JP3953875B2 - ネットワークにおける可変データレートを有するトラフィックに帯域幅を動的に割り当てる方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、一般に、データストリームのネットワークリソースを割り当てるための方法またはシステムに関し、特に、ネットワークＱｏＳ管理ブロック、トラフィックスケジュラ、およびルータにおけるビットストリームの適応帯域幅割当てに関する。
【０００２】
【従来の技術】
非同期伝送モード（ＡＴＭ）ネットワークによって、帯域幅が保証された接続重視の通信サービスが提供される。ＡＴＭネットワークでデータを搬送するためには、所定の帯域幅をもつ仮想回路（ＶＣ）が割り当てられる。ネットワークプロトコルの適応層は、データレートが割り当てられた帯域幅と一致する限り、ＶＣを開状態に保つ。H.Saran, S.Keshav,“An empirical Evaluation of Virtual Circuit Holding Times in IP over ATM networks,” Proc. of INFOCOM 1994, Y.Afek, M.Cohen, E.Haalman, Y.Mansour, “Dynamic Bandwidth Allocation Policies,” 0743-166X/96IEEE, and S.K.Biswas, R.Izmailov, “Design of a fair Bandwidth allocarion Policy for VBR Traffic in ATM Networks,” IEEE/ACM Trans.On Networking, V:8, N:2 、２０００年４月を参照のこと。
【０００３】
しかし、データレートが変化すると、割り当てられた帯域幅も変更する必要があり得る。周期レート調整方法では、一定の時間間隔で帯域幅を測定および調整するのに対して、適応方法では、変更が必要なときはいつでも帯域幅を調整しようと試みる。この調整によって、現在のＶＣは閉じられ、新たなＶＣが開かれるか、または現在のＶＣに対する帯域幅割当てが変更され得る。
【０００４】
可変ビットレート（ＶＢＲ）データ、例えば、圧縮映像は、ビットレートの迅速な変動のために、特有の難題を投げかける。特に、ＶＢＲ映像データに関しては、帯域幅要件は、避けられないコード化データ構造によって変化する。例えば、ＭＰＥＧはＢフレームおよび画像群（ＧＯＰ）を用いる。各ＧＯＰは、Ｉフレームから開始し、次にＰフレームが続く。Ｂフレームは、ＰフレームおよびＩフレームよりもビットが少ない。モーションアクティビティもまた、ビットレートの変動の原因となる。なぜなら、ＰフレームおよびＢフレーム内のビット数は、映像内のモーション量に依存するためである。
【０００５】
ＶＢＲデータでは、動的なリソース割当ては、特に、ミリ秒から秒または分に至るまでの時間スケールにおいてバースティ（bursty）であるトラフィックに対して非常に重要である。この異なる時間スケールにおけるバースト現象は、自己類似性と呼ばれる。M.W.Garrett, W.Willinger, “Analysis, Modeling, and Generation of Self-similar VBR Video Traffic, ” ACM SIGCOMM, London, 1994を参照のこと。彼らは、周波数ドメインにおける信号のエネルギー分布と、トラフィック自己類似性のレベルとの間の関係を見出した。しかし、動的にネットワークリソースを割り当てるために、自己類似性レベルとエネルギー分布との間のリンクを用いる分析研究は、まだ行われていない。トラフィック追跡の自己類似性のレベルが増加すると、必要なネットワークリソースが増加し、遅延およびパケット損失レートなどのＱｏＳ退化が防止されることは公知である。従って、自己類似性トラフィックの正しいモデリングと予想、および各リソースの再ネゴシエーションにおいて割り当てられるネットワークリソースの定量化は、些細なことではない。
【０００６】
多数の動的な帯域幅割当て方法が公知である。U.S.Patents 6,118,791“Adaptive bandwidth allocation method for non-reserved traffice in a high-speed data transmission network, and system for implementing said method,” 5,991,308“Lower overhead method for data transmission using ATM and SCDMA over hybrid fiber coax cable plant,”および5,745,837“Apparatus and method for digital data transmission over a CATV system using an ATM transport protocol and SCDMA.”を参照のこと。また、S.Chong, S.Li, J.Ghosh, “Predictive Dynamic Bandwidth Allocation for Efficient Transport of Real Time VBR Video over ATM, ”IEEE Journal on Selected Areas in Comm, V:13, N:1 、1995年1月、12〜23頁も参照のこと。
【０００７】
通常、予測（predication）が行われ、新たな割当ては、この予測と前回の更新に基づく。Chong, S.Li, J.Ghosh, “Efficient Transport of real time VBR Video over ATM via Dynamic Bandwidth Allocation, ” University of Texas at Austin, Austin, Texas 78712、1995年8月を参照のこと。予測では、全体的な、前回の、または平均的なビットレート、およびバッファサイズまたはその組み合わせを考慮することができる。ピークレートに基づいた方法では、更新は最小数となる。しかし、帯域幅は、効率的に用いられない。前回および平均的なビットレートに基づいた方法は、ビットレートの急激な変化に一致することができず、遅延を引き起こす。
【０００８】
ネットワークにおいて必要とされる正確な帯域幅を予測することは困難な課題である。明らかに、セッション中に割り当てられた全帯域幅は、送信される全データ量と少なくとも一致しなければならない。必要な帯域幅よりも小さい帯域幅が割り当てられる場合、いくつかのデータは少なくとも遅延されなければならない。さもなければ、回復できなくなる可能性もある。必要な帯域幅よりも大きな帯域幅が割り当てられる場合、ネットワークリソースは無駄になる。従って、トラフィック特性を正確に予測し、それに従ってネットワークリソースを動的に割り当てることが所望される。
【０００９】
再ネゴシエーションの数を最小限に抑えることもまたは重要な課題である。帯域幅の再ネゴシエーションの周波数が増加すると、それにしたがってネットワークの信号成分も過負荷となる。他方、再ネゴシエーションの不十分な数は、トラフィック傾向についていくのを困難にし、結果として帯域幅の使用は効率悪くなる。
【００１０】
ネゴシエーション間の時間を一定の間隔に設定（同期）することは簡単であるが、効率的ではない。非同期プロセスでは、需要が予め割り付けられたレベルを超える場合および超える場合のみ、帯域幅は適応される。従来技術(Zhang他、“RED-VBR: A new approach to support delay-sensitive VBR video in packet-switched networks,” Proc. NOSSDAV、258〜272頁、1995年を参照のこと）において紹介されているようなトラフィックに基づいた再ネゴシエーションは、非同期であり、近未来の帯域幅需要を密接に捉えることができる。しかし、単一の非常に小さいまたは大きな映像フレームでは、場合によっては容量が十分に利用されないか、または使いすぎることが多くなることもある。非同期動作は、使用を低下させたとしても、適応周波数をかなり減少させることができる。
【００１１】
S.Chong, S.Li, J.Ghosh, “Predictive Dynamic Bandwidth Allocation for Efficient Transport of Real Time VBR Video over ATM,” IEEE Journal on Selected Areas in Comm, V:13, N:1、12〜23頁、1995年は、周波数ドメインにおける映像トラフィック統計を測定する。彼らは、入力トラフィック形跡をローパスフィルタで濾過し、連続したシーン変化のゆっくりとした時間変化を捉える。しかし、彼らは、無視できない帯域幅も必要とし得る高周波数成分を考慮に入れていない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従って、非同期で計算された再ネゴシエーション時間において、異なる周波数サブバンドにおける信号特徴を考慮した、応用トラフィックにネットワークリソースを動的に割り当てる改善された包括的な方法およびシステムが求められている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この発明は、可変レートトラフィックストリームの帯域幅を適切に割り当てるための方法およびシステムを提供する。さらに詳細には、この発明は、周波数ドメイン内のトラフィック特徴を考慮に入れることによって、ネットワーク内のデータストリームトラフィックにネットワークリソースを動的に割り当てるための方法およびシステムを提供する。
【００１４】
動的な機構は、ウェーブレットフィルタバンクを用いて、データストリームのエネルギーをサブ周波数帯域に分割し、周波数ドメインにおけるダイアディックサブ帯域フィルタの出力でデータを測定するプロセスのエネルギーを測定する。測定されたエネルギーは、入力されるトラフィックパターンにおける短期および長期の変動を予測し、それに従って帯域幅割当てを調整するために用いられる。帯域幅の再ネゴシエーションが必要かどうかは、新たな帯域幅予測情報、ならびに前回の測定および今回の測定におけるサブ帯域エネルギーの平均および分散の比較に基づいてコントローラユニットによって決定される。
【００１５】
方法は、ネットワークにおける可変データレートを有するトラフィックに対して帯域幅を動的に割り当てる。ネットワークから受信したトラフィックのデータレートは、固定長の時間間隔において測定される。
【００１６】
所定数の連続データレートは、重複ベクトルにグループ化される。ディスクリートウェーブレット変換は、各重複ベクトルに適用され、各ベクトルに対する周波数帯域を決定し、各ベクトルの周波数帯域は分析され、データレートの関連エネルギーが決定される。
【００１７】
次に、帯域幅は、トラフィックが送信されるとき、関連のエネルギーに応じてトラフィックに割り当てられる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１ａに示すように、この発明によるシステムおよび方法１００は、時系列ネットワークトラフィックデータ到達レート情報１０１を複数の周波数帯域に分解する。周波数帯域は、データ到達レートにおける低および高周波数成分を識別するために用いられる。各周波数帯域におけるエネルギー分布は、ネットワークトラフィックにおける短期および長期変動を分析する（１０５０）ために決定される。分析結果（アウトプット）を用いて、ネットワーク１０２で送信されるデータストリームに対して帯域幅を動的に割り当てる（８００）。
【００１９】
この発明による特有のエネルギー分布分析では、従来の技術よりも優れた帯域幅要件の予測が可能になる。この発明の方法は、集合および個別の応用トラフィックに対して共に適用可能である。この発明の方法は、周波数特性に基づいて、多数のトラフィックデータストリーム間で利用可能な帯域幅を分布させるために用いることができる。特に詳細には、この発明は、重み付け適正待ち行列（ＷＦＱ）プロセスにおいて展開され、ＷＦＱプロセスに入る各トラフィッククラスの重み係数を適切に更新することができる。この発明の方法は、ネットワークルータ、スイッチ、ディジタル加入者ラインアクセスマルチプレクサ（ＤＳＬＡＭ）等の品質−サービス（ＱｏＳ）管理ブロックにおいて用いることができる。
【００２０】
システム構造の概要
図１ｂに示すように、この発明によるシステム１００は、データカウンタ１２０に接続されたクロック１１０を有する。データカウンタは、入力ネットワークトラフィック（データ）１０１を受信する。ネットワークトラフィックはまた、出力キューまたはバッファ１０５にも提示される。
【００２１】
データカウンタ１２０の出力は、サイズＭ（例えば、８）のシフトレジスタ１３０に接続される。シフトレジスタ１３０は、ディスクリートウェーブレット変換ユニット（ＤＷＴ）２００（例えば、ハールウェーブレットフィルタバンク）に接続されている。具体的には、この発明では、ハール−２基礎を用いる。分析器１４０は、ＤＷＴ２００の出力を処理する。分析器の出力は、リソース割当て機構（ＲＡＭ）８００に接続される。
【００２２】
ＲＡＭ８００はまた、バッファ１０５から選択フィードバックパラメータ（例えば、バッファ統計８０１）、およびシフトレジスタ１３０から最小非ゼロ値ＸＤＣ１３２を受信することができる。ＲＡＭ８００からの出力８０９は、動的帯域幅コントローラ（ＤＢＣ）９００を駆動し、動的帯域幅コントローラ（ＤＢＣ）９００は、新しい予測情報、前回と今回の分散の比較、およびサブバンドにおけるエネルギー分布の平均に基づいて、ネットワーク１０２との再ネゴシエーションサイクルを開始するかどうかを決定し、再ネゴシエーションフラグを設定する。ＤＢＣは、再ネゴシエーションフラグの値に応じてネットワークとの再ネゴシエーションサイクルを開始する（例えば、フラグが１である場合、再ネゴシエートする）。再ネゴシエーションが決定されない場合には、ＤＢＣは，ＲＡＭ８００からの次の予測を待つ。ＤＢＣはまた、現在のネゴシエートされたデータレートで、バッファ付きトラフィックをネットワーク１０２に転送する機能を果たす。
【００２３】
システム動作
クロック１１０は、１／Ｔのクロックレートで時間間隔
【数６】
を設定する。各時間間隔では、ＱｏＳ管理ブロックとして受信されるデータ（Ｘｎ）１２１の量は、データカウンタ１２０によって測定される。測定されたデータ１２１は、３２番目のＭＰＥＧ−４映像軌跡４０１（ここで、ｘ軸４０２は、送信されるフレ−ムの指数であり、ｙ軸４００は、ビットのフレームサイズである）に対する図７に示すビット、バイト、パケット、セル等であり得る。所定の固定長の時間間隔において受信されたデータの量は、本質的に、間隔内で瞬間データレートを与える。測定されたデータレートの最も最近のＭ値は、シフトレジスタ１３０において整数ベクトル
【数７】
１３１としてバッファに入れられ、また、整数ベクトル１３１の最小非ゼロサンプル１３２が決定される。
【００２４】
図３は、連続した時間間隔についてのデータ到達レート３０１をグラフで示している。ここで、各ベクトルＸは、Ｎ要素を有する。
【００２５】
ベクトル１３１において、ｎは時間（time instance）、ｋは時間スケール、およびＭは整数（例えば、８サンプル）である。各要素Ｘ（ｉ）は、データの量（例えば、タイムスロットｉで受信されたバイト）を示す。２つの連続した時間では、到達レート情報は、その合計およびその差によって表現され得る。差は、到達レートの著しい変化を示している。Ｍ連続時間スロットを含む平均到達レートベクトルは、タイムスケールｋ＋１において以下の式で表される。
【００２６】
【数８】
【００２７】
２つの連続した時間スロット間のデータ到達の差は、以下の式
【数９】
【００２８】
で表されるベクトル
【数１０】
で表される。
【００２９】
式１および式２は、一般式で以下のように書き換えられる。
【００３０】
【数１１】
【００３１】
【数１２】
【００３２】
ディスクリートウェーブレット変換
連続したサンプル間の差で示されるようなトラフィックの動的挙動に関心がある。データ測定ステップでは、ゼロおよび正の整数値を生成することができる。正のプロセスのウェーブレットドメインモデリングでは、正の出力が確保されることが要求される。プロセスが正であることを確保するためには、必要十分条件は、
【数１３】
となる。ハールウェーブレットは、この制約を満足する。従って、ハール２ウェーブレットを用いる。しかし、ＤＷＴブロック２００では、上記の条件を満足する任意のウェーブレットが用いられ得る。
【００３３】
従って、図２に示すように、スケーリングフィルタ２１０およびウェーブレットフィルタ２２０の動的ツリーを通して、バッファされた到達レートベクトルＸｋ , ｎ１３１を通過させ、ここで、各ブランチは、低周波数成分Ｘｋ＋１２１１、２１２および２１３をそれぞれ、ならびにＸｋ，ｎの高周波数成分Ｘｋ＋１２２１、さらに２２２および２２３を生成する。各スケーリングフィルタ２１０の出力は、因数２でダウンサンプリングされる（２３０）。換言すると、各スケーリングベクトル２１０の出力は、対になった平均到達レートベクトル２１１、２１２および２１３を生成し、各ウェーブレットフィルタ２２０の出力は、対になったレート到達の差２２１、２２２および２２３を生成する。
【００３４】
ハールウェーブレットのスケーリングおよびウェーブレット係数ベクトルは、それぞれφ＝［１／√２ １／√２］およびψ＝［１／√２ −１／√２］である。これについては、∀ｎ，ｋについてすべて
【数１４】
であることは既知である。上記のように、正のプロセスのウェーブレットドメインモデリングでは、正の出力が確保される制約が要求される。プロセスが正である制約を保証するためには、必要十分条件は、
【数１５】
である。ハールウェーブレットに対してこの制約を設けていることは、以下の式
【００３５】
【数１６】
と、
【数１７】
のように、式３および式４を変更することによって理解できる。
【００３６】
固定信号のハールウェーブレット係数は、∀ｋについて
【数１８】
で等しく分散される。従って、測定された到達レートデータ１３１に別個のハールウェーブレット変換２００を適用することによって、トラフィック挙動に不規則性および激しい変化が現れる。
【００３７】
Ｒを、ベクトルφ，ψおよびＸのパラメータで構成されるＭ×Ｍウェーブレット変換マトリクスとし、Ｘを長さＭのベクトルデータとすると、ウェーブレット変換動作は、Ｗ＝Ｘ・Ｒとして表される。ここで、Ｗは、サイズＭをもつウェーブレット変換ベクトルである。ＤＷＴブロックはベクトルＷ６００を出力する。
【００３８】
スケールｋにおける確率過程Ｘのエネルギーは、
【数１９】
（ｋはスケールインデックス）
によってＷ６００から求められ得る。
【００３９】
多重解像エネルギー分布分析
多重解像分析におけるエネルギ−の分布によって、トラフィックバースチネスおよび自己類似性のレベルに関する情報が与えられる。従って、この発明による動的帯域幅割当て法における異なる時間スケールでの信号のエネルギーコンテンツを考慮することは、トラフィック自己類似性の影響を防止するために、従来の方法に勝る優れた利点を有する。
【００４０】
２つの移動ウィンドウ「データユニット」および「ウェーブレットユニット」を定義する。図６ｂに示す移動データユニット６５０は、分析される８つの最も最近測定されたデータ到達レートサンプル１３１を含んでいる。サンプルＸ６５０の各ウィンドウは、２つの連続した測定値の間で、図６ｂに示すように前回のウィンドウと重複している。図６ａにおいて、ウェーブレットで変換されたデータベクトルＷ６００は、「データユニット」と同じサイズの８つのサンプルのウィンドウを用い、多重解像プロセスは、データレートにおける突然の変化に応答し得る。このウィンドウによって含まれている領域は、「ウェーブレットユニット」ＷＵと呼ぶ。ウェーブレットユニット
【００４１】
【数２０】
６００を変換データを示すために用いる。
【００４２】
分析器１４０は、ＤＷＴ２００によって生成されたベクトルＷ６００を入力として取り、各サブ帯域におけるエネルギー情報１４１を計算し、ＲＡＭ８００に転送する。ダイアディックツリーでのスケールｋにおける推計プロセスＸのエネルギーは、式７によって決定され、エネルギーベクトル
【数２１】
１４１を生成する。
【００４３】
図５に示すように、各スケール５１０〜５１３におけるエネルギー５０１は、式７をウェーブレット変換ユニットベクトルＷ６００に適用することによって見出される。ｘ軸５０２は、ラジアンの単位である。スケール５１３は、元のトラフィックデータ内の最も高い周波数詳細を表している。この詳細は、４つの係数によって表される。スケール指標５１２の詳細は、２つの係数に割り当てられる。ベクトルＷ６００における最初の２つの要素５１１および５１０のスタンドには、粗いスケールの１つの要素が割り付けられる。
【００４４】
各周波数帯域におけるエネルギーの合計は、元のデータＸの全エネルギーによって拘束される。強力な経験的証拠では、１／ｆプロセスからのウェーブレット係数は、スケールに沿っておよび渡って共に弱く相互関連している。Abry他、“Wavelet Analysis of Long Range Dependent Traffic,”IEEE Trans. Inform. Theory, V:44、2〜15頁、1998年1月、およびSahinoglu他、“self-similarity and Its Effects on Network Performance,”IEEE Comm. Magazine、1999年1月は、ハールウェーブレットについては、分数ガウスノイズのウェーブレット変換の分散過程が
【数２２】
を満足すると記載している。次の２つのスケールにおけるエネルギー比は、ハーストパラメータＨを
【数２３】
として関連づけられ得る。R.Riedi, M.S.Crouse, V.J.Ribeiro, R.G.Baraniuk, “A Multifractal Wavelet Model with application to Network Traffic,” IEEE Trans. On Information Theory,V:45,N:3、1999年4月を参照のこと。到達レートの安定性は、この比の増加に比例する。
【００４５】
リソース割当てメカニズム（ＲＡＭ）
ＲＡＭ８００における周波数およびエネルギー分布の以下の特性を定義し、これを用いる。
【００４６】
特性−Ｉ
∀ijについて、Ｘ（ｉ）＝Ｘ（ｊ）、ここで、
【数２４】
である場合、各高周波数帯域におけるエネルギー量はゼロになり、トラフィックは、一定のビットレート（ＣＢＲ）となると考えられる。この場合、入力データの全エネルギーは、最低の周波数帯域内に存在する。このタイプのトラフィックに割り当てられる帯域幅は、Ｘ（ｉ）と等しくなければならない。
【００４７】
特性−ＩＩ
Ｘの要素が、Ｘ（ｎ）＞Ｘ（ｎ−１）ｎ＝２，３，．．．，Ｎのように、経時的に増加する特性を示す場合、各周波数帯域内のエネルギー分布は、最も微細スケールからより粗いスケールに増加し、最も高い周波数領域Ｅ［ＥＪ＋１］＞Ｅ［ＥＪ］において最も低くなる。ＲＡＭユニットは、次のタイムスロットに対する帯域幅要求を増加させ、このリクエストをＤＢＣ９００に送信する。
【００４８】
特性−ＩＩＩ
微細なスケールエネルギーが安定している場合の粗いスケールエネルギーの減少は、トラフィック量の線形減少を示している。前の時間スロットにおける帯域幅よりも少ない帯域幅が必要である。帯域幅割当てを低下させる要求は、ＤＢＣからＲＡＭに送信される。
【００４９】
特性−ＩＶ
Ｖｉが時間スロットｉにおけるｋスケール間でのエネルギーの分散を表し、Ｍｉがエネルギー量の平均値を表し、Ｕｉが使用を表すと想定する。
【００５０】
したがって、以下の式が成り立つ。
【数２５】
【００５１】
これは、できる限り近接した「オフ」間隔を表すか、または集団トラフィックの場合には離脱フローを表す。帯域幅割当てを減少させる要求はＤＢＣに送信される。
【数２６】
【００５２】
これは、集団トラフィックへの追加フローまたは近接する「オン」間隔を示す。帯域幅割当てを増加させる要求はＤＢＣに送信される。
【００５３】
【数２７】
【００５４】
これは、トラフィックが滑らかになっていることを表している。この場合、帯域幅再ネゴシエーションが必要である。
【００５５】
【数２８】
【００５６】
これは、使用が増加すると共に、トラフィックが滑らかになることを表している。従って、帯域幅の増加に対する要求はＤＢＣに送信される。
【００５７】
帯域幅再ネゴシエーションおよび次の時間スロットにおいて割り当てられる帯域幅の量に対する要求を受け取ると、ＤＢＣ９００は、前のエネルギー統計を含む閾値テーブルを用いて、要求を認めるかどうかを決定する。
【００５８】
図８は、分析器からエネルギーベクトル１４１を受け取るＲＡＭ８００を示している。ＲＡＭはまた、外部フィードバックパラメータ（バッファ統計）８０１、例えば、瞬間バッファサイズ、パケット／セル損失レート、およびシフトレジスタ１３０によって生成された整数ベクトル１３１の最小非ゼロ値ＸＤＣ１３２を受け取る。
【００５９】
図９は、前回の測定９０２および今回の測定９０３におけるエネルギー分布の分散および平均をとる動的帯域幅コントローラユニット９００、およびＲＡＭ８００からの新しい帯域幅予測８０９を示し、ネットワークとのリソース再ネゴシエーションサイクルを開始するかどうかを決定する。
【００６０】
システム詳細
システムは、まず、トラフィック測定Ｘ１３１において最小非ゼロＤＣ成分ＸＤＣ１３２を濾過する。効果的には、ＸＤＣ１３２は、次の時間スロットにおいて、帯域幅割当てに対してより低い範囲であり、各帯域幅予測における寄与成分の１つである。Ｍシフトレジスタ１３０の出力における信号１３１は、低および高周波数成分を含む。信号１３１は、フィルタバンクに供給され、そこでは、高域フィルタ２２０が、ハールウェーブレット係数で構成され、低域フィルタ２１０が、ハールウェーブレットスケーリング係数で構成されている。信号１３１は、上記のように、３つの高周波数サブ帯域５１１〜５１３、粗いサブ帯域５１０に分解される。高周波数サブ帯域５１１〜５１３のそれぞれにおけるエネルギーは、その周波数帯域内のトラフィック容量を表すものとして用いられる。
【００６１】
最大エネルギーＥｍａｘ８０４を生成するトラフィック容量が計算される。実際よりも高く見積もっても、利用可能な帯域幅が十分に利用されないだけであるのに対して、実際よりも低く見積もると、バッファ輻輳の原因となり得るため、帯域幅割当てについての各適応間隔において最大エネルギー量を寄与するものとする。Ｅｍａｘ８０４の平方根８０２は、エネルギー量Ｅｍａｘ８０４を有する信号を戻す。これと同等の信号であるＥｍａｘの平方根は、新しい帯域幅予測に対する第２の成分として、８０３によって１３２に加えられる。新しい予測はまた、現在のキューサイズ８０１でも補償され、遅延の蓄積を防止するために、キューの量は同じにされる。
【００６２】
最後に、新しい予測８０９は、式８
【数２９】
の形式をとる。
【００６３】
バッファサイズ情報８０１が帯域幅再ネゴシエーションに対して必要とされないように、ＲＡＭ６００を改変することも可能である。これは、キューイング性能を低下させず、また、容量の実際より少ない見積もりを増大させることなく行われる。
【００６４】
第１の改変では、ＲＡＭ６００の方法は、すべてのエネルギーの重ね合わせと同等のエネルギーをもつ成分を含むことによって、新しい帯域幅割当てを補償する。
【数３０】
【００６５】
ここで、値Ｋは、データが分解される高周波数サブ帯域の数である。
第２の改変では、帯域幅補償は、ｋ成分の合計として提供され、それぞれは、各成分のエネルギーがサブ帯域の１つにおけるエネルギーと等しくなるように、帯域幅寄与を表す。
【数３１】
【００６６】
各サブ帯域は、単一の成分によってのみ表される。
第３の改変、式１１は、新しい予測を
【００６７】
【数３２】
として決定し、ここで、
【数３３】
であり、これは、データユニットＸｋ，ｎ１３１の平均であるか、換言すると、Ｗ６００における第１の要素である。
【００６８】
第４の改変は、
【数３４】
を決定する。
【００６９】
時間スロットｎにおける条件
【数３５】
は、常に真である。従って、第３および第４の改変は、第１および第２の改変よりも、各再ネゴシエーションにおいてより多くの帯域幅を割り当てることは明らかである。
【００７０】
図１０は、この発明によるウェーブレットエネルギー方法のキューイング性能と、４つの従来のアプローチとを比較している。
【００７１】
図１１は、ｘ軸１１０５が時間スロットの指数であり、ｙ軸１１００が平均キューサイズである上記の４つの改変されたウェーブレットエネルギー方法のキューイング性能１１０１〜１１０４（上から下の順）を比較している。
【００７２】
図１２は、ｘ軸１１０３が時間スロットの指数であり、ｙ軸の左側１２００が平均使用であり、ｙ軸の右側が平均キューサイズである、４つの改変されたウェーブレットエネルギーＲＡＭ方法についての、平均使用１２０１と平均キューサイズ１２０２との取引を比較している。
【００７３】
上記のようにウェーブレットエネルギー方法を用いて帯域幅要件を予測すると、従来の技術よりもより良好な性能が得られる。この発明はまた、帯域幅使用の増加を最小限に抑えながらより小さなキューサイズを可能にする。
【００７４】
この発明は、特定の用語および実施例を用いて説明した。言うまでもなく、様々な他の適応および変更は、この発明の趣旨および特許請求の範囲内で行われる。従って、添付の請求の範囲の目的は、この発明の真の趣旨および特許請求の範囲内に入るこのようなすべての改変および変更を網羅することである。
【００７５】
【発明の効果】
以上のように、この発明の方法によれば、非同期で計算された再ネゴシエーション時間において、異なる周波数サブバンドにおける信号特徴を考慮した、応用トラフィックにネットワークリソースを動的に割り当てる改善された包括的な方法およびシステムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１ａ】 この発明による適応帯域幅割当て方法およびシステムの高レベルなブロック図。
【図１ｂ】 図１ａの適応帯域幅割当て方法およびシステムの低レベルブロック図。
【図２】 図１ｂのシステムのディスクリートウェーブレット変換ブロックのハールウェーブレットフィルタを有するダイアディックツリー構造のブロック図。
【図３】 図１ｂのシステムのデータカウンタの出力グラフ。
【図４】 経時的なＭＰＥＧ−４映像フレームサイズの軌跡。
【図５】 周波数スペクトルの区分グラフ。
【図６ａ】 ウェーブレット変換されたデータ係数ベクトルのブロック図。
【図６ｂ】 ２つの隣接した重複ベクトルのブロック図。
【図７】 分析器からの出力のブロック図。
【図８】 図１ｂのシステムのリソース割当てブロックのブロック図。
【図９】 図１ｂのシステムによって用いられる動的帯域幅コントローラブロックのブロック図。
【図１０】 キューサイズ性能を比較したグラフ。
【図１１】 キューサイズ性能を比較したグラフ。
【図１２】 平均キューサイズおよび使用を比較したグラフ。
【発明の属する技術分野】
この発明は、一般に、データストリームのネットワークリソースを割り当てるための方法またはシステムに関し、特に、ネットワークＱｏＳ管理ブロック、トラフィックスケジュラ、およびルータにおけるビットストリームの適応帯域幅割当てに関する。
【０００２】
【従来の技術】
非同期伝送モード（ＡＴＭ）ネットワークによって、帯域幅が保証された接続重視の通信サービスが提供される。ＡＴＭネットワークでデータを搬送するためには、所定の帯域幅をもつ仮想回路（ＶＣ）が割り当てられる。ネットワークプロトコルの適応層は、データレートが割り当てられた帯域幅と一致する限り、ＶＣを開状態に保つ。H.Saran, S.Keshav,“An empirical Evaluation of Virtual Circuit Holding Times in IP over ATM networks,” Proc. of INFOCOM 1994, Y.Afek, M.Cohen, E.Haalman, Y.Mansour, “Dynamic Bandwidth Allocation Policies,” 0743-166X/96IEEE, and S.K.Biswas, R.Izmailov, “Design of a fair Bandwidth allocarion Policy for VBR Traffic in ATM Networks,” IEEE/ACM Trans.On Networking, V:8, N:2 、２０００年４月を参照のこと。
【０００３】
しかし、データレートが変化すると、割り当てられた帯域幅も変更する必要があり得る。周期レート調整方法では、一定の時間間隔で帯域幅を測定および調整するのに対して、適応方法では、変更が必要なときはいつでも帯域幅を調整しようと試みる。この調整によって、現在のＶＣは閉じられ、新たなＶＣが開かれるか、または現在のＶＣに対する帯域幅割当てが変更され得る。
【０００４】
可変ビットレート（ＶＢＲ）データ、例えば、圧縮映像は、ビットレートの迅速な変動のために、特有の難題を投げかける。特に、ＶＢＲ映像データに関しては、帯域幅要件は、避けられないコード化データ構造によって変化する。例えば、ＭＰＥＧはＢフレームおよび画像群（ＧＯＰ）を用いる。各ＧＯＰは、Ｉフレームから開始し、次にＰフレームが続く。Ｂフレームは、ＰフレームおよびＩフレームよりもビットが少ない。モーションアクティビティもまた、ビットレートの変動の原因となる。なぜなら、ＰフレームおよびＢフレーム内のビット数は、映像内のモーション量に依存するためである。
【０００５】
ＶＢＲデータでは、動的なリソース割当ては、特に、ミリ秒から秒または分に至るまでの時間スケールにおいてバースティ（bursty）であるトラフィックに対して非常に重要である。この異なる時間スケールにおけるバースト現象は、自己類似性と呼ばれる。M.W.Garrett, W.Willinger, “Analysis, Modeling, and Generation of Self-similar VBR Video Traffic, ” ACM SIGCOMM, London, 1994を参照のこと。彼らは、周波数ドメインにおける信号のエネルギー分布と、トラフィック自己類似性のレベルとの間の関係を見出した。しかし、動的にネットワークリソースを割り当てるために、自己類似性レベルとエネルギー分布との間のリンクを用いる分析研究は、まだ行われていない。トラフィック追跡の自己類似性のレベルが増加すると、必要なネットワークリソースが増加し、遅延およびパケット損失レートなどのＱｏＳ退化が防止されることは公知である。従って、自己類似性トラフィックの正しいモデリングと予想、および各リソースの再ネゴシエーションにおいて割り当てられるネットワークリソースの定量化は、些細なことではない。
【０００６】
多数の動的な帯域幅割当て方法が公知である。U.S.Patents 6,118,791“Adaptive bandwidth allocation method for non-reserved traffice in a high-speed data transmission network, and system for implementing said method,” 5,991,308“Lower overhead method for data transmission using ATM and SCDMA over hybrid fiber coax cable plant,”および5,745,837“Apparatus and method for digital data transmission over a CATV system using an ATM transport protocol and SCDMA.”を参照のこと。また、S.Chong, S.Li, J.Ghosh, “Predictive Dynamic Bandwidth Allocation for Efficient Transport of Real Time VBR Video over ATM, ”IEEE Journal on Selected Areas in Comm, V:13, N:1 、1995年1月、12〜23頁も参照のこと。
【０００７】
通常、予測（predication）が行われ、新たな割当ては、この予測と前回の更新に基づく。Chong, S.Li, J.Ghosh, “Efficient Transport of real time VBR Video over ATM via Dynamic Bandwidth Allocation, ” University of Texas at Austin, Austin, Texas 78712、1995年8月を参照のこと。予測では、全体的な、前回の、または平均的なビットレート、およびバッファサイズまたはその組み合わせを考慮することができる。ピークレートに基づいた方法では、更新は最小数となる。しかし、帯域幅は、効率的に用いられない。前回および平均的なビットレートに基づいた方法は、ビットレートの急激な変化に一致することができず、遅延を引き起こす。
【０００８】
ネットワークにおいて必要とされる正確な帯域幅を予測することは困難な課題である。明らかに、セッション中に割り当てられた全帯域幅は、送信される全データ量と少なくとも一致しなければならない。必要な帯域幅よりも小さい帯域幅が割り当てられる場合、いくつかのデータは少なくとも遅延されなければならない。さもなければ、回復できなくなる可能性もある。必要な帯域幅よりも大きな帯域幅が割り当てられる場合、ネットワークリソースは無駄になる。従って、トラフィック特性を正確に予測し、それに従ってネットワークリソースを動的に割り当てることが所望される。
【０００９】
再ネゴシエーションの数を最小限に抑えることもまたは重要な課題である。帯域幅の再ネゴシエーションの周波数が増加すると、それにしたがってネットワークの信号成分も過負荷となる。他方、再ネゴシエーションの不十分な数は、トラフィック傾向についていくのを困難にし、結果として帯域幅の使用は効率悪くなる。
【００１０】
ネゴシエーション間の時間を一定の間隔に設定（同期）することは簡単であるが、効率的ではない。非同期プロセスでは、需要が予め割り付けられたレベルを超える場合および超える場合のみ、帯域幅は適応される。従来技術(Zhang他、“RED-VBR: A new approach to support delay-sensitive VBR video in packet-switched networks,” Proc. NOSSDAV、258〜272頁、1995年を参照のこと）において紹介されているようなトラフィックに基づいた再ネゴシエーションは、非同期であり、近未来の帯域幅需要を密接に捉えることができる。しかし、単一の非常に小さいまたは大きな映像フレームでは、場合によっては容量が十分に利用されないか、または使いすぎることが多くなることもある。非同期動作は、使用を低下させたとしても、適応周波数をかなり減少させることができる。
【００１１】
S.Chong, S.Li, J.Ghosh, “Predictive Dynamic Bandwidth Allocation for Efficient Transport of Real Time VBR Video over ATM,” IEEE Journal on Selected Areas in Comm, V:13, N:1、12〜23頁、1995年は、周波数ドメインにおける映像トラフィック統計を測定する。彼らは、入力トラフィック形跡をローパスフィルタで濾過し、連続したシーン変化のゆっくりとした時間変化を捉える。しかし、彼らは、無視できない帯域幅も必要とし得る高周波数成分を考慮に入れていない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従って、非同期で計算された再ネゴシエーション時間において、異なる周波数サブバンドにおける信号特徴を考慮した、応用トラフィックにネットワークリソースを動的に割り当てる改善された包括的な方法およびシステムが求められている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この発明は、可変レートトラフィックストリームの帯域幅を適切に割り当てるための方法およびシステムを提供する。さらに詳細には、この発明は、周波数ドメイン内のトラフィック特徴を考慮に入れることによって、ネットワーク内のデータストリームトラフィックにネットワークリソースを動的に割り当てるための方法およびシステムを提供する。
【００１４】
動的な機構は、ウェーブレットフィルタバンクを用いて、データストリームのエネルギーをサブ周波数帯域に分割し、周波数ドメインにおけるダイアディックサブ帯域フィルタの出力でデータを測定するプロセスのエネルギーを測定する。測定されたエネルギーは、入力されるトラフィックパターンにおける短期および長期の変動を予測し、それに従って帯域幅割当てを調整するために用いられる。帯域幅の再ネゴシエーションが必要かどうかは、新たな帯域幅予測情報、ならびに前回の測定および今回の測定におけるサブ帯域エネルギーの平均および分散の比較に基づいてコントローラユニットによって決定される。
【００１５】
方法は、ネットワークにおける可変データレートを有するトラフィックに対して帯域幅を動的に割り当てる。ネットワークから受信したトラフィックのデータレートは、固定長の時間間隔において測定される。
【００１６】
所定数の連続データレートは、重複ベクトルにグループ化される。ディスクリートウェーブレット変換は、各重複ベクトルに適用され、各ベクトルに対する周波数帯域を決定し、各ベクトルの周波数帯域は分析され、データレートの関連エネルギーが決定される。
【００１７】
次に、帯域幅は、トラフィックが送信されるとき、関連のエネルギーに応じてトラフィックに割り当てられる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１ａに示すように、この発明によるシステムおよび方法１００は、時系列ネットワークトラフィックデータ到達レート情報１０１を複数の周波数帯域に分解する。周波数帯域は、データ到達レートにおける低および高周波数成分を識別するために用いられる。各周波数帯域におけるエネルギー分布は、ネットワークトラフィックにおける短期および長期変動を分析する（１０５０）ために決定される。分析結果（アウトプット）を用いて、ネットワーク１０２で送信されるデータストリームに対して帯域幅を動的に割り当てる（８００）。
【００１９】
この発明による特有のエネルギー分布分析では、従来の技術よりも優れた帯域幅要件の予測が可能になる。この発明の方法は、集合および個別の応用トラフィックに対して共に適用可能である。この発明の方法は、周波数特性に基づいて、多数のトラフィックデータストリーム間で利用可能な帯域幅を分布させるために用いることができる。特に詳細には、この発明は、重み付け適正待ち行列（ＷＦＱ）プロセスにおいて展開され、ＷＦＱプロセスに入る各トラフィッククラスの重み係数を適切に更新することができる。この発明の方法は、ネットワークルータ、スイッチ、ディジタル加入者ラインアクセスマルチプレクサ（ＤＳＬＡＭ）等の品質−サービス（ＱｏＳ）管理ブロックにおいて用いることができる。
【００２０】
システム構造の概要
図１ｂに示すように、この発明によるシステム１００は、データカウンタ１２０に接続されたクロック１１０を有する。データカウンタは、入力ネットワークトラフィック（データ）１０１を受信する。ネットワークトラフィックはまた、出力キューまたはバッファ１０５にも提示される。
【００２１】
データカウンタ１２０の出力は、サイズＭ（例えば、８）のシフトレジスタ１３０に接続される。シフトレジスタ１３０は、ディスクリートウェーブレット変換ユニット（ＤＷＴ）２００（例えば、ハールウェーブレットフィルタバンク）に接続されている。具体的には、この発明では、ハール−２基礎を用いる。分析器１４０は、ＤＷＴ２００の出力を処理する。分析器の出力は、リソース割当て機構（ＲＡＭ）８００に接続される。
【００２２】
ＲＡＭ８００はまた、バッファ１０５から選択フィードバックパラメータ（例えば、バッファ統計８０１）、およびシフトレジスタ１３０から最小非ゼロ値ＸＤＣ１３２を受信することができる。ＲＡＭ８００からの出力８０９は、動的帯域幅コントローラ（ＤＢＣ）９００を駆動し、動的帯域幅コントローラ（ＤＢＣ）９００は、新しい予測情報、前回と今回の分散の比較、およびサブバンドにおけるエネルギー分布の平均に基づいて、ネットワーク１０２との再ネゴシエーションサイクルを開始するかどうかを決定し、再ネゴシエーションフラグを設定する。ＤＢＣは、再ネゴシエーションフラグの値に応じてネットワークとの再ネゴシエーションサイクルを開始する（例えば、フラグが１である場合、再ネゴシエートする）。再ネゴシエーションが決定されない場合には、ＤＢＣは，ＲＡＭ８００からの次の予測を待つ。ＤＢＣはまた、現在のネゴシエートされたデータレートで、バッファ付きトラフィックをネットワーク１０２に転送する機能を果たす。
【００２３】
システム動作
クロック１１０は、１／Ｔのクロックレートで時間間隔
【数６】
【数７】
【００２４】
図３は、連続した時間間隔についてのデータ到達レート３０１をグラフで示している。ここで、各ベクトルＸは、Ｎ要素を有する。
【００２５】
ベクトル１３１において、ｎは時間（time instance）、ｋは時間スケール、およびＭは整数（例えば、８サンプル）である。各要素Ｘ（ｉ）は、データの量（例えば、タイムスロットｉで受信されたバイト）を示す。２つの連続した時間では、到達レート情報は、その合計およびその差によって表現され得る。差は、到達レートの著しい変化を示している。Ｍ連続時間スロットを含む平均到達レートベクトルは、タイムスケールｋ＋１において以下の式で表される。
【００２６】
【数８】
２つの連続した時間スロット間のデータ到達の差は、以下の式
【数９】
で表されるベクトル
【数１０】
【００２９】
式１および式２は、一般式で以下のように書き換えられる。
【００３０】
【数１１】
【数１２】
ディスクリートウェーブレット変換
連続したサンプル間の差で示されるようなトラフィックの動的挙動に関心がある。データ測定ステップでは、ゼロおよび正の整数値を生成することができる。正のプロセスのウェーブレットドメインモデリングでは、正の出力が確保されることが要求される。プロセスが正であることを確保するためには、必要十分条件は、
【数１３】
【００３３】
従って、図２に示すように、スケーリングフィルタ２１０およびウェーブレットフィルタ２２０の動的ツリーを通して、バッファされた到達レートベクトルＸｋ , ｎ１３１を通過させ、ここで、各ブランチは、低周波数成分Ｘｋ＋１２１１、２１２および２１３をそれぞれ、ならびにＸｋ，ｎの高周波数成分Ｘｋ＋１２２１、さらに２２２および２２３を生成する。各スケーリングフィルタ２１０の出力は、因数２でダウンサンプリングされる（２３０）。換言すると、各スケーリングベクトル２１０の出力は、対になった平均到達レートベクトル２１１、２１２および２１３を生成し、各ウェーブレットフィルタ２２０の出力は、対になったレート到達の差２２１、２２２および２２３を生成する。
【００３４】
ハールウェーブレットのスケーリングおよびウェーブレット係数ベクトルは、それぞれφ＝［１／√２ １／√２］およびψ＝［１／√２ −１／√２］である。これについては、∀ｎ，ｋについてすべて
【数１４】
【数１５】
【００３５】
【数１６】
【数１７】
【００３６】
固定信号のハールウェーブレット係数は、∀ｋについて
【数１８】
【００３７】
Ｒを、ベクトルφ，ψおよびＸのパラメータで構成されるＭ×Ｍウェーブレット変換マトリクスとし、Ｘを長さＭのベクトルデータとすると、ウェーブレット変換動作は、Ｗ＝Ｘ・Ｒとして表される。ここで、Ｗは、サイズＭをもつウェーブレット変換ベクトルである。ＤＷＴブロックはベクトルＷ６００を出力する。
【００３８】
スケールｋにおける確率過程Ｘのエネルギーは、
【数１９】
によってＷ６００から求められ得る。
【００３９】
多重解像エネルギー分布分析
多重解像分析におけるエネルギ−の分布によって、トラフィックバースチネスおよび自己類似性のレベルに関する情報が与えられる。従って、この発明による動的帯域幅割当て法における異なる時間スケールでの信号のエネルギーコンテンツを考慮することは、トラフィック自己類似性の影響を防止するために、従来の方法に勝る優れた利点を有する。
【００４０】
２つの移動ウィンドウ「データユニット」および「ウェーブレットユニット」を定義する。図６ｂに示す移動データユニット６５０は、分析される８つの最も最近測定されたデータ到達レートサンプル１３１を含んでいる。サンプルＸ６５０の各ウィンドウは、２つの連続した測定値の間で、図６ｂに示すように前回のウィンドウと重複している。図６ａにおいて、ウェーブレットで変換されたデータベクトルＷ６００は、「データユニット」と同じサイズの８つのサンプルのウィンドウを用い、多重解像プロセスは、データレートにおける突然の変化に応答し得る。このウィンドウによって含まれている領域は、「ウェーブレットユニット」ＷＵと呼ぶ。ウェーブレットユニット
【００４１】
【数２０】
【００４２】
分析器１４０は、ＤＷＴ２００によって生成されたベクトルＷ６００を入力として取り、各サブ帯域におけるエネルギー情報１４１を計算し、ＲＡＭ８００に転送する。ダイアディックツリーでのスケールｋにおける推計プロセスＸのエネルギーは、式７によって決定され、エネルギーベクトル
【数２１】
【００４３】
図５に示すように、各スケール５１０〜５１３におけるエネルギー５０１は、式７をウェーブレット変換ユニットベクトルＷ６００に適用することによって見出される。ｘ軸５０２は、ラジアンの単位である。スケール５１３は、元のトラフィックデータ内の最も高い周波数詳細を表している。この詳細は、４つの係数によって表される。スケール指標５１２の詳細は、２つの係数に割り当てられる。ベクトルＷ６００における最初の２つの要素５１１および５１０のスタンドには、粗いスケールの１つの要素が割り付けられる。
【００４４】
各周波数帯域におけるエネルギーの合計は、元のデータＸの全エネルギーによって拘束される。強力な経験的証拠では、１／ｆプロセスからのウェーブレット係数は、スケールに沿っておよび渡って共に弱く相互関連している。Abry他、“Wavelet Analysis of Long Range Dependent Traffic,”IEEE Trans. Inform. Theory, V:44、2〜15頁、1998年1月、およびSahinoglu他、“self-similarity and Its Effects on Network Performance,”IEEE Comm. Magazine、1999年1月は、ハールウェーブレットについては、分数ガウスノイズのウェーブレット変換の分散過程が
【数２２】
【数２３】
【００４５】
リソース割当てメカニズム（ＲＡＭ）
ＲＡＭ８００における周波数およびエネルギー分布の以下の特性を定義し、これを用いる。
【００４６】
特性−Ｉ
∀ijについて、Ｘ（ｉ）＝Ｘ（ｊ）、ここで、
【数２４】
【００４７】
特性−ＩＩ
Ｘの要素が、Ｘ（ｎ）＞Ｘ（ｎ−１）ｎ＝２，３，．．．，Ｎのように、経時的に増加する特性を示す場合、各周波数帯域内のエネルギー分布は、最も微細スケールからより粗いスケールに増加し、最も高い周波数領域Ｅ［ＥＪ＋１］＞Ｅ［ＥＪ］において最も低くなる。ＲＡＭユニットは、次のタイムスロットに対する帯域幅要求を増加させ、このリクエストをＤＢＣ９００に送信する。
【００４８】
特性−ＩＩＩ
微細なスケールエネルギーが安定している場合の粗いスケールエネルギーの減少は、トラフィック量の線形減少を示している。前の時間スロットにおける帯域幅よりも少ない帯域幅が必要である。帯域幅割当てを低下させる要求は、ＤＢＣからＲＡＭに送信される。
【００４９】
特性−ＩＶ
Ｖｉが時間スロットｉにおけるｋスケール間でのエネルギーの分散を表し、Ｍｉがエネルギー量の平均値を表し、Ｕｉが使用を表すと想定する。
【００５０】
したがって、以下の式が成り立つ。
【数２５】
これは、できる限り近接した「オフ」間隔を表すか、または集団トラフィックの場合には離脱フローを表す。帯域幅割当てを減少させる要求はＤＢＣに送信される。
【数２６】
これは、集団トラフィックへの追加フローまたは近接する「オン」間隔を示す。帯域幅割当てを増加させる要求はＤＢＣに送信される。
【００５３】
【数２７】
これは、トラフィックが滑らかになっていることを表している。この場合、帯域幅再ネゴシエーションが必要である。
【００５５】
【数２８】
これは、使用が増加すると共に、トラフィックが滑らかになることを表している。従って、帯域幅の増加に対する要求はＤＢＣに送信される。
【００５７】
帯域幅再ネゴシエーションおよび次の時間スロットにおいて割り当てられる帯域幅の量に対する要求を受け取ると、ＤＢＣ９００は、前のエネルギー統計を含む閾値テーブルを用いて、要求を認めるかどうかを決定する。
【００５８】
図８は、分析器からエネルギーベクトル１４１を受け取るＲＡＭ８００を示している。ＲＡＭはまた、外部フィードバックパラメータ（バッファ統計）８０１、例えば、瞬間バッファサイズ、パケット／セル損失レート、およびシフトレジスタ１３０によって生成された整数ベクトル１３１の最小非ゼロ値ＸＤＣ１３２を受け取る。
【００５９】
図９は、前回の測定９０２および今回の測定９０３におけるエネルギー分布の分散および平均をとる動的帯域幅コントローラユニット９００、およびＲＡＭ８００からの新しい帯域幅予測８０９を示し、ネットワークとのリソース再ネゴシエーションサイクルを開始するかどうかを決定する。
【００６０】
システム詳細
システムは、まず、トラフィック測定Ｘ１３１において最小非ゼロＤＣ成分ＸＤＣ１３２を濾過する。効果的には、ＸＤＣ１３２は、次の時間スロットにおいて、帯域幅割当てに対してより低い範囲であり、各帯域幅予測における寄与成分の１つである。Ｍシフトレジスタ１３０の出力における信号１３１は、低および高周波数成分を含む。信号１３１は、フィルタバンクに供給され、そこでは、高域フィルタ２２０が、ハールウェーブレット係数で構成され、低域フィルタ２１０が、ハールウェーブレットスケーリング係数で構成されている。信号１３１は、上記のように、３つの高周波数サブ帯域５１１〜５１３、粗いサブ帯域５１０に分解される。高周波数サブ帯域５１１〜５１３のそれぞれにおけるエネルギーは、その周波数帯域内のトラフィック容量を表すものとして用いられる。
【００６１】
最大エネルギーＥｍａｘ８０４を生成するトラフィック容量が計算される。実際よりも高く見積もっても、利用可能な帯域幅が十分に利用されないだけであるのに対して、実際よりも低く見積もると、バッファ輻輳の原因となり得るため、帯域幅割当てについての各適応間隔において最大エネルギー量を寄与するものとする。Ｅｍａｘ８０４の平方根８０２は、エネルギー量Ｅｍａｘ８０４を有する信号を戻す。これと同等の信号であるＥｍａｘの平方根は、新しい帯域幅予測に対する第２の成分として、８０３によって１３２に加えられる。新しい予測はまた、現在のキューサイズ８０１でも補償され、遅延の蓄積を防止するために、キューの量は同じにされる。
【００６２】
最後に、新しい予測８０９は、式８
【数２９】
【００６３】
バッファサイズ情報８０１が帯域幅再ネゴシエーションに対して必要とされないように、ＲＡＭ６００を改変することも可能である。これは、キューイング性能を低下させず、また、容量の実際より少ない見積もりを増大させることなく行われる。
【００６４】
第１の改変では、ＲＡＭ６００の方法は、すべてのエネルギーの重ね合わせと同等のエネルギーをもつ成分を含むことによって、新しい帯域幅割当てを補償する。
【数３０】
ここで、値Ｋは、データが分解される高周波数サブ帯域の数である。
第２の改変では、帯域幅補償は、ｋ成分の合計として提供され、それぞれは、各成分のエネルギーがサブ帯域の１つにおけるエネルギーと等しくなるように、帯域幅寄与を表す。
【数３１】
各サブ帯域は、単一の成分によってのみ表される。
第３の改変、式１１は、新しい予測を
【００６７】
【数３２】
【数３３】
【００６８】
第４の改変は、
【数３４】
【００６９】
時間スロットｎにおける条件
【数３５】
【００７０】
図１０は、この発明によるウェーブレットエネルギー方法のキューイング性能と、４つの従来のアプローチとを比較している。
【００７１】
図１１は、ｘ軸１１０５が時間スロットの指数であり、ｙ軸１１００が平均キューサイズである上記の４つの改変されたウェーブレットエネルギー方法のキューイング性能１１０１〜１１０４（上から下の順）を比較している。
【００７２】
図１２は、ｘ軸１１０３が時間スロットの指数であり、ｙ軸の左側１２００が平均使用であり、ｙ軸の右側が平均キューサイズである、４つの改変されたウェーブレットエネルギーＲＡＭ方法についての、平均使用１２０１と平均キューサイズ１２０２との取引を比較している。
【００７３】
上記のようにウェーブレットエネルギー方法を用いて帯域幅要件を予測すると、従来の技術よりもより良好な性能が得られる。この発明はまた、帯域幅使用の増加を最小限に抑えながらより小さなキューサイズを可能にする。
【００７４】
この発明は、特定の用語および実施例を用いて説明した。言うまでもなく、様々な他の適応および変更は、この発明の趣旨および特許請求の範囲内で行われる。従って、添付の請求の範囲の目的は、この発明の真の趣旨および特許請求の範囲内に入るこのようなすべての改変および変更を網羅することである。
【００７５】
【発明の効果】
以上のように、この発明の方法によれば、非同期で計算された再ネゴシエーション時間において、異なる周波数サブバンドにおける信号特徴を考慮した、応用トラフィックにネットワークリソースを動的に割り当てる改善された包括的な方法およびシステムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１ａ】 この発明による適応帯域幅割当て方法およびシステムの高レベルなブロック図。
【図１ｂ】 図１ａの適応帯域幅割当て方法およびシステムの低レベルブロック図。
【図２】 図１ｂのシステムのディスクリートウェーブレット変換ブロックのハールウェーブレットフィルタを有するダイアディックツリー構造のブロック図。
【図３】 図１ｂのシステムのデータカウンタの出力グラフ。
【図４】 経時的なＭＰＥＧ−４映像フレームサイズの軌跡。
【図５】 周波数スペクトルの区分グラフ。
【図６ａ】 ウェーブレット変換されたデータ係数ベクトルのブロック図。
【図６ｂ】 ２つの隣接した重複ベクトルのブロック図。
【図７】 分析器からの出力のブロック図。
【図８】 図１ｂのシステムのリソース割当てブロックのブロック図。
【図９】 図１ｂのシステムによって用いられる動的帯域幅コントローラブロックのブロック図。
【図１０】 キューサイズ性能を比較したグラフ。
【図１１】 キューサイズ性能を比較したグラフ。
【図１２】 平均キューサイズおよび使用を比較したグラフ。
Claims (12)
- ネットワークにおける可変データレートを有するトラフィックに帯域幅を動的に割り当てる方法であって、
固定長の時間間隔において前記ネットワークから受信される前記トラフィックのデータレートを測定するステップと、
所定数の連続したデータレートを重複するベクトルにグループ化するステップと、
ディスクリートウェーブレット変換を各重複ベクトルに与え、各ベクトルに対する周波数帯域を決定するステップと、
各ベクトルの前記周波数帯域を分析し、各周波数帯域におけるエネルギー分布を決定するステップと、
前記トラフィックが送信されると、前記エネルギー分布に応じて前記帯域幅を前記トラフィックに割り当てるステップと
を含む方法。 - 前記帯域幅は、重み付け適正待ち行列プロセスにおいて割り当てられる請求項１に記載の方法。
- 前記帯域幅は、前記ネットワークの品質−サービス管理ブロックにおいて割り当てられる請求項１に記載の方法。
- クロックは、データカウンタに対して１／Ｔのクロックレートで時間間隔
- 前記所定数の連続したデータレートは、長さ８のシフトレジスタにおいて前記重複ベクトルにグループ化される請求項１に記載の方法。
- 前記ディスクリートウェーブレット変換は、ハールウェーブレットフィルタバンクによって行われる請求項１に記載の方法。
- 前記帯域幅を割り当てると共に、バッファ統計および最小非ゼロデータレートをフィードバックとして受信することをさらに含む請求項１に記載の方法。
- 各重複ベクトルは、
- Ｍの連続時間間隔に対する平均データレートは、ｋ＋１の時間スケールにおいて、
- 前記関連エネルギーは、
- 各周波数帯域における前記エネルギーの合計は、前記トラフィックの全エネルギーによって限定される請求項１に記載の方法。
- 前記トラフィックは、高周波数帯域におけるエネルギーがゼロであるとき、一定のビットレートであり、前記トラフィックレートは、全エネルギーが低周波数帯域内にあるとき増加し、前記トラフィックレートは、最低周波数帯域にあるエネルギーが減少し、最高周波数帯域にあるエネルギーが安定しているとき減少する請求項１に記載の方法。
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