CN102571454B - 基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于网络通信可靠性领域，公开了一种基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法，包括以下三个步骤，步骤一：通过预试验，收集网络故障数据，通过拟合各种可能的分布及拟合优度检验，确定通信网络故障分布形式；步骤二：根据故障分布类型，结合生产方、使用方风险及检验上下限，联立方程确定试验样本量和接收拒收判据，由此制定可靠性试验方案；步骤三：按照试验方案生成业务剖面，开展正式试验，进行数据收集，确定网络故障个数，进行可靠性指标验证。本发明给出了采用预试验确定网络故障分布，考虑置信度制定网络服务可靠性试验方案的方法，可有效解决可靠性试验充分性的问题。

Description

基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法

技术领域

本发明属于网络通信以及可靠性技术领域，具体涉及一种基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法。

背景技术

由于网络规模、使用频度、网络负载的快速增加，拥塞和延时逐渐成为了通信网络可靠性中必须考虑的因素，通信网络可靠性研究焦点集中到了“服务可靠性”，即网络是否能及时、完整、正确地传输信息，网络性能参数(如延时时间、吞吐量等)能否满足用户需求。当前，试验已经成为了评价网络服务可靠性水平的重要手段，然而，这一研究尚处于起步阶段，大多数研究都只回答了诸如怎样进行业务模拟、怎样实现数据收集等开展网络服务可靠性试验的基本条件的问题，没有从统计学的角度，研究如何规划服务可靠性试验、如何给出基于统计学的评估结论的问题。例如，陈阳等在局域网的区分业务的可靠性试验中，根据测量工具Sniffer Pro的缓存能力确定试验时长，没有考虑所收集的数据是否能够充分反映网络可靠性水平(参考文献[1]：陈阳，黄宁，康锐，李瑞莹，局域网FTP业务可靠性试验与评估技术[J]，北京航空航天大学学报，37(1)，2011：91-94，112)；张建涛等在军用通信网的可靠性试验中，将任务时长168小时确定为该网络的可靠性试验时间，然而，仅进行一个任务时间的试验，无法说明真实任务中能否满足可靠性要求(参考文献[2]：张建涛，张剑.军用通信网综合可靠性试验与检验[J].电子产品可靠性与环境试验，25(2)，2007：19-22)；Gojko Babit等在对X.25报文交换网络的可靠性试验中，虽然根据MIL-STD-781基于指数分布套用了硬件序贯截尾试验方案，但却没有说明为何该网络的故障服从指数分布。(参考文献[3]：Babic，G.，Kovacevic，D..Reliability tests of X-25 packet switching networkbased on the system Energonet-PS1[C].Military Communications Conference，1988：903-907)。

在基于概率和统计的可靠性研究中，产品故障分布是进行可靠性试验评价的基础。如果不能根据网络故障分布制定试验方案，则容易导致过度试验或试验不充分的问题。目前，已有的通信网络服务可靠性试验研究尚不能回答如何确定通信网络故障分布、如何根据通信网络故障分布确定试验方案、如何对通信网络服务可靠性指标进行验证的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决通信网络服务可靠性试验充分性问题，提出一种基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法，通过预试验确定通信网络故障分布，由此分布制定通信网络服务可靠性试验方案，通过所收集的数据对可靠性指标进行验证。

本发明提出一种基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法，包括如下步骤：

步骤一：通过预试验，确定通信网络故障分布，具体包括如下步骤：

步骤1.1，收集网络状态数据。

首先，应用通信网络性能测量工具，收集网络性能参数，所述的网络性能参数包括时延、吞吐量、丢包率等，由用户对服务的需求确定，如对视频服务，用户需求为“时延不超过0.5s”，则所需收集的性能参数为时延，不同的服务以及不同的用户所关注的性能参数是不同的。

然后，根据故障判据得到网络状态数据，采用0表示正常，1表示故障。所述的故障判据由用户给出，为网络性能参数设定阈值，当测量的网络性能参数不满足故障判据时，则网络状态为故障。

步骤1.2，故障分布拟合。

将所收集到的n个网络状态数据按时间顺序分组，使每组均含有m个状态数据，组数为h。

应用极大似然法估计典型离散分布函数——二项分布、泊松分布的各个参数。

二项分布的参数估计

为：

$\hat{p}=\frac{f}{n}---\left(1\right)$

式中：f为步骤1.1预试验中所收集到的n个网络状态数据中的网络故障总数；

泊松分布的参数估计

为：

$\widehat{\mathrm{\λ}}=\frac{f}{n}\×m---\left(2\right)$

步骤1.3，拟合优度检验。

用χ²检验判别试验收集到的故障状态数据服从哪类分布。先统计步骤1.2中每个分组出现的故障数i，计算每个故障数i(i＝0，1，2，...，m)对应的组数n_i。再计算统计量：

${\mathrm{\χ}}^2=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{(n_i-h{X}_i)}^2/h{X}_i---\left(3\right)$

式中：X_i为故障数为i的组数的理论频率。

若所验证的分布类型为二项分布，X_i的公式为：

$X_i=C_m^i{\hat{p}}^i{(1-\hat{p})}^{m-i}---\left(4\right)$

若所验证的为泊松分布，X_i的公式为：

$X_i=\left(e^{-\widehat{\mathrm{\λ}}}{\widehat{\mathrm{\λ}}}^i\right)/i!---\left(5\right)$

若所验证的分布类型为超几何分布，X_i的公式为：

$X_i=\left(C_f^i{C}_{n-f}^{m-i}\right)/C_n^m---\left(6\right)$

为了确保近似的卡方分布，对于那些出现次数少于5的故障数，应与其上或其下的故障数结合起来统计。

给定的显著性水平γ，可由χ²分布分位点求出临界值χ_γ ²(t-s-1)，其中t为合并后的故障计数组数，s为所验证分布的自由度个数，二项分布和泊松分布的s均为1，超几何分布的s为2。如果χ²统计量小于临界值χ_γ ²(t-s-1)，则认为故障服从所验证的分布类型，否则，则认为故障不服从该分布。从故障所服从的分布类型中选取网络故障分布形式，由此，确定出网络故障分布形式。

步骤二：根据通信网络故障分布，确定试验方案；

步骤2.1，确定生产方风险α、使用方风险β；检验下限R₁、检验上限R₀

其中，生产方风险α表示网络在其可靠性真值已达到检验上限R₀时被拒收的概率，这个概率值表明采用该统计试验方案给生产方带来的风险；使用方风险β表示网络在其可靠性真值为检验下限R₁时被接收的概率，这个概率值表明采用该统计试验方案给使用方带来的风险。检验下限R₁表示可接收的最低成功率，可取网络设计定型最低可接受值；检验上限R₀表示可接收的成功率，取值不能超过产品可靠性预计值，R₀取值越大，所需总的试验时间越短，试验做出判决越快。但要求产品实际具有的可靠性量值的范围也越大，才能使产品的可靠性试验得以高概率通过接收。

步骤2.2，确定正式试验所需样本量n′和接收拒收判据c。

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\α}=1-\underset{r=0}{\overset{c}{\mathrm{\Σ}}}P(n^{\′},r|R_0)\\ \mathrm{\β}=\underset{r=0}{\overset{c}{\mathrm{\Σ}}}P(n^{\′},r|R_1)\end{array}\right.---\left(7\right)$

式中，n′为正式试验所需样本量，c为接收拒收判据，r表示试验中的故障个数。n′和c必须为整数，此联立方程无普遍公式可解，可用尝试法解之。

步骤2.3，制定正式试验方案。

根据上述计算结果，制定正式试验方案为：在生产方风险α、使用方风险β；检验下限R₁、检验上限R₀各自为确定数值的情况下，试验所需样本量n′为多少，接收拒收判据c为多少。

步骤三：开展正式试验，进行可靠性指标验证；

应用步骤二制定的通信网络服务可靠性试验方案，生成业务剖面，收集性能数据，所涉及网络状态n′个，再根据故障判据，统计出正式试验中的故障个数为k个，如果：

k≤c，认为网络服务可靠性达到指标要求；

k≥c+1，认为网络服务可靠性没有达到指标要求。

本发明的优点与积极效果在于：

(1)本发明方法明确了通信网络故障分布确定方法，在故障分布确定过程中对各类离散分布进行参数拟合与拟合优度检验，解决了难以预先通过所收集的数据进行趋势分析判断通信网络故障服从某种分布形式的问题。

(2)本发明方法提出了根据通信网络故障分布确定通信网络服务可靠性试验方案的方法，解决了试验方案制定中未考虑置信度的问题，从而避免了试验不充分现象的发生。

(3)本发明方法提出了首先通过预试验确定通信网络故障分布，再制定正式试验方案进行指标验证的方法，解决了在故障分布不明确的情况下开展通信网络可靠性试验的问题。

(4)本发明方法具有很好的实用性和经济价值：通过本发明方法可以在可靠性试验量的充分性与必要性之间达到平衡，一方面可以避免故障无法充分暴露的问题，一方面也可以减少不必要的试验时间和开支。

附图说明

图1是Ad hoc网络的一个示例图；

图2是本发明通信网络服务可靠性试验与指标验证方法的整体步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明实施例中以图1所示的Ad hoc网络为例，阐述本发明方法的具体应用。

图1中有A、B和C，共3个节点，图1中虚线表示无线信号所能到达的节点。每个终端节点为笔记本，均在Windows XP系统下运行，节点多跳功能由无线组网软件SONbuddy软件实现。

该Ad hoc网络中传输的业务类型为指控类业务，发送字节数为295.9Kbps。

该网络业务的服务可靠性要求为可靠度不低于0.85，其故障判据为：吞吐量不低于2Mbps，响应时间不超过0.5ms。

本发明的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法，如图2所示，具体如下：

步骤一：通过预试验，确定通信网络故障分布；

步骤1.1，收集网络状态数据。

Ix chariot为通信网络性能测量的一种工具，本发明实施例中应用Ix chariot按业务剖面在网络上产生网络业务，并应用Ix chariot收集两个性能参数：吞吐量和响应时间。

根据故障判据得到网络状态(正常/故障)数据。表1给出了A、B端对网络状态数据收集情况。

表1 网络状态数据收集

在网络状态栏中，0表示正常，1表示故障。

步骤1.2，故障分布拟合。

将表1中的数据按时间顺序分为30组，每组含有10个报文，可统计出每组的故障数分别为：0、0、0、4、6、3、1、4、0、2、2、2、0、1、0、0、0、0、1、1、3、1、3、1、5、3、1、2、2、2，则统计得出故障数和故障频率如表2所示：

表2 故障数和故障频率

故障数	0	1	2	3	4	5	6
								组数	9	7	6	4	2	1	1
故障频率	0.3	0.233	0.2	0.133	0.067	0.033	0.033

根据式(1)～(2)得到的二项分布的参数估计结果为

泊松分布的参数估计结果为 $\widehat{\mathrm{\λ}}=1.67.$

步骤1.3，拟合优度检验。

对于二项分布，它的χ²检验可计算如表3所示：

表3 二项分布的卡方检验

二项分布时，自由度数为4-1-1＝2，显著性水平为γ＝0.005的卡方临界值为10.6，故表1所示的网络的故障分布满足二项分布。

对于泊松分布，它的χ²检验可计算如表4所示：

表4 泊松分布的卡方检验

对于泊松分布，自由度数为4-1-1＝2，显著性水平为γ＝0.005的卡方临界值为10.6，故表1所示的网络的故障分布满足泊松分布。

对于超几何分布，它的χ²检验可计算如表5所示：

表5 超几何分布的卡方检验

对于超几何分布，自由度数为4-2-1＝1，显著性水平为γ＝0.005的卡方临界值为7.88，故表1所示的网络的故障分布也满足超几何分布。

由上，可知三种离散分布均能用于描述该网络故障，本发明实施例中选用二项分布。

步骤二：根据通信网络故障分布，确定试验方案；

步骤2.1，确定生产方风险α、使用方风险β；检验下限R₁、检验上限R₀。

这里选取生产方风险α＝5％，使用方风险β＝5％；检验下限R₁＝0.85，鉴别比取d＝1.5，检验上限R₀＝0.9。其中，鉴别比d＝(1-R₁)/(1-R₀)。

步骤2.2，根据方程组(7)，求解试验量需求。

这里根据抽样表可查得，样本量n′为474个，接收拒收判据c为58个。

步骤2.3，制定试验方案。

根据上述计算结果，制定试验方案为：在生产方风险α＝5％、使用方风险β＝5％；检验下限R₁＝0.85、检验上限R₀＝0.9的情况下，试验所需样本量n为474个，接收拒收判据c为58个。

步骤三：开展正式试验，进行数据收集，并根据试验结果，进行可靠性指标验证。

应用步骤二制定的通信网络服务可靠性试验方案，生成业务剖面，收集网络性能参数，所涉及的网络性能参数的数据包个数为474个，得到474个网络状态数据。

根据故障判据，确定正式试验中的故障个数k为71个，由此可知，网络服务可靠性没有达到指标要求，若要达到所要要求的指标，需要对该网络进行改进。

Claims (1)

1.一种基于故障分布的通信网络服务可靠性试验与指标验证方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 

步骤一：通过预试验，确定通信网络故障分布，具体包括如下步骤： 

步骤1.1，收集网络状态数据：首先，应用通信网络性能测量工具，收集网络性能参数，然后，根据故障判据得到网络状态数据，采用0表示正常，1表示故障，所述的故障判据由用户给出，为网络性能参数设定阈值，当测量的网络性能参数不满足故障判据时，则网络状态为故障； 

步骤1.2，故障分布拟合：应用极大似然法确定典型离散分布函数的各个参数； 

所述的步骤1.2的具体过程为：首先，将步骤1.1中所收集到的n个网络状态数据按时间顺序分组，使每组均含有m个网络状态数据，组数为h；然后，应用极大似然法估计二项分布、泊松分布的参数：二项分布的参数估计

泊松分布的参数估计

其中，f为步骤1.1收集到的网络故障总数； 

步骤1.3，拟合优度检验：通过χ²检验确定网络故障分布形式； 

步骤1.3的具体过程如下： 

首先，统计步骤1.2中各分组出现的故障数i，i＝0,1,2,...,m，并确定每个故障数i对应的组数n_i，再确定统计量χ²： 

其中，X_i为每组出现i次故障的理论频率，h为总组数，二项分布、泊松分布和超几何分布的理论频率如下表示： 

二项分布的理论频率

泊松分布的理论频率

超几何分布的理论频率

然后，给定显著性水平γ，由χ²分布分位点求出临界值χ_γ ²（t-s-1），对于出现次数少于5的故障数，将其与其上或其下的故障数合并起来统计，t为合并后的故障数的总组数，s为所验证分布的自由度个数，二项分布和泊松分布的s均为1，超几何分布的s为2； 

最后，将分别在二项分布、泊松分布和超几何分布下得到的统计量χ²与临界值χ_γ ²(t-s-1）比较，如果χ²统计量小于临界值χ_γ ²（t-s-1），则认为故障服从所验证的分布类型，否则，则认为故障不服从该分布，在制定正式试验方案时，网络故障分布形式从故障所服从的分布类型中选取； 

步骤二：根据通信网络故障分布，确定试验方案； 

步骤2.1，确定生产方风险α、使用方风险β、检验下限R₁、以及检验上限R₀；所述的生产方风险α表示在网络可靠性真值已达到检验上限R₀时网络被拒收的概率；所述的使用方风险β表示在网络可靠性真值为检验下限R₁时网络被接收的概率；所述的检验下限R₁表示可接收的最低成功率；所述的检验上限R₀表示可接收的成功率； 

步骤2.2，确定正式试验所需样本量n'和接收拒收判据c，通过采用尝试法求解下面方程组得到： 

步骤2.3，根据步骤2.2得到的结果，制定正式试验方案：在生产方风险α、使用方风险β、检验下限R₁、以及检验上限R₀均为确定数值的情况下，试验所需样本量n'，接收拒收判据c； 

步骤三：按照步骤2.3得到的试验方案开展正式试验，并进行可靠性指标验证，具体是：生成业务剖面，收集网络性能参数，得到n'个网络状态数据，再根据故障判据，统计出正式试验中的故障个数为k个，如果k≤c，则网络服务可靠性达到指标要求；如果k≥c+1，则网络服务可靠性没有达到指标要求。 

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