專利名稱：用于追蹤組播觀眾數(shù)量的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及觀眾數(shù)量的測量，尤其涉及對組播傳輸中動態(tài)變化的觀眾數(shù)量進行估計。
背景技術(shù)：
組播的一種形式是IP技術(shù)，它允許有效地將數(shù)據(jù)流從一點發(fā)送到多個目的地。組播會在通向不同組播群組成員的路徑出現(xiàn)分叉處的路由器跳(hop)處復(fù)制分組，而不是為每一個目的地設(shè)定獨立的單播會話。這樣允許信源發(fā)送數(shù)據(jù)流的單個拷貝，而同時到達數(shù)以千計乃至數(shù)以百萬計的接收機。在常規(guī)的單播通信中，發(fā)送器為每一個觀眾成員設(shè)定一個獨立的傳輸會話，并且通過對服務(wù)器日志文件中被請求的流的數(shù)目進行計數(shù)來追蹤觀眾數(shù)量。在組播通信中，服務(wù)器只設(shè)定一個數(shù)據(jù)流，所述數(shù)據(jù)流將被發(fā)送到一個單獨的組播地址，而不是分別定址到各個接收機。隨后加入相應(yīng)組播群組的任何一個對數(shù)據(jù)流感興趣的主機從它的本地路由器中獲取數(shù)據(jù)流。因此，對發(fā)送器來說，觀眾數(shù)量是隱藏的，它會隨時間而快速變化。
這種情形非常類似于常規(guī)的無線電和電視廣播無線電或電視電臺送出節(jié)目來進行無線電廣播，接收方則可以將其接收機調(diào)諧到發(fā)送節(jié)目的頻道，以便收聽或觀看喜歡的節(jié)目。
從技術(shù)上講，對某些應(yīng)用而言，追蹤組播群組的規(guī)模是非常重要的●組播被用于將因特網(wǎng)上的音頻和視頻流實時傳遞給大量觀眾。從這些應(yīng)用中產(chǎn)生的收益主要來自廣告，它在很大程度上依賴于觀眾數(shù)量的估計及其隨時間的變化。
●組播被用于大規(guī)模的發(fā)布訂閱應(yīng)用。在這些應(yīng)用中，訂戶會登記其對某個主題或事件模式的興趣，并且異步接收與其興趣相匹配的事件。通過訂閱某個主題，訂戶將會成為與該主題(例如某個公司的股價)相對應(yīng)的組播群組中的成員，在該主題更新時，用戶將會收到通知。發(fā)布訂閱服務(wù)器可以定期更新用戶對主題的興趣(各主題的接收者數(shù)目)，以便優(yōu)化主題劃分及其在組播群組中的分發(fā)。
組播觀眾數(shù)量(以及其他統(tǒng)計數(shù)據(jù))的測量可以在網(wǎng)絡(luò)層進行。在這種方法中，從網(wǎng)絡(luò)路由器并行獲取存儲表，并且將其傳送到監(jiān)視單元。然后，監(jiān)視單元會從這些表中提取組播群組數(shù)量(以及其他統(tǒng)計數(shù)據(jù))(參見K.Sarac、K.Almeroth在2000年發(fā)表于Journal of High SpeedNetworks第9卷第3-4號的“Supporting multicast deployment effortsa survey of tools for multicast monitoring”，以及P.Rajvaida、KAlmeroth和K.Claffy在2000年12月發(fā)表于Proc.Of IIthIIFIP/IEEEInternational Workshop on Distributed Systems(DSOM2002)，Austin，Texas，USA的“A scalable architecture for monitoring andvisualizing multicast statistics”)。
這種方法存在三個問題●它要求監(jiān)視單元能夠訪問網(wǎng)絡(luò)組播路由器。這個要求在很多情況下都是不可行的。此外，即使監(jiān)視單元可以訪問組播路由器，當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)也沒有要求這些路由器保持本地接收機數(shù)量計數(shù)。
●它不適合應(yīng)用層組播，在所述應(yīng)用層組播中，構(gòu)建組播傳輸作為在沒有組播功能的網(wǎng)絡(luò)頂端的重疊。
●這種方法無法升級到上述發(fā)布訂閱的情況(由于監(jiān)視單元上的信息爆炸)，在該發(fā)布訂閱情況中，數(shù)以億計的訂戶訂閱了數(shù)百萬個組播群組。
在文獻中提出了很多解決方案，以便解決對大規(guī)模組播傳輸中的觀眾數(shù)量進行實時和端到端的估計的問題。其中兩種已知的技術(shù)是由Lieu和Nonnenmacher提出的用于估計靜態(tài)觀眾數(shù)量的方法(C.Lieu和J.Nonnemacher在2000年3月發(fā)表于Proc。Of IEEE INFOCOM2000，Tel Aviv，Israel第2卷第952～960頁的“Broadcast audience estimation”)以及由Alouf、Altman和Nain提出的估計動態(tài)變化的觀眾的方法(S.Alouf、E.Altman以及P.Nain在2002年6月發(fā)表于Proceedings of INFOCOM2002，New York，USA的“Optimal on-line estimation of the size ofa dynamic multicast group”，http//www-sop.inria.fr/mistral/personnel/Sara.Alouf/Publications/multicast.pdf)。這兩種方法都是以發(fā)送器對觀眾群組的反饋消息所進行的隨機取樣為基礎(chǔ)的。然后，通過使用統(tǒng)計技術(shù)，可以根據(jù)該隨機取樣推斷出觀眾數(shù)量。
在Lieu等人的方法中，隨機取樣是使用基于定時器的方法完成的(參見J.Nonnemacher和E.Biersack在1999年6月發(fā)表于IEEE/ACMTrans.On Networking第7卷第3號第375～386頁的“Scalable feedbackfor large groups”，以及我們在2002年6月21日提交的名為“Timer-based feedback in multicast communication”的歐洲專利申請02254355.7，其中該申請的發(fā)明人是M.Nekovee和S.Olafsson)。在該方法中，發(fā)送器將定時器分布f(t)連同反饋請求一起發(fā)送到所有接收機。一旦收到這個反饋，則每一個接收機都根據(jù)f(t)進行一段補償時間(backoff time)的采樣。
在該時間終止之后，如果接收機檢測到來自任一其他接收機的反饋信息，那么該接收機將會保持沉默，否則它會向發(fā)送器(以及所有其他接收機)發(fā)送包含有接收機定時器終止時間的反饋。發(fā)送器則收集所有這些反饋。通過將反饋計數(shù)與接收機定時器終止時間相組合，接收機對觀眾數(shù)量進行統(tǒng)計估計。為了在觀眾估計過程中取得很高的精確度，上述過程必須重復(fù)進行多個循環(huán)，這是因為估計誤差僅僅會降低為 ，其中M是循環(huán)數(shù)。而這種方法存在的主要技術(shù)問題在于●這個估計過程適用于靜態(tài)觀眾數(shù)量，但是并不適合動態(tài)變化的觀眾數(shù)量。這是因為該方法需要多次從相同觀眾那里收集反饋，以便準(zhǔn)確估計數(shù)量，當(dāng)觀眾數(shù)量在這些收集循環(huán)過程中發(fā)生變化時，所述估計將是不正確的。
●基于定時器而對觀眾所進行的隨機采樣需要將各個反饋消息經(jīng)由組播發(fā)送到所有觀眾。當(dāng)采樣數(shù)量(也就是在各個循環(huán)中發(fā)送消息的接收機數(shù)目)很少并且我們只考慮一個組播群組時，處理這些消息的開銷很小。但是當(dāng)接收機同時處于若干個組播群組并且由此接收到來自所有這些群組的反饋消息時，開銷有可能會變得很大。
●平均起來，與發(fā)送器具有最小往返時間(RTT)的接收機更有可能發(fā)送反饋消息，因此，基于“定時器”的采樣機制具有向這些接收機的偏差。這種偏差將會降低觀眾數(shù)量估計的精確度。此外，由于發(fā)送器“聽到”那些RTT大于平均值的接收機的可能性較小，因此，該偏差將會導(dǎo)致輪詢機制不公平。
Alouf、Altman和Nain的方法使用了一種更簡單的機制來實施基于概率組播的隨機采樣，由此解決了其中某些問題(參見M.H.Ammar在1994年6月發(fā)表于Proc.Of IEEE INFOCOM94，Toronto，Canada，第848～855頁的“Probabilistic multicastGeneralising the MulticastParadigm to Improve Scalability”)。在該方法中，發(fā)送器向所有接收機發(fā)送一個要求反饋的請求。一旦收到該請求，每一個接收機將會依照指定概率來發(fā)送反饋或是不發(fā)送反饋。由于每一個接收機所做出的是否發(fā)送消息的決定都是獨立于剩余各方的，因此采樣機制不會受到發(fā)送器-接收機以及接收機-接收機的RTT時間的影響，并且不會向RTT較小的接收機偏斜。
所發(fā)送消息的平均數(shù)量是具有二項式概率分布函數(shù)(pdf)的隨機變量。與基于定時器的方法相似，發(fā)送器使用公知的統(tǒng)計估計技術(shù)從反饋計數(shù)中估計觀眾數(shù)量。
Alouf、Altman和Nain的方法利用了處于連續(xù)反饋循環(huán)中的觀眾數(shù)量之間的統(tǒng)計相關(guān)性，由此提供了一種針對動態(tài)變化的觀眾數(shù)量問題的解決方案，從而提高了即時估計的準(zhǔn)確性。這種方法是通過下列假設(shè)實現(xiàn)的(i)觀眾數(shù)量變化是通過通信業(yè)務(wù)繁忙時的所謂的M/M/∞隊列的總數(shù)變化來描述的(參見Leonard Kleinrock，Queueing Systems，Vol 1，John Wiley & Sons，New York，1975)，(ii)反饋請求和反饋消息不會丟失，以及(iii)觀眾數(shù)量很少，由此不存在反饋爆炸的風(fēng)險。
這種方法存在的技術(shù)問題是
●該方法不能擴展到大型組播群組，但是這種群組在我們較早論述的情況中(因特網(wǎng)和內(nèi)部網(wǎng)的電視和無線電廣播、發(fā)布訂閱服務(wù))是非常典型的情形。這是因為響應(yīng)概率是在獨立于觀眾數(shù)量的情況下選擇的，因此，反饋消息的平均數(shù)量會隨著觀眾數(shù)量增長而增大，由此最終導(dǎo)致反饋爆炸(feedback implosion)，雖然據(jù)記載如果應(yīng)答數(shù)目過大，這種可能性將會略微減小。
●濾波器參數(shù)是預(yù)先固定的。它們并不適應(yīng)于總數(shù)數(shù)量和動態(tài)特性的可能變化。
●該算法假設(shè)反饋請求和反饋消息都不會在網(wǎng)絡(luò)中丟失，但在有可能出現(xiàn)高分組丟失率的實際網(wǎng)絡(luò)狀況中，這種算法是很容易受到破壞的。

發(fā)明內(nèi)容
依照本發(fā)明，提供了一種追蹤組播觀眾數(shù)量的方法，包括(a)向接收組播的接收機傳送多個請求，其中每一個請求都包含概率參數(shù)，由此每一個終端都能以相應(yīng)概率進行應(yīng)答或不應(yīng)答；(b)計數(shù)對每一個請求的應(yīng)答的數(shù)量；(c)從計數(shù)和參數(shù)中確定接收機數(shù)量估計；(d)過濾這些估計；其中該方法還包括通過根據(jù)計數(shù)和參數(shù)來預(yù)測接收機數(shù)目的上限對后續(xù)步驟(a)中包含的新的概率參數(shù)進行反復(fù)計算，并且從中確定新的概率參數(shù)，由此將應(yīng)答數(shù)目超出預(yù)定閾值的風(fēng)險保持在預(yù)定值以下。
本發(fā)明的其他方面是在權(quán)利要求中限定的。


現(xiàn)在將參照附圖來描述本發(fā)明的某些實施例，其中圖1是網(wǎng)絡(luò)示意圖；以及圖2是描述本發(fā)明一個實施例的操作的流程圖。
具體實施例方式
圖1示出了一種組播方案，其中服務(wù)器100經(jīng)由IP網(wǎng)絡(luò)102(例如因特網(wǎng))而與多個接收終端103(只顯示了其中的三個)相連。組播操作是以常規(guī)方式運作的，因此，現(xiàn)在僅僅描述那些專為測量觀眾數(shù)量而提出的附加功能。
我們設(shè)想了將消息發(fā)送到組播群組的發(fā)送器(即服務(wù)器100)。群組成員(103)可以在任何時候加入和離開該群組。其中一個實例是使用組播而在因特網(wǎng)上廣播電視。觀眾可以通過加入一個與廣播節(jié)目的頻道相對應(yīng)的組播群組來收看某個節(jié)目，并且可以在節(jié)目中的任何時間離開這個組播群組。
現(xiàn)在將要描述的測量過程是如下執(zhí)行的處于發(fā)送器上的附加軟件進行(a)構(gòu)造并且借助組播機制來周期性傳送請求消息，(b)對來自終端的應(yīng)答進行計數(shù)，以及(c)對結(jié)果進行處理。
處于每一個終端上的附加軟件對這種請求進行處理并且酌情產(chǎn)生應(yīng)答。觀眾數(shù)量是依賴于時間的隨機變量，并且我們用N(t)來表示這個變量。我們假設(shè)發(fā)送器可以在每一個反饋循環(huán)中處理最多為rmax的反饋消息。目的是借助來自接收機的反饋計數(shù)r(t)而對N(t)(或是其他可行的接收機屬性)進行實時正確的估計，同時使反饋爆炸(這種情況是在r(t)超出rmax的時候發(fā)生的)的風(fēng)險一直最小。
接下來將參照圖2所示的流程圖來對該處理進行描述。
1.這個估計始于初始猜測的最大觀眾數(shù)量Nmax。
2.然后，在給出了Nmax的情況下，通過將反饋爆炸風(fēng)險低于用戶定義的風(fēng)險閾值δ的最大響應(yīng)概率選作P，可以獲取響應(yīng)概率P的初始值。由于反饋消息數(shù)目具有二項式概率分布函數(shù)，因此，在給出了對象總體數(shù)量Nmax的情況下，反饋消息數(shù)量超出rmax的概率是如下給出的Pr(r≥rmax)=1-Pr(r<rmax)=1-Σr=1rmaxB(Nmax,P)=Ip(rmax+1,Nmax-rmax)]]>由此，通過求解下式，可以獲取P的最大可能值IP(rmax+1，Nmax-rmax)＝δ (1)在上述等式中，B(Nmax，P)是二項式分布，并且Ip表示不完全的β函數(shù)，即IP(a,b)=∫0Pta-1(1-t)b-1dt∫0Ita-1(1-t)b-1dt]]>在當(dāng)前實施方式中使用了某種形式的牛頓-拉弗森(Newton-Raphson)迭代法而以從等式(1)中找到數(shù)值P。
3.一旦找到了P(t1)，則發(fā)送器組播要求反饋的請求(其中包含P值)。
4.每一個接收機選擇一個范圍介于0≤X≤1的隨機數(shù)X，并且只在X≤P(t1)的情況下才傳送反饋消息。
5.發(fā)送器從該循環(huán)中收集總數(shù)為r的反饋消息。
6.然后如下估計觀眾數(shù)量N~(t1)=r(t1)P(t1)±γ---(2)]]>其中γ是隨機估計誤差。在這里不必對其進行計算，但是如果需要的話，則它與 成比例。
(等式2以及相應(yīng)的誤差表達式是通過使用統(tǒng)計估計理論中公知的最大似然法并且將其應(yīng)用于具有未知參數(shù)N(t)的二項式分布而被推導(dǎo)出來的)。
應(yīng)該指出的是，流程圖中顯示的兩個分支是為了清楚顯示有兩個估計處理正在工作而被繪制的；它們并不是替換的路徑。
7.觀眾數(shù)量估計(等式2)包含了統(tǒng)計估計誤差，其幅度與所采樣的接收機數(shù)量成反比。我們提供了一種通過利用那些可用的過去數(shù)據(jù)來實時減小估計誤差的方法。如所示，這種方法是在每一次測量之后的測量處理中進行的(參見下文中的替換實施方式)。這種處理是通過將估計誤差n(t)視為依賴于時間的噪聲來實現(xiàn)的，其中該噪聲疊加在觀眾數(shù)量的準(zhǔn)確數(shù)值N(t)之上。然后，通過使用維納濾波器(Wiener filter)過濾測量得到的觀眾數(shù)量N~(t)(N~(t)=N(t)+n(t)),]]>而使其中的信噪比最大化，所述濾波器提供了關(guān)于觀眾總數(shù)的最佳均方估計。一開始，濾波器參數(shù)是基于觀眾數(shù)量變化的歷史信息以及所考慮的應(yīng)用(例如因特網(wǎng)電視、發(fā)布訂閱等等)而被確定的，但在對觀眾數(shù)量進行測量的過程中將會周期性地重新計算這些參數(shù)，由此它們可以適應(yīng)于觀眾數(shù)量變化的實際模式。
在時間ti，經(jīng)過改進的觀眾數(shù)量估計是從下式中獲取的N^(ti)=Σj=1ih(ti-tj)N~(tj)=(β-α)Σj=1iN~(tj)exp(-β(ti-tj))---(3)]]>在這里h(ti-tj)＝(β-α)exp(-β(ti-tj)) (4)是最佳的維納濾波器內(nèi)核。
該內(nèi)核是通過以下假設(shè)獲取的，其中信號(N(t))和噪聲(n(t))在統(tǒng)計上是無關(guān)的，并且這些分量的功率譜NP(ω)和nP(ω)可以如下地近似估計NP(ω)=αKω2+α2---(5)]]>np(ω)＝A (6)其中K、α和A是可調(diào)整的參數(shù)，并且β2=α2+KA---(7)]]>由此可見，這表示的是觀眾數(shù)量 的功率譜 的模型，其中N~P(ω)=NP(ω)+nP(ω)=αKω2+α2+A---(8)]]>上述關(guān)于NP(ω)的選擇源于以下事實等式(5)的限制α→0準(zhǔn)確模擬了緩慢變化的觀眾數(shù)量，同時，通過增大α，可以對常規(guī)的時變觀眾數(shù)量進行模擬，并且這種模擬的精度足以確定濾波器參數(shù)。此外，為nP(ω)假設(shè)的形式與白噪聲的假設(shè)是對應(yīng)的。我們的模擬研究顯示，在對觀眾數(shù)量進行測量的過程中，這是關(guān)于統(tǒng)計噪聲的合理估計。
8.在對觀眾數(shù)量進行測量的過程中，濾波器參數(shù)β的自適應(yīng)是如下執(zhí)行的。發(fā)送器在大小為M的滑動窗口上累積 的過去值，然后通過對 的過去值進行傅立葉變換來進行信號和噪聲的功率譜分析(如果數(shù)據(jù)點并非均勻分布，則使用Lomb算法來估計功率譜)。然后，通過使用最小均方法使這些功率譜適于等式(8)所給出的參數(shù)化形式，來獲取參數(shù)K、α和A的新值，由此可以使用等式(7)來獲取濾波器參數(shù)β的新值。
應(yīng)該指出的是，由于濾波器內(nèi)核h(t)在時間上是按指數(shù)衰減的，因此在實踐中只要為大小約為1/β的間隔累積過去的統(tǒng)計數(shù)據(jù)即可。假設(shè)對象總體是以平均速率f=1T]]>采樣的，那么需要累積的過去統(tǒng)計數(shù)應(yīng)該是M≈fβ.]]>應(yīng)該指出的是，自適應(yīng)步驟不必在每一次迭代中都被執(zhí)行。
9.除了估計觀眾數(shù)量之外，我們還提供了一種用于動態(tài)估計觀眾數(shù)量上限的方法。這種方法是依照以下方式實現(xiàn)的在給出了接收到的反饋消息r(t1)的數(shù)目以及風(fēng)險參數(shù)ε的情況下，找出可能出現(xiàn)的最大觀眾數(shù)量，其中該數(shù)量能以概率1-ε來得到r(t1)個反饋消息。還表明，在給出了觀察值r(ti)的情況下，通過使用貝斯定理并執(zhí)行二進制的概率分布函數(shù)的泊松近似，觀眾數(shù)量超出了某個值Nmax的條件概率是由下式給出的Pr(N(ti)≥Nmax|r(ti))∝Pg(r(ti)+1，PNmax)其中Pg是不完全的γ函數(shù)。
由此，最大可能數(shù)量 是通過求解下式(使用某種形式的Newton-Raphson迭代)得到的Pg(r(ti),P(ti)N~max(ti))=1-ϵ---(9)]]>其中Pg是不完全的γ函數(shù)。
10.然后，通過使用與步驟(7)的描述相同的方式來過濾這個估計 由此使用等式(10)來提供已過濾的觀眾數(shù)量上限估計 N^max(ti)=Σj=1ih(ti-tj)N~max(tj)=(β-α)Σj=1iN~max(tj)exp(-β(ti-tj))---(10)]]>在這個形式中，所使用的參數(shù)是在步驟7中使用(以及在8中適配)的那些參數(shù)。
11.然后，通過使用估計 并以如下方式來預(yù)測下一個循環(huán)中的最大觀眾數(shù)量
如果N^max(ti)>N^max(ti-1)]]>則N^max(ti+1)=N^max(ti)+(ti+1-ti)N^max(ti)-N^max(ti-1)ti-ti-1]]>否則N^max(ti+1)=N^max(ti)-N^max(ti-1)2---(11)]]>12.通過使用這個預(yù)測，可以從等式(1)中計算采樣概率P(ti+1)，此外，包含了P(ti+1)的新的反饋請求將被發(fā)送到接收機。也就是說，上述步驟是從步驟(3)開始重復(fù)的。一旦收集了預(yù)期數(shù)量的測量結(jié)果，則在步驟13停止迭代。
現(xiàn)在將對某些可選的修改和附加步驟進行描述A.在上文中顯示，步驟7中的過濾是在繼續(xù)測量的同時進行的，這在需要以準(zhǔn)實時方式進行測量的情況下是非常有利的，這樣一來，在繼續(xù)測量處理的同時，可以使用已過濾的結(jié)果 然而，以離線方式執(zhí)行如上所述的這種過濾有可能會非常有利，這是因為濾波器由此可以訪問所有數(shù)據(jù)。在這種情況下，過濾7(以及自適應(yīng)8)是在退出迭代之后執(zhí)行的。然而，在循環(huán)內(nèi)部必須保持步驟10中對于上限 所進行的過濾，由此自適應(yīng)也必須在循環(huán)內(nèi)部進行。在這種情況下有可能使用非因果濾波器；如果使用的話，那么應(yīng)該對濾波器核心進行修改，使用下式而不是等式(4)來適應(yīng)(ti-tj)的負(fù)值h(t)=αK2Aβe-β|t|---(12)]]>B.增大估計算法應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)損失的健壯性如果網(wǎng)絡(luò)有損，那么某些要求反饋的請求可能會在到達接收機之前丟失。此外，某些來自接收機的反饋消息有可能并未到達發(fā)送器。對觀眾數(shù)量所進行的最大似然估計(等式2)是在假設(shè)網(wǎng)絡(luò)無損的情況下獲取的，由此所有接收機會以相等概率P來響應(yīng)要求反饋的請求。
這種方法提供了一種以平均方式顧及估計觀眾數(shù)量過程中的損失效果的方法。
如果接收機上的損失概率是qj(對接收機j而言)，那么，來自這個接收機的反饋消息到達發(fā)送器的概率不再是P，而是Pj＝P(1-qj)2。我們在自己估計過程中以如下方式顧及了這種影響。我們假設(shè)每一個接收機測量自己的損失概率(例如，接收機可以通過查看分組序列來對那些沒有從其所屬的各個組播群組到來的分組數(shù)據(jù)進行計數(shù)，由此完成這個操作)。在收集反饋的過程中，那些響應(yīng)受到采樣的接收機會將這個測量結(jié)果回送到發(fā)送器。這樣一來，發(fā)送器將會估計平均分組損失q，并且會在觀眾數(shù)量的最大似然估計中使用(1-q)2P來替換P，由此對其加以考慮。然后，從下式中獲取經(jīng)過校正的觀眾數(shù)量估計N~loss(t)=r(t)(1-q‾)2P(t)=N~(t)(1+2q‾+3q‾2+...)---(13)]]>其中，括號中的項是對估計觀眾數(shù)量所進行的校正，它是從網(wǎng)絡(luò)損耗中導(dǎo)出的。這種變型是用等式(13)而不是等式(2)來實現(xiàn)的。
C.放寬反饋爆炸限制反饋爆炸是在同時到達發(fā)送器的反饋消息數(shù)目超出rmax的時候發(fā)生的。除了選擇響應(yīng)概率值P而使爆炸機會低于某個閾值之外，發(fā)送器還可以通過展寬接收響應(yīng)的間隔來進一步減少爆炸的可能性。這種處理可以通過發(fā)送參數(shù)P以及第二參數(shù)S來實現(xiàn)。然后，反饋過程是如下修改的每一個接收機選擇一個均勻隨機數(shù)X，并且只在X＜P的情況下才決定發(fā)送反饋。在做出決定之后，它會選擇一個均勻分布在間隔
中的隨機數(shù)s，并且在發(fā)送其反饋之前將會等待一段時間s。這種算法的有效效果(net effect)是在某個間隔S上擴展來自接收機的反饋，從而在每一個單位時間發(fā)送的反饋消息的平均數(shù)量是由 給出的，并且如果r＜(1+S)rmax，則可以避免反饋爆炸。因此，爆炸限制實際是(1+S)rmax而不是rmax。在步驟(2)，等式(1)是通過插入(1+S)rmax而不是rmax來修改的，由此可以使用新的限制來計算P。在這里計算的P值將會大于使用rmax所計算的值(我們是從γ函數(shù)形狀中了解的)，因此，在每一個循環(huán)中會產(chǎn)生更多反饋，并且提高了對象總體估計的精確度。
上述方法涉及的是端到端的方法，其中觀眾估計可以在沒有來自網(wǎng)絡(luò)路由器的任何幫助的情況下在應(yīng)用級完成，并且顧及了大規(guī)模的組播方案。
通過使用自適應(yīng)方法來對源于接收機的反饋進行采樣，以及使用一種用于將統(tǒng)計誤差過濾以與觀眾數(shù)量的動態(tài)變化相適配的方法，可以解決較早論述的某些問題。
這種自適應(yīng)采樣方法將反饋爆炸的風(fēng)險減至最小，同時有助于確保發(fā)送器接收到最大可能數(shù)目的反饋消息。自適應(yīng)過濾還能及時動態(tài)調(diào)整成觀眾數(shù)量變化的模式，以便將估計得到的信號噪聲比增至最大。另外，我們還描述了用于提高估計方法相對于網(wǎng)絡(luò)中的大量分組損失的健壯性的過程，以及一種使用隨機定時器來放寬爆炸限制的方法。
權(quán)利要求
1.一種追蹤組播觀眾數(shù)量的方法，包括(a)向接收組播的接收機傳送多個請求，其中每一個請求都包含概率參數(shù)(P)，由此每一個終端都能以相應(yīng)概率做出應(yīng)答或是不應(yīng)答；(b)計數(shù)對各請求的應(yīng)答數(shù)量(r)；(c)根據(jù)這些計數(shù)和參數(shù)確定接收機數(shù)量估計；(d)過濾這些估計；其中該方法還包括通過根據(jù)所述計數(shù)和參數(shù)預(yù)測接收機數(shù)目的上限來對后續(xù)步驟(a)中將包含的新的概率參數(shù)進行反復(fù)計算，并且從中確定新的概率參數(shù)，由此將應(yīng)答數(shù)目超出預(yù)定閾值的風(fēng)險保持在預(yù)定值以下。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中計算新的概率參數(shù)的步驟還包括在給出了所使用的所述概率參數(shù)的情況下，估計與預(yù)定概率相對應(yīng)的最大觀眾數(shù)量，其中所述預(yù)定概率是接收到的應(yīng)答數(shù)目等于觀察到的應(yīng)答數(shù)目的概率；使用所述估計得到的最大觀眾數(shù)量以及所述最大觀眾數(shù)量的至少一個在先值來執(zhí)行所述預(yù)測；結(jié)合預(yù)測得到的最大數(shù)量來確定新的概率參數(shù)(P(ti+1))，其中所述概率參數(shù)涉及的應(yīng)答數(shù)目超出可用于對其進行接收的容量的風(fēng)險落在預(yù)定風(fēng)險閾值以下。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的方法，包括在所述預(yù)測之前產(chǎn)生已過濾的估計最大數(shù)量。
4.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中對所述估計最大數(shù)量所進行的估計是由維納濾波器執(zhí)行的。
5.根據(jù)權(quán)利要求3或4的方法，包括依據(jù)所述估計的功率譜來自適應(yīng)地調(diào)整對所述估計最大數(shù)量進行所述過濾所用的參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1～5中任一項所述的方法，其中預(yù)測是通過推斷所述估計最大數(shù)量的過去值而執(zhí)行的。
7.根據(jù)權(quán)利要求1～6中任一項所述的方法，其中對所述估計所進行的所述過濾是由維納濾波器執(zhí)行的。
8.根據(jù)權(quán)利要求1～6中任一項所述的方法，包括按照所述估計的過去的值的功率譜的函數(shù)來自適應(yīng)地調(diào)整對所述估計進行所述過濾所用的參數(shù)。
9.根據(jù)前述任一項權(quán)利要求所述的方法，其中對所述估計所進行的所述過濾是在停止確定所述估計之后執(zhí)行的。
10.根據(jù)前述任一項權(quán)利要求所述的方法，其中對所述估計所進行的所述過濾是在每一次確定新的估計的時候執(zhí)行的。
11.根據(jù)權(quán)利要求10的方法，在依照權(quán)利要求5和8時，相同的參數(shù)被用于對所述估計的過濾以及對所述最大估計數(shù)量的過濾。
12.根據(jù)前述任一項權(quán)利要求所述的方法，包括測量請求或應(yīng)答的丟失概率，并且對最初估計數(shù)量進行校正。
13.一種估計組播觀眾數(shù)量的方法，包括(a)向接收組播的接收機傳送多個請求，其中每一個請求都包含概率參數(shù)(P)，由此每一個終端都能以相應(yīng)概率做出應(yīng)答或是不應(yīng)答；(b)計數(shù)對各請求的應(yīng)答數(shù)量(r)；(c)根據(jù)所述計數(shù)確定后續(xù)步驟(a)中將包含的新的概率參數(shù)。
14.一種估計組播觀眾數(shù)量的方法，包括(a)向接收組播的接收機傳送多個請求，其中每一個請求都包含概率參數(shù)(P)，由此每一個終端都能以相應(yīng)概率做出應(yīng)答或是不應(yīng)答；(b)計數(shù)對各請求的應(yīng)答數(shù)量(r)；(c)根據(jù)所述計數(shù)和所述參數(shù)確定接收機數(shù)量估計；(d)過濾這些估計；其中該方法還包括通過根據(jù)所述計數(shù)和參數(shù)預(yù)測接收機數(shù)目的上限來對后續(xù)步驟(a)中包含的新的概率參數(shù)進行反復(fù)計算，并且從中確定新的概率參數(shù)。
15.一種估計組播觀眾數(shù)量的方法，包括(a)向接收組播的接收機傳送多個請求，其中每一個請求都包含概率參數(shù)(P)，由此每一個終端都能以相應(yīng)概率做出應(yīng)答或是不應(yīng)答；(b)計數(shù)對各請求的應(yīng)答數(shù)量(r)；(c)根據(jù)所述計數(shù)和參數(shù)確定接收機數(shù)量估計；(d)過濾這些估計；包括按照所述估計的過去的值的功率譜的函數(shù)自適應(yīng)地調(diào)整對所述估計進行所述過濾所用的參數(shù)。
全文摘要
本方法包括向接收組播的接收機傳送多個要求反饋的請求(3)，每一個請求都包含概率參數(shù)(P)。每一個終端以相應(yīng)的概率來對此進行應(yīng)答(或是不應(yīng)答)(4)。然后，其中對針對各請求的應(yīng)答數(shù)目進行計數(shù)(5)；根據(jù)計數(shù)和參數(shù)確定接收機數(shù)量估計(6)；并且對估計進行過濾(7)。本方法還包括通過根據(jù)計數(shù)和參數(shù)預(yù)測接收機數(shù)目上限來重復(fù)計算后續(xù)反饋請求中包含的新的概率參數(shù)(9，10，11)，并且從中確定新的概率參數(shù)(12)，由此將應(yīng)答數(shù)目超出預(yù)定閾值的風(fēng)險保持在某個預(yù)定值以下。
文檔編號H04L29/06GK1751496SQ200480004531
公開日2006年3月22日 申請日期2004年2月19日 優(yōu)先權(quán)日2003年2月19日
發(fā)明者特雷弗·伯布里奇, 梅齊亞爾·內(nèi)科韋, 安德列·亞索伯拉 申請人:英國電訊有限公司