[发明专利]带宽分配方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及网络通信技术，尤其涉及一种带宽分配方法和设备。

背景技术

随着多媒体数据业务的发展，高清晰度数字电视广播、网络新闻广播、无线信道多媒体传输、在线游戏、视频会议、流媒体传输等多媒体数据业务不断涌现，多媒体带宽分配算法对于多媒体网络性能分析等有十分重要的意义。

家庭网关中可变比特速率(Variable Bit Rate，VBR)业务是一种多媒体数据业务，VBR视频流具有较大的突发性，这种突发性容易导致网络拥塞，从而影响服务质量(Quality of Service，QoS)。在现有技术中，可以通过预留资源方式保证QoS，但是这种方式下带宽利用率很低。为了解决带宽利用率低的问题，可以通过多分形自回归聚合移动平均(Fractional Auto Regression Integrated Moving Average，FARIMA)模型对VBR业务进行流量预测，根据预测的流量分配带宽，但是，现有技术中的FARIMA模型预测非平稳流量时准确度不高。

发明内容

本发明实施例提供一种带宽分配方法和设备，以提高流量预测准确度。

本发明实施例提供了一种带宽分配方法，包括：采集带宽的历史数据序列；根据所述采集的带宽的历史数据序列，获得带宽的趋势序列值和带宽的波动序列值；根据所述带宽的波动序列值，获得带宽的波动序列的预测序列值；根据所述带宽的趋势序列值和所述带宽的波动序列的预测序列值，获得带宽的预测序列值；根据所述带宽的预测序列值分配带宽。

本发明实施例还提供了一种带宽分配设备，包括：采集模块，用于采集带宽的历史数据序列；趋势模块，用于根据所述采集的带宽的历史数据序列，获得带宽的趋势序列值和带宽的波动序列值；波动预测模块，用于根据所述带宽的波动序列值，获得带宽的波动序列的预测序列值；带宽预测模块，用于根据所述带宽的趋势序列值和所述带宽的波动序列的预测序列值，获得带宽的预测序列值；分配模块，用于根据所述带宽的预测序列值分配带宽。

由上述技术方案可知，由于根据获得的带宽的趋势序列值和带宽的波动序列的预测序列值来获得带宽的预测序列值，再根据带宽的预测序列值分配带宽，可以提高非平稳流量时带宽的预测准确性，进而，提高带宽资源的分配效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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为本发明带宽分配方法一实施例的流程示意图；

图2为本发明中获得趋势序列值的流程示意图；

图3为本发明中获得波动序列的预测值的流程示意图；

图4为本发明与现有技术的仿真比较示意图；

图5为本发明带宽分配设备一实施例的结构示意图；

图6为本发明带宽分配设备另一实施例的结构示意图；

图7为本发明带宽分配设备另一实施例的结构示意图。

具体实施方式

图1为本发明带宽分配方法一实施例的流程示意图，包括：

步骤11：采集带宽的历史数据序列；

其中，该历史数据序列是指带宽(或称为流量)的历史数据序列。可以设置一个滑动窗口，位于该窗口之内的数据为被采集的数据，假设滑动窗口的大小为N，则采集的带宽的历史数据序列可以表示为：x₁、x₂...x_N。在本实施例中，在采集带宽的历史数据序列的时候，所参考的时间单位可以是月，或日，或小时，或分钟，或秒。比如，在滑动窗口的大小为N内，采集2个月内的带宽的历史数据序列，或采集180天内的带宽的历史数据序列或采集，或8个小时内的带宽的历史数据序列，或180秒内的带宽的历史数据序列。

步骤12：根据该采集的带宽的历史数据序列，获得带宽的趋势序列值和带宽的波动序列值；

参见图2，在本实施例中，根据该带宽的历史数据序列，获得带宽的趋势序列值的步骤可以包括：

步骤21：根据该采集的带宽的历史数据序列，获得带宽的趋势属性的参数值。在求解带宽的趋势属性的参数值时，可以将该带宽的历史数据序列和该带宽的历史数据序列对应的预测序列组成的方程的最小二乘解，确定为该带宽的趋势属性的参数值，该带宽的历史数据序列的预测序列是关于该带宽的趋势属性的参数值的函数。