第 39 卷第 12 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.39No.12
2017 年 12 月 Journal of Electronics & Information Technology Dec. 2017
使用改进 K-SVD 的网络多媒体业务 QoS 类识别
王再见
*①
董育宁
②
汤萍萍
①②
杨凌云
①②
张 晖
②
①
(安徽师范大学物理与电子信息学院 芜湖 241000)
②
(南京邮电大学通信与信息工程学院 南京 210003)
摘 要:该文基于网络多媒体业务 QoS(Quality of Service)特征特点,提出网络业务 QoS 类识别算法。探索了新
的多媒体业务 QoS 类划分模式,在 QoS 分类的基础上,可以通过将具有相同或相似 QoS 需求特征的业务流聚集生
成聚集流。聚集流划分使用较少的 QoS 特征,借助聚集流可以在合理的粒度上区分多媒体业务。该文从 QoS 特征
出发分析了聚集流识别的特点,利用网络多媒体业务典型 QoS 特征的稀疏性,使用改进 K-SVD(Kernel Singular
Value Decomposition)进行字典学习,实现网络多媒体业务 QoS 类识别。实验结果表明,该文算法比现有方法具有
更高的 QoS 类识别准确性。
关键词:异构网络;网络多媒体;QoS;稀疏表示;业务流识别;字典训练
中图分类号: TP393 文献标识码: A 文章编号:1009-5896(2017)12-3023-07
DOI: 10.11999/JEIT170133
Network Multimedia QoS Class Recognition Based on Improved K-SVD
WANG Zaijian
①
DONG Yuning
②
TANG Pingping
①②
YANG Lingyun
①②
ZHANG Hui
②
①
(College of Physics and Electronic Information, Anhui Normal University, Wuhu 241000, China)
②
(College of Communications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications,
Nanjing 210003, China)
Abstract: According to QoS characteristics of network multimedia service, this paper proposes a algorithm of
network multimedia QoS class recognition. This paper studies new multimedia traffic QoS class division mode.
According to new QoS classes defined, Flow Aggregation (FA) can be formed by gathering multimedia traffic flows
with similar QoS characteristics. Network multimedia QoS class recognition prefers fewer QoS features by FA, and
it is possible to divide network multimedia traffics in suitable granularity based on FA. This paper analyzes the
property of FA recognition from QoS perspective, uses improved K-SVD (Kernel Singular Value Decomposition) to
learn dictionary by using the sparse representation of typical QoS characteristics of network multimedia traffics,
and presents a network multimedia QoS class recognition method. Experiment results show that the proposed
recognition method can achieve more accurate QoS class recognition than previous methods.
Key words: Heterogeneous networks; Network multimedia traffic; Quality of Service (QoS); Sparse representation;
Traffic recognition; Dictionary learning
1 引言
在前期工作中
[1 5]−
,我们发现网络多媒体业务
QoS(Quality of Service)特征分布并不完全是随机
收稿日期 2017-02-17;改回日期:2017-10-01;网络出版:2017-10-27
*通信作者:王再见 wangzaijian@ustc.edu
基金项目:国家自然科学基金(61401004, 61271233, 61471203),
2016年安徽省高校领军人才引进与培育计划项目(gxfxZD2016013),
安徽师范大学博士科研启动基金(2016XJJ129)
Foundation Items: The National Natural Science Foundation of
China (61401004, 61271233, 61471203), The Plan of Introduction
and Cultivation of University Leading Talents in Anhui
(gxfxZD2016013), The Startup Project of Anhui Normal University
Doctor Scientific Research (2016XJJ129)
的,有些特征分布呈现一定的规律性。基于上述观
察,我们在文献[4]中将具有相同或相似 QoS 需求的
业务流聚集成聚集流,基于聚集流实现端到端 QoS
保证。文献[5]研究了多种网络视频业务的典型 QoS
特征,并依据 QoS 特征分布给出了网络视频业务分
类方法。本文是文献[5]工作的进一步研究,与文献
[5]相比主要贡献如下:(1)通过扩大业务类型,有关
于 QoS 特征分布的新发现,基于新选择的 QoS 特征
划分为 6 种聚集流类别;(2)增加数据集规模,进一
步验证有效性;(3)针对聚集流类别的区分,提出一
种基于修正 K-SVD(Kernel Singular Value
Decomposition)的网络业务聚集流识别框架。