用于使用机器学习和部分路径测量来估计网络性能的方法和系统
公开
摘要
所公开技术的实施例包括用于估计终端装置和应用服务器之间通过核心网络的路径的网络性能的方法。在一个实施例中，所述方法包括：测量所述核心网络内的所述路径的部分的网络性能以获得第一时段中的一个或多个部分网络性能测量；获得所述第一时段中的所述路径的一个或多个端到端测量，其中所述端到端测量是端到端性能指示符的值；以及在所述第一时段之后的第二时段中使用所述第二时段中的部分网络性能测量和机器学习函数来估计所述端到端性能指示符的一个或多个值。
基本信息
专利标题 ：
用于使用机器学习和部分路径测量来估计网络性能的方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114600433A
申请号 ：
CN202080072997.5
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-05-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
C·比拉桑特马科斯M·莫利亚
申请人 ：
瑞典爱立信有限公司
申请人地址 ：
瑞典斯德哥尔摩
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
丁辰
优先权 ：
CN202080072997.5
主分类号 ：
H04L41/147
IPC分类号 ：
H04L41/147 H04L41/16 H04L43/08
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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