CN114363219B - 数据处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供数据处理方法及装置，其中所述数据处理方法包括：接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；根据当前测量带宽值和当前滤波信息计算当前真实带宽值；更新当前滤波信息和当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。通过基于滤波信息对频繁变化的带宽值数据进行滤波，并结合校正信息使得滤波结果更加平滑，输出更为准确的真实带宽值，减小真实带宽值与实际带宽值之间的误差，降低真实带宽值的抖动性。
Description
技术领域
本申请涉及网络通信技术领域，特别涉及一种数据处理方法。本申请同时涉及一种数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机网络的发展，越来越多的用户访问网站以获取资源，为了缓解网络拥塞、提高用户访问网站的响应速度，通过构建CDN(Content Delivery Network)内容分发网络，依靠部署在各地的边缘服务器，可以使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
目前，在CDN网络的调度系统给用户分配节点时，会根据节点的实时测量带宽值来调整调度次数的增减策略，但是实时测量的带宽值的测量会因为噪声和测量方式的影响，与实际带宽值存在一定误差，表现出很强的抖动性。因此，如何对实时测量带宽值进行平滑处理，减小实时测量带宽值和实际带宽值之间的误差是目前亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种数据处理方法。本申请同时涉及一种数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的测量的带宽值抖动性强的问题。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：
接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；
根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；
根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；
更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：
接收模块，被配置为接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；
获取模块，被配置为根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；
计算模块，被配置为根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；
更新模块，被配置为更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令时实现所述数据处理方法的步骤。
根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现所述数据处理方法的步骤。
本申请提供的数据处理方法，包括：接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
本申请一实施例实现了通过基于滤波信息对频繁变化的测量带宽值数据进行滤波，并结合校正信息使得滤波结果更加平滑，计算出更为准确的真实测量值，将真实测量值作为实时带宽值，减小实时带宽值与实际带宽值之间的误差，降低实时带宽值的抖动性，使得后续CDN调度系统在根据当前真实带宽值进行调度时，能够更加准确的做出调度决策。
附图说明
图1是本申请一实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
图2是本申请一实施例提供的一种应用于带宽数据滤波的数据处理方法的处理流程图；
图3是本申请一实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图4是本申请一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
在本申请一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
首先，对本申请一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
内容分发网络：CDN(Content Delivery Network)，CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
CDN调度：用来对CDN节点进行流量分配的服务，例如当有用户请求时，CDN调度系统执行CDN调度服务，分配一个合适的CDN边缘节点给用户用于访问。
带宽值：数据在传输过程中，每秒传输的数据流量大小；是各厂商计算流量费用的一种关键指标。
真实带宽值：边缘节点客观服务的带宽值；在本申请一实施例中真实带宽值由观测带宽值和预测算法综合计算出来的带宽值，最终的输出结果为真实带宽值，即在调度时使用的是真实带宽值，当前时刻的真实带宽值可以作为下一时刻的观测带宽值。
测量带宽值：采用各种测量方式获得的带宽值。
卡尔曼滤波：(Kalman filtering)是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
数据滤波：数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术。
在CDN调度系统需要进行节点调度、节点的带宽控制，即需要使带宽值处于合适的数值区间，若节点带宽值太低，会造成资源浪费；若节点带宽值太高，会造成服务器的负载过高，影响服务运行质量。
CDN调度系统给用户分配相应边缘节点之前，需要获取到当前目标边缘节点的带宽值，根据目标边缘节点的带宽值来做调度次数的增减策略；例如，目标边缘节点的带宽值较低时，需要增加单位时间内的调度次数；目标边缘节点的带宽值较高时，减少单位时间内的调度次数，从而使得目标边缘节点能够有一个合适的带宽值。但是，在获取目标边缘节点的带宽值时，即测量带宽值时，在测量过程中，由于噪声和测量方式等影响，测量出的测量带宽值会与实际带宽值之间有一定的误差，即获取的测量带宽值会表现出很强的抖动性，这种抖动性会影响CDN调度的决策，因此，需要对测量带宽值进行平滑处理。
由于带宽数据模式是依赖于用户的访问习惯，所以带宽数据模式是时刻变化的，即，带宽值也在不断变化。例如，视频网站的早上0点至8点用户访问量很少，晚上20点至2点用户访问量很多；工作日访问量相对较少、周末访问量较多等模式，因此一些较为简单的滤波方法，例如，滑动平均、加权滑动平均、限幅滤波、卡尔曼滤波等方法都不能在实时带宽平滑上达到合适的效果，具体原因如下：
滑动平均、加权滑动平均和限幅滤波这几种算法仅仅是一些简单的规则设置，不能适用于变化频繁的带宽值数据。
卡尔曼滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，卡尔曼滤波是目前应用最为广泛的滤波方法之一，但它一般应用在稳定模式下的数据，例如：做匀速运动的物体运动轨迹。所以卡尔曼滤波算法在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用，也不适用于变化频繁的带宽值数据。
基于此，在本申请中提供了一种数据处理方法，该方法对卡尔曼滤波算法进行改造，使之适用于模式变化频繁的带宽数据平滑中。本申请同时涉及一种数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
图1示出了根据本申请一实施例提供的一种数据处理方法的流程图，具体包括以下步骤：
步骤102：接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
其中，目标边缘节点可以理解为在CDN网络的多个边缘节点中确定出的一个边缘节点，针对该目标边缘节点进行后续的处理操作；当前测量带宽值可以理解为该目标边缘节点在当前时刻测量获得的带宽值。
在实际应用中，目标边缘节点的带宽值会随时间变化而不断变化，因此测量带宽值只能表示某一时刻的目标边缘节点的带宽值。并且，测量带宽值会因为测量过程中的一些噪声或者测量方式，与实际带宽值之间存在一定的误差。每个时刻的的参考滤波信息和参考校正信息也会发生变化，但是每个测量带宽值对应各自的当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
在本申请一具体实施例中，接收目标边缘节点A的当前测量带宽值b，获取与当前测量带宽值b对应的参考滤波信息和参考校正信息。
参考滤波信息可以理解为卡尔曼滤波的参数信息，参考校正信息可以理解为高斯误差校正参数信息。
具体地，所述参考滤波信息包括滤波误差信息、滤波观测信息、滤波预测信息、参考带宽值；所述参考校正信息包括连续异常点信息、拟合条件信息、历史误差队列信息。
其中，滤波误差信息可以理解为卡尔曼滤波误差协方差矩阵；滤波观测信息可以理解为卡尔曼滤波观测噪声协方差矩阵；滤波预测信息可以理解为卡尔曼滤波预测噪声协方差矩阵。参考带宽值可以理解为上一个计算出的真实带宽值。
在实际应用中，滤波误差信息，即卡尔曼滤波误差协方差矩阵，它是误差协方差初始值，表示对当前预测状态的信任度，它越小说明越相信当前预测状态；它的值决定了初始收敛速度，一般开始设定一个较小的值以便于获取较快的收敛速度。滤波观测信息，即卡尔曼滤波观测噪声协方差矩阵，是观测误差的权重大小，卡尔曼滤波观测噪声协方差矩阵越大则表示越信任观测值，即测量值占比越低。滤波预测信息，即卡尔曼滤波预测噪声协方差矩阵，是预测误差的权重大小，卡尔曼滤波预测噪声协方差矩阵越大则表示越信任预测值，即测量值占比越低。
连续异常点信息可以理解为记录多个连续测量带宽值发生异常的信息，测量带宽值发生异常代表测量带宽值与实际带宽值的误差已经超过可接受误差范围；拟合条件信息可以理解为满足校正条件的信息；历史误差队列信息可以理解为存储多个发生异常的测量带宽值对应的误差队列。
步骤104：根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息。
其中，当前参考校正信息可以理解为当前测量带宽值对应的参考校正信息；当前参考滤波信息可以理解为当前测量带宽值对应的参考滤波信息。当前滤波信息可以理解为当前测量带宽值对应的滤波信息；当前校正信息可以理解为当前测量带宽值对应的校正信息。
在实际应用中，可根据当前参考滤波信息和当前参考校正信息确定出当前滤波信息和当前校正信息的获取方式。具体地，根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息，包括：
根据所述当前参考校正信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息；
根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息。
其中，判断结果为判断连续异常点数据和连续异常点阈值的结果。在判断结果为需要时，则对当前参考滤波信息和当前参考校正信息进行初始化，在判断结果为不需要时，则不执行操作。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，若判断结果为需要，则初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息；若判断结果为不需要，则不初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
在实际应用中，由于带宽的运动模式发生改变，测量带宽值与实际带宽值之间的误差也会发生变化，如果在当前测量带宽值之前已经有多个连续测量带宽值发生异常，此时需要对参考滤波信息和参考校正信息进行初始化，使卡尔曼滤波算法系统重新学习新的带宽模式，从而获取到与实际带宽值误差较小的真实带宽值。
在本申请一具体实施例中，根据参考校正信息判断当前参考滤波信息和当前参考校正信息是否需要初始化，若需要，则对当前参考滤波信息和当前参考校正信息进行初始化；若不需要，则继续使用当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
具体地，根据所述当前参考校正信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，包括：
获取所述连续异常点信息；
根据所述连续异常点信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。
其中，连续异常点信息可以理解为记录多个连续测量带宽值发生异常的信息。在实际应用中，连续异常点信息包括连续异常点数据和连续异常点阈值，例如，连续异常点数据为2时，表示在当前测量带宽值之前，已经有2个历史测量带宽值连续发生异常；连续异常点阈值可以理解为预设的发生异常的测量带宽值的个数。例如，预设连续异常点阈值为3，当连续异常点数据超过3时，则需要初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，获取参考校正信息中的连续异常点信息，根据连续异常点信息判断当前参考滤波信息和当前参考校正信息是否需要初始化。
具体地，根据所述连续异常点信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，包括：
在所述连续异常点数据大于或等于所述连续异常点阈值的情况下，所述判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息；
在所述连续异常点数据小于所述连续异常点阈值的情况下，所述判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。
在实际应用中，连续异常点阈值表示可接受测量带宽值连续发生异常的个数。在连续异常点数据超过连续异常点阈值时，说明当前带宽的运动模式已经发生改变，需要重新初始化参考滤波信息和参考校正信息。如果不对其进行初始化，则根据测量带宽值计算出的真实带宽值也不准确。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，连续异常点阈值为2，在连续异常点数据为1的情况下，即连续异常点数据小于连续异常点阈值，则判断结果为不需要初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息。在连续异常点数据为2的情况下，连续异常点阈值为2，即连续异常点数据等于连续异常点阈值，则判断结果为需要初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
具体地，根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息，包括：
在所述判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息的情况下，获取当前滤波信息和当前校正信息；
在判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息的情况下，将所述当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将所述当前参考校正信息作为当前校正信息。
在实际应用中，若判断结果为需要，则对当前参考滤波信息和当前参考校正信息进行初始化，将初始化后的参考滤波信息作为当前滤波信息，将初始化后的参考校正信息作为当前参考信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，连续异常点数据为1，连续异常点阈值为2，即连续异常点数据小于连续异常点阈值，则判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，将当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将当前参考校正信息作为当前校正信息。
在本申请另一具体实施例中，沿用上例，连续异常点数据为2，连续异常点阈值为2，即连续异常点数据等于连续异常点阈值，则判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，将初始化后的当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将初始化后的当前参考校正信息作为当前校正信息。
步骤106：根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值。
其中，当前真实带宽值可以理解为根据当前测量带宽值计算的带宽值。由于真实带宽值是经过卡尔曼滤波计算出的带宽值，因此与实际带宽值相差不大，可以看作为实际带宽值。
在实际应用中，可以根据当前滤波信息中的滤波观测信息和滤波预测信息确定测量带宽值的占比，从而计算出真实带宽值。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，根据当前测量带宽值b和当前滤波信息计算当前真实带宽值B。
具体地，根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值，包括：
获取所述滤波误差信息、所述滤波预测信息和所述参考带宽值；
根据所述滤波误差信息和所述滤波预测信息计算初始滤波误差信息；
根据所述参考带宽值、所述滤波观测信息、所述滤波预测信息、所述初始滤波误差信息和所述当前测量带宽值计算当前真实带宽值。
其中，参考带宽值可以理解为上一个计算出的真实带宽值，即本次的观测带宽值。例如，当前测量带宽值是第n次的测量带宽值，则当前测量带宽值对应的参考带宽值为第n-1次计算出的真实带宽值；第n次计算出来的真实带宽值可作为第n+1次测量带宽值的参考带宽值。初始滤波误差信息可以理解为在计算真实带宽值时所用到的滤波误差信息。若当前测量带宽值为第1次的测量带宽值，则对应的参考带宽值为初始化的真实带宽值：0。
在实际应用中，需要先根据滤波误差信息和滤波预测信息计算出真实带宽值计算时用到的初始滤波误差信息，初始滤波误差信息的计算公式如公式(1)所示：
Pc＝P+Q 公式(1)
其中，Pc为初始滤波误差信息，P为滤波误差信息，Q为滤波预测信息。
再根据真实带宽值计算公式计算出真实带宽值，真实带宽值计算公式如公式(2)所示：
Zn＝Zn-1*R/(Pc+Q)+bn*Pc/(Pc+Q) 公式(2)
其中，Zn为第n次的真实带宽值(当前真实带宽值)，Zn-1为第n-1次的真实带宽值(上一真实带宽值)，R为滤波观测信息，Pc为初始滤波误差信息，Q为滤波预测信息，bn为第n次的测量带宽值(当前测量带宽值)。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，获得滤波误差信息P、滤波观测信息R、滤波预测信息Q、上一真实带宽值Zn-1、当前测量带宽值b。先根据滤波误差信息和滤波预测信息计算出初始滤波误差信息为Pc＝P+Q，在计算出真实带宽值Zn＝Zn-1*R/(Pc+Q)+bn*Pc/(Pc+Q)。其中，Zn-1为初始真实带宽值，Zn为第一次测量带宽值对应的真实带宽值。
在本申请另一具体实施例中，沿用上例，获得滤波误差信息P＝1.0、滤波观测信息R＝0.01、滤波预测信息Q＝0.0001、上一真实带宽值Zn-1＝0、当前测量带宽值bn＝2500。先根据滤波误差信息和滤波预测信息计算出初始滤波误差信息为Pc＝P+Q＝1.0001，在计算出真实带宽值Zn＝2499。其中，Zn-1为初始真实带宽值，Zn为第一次测量带宽值对应的真实带宽值。
根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值之后，还包括：
更新所述当前真实带宽值为下一测量带宽值对应的参考带宽值。
在实际应用中，计算出当前真实带宽值之后，可以更新当前真实带宽值为下一测量带宽值对应的参考带宽值。
在本申请一具体实施例中，计算出Zn＝2499，则在下一测量带宽值bn+1时对应的参考带宽值为2499。
步骤108：更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
在实际应用中，在计算完当前真实参考值之后，需要更新当前滤波信息和当前校正信息，将更新后的当前滤波信息和更新后的当前校正信息作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，在计算完当前真实参考值之后，对当前滤波信息和当前校正信息进行更新，将更新后的当前滤波信息和更新后的当前校正信息作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
具体地，更新所述当前滤波信息，包括：
根据所述初始滤波误差信息、所述滤波观测信息、所述滤波预测信息更新所述滤波误差信息。
在实际应用中，更新当前滤波信息为更新当前滤波信息中的滤波误差信息，计算公式如公式(3)所示：
Pn+1＝(Pc*Q)*(P+R) 公式(3)
其中，Pn+1为下一测量带宽值对应的滤波误差信息，Pc为当前的初始滤波误差信息，Q为滤波预测信息，R为滤波观测信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，Pc为当前的初始滤波误差信息：Pc，Q为当前滤波预测信息：Q，R为当前滤波观测信息：R，Pn+1为下一测量带宽值对应的滤波误差信息：Pn+1＝(Pc*Q)*(P+R)。
具体地，更新所述当前校正信息，包括：
根据所述当前测量带宽值和所述当前真实带宽值计算当前误差带宽值；
获取所述当前校正信息中的历史误差队列信息和拟合条件信息；
根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息。
其中，误差带宽值可以理解为当前测量带宽值和当前真实带宽值之间的误差值。历史误差队列信息可以理解为存储多个发生异常的测量带宽值对应的误差队列，例如，第一次测量带宽值和对应的真实带宽值的之间误差为20，则将20加入至历史误差队列信息，第n次的测量带宽值和对应的真实带宽值之间的误差为30，则将30加入至历史误差队列信息。需要注意的是在历史误差队列信息中队列存满时，若想要新加入一个数据至队列的队尾，则需要将队首的的一个数据删除。拟合条件信息可以理解为进行拟合的条件，只有在满足拟合条件的情况下，才可以对数据进行拟合。
在实际应用中，需要判断当前真实带宽值是否异常，则可以根据历史误差队列信息中的数据进行高斯拟合，拟合成符合高斯分布的曲线，判断当前真实带宽值和当前测量带宽值之间的误差是否在可接受误差范围内，若在，则表示当前真实带宽值没有发生异常，若不再，则表示当前真实带宽值发生异常。不论当前真实带宽值是否发生异常，都需要对当前校正信息中的连续异常点信息进行更新。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，根据当前测量带宽值bn和当前真实带宽值Zn计算当前误差带宽值Wn，获取历史误差队列信息和拟合条件信息，根据历史误差队列信息和拟合条件信息和当前误差带宽值Wn更新当前校正信息。
具体地，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息，包括：
在所述历史误差队列信息不满足所述拟合条件信息的情况下，将所述当前误差带宽值加入至所述历史误差队列信息中；
在所述历史误差队列信息满足所述拟合条件信息的情况下，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息获得误差分布信息，根据所述误差分布信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息。
其中，历史误差队列信息不满足所述拟合条件信息可以理解为历史误差队列信息中的误差数据个数不满足拟合条件信息中需要的数据个数；历史误差队列信息满足所述拟合条件信息可以理解为历史误差队列信息中的误差数据个数满足拟合条件信息中需要的数据个数。
在实际应用中，拟合条件信息为拟合高斯分布需要的数据个数，例如拟合条件信息为gauss_len＝240，则表示为历史误差队列信息中需要存有240个数据，才能进行高斯拟合。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，历史误差队列信息中有200个数据，分别是W1、W2……W200，拟合条件信息为gauss_len＝200，则历史误差队列信息满足拟合条件信息，根据历史误差队列信息和拟合条件信息获得高斯分布曲线图，根据高斯分布曲线图和当前误差带宽值更新当前校正信息。
具体地，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息获得误差分布信息，包括：
获取所述历史误差队列信息中的每个历史误差带宽值；
拟合每个历史误差带宽值获得误差分布信息。
其中，每个历史误差带宽值可以理解为每个历史测量带宽值和对应的历史真实带宽值之间的每个误差带宽值。误差分布信息可以理解为是对历史误差队列信息中的每个历史误差带宽值进行拟合后生成的分布信息。
在实际应用中，每个历史误差带宽值分别是不同时刻的真实带宽值和测量带宽值之间的误差；误差分布信息是对所有历史误差带宽值进行高斯拟合，获得的符合高斯分布的曲线图，根据该曲线图可以获得到历史误差队列信息的均值和标准差，根据当前误差带宽值在曲线图上的分布位置，可以判断当前误差带宽值是否在可接受误差范围内。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，获取历史误差队列信息中200个历史误差带宽值，对200个历史误差带宽值进行高斯拟合，获得符合高斯分布的曲线图(误差分布信息)。
具体地，根据所述误差分布信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息，包括：
根据所述误差分布信息确定误差范围区间；
判断所述当前误差带宽值是否在误差范围区间内；
若是，更新所述连续异常点信息和所述历史误差队列信息；
若否，更新所述连续异常点信息。
其中，所述误差范围区间可以理解为预设的可接受误差范围，例如，误差范围区间为[-10，10]，则在当前误差带宽值为20的情况下，表示当前误差带宽值在不可接收范围内，则当前真实带宽值出现异常。
在实际应用中，在对历史误差队列里的数据进行高斯拟合后，可以确定误差范围区间，该误差范围区间是由预设的标准差区间计算获得，若预设的标准差区间为2倍标准差之内，则根据所有历史误差带宽值的均值和2倍标准差计算出误差范围区间。
具体地，若是，更新所述连续异常点信息和所述历史误差队列信息，包括：
对所述连续异常点数据进行加1处理。
在本申请一具体实施例中，根据高斯分布曲线图确定误差范围区间为[-30,30]，当前误差带宽值为40不在误差范围区间内，则表示当前误差带宽值对应的真实带宽值发生异常，则将连续异常点信息中的连续异常点数据进行加一。
具体地，若否，更新所述连续异常点信息，包括：
对所述连续异常点数据进行置0处理，并将所述当前误差带宽值加入至所述历史误差队列信息中。
在本申请一具体实施例中，根据高斯分布曲线图确定均值和3倍标准差，计算出误差范围区间为[-30,30]，当前误差带宽值为25在误差范围区间内，则表示当前误差带宽值对应的真实带宽值没有发生异常，则将连续异常点信息中的连续异常点数据清零，并将当前误差带宽值加入至历史误差队列的队尾中，并将历史误差队列的队首的历史误差带宽值删除。
本申请提供的一种数据处理方法，包括：接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。通过卡尔曼滤波对频繁变化的测量带宽值数据进行滤波，并结合高斯校正信息使得滤波结果更加平滑，减小最终输出的真实带宽值与实际带宽值之间的误差，降低实时带宽值的抖动性，使得后续CDN调度系统在根据当前真实带宽值进行调度时，能够更加准确的做出调度决策。
下述结合附图2，以本申请提供的数据处理方法在带宽数据滤波的应用为例，对所述数据处理方法进行进一步说明。其中，图2示出了本申请一实施例提供的一种应用于带宽数据滤波的数据处理方法的处理流程图，具体包括以下步骤：
步骤202：接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
在本申请一具体实施例中，接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
步骤204：获取连续异常点信息，根据所连续异常点信息判断是否需要初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，获取当前参考校正信息中的连续异常点信息，连续异常点信息中包括有连续异常点数据n，连续异常点阈值N。连续异常点数据n小于连续异常点阈值N，则不需要对当前参考滤波信息和当前参考校正信息进行初始化。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，获取当前参考校正信息中的连续异常点信息，连续异常点信息中包括有连续异常点数据n，连续异常点阈值N。连续异常点数据n等于连续异常点阈值N，则需要对当前参考滤波信息和当前参考校正信息进行初始化。
步骤206：根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，在判断结果为不需要初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息的情况下，将当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将当前参考校正信息作为当前校正信息。
在本申请另一具体实施例中，沿用上例，在判断结果为需要初始化当前参考滤波信息和当前参考校正信息的区块下，将初始化后的当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将初始化后的当前参考校正信息作为当前校正信息。
步骤208：根据当前测量带宽值和当前滤波信息计算当前真实带宽值。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，获取当前滤波信息中的滤波误差信息、滤波预测信息和参考带宽值，首先根据滤波误差信息和滤波预测信息计算出初始滤波误差信息，再根据参考带宽值、滤波观测信息、滤波预测信息、初始滤波误差信息和当前测量带宽值计算当前真实带宽值，并且将当前真实带宽值更新为下一测量带宽值对应的参考带宽值。
计算出当前真实带宽值之后，根据初始滤波误差信息、滤波观测信息、滤波预测信息更新滤波误差信息。
步骤210：更新当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
在本申请一具体实施例中，沿用上例，根据当前测量带宽值和当前真实带宽值计算当前误差带宽值，获取当前校正信息中的历史误差队列信息和拟合条件信息，历史误差队列信息为包含300个历史误差带宽值的误差队列，拟合条件信息为400个，则历史误差队列信息不满足拟合条件信息，将当前误差带宽值直接加入至历史误差队列信息中。
在本申请另一具体实施例中，沿用上例，根据当前测量带宽值和当前真实带宽值计算当前误差带宽值，获取当前校正信息中的历史误差队列信息和拟合条件信息，历史误差队列信息为包含300个历史误差带宽值的误差队列，拟合条件信息为300个，则历史误差队列信息满足拟合条件信息，获取历史误差队列信息中的300个历史误差带宽值，根据这300个历史误差带宽值拟合每个历史误差带宽值获得误差分布信息。根据所述误差分布信息确定误差范围区间，判断当前误差带宽值在误差范围区间内，将连续异常点信息n置0，并将当前误差带宽值加入至历史误差队列中。
在本申请另一具体实施例中，沿用上例，根据当前测量带宽值和当前真实带宽值计算当前误差带宽值，获取当前校正信息中的历史误差队列信息和拟合条件信息，历史误差队列信息为包含300个历史误差带宽值的误差队列，拟合条件信息为300个，则历史误差队列信息满足拟合条件信息，获取历史误差队列信息中的300个历史误差带宽值，根据这300个历史误差带宽值拟合每个历史误差带宽值获得误差分布信息。根据所述误差分布信息确定误差范围区间，判断当前误差带宽值不在误差范围区间内，将连续异常点信息n加1。
本申请提供的一种应用于带宽数据滤波的数据处理方法，包括：接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息。获取连续异常点信息，根据所述连续异常点信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息。根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值。更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。通过基于滤波信息对频繁变化的测量带宽值数据进行滤波，并结合校正信息使得滤波结果更加平滑，计算出更为准确的真实带宽值，从而达到减小真实带宽值与实际带宽值之间的误差，降低测量带宽值的抖动性的效果，使得后续CDN调度系统在根据当前测量带宽值进行调度时，能够更加准确的做出调度决策。
与上述方法实施例相对应，本申请还提供了数据处理装置实施例，图3示出了本申请一实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
接收模块302，被配置为接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；
获取模块304，被配置为根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；
计算模块306，被配置为根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；
更新模块308，被配置为更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
所述接收模块302，进一步被配置为：
所述参考滤波信息包括滤波误差信息、滤波观测信息、滤波预测信息、参考带宽值；所述参考校正信息包括连续异常点信息、拟合条件信息、历史误差队列信息。
可选地，所述计算模块306，进一步被配置为：
获取所述滤波误差信息、所述滤波预测信息和所述参考带宽值；
根据所述滤波误差信息和所述滤波预测信息计算初始滤波误差信息；
根据所述参考带宽值、所述滤波观测信息、所述滤波预测信息、所述初始滤波误差信息和所述当前测量带宽值计算当前真实带宽值。
可选地，所述数据处理装置还包括：
带宽值更新模块，被配置为更新所述当前真实带宽值为下一测量带宽值对应的参考带宽值。
可选地，所述更新模块308，进一步被配置为：
根据所述初始滤波误差信息、所述滤波观测信息、所述滤波预测信息更新所述滤波误差信息。
可选地，所述更新模块308，进一步被配置为：
根据所述当前测量带宽值和所述当前真实带宽值计算当前误差带宽值；
获取所述当前校正信息中的历史误差队列信息和拟合条件信息；
根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息。
可选地，所述更新模块308，进一步被配置为：
在所述历史误差队列信息不满足所述拟合条件信息的情况下，将所述当前误差带宽值加入至所述历史误差队列信息中；
在所述历史误差队列信息满足所述拟合条件信息的情况下，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息获得误差分布信息，根据所述误差分布信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息。
可选地，所述更新模块308，进一步被配置为：
获取所述历史误差队列信息中的每个历史误差带宽值；
拟合每个历史误差带宽值获得误差分布信息。
可选地，所述更新模块308，进一步被配置为：
根据所述误差分布信息确定误差范围区间；
判断所述当前误差带宽值是否在误差范围区间内；
若是，更新所述连续异常点信息和所述历史误差队列信息；
若否，更新所述连续异常点信息。
可选地，所述获取模块304，进一步被配置为：
根据所述当前参考校正信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息；
根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息。
可选地，所述获取模块304，进一步被配置为：
获取所述连续异常点信息；
根据所述连续异常点信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。
可选地，所述连续异常点信息包括连续异常点数据和连续异常点阈值；所述获取模块304，进一步被配置为：
在所述连续异常点数据大于或等于所述连续异常点阈值的情况下，所述判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息；
在所述连续异常点数据小于所述连续异常点阈值的情况下，所述判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。
可选地，所述获取模块304，进一步被配置为：
在所述判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息的情况下，获取当前滤波信息和当前校正信息；
在所述判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息的情况下，将所述当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将所述当前参考校正信息作为当前校正信息。
本申请提供的一种数据处理装置，包括接收模块，被配置为接收模块，被配置为接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；获取模块，被配置为根据所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息获取当前滤波信息和当前校正信息；计算模块，被配置为根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；更新模块，被配置为更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。通过基于滤波信息对频繁变化的测量带宽值数据进行滤波，并结合校正信息使得滤波结果更加平滑，计算出更为准确的真实带宽值，从而达到降低真实带宽值的抖动性，使得后续CDN调度系统在根据当前测量带宽值进行调度时，能够更加准确的做出调度决策。
上述为本实施例的一种数据处理装置的示意性方案。需要说明的是，该数据处理装置的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，数据处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
图4示出了根据本申请一实施例提供的一种计算设备400的结构框图。该计算设备400的部件包括但不限于存储器410和处理器420。处理器420与存储器410通过总线430相连接，数据库450用于保存数据。
计算设备400还包括接入设备440，接入设备440使得计算设备400能够经由一个或多个网络460通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备440可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。
在本申请的一个实施例中，计算设备400的上述部件以及图4中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图4所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本申请范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
计算设备400可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备400还可以是移动式或静止式的服务器。
其中，处理器420执行所述计算机指令时实现所述的数据处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如前所述数据处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
所述计算机指令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可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
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的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本申请的内容，可作很多的修改和变化。本申请选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (15)
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；
根据所述当前参考校正信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息；
根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；
更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述参考滤波信息包括滤波误差信息、滤波观测信息、滤波预测信息和参考带宽值；所述参考校正信息包括连续异常点信息、拟合条件信息和历史误差队列信息。
3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值，包括：
获取所述滤波误差信息、所述滤波预测信息和所述参考带宽值；
根据所述滤波误差信息和所述滤波预测信息计算初始滤波误差信息；
根据所述参考带宽值、所述滤波观测信息、所述滤波预测信息、所述初始滤波误差信息和所述当前测量带宽值计算当前真实带宽值。
4.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值之后，还包括：
更新所述当前真实带宽值为下一测量带宽值对应的参考带宽值。
5.如权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，更新所述当前滤波信息，包括：
根据所述初始滤波误差信息、所述滤波观测信息和所述滤波预测信息更新所述滤波误差信息。
6.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，更新所述当前校正信息，包括：
根据所述当前测量带宽值和所述当前真实带宽值计算当前误差带宽值；
获取所述当前校正信息中的历史误差队列信息和拟合条件信息；
根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息。
7.如权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息，包括：
在所述历史误差队列信息不满足所述拟合条件信息的情况下，将所述当前误差带宽值加入至所述历史误差队列信息中；
在所述历史误差队列信息满足所述拟合条件信息的情况下，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息获得误差分布信息，根据所述误差分布信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息。
8.如权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述历史误差队列信息和所述拟合条件信息获得误差分布信息，包括：
获取所述历史误差队列信息中的每个历史误差带宽值；
拟合每个历史误差带宽值获得误差分布信息。
9.如权利要求7所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述误差分布信息和所述当前误差带宽值更新所述当前校正信息，包括：
根据所述误差分布信息确定误差范围区间；
判断所述当前误差带宽值是否在误差范围区间内；
若是，更新所述连续异常点信息和所述历史误差队列信息；
若否，更新所述连续异常点信息。
10.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述当前参考校正信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，包括：
获取所述连续异常点信息；
根据所述连续异常点信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。
11.如权利要求10所述的数据处理方法，其特征在于，所述连续异常点信息包括连续异常点数据和连续异常点阈值；
根据所述连续异常点信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，包括：
在所述连续异常点数据大于或等于所述连续异常点阈值的情况下，所述判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息；
在所述连续异常点数据小于所述连续异常点阈值的情况下，所述判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息。
12.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息，包括：
在所述判断结果为需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息的情况下，获取当前滤波信息和当前校正信息；
在所述判断结果为不需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息的情况下，将所述当前参考滤波信息作为当前滤波信息，将所述当前参考校正信息作为当前校正信息。
13.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
接收模块，被配置为接收目标边缘节点的当前测量带宽值，并获取当前测量带宽值对应的当前参考滤波信息和当前参考校正信息；
获取模块，被配置为根据所述当前参考校正信息判断是否需要初始化所述当前参考滤波信息和所述当前参考校正信息，根据判断结果获取当前滤波信息和当前校正信息；
计算模块，被配置为根据所述当前测量带宽值和所述当前滤波信息计算当前真实带宽值；
更新模块，被配置为更新所述当前滤波信息和所述当前校正信息，将更新结果作为下一测量带宽值对应的参考滤波信息和参考校正信息。
14.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机指令时实现权利要求1-12任意一项所述方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-12任意一项所述方法的步骤。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9674726B1 (en) * | 2014-11-21 | 2017-06-06 | Google Inc. | Methods and systems for improved bandwidth estimation |
| CN108092791A (zh) * | 2016-11-23 | 2018-05-29 | 华为技术有限公司 | 网络控制方法、装置及系统 |
| CN109039833A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-12-18 | 网宿科技股份有限公司 | 一种监控带宽状态的方法和装置 |
| CN111882616A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 李斯特技术中心（上海）有限公司 | 校正目标检测结果的方法及装置、系统、电子设备、存储介质 |
-
2022
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9674726B1 (en) * | 2014-11-21 | 2017-06-06 | Google Inc. | Methods and systems for improved bandwidth estimation |
| CN108092791A (zh) * | 2016-11-23 | 2018-05-29 | 华为技术有限公司 | 网络控制方法、装置及系统 |
| CN109039833A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-12-18 | 网宿科技股份有限公司 | 一种监控带宽状态的方法和装置 |
| CN111882616A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 李斯特技术中心（上海）有限公司 | 校正目标检测结果的方法及装置、系统、电子设备、存储介质 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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