CN111836297B - 通信链路参数的预测方法、装置及终端设备 - Google Patents

通信链路参数的预测方法、装置及终端设备 Download PDF

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Abstract

本申请适用于通信技术领域，提供了一种通信链路参数的预测方法、通信链路参数的预测装置、终端设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集；根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系；根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。通过上述方法，能够准确地预测出待测通信链路中的链路参数。

Description

通信链路参数的预测方法、装置及终端设备
技术领域
本申请属于通信技术领域，尤其涉及通信链路参数的预测方法、通信链路参数的预测装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
无人机、无人艇和无人船等无人设备在工作时，需要与控制基站或其他无人设备进行实时通信。通信链路质量的高低是决定无人设备能够正常通信的关键因素。通信链路质量的高低主要由链路时延和链路带宽这两个链路参数决定。链路时延越短、链路带宽越宽，则通信链路质量越高；反之，链路时延越长、链路带宽越窄，则通信链路质量越低。
如果能够对链路参数进行准确地预测，则可以根据预测出的链路参数对通信数据的优先级或传输量等进行适时调整，进而保证通信链路传输过程的稳定性和可靠性。但是现有技术中，通常情况下只能实时获取链路参数，而无法对链路参数进行预测。
发明内容
本申请实施例提供了一种通信链路参数的预测方法、通信链路参数的预测装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以实现对通信链路参数的准确预测。
第一方面，本申请实施例提供了一种通信链路参数的预测方法，包括：
当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集，其中，所述监测参数集包括所述第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延，所述t为大于n的正整数，所述n为正整数，所述链路参数包括链路时延和链路带宽；
根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；
获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系；
根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延，包括：
根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的平均值；
根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的期望值和标准差；
根据所述平均值、所述期望值和所述标准差对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述平均值、所述期望值和所述标准差对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延，包括：
从所述监测参数集中获取第t-1个时刻的监测链路时延；
将所述期望值减去所述第t-1个时刻的监测链路时延，获得时延差值；
将所述时延差值乘以所述标准差，获得时延乘积；
将所述时延乘积加上所述平均值，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在获得所述第t个时刻的预测链路带宽之后，所述方法还包括：
获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽；
将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延；
将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延，包括：
通过公式Dt＝Wpred(t)dpre(t)+Wd(t)dt计算所述第t个时刻的实际链路时延；
其中，所述Dt为所述第t个时刻的实际链路时延，所述Wpred(t)为所述第t个时刻的预测链路时延的权值，所述dpre(t)为所述第t个时刻的预测链路时延，所述Wd(t)为所述第t个时刻的监测链路时延的权值，所述dt为所述第t个时刻的监测链路时延；Wpred(t)＝1-Wd(t)；当所述t大于n+1时，
Figure BDA0002561720790000031
当所述t等于n+1时，Wd(t)＝1。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽，包括：
通过公式Bt＝Wpreb(t)bpre(t)+Wb(t)bt计算所述第t个时刻的实际链路带宽；
其中，所述Bt为所述第t个时刻的实际链路带宽，所述Wpreb(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽的权值，所述bpre(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽，所述Wb(t)为所述第t个时刻的监测链路带宽的权值，所述bt为所述第t个时刻的监测链路带宽；Wpreb(t)＝1-Wb(t)；当所述t大于n+1时，
Figure BDA0002561720790000032
当所述t等于n+1时，Wb(t)＝1。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在获取所述第t个时刻对应的监测参数集之前，所述方法还包括：
若所述t大于所述n，则获取所述第t个时刻对应的监测参数数据集；
若所述t小于或等于所述n，则获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽，并将所述第t个时刻的监测链路时延记为所述第t个时刻的实际链路时延、将所述第t个时刻的监测链路带宽记为所述第t个时刻的实际链路带宽。
第二方面，本申请实施例提供了一种通信链路参数的预测装置，包括：
参数获取单元，用于当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集，其中，所述监测参数集包括所述第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延，所述t为大于n的正整数，所述n为正整数，所述链路参数包括链路时延和链路带宽；
时延预测单元，用于根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；
关系获取单元，用于获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系；
带宽预测单元，用于根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的通信链路参数的预测方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的通信链路参数的预测方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的通信链路参数的预测方法。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例中当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，根据第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；由于第t个时刻之前n个时刻的监测链路时延能够反映待测通信链路的时延状况，因此，利用第t个时刻之前的历史链路时延数据预测出的第t个时刻的链路时延能够较准确地反映第t个时刻的时延状况；然后根据参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽；由于参数映射关系表示了待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系，因此，根据这种对应关系可以较准确地预测出第t个时刻的预测链路时延对应的链路带宽。通过上述方法，能够准确地预测出待测通信链路中的链路参数(即链路时延和链路带宽)，根据预测出的链路参数对通信数据的优先级或传输量等进行适时调整，进而保证了通信链路传输过程的稳定性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的通信系统的示意图；
图2是本申请一实施例提供的通信链路参数的预测方法的流程示意图；
图3是本申请另一实施例提供的通信链路参数的预测方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的通信链路参数的预测装置的结构框图；
图5是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“若”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。
参见图1，是本申请实施例提供的通信系统的示意图。如图1所示，通信系统包括控制中心101和至少一个无人设备102(图1中仅示出了2个无人设备的情况)。控制中心和无人设备之间通过通信链路进行通信连接。每两个无人设备之间也可以通过通信链路进行通信。例如：无人设备A与无人设备B通过通信链路I进行通信，当无人设备A向无人设备B发送数据时，无人设备A为数据发送方，无人设备B为数据接收方。
控制中心可以通过本申请实施例提供的通信链路参数的预测方法预测通信系统中各条通信链路的链路参数，并将预测出的链路参数发送给数据发送方。这样，数据发送方可以根据接收到的链路参数了解通信链路的通信状态，并根据链路参数实时调整传输数据的优先级和传输量，以保证通信链路传输过程的稳定性和可靠性。
当然，对于通信系统中任意一个无人设备，也可以通过本申请实施例提供的通信链路参数的预测方法、对各自连接的通信链路的链路参数进行预测。例如，假设无人设备A与无人设备B通过通信链路II进行通信，且无人设备A为数据发送方时，无人设备A可通过本申请实施例提供的通信链路参数的预测方法对通信链路II的链路参数进行预测。此时，通信链路II为待测通信链路。
参见图2，是本申请一实施例提供的通信链路参数的预测方法的流程示意图，作为示例而非限定，所述方法可以包括以下步骤：
S201，当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集。
其中，监测参数集包括第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延，t为大于n的正整数，n为正整数，链路参数包括链路时延和链路带宽。监测链路时延是指，监测到的链路时延。
在本申请实施例中，n相当于一个时间窗口，也可以看作是时间周期。由于本申请实施例中，需要利用第t个时刻之前的历史数据对第t个时刻的链路参数进行预测。因此，t需要大于n。n值越大，监测参数集中的数据越多，即第t个时刻对应的历史数据越多，最终得到的预测参数也越准确。当然，n值越大，相应的数据处理量也越大。所以，对于n值的选择原则是，既要保证监测数据集中的数据足够多，又要保证数据处理量不会过大。
本申请实施例中的“时刻”可以指物理时刻。例如，第1个时刻为第1s，第2个时刻为第2s，第3个时刻为第3s等。这里的“时刻”还可以指设备的监测时刻，每两个监测时刻之间可以间隔多个物理时刻。例如，第1个时刻为第1s，第2个时刻为第5s，第3个时刻为第9s等。
示例性的，假设n＝3。当t>3时，可以对链路参数进行预测。例如，t＝6，相应的监测参数集中包括t＝3时的监测链路时延、t＝4时的监测链路时延和t＝5时的链路监测时延。
在本申请实施例中，进行链路参数预测之前，需要进行初始化。具体的，规定开始监测的时刻，并将该时刻记为0时刻。可以通过因特网包探索器(如ping命令)获取0时刻的链路时延。
S202，根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
可以统计监测参数集中每两个相邻的链路时延之间的时延变化值，然后根据时延变化值的变化规律预测第t个时刻和第t-1个时刻之间的时延变化值，最后根据第t个时刻和第t-1个时刻之间的时延变化值、以及第t-1个时刻的监测链路时延计算第t个时刻的预测链路时延。
当监测数据集中每两个相邻的链路时延之间的时延变化值相同或近似时，利用上述方法可以较准确地预测出第t个时刻的预测链路时延。但是，当监测数据集中每两个相邻的链路时延之间的时延变化值不同或相差较大时，利用上述方法计算出的第t个时刻的预测链路时延的误差较大。
为了解决上述问题，可选的，获得第t个时刻的预测链路时延的方式可以包括以下步骤：
根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的平均值；根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的期望值和标准差；根据所述平均值、所述期望值和所述标准差对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
其中，n个时刻的链路时延的平均值可以通过以下公式计算：
Figure BDA0002561720790000081
其中，
Figure BDA0002561720790000082
为n个时刻的链路时延的平均值，di为第i个时刻的监测链路时延。
期望值的计算方式可以为：n个时刻的监测链路时延分别与各自对应的概率值相乘的乘积的总和。即
Figure BDA0002561720790000083
其中，E(d)为n个时刻的链路时延的期望值，di为第i个时刻的监测链路时延，pi为第i个时刻的监测链路时延对应的概率值。
标准差可以通过下式计算：
Figure BDA0002561720790000091
其中，σ为n个时刻的链路时延的标准差，
Figure BDA0002561720790000092
为n个时刻的链路时延的平均值。
进一步的，根据所述平均值、所述期望值和所述标准差计算第t个时刻的预测链路时延的方式可以包括以下步骤：
从所述监测参数集中获取第t-1个时刻的监测链路时延；将所述期望值减去所述第t-1个时刻的监测链路时延，获得时延差值；将所述时延差值乘以所述标准差，获得时延乘积；将所述时延乘积加上所述平均值，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
示例性的，可以根据以下公式计算第t个时刻的预测链路时延：
Figure BDA0002561720790000093
其中，dpre(t)为第t个时刻的预测链路时延，dt-1为第t-1个时刻的监测链路时延。
S203，获取所述待测通信链路的参数映射关系。
其中，参数映射关系表示待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系。
实际应用中，可以构建模拟场景：将一个设备固定，控制另一个设备运动，随着两个设备之间的距离的变化，两个设备之间的通信链路的参数也发生变化，即链路时延和链路带宽发生变化。可以利用上述方法，统计链路时延和链路带宽的对应关系，形成参数映射关系。
获取参数映射关系的另一种方式为：将两个设备通过馈线连接，并确保链路中串联最小保护衰减器和可调衰减器。然后控制可调衰减器从0dB开始逐渐增大衰减值，直到两个设备之间的通信链路完全断开。在控制可调衰减器的衰减值的过程中，每调节一个衰减值，可以通过ping命令获取到一个链路时延和对应的链路带宽。利用这种方式，也可以统计出链路时延和链路带宽的对应关系。
S204，根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。
根据预先构建好的参数映射关系，直接查询第t个时刻的预测链路时延对应的预测链路带宽，可以节约预测时间。并且，由于参数映射关系表示了待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系，因此，根据这种对应关系可以较准确地预测出第t个时刻的预测链路时延对应的链路带宽。
实际应用中，监测到的待测链路的链路参数与实际的链路参数之间可能存在误差，而预测链路参数也是基于监测链路参数获得的，如果直接将预测链路参数当作实际的链路参数，将会影响数据发送方对通信链路状态的判断。因此，需要对预测链路参数进行修正，以获取待测链路的实际链路参数。具体的，在获得第t个时刻的预测链路参数(即预测链路时延和预测链路带宽)之后，所述方法还包括：
1)获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽。
可以通过ping命令的方式获取第t个时刻的监测链路时延，然后根据参数映射关系获取监测链路时延对应的监测链路带宽。
2)将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延。
可选的，获得第t个时刻的实际链路时延的方式可以为：
通过公式Dt＝Wpred(t)dpre(t)+Wd(t)dt计算所述第t个时刻的实际链路时延。
其中，所述Dt为所述第t个时刻的实际链路时延，所述Wpred(t)为所述第t个时刻的预测链路时延的权值，所述dpre(t)为所述第t个时刻的预测链路时延，所述Wd(t)为所述第t个时刻的监测链路时延的权值，所述dt为所述第t个时刻的监测链路时延；Wpred(t)＝1-Wd(t)；当所述t大于n+1时，
Figure BDA0002561720790000101
当所述t等于n+1时，Wd(t)＝1。
3)将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽。
可选的，获得第t个时刻的实际链路带宽的方式可以为：
通过公式Bt＝Wpreb(t)bpre(t)+Wb(t)bt计算所述第t个时刻的实际链路带宽。
其中，所述Bt为所述第t个时刻的实际链路带宽，所述Wpreb(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽的权值，所述bpre(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽，所述Wb(t)为所述第t个时刻的监测链路带宽的权值，所述bt为所述第t个时刻的监测链路带宽；Wpreb(t)＝1-Wb(t)；当所述t大于n+1时，
Figure BDA0002561720790000111
当所述t等于n+1时，Wb(t)＝1。
上述方法中，预测链路参数和监测链路参数的权值是实时变换的，根据实际链路参数与监测链路参数的比值实时调整权值，相当于调整监测链路参数/预测链路参数在实际链路参数中的占比。通过这种方法，可以减少预测链路参数与实际链路参数之间的误差，使得最终得到的链路参数更加贴近真实的链路参数，有效保证了预测的准确性。
在图2实施例中，设置了时间窗口n。当t小于或等于n时，是无法对链路参数进行预测的。因此，在进行预测之前，还需要对t进行判断。参见图3，是本申请另一实施例提供的通信链路参数的预测方法的流程示意图。
S301，当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，判断t是否大于n。
这里的n与图2实施例中的n相同。
S302，若t大于n，则获取第t个时刻对应的监测参数数据集。
S303，根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
S304，获取所述待测通信链路的参数映射关系。
S305，根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。
步骤S302-S305与图2实施例中的步骤S201-S204相同，具体可参见步骤S201-S204中的描述，在此不再赘述。
S306，若t小于或等于预设周期n，则获取第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽，并将第t个时刻的监测链路时延记为第t个时刻的实际链路时延、将第t个时刻的监测链路带宽记为第t个时刻的实际链路带宽。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的通信链路参数的预测方法，图4是本申请实施例提供的通信链路参数的预测装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图4，该装置包括：
参数获取单元41，用于当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集，其中，所述监测参数集包括所述第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延，所述t为大于n的正整数，所述n为正整数，所述链路参数包括链路时延和链路带宽。
时延预测单元42，用于根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
关系获取单元43，用于获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系。
带宽预测单元44，用于根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽。
可选的，时延预测单元42包括：
平均值计算模块，用于根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的平均值。
期望计算模块，用于根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的期望值和标准差。
预测模块，用于根据所述平均值、所述期望值和所述标准差对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
可选的，预测模块还用于：
从所述监测参数集中获取第t-1个时刻的监测链路时延；将所述期望值减去所述第t-1个时刻的监测链路时延，获得时延差值；将所述时延差值乘以所述标准差，获得时延乘积；将所述时延乘积加上所述平均值，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
可选的，装置4还包括：
第一监测数据获取单元45，用于在获得所述第t个时刻的预测链路带宽之后，获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽。
实际链路时延计算单元46，用于将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延。
实际链路带宽计算单元47，用于将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽。
可选的，实际链路时延计算单元46还用于：
通过公式Dt＝Wpred(t)dpre(t)+Wd(t)dt计算所述第t个时刻的实际链路时延；其中，所述Dt为所述第t个时刻的实际链路时延，所述Wpred(t)为所述第t个时刻的预测链路时延的权值，所述dpre(t)为所述第t个时刻的预测链路时延，所述Wd(t)为所述第t个时刻的监测链路时延的权值，所述dt为所述第t个时刻的监测链路时延；Wpred(t)＝1-Wd(t)；当所述t大于n+1时，
Figure BDA0002561720790000131
当所述t等于n+1时，Wd(t)＝1。
可选的，实际链路带宽计算单元47还用于：
通过公式Bt＝Wpreb(t)bpre(t)+Wb(t)bt计算所述第t个时刻的实际链路带宽；其中，所述Bt为所述第t个时刻的实际链路带宽，所述Wpreb(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽的权值，所述bpre(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽，所述Wb(t)为所述第t个时刻的监测链路带宽的权值，所述bt为所述第t个时刻的监测链路带宽；Wpreb(t)＝1-Wb(t)；当所述t大于n+1时，
Figure BDA0002561720790000141
当所述t等于n+1时，Wb(t)＝1。
可选的，装置4还包括：
参数获取单元41，还用于在获取所述第t个时刻对应的监测参数集之前，若所述t大于所述n，则获取所述第t个时刻对应的监测参数数据集。
第二监测数据获取单元48，用于若所述t小于或等于所述n，则获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽，并将所述第t个时刻的监测链路时延记为所述第t个时刻的实际链路时延、将所述第t个时刻的监测链路带宽记为所述第t个时刻的实际链路带宽。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
另外，图4所示的通信链路参数的预测装置可以是内置于现有的终端设备内的软件单元、硬件单元、或软硬结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到所述终端设备中，还可以作为独立的终端设备存在。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图5是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。如图5所示，该实施例的终端设备5包括：至少一个处理器50(图5中仅示出一个)处理器、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述至少一个处理器50上运行的计算机程序52，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述任意各个通信链路参数的预测方法实施例中的步骤。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备5的举例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器50还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51在一些实施例中可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51在另一些实施例中也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种通信链路参数的预测方法，其特征在于，包括：
当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集，其中，所述监测参数集包括所述第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延，所述t为大于n的正整数，所述n为正整数，所述链路参数包括链路时延和链路带宽；
根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；
获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系；
根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽；
在获得所述第t个时刻的预测链路带宽之后，所述方法还包括：
获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽；
将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延；
将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽。
2.如权利要求1所述的通信链路参数的预测方法，其特征在于，所述根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延，包括：
根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的平均值；
根据所述监测参数集计算所述n个时刻的链路时延的期望值和标准差；
根据所述平均值、所述期望值和所述标准差对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
3.如权利要求2所述的通信链路参数的预测方法，其特征在于，所述根据所述平均值、所述期望值和所述标准差对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延，包括：
从所述监测参数集中获取第t-1个时刻的监测链路时延；
将所述期望值减去所述第t-1个时刻的监测链路时延，获得时延差值；
将所述时延差值乘以所述标准差，获得时延乘积；
将所述时延乘积加上所述平均值，获得所述第t个时刻的预测链路时延。
4.如权利要求1所述的通信链路参数的预测方法，其特征在于，所述将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延，包括：
通过公式Dt＝Wpred(t)dpre(t)+Wd(t)dt计算所述第t个时刻的实际链路时延；
其中，所述Dt为所述第t个时刻的实际链路时延，所述Wpred(t)为所述第t个时刻的预测链路时延的权值，所述dpre(t)为所述第t个时刻的预测链路时延，所述Wd(t)为所述第t个时刻的监测链路时延的权值，所述dt为所述第t个时刻的监测链路时延；Wpred(t)＝1-Wd(t)；当所述t大于n+1时，
Figure FDA0003594662140000021
当所述t等于n+1时，Wd(t)＝1。
5.如权利要求4所述的通信链路参数的预测方法，其特征在于，所述将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽，包括：
通过公式Bt＝Wpreb(t)bpre(t)+Wb(t)bt计算所述第t个时刻的实际链路带宽；
其中，所述Bt为所述第t个时刻的实际链路带宽，所述Wpreb(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽的权值，所述bpre(t)为所述第t个时刻的预测链路带宽，所述Wb(t)为所述第t个时刻的监测链路带宽的权值，所述bt为所述第t个时刻的监测链路带宽；Wpreb(t)＝1-Wb(t)；当所述t大于n+1时，
Figure FDA0003594662140000031
当所述t等于n+1时，Wb(t)＝1。
6.如权利要求1所述的通信链路参数的预测方法，其特征在于，在获取所述第t个时刻对应的监测参数集之前，所述方法还包括：
若所述t大于所述n，则获取所述第t个时刻对应的监测参数数据集；
若所述t小于或等于所述n，则获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽，并将所述第t个时刻的监测链路时延记为所述第t个时刻的实际链路时延、将所述第t个时刻的监测链路带宽记为所述第t个时刻的实际链路带宽。
7.一种通信链路参数的预测装置，其特征在于，包括：
参数获取单元，用于当对待测通信链路的第t个时刻的链路参数进行预测时，获取所述第t个时刻对应的监测参数集，其中，所述监测参数集包括所述第t个时刻之前n个时刻各自对应的监测链路时延，所述t为大于n的正整数，所述n为正整数，所述链路参数包括链路时延和链路带宽；
时延预测单元，用于根据所述监测参数集对所述第t个时刻的链路时延进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路时延；
关系获取单元，用于获取所述待测通信链路的参数映射关系，其中，所述参数映射关系表示所述待测通信链路中链路时延和链路带宽的对应关系；
带宽预测单元，用于根据所述参数映射关系和所述第t个时刻的预测链路时延对所述第t个时刻的链路带宽进行预测，获得所述第t个时刻的预测链路带宽；
第一监测数据获取单元，用于在获得所述第t个时刻的预测链路带宽之后，获取所述第t个时刻的监测链路时延和监测链路带宽；
实际链路时延计算单元，用于将所述第t个时刻的监测链路时延和所述第t个时刻的预测链路时延加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路时延；
实际链路带宽计算单元，用于将所述第t个时刻的监测链路带宽和所述第t个时刻的预测链路带宽加权求和，获得所述第t个时刻的实际链路带宽。
8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112929276B (zh) * 2021-01-25 2022-07-08 中国联合网络通信集团有限公司 一种路径调整方法、装置及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104734770A (zh) * 2015-04-07 2015-06-24 苏州大学 一种基于上下文的分布式星群网络路由方法
CN106059960A (zh) * 2016-05-24 2016-10-26 北京交通大学 一种基于软件定义网络的空间网络QoS保障方法及管理中心
CN106357476A (zh) * 2016-09-20 2017-01-25 北京邮电大学 一种卫星网络的数据包转发方法及装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101753449B (zh) * 2009-12-21 2012-02-08 西安电子科技大学 支持概率性端到端时延保证的资源管理系统及其方法
CN103490948A (zh) * 2013-09-06 2014-01-01 华为技术有限公司 网络性能的预测方法及装置
US9755802B2 (en) * 2013-09-25 2017-09-05 Collision Communications, Inc. Methods, systems, and computer program products for parameter estimation based on historical context information
CN110266551B (zh) * 2019-07-29 2021-06-25 腾讯科技（深圳）有限公司 一种带宽预测方法、装置、设备及存储介质
CN110536398B (zh) * 2019-08-29 2020-10-02 北京邮电大学 基于多维有效容量的平均时延保障功率控制方法及系统
CN110730469B (zh) * 2019-09-03 2023-03-24 西安工业大学 一种基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法及其拥塞控制
CN110839184B (zh) * 2019-10-15 2021-06-15 北京邮电大学 基于流量预测的移动前传光网络带宽调整方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104734770A (zh) * 2015-04-07 2015-06-24 苏州大学 一种基于上下文的分布式星群网络路由方法
CN106059960A (zh) * 2016-05-24 2016-10-26 北京交通大学 一种基于软件定义网络的空间网络QoS保障方法及管理中心
CN106357476A (zh) * 2016-09-20 2017-01-25 北京邮电大学 一种卫星网络的数据包转发方法及装置

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