设备吞吐量确定制造技术

在一个示例中，一种用于设备吞吐量确定的系统包括：监测引擎，用于监测在蜂窝网络的为设备指定的节点处的平均分组大小，以及设备和蜂窝网络的节点之间的通道质量；分类引擎，用于基于在为设备指定的节点处监测到的平均分组大小以及通道质量来对设备进行分类；预测引擎，用于基于设备的分类和设备在一段时间内请求的资源的数量来预测设备在一定数量的未来的传输时间间隔(TTI)内的吞吐量。

Equipment throughput determination

In one example, a system for determining the throughput of the device includes the monitoring engine, which monitors the average packet size at the node specified by the device in the cellular network, and the channel quality between the devices and the nodes of the cellular network; the classification engine is based on the monitoring of the nodes assigned to the device. The average packet size and channel quality are used to classify the equipment; the prediction engine is used to predict the throughput of the device in a certain number of future transmission time intervals (TTI) based on the number of resources requested by the device based classification and the device for a period of time.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】设备吞吐量确定
技术介绍
设备可以利用多种网络类型来访问数据。网络可以包括无线通信网络，例如Wi-Fi和/或蜂窝网络。多种网络类型可能包括基于由设备使用的应用的类型的优点和缺点。例如，与诸如长期演进(LTE)蜂窝网络等蜂窝网络连接相比，Wi-Fi连接可以提供相对低的延迟和相对高的分组丢失。设备可以利用使用来自网络的数据的多种不同应用。在一些情况下，应用的性能可能受到设备所使用的网络的类型的影响。附图说明图1说明了与本公开一致的用于设备吞吐量确定的系统的示例的图。图2说明了与本公开一致的用于设备吞吐量确定的示例计算设备的图。图3说明了与本公开一致的用于设备吞吐量确定的系统的示例的图。图4说明了与本公开一致的用于设备吞吐量确定的系统的示例的图。图5说明了与本公开一致的用于设备吞吐量确定的方法的示例的流程图。具体实施方式本文描述了用于设备吞吐量确定的若干方法、系统和计算机可读介质。如本文所使用的，设备吞吐量确定可以包括蜂窝网络的每用户资源份额。更具体地，设备吞吐量确定可以包括资源的每用户LTE份额(PULSAR)。对于与特定节点(例如，蜂窝塔节点、eNodeB等)通信以预测每个设备在一段时间(例如，传输时间间隔(TTI)等)内的吞吐量的每个设备而言，设备吞吐量确定除了利用应用流量模式之外还可以利用网络状态信息。在一些示例中，吞吐量确定还可以预测预期在未来时间连接到特定节点的若干设备的吞吐量。设备吞吐量确定可以包括基于每个设备在一段时间内要求的资源的数量、通道质量(例如，通道质量指示符(CQI)等)和/或分组到达率来对该设备进行分类。例如，与特定节点通信的每个设备可以利用在一段时间内使用特定数量的资源的特定类型的应用。在这个示例中，可以基于该类型的应用在一段时间内使用的资源的数量来对每个设备进行分类。在对设备中的与特定节点通信的每个设备进行分类时，可以计算设备中的每个设备的子帧份额。如本文进一步描述的，可以利用子帧份额来确定设备中的每个设备的最大资源份额，以及在到达设备的节点的应用分组的平均大小小于设备的传输块大小时的预测资源份额。设备吞吐量确定可以利用子帧份额来计算蜂窝网络的每用户资源份额(例如，PULSAR等)。另外，如本文进一步描述的，可以利用每用户资源份额以利用线性函数来预测设备中的每个设备的未来的吞吐量。可以利用设备中的每个设备的设备吞吐量确定以：基于每用户资源份额来分配网络资源；基于每用户资源份额来提供网络准入控制、基于每用户资源份额来提供网络选择；基于每用户资源份额来确定网络分析；和/或基于每用户资源份额来确定用户的状态。另外，可以利用设备吞吐量确定来维持利用网络和/或网络组合的终端用户设备的体验质量(QoE)。本文的附图遵循编号惯例，其中第一位数字对应于附图编号，并且其余数字识别附图中的元件或组件。可以能够添加、交换和/或消除各个附图中示出的元件以便提供本公开的若干附加的示例。另外，在附图中提供的元件的比例和相对缩放旨在说明本公开的示例，并且不应被视为具有限制意义。图1和图2说明了与本公开一致的系统100和计算设备214的示例。图1说明了与本公开一致的用于设备吞吐量确定的系统100的示例的图。系统100可以包括数据库104、设备吞吐量确定系统102和/或若干引擎(例如，监测引擎106、分类引擎108、预测引擎110)。设备吞吐量确定系统102可以经由通信链路与数据库104通信，并且可以包括若干引擎(例如，监测引擎106、分类引擎108、预测引擎110)。设备吞吐量确定系统102可以包括附加的引擎或者比所说明的引擎更少的引擎，以执行将结合图3至图5更详细地描述的各种功能。若干引擎(例如，监测引擎106、分类引擎108、预测引擎110)可以包括硬件与编程的组合，但至少有硬件，配置为执行存储在存储器资源(例如，计算机可读介质、机器可读介质等)中的功能(例如，监测在蜂窝网络的为设备指定的节点处的平均分组大小，以及设备和蜂窝网络的节点之间的通道质量；基于在为设备指定的节点处监测到的平均分组大小来对设备进行分类；基于设备的分类和设备在一段时间内请求的资源的数量来预测设备在一定数量的未来的传输时间间隔(TTI)内的吞吐量；监测多个设备中的每个设备的平均分组到达率，等等)以及硬连线程序(例如，逻辑)。监测引擎106可以包括硬件和/或硬件与编程的组合，但至少有硬件，以监测在蜂窝网络的为设备指定的节点处的平均分组大小，以及设备和蜂窝网络的节点之间的通道质量(例如，网络连接的强度、通道质量指示符(CQI)等)。在一些示例中，监测引擎106可以检索监测到的数据，该监测到的数据与在蜂窝网络的节点处被指定发送到设备的平均分组大小以及设备和节点之间的对应通道质量有关。可以利用监测引擎106来确定设备在一段时间(例如，TTI)内要求的或请求的资源的数量。例如，监测引擎106可以经由等式1来计算设备要求的或请求的资源的数量。Xi＝arrixni等式1在等式1内，Xi可以表示设备(例如，用户i的用户设备(UEi)等)在每单位时间要求的资源的数量。另外，arri可以表示在一段时间(例如，一个TTI等)内到达设备的节点的分组的数量。此外，ni可以表示将一个分组发送到设备所要求的资源的数量。在一些示例中，可以使用等式2来计算ni。在等式2内，Pi可以表示到达设备的节点的应用分组的平均大小。另外，TBSi可以表示设备(例如，UEi等)的传输块大小(TBS)。例如，TBS可以是在特定一组通道条件(例如，通道质量指示符(CQI)等)下在一个TTI中可以发送的字节的数量。因此，ni可以是不小于Pi/TBSi的最小整数。分类引擎108可以包括硬件和/或硬件与编程的组合，但至少有硬件，以基于在为设备指定的节点处监测到的平均分组大小以及通道质量来对设备进行分类。在一些示例中，分类引擎108可以将与节点相关联的多个设备(例如，当前与该节点通信的设备、预期在未来时间与该节点通信的设备等)中的每个设备分为两个种类之一(例如，低速率种类、高速率种类等)。如本文所使用的，与节点相关联的设备可以包括当前与该节点通信的设备以及预期在未来时间连接到该节点的设备。在一些示例中，分类引擎108可以将要求的资源的数量(例如，如等式1中引用的Xi等)与阈值进行比较。在一些示例中，阈值可以是这样的值：该值表示与节点通信的多个设备中的每个设备之间的相等份额的资源。例如，阈值可以表示1/k，其中k是与节点通信的设备的数量。在这个示例中，在总共有三个设备与节点通信时，可以通过1/3来表示阈值，其中3是与该节点通信的设备的数量。因此，在一些示例中，阈值可以是表示与特定网络节点通信的若干设备之间的相等份额的资源的值。预测引擎110可以包括硬件和/或硬件与编程的组合，但至少有硬件，以基于设备的分类和设备在一段时间内请求的资源的数量来预测设备在一定数量的未来的传输时间间隔(TTI)内的吞吐量。在一些示例中，预测引擎110可以基于设备中的每个设备的分类来计算子帧份额。在将设备(UEi)分类为低速率(LR)设备(例如，Xi<＝1/k)时，子帧份额(SFi)可以等于该设备在每个TTI要求的资源的数量(Xi)。在将设备分类为高速率(HR)设备(例如，Xi>本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于设备吞吐量确定的系统，包括：监测引擎，用于监测在蜂窝网络的为设备指定的节点处的平均分组大小，以及所述设备和所述蜂窝网络的所述节点之间的通道质量；分类引擎，用于基于在为所述设备指定的所述节点处监测到的所述平均分组大小以及所述通道质量来对所述设备进行分类；以及预测引擎，用于基于所述设备的所述分类以及所述设备在一段时间内请求的资源的数目来预测所述设备在一定数量的未来的传输时间间隔TTI内的吞吐量。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于设备吞吐量确定的系统，包括：监测引擎，用于监测在蜂窝网络的为设备指定的节点处的平均分组大小，以及所述设备和所述蜂窝网络的所述节点之间的通道质量；分类引擎，用于基于在为所述设备指定的所述节点处监测到的所述平均分组大小以及所述通道质量来对所述设备进行分类；以及预测引擎，用于基于所述设备的所述分类以及所述设备在一段时间内请求的资源的数目来预测所述设备在一定数量的未来的传输时间间隔TTI内的吞吐量。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述分类引擎将所述设备请求的所述资源的数目与阈值进行比较来对所述设备进行分类。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述设备请求的所述资源的数目是基于所述蜂窝网络的为所述设备指定的所述节点处的所述平均分组大小与传输块大小的商来计算。4.根据权利要求3所述的系统，其中所述分类引擎在监测到的所述通道质量下确定所述设备在所述TTI内的所述传输块大小。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述预测引擎利用所述设备的子帧份额与在所述蜂窝网络的为所述设备指定的所述节点处监测到的所述平均分组大小的乘积的线性函数来预测所述设备在所述一定数量的未来的TTI内的所述吞吐量。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述监测引擎确定在单个TTI内到达所述蜂窝网络的为所述设备指定的所述节点的分组的数量。7.根据权利要求1所述的系统，其中所述监测引擎针对每个TTI监测所述设备与所述蜂窝网络的所述节点之间的所述通道质量。8.一种存储能由处理器执行用于设备吞吐量确定的指令的非暂时性计算机可读介质，其中所述指令是能执行的以：基于与蜂窝网络的节点通信的多个设备中的每个设备要求的资源的数量来向所述多个设备中的与所述节点通信的每个设备指派...

【专利技术属性】
技术研发人员：乌马·帕萨威·莫拉瓦帕勒，施拉提·乔纳德亚，阿比纳夫·帕拉特，金奎韩，
申请(专利权)人：慧与发展有限责任合伙企业，
类型：发明
国别省市：美国,US