一种速率自调节可用带宽测量算法

可用带宽是网络路由、网络服务质量、流量工程等方面的一个关键参数。目前很多研究方法都基于PGM模型和PRM模型,但这两种方法大都假设背景流量速率为固定比特流,不适用于低带宽的测试。提出一种端值自调节可用带宽测量算法,该算法充分考虑了低链路带宽的情况。通过对排队延时的处理、探测分组列速率端值自适应调节,实现了端到端可用带宽快速准确的测量。实验结果表明,该算法具有良好的测量效果,尤其在低带宽条件下较其它同类算法提高了测量准确性,加快了测量速度并减小了对网络的影响。     

包对探测统计模型与测量精度分析*

包对模型(PGM)是探测可用带宽的主要方法。该方法存在以下问题,影响其推广应用：模型没有精确的数学模型描述,原有模型假设流量包长看做无限小,与实际网络情况不符合;没有定量方法计算探测精度、样本容量,给测量带来不便;没有分析互联网数据包突发性对测量带来的影响。为解决以上问题,通过对包对模型进行数学建模的方法,证明了模型正确性;定量分析了测量精度;确定了样本数计算公式;分析了数据包突发性对探测造成的影响;最后对以上分析进行了仿真实验验证,提高了可用带宽测试技术的精度和可信度。     

网络可用带宽测量方法综述

该文对网络可用带宽测量体系的发展和现状进行了简要描述,较详细的分析了基于PGM和PRM模型的网络主动可用带宽测量方法的原理及其优劣性,并尝试分析IPV6网络对可用带宽测量方法的影响。     

基于非液体流模型的可用带宽测量精度

现有的可用带宽测量技术大多基于单跳链路和液体流模型,在突发背景流及多跳链路下测量精度较低。因此,分析了更符合网络实际的非液体流模型,提出了一种参数设置方法,减小了探测包长、探测速率、背景流速率及背景流包长等因素对测量精度的影响。在此基础上,改进了探测包对结构,该结构结合生存时间(TTL)值设置减小了探测包对间隔的测量误差,增强了带宽测量算法在多跳链路环境下的健壮性。仿真表明,基于非液体流模型的参数设置方法及改进的包对结构提高了可用带宽测量精度。     

一种基于KPCA-LSSVM的可用带宽在线预测算法

针对目前端到端可用带宽预测方面研究工作较少的现状,提出一种基于核主成分分析KPCA(Kernel Principle Component Analysis)和最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)的可用带宽在线预测算法ABOP。在采集网络状态样本数据并对其进行相空间重构的基础上,采用KPCA对数据进行降维降噪处理,最后基于LSSVM对可用带宽进行在线预测。为减小计算开销,提出一种递推计算的方法加快模型更新速度,并采用粒子群优化算法对模型参数进行多步更新,确保了在线预测的时效性。仿真表明,提出的ABOP算法具有较高的预测精度和较快的预测速度,能够满足可用带宽在线预测的要求。     

网络主动带宽测量算法设计

本文基于Cruz流量模型.通过主动检测单向时延连续上升的概率.推断探测速率与端到端可用带宽之间的关系,提出一种网络可用带宽主动测量算法PathPCQ.NS2仿真显示,PathPCQ算法测量精度和效率都优于现有的带宽测量工具Pathload.     

可用带宽与瓶颈定位集成测量工具iPathneck

目前大部分的网络测量工具都是采用主动测量方法,但是由于大量的探测包注入会给网络带来流量负载并影响测量精度．如何在保证测量精度的前提下减小测量开销,成为值得关注的问题．提出的集成测量工具iPathneck在Pathneck工具的基础上采用速率模型提高可用带宽的测量精度,实现了可用带宽和瓶颈定位探测任务的归并,减小了测量开销并提高测量精度．实验表明：iPathneck可用带宽和瓶颈定位的测量准确性和算法时间收敛性都有所提高,任务归并能有效地减小测量开销．     

一种基于M/D/1排队模型的可用带宽测量算法

由于液体流模型不能反映实际背景流的突发性及包长分布,基于液体流模型的可用带宽测量技术在突发背景流及多跳链路下测量精度较低.因此,提出了一种基于M/D/1排队模型的高精度可用带宽测量算法FPU(five-packet-unit for available bandwidth measurement).该算法采用五包结构构...     

一种自适应的高精度可用带宽测量算法

针对现有可用带宽测量技术在突发背景流及多跳链路下测量精度较低的问题,提出了一种自适应的高精度可用带宽测量算法FPU-ABM(Five-Packet-Unit for Available Bandwidth Measurement);该算法采用五包结构构成探测单元,结合TTL值设置,分别测量瓶颈链路前后的探测包间隔,提高了在多跳链路下带宽测量精度;算法根据反馈包的间隔自适应地调整探测速率,加快了测量速度且减小了探测流对网络的入侵度,增强了算法的适应性;仿真表明,在多跳链路下TFP-ABM算法的测量精度可达到10%以内,相比现有算法,TFP-ABM响应速度快、测量精度高、适应性好。     

基于可用带宽测量的应用层组播算法

针对组播分发树建立过程的特性和需求,提出一种基于可用带宽测量的应用层组播算法。该算法以组播数据作为测试源,建立输入数据率和单向时延的关系模型,融合可用带宽测量与组播分发树的建立,以降低测量开销和对网络的影响,仿真实验表明,生成的组播树具有高吞吐量和低链路压力的特点。     

基于自拥塞理论的可用带宽测量算法

在分析网络可用带宽测量算法性能及存在问题的基础上,提出一种轻负载、高精度、自适应的端到端可用带宽测量算法iChirp。基于自拥塞理论采用近似指数分布的动态探测队列结构,以可用带宽预测值为中心设置关键域,在其中加快采样频率,增加报文密度,并能根据反馈自适应的对探测范围和关键域进行调整。仿真实验结果表明,该算法对网络干扰性较小,能够快速准确地测量出端对端可用带宽。     

第k条最大可用带宽路径算法

该文提出了无环路的第k条最大可用带宽路径算法．由于具有凹性的带宽和具有加性的代价存在本质区别，第k条最大可用带宽路径算法不能通过简单修改第k条最短路径算法得到．该文结合两个新定义的路径操作和修改的二重扫除算法完成第k条最大可用带宽路径算法，并证明其正确性、无环性和具有多项式复杂性，最后给出实例并讨论算法实际应用．该文解决了基于带宽度量的路由算法中一类很基本的问题；因算法采用能反映网络实时特性的可用带宽作为路由度量，能直接保证网络带宽资源的最优利用．     

多种网络带宽测量算法及其比较

网络环境的复杂性造成测量网络带宽面临巨大困难。文章对现有的网络带宽测量算法进行了分类介绍,并对各种算法优缺点从滤波算法、时间分辨率、对网络交通影响、隐藏瓶颈、链接的多通道识别、可用带宽测量、带宽变化适用性的角度进行了比较。     

概率图模型及其图像与视频应用研究

概率图模型及其应用作为一个具有挑战性的研究领域目前已成为一个新的研究热点。概率图模型为解决智能信息领域的不确定性问题提供了重要途径。尽管目前概率图模型还处于不断发展之中,但近年来基于概率图模型的图像和视频智能信息处理的应用研究受到人们的关注,出现了许多有效的算法,这些算法为解决一些传统的图像和视频智能信息处理问题提供了新的途径。本文首先对概率图模型的3种重要表现形式、特性和主要技术进行了分析和讨论,在此基础上,以概率图模型在图像和视频中的应用为线索,对目前基于概率图模型的图像和视频智能信息处理的主要技术进行了概述和比较研究;最后对概率图模型所存在的一些问题及进一步的发展进行了展望。     

Ad hoc网络中基于带宽的准入控制研究

在决定无线自组织网服务质量的诸多参数中,可用带宽是至关重要的参数。通过引用泊松分布流量产生器产生数据包的概率和发送数据包的概率,研究由于隐藏节点引起冲突的概率,消除由于节点发生碰撞对可用带宽的消耗。通过分析与推导,建立IIAB算法模型,并将IIAB加载到AODV协议,利用RREQ/RREP对新的业务流进行准许接入和资源预留,在此基础上,提出了新的基于IIAB-AODV协议的准入控制机制。通过NS2网络仿真平台模拟表明：提出的模型提高了估测可用带宽的精度以及基于IIAB-AODV协议的准入控制机制更能够保障和提高网络的服务质量。