APP下载

基于ADC模型的通信网络效能评估方法研究*

2015-12-14李彤岩王培国

电子技术应用 2015年9期
关键词:可用性效能概率

李彤岩,王培国,张 婷

(1.成都信息工程大学,四川 成都 610225;2.成都市江汉路 31号网管中心,四川 成都 610000)

基于ADC模型的通信网络效能评估方法研究*

李彤岩1,王培国2,张婷1

(1.成都信息工程大学,四川 成都 610225;2.成都市江汉路 31号网管中心,四川 成都 610000)

针对通信网络性能指标多、效能评估困难的问题,提出了基于ADC模型的效能评估方法,并采用可视化的方法实现。模型选取可用性行向量、可信赖性矩阵和通信保障能力作为关键指标,能够充分体现通信网络的特点进行科学评估。理论分析和实验测试证明了所提出的方法能够有效地评估复杂的网络性能指标,并给管理人员提出合理的决策依据。

效能评估;ADC模型;可信赖性矩阵;通信保障能力

0 引言

网络的故障情况及可靠性是网络性能的重要衡量指标,也是效能评估系统主要考核的指标[1]。但是现代通信网络的特点是传输速度快、网络规模大、网络复杂性高和异构性,因此使得网络故障管理成为通信网络管理中的一个难题。目前针对网络性能分析和评估的研究并不多,且缺乏有效的评估手段。因此,网络管理的综合化、自动化和智能化成为网络管理未来的发展方向。随着网络的发展和日益复杂化,迫切需要建立与之适应的网络保障体制和效能评估系统。

对网络性能进行评估,传统的方法有层次分析法[2-3]和神经网络方法[4]等。其中,将层次分析法用到栅格化信息网中效果不好,因为影响网络性能的指标参数数量多,指标之间的相互影响不便定量分析,因此建立层次模型会有很大的难度;采用神经网络方法又会造成训练过于复杂,从而导致评估的效率差,不利于针对现代通信网络的特点进行有效的评估。

ADC模型源于美国工业界武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)于20世纪 60年代中期为美国空军建立的模型,旨在根据武器系统的有效性(可用度)、可信赖性和能力三大要素评价装备系统。该模型层次清晰,易于理解和计算,可以进行变量间关系的分析,是一种较为优秀的效能评估方法,在诸多领域得到广泛应用[5-8],但是应用在通信网络领域并不多。相比较传统的评估方法,基于ADC模型的评估方法更能够科学地分析影响网络性能的各个指标,智能分析结果并评估网络的可靠性,最后制定出包含网络运维、检查、服务、安全及设备维修等五类指标体系及考评策略,并对网元的扩充和调整给出合理建议,从而为网络维护和资源优化配置提供了合理有效的依据。

本文根据通信网络的实际特点,设计了基于ADC模型的网络效能评估系统,并且采用了可视化的实现。整个系统结合了专家经验和客观指标值来设计,能够提高评价的科学性和有效性。

1 基于ADC模型的效能评估系统

1.1ADC模型

ADC评估模型的解析表达式为:

式(1)中,E为系统效能;A是可用性行向量,表示系统在任意随机时刻开始执行任务瞬间处于不同状态的概率,表达式为 A=(a1,a2,…,an),其中 n为状态数目;D为可信赖矩阵,用于描述处于不同状态的概率;C为能力向量,是系统效能在已知各个状态时系统完成任务的能力度量,是系统性能集中的体现,表达式为C=[c1,c2,…,cn]T,其中矩阵元素ci是装备系统在状态i时的能力。

根据通信网的实际特点,本文提出了如图1所示的基于ADC模型的通信网络效能评估系统,其中模型中的参数A、D、C分别表示可用性行向量、可信赖性矩阵和通信保障能力。

图1 通信系统效能评估系统

1.2ADC模型参数定义

1.2.1可用性行向量A

可用性行向量A是由系统开始处于所有可能状态的概率组成,一般表达式为:A=[a1,a2],两种可能状态构成了样本空间。假设通信系统在开始执行任务时状态仅划分为完全正常工作(用数字1表示)和发生故障(用数字 0表示)两种状态,则系统的可用性向量可表示为A,式中a1表示系统在开始执行任务时处于完全正常工作状态的概率(即可用度),a2表示系统在开始执行任务时处于发生部分故障状态的概率(即不可用度1)。根据可靠性理论有:

其中,γ为完全正常的概率,θ为完全故障的概率。

1.2.2可信赖性矩阵D

通信安全设备在执行任务中,按正常工作和发生故障两种状态,系统可信赖性矩阵为:

式中dij为 i状态转移到 j状态的转移概率。

1.2.3能力矩阵C

能力矩阵C表示系统在各个可用状态下的能力,是指在已知系统执行任务过程中所处状态条件下达到任务目标的能力向量。作为通信保障系统,其能力主要包括信息处理过程的准确性、安全性及传输的完整性等。通信系统在执行任务过程中只有正常故障状态三种模式,因此能力矩阵C可表示为:

根据某地区的情况,给出了如图2所示的通信保障能力的能力指标确定。

图2 通信保障能力指标

对通信保障能力采用加权合成综合评估模型计算能力向量:

1.3ADC模型中参数的设计

1.3.1可用性行向量A

网络运行可分为三种情况:完全正常率、部分故障率、完全故障率。a1为正常运行时间,a2为故障运行时间。根据统计数据分别得到运行时的概率p(a1)、p(a2),可根据三种状态的统计时长分别除以总时长得到:

1.3.2可信赖矩阵D

dij为 i状态转移到 j状态的转移概率,d11为正常情况下的概率,d12为正常情况变成部分故障的概率,d21为部分故障变成正常的修复率,d22为部分故障维持不变的概率。可信赖矩阵D描述为:

其中,θ表示系统的故障率,而σ表示系统的修复率,t为累计运行时间。

1.3.3能力矩阵C

为了方便计算,能力矩阵C中大部分取值为0~100%。

1.4评估过程

效能评估过程的流程图如图3所示。

图3 效能评估流程图

效能评估部分需要输入各个评估项目的打分情况和参数权值,输出的则是该项目方案当前系统的评估值。根据评估值可以判断系统的运行情况。

2 实验测试

针对某区网络实际情况对评估系统进行了测试,其中效能评估分为输入参数部分和矩阵计算两大部分。效能评估时首先对程序的原始设定进行清空,然后设置可用性行向量A、能力矩阵C各个选项的权值以及可信赖矩阵D,根据A、D、C矩阵计算显示评估结果。计算结果保存需要用到MySql数据库。

评估过程各个参数的设定需要人工进行评分,范围为 0~100%,包含了好、中、差三种情况的结果对应值。依据某网络性能的客观指标值设置各参数情况如图4所示。图5为可视化界面,描述了根据图4对矩阵C各参数的配置设定得到的效能评估值。

图4 配置参数界面

图5 效能评估界面及其显示计算所得评估值

选取某通信网络的几个重要性能指标,测试在参数取值不同的情况下对通信效能评估值的影响,测试结果如表1所示。

通过理论分析可知道,A和D的取值情况会受到网络故障诊断的影响,通信保障能力C则综合反映了几个性能指标对网络性能的影响程度。通过实验测试结果可以得出,信道抗干扰能力、平均无故障率和通信系统机动性是影响网络性能的三个最主要因素,随着抗干扰能力、平均无故障率、通信系统机动性的增强,网络效能评估值相应提高。实验表明通过对各个参数具体的设定,可以较好地将影响网络性能的因素反映在效能评估模型中。该方法能够比较科学有效地分析、评估通信保障效能。通过ADC模型得出的评估值,可以用来对网络资源进行优化配置,并给管理者提供可靠的决策依据。

表1 通信网络效能评估值测试

3 结束语

本文根据栅格化信息网的特点来构建效能评估模型,解决了性能指标过多而不便于客观科学地评估网络保障效能的问题。对网络保障效能评估系统采用了可视化的实现,解决了传统评估系统操作不方便、不利于应用推广的问题。整个系统结合了专家经验和客观指标值来设计,提高了评价的科学性。栅格化信息网保障效能评估系统是提高网络可靠性,提高信息网保障效能的必然需求。该平台能够对信息网络管理中产生的大量数据进行挖掘和分析,为信息网保障效能提供了科学的依据。

[1]石磊,潘平俊.网络战装备综合效能评估框架[J].现代防御技术,2008,36(4):1-5.

[2]HAN W T,QI K W.Evaluation on the armed police force transport safety ensuring effectiveness based on the AHPFUZZY[J].Applied Mechanics and Materials,2012,198:1646-1651.

[3]DONG S S,HJU Y N.The application effectiveness evaluation of the educational equipment based on AHP[J].Advanced Materials Research,2012,341:384-389.

[4]ZHU F,LI G,LI Z,et al.A case study of evaluating traffic signal control systems using computational experiments[J].Intelligent Transportation Systems,IEEE Transactions on,2011,12(4):1220-1226.

[5]MA L,WANG H,SONG G,et al.Analysis of missile weapon system ADC effectiveness model[J].Journal of Naval Aeronautical Engineering Institute,2006(4):20.

[6]DARBY R R.SEPARATING agency from deeds in immoral neurological Patients:a potential challenge to the ADC model[J].AJOB Neuroscience,2014,5(4):25-27.

[7]WANG J,ZHOU L,BAI H.Arithmetic of dependability ma trixes in the ADC effectiveness evaluation model[J].Systems Engineering and Electronics,2008(8):29.

[8]MCCULLOUGH J C,AGARWAL Y,CCHANDRASHEKAR J,et al.Evaluating the effectiveness of model-based powercharacterization[C].USENIX Annual Technical Conf,2011.

Effectiveness evaluation method based on ADC model in communication networks

Li Tongyan1,Wang Peiguo2,Zhang Ting1
(1.Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,China;2.Network Management Center in Jianghan Road 31#,Chengdu 610000,China)

It is more difficult to assess the effectiveness in communication networks,thus this paper proposes an ADC model based method to assess the effectiveness of communication networks.In the ADC model,row vector,matrix characteristics and reliable communication support capabilities can be selected as the key indicators.The characteristics of the communication networks can be fully reflected by these indicators to carry out a scientific assessment.The theoretical analysis and experimental tests prove that the proposed method can effectively evaluate complex network performance metrics,and give managers a reasonable basis for decision making.

effectiveness evaluation;ADC model;dependability matrix;communications support capabilities

TN915

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2015.09.004

四川省科技计划项目(2015JY0047);四川省教育厅项目(13Z215);成都信息工程学院科研人才基金(J201405);四川省信号与信息处理重点实验室开放研究基金项目(szjj2015-070)

2015-08-06)

李彤岩(1980-),女,博士,讲师,主要研究方向:通信网络管理、数据挖掘、大数据处理。

王培国(1965-),男,高级工程师,主要研究方向:通信网络管理。

张婷(1990-),女,硕士研究生,主要研究方向:通信网络管理、数据挖掘。

中文引用格式:李彤岩,王培国,张婷.基于 ADC模型的通信网络效能评估方法研究[J].电子技术应用,2015,41 (9):18-20,28

英文引用格式:Li Tongyan,Wang Peiguo,Zhang Ting.Effectiveness evaluation method based on ADC model in communication networks[J].Application of Electronic Technique,2015,41(9):18-20,28

猜你喜欢

可用性效能概率
基于文献计量学的界面设计可用性中外对比研究
迁移探究 发挥效能
第6讲 “统计与概率”复习精讲
第6讲 “统计与概率”复习精讲
同时多层扩散成像对胰腺病变的诊断效能
概率与统计(一)
概率与统计(二)
基于辐射传输模型的GOCI晨昏时段数据的可用性分析
充分激发“以工代赈”的最大效能
唐代前后期交通运输效能对比分析