基于智能计算的网络路径态势估计方法技术

本发明专利技术涉及基于智能计算的网络路径态势估计方法。其步骤是先从网络的一级融合输出信息中获取本地下游链路当前承载状态信息和前一测量周期的陈旧路径状态信息；然后测量本地链路状态指标和路径状态指标，作链路态势估计，采用模糊隶属函数对不同态势下的链路状态指标和路径状态指标分别进行量化，得到对应链路状态的基本概率赋值函数ｍＬ和路径态势估计的基本概率赋值函数ｍＰ；最后使用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ数据合成规则对上述两基本概率赋值函数进行数据融合，得出路径状态不同态势的对应概率值，选取其中概率值最大的网络路径状态作为传输路径准实时态势值。优点是能在网络接入端节点实现网络端到端路径状态的准实时估计；能为网络操作机制提供传输路径的承载状态实时评价。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于智能计算的网络路径态势估计方法，其特征在于：从网络的一级融合输出信息中获取本地链路当前状态信息和陈旧路径状态信息；测量本地链路状态指标和路径状态指标，采用模糊隶属函数对不同态势下的链路状态指标和路径状态指标分别进行量化，得到对应链路状态的基本概率赋值函数ｍ↓［Ｌ］和路径态势估计的基本概率赋值函数ｍ↓［Ｐ］；使用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ数据合成规则对上述两基本概率赋值函数进行数据融合，得出路径状态不同态势的对应概率值，选取其中概率值最大的网络路径状态作为传输路径准实时态势值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邱恭安，章国安，徐晨，张士兵，包志华，杨永杰，高月红，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]