JPH09162867A - 性能推定方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 トラヒック測定の手間の軽減化、測定結果記
憶のためのメモリ量の削減、及びセル廃棄率推定式及び
リンク容量算出式の高い適用性を求める。 【解決手段】 本発明は、仮想リンクの使用率と、バッ
ファ内の蓄積セル数が閾値以上である割合を測定し、仮
想リンクの使用率と、バッファ内の蓄積セル数が閾値以
上である割合と、更新前の性能推定パラメータの推定誤
差分散、または、該更新前の性能推定パラメータに基づ
いて、推定誤差分散、または、性能推定パラメータを更
新し、更新後の推定誤差分散と、更新後の性能推定パラ
メータを記憶し、更新後の性能推定パラメータにより仮
想リンクの性能推定を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、セル廃棄率推定や
リンク容量設計技術に関わり、通信網の制御・運用に際
し、計測されるトラヒック条件のもとで所定の水準の品
質が得られているか否かを判定する機能、もしくは設備
量を変更した場合の品質変化を推定する性能推定方法及
び装置に関すると共に、品質劣化が検出された時に、測
定されたトラヒック項目に基づいて、所定の品質を満足
させるために必要となる性能推定方法及び装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】マルチメディア通信を提供する広帯域サ
ービス総合ディジタル網（Ｂ−ＩＳＤＮ）は非同期転送
モード（ＡＴＭ）に代表されるように、あらゆるメディ
アの情報がセルと呼ばれる単一のブロックに分割され、
セルが非同期的に多重／転送されることに特徴を持つ。
従って、セル廃棄率が品質項目として重要である。一般
にこれらの通信網は、非常に小さいセル廃棄率目標値の
もとで（１０^-9程度）運用されるため、運用中の品質
（セル廃棄率）を直接的に計測することは不可能であ
り、計測可能な別のトラヒック測定項目からセル廃棄率
を間接的に推定する技術が必要になる。

【０００３】さらには、この技術によって品質劣化が検
出された時に、測定されたトラヒック項目に基づいて、
所定の品質を満足させるために必要となる設備量を算出
する技術、特にリンク容量設計法も早期に確立される必
要がある。従来、セル廃棄率推定やリンク容量設計技術
としては、各仮想リンクに到着するセル流について特定
の確率過程モデル（例えばマルコフ変調ポアソン過程）
を仮定し、その確率過程を記述するパラメータ値を、種
々の測定量（平均、分散、高次モーメント）もしくはユ
ーザとのトラヒック契約値から同定した後、待ち行列理
論に基づいてセル廃棄率乃至はリンク容量を算出する方
法（方法Ａ）、もしくは単位時間内のセル到着数分布を
測定し、測定されたセル到着数分布を実現しうる最悪の
セル到着過程に基づいてセル廃棄率乃至はリンク容量を
算出する方法（方法Ｂ）がこれまでに提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法Ａについては、仮定する確率過程モデルの妥当
性は通常のトラヒック測定では検証し得ないこと、ま
た、仮に妥当でないことが判明したとしても、正しい確
率過程モデルを同定することは非常に困難であること
（問題点１）が問題点として指摘されている。

【０００５】また、正しい確率過程モデルが得られたと
してもパラメータ値を同定する手間、及び待ち行列理論
に基づいてセル廃棄率を推定する方法は一般的に非常に
繁雑であるという点も問題である（問題点２）。方法Ｂ
は、セル流の確率過程モデルについて過程をおかない方
法であるため、方法Ａに内在する問題点を一部を解決し
ている。しかし測定値を格納するメモリが膨大であると
いう問題が指摘されている（問題点３）。

【０００６】また、測定されたセル到着数分布が、測定
されたセル到着数分布を実現しうる最悪のセル到着過程
と大きくかけ離れている場合、推定値が過度に安全側に
なるという問題点も抱えている（問題点４）。また、用
意したトラヒックモデル（最悪パターン等）と実際のト
ラヒックパターンが異なる場合に対処するため、事前に
想定したトラヒックモデルによる性能をトラヒックモデ
ルの変更等行わず性能推定誤差に基づいて更新して行く
ことにより性能推定を行う方法論が、斎藤洋「Ｂ−ＩＳ
ＤＮにおける測定駆動型トラヒック技術」、ＮＴＴ Ｒ
＆Ｄ、Ｖｏｌ．４４、Ｎｏ．４、１９９５に提案されて
いる。しかし、この提案は概念的な枠組みを提示したも
のであって、個々の問題に適用するには更に詳細を決定
する必要がある。またセル廃棄率は既に述べたように直
接測定不能な量であるため性能推定誤差も同様に得られ
ず、従って前記手法はそのままの形では適用できない
（問題点５）。

【０００７】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
その目的は、（問題点１に対処するため）特定の確率過
程モデルに依存せず広範囲なセル到着過程に対して適用
しうること、（問題点２に対処するため）セル廃棄率推
定式に要する演算量が少ないこと、（問題点３に対処す
るため）少数の測定量（仮想リンクの使用率、等）しか
必要としないこと、（問題点４に対処するため）推定法
自体に測定結果に基づいて逐次的に自らを修正する機能
を具備していること、及び（問題点５に対処するため）
前記修正機能は測定可能量に基づいて動作することを満
たした性能推定方法及び装置を提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、複数のノ
ードと、複数のノードを接続する仮想リンクを有し、仮
想リンクのトラヒック状態を測定するＡＴＭ網における
性能推定方法において、仮想リンクの使用率と、バッフ
ァ内の蓄積セル数が閾値以上である割合を測定し、仮想
リンクの使用率と、バッファ内の蓄積セル数が閾値以上
である割合と、更新前の性能推定パラメータの推定誤差
分散、または、更新前の性能推定パラメータに基づい
て、推定誤差分散、または、性能推定パラメータを更新
し、更新後の推定誤差分散と、更新後の性能推定パラメ
ータを記憶し、更新後の性能推定パラメータにより仮想
リンクの性能推定を行う。

【０００９】また、第２の発明の性能推定方法におい
て、性能推定パラメータを、セル廃棄率推定パラメータ
とし、性能推定を、セル廃棄率推定とする。また、第３
の発明の性能推定方法において、セル廃棄率推定パラメ
ータの更新は、バッファ内の蓄積セル数の閾値をＫｔ、
仮想リンクの使用率をρ、予め定められた自然数をＩ、
推定誤差分散をＸ、セル廃棄率推定パラメータの自己共
分散行列をΩとして、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、カルマンゲインｋ^* _N をバッファ内の蓄積セ
ル数がＫｔ以上である割合をｂｔ（Ｎ），ｂｔの自己共
分散関数をσとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出し、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新し、セル廃棄率推定パラメ
ータａ^* （Ｎ）＝（ａ（Ｎ），ａ（Ｎ））^T を、更新前
のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ（Ｎ))
−ｈ^* _N ^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新し、セル廃棄率推定は、バッファサイズをＫ
として、更新後のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ）
を用いて、 ｅｘｐ［（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ）］ により推定する。

【００１０】また、第４の発明のセル廃棄率推定方法に
おいて、セル廃棄率推定パラメータの更新は、バッファ
に複数の閾値を設け、予め定められた自然数をＪ，ｊ＝
１，・・，Ｊとして、仮想リンクのトラヒック状態とし
てバッファ内セル数が閾値Ｋｊ以上である割合ｂｊ
（Ｎ）を閾値ごとに算出し、仮想リンク使用率をρ、予
め定められた自然数をＩ₁ ，Ｉ₂ 、推定誤差分散をＸ、
セル廃棄率推定パラメータの自己共分散行列をΩとし
て、

【００１１】

【数５】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の自己共分
散行列をΣとして、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
Ｈ_N ＋Σ｝^-1 により算出して、Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ
（Ｎ｜Ｎ−１）により推定誤差分散Ｘを更新し、 セル廃棄率推定パラメータ ａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），・・，ｃI
₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁（Ｎ），・・，ａI₂（Ｎ））
^T を、１ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ）），・・，lo
g （ｂ_J （Ｎ）））^T と、更新前のセル廃棄率推定パラ
メータａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ
_N ^T ａ^* （Ｎ−１）｝ により更新し、セル廃棄率推定は、バッファサイズをＫ
として、更新後のセル廃棄率推定パラメータａ（Ｎ）を
用いて、 ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ （log ρ）＋・・＋ｃI ₁ （log
ρ）^I1＋（Ｋ＋１）｛ａ₀＋ａ₁ （log ρ）＋・・＋ａI
₂（log ρ）^I2｝］ により推定する。

【００１２】また、第５の発明の性能推定方法におい
て、性能推定パラメータを、リンク容量算出パラメータ
とし、性能推定を、リンク容量算出とする。また、第６
の発明の性能推定方法において、仮想リンクの使用率が
予め定められた閾値を超えている間は、リンク容量算出
パラメータの更新を停止する。

【００１３】また、第７の発明は、第５及び第６の発明
における性能推定方法において、リンク容量算出パラメ
ータの更新は、バッファ内の蓄積セル数の閾値をＫｔ、
仮想リンクの使用率をρ、予め定められた自然数をＩ、
推定誤差分散をＸ、リンク容量算出パラメータの自己共
分散行列をΩとして、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、カルマンゲインｋ^* _N をバッファ内の蓄積セ
ル数がＫｔ以上である割合をｂｔ（Ｎ），ｂｔの自己共
分散関数をσとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出し、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新し、リンク容量算出パラメ
ータａ^* （Ｎ）＝（ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ））^T を、更
新前のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ−１）を用い
て、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ
（Ｎ））−ｈ^* _N ^Tａ^* （Ｎ−１）｝ により更新し、リンク容量算出は、セル廃棄率目標値を
ｂ_QOS 、バッファサイズをＫとして、更新後のリンク容
量算出パラメータａ^* （Ｎ）を用いて、 ρ_QOS ＝ｅｘｐ［｛log ｂ_QOS −（Ｋ＋１）ａ₀ ｝／
（Ｋ＋１）ａ₁ ］ を算出し、現在の仮想リンク容量Ｃに基づいて、 Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する。

【００１４】また、第８の発明は、第５及び第６の発明
における性能推定方法において、リンク容量算出パラメ
ータの更新は、バッファに複数の閾値を設け、予め定め
られた自然数をＪ、ｊ＝１，・・，Ｊとして、仮想リン
クのトラヒック状態としてバッファ内セル数が閾値Ｋｊ
以上である割合ｂｊ（Ｎ）を閾値ごとに算出し、仮想リ
ンク使用率をρ、予め定められた自然数をＩ₁ ，Ｉ₂ 、
推定誤差分散をＸ、リンク容量算出パラメータの自己共
分散行列をΩとして、

【００１５】

【数６】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の自己共分
散行列をΣとして、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
Ｈ_N ＋Σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新し、リンク容量算出パラメ
ータ ａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），・・，ｃI
₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁（Ｎ），・・，ａI₂（Ｎ））
^T を、 １ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ))，・・，log （ｂ_J
（Ｎ)) )^T と、更新前のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ−１）
を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ_N
^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新し、リンク容量算出は、セル廃棄率目標値を
ｂ_QOS 、バッファサイズをＫ、更新後のリンク容量算出
パラメータａ^* （Ｎ）を用いて、 ｂ_QOS ＝ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ log ρ＋・・・＋ｃI₁（lo
g ρ）^I1＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ＋・・・＋ａ
I₂（log ρ）^I2） を満たすρ_QOS を算出し、現在の仮想リンク容量Ｃに基
づいて Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する。

【００１６】また、第９の発明は、複数のノードと、複
数のノードを接続する仮想リンクを有し、仮想リンクの
トラヒック状態を測定するＡＴＭ網における性能推定装
置において、仮想リンクの使用率と、バッファ内の蓄積
セル数が閾値以上である割合と、更新前の性能推定パラ
メータの推定誤差分散、または、更新前の性能推定パラ
メータに基づいて、推定誤差分散、または、性能推定パ
ラメータを更新する性能推定パラメータ調節手段と、更
新後の推定誤差分散と、更新後の性能推定パラメータを
記憶する性能推定パラメータ記憶手段と、更新後の性能
推定パラメータに基づいて仮想リンクの性能を推定する
性能推定手段からなる。

【００１７】また、第１０の発明において、上記の性能
推定パラメータをセル廃棄率推定パラメータとし、性能
推定をセル廃棄率推定とする。また、第１１の発明にお
いて、セル廃棄率推定パラメタ調節手段は、バッファ内
の蓄積セル数の閾値をＫｔ、仮想リンクの使用率をρ、
予め定められた自然数をＩ、推定誤差分散をＸ、セル廃
棄率推定パラメータの自己共分散行列をΩとし、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、カルマンゲインｋ^* _N をバッファ内
の蓄積セル数がＫｔ以上である割合をｂｔ（Ｎ）、ｂｔ
の自己共分散関数をσとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新する手段と、セル廃棄率推
定パラメータａ^* （Ｎ）＝（ａ₀ （Ｎ）、ａ₁ （Ｎ））
^T を、更新前のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ−
１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ
（Ｎ））−ｈ^* _N ^T ａ^* （Ｎ−１）｝ により更新する手段と、セル廃棄率推定手段は、バッフ
ァサイズをＫとして、更新後のセル廃棄率推定パラメー
タａ^* （Ｎ）を用いて、 ｅｘｐ［（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ）］ によりセル廃棄率を推定する手段を有する。

【００１８】また、第１２の発明において、上記のセル
廃棄率推定パラメータ調節手段は、バッファに複数の閾
値を設け、予め定められた自然数をＪ、ｊ＝１，・・，
Ｊとして、仮想リンクのトラヒック状態としてバッファ
内セル数が閾値Ｋｊ以上である割合ｂｊ（Ｎ）を閾値毎
に算出する手段と、仮想リンク使用率をρ、予め定めら
れた自然数をＩ₁ ，Ｉ₂ 、推定誤差分散をＸ、セル廃棄
率推定パラメータの自己共分散行列をΩとして、

【００１９】

【数７】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の
自己共分散行列をΣとして、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
Ｈ_N ＋Σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新する手段と、セル廃棄率推
定パラメータａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），
・・，ＣI₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ），・・，ａ
I₂（Ｎ））^T を、 １ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ))，・・，log （ｂ_J
（Ｎ))）^T と、更新前のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ−１）
を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋Ｋ_N ｛１ｂ^* _N （Ｎ）−Ｈ
_N ^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新する手段とを有し、セル廃棄率推定手段は、
バッファサイズをＫとし、更新後のセル廃棄率推定パラ
メータａ^* （Ｎ）を用いて、 ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ （log ρ）＋・・＋ＣI₁（log ρ）^I1＋（Ｋ＋１） ｛ａ₀ ＋ａ₁ （log ρ）＋・・＋ａI₂（log ρ）^I2｝］ によりセル廃棄率を推定する手段を有する。

【００２０】また、第１３の発明において、上記の性能
推定パラメータをリンク容量算出パラメータとし、性能
推定を、リンク容量算出とする。また、第１４の発明に
おいて、仮想リンクの使用率が予め定められた閾値を超
えている間は、リンク容量算出パラメータの更新を停止
する。

【００２１】また、第１５の発明において、リンク容量
算出パラメータ調節手段は、バッファ内の蓄積セル数の
閾値をＫｔ、仮想リンクの使用率をρ、予め定められた
自然数をＩ、推定誤差分散をＸ、リンク容量算出パラメ
ータの自己共分散行列をΩとし、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、カルマンゲインｋ^* _N をバッファ内
の蓄積セル数がＫｔ以上である割合をｂｔ（Ｎ），ｂｔ
の自己共分散関数をσとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新する手段と、リンク容量算
出パラメータ ａ^* （Ｎ）＝（ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ））^T を、更新前のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ−１）
を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ
（Ｎ））−ｈ^* _N ^T ａ^*（Ｎ−１）｝ により更新する手段とを有し、リンク容量算出手段は、
セル廃棄率目標値をｂ_QOS 、バッファサイズをＫとし
て、更新後のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ）を用
いて、 ρ_QOS ＝ｅｘｐ［｛log ｂ_QOS −（Ｋ＋１）ａ₀ ｝／
（Ｋ＋１）ａ₁ ］ を算出する手段と、 Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する手段を有する。

【００２２】また、第１６の発明は、第１３、第１４の
発明におけるリンク容量算出パラメータ調節手段は、バ
ッファに複数の閾値を設け、予め定められた自然数を
Ｊ、ｊ＝１，・・，Ｊとして、仮想リンクのトラヒック
状態としてバッファ内セル数が閾値Ｋｊ以上である割合
ｂｊ（Ｎ）を閾値ごとに算出する手段と、仮想リンク使
用率をρ、予め定められた自然数をＩ₁ ，Ｉ₂ 、推定誤
差分散をＸ、リンク容量算出パラメータの自己共分散行
列をΩとして、

【００２３】

【数８】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の
自己共分散行列をΣとして、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
Ｈ_N ＋Σ］^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により推定誤差分散Ｘを更新する手段と、リンク容量算
出パラメータａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），
・・，ＣI₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ），・・，ａ
I₂（Ｎ））^T を、１ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ))，
・・，log （ｂ_J （Ｎ))）^T と、更新前のリンク容量算
出パラメータａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ_N
^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新する手段とを有し、リンク容量算出手段は、
セル廃棄率目標値をｂ_QOS 、バッファサイズをＫとし、
更新後のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ）を用い
て、 ｂ_QOS ＝ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ log ρ＋・・・＋ｃI₁（lo
g ρ）^I1＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ＋・・・＋ａ
I₂（log ρ）^I2） を満たすρ_QOS を算出し、現在の仮想リンク容量Ｃに基
づいて Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する手段とを有する。

【００２４】上記により、本発明のセル廃棄率推定方法
及び装置は、仮想リンク毎に把握されるトラヒック状態
に基づいてセル廃棄率を推定し、かつ推定機能をトラヒ
ック状態に基づいて自律更新することが可能となる。ま
た、各仮想リンクのトラヒック状態を、仮想リンクの使
用率及びバッファ内の蓄積セル数が閾値以上である頻度
という二つの測定量にのみ基づいて把握することによ
り、測定に関する手間、及び測定値を格納するためのメ
モリ量を削減することが可能である。

【００２５】また、本発明では、一般的に成立する簡易
な関係式 セル廃棄率＝exp ［Ｃ₀ ＋Ｃ₁ （log ρ）＋…＋ＣI
₁（log ρ）^I1＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ （log ρ）＋
…＋ａI₂（log ρ）^I2］ を用いてセル廃棄率を推定することにより、簡易でかつ
適用可能範囲の広いセル廃棄率推定法を実現する。

【００２６】また、セル廃棄率推定中のパラメタＣ_i ，
ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）
の値の全部または、一部を、測定された仮想リンクのト
ラヒック状態に基づいて更新することで、セル廃棄率推
定式に自動修正機能を与え、セル流のパタン変動に追従
し得る、高精度なセル廃棄推定方法及び装置を実現す
る。

【００２７】また、セル廃棄率推定式中のパラメタ
Ｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，
Ｉ₂ ）の更新機能をカルマンフィルタを用いて実現する
ことで、パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，
ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の更新の最適性を保証する。

【００２８】また、本発明では、バッファ内の複数の閾
値に対して、バッファ内セル数が閾値以上である頻度を
把握できる場合において、パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）のカルマン
フィルタを用いた更新にバッファ内セル数が閾値以上で
ある頻度を複数利用し、セル廃棄率推定式の推定精度を
高めることが可能である。

【００２９】また、本発明の性能推定方法及び装置（リ
ンク容量算出方法及び装置）では、仮想リンク毎に把握
されるトラヒック状態に基づいて所定の伝送品質を実現
するための仮想リンク容量を算出し、かつ仮想リンク容
量算出をトラヒック状態に基づいて自律更新するリンク
容量算出方法及びそのための装置を提供する。

【００３０】また、各仮想リンクのトラヒック状態を、
仮想リンクの使用率及びバッファ内の蓄積セル数が閾値
以上である頻度という二つの測定量にのみ基づいて把握
することにより、測定に関する手間、及び測定値を格納
するためのメモリ量を削減する。

【００３１】また、一般的に成立する簡易な関係式 セル廃棄率＝ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ （ｌｏｇρ）＋…＋Ｃ
I₁（ｌｏｇρ）^I1＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ （ｌｏｇ
ρ）＋…＋ａI₂（ｌｏｇρ）^I2）］ を利用して、セル廃棄率目標値を実現する仮想リンク使
用率を、上式の左辺にセル廃棄率目標値を代入し、仮想
リンク使用率ρについて解くことにより求め、更に（式
２）

【００３２】

【数９】 の演算を行なってセル廃棄率目標値を実現する仮想リン
ク容量を算出することにより、簡易でかつ広範囲なセル
到着過程に対応し得るリンク容量算出方法及びそのため
の装置を実現する。

【００３３】また、セル廃棄率推定式中のパラメータｃ
_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ
₂ ）の値の全部もしくは一部を、測定された仮想リンク
のトラヒック状態に基づいて更新することで、リンク容
量算出方法に自律修正機能を与え、セル流のパラメータ
変動に追従しうる、高精度なリンク容量算出方法及びそ
のための装置を実現する。

【００３４】また、セル廃棄率推定式中のパラメータｃ
_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ
₂ ）の更新を、仮想リンクの使用率が予め定められた閾
値を超え、輻輳状態と認められる時に停止することで、
輻輳時のパラメータ更新に伴う処理を軽減し、また輻輳
時の異常な測定値に基づいてパラメータ更新をすること
を防止する。

【００３５】また、セル廃棄率推定式中のパラメータｃ
_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ
₂ ）の更新をカルマンフィルタを用いて実現すること
で、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ
＝０，１，…，Ｉ₂ ）の更新の最適性を保証する。

【００３６】また、バッファ内の複数の閾値に対して、
バッファ内セル数が閾値以上である頻度を把握できる場
合においてパラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ
₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）のカルマンフィルタを用い
た更新にバッファ内セル数が閾値以上である頻度を複数
利用し、リンク容量算出方法の算出精度を高める。

【００３７】

【発明の実施の形態】

［第１の実施の形態］図１は本発明を適用する通信網の
構成図である。通信網１は、通信網を構成する交換機等
のノード２１〜２４、ユーザトラヒックの監視点３１〜
３６、ユーザ４１〜４６、仮想リンク５１〜５９より構
成される。この仮想リンク５１〜５９は、例えば、ＡＴ
Ｍ網の場合はVirtrual Path （ＶＰ）に該当する。仮想
リンク５１〜５９は通信網１を構成するノード間（５１
〜５４）、通信網１を構成するノードとユーザ間（５５
〜５８）、及びユーザ間（５９）に設定される。但し、
後者二つ（５５〜５９）についてはいずれもユーザトラ
ヒックの監視点（３１〜３６）を通過することから、以
下の説明では仮想リンクは実効的に通信網を構成するノ
ード、及びユーザからのトラヒックの監視点相互間、つ
まりノード２１〜２４、３１〜３６間に設定されている
ものとする。

【００３８】一般に通信網を構成するノードにはそのノ
ードを始点とする仮想リンク対応にバッファが設けら
れ、仮想リンクを介して送信されるセルはそのバッファ
に一旦蓄積された後、仮想リンクの容量に応じた速度で
規則的に送信される。またユーザトラヒックの監視点に
はリーキバケットのような仮想バッファを持つセル数監
視装置が設けられ、仮想リンクの容量を超えてセルが到
着した場合、この仮想バッファにトークンと呼ばれる仮
想セルが蓄積される。（セル自体は蓄積されずそのまま
送信される。）仮想バッファがトークンで一杯のときに
到着したセルは違反セル扱いになり廃棄等の処理が行わ
れる。

【００３９】図２は本発明を適用する通信網における仮
想リンク及びその両端ノードの構成図、及び仮想リンク
に対して適用する本発明であるセル廃棄率推定装置の機
能構成図を示したものである。同図の仮想リンクの始点
ノード２１Ａにおいて、、６Ａは始点ノード２１Ａに用
意されるバッファ（もしくは仮想バッファ）、７Ａはバ
ッファ６Ａに到着するセル数、乃至はバッファ６Ａ内の
セル数を計測するトラヒック計測器である。セル廃棄率
推定装置８Ａは、セル廃棄率推定部８１Ａ、セル廃棄率
推定部８１Ａで用いるパラメータの記憶装置であるセル
廃棄率推定パラメータ記憶部８２Ａ、セル廃棄率推定部
８１Ａで用いるパラメータの調整を行うセル廃棄率推定
パラメタ調整部８３Ａより構成される。

【００４０】図３は本発明の動作説明図である。 まず、セル廃棄率推定装置８Ａのセル廃棄率推定パ
ラメタ調整部８３Ａがトラヒック計測器７Ａに対して、
データ要求９１Ａを行う。 トラヒック計測器７Ａは、セル廃棄率推定パラメタ
調整部８３Ａに対して仮想リンクのトラヒック状態９２
Ａを通知する。

【００４１】 セル廃棄率推定パラメタ調整部８３Ａ
は、セル廃棄率推定パラメタ記憶部８２Ａに対してデー
タ要求９１Ａを行い、セル廃棄率推定パラメタ記憶部８
２Ａは、セル廃棄率推定パラメタ９３Ａを読み出して、
セル廃棄率推定パラメタ調整部８３Ａに転送する。

【００４２】 セル廃棄率推定パラメタ調整部８３Ａ
は、セル廃棄率推定パラメタの調整９５Ａを行い、調整
したセル廃棄率推定パラメタ９３Ａをセル廃棄率推定パ
ラメタ記憶部８２Ａに転送する。 セル廃棄率推定パラメタ記憶部８２Ａは、転送され
たセル廃棄率推定パラメタを保持する処理９６Ａを行
う。

【００４３】 ここで、ユーザからデータ要求９１Ａ
がセル廃棄率推定部８１Ａに発行されると、セル廃棄率
推定部８１Ａはトラヒック計測器７Ａに対してデータ要
求９１Ａを発行する。 トラヒック計測器７Ａは、トラヒック状態９２Ａを
セル廃棄率推定部８１Ａに通知する。これにより、セル
廃棄率推定部８１Ａは、セル廃棄率推定パラメタ記憶部
８２Ａに対して、セル廃棄率推定パラメタ（データ）の
要求９１Ａを行う。

【００４４】 これにより、セル廃棄率推定パラメタ
記憶部８２Ａは、セル廃棄率推定部８１Ａに対してセル
廃棄率推定パラメタ９３Ａを転送する。これにより、セ
ル廃棄率推定部８１Ａは、セル廃棄率推定処理９７Ａを
行い、セル廃棄率９４Ａをユーザに通知する。

【００４５】以下、セル廃棄率推定方法を具体的に説明
する。ノード２１Ａは、ノード２１Ａに接続されている
全部乃至は一部の仮想リンクについてトラヒック状態を
測定する。ノード２１Ａに接続されるセル廃棄率推定装
置８Ａは、ノード２１Ａのトラヒック計測器７Ａで測定
管理された仮想リンクのトラヒック状態に基づいて仮想
リンクにおけるセル廃棄率を推定する。

【００４６】トラヒック状態は、仮想リンクの使用率、
及び仮想リンクの始点側ノード内等に設けられたバッフ
ァ内蓄積セル数もしくはセル数監視用仮想バッファ使用
容量（トークン数、等）（以下バッファと仮想バッファ
は区別せず単純にバッファと呼び、バッファ内セル数と
仮想バッファ使用量も区別せず単純にバッファ内セル数
と呼ぶ）が閾値以上である頻度に基づいて把握する。

【００４７】また、セル廃棄率の推定装置８Ａは、広い
範囲のセル到着過程についてセル廃棄率がバッファサイ
ズＫに対して指数関係的に減少する性質を利用し、 （式１） ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ log ρ＋…＋ｃI₁（log ρ）^I1＋
（Ｋ＋１)(ａ₀ ＋ａ₁(log ρ）＋…＋ａI₂（log
ρ）^I2）］ の演算を行いこれをセル廃棄率推定値として使用する。
ここで、Ｉ₁ ，Ｉ₂ は予め定められた自然数、ρは仮想
リンクの使用率である。

【００４８】また、セル廃棄推定パラメタ調整部８３Ａ
は、上記式１におけるパラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，
１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の値の全部もし
くは一部を、トラヒック計測器７Ａで測定管理された仮
想リンクのトラヒック状態に基づいて更新し、セル廃棄
率推定パラメタ記憶部８２Ａに記憶する。

【００４９】また、本発明のセル廃棄率推定装置８Ａ
は、セル廃棄率推定方法として、バッファ内の蓄積セル
数が閾値Ｋｔ以上である頻度ｂｔが、閾値に対して指定
関数的に減少し、その閾値依存性が 閾値を超える割合＝ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ log ρ＋…＋Ｃ
I₁（log ρ）^I1＋（Ｋｔ＋１)(ａ₀ ＋ａ₁(log ρ）＋…
＋ａI₂（log ρ）^I2）］ で表わされること、及び上記事実を利用するとバッファ
内の蓄積セル数が閾値以上である頻度に基づいて、カル
マンフィルタ更新アルゴリズムを用いて式１におけるパ
ラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，
１，…，Ｉ₂ ）が推定できることを利用し、パラメータ
ｃ_i 、ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，
Ｉ₂ ）を （式２） ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1 ）＋ｋ^* _N （log （ｂｔ（Ｎ）） −ｈ^* _N ^T ａ^* （Ｎ−１）） により更新する。ここで、 ａ^* （Ｎ−１）＝ｃ₀ （Ｎ−１），ｃ₁ （Ｎ−１），
…，ｃI₁（Ｎ−１），ａ₀ （Ｎ−１），ａ₁ （Ｎ−１）
…ａI₂（Ｎ−１））^T は更新時点Ｎでのパラメータｃ_i ，ａ_j の現在値、 ａ^* （Ｎ）＝ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），…，ｃI
₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ）…ａI₂（Ｎ））^T はパラメータａ_i の更新値、ｂｔ（Ｎ）はバッファ内の
蓄積セル数が閾値Ｋｔ以上である頻度である。更に、 （式３） k^* _N =X(N｜N-1)h ^* _N (h^* _N ^T X( N｜N-1)h ^* _N + σ) ^-1 h^* _N =(1,(Kt+1),(Kt+1)logρ, …,(Kt+1)(log ρ) ^I2 ) ^T X(N｜N-1)=X(N-1)+Ω の演算を行い、 X(N)=( I_E -k^* _N h ^* _N ^T )X(N｜N-1) により行列Ｘを更新し、（Ｘ（Ｎ）は行列Ｘの更新時点
Ｎでの更新値を表わす）、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の自己共分
散行列Ωとｂｔの自己共分散関数σを記憶する。

【００５０】また、セル廃棄率推定パラメタ記憶部８２
Ａは、更新後のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ）及
び、式３における行列Ｘ（Ｘ（Ｎ−１）は行列Ｘの更新
時点Ｎでの現在値を表わす）を記憶する。また、本発明
のセル廃棄率推定装置８Ａは、別のセルの廃棄率指定方
法として、バッファに複数の閾値を設け、仮想リンクの
トラヒック状態としてバッファ内セル数が閾値以上であ
る頻度を閾値毎に把握し、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）を、 （式５） a^* (N)= a^* (N-1)+ K_N (1b ^* (N)-H _N ^T a ^* (N-1)) 1b^* (N)=(log(b₁(N)),…,log(bj(N)))^T により更新する。ここで、 ａ^* （Ｎ）＝（Ｃ₀ （Ｎ），Ｃ₁ （Ｎ），…，ＣI
₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ），…，ａI₂（Ｎ））^T はパラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝
０，１，…，Ｉ₂ ）の現在値、 ａ^* （Ｎ）＝（Ｃ₀ （Ｎ−１），Ｃ₁ （Ｎ−１），…，
ＣI₁（Ｎ−１），ａ₀（Ｎ−１），ａ₁ （Ｎ−１），
…，ａI₂（Ｎ−１））^T はパラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝
０，１，…，Ｉ₂ ）の更新値、ｂｊ（Ｎ）（ｊ＝１，
…，ｊ：Ｊは予め定められた自然数）はバッファ内の蓄
積セル数が閾値Ｋ_j 以上である割合、ｂ（Ｎ）はセルの
廃棄率であり、更に（式６）

【００５１】

【数１０】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω の演算を行い、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により行列Ｘを更新し（Ｘ（Ｎ）は行列Ｘの更新時点Ｎ
での更新値を表わす）、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の自己共分
散行列Ω及びｂｊ（Ｎ）（ｊ＝１，…，Ｊ）の自己共分
散行列Σを記憶する。

【００５２】また、セル廃棄率推定パラメタ記憶部８２
Ａは、更新後のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ）及
び、式６における行列Ｘ（Ｘ（Ｎ−１）は行列Ｘの更新
時点Ｎでの現在値を表わす）を記憶する。 ［第２の実施の形態］図４は、本発明を適用する通信網
における仮想リンク及びその両端ノードの構成図及び仮
想リンクに対して適用するリンク容量算出装置の機能構
成図を示したものである。この図の仮想リンクの始点ノ
ードにおいて、６Ｃは仮想リンクの始点ノード２１Ｃに
用意されるバッファ（または、仮想バッファ）、７Ｃは
仮想リンクのトラヒック状態を測定管理するトラヒック
計測器である。また、リンク容量算出装置８Ｃは、リン
ク容量算出部８１Ｃ、リンク容量算出部８１Ｃで用いる
パラメタを記憶するリンク容量算出パラメータ記憶部８
２Ｃ、リンク容量算出部８１Ｃで用いるパラメタを調整
するリンク容量算出パラメータ調整部８３Ｃを有する。

【００５３】図５は、本発明の第２の動作説明図であ
る。 まず、リンク容量算出装置８Ｃのリンク容量算出パ
ラメタ調整部８３Ｃがトラヒック計測器７Ｃに対して、
データ要求９１Ｃを行う。 トラヒック計測器７Ｃは、リンク容量算出パラメタ
調整部８３Ｃに対して仮想リンクのトラヒック状態９２
Ｃを通知する。

【００５４】 リンク容量算出パラメタ調整部８３Ｃ
は、リンク容量算出パラメタ記憶部８２Ｃに対してデー
タ要求９１Ｃを行い、リンク容量算出パラメタ記憶部８
２Ｃは、リンク容量算出パラメタ９３Ｃを読み出して、
リンク容量算出パラメタ調整部８３Ｃに転送する。

【００５５】 リンク容量算出パラメタ調整部８３Ｃ
は、リンク容量算出パラメタの調整９５Ｃを行い、調整
したリンク容量算出パラメタ９３Ｃをリンク容量算出パ
ラメタ記憶部８２Ｃに転送する。 リンク容量算出パラメタ記憶部８２Ｃは、転送され
たリンク容量算出パラメタを保持する処理９６Ｃを行
う。

【００５６】 ここで、ユーザからデータ要求９１Ｃ
がリンク容量算出部８１Ｃに発行されると、リンク容量
算出部８１Ｃはトラヒック計測器７Ｃに対してデータ要
求９１Ｃを発行する。 トラヒック計測器７Ｃは、トラヒック状態９２Ｃを
リンク容量算出部８１Ｃに通知する。これにより、リン
ク容量算出部８１Ｃは、リンク容量算出パラメタ記憶部
８２Ｃに対して、リンク容量算出パラメタ（データ）の
要求９１Ｃを行う。

【００５７】 これにより、リンク容量算出パラメタ
記憶部８２Ｃは、リンク容量算出部８１Ｃに対してリン
ク容量算出パラメタ９３Ｃを転送する。これにより、リ
ンク容量算出部８１Ｃは、リンク容量算出処理９７Ｃを
行い、リンク容量をユーザに通知する。

【００５８】以下、リンク容量算出方法を具体的に説明
する。ノード２１Ｃはノード２１Ｃに接続される全部ま
たは、一部の仮想リンクについてトラヒック状態を測定
する。リンク容量算出装置３Ｃは、所定の伝送品質を実
現するのに必要な仮想リンクの容量を、ノード２１Ｃの
トラヒック計測器７Ｃで測定管理されたトラヒック状態
に基づいてリンク容量を算出する。

【００５９】また、リンク容量算出装置８Ｃは、トラヒ
ック状態として、仮想リンクの使用率及び仮想リンクの
始点側に設けられたバッファ内の蓄積セル数または、セ
ル数監視用仮想バッファの使用容量（トークン数等）
（以下、バッファと仮想バッファは区別せず、単純にバ
ッファと呼び、バッファ内セル数と仮想バッファ使用容
量も区別せずに、単純にバッファ内セル数と呼ぶ）が閾
値以上である頻度を把握し、伝送品質としてセル廃棄率
を考慮する。

【００６０】また、リンク容量算出装置８Ｃは、広い範
囲のセル到着過程についてセル廃棄率がバッファサイズ
に対して指数関数的に減少する性質を利用し、予め定め
られたｂ_QOS ，Ｉ₁ ，Ｉ₂ ，Ｋ及びＣ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の値のもと
で、（式１） ｂ_QOS ＝ｅｘｐ［Ｃ₀ ＋Ｃ₁ （log ρ_QOS ）＋…＋ＣI₁
（log ρ_QOS ）^I1）＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ （log ρ
_QOS ）＋…＋ａI₂（log ρ_QOS ）^I2］ を満たすρ_QOS を算出する。ここでＩ₁ ，Ｉ₂ は予め定
められた自然数、ｂ_QOSは、セル廃棄率目標値、Ｋはバ
ッファサイズである。さらに、算出されたρ_QOS及び現
在の仮想リンク容量Ｃ，仮想リンク使用率ρに基づい
て、

【００６１】

【数１１】 の演算を行い、その結果を仮想リンクの容量として算出
する。また、式１におけるパラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の値の全部
または、一部を、トラヒック計測器７Ｃで測定管理され
た仮想リンクのトラヒック状態に基づいて更新し、保持
する。

【００６２】また、本発明のリンク容量算出装置８Ｃ
は、仮想リンクの使用率が予め定められた閾値を越えて
いる間は、式１におけるパラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，
１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の更新を停止さ
せる。また、本発明のリンク容量算出装置８Ｃは、リン
ク容量算出方法として、バッファ内の蓄積セル数が閾値
以上である割合が、閾値に対して指数関数的に減少し、
その閾値依存性が 閾値以上である割合＝ｅｘｐ［Ｃ₀ ＋Ｃ₁ （log ρ）＋… ＋ＣI₁（log ρ）^I1） ＋（Ｋ_t ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ （log ρ）＋… ＋ａI₂（log ρ）^I2］ で表されること、及び上記事実を利用し、さらに、バッ
ファ内の蓄積セル数が閾値以上である割合に基づいて、
カルマンフィルタ更新アルゴリズムを用いて式１におけ
るパラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝
０，１，…，Ｉ₂ ）が推定できることを利用し、パラメ
タＣ_i ，ａ_j を、 （式３） ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N （log （ｂ
_t （Ｎ））−ｈ_N ^*Tａ（Ｎ−１）） の演算により更新する。ここで、 ａ^* （Ｎ−１）＝（Ｃ₀ （Ｎ−１），Ｃ₁ （Ｎ−１），
…，ＣI₁（Ｎ−１），ａ₀ （Ｎ−１），ａ₁ （Ｎ−
１），…，ａI₂（Ｎ−１））^T は、更新時点ＮでのパラメタＣ_i ，ａ_j の現在値であ
り、 ａ^* （Ｎ）＝（Ｃ₀ （Ｎ），Ｃ₁ （Ｎ），ＣI₁（Ｎ），
ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ），…，ａI₂（Ｎ））^T は、パラメタＣ_i ，ａ_j の更新値であり、ｂ_t （Ｎ）
は、バッファ内の蓄積セル数が閾値Ｋ_t 以上である割合
であある。更に、 （式４） ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）ｈ^* _N （ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）ｈ^* _N ＋σ）^-1 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋ_t ＋１），（Ｋ_t ＋１）log ρ，…， （Ｋ_t ＋１）（log ρ）^I ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω の演算を行い、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^*T _N ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により、行列Ｘを更新し、（Ｘ（Ｎ）は行列Ｘの更新時
点での更新値を表す）、パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，
１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の自己共分散行
列Ωとｂ_t の自己共分散関数σを記憶する。ここでＩ_E
は単位行列である。

【００６３】また、更新毎のリンク容量算出パラメタａ
^* （Ｎ）及び式４における行列Ｘ（Ｘ（Ｎ−１）は、行
列Ｘの更新時点Ｎでの現在値を表す）を記憶する。ま
た、本発明のリンク容量算出装置８Ｃは、別のリンク容
量算出方法として、バッファに複数の閾値を設け、仮想
リンクのトラヒック状態として、バッファ内セル数が閾
値以上である頻度を閾値毎に把握し、パラメタＣ_i ，ａ
_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）
を、 （式５） ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋Ｋ_N （１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ
^* _N ^T ａ（Ｎ−１））Ｉｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ
₁ （Ｎ）），…，log （ｂ_J （Ｎ）））^T により更新する。ここで、 ａ^* （Ｎ−１）＝（Ｃ₀ （Ｎ−１），Ｃ₁ （Ｎ−１），
…，ＣI₁（Ｎ−１），ａ₀ （Ｎ−１），ａ₁ （Ｎ−
１），…，ａI₂（Ｎ−１））^T は、パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝
０，１，…，Ｉ₂ ）の現在値、 ａ^* （Ｎ）＝（Ｃ₀ （Ｎ），Ｃ₁ （Ｎ），…，ＣI
₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ），…，ａI₂（Ｎ））^T は、パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，ｊ＝
０，１，…，Ｉ₂ ）の更新値、ｂ_j （Ｎ）（ｊ＝１，
…，Ｊ：Ｊは予め定められた自然数）は、バッファ内の
蓄積セル数が閾値Ｋ_j 以上である割合、ｂ（Ｎ）は、セ
ルの廃棄率である。さらに、リンク容量算出装置８Ｃ
は、

【００６４】

【数１２】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω の演算を行い、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により行列Ｘを更新し（Ｘ（Ｎ）は行列Ｘの更新時点Ｎ
での更新値を表わす）、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝
０，１，…，Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）の自己共分
散行列Ω及びｂｊ（Ｎ）（ｊ＝１，…，Ｊ）の自己共分
散行列Σを記憶する。ここでＩ_E は単位行列である。

【００６５】また、更新後のリンク容量算出パラメータ
ａ^* （Ｎ）及び、式６における行列Ｘ（Ｘ（Ｎ−１）は
行列Ｘの更新時点Ｎでの現在値を表わす）を記憶する。

【００６６】

【実施例】

［第１の実施例］図６は本発明の第１の実施例として構
成したセル廃棄率推定装置の機能ブロック図である。こ
の実施例においては前述の式１はパラメータａ_i （ｉ＝
０，１）を含むものとし、セル廃棄率推定パラメータ記
憶装置８２Ａは、パラメータａ₀，ａ₁ を記憶するテー
ブル８２１Ａ、及びパラメータａ₀ ，ａ₁ の推定誤差分
散Ｘを記憶するテーブル８２２Ａを有している。これら
はトラヒック計測器７Ａで得られた仮想リンク使用率ρ
とバッファ内の蓄積セル数が閾値以上である割合ｂｔに
基づいてセル廃棄率推定パラメータ調節部８３Ａにより
更新される。具体的にはパラメータａ₀ ，ａ₁ について
は加算器８３１Ａや乗算器８３２Ａにより a^* (N)=a ^* (N-1)+k ^* _N (log(bt(N))-h ^* _N ^T a ^* (N-
1)) の計算が行われる。ここでカルマンゲインｋ^* _N は、カ
ルマンゲイン算出器８３３Ａにより、 k ^* _N ＝ X(N｜N-1)^* h _N (h^* _N X(N｜N-1) h^* _N ＋
σ）^-1 に基づいて算出される。また、パラメタａ₀ ，ａ₁ の推
定誤差分散X(N ｜N-1),X(N)は、推定誤差分散算出機８
３４により、 X( N｜N-1)=X(N-1)+Ω X(N)=( I_E -k^* _N h ^* _N ^T )X(N｜N-1) に基づいて算出／更新され、カルマンゲイン算出器８３
３Ａにおいて利用される。前記手続きにより更新された
パラメータａ₀ ，ａ₁ はセル廃棄率推定部８１Ａにおい
てセル廃棄率を セル廃棄率＝ｅｘｐ［（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log
ρ）］ に基づいて推定するために利用される。更に更新後のパ
ラメータａ₀ ，ａ₁ 及びＸ（Ｎ）はセル廃棄率推定パラ
メータ記憶部８２Ａに保持される。

【００６７】ここで、本実施例における処理の流れを図
７に示す。まず、トラヒック計測器７Ａにおいて、トラ
ヒック状態として、使用率及び閾値を越える頻度を測定
する（ステップ１０１）。次に、セル廃棄率推定パラメ
タ調節部８３Ａにおいて、 ｈ^* _N ，Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） の算出を行い（ステップ１０２）、さらに、カルマンゲ
インｋ^* _N の算出を行う（ステップ１０３）。

【００６８】次に、パラメタａ^* （Ｎ）＝（ａ
₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ））^T の算出を行い（ステップ１０
４）、セル廃棄率推定パラメタ記憶部８２Ａにパラメタ
ａ^* （Ｎ）を更新して保存する（ステップ１０５）。次
に、セル廃棄率推定パラメタ調節部８３Ａは、Ｘ（Ｎ）
を算出し（ステップ１０６）、セル廃棄率推定パラメー
タ記憶部８２Ａに更新して保存する（ステップ１０
７）。

【００６９】最後に、セル廃棄率推定部８１Ａは、セル
廃棄率推定値を算出する（ステップ１０８）。次に、本
実施例の性能評価例を示す。評価の条件は次の通りであ
る。即ち、８Ｍｂｐｓの帯域を持つ仮想リンクにマルコ
フ変調ポアソン過程に従ってセルが到着するとする。マ
ルコフ変調ポアソン過程は２状態とする。即ち、１の状
態では１０Ｍｂｐｓの速度でセルが到着し、その平均継
続時間は１ｍｓｅｃとする。また、２の状態では２Ｍｂ
ｐｓの速度でセルが到着し、その平均継続時間は３ｍｓ
ｅｃとする。仮想リンクの始点側ノードには１２８のサ
イズを持つバッファが用意されているとする。ここでは
バッファ内のセル数が１０以上である確率を２０秒毎に
計測し、セル廃棄率を推定する。セル長は５３バイトの
固定長とする。

【００７０】図８はセル廃棄率の推定値、理論値、及び
バッファ内のセル数が１０以上である確率を示す第１の
グラフである。このグラフから、１０^-1〜１０^-2程度で
計測されるバッファ内のセル数が１０以上である頻度か
ら１０^-9程度のセル廃棄率が推定されていることがわか
る。理論値と推定値の誤差はオーダで１程度であり、十
分実用に供する範囲である。

【００７１】なお、この評価例ではセル廃棄率のオーダ
が小さすぎるため、実際のセル廃棄は生じず、セル廃棄
率の直接測定は不能である。次に、条件を変えて効果検
証を行った例を示す。ここでの評価の条件は次の通りで
ある。即ち、８Ｍｂｐｓの帯域を持つ仮想リンクにマル
コフ変調ポアソン過程に従ってセルが到着するとする。
マルコフ変調ポアソン過程は２状態とする。即ち、第１
の状態では８Ｍｂｐｓの速度でセルが到着し、その平均
継続時間は１ｍｓｅｃとする。また、第２の状態では１
Ｍｂｐｓの速度でセルが到着し、その平均継続時間は６
ｍｓｅｃとする。仮想リンクの始点側ノードには１２８
のサイズを持つバッファが用意されているとする。ここ
でも前記評価と同様にバッファ内のセル数が１０以上で
ある確率を２０秒毎に計測し、セル廃棄率を推定する。
セル長はやはり５３バイトの固定長とする。

【００７２】図９はセル廃棄率の推定値、理論値、及び
バッファ内のセル数が１０以上である確率を示す第２の
グラフである。このグラフから、１０のマイナス１〜２
乗程度で計測されるバッファ内のセル数が１０以上であ
る頻度から１０のマイナス１８乗程度のセル廃棄率が推
定されていることがわかる。理論値と推定値の誤差はこ
こでもオーダで１程度であり、実測が全く不能な領域で
もセル廃棄率を高精度で実時間推定することが本発明に
より可能となることが示されている。

【００７３】［第２の実施例］次に第２の実施例とし
て、セル廃棄率の実測定が可能な場合、すなわち、セル
廃棄率が実測できる程度に負荷が高い場合において、バ
ッファ内に２つの閾値（通常の閾値と、バッファ長程度
に高い閾値）を設定し、バッファ内セル数が閾値以上で
ある頻度を通常の閾値とバッファ長程度に高い閾値の両
方で把握し、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，
Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）のカルマンフィルタを用
いた更新にこれらデータを利用することで、セル廃棄率
推定式の推定精度を高める例を示す。

【００７４】この場合のセル廃棄率推定装置の構成例を
図１０に示す。この実施例においては式１はパラメータ
ｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，ｊ＝０，１）を含むものとし、セ
ル廃棄率推定パラメータ記憶装置８２Ｂはパラメータｃ
₀ ，ａ ₀ ，ａ₁ を記憶するテーブル８２１Ｂ、及びパラ
メータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁ の推定誤差分散Ｘを記憶するテ
ーブル８２２Ｂを有している。これらはトラヒック計測
器７Ｂで得られた仮想リンク使用率ρとバッファ内の蓄
積セル数が閾値以上である割合ｂｔ及びセル廃棄率ｂに
基づいてセル廃棄率推定パラメータ調節部８３Ｂにより
更新される。具体的にはパラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁ に
ついては加算器８３１Ｂや乗算器８３２Ｂにより a^* (N)= a^* (N-1)+ K_N (1b ^* (N)-H _N ^T a ^* (N-1)) 1b^* (N)=(log(bt(N)),log(b(N)))^T の計算が行われる。ここでカルマンゲインＫ_N はカルマ
ンゲイン算出器８３３Ｂにより K_N =X(N｜N-1)H _N (H_N ^T X( N｜N-1) H_N + Σ) ^-1 に基づいて算出される。またパラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ
₁ の推定誤差分散Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１），Ｘ（Ｎ）は推定誤
差分散算出器８３４Ｂにより X(N｜N-1)=X(N-1)+Ω X(N)=(I_E -K_N H _N ^T )X(N｜N-1) に基づいて算出／更新され、カルマンゲイン算出器８３
３において利用される。前記手続きにより更新されたパ
ラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁ はセル廃棄率推定部８１Ｂに
おいてセル廃棄率を セル廃棄率＝ exp［c₀+(K+1)(a₀+a₁log ρ) ］ に基づいて推定するために利用される。更に更新後のパ
ラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ ₁ 及びＸ（Ｎ）はセル廃棄率推
定パラメータ記憶部８２Ｂに保持される。

【００７５】図１１は、本発明の第２の実施例の処理の
流れを示す。まず、トラヒック計測器７Ｂは、トラヒッ
ク状態として、使用率、閾値を越える頻度及びセル廃棄
率を測定する（ステップ２０１）。セル廃棄率推定パラ
メタ調節部８３Ｂは、 Ｈ^* _N ，Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） の算出を行い（ステップ２０２）、さらに、カルマンゲ
インＫ^* _N の算出を行う（ステップ２０３）。

【００７６】次に、パラメタａ^* （Ｎ）＝（ａ
₀₀（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ））^T の算出を行い
（ステップ２０４）、セル廃棄率推定パラメタ記憶部８
２Ｂにパラメタａ^* （Ｎ）を更新して保存する（ステッ
プ２０５）。次に、セル廃棄率推定パラメタ調節部８３
Ｂは、Ｘ（Ｎ）を算出し（ステップ２０６）、セル廃棄
率推定パラメータ記憶部８２Ｂに更新して保存する（ス
テップ２０７）。

【００７７】最後に、セル廃棄率推定部８１Ｂは、セル
廃棄率推定値を算出する（ステップ２０８）。ここで、
上記の第１及び第２の実施例の有効性の評価を行う。図
１２に第２の実施例の有効性を評価した例を示す。ここ
での評価の条件は次の通りである。即ち、８Ｍｂｐｓの
帯域を持つ仮想リンクに３ユーザからのセルが多重化さ
れて到着するとする。各ユーザからのセル到着過程はマ
ルコフ変調ポアソン過程に従うものとする。マルコフ変
調ポアソン過程は２状態とする。即ち、第１の状態では
６Ｍｂｐｓの速度でセルが到着し、その平均継続時間は
１ｍｓｅｃとする。また、第２の状態では１Ｍｂｐｓの
速度でセルが到着し、その平均継続時間は４ｍｓｅｃと
する。仮想リンクの始点側ノードには１２８のサイズを
もつバッファが用意されているとする。ここでも前記の
評価と同様に、バッファ内のセル数が１０以上である頻
度を２０秒毎に計測し、第１の実施例の方法、及び第２
の実施例の方法でセル廃棄率を推定する。セル長は５３
バイトの固定長とする。既に述べたように第１の実施例
に基づく方法ではバッファ内のセル数が１０以上である
頻度のみトラヒックデータとして利用し、第２の実施例
に基づく方法ではバッファ内セル数が１０以上である頻
度とセル廃棄率の両方をトラヒックデータとして利用す
る。図１２は、セル廃棄率の第１の実施例の方法に基づ
く推定値、第２の実施例の方法に基づく推定値、及びセ
ル廃棄率の実測値を示すグラフである。このグラフか
ら、第２の実施例に基づく方法が第１の実施例に基づく
方法に比べて、実測されたセル廃棄率の変動をとらえ推
定精度を高めていることが確かめられる。

【００７８】［第３の実施例］以下、本発明の第３の実
施例として、リンク容量推定装置（性能推定装置）につ
いて説明する。図１３は、本発明の第３の実施例を示す
リンク容量算出装置の機能ブロック図である。この実施
例においては式１はパラメータａ_i （ｉ＝０，１）を含
むものとし、リンク容量算出パラメータ記憶部８２Ｃは
パラメータａ₀ ，ａ₁ を記憶するテーブル８２１Ｃ、及
びパラメータａ₀ ，ａ₁ の推定誤差分散Ｘを記憶するテ
ーブル８２２Ｃを有している。これらはトラヒック計測
器７Ｃで得られた仮想リンク使用率ρとバッファ内の蓄
積セル数が閾値以上である割合ｂｔに基づいてリンク容
量算出パラメータ調節部８３Ｃにより更新される。具体
的にはパラメータａ₀ ，ａ₁ については加算器８３１Ｃ
や乗算器８３２Ｃにより a^* (N)=a ^* (N-1)+k ^* _N (log(bt(N))-h ^* _N ^T a ^* (N-
1)) の計算が行われる。ここでカルマンゲインｋ^* _N はカル
マンゲイン算出器８３３Ｃにより K^* _N =X(N｜N-1)h ^* _N (h^* _N ^T X( N｜N-1)h ^* _N + σ)
^-1 に基づいて算出される。またパラメータａ₀ ，ａ₁ の推
定誤差分散Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）は推定誤差分散算出器８３
４Ｃにより X(N｜N-1)=X(N-1)+Ω X(N)=(I_E -k^* _N h ^* _N ^T )X(N｜N-1) に基づいて算出／更新され、カルマンゲイン算出器８３
３Ｃにおいて利用される。この手続きにより更新された
パラメータａ₀ ，ａ₁ はセル廃棄率の目標値ｂ_{QO S} を実
現するためのリンク容量Ｃ_new を

【００７９】

【数１３】 に基づいて算出するために利用され、更に更新後のパラ
メータａ₀ ，ａ₁ 及びＸ（Ｎ）はリンク容量算出パラメ
ータ記憶部８２Ｃに保持される。次に、第３実施例の性
能評価例を示す。評価の条件は次の通りである。即ち、
仮想リンクにマルコフ変調ポアソン過程に従ってセルが
到着するとする。マルコフ変調ポアソン過程は２状態と
する。即ち、１の状態では１０Ｍｂｐｓの速度でセルが
到着し、その平均継続時間は１ｍｓｅｃとする。また、
２の状態では２Ｍｂｐｓの速度でセルが到着し、その平
均継続時間は３ｍｓｅｃとする。仮想リンクの始点側ノ
ードには１２８のサイズを持つバッファが用意されてい
るとする。ここではバッファ内のセル数が１０以上であ
る確率を２０秒毎に計測し、式７、式８に基づく手続き
でセル廃棄率目標値を満たすために必要なリンク容量を
算出、更新する。セル長は５３バイトの固定長とする。

【００８０】図１４は、リンク容量算出結果を示し、リ
ンク容量の更新結果を時間を追って記録し、更に比較の
ためセル廃棄率目標値を満たすために必要なリンク容量
を理論算出した結果を併せて記した。なおセル廃棄率目
標値は１０のマイナス８乗としている。図１４から、本
発明であるリンク容量算出方法によりリンク容量を逐次
更新した結果、リンク容量が理論的な最適値に漸近して
いることが確認できる。なお、この評価例ではセル廃棄
は全く生じていない。

【００８１】次に、条件を変えて効果検証を行った例を
示す。ここでの評価の条件は次の通りである。即ち、８
Ｍｂｐｓの帯域を持つ仮想リンクにマルコフ変調ポアソ
ン過程（ＭＭＰＰ）に従ってセルが到着するとする。マ
ルコフ変調ポアソン過程は２状態とする。即ち、１の状
態では８Ｍｂｐｓの速度でセルが到着し、その平均継続
時間は１ｍｓｅｃとする。また、２の状態では１Ｍｂｐ
ｓの速度でセルが到着し、その平均継続時間は６ｍｓｅ
ｃとする。仮想リンクの始点側ノードには１２８のサイ
ズを持つバッファが用意されているとする。ここでも、
前記の評価と同様に、バッファ内のセル数が１０以上で
ある確率を２０秒毎に計測し、式７、式８の方法に基づ
く手続きでセル廃棄率目標値を満たすために必要なリン
ク容量を算出、更新する。セル長はやはり５３バイトの
固定長とする。

【００８２】図１５は、リンク容量の更新結果を時間を
追って記録した結果、及び理論計算した必要なリンク容
量を示している。図１５からも本発明であるリンク容量
算出方法によりリンク容量を逐次更新した結果、リンク
容量が理論的な最適値に漸近していることが確認でき
る。この評価例においてもセル廃棄は全く生じていな
い。

【００８３】［第４の実施例］次に第４の実施例とし
て、セル廃棄率の実測定が可能な場合、すなわち、セル
廃棄率が実測できる程度に負荷が高い場合において、バ
ッファ内に２つの閾値（通常の閾値と、バッファ長程度
に高い閾値）を設定し、バッファ内セル数が閾値以上で
ある頻度を通常の閾値とバッファ長程度に高い閾値の両
方で把握し、パラメータｃ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，
Ｉ₁ 、ｊ＝０，１，…，Ｉ₂ ）のカルマンフィルタを用
いた更新にこれらデータを利用することで、リンク容量
算出方法の算出精度を高める例を示す。

【００８４】リンク容量算出装置の構成例を図１６に示
す。この実施例においては式１はパラメータｃ_i ，ａ_j
（ｉ＝０，ｊ＝０，１）を含むものとし、リンク容量算
出パラメータ記憶装置８２Ｄはパラメータｃ₀ ，ａ ₀ ，
ａ₁ を記憶するテーブル８２１Ｄ、及びパラメータ
ｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁ の推定誤差分散Ｘを記憶するテーブル
８２２Ｄを有している。これらはトラヒック計測器７Ｄ
で得られた仮想リンク使用率ρとバッファ内の蓄積セル
数が閾値以上である割合ｂｔ及びセル廃棄率ｂに基づい
てリンク容量算出パラメータ調整部８３Ｄにより更新さ
れる。具体的にはパラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁ について
は加算器８３１Ｄや乗算器８３２Ｄにより a^* (N)= a^* (N-1)+ K_N (1b ^* (N)-H _N ^T a ^* (N-1)) 1b^* (N)=(log(bt(N)),log(b(N)))^T の計算が行われる。ここでカルマンゲインＫ_N はカルマ
ンゲイン算出器８３３Ｄにより K_N =X(N｜N-1)H _N (H_N ^T X( N｜N-1) H_N + Σ) ^-1 に基づいて算出される。またパラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ
₁ の推定誤差分散Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１），Ｘ（Ｎ）は推定誤
差分散算出器８３４Ｄにより X(N｜N-1)=X(N-1)+Ω X(N)=(I_E -K_N H _N ^T )X(N｜N-1) に基づいて算出／更新され、カルマンゲイン算出器８３
３Ｄにおいて利用される。前記手続きにより更新された
パラメータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁ はリンク容量算出部８１Ｄ
においてセル廃棄率の目標値ｂ_QOS を実現するためのリ
ンク容量Ｃ_new を

【００８５】

【数１４】 に基づいて算出するために利用され、更に更新後のパラ
メータｃ₀ ，ａ₀ ，ａ₁及びＸ（Ｎ）はリンク容量算出
パラメータ記憶部８２Ｄに保持される。図１７に第４の
実施例の有効性を評価した例を示す。ここでの評価の条
件は次の通りである。即ち、１５６Ｍｂｐｓの帯域を持
つ仮想リンクに３０のユーザからのセルが多重化されて
到着するとする。各ユーザからのセル到着過程は、セル
が到着する期間と到着しない期間が交互する、オン−オ
フ過程に従うものとする。即ち、オンの状態では７Ｍｂ
ｐｓの速度でセルが到着し、その平均継続時間は１０ｍ
ｓｅｃとする。また、オフの状態ではセルは到着せず、
その平均継続時間は１３．３ｍｓｅｃとする。仮想リン
クの始点側ノードには１２８のサイズを持つバッファが
用意されているとする。ここでも前記の評価と同様にバ
ッファ内のセル数が１０以上である頻度を２０秒毎に計
測し、第３の実施例の方法、及び第４の実施例の方法で
ＶＰ容量を更新する。第３の実施例の方法に基づく場合
は閾値を超える頻度のみをトラヒック情報として利用
し、第４の実施例の方法に基づく場合は閾値を超える頻
度とセル廃棄率の両方をトラヒック情報として利用す
る。セル長は５３バイトの固定長、セル廃棄率目標値は
１０^-8とする。

【００８６】図１７において、セル廃棄率の第３の実施
例の方法に基づいてリンク容量を更新した場合のＶＰ容
量変化及びセル廃棄率、更に第４の実施例の方法に基づ
いてリンク容量を更新した場合のリンク容量変化及びセ
ル廃棄率のグラフを示しているが、このグラフから、ト
ラヒック情報を複数利用できる第４の実施例に基づく手
続きの方が正確な容量設計が行われ、リンク容量更新を
繰り返すうちセル廃棄率目標値を満たすリンク容量値に
結果が収束していくことが確認できる。（第３の実施例
に基づく方法では、この例ではリンク容量更新を繰り返
してもセル廃棄率は改善されない。） なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、
特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能である。

【００８７】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明は広範なセ
ル到着過程に成立する性質をセル廃棄率推定に利用する
ことでセル廃棄率推定式の適用範囲を広くし、セル廃棄
率推定に要する測定項目を二つ程度にすることで（仮想
リンクの使用率、バッファ内のセル数がしきい値以上で
ある確率）トラヒック測定の手間の軽減化、測定結果記
憶のためのメモリ量の削減化を図っている。また、加
法、乗法、指数演算を組み合わせた極く簡単なセル廃棄
率推定式を用いることでセル廃棄率推定に要する演算量
を軽減し、更にセル廃棄率推定式に含まれるパラメータ
を測定結果に基づいてカルマンフィルタ推定すること
で、セル廃棄率推定式に自律修正機能を持たせ、セル廃
棄率推定式の柔軟性、適応性を高めている。

【００８８】これらの特徴を総合すれば、本発明は、実
時間で通信網の品質を管理し、輻輳検出、更に輻輳検出
の際の仮想リンクの帯域割当、変更を適切かつ迅速に行
う上で極めて有効である。また、本発明は、広範なセル
到着過程に成立する性質をセル廃棄率推定に利用して導
かれたリンク容量算出式を用いているため、適用範囲が
広く、リンク容量算出に要する測定項目を二つ程度にす
ることで（仮想リンクの使用率、バッファ内のセル数が
しきい値以上である頻度）トラヒック測定の手間の軽減
化、測定結果記憶のためのメモリ量の削減化を図ってい
る。また、リンク容量算出式には簡単な式を用いること
で、リンク容量算出に要する演算量を軽減し、更にリン
ク容量算出式に含まれるパラメタを測定結果に基づいて
カルマンフィルタ推定することで、リンク容量算出式に
自律修正機能を持たせ、リンク容量算出式の柔軟性、適
用性を高めている。

【００８９】これらの特徴を総合すれば、本発明は、実
時間で通信網の品質を測定管理しながら、仮想リンクの
帯域割り当て、変更を適切かつ迅速に行う上で極めて有
効である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用する通信網の構成図である。

【図２】本発明を適用する通信網における仮想リンク及
びその両端ノードの構成図である。

【図３】本発明の第１の動作説明図である。

【図４】本発明を適用する通信網における仮想リンク及
びその両端ノードの構成図及び仮想リンク容量算出装置
の機能構成図である。

【図５】本発明の第２の動作説明図である。

【図６】本発明の第１の実施例のセル廃棄率推定装置の
機能ブロック図である。

【図７】本発明の第２の実施例の処理の流れを示す図で
ある。

【図８】本発明の第１の実際例のセル廃棄率の推定値、
理論値及びバッファ内のセル数が１０以上である確率を
示す第１のグラフである。

【図９】本発明の第１の実施例のセル廃棄率の推定値、
理論値及びバッファ内のセル数が１０以上である確率を
示す第２のグラフである。

【図１０】本発明の第２の実施例のセル廃棄率推定装置
の構成図である。

【図１１】本発明の第２の実施例の処理の流れを示す図
である。

【図１２】本発明の第２の実施例の有効性の評価を示す
図である。

【図１３】本発明の第３の実施例のリンク容量算出装置
の機能ブロック図である。

【図１４】本発明の第３の実施例の第１のリンク容量算
出結果を示す図である。

【図１５】本発明の第３の実施例の第２のリンク容量算
出結果を示す図である。

【図１６】本発明の第４の実施例のリンク容量算出装置
の構成図である。

【図１７】本発明の第４の実施例の有効性の評価を示す
図である。

【符号の説明】

１ 通信網 ２１〜２４ ノード ３１〜３６ ユーザトラヒックの監視点 ４１〜４６ ユーザ ５１〜５９ 仮想リンク ６ ノード内バッファ、ユーザトラヒック監視点内セル
数監視用バッファ ７ トラヒック計測器 ８ セル廃棄率推定器 ８１ セル廃棄率推定部 ８２ セル廃棄率推定パラメタ記憶装置 ８３ セル廃棄率推定パラメタ調整部 ８２１ パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，
ｊ＝０，１，…，Ｉ₂）記憶テーブル ８２２ パラメタＣ_i ，ａ_j （ｉ＝０，１，…，Ｉ₁ ，
ｊ＝０，１，…，Ｉ₂）推定誤差分散記憶テーブル ８３１ 加算器 ８３２ 乗算器 ８３３ カルマンゲイン算出器 ８３４ 推定誤差分散算出器 ９１Ａ データ要求信号 ９２Ａ トラヒック状態情報 ９３Ａ セル廃棄率推定パラメタ ９４Ａ セル廃棄率推定値 ９５Ａ セル廃棄率推定パラメタ調整機能 ９６Ａ セル廃棄率推定パラメタ保持機能 ９７Ａ セル廃棄率推定機能 ９３Ｃ リンク療養算出パラメタ ９４Ｃ リンク容量 ９５Ｃ リンク容量算出パラメタ調整機能 ９６Ｃ リンク容量算出パラメタ保持機能 ９７Ｃ リンク容量算出機能

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のノードと、該複数のノードを接続
   する仮想リンクを有し、該仮想リンクのトラヒック状態
   を測定するＡＴＭ網における性能推定方法において、 前記仮想リンクの使用率と、バッファ内の蓄積セル数が
   閾値以上である割合を測定し、 前記仮想リンクの使用率と、前記バッファ内の蓄積セル
   数が閾値以上である割合と、更新前の性能推定パラメー
   タの推定誤差分散、または、該更新前の性能推定パラメ
   ータに基づいて、前記推定誤差分散、または、前記性能
   推定パラメータを更新し、 更新後の推定誤差分散と、更新後の性能推定パラメータ
   を記憶し、 前記更新後の性能推定パラメータにより前記仮想リンク
   の性能推定を行うことを特徴とする性能推定方法。
2. 【請求項２】 前記性能推定パラメータを、セル廃棄率
   推定パラメータとし、前記性能推定を、セル廃棄率推定
   とする請求項１記載の性能推定方法。
3. 【請求項３】 前記セル廃棄率推定パラメータの更新
   は、 前記バッファ内の蓄積セル数の閾値をＫｔ、前記仮想リ
   ンクの使用率をρ、予め定められた自然数をＩ、前記推
   定誤差分散をＸ、前記セル廃棄率推定パラメータの自己
   共分散行列をΩとして、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、 カルマンゲインｋ^* _N をバッファ内の蓄積セル数がＫｔ
   以上である割合をｂｔ（Ｎ），ｂｔの自己共分散関数を
   σとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
   1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出し、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新し、 前記セル廃棄率推定パラメータａ^* (N) ＝（ａ₀ (N) ，
   ａ₁ (N))^T を前記更新前のセル廃棄率推定パラメータａ
   ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* (N−1)＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ（N ))−
   ｈ^* _N ^T ａ^* （N −1)｝ により更新し、 前記セル廃棄率推定は、前記バッファサイズをＫとし
   て、前記更新後のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ）
   を用いて、 ｅｘｐ［（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ）］ により推定する請求項２記載のセル廃棄率推定方法。
4. 【請求項４】 前記セル廃棄率推定パラメータの更新
   は、 前記バッファに複数の閾値を設け、予め定められた自然
   数をＪ，ｊ＝１，・・，Ｊとし、前記バッファ内セル数
   が閾値Ｋｊ以上である割合をｂｊ（Ｎ）とし、ごとに算
   出し、 前記仮想リンク使用率をρ、予め定められた自然数をＩ
   ₁ ，Ｉ₂ 、前記推定誤差分散をＸ、前記セル廃棄率推定
   パラメータの自己共分散行列をΩとして、 【数１】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、 カルマンゲインＫ_N を、ｂｊ（Ｎ）の自己共分散行列を
   Σとして、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
   Ｈ_N ＋Σ｝^-1により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）によ
   り前記推定誤差分散Ｘを更新し、 前記セル廃棄率推定パラメータ ａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），・・，ｃI
   ₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁（Ｎ），・・，ａI₂（Ｎ））
   ^T を、 １ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ ，（Ｎ）），・・，log
   （ｂ_J （Ｎ）））^T と、前記更新前のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ−
   １）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ
   _N ^T ａ^* （Ｎ−１）｝ により更新し、 前記セル廃棄率推定は、前記バッファサイズをＫとし
   て、前記更新後のセル廃棄率推定パラメータａ（Ｎ）を
   用いて、 ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ （log ρ）＋・・＋ｃI₁（log ρ）
   ^I1＋（Ｋ＋１）｛ａ₀ ＋ａ₁ （log ρ）＋・・＋ａI
   ₂（log ρ）^I2｝］ により推定する請求項２記載のセル廃棄率推定方法。
5. 【請求項５】 前記性能推定パラメータを、リンク容量
   算出パラメータとし、前記性能推定を、リンク容量算出
   とする請求項１記載の性能推定方法。
6. 【請求項６】 前記仮想リンクの使用率が予め定められ
   た閾値を超えている間は、前記リンク容量算出パラメー
   タの更新を停止する請求項５記載の性能推定方法。
7. 【請求項７】 前記リンク容量算出パラメータの更新
   は、 前記バッファ内の蓄積セル数の閾値をＫｔ、前記仮想リ
   ンクの使用率をρ、予め定められた自然数をＩ、前記推
   定誤差分散をＸ、前記リンク容量算出パラメータの自己
   共分散行列をΩとして、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、 カルマンゲインｋ^* _N をバッファ内の蓄積セル数がＫｔ
   以上である割合をｂｔ（Ｎ），ｂｔの自己共分散関数を
   σとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
   1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出し、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新し、 前記リンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ）＝（ａ
   ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ））^T を、前記更新前のリンク容量
   算出パラメータａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ
   （Ｎ））−ｈ^* _N ^T ａ ^* （Ｎ−１）｝ により更新し、 前記リンク容量算出は、セル廃棄率目標値をｂ_QOS 、前
   記バッファサイズをＫとして、前記更新後のリンク容量
   算出パラメータａ^* （Ｎ）を用いて、 ρ_QOS ＝ｅｘｐ［｛log ｂ_QOS −（Ｋ＋１）ａ₀ ｝／
   （Ｋ＋１）ａ₁ ］ を算出し、現在の仮想リンク容量Ｃに基づいて、 Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する請求項５または６記載の性
   能推定方法。
8. 【請求項８】 前記リンク容量算出パラメータの更新
   は、 前記バッファに複数の閾値を設け、予め定められた自然
   数をＪ、ｊ＝１，・・，Ｊとし、前記バッファ内セル数
   が閾値Ｋｊ以上である割合をｂｊ（Ｎ）とし、 前記仮想リンク使用率をρ、予め定められた自然数をＩ
   ₁ ，Ｉ₂ 、前記推定誤差分散をＸ、前記リンク容量算出
   パラメータの自己共分散行列をΩとして、 【数２】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出し、 カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の自己共分散行列をΣ
   として、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
   Ｈ_N ＋Σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新し、 前記リンク容量算出パラメータ ａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），・・，ｃI
   ₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ ₁ （Ｎ），・・，ａI
   ₂（Ｎ））^T を、 １ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ))，・・，log （ｂ_J
   （Ｎ)) )^T と、前記更新前のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ−
   １）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ_N
   ^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新し、 前記リンク容量算出は、セル廃棄率目標値をｂ_QOS 、前
   記バッファサイズをＫ、前記更新後のリンク容量算出パ
   ラメータａ^* （Ｎ）を用いて、 ｂ_QOS ＝ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ log ρ＋・・・＋ｃI₁（lo
   g ρ）^I1＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ＋・・・＋ａ
   I₂（log ρ）^I2） を満たすρ_QOS を算出し、現在の仮想リンク容量Ｃに基
   づいて Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する請求項５または６記載の性
   能推定方法。
9. 【請求項９】 複数のノードと、該複数のノードを接続
   する仮想リンクを有し、仮想リンクのトラヒック状態を
   測定するＡＴＭ網における性能推定装置において、 前記仮想リンクの使用率と、バッファ内の蓄積セル数が
   閾値以上である割合と、更新前の性能推定パラメータの
   推定誤差分散、または、該更新前の性能推定パラメータ
   に基づいて、前記推定誤差分散、または、前記性能推定
   パラメータを更新する性能推定パラメータ調節手段と、 前記更新後の推定誤差分散と、前記更新後の性能推定パ
   ラメータを記憶する性能推定パラメータ記憶手段と、 前記更新後の性能推定パラメータに基づいて前記仮想リ
   ンクの性能を推定する性能推定手段からなることを特徴
   とする性能推定装置。
10. 【請求項１０】 前記性能推定パラメータをセル廃棄率
    推定パラメータとし、前記性能推定をセル廃棄率推定と
    する請求項９記載の性能推定装置。
11. 【請求項１１】 前記セル廃棄率推定パラメータ調節手
    段は、 前記バッファ内の蓄積セル数の閾値をＫｔ、前記仮想リ
    ンクの使用率をρ、予め定められた自然数をＩ、前記推
    定誤差分散をＸ、前記セル廃棄率推定パラメータの自己
    共分散行列をΩとし、 ｈ^* ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、 カルマンゲインｋ^* _N を、前記バッファ内の蓄積セル数
    がＫｔ以上である割合をｂｔ（Ｎ）、ｂｔの自己共分散
    関数をσとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
    1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新する手段と、 前記セル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ）＝（ａ
    ₀ （Ｎ）、ａ₁ （Ｎ））^T を、前記更新前のセル廃棄率
    推定パラメータａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ
    （Ｎ））−ｈ^* _N ^T ａ ^* （Ｎ−１）｝ により更新する手段とを有し、 前記セル廃棄率推定手段は、前記バッファサイズをＫと
    して、前記更新後のセル廃棄率推定パラメータａ
    ^* （Ｎ）を用いて、 ｅｘｐ［（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ）］ によりセル廃棄率を推定する請求項１０記載の性能推定
    装置。
12. 【請求項１２】 前記セル廃棄率推定パラメータ調節手
    段は、 前記バッファに複数の閾値を設け、予め定められた自然
    数をＪ、ｊ＝１，・・，Ｊとし、前記バッファ内セル数
    が閾値Ｋｊ以上である割合をｂｊ（Ｎ）とし、 仮想リンク使用率をρ、予め定められた自然数をＩ₁ ，
    Ｉ₂ 、前記推定誤差分散をＸ、前記セル廃棄率推定パラ
    メータの自己共分散行列をΩとして、 【数３】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、 カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の自己共分散行列をΣ
    として、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
    Ｈ_N ＋Σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新する手段と、 前記セル廃棄率推定パラメータ ａ^* （Ｎ）＝（ｃ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），・・，ＣI
    ₁（Ｎ），ａ₀ （Ｎ），ａ₁（Ｎ），・・，ａI₂（Ｎ））
    ^T を、 １ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ))，・・，log （ｂ_J
    （Ｎ))）^T と、前記更新前のセル廃棄率推定パラメータａ^* （Ｎ−
    １）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ_N
    ^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新す手段とを有し、 前記セル廃棄率推定手段は、 前記バッファサイズをＫとし、前記更新後のセル廃棄率
    推定パラメータａ^* （Ｎ）を用いて、 ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ （log ρ）＋・・＋ＣI₁（log ρ）
    ^I1＋（Ｋ＋１）｛ａ₀ ＋ａ₁ （log ρ）＋・・＋ａI
    ₂（log ρ）^I2｝］ によりセル廃棄率を推定する請求項１０記載の性能推定
    装置。
13. 【請求項１３】 前記性能推定パラメータをリンク容量
    算出パラメータとし、前記性能推定をリンク容量算出と
    する請求項９記載の性能推定装置。
14. 【請求項１４】 前記仮想リンクの使用率が予め定めら
    れた閾値を超えている間は、前記リンク容量算出パラメ
    ータの更新を停止することを特徴とする請求項１３記載
    の性能推定装置。
15. 【請求項１５】 前記リンク容量算出パラメータ調節手
    段は、 前記バッファ内の蓄積セル数の閾値をＫｔ、前記仮想リ
    ンクの使用率をρ、予め定められた自然数をＩ、前記推
    定誤差分散をＸ、前記リンク容量算出パラメータの自己
    共分散行列をΩとし、 ｈ^* _N ＝（１，（Ｋｔ＋１），（Ｋｔ＋１）log ρ）^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、 カルマンゲインｋ^* _N を、前記バッファ内の蓄積セル数
    がＫｔ以上である割合をｂｔ（Ｎ），ｂｔの自己共分散
    関数をσとして、 ｋ^* _N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−1)ｈ^* _N ｛ｈ^* _N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−
    1)ｈ^* _N ＋σ｝^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −ｋ^* _N ｈ^* _N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新する手段と、 前記リンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ）＝（ａ
    ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ））^T を、前記更新前のリンク容量
    算出パラメータａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−１）＋ｋ^* _N ｛log （ｂｔ
    （Ｎ））−ｈ^* _N ^T ａ^*（Ｎ−１）｝ により更新する手段とを有し、 前記リンク容量算出手段は、 セル廃棄率目標値をｂ_QOS 、前記バッファサイズをＫと
    して、前記更新後のリンク容量算出パラメータａ
    ^* （Ｎ）を用いて、 ρ_QOS ＝ｅｘｐ［｛log ｂ_QOS −（Ｋ＋１）ａ₀ ｝／
    （Ｋ＋１）ａ₁ ］ を算出し、 Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する請求項１３または１４記載
    の性能推定装置。
16. 【請求項１６】 前記リンク容量算出パラメータ調節手
    段は、 前記バッファに複数の閾値を設け、予め定められた自然
    数をＪ、ｊ＝１，・・，Ｊとし、前記バッファ内セル数
    が閾値Ｋｊ以上である割合をｂｊ（Ｎ）とし、 仮想リンク使用率をρ、予め定められた自然数をＩ₁ ，
    Ｉ₂ 、前記推定誤差分散をＸ、前記リンク容量算出パラ
    メータの自己共分散行列をΩとして、 【数４】 Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）＝Ｘ（Ｎ−１）＋Ω を算出する手段と、 カルマンゲインＫ_N をｂｊ（Ｎ）の自己共分散行列をΣ
    として、 Ｋ_N ＝Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）Ｈ_N ｛Ｈ_N ^T Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１）
    Ｈ_N ＋Σ］^-1 により算出して、 Ｘ（Ｎ）＝（Ｉ_E −Ｋ_N Ｈ_N ^T ）Ｘ（Ｎ｜Ｎ−１） により前記推定誤差分散Ｘを更新する手段と、 前記リンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ）＝（ｃ
    ₀ （Ｎ），ｃ₁ （Ｎ），・・，ＣI₁（Ｎ），ａ
    ₀ （Ｎ），ａ₁ （Ｎ），・・，ａI₂（Ｎ））^T を、 １ｂ^* （Ｎ）＝（log （ｂ₁ （Ｎ))，・・，log （ｂ_J
    （Ｎ))）^T と、前記更新前のリンク容量算出パラメータ
    ａ^* （Ｎ−１）を用いて、 ａ^* （Ｎ）＝ａ^* （Ｎ−1)＋Ｋ_N ｛１ｂ^* （Ｎ）−Ｈ_N
    ^T ａ^* （Ｎ−1)｝ により更新する手段とを有し、 前記リンク容量算出手段は、 セル廃棄率目標値をｂ_QOS 、前記バッファサイズをＫと
    し、前記更新後のリンク容量算出パラメータａ^* （Ｎ）
    を用いて、 ｂ_QOS ＝ｅｘｐ［ｃ₀ ＋ｃ₁ log ρ＋・・・＋ｃI₁（lo
    g ρ）^I1＋（Ｋ＋１）（ａ₀ ＋ａ₁ log ρ＋・・・＋ａ
    I₂（log ρ）^I2） を満たすρ_QOS を算出し、 現在の仮想リンク容量Ｃに基づいて Ｃ_new ＝（ρ／ρ_QOS ）Ｃ によりリンク容量を算出する請求項１３または１４記載
    の性能推定装置。