【摘要】 业务流的自适应非线性抽样统计方法属于业务流统计技术领域。其特征在于，在高速宽带网络转发设备对每一个业务流进行分类后，用计数器来抽样统计业务流，根据计数器的计数值来调整抽样概率，对小的业务流采用大的抽样概率，而对于大的业务流采用小的抽样概率。无论是大的业务流还是小的业务流，该方法都可以保证准确的统计结果。 【专利类型】发明授权 【申请人】清华大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100084 北京市100084-82信箱 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810103818.0 【申请日】2008-04-11 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101252485B 【公开公告日】2010-11-24 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101252485B 【授权公告日】2010-11-24 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】H04L12/26; H04L12/56 【发明人】胡成臣; 刘斌 【主权项内容】业务流的自适应非线性抽样统计方法，其特征在于所述方法是在高速宽带网络转发设备中依次按照如下步骤实现的：步骤(1)，初始化；在所述高速宽带网络转发设备中建立业务流分类模块、流号与计数器地址映射模块，抽样模块，抽样概率计算模块，以及计数器模块，其中，业务流分类模块设有分组头部输入端，以及分类后的业务流号输出端；计数器模块是一组计数器，对不同业务流采用不同抽样概率P(c)来统计业务流，设有计数器地址输入端，更新计数器指令输入端，以及计数值输出端，以便根据计数器的计数值来调整所述抽样概率P(c)，其中c是计数器的计数值；流号与计数器地址映射模块设有业务流号输入端，以及所连计数器模块的计数器地址输出端；抽样概率计算模块设有实数空间内的递增凸函数f(c)，满足f(0)＝0，f(1)＝1，f(c)＜f(c+1)≤bf(c)+1，b＞1，c＞0，其中b是预设的参数，c是计数器的计数值；还设有用于计算抽样概率的函数P(c)＝1/[f(c+1)-f(c)]，所述抽样概率计算模块设有计数器计数值的输入端和抽样概率的输出端；抽样模块设有所述业务流分类模块的业务流号输入端，去往所述流号与计数器地址映射模块的业务流号输出端，所述计数器模块的计数器计数值的输入端，去往所述计数器模块的计数器地址，更新计数器指令和更新计数器值的输出端，所述抽样概率计算模块的抽样概率输入端，以及去往抽样概率计算模块的计数值输出端；步骤(2)，在统计时间内，每到达一个分组时，依次按以下步骤(2.1)-(2.5)进行业务流统计：步骤(2.1)，业务流分类模块对输入的分组先进行分类，并赋予不同业务流以不同的业务流号，步骤(2.2)，抽样模块把从所述业务流分类模块获取的业务流号送往流号与计数器地址映射模块，流号与计数器地址映射模块根据流号与计数器地址映射表得到计数器地址，送往抽样模块，步骤(2.3)，抽样模块把获取的计数器地址送往计数器模块，计数器模块将此时的计数器计数值c送往抽样模块，步骤(2.4)，抽样模块把获取的计数器计数值送往抽样概率计算模块，抽样概率计算模块 按下式计算收到的计数值c对应的所述抽样概率P(c)并送往抽样模块，P(c)＝1/[f(c+1)-f(c)]步骤(2.5)，抽样模块按照获得的所述抽样概率P(c)决定是否对计数器更新，按照概率P(c)将计数器的值加一并更新计数器的计数值，按照概率1-P(c)保持原有的计数器计数值；步骤(3)，抽样模块按照下式获取业务流大小的估计值，FSB00000087901400021.tif 【当前权利人】清华大学 【当前专利权人地址】北京市100084-82信箱 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000400000624D 【引证次数】4.0 【自引次数】1.0 【他引次数】3.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】4
