度。上文呈现的方法给出了构建有效的检测器的启发式的但是理论上合理的方式。
因此该方法基于作为输入的区别特征来计算简单的可高效计算的式子。该式子呈现了饱和与不饱和的分类边界。在增加的帧错误或者拥塞条件下接近饱和边界。此外，可以区别两个饱和原因：差信道条件或者拥塞或者此两者。
典型的例示是在接入点中实现拥塞检测式。
应当理解，术语“周期性地”在此意味着定期地或者不定期地。
在确定了分组拥塞程度之后，其中这样的拥塞程度的特征在于饱和参数s，使用一种控制分组业务或使分组业务成形的方法（在这里被称为减缓策略）。如果在步骤400（图1）中拥塞程度大于所确定的阈值，则该方法调整目前的分组业务中的一些分组业务，以便缓解潜在的问题（步骤500），在这里如下文更详细描述的那样对分组业务进行控制或使分组业务成形。另一方面，如果在步骤400中确定拥塞程度小于阈值，则该过程返回到步骤200。
如下文更详细描述的那样，一旦确定了拥塞程度，其中在上文中该拥塞程度的特征在于饱和参数s，减缓策略表示在（图6中所示的）WiSAT状态机的每个状态中将采取的动作：
一阶支持向量机分类器，步骤200
在不丧失一般性的情况下，可以使用其他分类器，诸如不同阶的SVM或者其他线性或非线性机器学习算法。在实际的例示中，由于低的计算要求，如下使用一阶SVM分类器：
其中根据真实世界的实验数据，学习了参数W=[4.391995-0.005264-0.233946]，ε=0.5并且ρ=0.288917。
典型的例示是在接入点中实现拥塞检测式。
应当理解，术语“周期性地”在这里意味着定期地或者不定期地。
在确定了分组拥塞程度之后，其中这样的拥塞程度的特征在于饱和参数s，使用一种控制分组业务或使分组业务成形的方法（在这里被称为减缓策略）。
如果在步骤400（图1）中拥塞程度大于所确定的阈值，则该方法调整目前的分组业务中的一些分组业务，以便缓解潜在的问题（步骤500），在这里如下文描述的对分组业务进行控制或使分组业务成形。另一方面，如果在步骤400中确定拥塞程度小于阈值，则该过程返回到步骤200。
针对WiSAT（无线饱和）的状态机
可以使用有限状态机对更加复杂的饱和检测器进行建模。与如之前那样使用瞬时特征值来对饱和进行判定相反，判定和将采取的动作还与先前的状态（或者先前的测量结果）有关。该状态机被称为WiSAT状态机：
现在参照图6，WiSAT机的状态与多个因素有关。
●分类器和经过平滑的分类器输出：分别是s、；其中s是分组拥塞的度量，
●参数，例如αSTATE（用于根据状态s计算的平滑速率）。
针对分类器和经过平滑的分类器输出的特定的统计数据/阈值/间隔图6：具有状态STATE=0/1/2的WiSAT状态机。条件Cij引导从状态i到状态j的转变。
更精确地，需要如下分量来定义状态机和状态机的逻辑：
目前状态STATE（STATE=0表示NonSAT或者不饱和；1表示PreSAT或者预饱和；而2表示SAT或者饱和）
条件Cij（i,j=0,1,2）定义如下格式的状态之间的转变：
其中：
s(t)、是WiSAT分类器和经过平滑的分类器输出
oij、是分别针对s、的关系参数≤和＞
δij、是分别针对s、的阈值参数
rij是逻辑关系运算符“与”、“或”中的一个。
实例（应当注意，未指明的条件被定义为使得从一个状态的所有向外转变的概率合计为1并且互斥。条件Cij（i,j=0,1,2）被实现如下：（具有出于使符号简单的目的而重新命名的5个参数对应于上面的一般的名称）
有限状态机（FSM）状态转变规则的实例
。
减缓
减缓策略表示在WiSAT状态机的每个状态中将采取的动作。
●NonSAT-将不采取动作。
●PreSAT-可以采取的动作包括队列长度改变或者根据下面的算法之一丢弃（语音）分组、或者更一般地丢弃给定接入类别的分组。
●SAT-动作可以是更剧烈的，涉及准入控制和丢弃给定接入类别（即语音）的分组的组合。
算法：关于丢弃率N的动作
参数：
最大和最小丢弃率N0、NSAT
临界阈值
输出：N
其中N=-1意味着不丢弃分组；否则，对于N>=0，意味着每N个连续分组中丢弃一个分组；例如NSAT=2。
注意：如果发生饱和，则在PreSAT状态中最后采取的动作可以被向前继续采用，直至条件C21/C20指示状态改变。
其他算法.关于MAC队列长度L的动作
可以使用除上文的方案1之外的其他算法方案来实现类似的效果：
方案2.设计虚拟队列长度L。当虚拟队列满时将丢弃任何进入的分组；
方案3.对于每个客户端，丢弃其每（m+1）分组；
方案4.对于每个客户端，如果在队列中已存在针对相同客户端的R个分组，则丢弃进入的分组；
例如，方案2提出了集中于控制MAC队列长度：
参数：
最大/最小MAC队列长度L0、Lmin
临界阈值γ
输出：L
。
3.WiSAT参数的概要
对于状态机的实现方案，推荐WiSAT的参数化实现方案，以便能够调节两种类型的参数：
状态的实现方案
状态存储器和管理s
状态平滑速率α0、α1、α2
s(t)
N(t)和用于计算N的参数：N0、NSAT、β2、γ
针对每个状态转变(i,j)的转变实现方案
oij、分别针对s(t)、的关系参数≤和>
δij、分别针对s(t)、的阈值参数
rij是逻辑关系运算符“与”、“或”。
例如，已利用如下参数执行了针对之前的实例状态机的WiSAT和减缓策略的模拟（然而仅具有模拟的减缓判定，而非真实地干预控制回路以丢弃任何分组）：
WiSAT分类器使用线性SVM进行学习，特征在100毫秒的10个读取时段、即在1秒的窗口上聚集；
WiSAT分类器能够每100毫秒进行一次判定：因此针对WiSTATS和判定进行的窗口（时间步长）W是100毫秒
WiSAT分类器函数：α=α0=α1=α2=0.1；
实例中给定的状态转变条件（逻辑）Cij（i,j=0,1,2）
针对状态转变的分类器距离（WiSAT函数）参数：实例中给出的、δ0、、、ε具有如下的值：
=2.1，δ0=2.1，=2.0，=1.0，ε=0.5
N算法参数N0=45，NSAT=2，β2=43/(-2.8)，γ=。
已描述了本发明的多个实施例。然而，将理解的是，在不偏离本发明的精神和范围的情况下可以进行各种修改。因此，其他实施例也在所附权利要求书的范围之内。

Claims (8)

1.一种用于控制分组传输网络中的分组流的方法，其包括：
确定表示所述分组传输网络的信道上的分组拥塞的参数（s），（100）；
其特征在于所述信道，其中所述信道具有饱和水平，所述饱和水平是信道上的接收器处的分组到达率和信道上的总分组吞吐量的函数，使得如果存在带有在信道上的每个接收器处的减少的分组到达率的一组减少，其中该组减少引起信道上的总分组吞吐量的增加，则所述信道处于所述信道的饱和水平，（300）；以及
根据参数（s）调整分组传输网络的信道上的分组流，（500），其中所述参数（s）是当确定所述信道处于所述信道的饱和水平时的信道的饱和水平的度量，（400）；
其中，所述参数（s）包括如下中的至少一个：
信道上的站的总传输时间－排队延迟（MAD）；
信道与传输的起源或者分组是否被正确传送和接收无关地忙于传输的时间段（TU）；以及
信道上的分组传输重试（Rt）的平均次数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参数（s）包括：信道上的站的总传输时间－排队延迟（MAD）、信道与传输的起源或者分组是否被正确传送和接收无关地忙于传输的时间段（TU）以及信道上的分组传输重试（Rt）的平均次数。
3.根据上述权利要求之一所述的方法，其中，所述调整步骤是参数（s）的时间历史和所述参数（s）相对于预定的阈值水平（δ）的时间平均值的函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述调整步骤包括：
选择多个状态之一，其中所述状态中的每个都表示分组拥塞的水平,
在所述多个状态之间转变，其中转变步骤是参数（s）的时间历史和所述参数（s）相对于预定的阈值水平（δ）的时间平均值的函数，
基于所述多个状态中的所选状态来执行减缓函数。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述调整步骤是参数（s）的瞬时值和所述参数（s）相对于预定的阈值水平（δ，ε）的时间平均值的函数。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述调整步骤包括：
选择多个状态之一，其中所述状态中的每个都表示分组拥塞的水平；
在所述多个状态之间转变，其中转变步骤是参数（s）的瞬时值和所述参数（s）相对于预定的阈值水平（δ，ε）的时间平均值的函数，
基于所述多个状态中的所选状态来执行减缓函数。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其进一步包括：
在训练模式期间：
在多个网络条件下生成信道上的分组拥塞程度和网络的多个可测量特征之间的数学关系，（100）；
在随后的正常操作模式期间，周期性地测量所述多个可测量特征并且将所生成的数学关系应用于周期性测量的多个可测量特征，以确定为信道上的实际拥塞程度的参数（s），（200）；以及
根据所述参数（s）调整网络上的分组流，（500）。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，拥塞程度是信道的饱和水平。
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