JP2008536346A - パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションのサービス品質を評価するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、パケットベースのネットワークで定められた経路にわたって動作するリアルタイムアプリケーション、例えばＶｏＩＰ、ｖｉｄｅｏ ｏｖｅｒ ＩＰ、ＩＰＴＶなどのサービス品質パフォーマンスを決定するための方法および装置を提供する。本発明は、経路に沿って１つまたはそれより多くのパケットシーケンスを伝送することで、パケットベースのネットワークの経路のアクティブプロービングを実行する。種々のパケットシーケンスに対する応答を収集することで、プロービングした経路について伝送特性データを評価できる。この伝送特性データを使用して、その経路のテスト署名を決定できる。このテスト署名は、既知の署名を特定するために使用する。既知の署名に基づいて、適当な損失劣化モデルを特定できる。適当な損失劣化モデルは、既知の署名に関連する特徴的な応答を示す経路に特に当てはまる。特定した適当な損失劣化モデルに基づいて、リアルタイムアプリケーションのサービス品質パフォーマンスを決定できる。

Description

本発明は、パケットベースのネットワーク評価の分野に関し、具体的には、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションのサービス品質を評価するための方法および装置に関する。

典型的なデータ通信ネットワークは、データリンクによって相互接続されている多数のパケット処理装置を含む。このデータリンクの集合が経路を形成する。パケット処理装置は、例えば、ルータ、スイッチ、ブリッジ、ファイアウォール、ゲートウェイ、ハブ、またはこれらに類似の装置を含むことができる。データリンクは、種々の電気ケーブル、光ファイバケーブルなどの物理媒体セグメントや、ラジオ（無線）リンク、レーザリンク、超音波リンクなどの伝送型媒体、またはこれらに類似するリンクを含むことができる。種々の通信プロトコルを使用してデータリンクにわたってデータを送信することができる。データは、２つのポイントを接続する１つまたはそれより多くのデータリンクを含む経路を横断することで、こういったネットワークにおける２つのポイント間を送信される。

大きなネットワークは、非常に複雑になる可能性がある。こういったネットワークを正確に機能させるためには、多数の異なるシステムを正しく機能させ協働させることが必要になる。こういったシステムは共通の制御下にない場合もある。ネットワークは、例えばパケット処理装置の完全なもしくは部分的な故障、ハードウェアコンポーネントの設定の誤り、ソフトウェアの設定の誤りを含めた種々の理由のいずれかによって、２つのポイント間でデータパケットを送る際に最適なパフォーマンスよりも劣るパフォーマンスを示す可能性がある。こういった要因はそれとなく互いに相互作用し、個々のネットワークコンポーネントの欠陥や設定の誤りがネットワークのパフォーマンスに深刻な影響を及ぼす可能性がある。

オーディオ、声、またはビデオをデジタル化し、圧縮し、パケットにし、パケットネットワークにわたって伝送し、受信システムで再構築してデコードするマルチメディア通信システムでは、伝送の品質が低下してしまう幾つかの状況が存在する。典型的なパケットネットワークでは、幾つかのパケットが損失（ロス）したり遅延したりして、デコードしたオーディオ、声、またはビデオの品質が劣化し、エンドユーザが知覚する品質に影響を及ぼす。したがって、パケットネットワークの作用に固有の、デコードしたオーディオ、声、ビデオの主観的品質または知覚品質を測定または推定する何らかの手段を有することが望ましい。

ボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ)などの技術を使用したパケットベースの音声伝送ネットワークの出現によって、典型的な通信ネットワークよりも柔軟性があって低コストの代替手段がもたらされた。特に、ＶｏＩＰは、パケットベースのネットワーク、例えばブロードバンドインターネット回線を使用した通話を可能にした技術である。しかしながら、例えばＶｏＩＰなどの技術は、ネットワーク劣化による、ユーザが知覚する通話品質の変動が著しく大きいというような幾つかの問題ももたらす。

例えば、ＶｏＩＰシステムは、２つまたはそれより多くの会話ポイントと接続ネットワークを含む。会話ポイントは、アナログ音声をネットワークにわたる伝送に適したパケットフォーマットに変換する装置である。会話ポイントは、例えば、電話交換システム内の装置、パケット音声電話、アプリケーションプログラムで稼動するパーソナルコンピュータ、または他の種類の装置でもよい。各会話ポイントで、ユーザの電話からのアナログ音声信号をデジタルフォーマットに変換し、短いセグメントに分割し、圧縮し、ＩＰパケットに配置し、そして接続ネットワークにわたって遠隔会話ポイントまで伝送する。受信した音声パケットは復元され、アナログ形式に再変換されて音声信号としてユーザに再生される。

接続ネットワークは、ある会話ポイントから別の会話ポイントへとＩＰパケットをリレーする。ネットワークは共有のリソースで、多くの他のパケットデータストリームを送ることができる。このことは、あらゆる所与のパケットの伝送が劣化を被ることを意味する。この劣化とは、例えば１）パケットがある会話ポイントから別の会話ポイントに到達するまでの時間によって、あるユーザからの別のユーザに対する明確な応答に遅延が生じる待ち時間（レイテンシ）、２）パケットのいくらかが損失するパケットロス（損失）、３）パケットの到着時間が変動し、パケットの到着が遅すぎて廃棄されてしまうこともあるジッタ、４）パケットが廃棄または削除される廃棄である。こういったことは、例えば、処理装置のバッファサイズが不十分であることや、ファイアウォールなどの処理装置に予め設定されたパケット処理プロトコルや、ジッタや、当業者には周知であろう他の理由によって生じる。こういった４つの要因はそれぞれ、使用しているＩＰネットワークに関連する。さらに、他の起こり得る劣化としては、使用している音声圧縮アルゴリズムに大きく起因する歪みや、ネットワーク経路の待ち時間に大きく起因するエコーがある。こういった劣化が総合的に、ユーザの知覚する音声品質を著しく変動させるため、ＶｏＩＰサービスプロバイダーには、自身のネットワークが提供するサービス品質、即ちサービスの音声品質を評価する方法が必要になる。

例えば、米国特許番号第５，７１０，７９１号および同第５，８６７，８１３号に記載されているような、音声品質を測定するための先行技術のシステムは、種々の会話ポイントからの音声品質をサンプリングする集中テスト装置を使用する。ある会話ポイントでループバック状態を確立し、テスト装置が周知の信号を伝送し、受信信号またはループバック信号を原信号と比較することで、遅延、歪み、他の劣化を評価する。この手法によって、音声の歪みの正確な尺度を提供することができるが、典型的には、テスト時に存在したネットワーク状態におけるサンプルの会話ポイントに対してしかこの尺度を提供できない。

音声品質を評価するために現在使用されている別の手法は、客観的に測定したパラメータを使用して音声通信の主観的なパフォーマンスを評価するものである。ヨハネッソン（Johannesson ）が"The FTSI Computational Model" （IEEE Communications Magazine, January 1997, pages 70-79）で説明したＥモデルなどのモデルは、Ｒ値を生成することができ、このＲ値をユーザが知覚した音声品質と相関させることができる。このプロセスは、雑音や遅延に関する統計データを収集し、音声品質の評価を行う中央管理システムによって用られる。しかしながらヨハネッソンが説明したこの方法は、パケットベースのネットワークに典型的な劣化について考慮していない。

具体的にいうと、Ｅモデルは、主観的なユーザの経験の予測分析のための心理音響演算モデルを表したものである。ＩＴＵ Ｇ．１０７基準によって確立されたＥモデルの一般形は、次の通りである。
Ｒ＝Ｒ_０−Ｉ_ｓ−Ｉ_ｄ−Ｉ_ｅ＋Ａ （１)

式中、Ｒは伝送率ファクタ（transmission rating factor）で、Ｒ_０は基本的な信号対雑音比で、Ｉ_ｓは瞬時劣化要因で、Ｉ_ｄは遅延劣化要因で、Ｉ_ｅは装置劣化要因で、Ａは期待要因である。

Ｅモデルは、パケットベースのネットワークのために特に設計されたものではないため、パケットロス劣化についての明確な定義がない。Ｉ_ｅという用語は、装置固有の作用の範囲を示し、パケットロス、ジッタによる実効損失や他のネットワークの劣化の影響を含む。そのため、ＶｏＩＰに適用されるＥモデルの実施の大部分は、このＩ_ｅという用語を定義する損失劣化モデルを定義することに重点を置いている。一例としては、制御されたパケットロスに対して知覚した品質を実証的に研究することによって、パケットロスと装置劣化要因（Ｉ_ｅ)とのコーデック（コーダ／デコーダ）ベースのマッピングを形成できる。

例えば、図１は、マウストゥイヤー（Ｍ２Ｅ）遅延と遅延劣化要因（Ｉ_ｄ)との実験的相関のグラフ表示である。さらに図２は、種々のコーデックについてのパケットロス（％）と装置劣化要因Ｉ_ｅとの実験的相関のグラフ表示である。

例えば、米国特許番号第６，７４１，５６９号は、Ｅモデルを利用したパケットベースのマルチメディア信号伝送システムの主観的品質監視システムを開示している。この監視システムは、パケットマルチメディア通信システムにおける主観的品質を評価する手段を提供する。この通信システムがローパケットロス状態と１つまたはそれより多くのハイパケットロス状態を有するものとし、各状態で経過する時間の統計分布を決定し、パケットロスによる主観的品質の劣化を予測する。この情報を、他の通信システムの劣化による主観的品質の推定劣化と組み合わせ、マルチメディア通信システムの推定主観的品質尺度を提供する。このシステムは、典型的にはＶｏＩＰ通信に関連するパケットについてのパケットロスの時間的な分布に基づくモデルから損失劣化要因を求めるため、受動的に監視されたデータに基づいている。このシステムは、ある通信期間における特定の通話の詳細な分析は行えるが、幾つかの欠点がある。例えば、分析に使用するデータは１つまたはそれより多くの実際の通話時に収集されるため、適切な測定値を収集するためにＶｏＩＰ通話を行わなければならない。したがって、ＶｏＩＰ通話がなければ、ネットワーク経路を測定することができず、ひいてはサービス品質を評価することはできない。さらにこの技術を使用して収集した測定値は、経路の単一のポイントに関連するもので、実際の通話に使用される経路のエンドツーエンドの見解を表してはいない。さらにこの技術では、通話トラフィックがこういった経路に沿って流れなければ任意のネットワーク経路を評価できない。

示したように、既存のシステムは、その利点を制限してしまうような要件を有するネットワーク評価方法を利用している。例えば、シミュレートしたトラフィックを伝送し、ネットワークの応答を測定して評価を求める。この場合、劣化パフォーマンスを検出するかもしれない。しかしこの技術では、伝送劣化のソース（source）や要因（contributing factors）に対する見解が制限されてしまう。さらに、この方法を使用するシステムは、典型的に、対象の各ノードでエージェントのインストールが必要になる。別の技術は、ＶｏＩＰ伝送の受動的監視を使用するものであり、通話ベースで分析されるデータを生成することができる。この技術はエンドユーザが経験した主観的品質を評価するための手段を提供できるが、これも検出した劣化のソースを診断しない。さらに、この技術は、この劣化のソースがテスト時間中、即ち通話時に実際にアクティブでないと、劣化のソースを検出できない。

したがって、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションが提供可能なサービス品質を評価するための新しい方法および装置に対するニーズが存在する。

この背景情報は、本出願人が本発明に関連するであろうとみなした情報を明らかにする目的で提供されている。上述のいずれの情報が本発明の先行技術を構成するという承認を必ずしも意図していないし、そう解釈すべきではない。

本発明の目的は、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションのサービス品質を評価するための方法および装置を提供することである。本発明の１態様によると、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価する方法が提供されており、この方法は、１つまたはそれより多くのパケットシーケンスをパケットベースのネットワークの経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークをアクティブプロービングするステップと、経路に沿った１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの伝送に対するパケットベースのネットワークの応答を表す伝送特性データを経路について決定するステップと、伝送特性データを表すテスト署名（test signature）を決定するステップと、テスト署名に相当する既知の署名に基づいて適当な損失劣化モデルを特定するステップを含む。適当な損失劣化モデルは、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価するための手段を提供する。

本発明の別の態様によると、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価する装置が提供されており、このシステムは、１つまたはそれより多くのパケットシーケンスをパケットベースのネットワークの経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークをアクティブプロービングする手段と、経路に沿った１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの伝送に対するパケットベースのネットワークの応答を表す伝送特性データを経路について決定する手段と、伝送特性データを表すテスト署名を決定する手段と、テスト署名に相当する既知の署名に基づいて適当な損失劣化モデルを特定し、適当な損失劣化モデルと伝送特性データを使用して装置劣化要因を決定する手段と、適切なモデルを使用して、知覚品質を表す伝送率ファクタを決定する手段と、を含む。

本発明の別の態様によると、コンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読媒体からなり、コンピュータプロセッサによって実行されると、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価する方法をプロセッサに実行させるコンピュータプログラム製品が提供されており、この方法は、１つまたはそれより多くのパケットシーケンスをパケットベースのネットワークの経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークをアクティブプロービングするステップと、経路に沿った１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの伝送に対するパケットベースのネットワークの応答を表す伝送特性データを経路について決定するステップと、伝送特性データを表すテスト署名を決定するステップと、テスト署名に相当する既知の署名に基づいて適当な損失劣化モデルを特定するステップとを含む。適当な損失劣化モデルは、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価するための手段を提供する。

マウストゥイヤー（Ｍ２Ｅ）遅延と遅延劣化要因（Ｉ_ｄ)との実験的相関を示す。

種々のコーデックについてのパケットロス（％）と装置劣化要因Ｉ_ｅとの実験的相関を示す。

Ｅモデルを使用して決定したＲ値と平均オピニオン評点（ＭＯＳ)との相関の概略図である。

ネットワークを通る第１の位置から第２の位置への例示的な経路の概略図である。

本発明の一実施形態に係るパケットのバースト負荷の概略図である。

本発明の一実施形態に係るパケットストリームの概略図である。

定義
「伝送特性データ」という用語は、パケットベースのネットワークの経路を横断したパケットに関する情報を定義するために使用する。この情報は経路を横断したパケットの測定特性でもよいし、或いはこういった測定特性から求めてもよい。

「パケットのシーケンス」という用語は、パケットのデータグラム、バースト、またはストリームを定義するために使用する。例えば、データグラムは、広いパケット時間間隔で伝送されるシングルパケットである。バーストとは、狭いパケット間隔で伝送される決まった数のパケットのグループであり、広いバースト間隔で伝送される。ストリームとは、決まったバースト間隔で伝送される、決まったサイズと数のバーストのシーケンスである。

ネットワークに適用される「テスト署名」という用語は、ネットワークの経路を横断した多数のテストパケットのシーケンスに関する情報を系統的に集めたものを定義するために使用する。テスト署名は、ネットワークがテストパケットに応答する方法や評価の基準によって変動する。テスト署名は、伝送特性データから直接的にまたは間接的に求めることができる。幾つかのネットワーク行動によって、明確なパターンを提示する特徴的なテスト署名を作成できる。テスト署名を定義するために使用する情報は、種々のネットワーク行動をそれぞれに固有のテスト署名に基づいて区別できるように選択される。テスト署名は、例えばテストパケットのサイズ、パケット間隔、送信されるテストパケットの数、テストパケットの設定、パケットプロトコルなどの、アクティブサンプリング手順で使用するテストパケットの特定のセットに関する特徴に応じても変動し得る。ある経路のテスト署名は、パケットロスと遅延のみに関する情報からなってもよいし、テスト署名はネットワーク状態を表すパラメタリゼーションをさらに含んでもよい。

「損失劣化モデル」という用語は、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションに関するパケットベースのネットワークのデータ通信機能を表示する手段を定義するために使用する。損失劣化モデルは、パケットベースのネットワークの現在の伝送特性、未来の伝送特性、瞬時的な伝送特性の１つまたはそれより多くを表すことができる。

本明細書中で使用しているように、「ａｂｏｕｔ」（約）という用語は、公称値（nominal value）からの±１０％の変動を表す。具体的に言及されているかどうかに関わらず、こういった変動は本明細書中に提示したあらゆる所与の値に常に含まれていることが理解されるであろう。

他に定義されていなければ、本明細書中で使用する全ての技術用語や科学用語は、本発明が属する当業界の当業者が一般的に理解している意味と同じ意味を持つ。

本発明は、パケットベースのネットワークにおいて定められた経路にわたって動作するリアルタイムアプリケーション、例えばＶｏＩＰ、ｖｉｄｅｏ ｏｖｅｒ ＩＰ、ＩＰＴＶのサービス品質パフォーマンスを決定するための方法および装置を提供する。本発明は、１つまたはそれより多くのパケットシーケンスを経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークの経路のアクティブプロービングまたはサンプリングを実行する。種々のパケットのシーケンス、例えばパケットのデータグラム、バースト、またはストリームに対する応答を収集することによって、プロービングされた経路について伝送特性データを評価することができる。この伝送特性データは、評価されるパケットベースのネットワークの経路に対するテスト署名を決定するための手段を提供することができる。このテスト署名を使用して、特定の経路特性を表すことが知られている既知の署名を特定できる。既知の署名に基づいて、適当な損失劣化モデルを特定でき、この適当な損失劣化モデルは既知の署名に関連する特徴的な応答を表す経路に特に当てはまる。特定された適当な損失劣化モデルに基づいて、リアルタイムアプリケーション、例えばＶｏＩＰ、ｖｉｄｅｏ ｏｖｅｒ ＩＰ、ＩＰＴＶのサービス品質パフォーマンスを決定できる。

一実施形態では、適当な損失劣化モデルはそれぞれ、損失劣化要因を評価するための多変数表現を提示し、現在の経路状態のみに基づくのではなく推定情報にも基づいた損失劣化要因の決定手段を提供する。例えば、損失劣化モデルの多変数表現は、損失劣化要因の推定される最大、最小、そして瞬時的な評価を提供することができる。損失劣化要因は、適切なモデル、例えばＥモデルまたは他の適用可能なモデルを使用した伝送率ファクタの評価手段を提供することができ、この手段は、リアルタイムアプリケーションパフォーマンスについて評価される経路の主観的品質を表すことができる。

本発明の一実施形態では、サービス品質について評価するネットワーク経路の伝送率ファクタを決定する際に、この伝送率ファクタを一般的に使用されているＶｏＩＰの主観的尺度である平均オピニオン評点（ＭＯＳ）に直接マッピングできる。ＭＯＳは、通信の最終目的地における人間の話の品質の数値尺度を提供することができる。一実施形態では、伝送率ファクタはＥモデルによって定義されるＲ値であり、図３はＲ値とＭＯＳとの相関の概略図を示す。

本発明の一実施形態では、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションのサービス品質を評価するための方法は、ａ）プロービングパケットの特定の組み合わせを伝送するステップと、ｂ）プロービングパケットに対するネットワーク経路要素の応答をホップバイホップベースで登録するステップと（シングルホップは隣接するネットワーク装置間の経路部分によって表される）、ｃ）帯域幅、利用（utilization）、待ち時間、パケットロス、並べ替え、ネットワークレベルに固有な他の尺度、ホップバイホップベースでの評価基準を含めたパラメータを生成することによって、経路のエンドツーエンドネットワークパフォーマンスの特性化を実行するステップと、ｄ）経路に沿ったパフォーマンス劣化の性質、例えば二重ミスマッチ、最大転送単位（ＭＴＵ）のコンフリクト、メディアエラーをホップバイホップベースで特定するエンドツーエンドネットワーク診断を作成するステップと、ｅ）キーパフォーマンスと、例えばパケットサイズとプロービングの種類の関数としてのパケットロス、特定されたあらゆる劣化の原因や挙動の種類、パフォーマンスを悪化させる状態を含み得る診断特徴との選択によって、テスト署名を使用して既知の署名を特定するステップと、ｆ）既知の署名について定義された損失劣化モデルから損失劣化要因を生成するステップと、ｇ）決定した損失劣化要因によって補強されたＥモデルを使用して決定したＲ値のマッピングによってＭＯＳ値または値の範囲を決定するステップを含む。このようにして、パケットベースのネットワークの経路について、予測されるサービス品質をを評価でき、これは、ＶｏＩＰなどのリアルタイムアプリケーションにおける伝送のためにこの経路を使用する際に実現できる。

本発明は、２つの異なるセクションに分けることができる。このセクションとは、即ち、サンプリングと特定した署名の決定、そして特定した署名に基づく適当な損失劣化モデルの特定と適用である。適当な損失劣化モデルの適用の際、Ｒ値を決定し、続いてそれをＭＯＳ値または値の範囲にマッピングすることでパケットベースのネットワークの経路のサービス品質評価を作成することができ、これをリアルタイムアプリケーション時にこの経路を使用している最中に実行できる。
サンプリング、テスト署名の評価、既知の署名との比較

図４は、ネットワーク１０の一部の一例を示し、このネットワークは、データリンク１６によって相互接続されているネットワーク装置１４の配置を含む。このネットワーク装置は、例えば、ルータ、スイッチ、ブリッジ、ハブ、ゲートウェイなどを含むことができ、データリンクは、電気ケーブル、光ファイバケーブルなどの物理媒体セグメントまたはラジオリンク、レーザリンク、超音波リンクなどの伝送型媒体を含むことができる。さらに、ネットワーク１０には分析システム１７が接続されている。

ネットワーク１０には、１つまたはそれより多くのテストパケットシーケンスを経路３４に沿って送信し、その経路を横断してきたテストパケットを受信するためのメカニズムも接続されている。例示の実施形態では、この経路３４は閉ループであり、パケットはテストパケットシーケンサ２０で発生し、経路３４に沿って反射点１８へと移動し、再びテストパケットシーケンサ２０へと伝播する。しかしこの経路は閉ループである必要はなく、例えば、テストパケットを送るためのメカニズムと経路を横断したテストパケットを受信するメカニズムとを分離してもよい。

アクティブプロービング時に経路に沿って送られるパケットは種々のサイズでよく、最も大きなパケットサイズは、選択されたエンドホストまたは目的地までの経路によってサポートされるＭＴＵによって定義される。例えば、ＭＴＵよりも大きなパケットがアクティブプロービングセッション時に伝送されるならば、テストパケットシーケンサ２０は典型的に、フラグメント化された応答を受信するであろう。

さらに、アクティブプロービング時に伝送されるこういった１つまたはそれより多くのパケットシーケンスは、例えばデータグラム、バースト、またはストリームでもよい。データグラムは、パケットの時間間隔の広いシングルパケットであり、例えばシングルパケット間の間隔は、数百ミリ秒の範囲である。さらに、タイトなデータグラムとは、比較的狭いパケット間隔で伝送されるデータグラムである。バーストとは、狭いパケット間隔または実質的にゼロのパケット間隔で離れている決まった数のパケットのグループである。バーストの時間間隔は比較的広く、数百ミリ秒の範囲である。さらに、バースト負荷とは多くの連続するパケットの拡張バーストであり、典型的にはバーストよりも１オーダー大きい。例えば、バースト負荷はおよそ数百個のパケットからなる。最後に、ストリームとは、決まったサイズと数のバーストからなるシーケンスであり、バースト間には決まった時間間隔がある。こういったパケットシーケンスのそれぞれを使用してネットワークの経路をアクティブにサンプリングし、そのエンドツーエンドのパフォーマンスを特性化することができるが、特性化のレベルはアクティブプロービングセッション時に使用するパケットシーケンスの形態に依存する。

図４に示されているようなネットワークの例示の部分では、テストパケットシーケンサ２０は、パケットを送った時間と戻りパケットを受信した時間に関する情報を記録できる。或いは、経路が一方向、即ち開いた経路ならば、第１のメカニズム、例えばテストパケットシーケンサを出発点に配置してパケットシーケンスを送り、第２のメカニズムを目的地に配置してそのパケットシーケンスを受信することもできる。この構造では、第１および第２のメカニズムはパケットシーケンスの出発および受信に関するタイミングをまとめる。

一実施形態では、本発明の一実施形態に係るバースト負荷が図５に示されている。バースト負荷２１０は、例えばＮ個のパケット２６０などの複数のパケットからなり、こういったパケットのパケット間隔２００はおよそゼロである。この実施形態では、各パケットはサイズＳ２５０を有するものとして特定されているが、バースト負荷の別の構造では、パケットのサイズはバースト負荷内で変動してもよい。さらに、バースト負荷におけるパケット数は典型的にバースト内のパケット数よりも１オーダー大きい。例えば、バースト負荷は約１００個、２００個、４００個、または他の大きな数字の個数のパケットからなってもよい。

ストリームについて具体的にいうと、この形式のパケットシーケンスは、特定のアプリケーションに固有の、ある種のネットワーク応答サンプリングを表す。例えば一実施形態では、ストリームは、リアルタイムアプリケーショントラフィック、例えばＶｏＩＰトラフィックによって生成されたネットワーク負荷に実質的に対応するパラメータ化されたサンプリングである。図６に示すように、ストリームはＭ個のバースト１１０、１２０、１３０からなり、それぞれはサイズＳ１４０のＮ個のパケット１６０からなり、バースト内のパケット間隔はおよそゼロである。各バーストは、ｔ１５０に等しい決まったタイミングだけ離れている。Ｍ、Ｎ、Ｓ、ｔに選択した値をパラメータ化したものを、例えばＶｏＩＰなどのリアルタイムアプリケーションで使用するコーデックの選択肢や同時リアルタイム接続数にマッピングすることができる。一実施形態では、パケットサイズＳやバースト間隔のタイミングｔのパラメータの適切な値は、使用しているコーデックによって定義され、同時リアルタイム接続数がバーストサイズＮの適切な値を提供する。さらに、バースト数Ｍは、特定のアクティブサンプリング手順に必要な統計データの分解能に固有である。一実施形態では、サンプリング手順で使用するバースト数はおよそ５０であるが、これは経路評価の所望の詳細に応じて変動可能である。

図４に示すようなネットワーク経路の一部の例をさらに参照すると、それぞれが１つまたはそれより多くのテストパケット３２からなる１つまたはそれより多くのテストパケットシーケンス３０を送るテストパケットシーケンサ２０は、ネットワーク１４に接続している。経路３４は、テストパケットシーケンサ２０からルータ１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃを通ってコンピュータ１９へと延び、そこからパケットはルータ１４Ｃ、１４Ｂ、１４Ａを通ってテストパケットシーケンサ２０へと戻るように送られる。パケット３２に経路３４を横断させる種々のやり方がある。例えば、パケット３２はエンドホスト１９に向けたインターネットコントロールメッセージプロトコル（ＩＣＭＰ）ＥＣＨＯパケットからなってもよく、エンドホストは、ＩＣＭＰエコーパケットそれぞれに対する応答にＩＣＭＰ ＥＣＨＯ ＲＥＰＬＹパケットを自動的に生成するか、或いはＩＣＭＰ ＥＣＨＯパケットによって、経路途中のある装置で応答として作成されるＩＣＭ ＰＴＴＬ Ｅｘｐｉｒｙパケットがもたらされてもよい。別の例では、パケット３２は、トランスミッションコントロールプロトコル（ＴＣＰ）またはユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）プロトコルにしたがってフォーマットしたパケットなどの別の種類のパケットプロトコルでもよい。こういったプロトコルのパケットはポート固有で、例えばエンドホストからＩＣＭＰポート到達不能（Port Unreachable）パケットを生成してもよいし、経路途中の装置からＩＣＭＰ ＴＴＬ Ｅｘｐｉｒｙパケットを生成してもよい。こういったパケットはエンドホスト１９へと送られ、そしてエンドホスト１９のソフトウェアまたはハードウェア、例えばＵＤＰエコーデーモンソフトウェアによってＵＤＰエコーパケットの形式でテストパケットシーケンサ２０へと戻される。

パケット３２が経路３４に沿ってネットワーク装置１４とデータリンク１６を通るとき、各パケット３２は種々の量だけ遅延するかもしれないし、幾つかのパケット３２を伝送中に損失するかもしれない。経路３４に沿ったネットワーク装置１４とデータリンク１６の種々の特性は、例えば待ち時間、遅延変動、とりわけパケットロスに関する尺度を含み、シーケンスの種々のパケットから求めた伝送特性データがどのように変動するかを観察することによって決定できる。

分析システム１７は、テストデータ３３を受信する。この分析システムは、プログラムされたコンピュータからなる。分析システム１７は、テストパケットシーケンサ２０と共通の装置にホストされるかまたはこれと共通の位置に配置されてもよいし、これから離れていてもよい。分析システム１７がテストデータ３３を受信できるならば、その正確な位置は便宜上のものである。

テストデータ３３は、経路３４を横断したパケットに関する情報からなる。この情報は、１つまたはそれより多くの損失パケット、最終的なパケット間隔に関する情報や、ホップ番号、ホップアドレス、測定され報告されたＭＴＵ、エラーフラッグなどの情報を含むことができる。テストデータ３３は、パケットサイズ（パケットのバイト数)、バーストサイズ（バーストのパケット数)、初期パケット間隔（伝送時のバーストにおけるパケット間の時間)などの変数を含んだ、１つまたはそれより多くの伝送されたパケットシーケンスに関する情報からなってもよい。さらに、テストデータ３３は、こういった変数の１つまたはそれより多くから派生したものを含むことができる。例えば、パケット間隔からパケットシーケンスを求めることができる。例えば、パケット間隔のある分布内にパケットサイズのある分布を有するパケットシーケンスを使用して、こういった変数の混合としてより高次の変数を求めることもできる。

分析システムはさらに、テストデータを使用して直接的にまたは間接的に決定できる伝送特性データを決定する。例えば、伝送特性データをネットワーク応答に直接関連させることもできるし、テストデータから計算した分析尺度とすることもできる。分析システム１７は、伝送特性データを使用してテスト署名を構成できる。

本発明の一実施形態では、分析システムは、上のように定義したサンプリングとは別の、他のソースから収集した二次情報からテスト署名を構成することができる。この二次情報を伝送特性データと一緒に使用するかまたはこれの代わりに使用して、テスト署名を構成することができる。例えば、二次情報は、評価される経路に沿ったノード、例えば、ルータ、スイッチ、ブリッジ、ファイアウォール、ゲートウェイ、ハブ、そしてこれらに類似する装置を含む、ノードに配置される装置のダイレクトクエリーから求めることができる。二次情報は、さらに、別の経路分析または別の経路評価手法、例えば経路の受動監視やアプリケーショントラフィックの分析からも求めることができる。さらに、二次情報は、当業者には周知のように、ネットワーク管理システム（ＮＭＳ）または評価される経路を表すデータの別のソースから得た情報から求めることもできる。テスト署名を構成するために二次情報を使用することによって、テスト署名が評価されるネットワーク経路を適切に表すようにこのテスト署名を絞り込むための手段を提供できる。

本発明の一実施形態では、テスト署名は、パケットロスに関する情報を含む。パケットロスは典型的に、ネットワークのパフォーマンスにかなりの程度影響を及ぼす要因である。一実施形態では、パケットロスとジッタのみに関してテスト署名を定義することもできる。

別の実施形態では、テスト署名は（バーストの場合は)パケット順序やバースト内タイミングに関する情報を含んでもよい。パケットロス、順序、タイミングの性質は、ボトルネックの容量、クロストラフィックのレベル、エンドホストへの伝播遅延、各パケットのサイズ、バースト当たりのパケット数を含めた、テスト時のネットワークの状況に影響を受ける。

幾つかの実施形態では、テスト署名は少なくとも部分的に多数の連続関数によって表される。こういった関数は、パケットロスの統計データ、往復時間、最終的なパケット間隔を含むことができる。テスト署名は、他の関数、例えば最終的なパケットシーケンスから求めたより高次の関数を含むこともできる。幾つかの実施形態では、テスト署名は少なくとも部分的に、離散化された連続関数を含む多数の離散関数によって表される。これには、ある一定の個数の離散値のみが一続きの起こり得る値を表すものと見なすことが含まれる。一実施形態では、決まった範囲を変数に割り当てることができる。

幾つかの場合では、分析システム１７は、テスト署名を、幾つかのネットワーク状態を例示する署名を含む署名ライブラリの既知の署名と比較する。署名ライブラリはデータストアからなり、そこでは既知の署名が１つまたはそれより多くのデータ構造で利用可能である。分析システム１７は、テスト署名と既知の署名との類似性尺度、即ち「適合度」を計算することで、テスト署名と既知の署名との比較を実行することができる。テスト署名と既知の署名との適合レベルに基づいて、評価する経路の１つまたはそれより多くの診断推論を決定することができる。

評価を受ける特定の経路のテスト署名は、収集した情報と決定される伝送特性データを表すことができる。例えば、テスト署名は、１）利用可能な直接的なネットワーク応答のみ、２）直接的なネットワーク応答、分析尺度、カテゴリー別のみの利用可能な診断推論、３）直接的なネットワーク応答、分析尺度、種類別の診断推論に基づくことができる。このテスト署名を引き続き使用して適当な損失劣化モデルに関連する既知の署名を特定することで、適切な損失劣化要因Ｉ_ｅの評価が可能となる。評価した損失劣化要因を適切なモデル、例えばＥモデルと共に使用して、パケットベースのネットワークのアクティブにプロービングされた経路にわたって動作するリアルタイムアプリケーションの主観的品質を評価できる。

本発明の一実施形態では、直接的なネットワーク応答は、パケット遅延変動即ちジッタΔ、パケットロスλ、並べ替えρを含む。こういった直接的なネットワーク応答それぞれを、損失劣化モデルと共に使用するために、経路のアクティブプロービング時に使用するパケットシーケンスの種類についてさらに定義することができる。例えば、小さなデータグラムのジッタをΔ_ｓｄと定義し、小さなバーストのジッタをΔ_ｓｂと定義し、ストリームのジッタをΔ_ｓｔｒと定義する。さらに、小さなデータグラムのパケットロスをλ_ｓｄと定義し、小さなバーストのパケットロスをλ_ｓｂと定義し、ストリームのパケットロスをλ_ｓｔｒと定義する。最後に、小さなバーストの並べ替えをρ_ｓｂと定義し、ストリームの並べ替えをρ_ｓｔｒと定義する。

本発明の一実施形態では、分析尺度は、最大達成可能帯域幅ＢＷ_ｍａｘ、利用可能な帯域幅ＢＷ_{ａｖａｉｌ}、待ち時間ｌ、種々の尺度（例えば、偶発的なＩＣＭＰエラー)を含む。

本発明の一実施形態では、診断推論は、特定された障害と関連する経路特性を含む。特定された障害を、カテゴリー別、種類別または特定の強さ別に特定したものへとさらに分類できる。さらに、関連する経路特性を、カテゴリー別、例えば経路行動もしくはプロトコル行動別に、または例えばジェネリックルーティングカプセル化／バーチャルプライベートネットワーク（ＧＲＥ／ＶＰＮ）トンネル、レート制限もしくはＭＴＵ境界などの種類別にさらに分類できる。
損失劣化モデル

アクティブプロービング時に評価されたテスト署名を使用して既知の署名を特定する。この既知の署名は、適当な損失劣化モデルに関連している。したがって、テスト署名を作成し、適合するように作成された既知の署名と比較することで、適当な損失劣化モデルを特定するための手段を提供できる。特定された適当な損失劣化モデルに基づいて、リアルタイムアプリケーション、例えばＶｏＩＰのサービス品質パフォーマンスを決定することができる。

一実施形態では、特定された適当な損失劣化モデルに基づいて、評価される経路に対して適切な損失劣化要因を決定できる。損失劣化要因は、現在の状態を表すこともできるし、例えば、評価されるパケットベースのネットワークの経路の最低と最高それぞれのパフォーマンスを表すことができる損失劣化要因の予測される最大または最小評価によって定義できるような起こり得る未来の状態を表すこともできる。損失劣化要因は、適切なモデル、例えばＥモデルや他の適用可能なモデルを使用した伝送率ファクタの評価のための手段を提供することができ、この手段が、リアルタイムアプリケーションパフォーマンスについて評価される経路の主観的品質を表すことができる。

本発明の一実施形態では、損失劣化モデルは３つの階層によって定義でき、これらの階層は、該当する階層の既知の署名を決定した方法を表す。

本発明の一実施形態では、損失劣化モデルは、以下の３つの階層、即ち１）直接的な損失応答、２）障害カテゴリー、３）障害の種類／強さによって定義される。具体的にいうと、直接的な損失応答階層は、利用可能な直接的なネットワーク応答のみに基づいてテスト署名を決定した場合に損失劣化要因を評価するために使用する。障害カテゴリー階層は、直接的なネットワーク応答、分析尺度、カテゴリー別のみの利用可能な診断推論に基づいてテスト署名を決定した場合に使用する。最後に、障害の種類／強さ階層は、直接的なネットワーク応答、分析尺度、種類別の診断推論に基づいてテスト署名を決定した場合に使用する。
階層１：直接的な損失応答

この階層の損失劣化モデルに関連付けられる既知の署名は、アクティブプロービング時に伝送されるパケットの損失、廃棄またはジッタの直接的な尺度からなる情報から得られる。種々のプロービングの種類によって直接測定された損失は、パケットロスに対するネットワーク経路の傾向のある形態の明示的な尺度を表すことができる。プロービングの種類それぞれは、ネットワークトラフィックに対する経路の応答の異なる態様を表すことができ、アプリケーションの種類でパフォーマンスの要因を区別することができる。

この階層の損失劣化モデルでは、損失劣化要因は、コーデックに基づく損失や廃棄の直接的な尺度から求められ、こういった尺度は、伝送されるパケットのジッタや並べ替えによって求めることができる。

本発明の一実施形態では、パケットを小さなデータグラム、小さなバーストまたはストリームとして伝送することで損失を特性化する（特徴づける）ことができ、それぞれが、評価されるネットワーク経路の行動に関する情報を提供する。例えば、小さなデータグラムに関連する損失は、ネットワーク経路があらゆる小さなパケットに与える平均的な作用を表し、この特性化は負荷とは無関係である。小さなバーストに関連するパケットロスは、ネットワーク経路が最大負荷で小さなパケットに与える作用を表す。ストリームに関連するパケットロスは、選択された負荷でのデコーダ固有のパケットに与える作用を表す。

本発明の一実施形態では、小さなデータグラムの伝送と、結果的に生じたジッタの評価とによって、廃棄を特性化することができる。さらに、廃棄を特性化するのにストリームを使用でき、例えば、ジッタや並べ替えを決定するのに使用できる。一実施形態では、タイトなデータグラム、例えばＩＣＭＰ対ＵＤＰのようにパケットプロトコルに関して比較したときに比較的狭いパケット間隔で伝送されるデータグラムに対する作用によって、ＩＣＭＰベースの損失応答の適用性を定義できる。

直接的な損失λ＋ジッタ／並べ替えが誘引した廃棄δ（Δ）によって表される推定実効損失は、最小値、最大値、瞬時値について損失劣化要因を定義するために使用できる。

最小損失劣化要因は小さなデータグラムの実効損失から求めることができ、この小さなデータグラムの実効損失は、次のように定義できる。
λ_ｓｄ＋δ（Δ_ｓｄ） (２)
式中、λ_ｓｄは小さなデータグラムについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｄは小さなデータグラムについて評価したジッタで、δ（Δ_ｓｄ）はジッタによる廃棄である。

最大損失劣化要因は小さなパケットバーストの実効損失から求めることができ、小さなバーストの平均的な実効損失は、次のように定義できる。
λ_ｓｂ＋δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ） （３)
式中、λ_ｓｂは小さなバーストについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｂは小さなバーストについて評価したジッタで、ρ_ｓｂは小さなバーストについて評価した並べ替えで、δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。

瞬時損失劣化要因はタイトなデータグラムの実効損失から求めることができ、タイトなデータグラムの実効損失は次のように定義できる。
λ_ｓｔｒ＋δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ） (４)
式中、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｔｒはストリームについて評価したジッタで、ρ_ｓｔｒはストリームについて評価した並べ替えで、δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。
階層２：障害カテゴリー

この階層の損失劣化モデルに関連する既知の署名は、アクティブプロービング時に伝送されるパケットの構造に基づいて評価される、直接的なネットワーク応答、分析尺度、カテゴリー別のみの利用可能な診断推論からなる情報から求められる。障害カテゴリーは、アクティブプロービングによる結果に基づく損失／廃棄の予測を大雑把に洗練したものに基づいて決定される。この階層では、直接検出された損失は特定のモードの損失障害を示す。各モードは、大まかな予測を提示する高レベルの損失挙動モデルを有する。あるカテゴリーの障害を特定することで、直接的な尺度の解釈方法、又は、他の尺度、即ち増大した損失をモデリングするための粗い関数（coarse functions）の適用方法を定義できる。一実施形態では、この階層は５つのモード、即ちテール制限、確率、ヘッド制限、ファネル（funnel）、ドロップアウトからなる。
テール制限モード

テール制限モードは、１つまたはそれより多くのメカニズムによる経路に沿ったクリッピングに起因するバーストパケットの損失を特徴とする。ＩＣＭＰまたはＵＤＰプロトコルを使用したアクティブプロービングの際、小さなバーストのパケットロスは殆どまたは全くなく、大きなバーストパケットに明確なバースト終了時の損失が生じ、中間のバーストパケットに明確なバースト終了時の損失が生じ、データグラム損失やタイトなデータグラムの損失は殆どまたは全くない。

テール制限モードは、典型的に、高負荷が存在する場合、例えばパケットが多数のバイトからなる場合に損失が生じ、このパケットロスは典型的に大きなパケットの場合にしか起こらない。さらに、テール制限モードでは、パケットロスは特定のプロトコル、例えばＩＣＭＰを使用したアクティブプロービングの時にしか起こらない。

テール制限モードでは、このモードの損失劣化要因を評価するための手段を与える推定パケットロス行動は、以下の通りである。即ち、１）タイトなデータグラムの伝送に対する経路の応答に基づいた最小損失、２）小さなデータグラムを使用した時にパケットロスが生じた場合の増分損失、または３）さらなる損失推定がない場合である。
確率モード

確率モードは、例えば経路に沿った破損または混雑などの、ある形式の擬似ランダムメカニズムによるパケットの損失を表す。この確率モードは、全てのサンプルフォーマットやパケットサイズにおけるパケットの損失を特徴とするが、例えばバーストのサイズおよび／またはサンプルの種類にある形式の偏りが存在するかもしれない。典型的には、確率モード内で表されるヘッドやテールへの偏りはなく、損失はバーストの開始時または終了時に顕著である。

確率モードは、全ての状態下でパケットロスを生じ、負荷サイズに敏感で、全てのパケットやプロトコルに影響を及ぼす。

確率モードでは、このモードの損失劣化要因を評価するための手段を与える推定パケットロス行動は、タイトなデータグラムに対する経路応答に基づいた場合には最小損失で、経路の頻繁な利用が検出された場合には増大損失である。
ヘッド制限モード

ヘッド制限モードは、１つまたはそれより多くのメカニズムによるクリッピングに起因するパケットの損失を特徴とする。データグラムまたはタイトなデータグラムには殆どまたは全く損失がなく、大きなバーストパケットには強い損失応答があり、明確なバースト開始時の損失がある。

典型的に、ヘッド制限モードは、経路に負荷がかかっている場合に損失を生じ、パケットロスがバーストでは非常に高いがデータグラムでは低いかまたは全くない場合にはプロトコル固有である。

ヘッド制限モードでは、このモードの損失劣化要因を評価するための手段を与える推定パケットロス行動は、タイトなデータグラムでは最小損失で、高負荷状態では増大損失である。
ファネルモード

ファネルモードは、小さなパケットの処理に関する問題に起因するパケットロスによって表され、主として小さなパケットバーストで起こるパケットロスを特徴とする。データグラムまたはタイトなデータグラムでは損失は殆どまたは全く生じず、大きなパケットの伝送時でも損失は殆どまたは全く生じない。

ファネルモードは、経路に負荷がかかっていてこの負荷が主として小さなパケットからなる場合に損失が生じる。さらに、例えば小さなパケットの高いジッタ状態もファネルモードを示すかもしれない。

ファネルモードでは、このモードの損失劣化要因を評価するための手段を与える推定パケットロス行動は、タイトなデータグラムの損失を参照した場合には最小損失で、小さなパケットバーストの損失を参照した場合には最大損失となる。
ドロップアウトモード

ドロップアウトモードは、断続的な接続によるパケットロスによって表され、伝送されるパケットシーケンスのグループのパケットロスが１００％の周期を特徴とし、他の周期時には損失は検出されない。

ドロップアウトモードは、非常に断続的な損失を生じ、全てのパケットに影響を及ぼす。

ドロップアウトモードでは、このモードの損失劣化要因を評価するための手段を与える推定パケットロス行動は、パケットロスがタイトなデータグラムに対して検出された場合には最大損失として定義でき、何らかのサブバースト損失に関連する場合には最小損失として定義できる。このモードでは、検出されたパケットロスは典型的に正確であるが、このレベルの損失が典型的なものではないかもしれない。
階層３：障害の種類／強さ

この階層の損失劣化モデルに関連する既知の署名は、アクティブプロービング時に伝送されるパケットの構造に基づいて評価される、直接的なネットワーク応答、分析尺度、種類別の診断推論からなる情報から求められる。障害の種類／強さの階層は、損失劣化の特定のソースまたは種類を特定し、さらに特定の強さまたは「確実性」を相対的尺度として特定することを可能にする特徴的な損失応答によって定義される。アクティブプロービングに対する経路応答の特定から、ネットワーク経路のパフォーマンスの特性化によって広くパラメータ化される固有の損失挙動をモデリングできる。例えば、トラフィックの混雑や媒体のエラーは同じカテゴリーに属し、確率損失として定義でき、見かけ上類似する損失応答を生成するが、負荷下での損失の感度や帯域幅の変化が非常に異なるため、こういった２つのネットワーク状態には異なる損失劣化モデルが適用される。

以下では、複数の特定可能なネットワーク状態とそれに関連する適当な損失劣化モデルが与えられる。これは、起こり得るネットワーク状態とそれぞれの損失劣化モデルの限定的なサンプリングを表す。実験によってさらにネットワーク状態とそれぞれの損失劣化モデルを決定でき、それも本発明の範囲内にあるものと見なされることが分かるであろう。

以下のネットワーク状態のそれぞれについて、損失劣化要因を決定するために使用する損失劣化モデルを、最小値、最大値、瞬時値について定義する。損失劣化要因は、実効損失の関数であり、種々の手段によって求めることができる。例えば、Ｅモデルを使用する一実施形態では、損失劣化要因は典型的に、０〜１００の範囲のＥモデル内の値を有する。０は劣化がないことを表し、１００は伝送率ファクタＲの点からみて起こり得る最大の劣化である。

一実施形態では、損失劣化要因は、特定のコーデックとハードウェアを実証的に研究し、データの適合近似である関数を作成することによって求められる。コーデックと実効損失を特定することで、実証尺度に対応する劣化要因を戻すことができる。別の実施形態では、コーデック、ハードウェア、アプリケーションの理論モデルから求めた関数を提供してもよい。
全二重／半二重ミスマッチ

全二重／半二重ミスマッチとは、設定上の誤りまたは自動設定ネゴシエーションの失敗の結果、所与のリンク上の２つのインタフェースが同じ二重モードを使用していない場合に起こり得る状態をいう。上流インタフェースが全二重を使用していて下流ホストが半二重を使用していると、全二重／半二重ミスマッチ状態が存在する。この状態は、バーストの終了時にパケットがドロップすることを特徴とする。このことは、より大きなパケットサイズの場合に特に顕著である。この状態は全てのサイズおよび種類のパケットに影響を及ぼし、双方向に送られる大きなパケットバーストを使用してアクティブプロービングを実行する場合に、最も強い損失応答が生成される。損失の量は典型的に、インタフェース間の距離、帯域幅、クロストラフィックの関数である。さらに、実際の損失レベルはクロストラフィックに強く依存する。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (５)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）＋δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ） (６)
式中、ＢＷ_ｍａｘは最大達成可能帯域幅で、ＢＷ_{ａｖａｉｌ}は利用可能な帯域幅で、Δ_ｓｂは小さなバーストについて評価したジッタで、ρ_ｓｂは小さなバーストについて評価した並べ替えで、ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は最大かつ利用可能な帯域幅の関数で、δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。一実施形態では、関数ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は全二重／半二重ミスマッチの場合のパケットロスの理論モデルでもよいし、或いは研究した挙動から実証的に求めてもよい。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下によってモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ＋δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ） (７）
式中、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｔｒはストリームについて評価したジッタで、ρ_ｓｔｒはストリームについて評価した並べ替えで、δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。
半二重／全二重ミスマッチ

半二重／全二重ミスマッチとは、設定上の誤りまたは自動設定ネゴシエーションの失敗の結果、所与のリンク上の２つのインタフェースが同じ二重モードを使用していない場合に起こり得る状態をいう。上流インタフェースが半二重を使用していて、下流ホストが全二重を使用している場合に、半二重／全二重ミスマッチ状態が存在する。この状態は、バーストの開始時にパケットがドロップすることを特徴とする。このことは、より大きなパケットサイズの場合に特に顕著である。さらに、この状態は全てのサイズや種類のパケットに影響を及ぼし、双方向に送られる大きなパケットバーストを使用してアクティブプロービングを実行する場合に、最も強い損失応答が生成される。損失の量は典型的に、インタフェース間の距離、帯域幅、クロストラフィックの関数である。損失は不規則でいくらか「集中的な」傾向があり、損失レベルはクロストラフィックに強く依存する。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (８)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）＋δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ） (９)
式中、ＢＷ_ｍａｘは最大達成可能帯域幅で、ＢＷ_{ａｖａｉｌ}は利用可能な帯域幅で、Δ_ｓｂは小さなバーストについて評価したジッタで、ρ_ｓｂは小さなバーストについて評価した並べ替えで、ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は最大かつ利用可能な帯域幅の関数で、δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。一実施形態では、関数ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は半二重／全二重ミスマッチの場合のパケットロスの理論モデルでもよいし、或いは研究した挙動から実証的に求めてもよい。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ＋δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ） (１０)
式中、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｔｒはストリームについて評価したジッタで、ρｓｔｒはストリームについて評価した並べ替えで、δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。
メディアエラー

メディアエラー状態は、不適切に配置されたカード、不良なコネクタ、電磁干渉、不良なメディアなどの要因がデータリンクに確率的雑音をもたらす場合に生じる。この状態では、伝送されるパケットは典型的に伝送中に破損し、受信インタフェースで廃棄されることになる。この損失は、典型的に、連続的で、ランダム（離散的損失)で、ローレベルで、トラフィックレベルや他のレイヤ３の検討事項とは無関係である。さらに、この損失は伝送時間に応じてパケットに影響を及ぼすため、パケットサイズに固有である。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｍｉｎ（λ_ｓｄ，λ_ｓｔｒ） (１１)
式中、λ_ｓｄは小さなデータグラムについて評価したパケットロスで、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、ｍｉｎ（）は最小値である。

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｍａｘ（λ_ｓｂ，λ_ｓｔｒ） (１２)
式中、λｓｂは小さなバーストについて評価したパケットロスで、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、ｍａｘ（）は最大値である。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ＋δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ） (１３)
式中、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｔｒはストリームについて評価したジッタで、ρ_ｓｔｒはストリームについて評価した並べ替えで、δ（Δ_ｓｔｒ，ρ_ｓｔｒ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。
混雑

混雑状態は、高レベルのトラフィックのためにキューが一杯の、経路途中にある蓄積転送装置でパケットが廃棄される場合に生じる。この状態に関連するパケットロスは「集中的」な傾向にあり（連続的なパケットロス）、非常に変動しやすい。この状態に関連するパケットロスは、トラフィックレベルに強固に対応する。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (１４)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）＋δ（Δ_{ＭｂｙｔｅＱ}（ＢＷ）） (１５)
式中、ＢＷ_ｍａｘは最大達成可能帯域幅で、ＢＷ_{ａｖａｉｌ}は利用可能な帯域幅で、Δ_{ＭｂｙｔｅＱ}（ＢＷ）は蓄積転送装置、例えばルータにおける１Ｍバイトのサイズのキューについて評価したジッタで、ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は最大かつ利用可能な帯域幅の関数で、δ（Δ_{ＭｂｙｔｅＱ}（ＢＷ））は評価したジッタによる廃棄である。一実施形態では、この関数ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は混雑の場合のパケットロスの理論モデルでもよいし、或いは研究した挙動から実証的に求めてもよい。同様に一実施形態では、関数Δ_{ＭｂｙｔｅＱ}（ＢＷ）はジッタの理論モデルでもよいし、実証的な研究から求めてもよい。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （１６）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
ＭＴＵコンフリクト／ブラック／グレーホール

ＭＴＵコンフリクト／ブラック／グレーホール状態とは、ホストまたは他のパケット処理装置があるＭＴＵを許可したことを報告したかまたは許可したことが明らかになり、そしてより小さなＭＴＵを使用した場合に起こる状態である。一例として、ネットワーク経路のＭＴＵよりも大きくて"Do Not Fragment"ビットの印が付いているパケットが典型的に廃棄される。ＲＦＣ１１９１プロトコルでは、こういった状況下ではＩＣＭＰ通知を発信元インタフェースへと送り返すことが必要になる。このＩＣＭＰ応答を送らずに、経路ＭＴＵ（ｐＭＴＵ)が失われた、即ち無視されたと誤って識別されてしまうと、ｐＭＴＵよりも大きなパケットが損失する。この状態は、より小さなＭＴＵよりも大きなパケットがドロップしたためこの臨界サイズよりも大きなパケットのパケットロスが１００％となることが特徴である。例えば、ブラックホールは、"packet to big"メッセージ、例えばＩＣＭＰメッセージが必要なときに伝送されない場合に生じる状態として定義できる。グレーホールは、"packet to big"メッセージは送られたがこのメッセージが間違った許容可能なＭＴＵパケットサイズを特定してしまった場合の状態として定義できる。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (１７)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （１８）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （１９）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
断続的な接続

断続的な接続状態は、評価する経路に沿った接続が断続的に切れる場合に起こる状態で、非接続期間では全てのパケットの１００％の損失が生じる。この状態は、典型的に、他のどのネットワーク経路パフォーマンス要因にも依存しておらず、この損失は、「集中的」（連続パケット) で、パケットサイズとは関係なく、損失イベント時には１００％であると定義できる。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (２０)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝１．０ (２１)

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （２２）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
コリジョンドメイン違反

コリジョンドメイン違反状態とは、半二重リンクにおけるコリジョンドメインの期間を超えたインフライトパケットがコリジョンを起こし損失した場合の状態と定義される。この状態には、指定されたパラメータを超えて動作するように設定されている、例えばイーサネット、ファーストイーサーネット、ＷＬＡＮ、マイクロ波／レーザ／ラジオなどの半二重メディアが必要である。この状態では、小さなパケットのほうが大きなパケットよりも強く影響を受け、損失のレベルは断続的で、多少集中的で、トラフィックレベルに強く依存する。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｄ＋δ（Δ_ｓｄ） (２３)
式中、λ_ｓｄは小さなデータグラムについて評価したパケットロスで、Δ_ｓｄは小さなデータグラムについて評価したジッタで、δ（Δ_ｓｄ）はジッタによる廃棄である。

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｍａｘ（λ_ｓｄ，λ_ｓｔｒ，λ_ｓｂ）＋δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ） (２４)
式中、λ_ｓｄは小さなデータグラムについて評価したパケットロスで、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスで、λ_ｓｂは小さなバーストついて評価したパケットロスで、Δ_ｓｂは小さなバーストついて評価したジッタで、ρ_ｓｂは小さなバーストついて評価した並べ替えで、ｍａｘ（）は最大値で、δ（Δ_ｓｂ，ρ_ｓｂ）はジッタと並べ替えによる廃棄である。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （２５）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
レート制限キュー

レート制限キュー状態とは、ＴＣＰフィードバックのトラフィック、例えば混雑信号に基づく損失を減らすことを目的とした精密なレート制限メカニズムによってパケットが廃棄される状態と定義される。例えば、レート制限メカニズムは、特定のバイト数のパケット、特定のパケット数のバーストまたは特定のソースから発信されたかもしくは特定の目的地を有するパケットを廃棄するように設定することができる。この状態では、損失挙動は変動しやすくトラフィックレベルに依存する傾向がある。例えば、小さなパケットはパケット数の制限により強く影響を受け、大きなパケットはペイロードサイズの制限により強く影響を受ける。これがレート制限メカニズムの典型的な構造である。例えば、バイトを制限する典型的な場合を想定すると、利用が評価される経路のレート閾値を越えた場合にのみ、小さなパケットは影響を受けると思われる。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (２６)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求める。
ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）＋δ（Δ_{ｍｅａｓｕｒｅｄＱ}（ＢＷ）） (２７)
式中、ＢＷ_ｍａｘは最大達成可能帯域幅で、ＢＷ_{ａｖａｉｌ}は利用可能な帯域幅で、Δ_{ｍｅａｓｕｒｅｄＱ}（ＢＷ）はルータのような蓄積転送装置における特定のサイズのキューについて評価したジッタで、ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は最大かつ利用可能な帯域幅の関数で、δ（Δ_{ＭｂｙｔｅＱ}（ＢＷ））は評価したジッタによる廃棄である。一実施形態では、関数ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷ_{ａｖａｉｌ}）は混雑の場合のパケットロスの理論モデルでもよいし、或いは研究した挙動から実証的に求めてもよい。同様に一実施形態では、関数Δ_{ＭｂｙｔｅＱ}（ＢＷ）はジッタの理論モデルでもよいし、実証的な研究から求めてもよい。キューのサイズは、大きなパケットバーストで生じる損失から求めることができる。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （２８）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
ファイアウォール制限

ファイアウォール制限状態とは、ファイアウォールが典型的にはＩＣＭＰなどのプロトコルによってセキュリティ対策としてパケットを意図的に制限する状態と定義される。パケット制限は非常に限定的な傾向があり、長時間にわたってパケット番号をターゲットにすることができる。パケットロスのレベルは発信元のトラフィック量に強く依存し、典型的には許容したトラフィック、例えば特定のポートに向かう、ＵＤＰ／ＴＣＰプロトコルを有するパケットには影響を及ぼさない。この状態は断続的な接続と似ているように見え、ＭＴＵコンフリクト／ブラック／グレーホール状態を示す挙動を含み得る。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (２９)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
２＊λ_ｓｔｒ (３０)
式中、λ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ (３１)
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
ルータループ

ルータループ状態は、１００％のパケットロスの期間を発生させ、パケットルートのルーピングに関係する。パケットロスの期間はルート変更の割合に依存し、典型的には数分の範囲で比較的長い。さらに、この状態の原因は典型的に特定でき、ルータループと他のネットワーク状態によって生じ得る一般的なケースの断続的な接続とを区別できる。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (３２)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝１．０ (３３)

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （３４）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
ヘッダ混雑

ヘッダ混雑は、経路の途中または経路の終わりに配置された装置が高速のＩＰヘッダ処理期間中に小さなパケットをドロップしやすい場合に起こる。この障害の種類は、ロー（raw）バイト毎秒の帯域幅の制約によって生じる普通の混雑とは異なる。ヘッダ混雑には、パケット毎秒の制約である、伝送されるパケットのヘッダを処理する能力が限られていることに起因するパケットロスが含まれる。典型的に、ヘッダ混雑は、ヘッダ間隔が非常に狭い高速のデータ転送速度における小さなパケットのバーストにのみ影響を及ぼす傾向にある。

このネットワーク状態の最小損失劣化要因は、次のように定義できる。
Ｉ_ｅ＝０．０ (３５)

このネットワーク状態の最大損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
ｆ（ＢＷ_ｍａｘ，ＢＷｓｂ_ｍａｘ，ＢＷｓｂ_{ａｖａｉｌ}）＋δ（Δ（ＢＷｓｂ）） (３６)
式中、ＢＷ_ｍａｘは最大達成可能帯域幅で、ＢＷｓｂ_ｍａｘは小さなバーストによって生じる最大達成可能帯域幅で、ＢＷｓｂ_{ａｖａｉｌ}は小さなバーストから決定した利用可能な帯域幅で、ｆ（）は最大かつ利用可能な帯域幅の関数で、δ（Δ）は評価されたジッタによる廃棄である。一実施形態では、関数ｆ（）はヘッダ混雑の場合のパケットロスの理論モデルでもよいし、或いは研究した挙動から実証的に求めてもよい。同様に一実施形態では、関数Δ（ＢＷｓｂ）はジッタの理論モデルでもよいし、実証的な研究から求めてもよい。

このネットワーク状態の瞬時損失劣化要因は、以下のようにモデリングされた実効損失から求めることができる。
λ_ｓｔｒ （３７）
ここでλ_ｓｔｒはストリームについて評価したパケットロスである。
バリエーション

ここでは、本発明の特定の実施形態を例示の目的で説明してきたが、本発明の趣旨や範囲から逸脱することなく種々の変形を施すことができる。特に、コンピュータプログラム製品もしくはプログラム要素、プログラムストレージもしくはメモリデバイス、例えば固体もしくは流体の伝送媒体、磁気もしくは光ワイヤ、テープもしくはディスクなどを提供して、マシーンが読み取り可能な信号を保存し、本発明の方法にしたがってコンピュータの動作を制御することおよび／または本発明のシステムにしたがってコンポーネントを構成することは本発明の範囲内である。

さらに、この方法の各ステップを、パーソナルコンピュータ、サーバなどのあらゆる汎用コンピュータで、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、Ｐｌ／１などのあらゆるプログラミング言語から生成されるプログラム要素、モジュール、オブジェクトの１つもしくはそれより多くまたはこれらの一部にしたがって実行することができる。さらに、各ステップまたはこの各ステップを実行するファイル、オブジェクトなどは、専用ハードウェアもしくはその目的のために設計された回路モジュールで実行できる。

当業界の当業者には明らかであろうこういった全ての変形は、以下の特許請求の範囲内に含まれることが意図される。

Claims (26)

1. パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価する方法であって、
   （ａ）１つまたはそれより多くのパケットシーケンスをパケットベースのネットワークの経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークをアクティブプロービングするステップと、
   （ｂ）前記経路に沿った前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの伝送に対する前記パケットベースのネットワークの応答を表す伝送特性データを前記経路について決定するステップと、
   （ｃ）前記伝送特性データを表すテスト署名を決定するステップと、
   （ｄ）前記テスト署名に相当する既知の署名に基づいて適当な損失劣化モデルを特定するステップを含み、
   前記適当な損失劣化モデルは、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価するための手段を提供する、方法。
2. 前記適当な劣化モデルと伝送特性データを使用して装置劣化要因を決定するステップと、
   適切なモデルを使用して伝送率ファクタを決定するステップとをさらに含み、前記伝送率ファクタは、前記知覚品質を表す、請求項１記載の方法。
3. 前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスそれぞれが、データグラム、タイトなデータグラム、バースト、バースト負荷、ストリームからなる群から選択される、請求項１記載の方法。
4. 前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスが、インターネットコントロールプロトコル、トランスミッションコントロールプロトコル、ユーザデータグラムプロトコルからなる群から選択された１つまたはそれより多くのプロトコルを使用して設定される、請求項１記載の方法。
5. 前記適当な劣化モデルが、前記パケットベースのネットワークの経路の現在のパフォーマンスを表す、請求項１記載の方法。
6. 前記適当な劣化モデルが、前記パケットベースのネットワークの経路の未来のパフォーマンスを表す、請求項１記載の方法。
7. 前記適当な劣化モデルが、前記パケットベースのネットワークの経路の未来の最小パフォーマンスを表す、請求項６記載の方法。
8. 前記適当な劣化モデルが、前記パケットベースのネットワークの経路の未来の最大パフォーマンスを表す、請求項６記載の方法。
9. 適当な損失劣化モデルを特定する前記ステップが、二次情報の評価にさらに基づく、請求項１記載の方法。
10. 前記二次情報が、前記経路の受動的監視、前記経路に沿った１つまたはそれより多くの装置のダイレクトクエリー、ネットワーク管理システムのクエリーの１つまたはそれより多くから収集される、請求項９記載の方法。
11. 前記適当な損失劣化モデルが、前記経路に沿って伝送される前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスに関する損失、廃棄、ジッタの１つまたはそれより多くを表す、請求項１記載の方法。
12. 前記適当な損失劣化モデルが、あるカテゴリーの劣化に対応する前記経路の応答モードを表す、請求項１記載の方法。
13. 前記経路の応答モードが、テール制限モード、確率モード、ヘッド制限モード、ファネルモード、ドロップアウトモードからなる群から選択される、請求項１２記載の方法。
14. 前記適当な損失劣化モデルが、特定の劣化に対応する前記経路の応答の種類を表す、請求項１記載の方法。
15. 前記経路の応答の種類が、全二重／半二重ミスマッチ、半二重／全二重ミスマッチ、メディアエラー、混雑、ＭＴＵコンフリクト／ブラック／グレーホール、断続的な接続、コリジョンドメイン違反、レート制限キュー、ファイアウォール制限、ルータループ、ヘッダ混雑からなる群から選択される、請求項１４記載の方法。
16. 前記テスト署名が、前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの損失パターンを表す、請求項１記載の方法。
17. 前記テスト署名がさらに、前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの廃棄を表す、請求項１５記載の方法。
18. 前記テスト署名がさらに評価基準を表す、請求項１５記載の方法。
19. 前記経路が閉ループである、請求項１記載の方法。
20. 前記経路が一方向経路または開いた経路である、請求項１記載の方法。
21. パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価する装置であって、
    （ａ）１つまたはそれより多くのパケットシーケンスをパケットベースのネットワークの経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークをアクティブプロービングする手段と、
    （ｂ）前記経路に沿った前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの伝送に対する前記パケットベースのネットワークの応答を表す伝送特性データを前記経路について決定する手段と、
    （ｃ）前記伝送特性データを表すテスト署名を決定する手段と、
    （ｄ）前記テスト署名に相当する既知の署名に基づいて適当な損失劣化モデルを特定し、当該適当な損失劣化モデルと伝送特性データを使用して装置劣化要因を決定する手段と、
    （ｅ）適切なモデルを使用して、伝送率ファクタを決定する手段とを含み、前記伝送率ファクタは、前記知覚品質を表す、装置。
22. （ａ）前記適当な劣化モデルと前記伝送特性データを使用して装置劣化要因を決定する手段と、
    （ｂ）適切なモデルを使用して、前記知覚品質を表す伝送率ファクタを決定する手段と、をさらに含む、請求項２１記載の装置。
23. 前記パケットベースのネットワークの経路が閉ループであり、前記アクティブプロービング手段が、前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスを送受信するメカニズムを含む、請求項２１記載の装置。
24. 前記パケットベースのネットワークの経路が開いた経路であり、前記アクティブプロービング手段が、前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスを送るための第１のメカニズムと、前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスを受信するための第２のメカニズムとを含む、請求項２１記載の装置。
25. コンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読媒体からなり、コンピュータプロセッサによって実行されると、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価する方法を前記プロセッサに実行させるコンピュータプログラム製品であって、前記方法が、
    （ａ）１つまたはそれより多くのパケットシーケンスをパケットベースのネットワークの経路に沿って伝送することで、パケットベースのネットワークをアクティブプロービングするステップと、
    （ｂ）前記経路に沿った前記１つまたはそれより多くのパケットシーケンスの伝送に対する前記パケットベースのネットワークの応答を表す伝送特性データを前記経路について決定するステップと、
    （ｃ）前記伝送特性データを表すテスト署名を決定するステップと、
    （ｄ）前記テスト署名に相当する既知の署名に基づいて適当な損失劣化モデルを特定するステップとを含み、
    前記適当な損失劣化モデルは、パケットベースのネットワークにわたって動作するリアルタイムアプリケーションの知覚品質を評価するための手段を提供する、コンピュータプログラム製品。
26. 前記方法が、前記適当な劣化モデルと伝送特性データを使用して装置劣化要因を決定するステップと、
    適切なモデルを使用して、伝送率ファクタを決定するステップとをさらに含み、前記伝送率ファクタは、前記知覚品質を表す、請求項２５記載のコンピュータプログラム製品。

Images