基于时延梯度信息的输入时延自适应平滑处理方法

摘要

本发明公开了一种基于时延梯度信息的输入时延自适应平滑处理方法，其特征在于，包括以下步骤：①将IP网络定位系统中每个节点保存在最近一段时间内与其他节点间直接测量获得的时延值记录；②将该记录输入到一个有限次窗口的基于时延梯度信息的自适应平滑滤波器中；③经滤波器处理后的输出值作为IP网络定位系统的输入延时，实现时延值的非直接测量。该处理方法能解决IP网络中直接测量的时延值常常受到随机延迟污染而导致的IP网络坐标系统不稳定和定位准确度降低的问题，以减少因排队延迟等导致的随机延迟污染，使输入时延数据保持稳定，从而维持系统的稳定性和距离预测的准确度。

主权项

基于时延梯度信息的输入时延自适应平滑处理方法，其特征在于，包括以下步骤：①将IP网络定位系统中每个节点保存在最近一段时间内与其他节点间直接测量获得的时延值记录；②将该记录输入到一个有限次窗口的基于时延梯度信息的自适应平滑滤波器中；③经滤波器处理后的输出值作为IP网络定位系统的输入延时，实现时延值的非直接测量；其中自适应平滑滤波器将某个时刻节点直接测量到与参考节点间的时延值，利用所存储的历史记录的时延值和当前的时延值进行加权计算，滤波器窗口内的当前时刻和前一时刻时延值的差值，作为当前时刻网络时延值的梯度信息，滤波器窗口的权值大小是当前梯度的单调递减函数，窗口内的所有的时延值和权值相乘并累积求和，最后除以调制因子，作为网络距离测度空间的输入时延值。