专利名称：一种网络业务质量的测量方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及网络业务开发技术领域，特别涉及一种网络业务质量的测量方法和装置。
背景技术：
随着网络业务的不断拓展，诸如IPTV (网络电视)、3G视频的视频业务已经深入人们的生活。但是网络传输信道受网络带宽的限制、丢包和延迟等因素都会影响网络业务质量。因此保障网络QoS(Quality of Servic,服务质量)、提升QoE(Quality of Experience,用户感知)是非常重要的。而良好的网络业务质量评估方法，是保证业务质量的重要手段。网络业务质量评估分为主观评估方法和客观评估方法，主观评估方法依赖人为的参与，评估结果可靠，但是由于主观评估受到环境、人员的影响，实施难度大成本高，难以普 遍应用，特别是在评估有实时性要求的应用环境中，更不适于应用。客观评估方法是在不需要人为参与的情况下，直接对网络业务的质量进行评估，其具有成本较低且能够对网络业务进行实时评估的优点。然而，目前并没有对网络业务的客观评估方法提出一种有效的解决方案，亟待一种简单、高效且符合人对网络业务评估主观感受的网络业务的客观评估方法。
发明内容
本发明提供了一种网络业务质量的测量方法和装置，以解决现有技术中不存在对网络业务的客观评估方法的有效解决方案的问题。为达到上述目的，本发明实施例采用了如下技术方案本发明实施例提供的一种网络业务质量的测量方法，选取网络性能参数作为用于测量网络业务质量的测量指标，并获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式，所述方法包括提取目标数据流的网络性能参数数据；根据所述提取到的网络性能参数数据选择所采用的对应关系式，并由所选择的对应关系式计算得到所述目标数据流的质量估计值。本发明实施例还提供了一种网络业务质量的测量装置，所述装置包括对应关系式获取单元，用于选取网络性能参数作为用于测量网络业务质量的测量指标，并获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式；网络性能参数数据提取单元，用于提取目标数据流的网络性能参数数据；计算单元，用于根据所述提取到的网络性能参数数据选择所采用的对应关系式，并由所选择的对应关系式计算得到所述目标数据流的质量估计值。本发明实施例的有益效果是本发明实施例提出一种利用网络性能参数来测量网络业务质量的新方案，通过预先获取网络性能参数与质量估计值的对应关系式，执行测量时由提取出的数据流的网络性能参数和对应关系式计算得到质量估计值的技术手段，能够快速准确地得到对网络业务质量的测量结果，适用于对实时性要求较高的场景。本发明实施例的方案成本较小，操作简单，测量结果准确率高。经过实验验证，本方案测量得到的质量估计值与用户实际的主观评估值具有较高的一致性。
图I为本发明实施例一提供的一种网络业务质量的测量方法流程图；图2为本发明实施例二提供的一种网络业务质量的测量方法流程图；图3为本发明实施例三提供的一种网络结构示意图；图4为本发明实施例三提供的对样本数据流I的劈分过程示意图；
图5为本发明实施例三提供的一种网络业务质量的测量装置结构图；图6为三种视频对应的主观评估值和客观测量值的关系示意图。
具体实施例方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。本发明实施例将网络性能参数选取为用于测量网络业务质量的测量指标。网络性能参数为反映数据流在网络中性能的参数，例如，该参数可以为数据流所使用的带宽、数据流的丢包率、数据流的传输时延等参数。本发明实施例把网络性能参数作为样本集，采用M5’模型树算法建立与网络业务QoE的相关性模型，得到网络性能参数与测量结果(质量估计值)的对应关系从而，实现网络业务QoE的无参考评估。本发明能够有效地评测网络性能对于网络业务的影响，显著提高客观测量网络业务质量所得到的测量结果的准确性。参见图1，为本发明实施例一提供的一种网络业务质量的测量方法，包括11 :将网络性能参数选取为用于测量网络业务质量的测量指标，并获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式。该质量估计值即为测量得到的结果。本实施例中不同取值范围的网络性能参数可以具有不同的对应关系式。12 :提取目标数据流的网络性能参数数据。该目标数据流是作为测量对象的网络业务的数据流，即需要被测量的网络业务的数据流。13:根据所述提取到的网络性能参数数据选择所采用的对应关系式，并由所选择的对应关系式计算得到所述目标数据流的质量估计值。上述网络性能参数可以为数据流所使用的带宽、数据流的丢包率、数据流的传输时延等参数。示例性的，上述网络性能参数选取为MDI (Media Delivery Index,媒体流传输指标)数据。由上所述，本发明实施例提出一种利用网络性能参数来测量网络业务质量的新方案，通过预先获取网络性能参数与质量估计值的对应关系式，执行测量时由提取出的数据流的网络性能参数和对应关系式计算得到质量估计值的技术手段，能够快速准确地得到对网络业务质量的测量结果，适用于对实时性要求较高的场景。本发明实施例的方案成本较小，操作简单，测量结果准确率高。经过实验验证，本方案测量得到的质量估计值与用户实际的主观评估值具有较高的一致性。
在图I所示实施例的基础上，进一步的，上述步骤11中利用如下方式，获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式获取样本数据流在多种网络环境下的网络性能参数数据，得到样本集；按照M5’模型树，根据所确定的劈分条件和劈分终止条件对样本集中的数据进行劈分，生成所述样本集的树结构并得到所述树结构的叶子结点，其中，所述树结构中的每个结点包括符合相应劈分条件的网络性能参数数据，所述叶子结点为符合劈分终止条件的结占.根据所述各叶子结点中网络性能参数数据对应的主观评估值，拟合出每个叶子结点的网络性能参数数据相对于主观评估值的线性关系式，选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式。
进一步的，所述网络性能参数包括第一参数和第二参数，上述按照M5’模型树，根据所确定的劈分条件和劈分终止条件对样本集中的数据进行劈分包括SI:分别计算所述样本集中各第一参数数据和各第二参数数据的目标属性标准差，得到最大目标属性标准差；S2:将最大目标属性标准差所对应的第一参数值或者第二参数值作为劈分点，并利用由所述劈分点确定的劈分条件将所述样本集劈分成两个结点；S3:对所述劈分出的两个结点进行劈分，判断劈分出的结点是否满足劈分终止条件，若是，结束对该结点的劈分，将该结点作为叶子结点；若否，对不满足劈分终止条件的结点，执行与上述SI和S2中相同的操作，分别计算该结点中各第一参数数据和各第二参数数据的目标属性标准差，得到该结点的最大目标属性标准差，并将该结点的最大目标属性标准差所对应的第一参数值或者第二参数值作为该结点的劈分点，利用该结点的劈分点对该结点中的网络性能参数数据进行劈分，形成两个新的结点，返回S3，继续对该两个新的结点进行劈分；其中，当所述劈分点为第一参数值时，所述劈分条件为将第一参数值大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点，将第一参数值不大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点；当所述劈分点为第二参数值时，所述劈分条件为将第二参数值大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点，将第二参数值不大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点；所述劈分终止条件为结点中所包括的网络性能参数数据的数目不小于预定数值。进一步的，通过如下方式计算当前被劈分的各第一参数数据的目标属性标准差将所述被劈分的第一参数数据中除去最大值和最小值的第一参数数据都作为划分点数据；利用每一个划分点数据将所述被劈分的第一参数数据划分为两个集合，通过如下公式计算每个划分点数据的目标属性标准差，得到所述各第一参数数据的目标属性标准差^ =,十φ十φ,其中，^ ^表示划分点数据Xw的目标属性标准差，为利用划分点数据Xkj划分第一参数数据得到的两个集合，sd( ·)表示计算标准差，I I表示取集合中元素的数目，Tkj表示被劈分的第一参数数据组成的集合；通过如下方式计算当前被劈分的各第二参数数据的目标属性标准差将所述被劈分的第二参数数据中除去最大值和最小值的第二参数数据都作为划分点数据；利用每一个划分点数据将所述被劈分的第二参数数据划分为两个集合，通过如下公式计算每个划分点数据的目标属性标准差，得到所述各第二参数数据的目标属性标准差
权利要求
1.一种网络业务质量的测量方法，其特征在于，选取网络性能参数作为用于测量网络业务质量的测量指标，并获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式，所述方法包括 提取目标数据流的网络性能参数数据； 根据所述提取到的网络性能参数数据选择所采用的对应关系式，并由所选择的对应关系式计算得到所述目标数据流的质量估计值。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式包括 获取样本数据流在多种网络环境下的网络性能参数数据，得到样本集； 按照M5’模型树，根据所确定的劈分条件和劈分终止条件对样本集中的数据进行劈分，生成所述样本集的树结构并得到所述树结构的叶子结点，其中，所述树结构中的每个结点包括符合相应劈分条件的网络性能参数数据，所述叶子结点为符合劈分终止条件的结点； 根据所述各叶子结点中网络性能参数数据对应的主观评估值，拟合出每个叶子结点的网络性能参数数据相对于主观评估值的线性关系式，选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述网络性能参数包括第一参数和第二参数， 所述按照M5’模型树，根据所确定的劈分条件和劈分终止条件对样本集中的数据进行劈分包括 分别计算所述样本集中各第一参数数据和各第二参数数据的目标属性标准差，得到最大目标属性标准差； 将最大目标属性标准差所对应的第一参数数据或者第二参数数据作为劈分点，并利用由所述劈分点确定的劈分条件将所述样本集劈分成两个结点； 对所述劈分出的两个结点进行劈分，判断结点是否满足劈分终止条件，若是，结束对该结点的劈分，将该结点作为叶子结点；若否，对不满足劈分终止条件的结点，分别计算该结点中各第一参数数据和各第二参数数据的目标属性标准差，得到该结点的最大目标属性标准差，并将该结点的最大目标属性标准差所对应的第一参数数据或者第二参数数据作为该结点的劈分点，利用该结点的劈分点对该结点中的网络性能参数数据进行劈分，劈分出两个新的结点，并继续对该两个新的结点进行劈分； 其中，当所述劈分点为第一参数数据时，所述劈分条件为将第一参数数据大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点，将第一参数数据不大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点；当所述劈分点为第二参数数据时，所述劈分条件为将第二参数数据大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点，将第二参数数据不大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点； 所述劈分终止条件为结点中所包括的网络性能参数数据的数目不小于预定数值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于， 通过如下方式计算当前被劈分的各第一参数数据的目标属性标准差 将所述被劈分的第一参数数据中除去最大值和最小值的第一参数数据都作为划分点数据；利用每一个划分点数据将所述被劈分的第一参数数据划分为两个集合，通过如下公式计算每个划分点数据的目标属性标准差，得到所述各第一参数数据的目标属性标准差 、哪备Φ备Φ， 其中，Smk表示划分点数据的目标属性标准差，T1ki和g为利用划分点数据划分第一参数数据得到的两个集合，sd( ·)表示计算标准差，I I表示取集合中元素的数目，Tkj表示被劈分的第一参数数据组成的集合； 通过如下方式计算当前被劈分的各第二参数数据的目标属性标准差 将所述被劈分的第二参数数据中除去最大值和最小值的第二参数数据都作为划分点数据； 利用每一个划分点数据将所述被劈分的第二参数数据划分为两个集合，通过如下公式计算每个划分点数据的目标属性标准差，得到所述各第二参数数据的目标属性标准差1V1Ij 其中表示划分点数据Xw的目标属性标准差r/和I；力利用划分点数据Xw划分第二参数数据得到的两个集合，sd( ·)表示计算标准差，I I表示取集合中元素的数目，Tkj表示被劈分的第二参数数据组成的集合。
5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，在选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式之前，所述方法还包括 遍历树结构中的叶子结点，判断遍历到的叶子结点的母结点是否符合剪切条件，若否，保持遍历到的叶子结点及母结点，若是，删除遍历到的叶子结点，并将该叶子结点的母结点转换为叶子结点； 其中，所述剪切条件为叶子结点的母结点的预测误差不大于剪切阈值，所述母结点的预测误差可以表示如下 Er 一 INI Rmse- IN11 Rmse1- I Nr I RMSEr 其中，Ek表示预测误差，Rmse为由叶子结点的母结点的预测值与主观评估值的均方根误差，Rmse1为母结点的左叶子结点的预测值与主观评估值的均方根误差，R—为母结点的右叶子结点的预测值与主观评估值的均方根误差，所述预测值由结点的网络性能参数数据相对于主观评估值的线性关系式得到小为母结点上所有网络性能参数数据的集合，N1为左叶子结点上所有网络性能参数数据的集合，Nr为右叶子结点上所有网络性能参数数据的集合，I表示取集合中网络性能参数数据的数目。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式之前，所述方法还包括 当树结构中的所有叶子结点都不满足剪切条件时，遍历叶子结点，利用拟合出的叶子结点的母结点的线性关系式对叶子结点的线性关系式进行更新，利用更新后的线性关系式判断叶子结点是否符合平滑条件，若否，选取更新前的叶子结点的线性关系式作为所使用的该叶子结点的线性关系式，若是，选取更新后的叶子结点的线性关系式作为所使用的该叶子结点的线性关系式， 其中，所述平滑条件为叶子结点更新后的线性关系式的预测值与主观评估值的均方根误差小于预定阈值。
7.—种网络业务质量的测量装置，其特征在于，所述装置包括 对应关系式获取单元，用于选取网络性能参数作为用于测量网络业务质量的测量指标，并获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式； 网络性能参数数据提取单元，用于提取目标数据流的网络性能参数数据； 计算单元，用于根据所述提取到的网络性能参数数据选择所采用的对应关系式，并由所选择的对应关系式计算得到所述目标数据流的质量估计值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于， 所述对应关系式获取单元，具体用于获取样本数据流在多种网络环境下的网络性能参数数据，得到样本集； 按照M5’模型树，根据所确定的劈分条件和劈分终止条件对样本集中的数据进行劈分，生成所述样本集的树结构并得到所述树结构的叶子结点，其中，所述树结构中的每个结点包括符合相应劈分条件的网络性能参数数据，所述叶子结点为符合劈分终止条件的结点；根据所述各叶子结点中网络性能参数数据对应的主观评估值，拟合出每个叶子结点的网络性能参数数据相对于主观评估值的线性关系式，选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述网络性能参数包括第一参数和第二参数，所述对应关系式获取单元包括劈分模块， 所述劈分模块，用于分别计算所述样本集中各第一参数数据和各第二参数数据的目标属性标准差，得到最大目标属性标准差； 将最大目标属性标准差所对应的第一参数数据或者第二参数数据作为劈分点，并利用由所述劈分点确定的劈分条件将所述样本集劈分成两个结点； 对所述劈分出的两个结点进行劈分，判断结点是否满足劈分终止条件，若是，结束对该结点劈分，将该结点作为叶子结点；若否，对不满足劈分终止条件的结点，分别计算该结点中各第一参数数据和各第二参数数据的目标属性标准差，得到该结点的最大目标属性标准差，并将该结点的最大目标属性标准差所对应的第一参数数据或者第二参数数据作为该结点的劈分点，利用该结点的劈分点对该结点中的网络性能参数数据进行劈分，劈分出两个新的结点，并继续对该两个新的结点进行劈分； 其中，当所述劈分点为第一参数数据时，所述劈分条件为将第一参数数据大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点，将第一参数数据不大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点；当所述劈分点为第二参数数据时，所述劈分条件为将第二参数数据大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点，将第二参数数据不大于所述劈分点的网络性能参数数据划分至同一结点； 所述劈分终止条件为结点中所包括的网络性能参数数据的数目不小于预定数值。
10.根据权利要求7至9任一项所述的装置，其特征在于，所述对应关系式获取单元还包括剪切模块和平滑模块， 所述剪切模块，用于在选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式之前，遍历树结构中的叶子结点，判断遍历到的叶子结点的母结点是否符合剪切条件，若否，保持遍历到的叶子结点及母结点，若是，删除遍历到的叶子结点，并将该叶子结点的母结点转换为叶子结点； 其中，所述剪切条件为叶子结点的母结点的预测误差不大于剪切阈值，所述母结点的预测误差可以表示如下 Er 一 INI Rmse- IN11 Rmse1- I Nr I RMSEr 其中，Ek表示预测误差，Rmse为由叶子结点的母结点的预测值与主观评估值的均方根误差，Rmse1为母结点的左叶子结点的预测值与主观评估值的均方根误差，R—为母结点的右叶子结点的预测值与主观评估值的均方根误差，所述预测值由结点的网络性能参数数据相对于主观评估值的线性关系式得到小为母结点上所有网络性能参数数据的集合，N1为左叶子结点上所有网络性能参数数据的集合，Nr为右叶子结点上所有网络性能参数数据的集合，I表示取集合中网络性能参数数据的数目； 所述平滑模块，用于在选取各叶子结点的线性关系式作为所述数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式之前，当树结构中的所有叶子结点都不满足剪切条件时，遍历叶子结点，利用拟合出的叶子结点的母结点的线性关系式对叶子结点的线性关系式进行更新，利用更新后的线性关系式判断叶子结点是否符合平滑条件，若否，选取更新前 的叶子结点的线性关系式作为所使用的该叶子结点的线性关系式，若是，选取更新后的叶子结点的线性关系式作为所使用的该叶子结点的线性关系式， 其中，所述平滑条件为叶子结点更新后的线性关系式的预测值与主观评估值的均方根误差小于预定阈值。
全文摘要
本发明公开了一种网络业务质量的测量方法和装置，能够快速准确地得到对网络业务质量的测量结果，且所得到的测量结果与用户实际的主观评估值具有较高的一致性。本发明实施例提供的一种网络业务质量的测量方法包括选取网络性能参数作为用于测量网络业务质量的测量指标，并获取数据流的各网络性能参数数据与质量估计值的对应关系式，提取目标数据流的网络性能参数数据；根据所述提取到的网络性能参数数据选择所采用的对应关系式，并由所选择的对应关系式计算得到所述目标数据流的质量估计值。
文档编号H04L12/26GK102904773SQ201210369598
公开日2013年1月30日 申请日期2012年9月27日 优先权日2012年9月27日
发明者寿国础, 史志明, 胡怡红, 郭志刚 申请人:北京邮电大学