基于近似方法的抽样报文流数估计算法

维护每个报文的流记录需要占用大量测量资源.目前已有多种抽样技术估计网络流统计信息,然而精确地估计出流数统计信息是目前的研究难点.提出了Integral和Iteration 两种基于报文抽样样本估计网络流数的算法.Integral算法只需使用抽样流长为1的流数信息就可以近似推导出未抽样的流数.Iteration算法通过建立迭代函数估计未抽样流数,然后根据未抽样流数和已抽样的流数推断出原始流量的流数.采用CERNET(China education andresearch network)骨干网络链路数据将这两种算法与EM(expectation maximization)算法进行对比,表明Iteration算法具有较好的精度和性能.     

随机分组抽样下子群体的流大小分布估计

随机分组抽样是网络管理和测量中最常见的抽样方法。已有的研究大都集中在此抽样方法下基于总体的流大小分布估计算法,但一些网络应用更关心总体流量中某个子群体的流大小分布。本文将总体的网络流划分成子群体S和子群体的补集-S,提出了一种在随机分组抽样下运用TCP协议信息的由S与S-共同组成流大小的联合分布的估计算法。实验证明,该算法能够较好地还原子群体及其在总体下的流大小分布的特征;另一方面,通过运用样本流中TCP协议信息,提高了子群体流大小分布估计算法的准确性。     

基于迭代方法的流数估计算法

流数估计是网络管控的重要参考尺度,对网络流量全局特征信息的深入挖掘具有重要意义.针对目前已有的多种估计算法以过度消耗测量设备存储资源和计算资源提高估计精度的缺陷,采用报文抽样技术,提出一种新的迭代收敛型估计算法.实验测试表明,该算法在估计精度和内存消耗上优于EM算法,在迭代更新上优于Iteration算法.     

基于DCF的资源可控流抽样

Cisco的NetFlow是流测量中广泛应用的方案,但因其采用静态抽样率,当网络流量突然上升时,消耗过多的路由器资源,甚至影响路由器的正常转发功能。提出了基于DCF的资源可控流抽样,对测量间隔内到达的报文采取固定数量的抽样,并采用DCF哈希算法维护流记录,有效控制了资源的消耗。理论和实验分析结果表明,该方法具有抽样率自适应性、简单性、资源可控性,同时不失准确性。     

流测量中基于测量缓冲区的时间分层分组抽样

NetFlow是流测量中广泛应用的解决方案,但NetFlow的抽样方法存在一定的缺陷:泛洪攻击时消耗路由器过多的资源;用户很难选择适合所有流量组成情况的静态抽样率,以平衡资源消耗量和准确率.提出了一种易于实现的分组抽样方法.该方法利用测量缓冲区对定长时间内到达的分组进行固定数量的抽样,既可以使抽样率自适应于流量变化,又可以控制资源的消耗.证明了抽样估计的无偏性,并推导出估计值相对标准差的理论上界.实验结果表明,与已有方法相比,该方法在具有简单性、自适应性及资源可控性的同时不会失去准确性.     

基于流记录的主干网活跃IP地址空间检测

掌握IP地址的实际使用情况对于网络管理和网络安全等研究领域有着重要的意义.提出一种以抽样流记录为分析数据源的活跃地址检测算法,其核心思路是将存在双向通信流量作为地址活跃判定条件.算法基于被动测量技术,以流记录为分析数据源使其可以在主干网边界运行.讨论了抽样、伪造地址等问题对算法的影响以及相应的应对策略,用DPI分析检验了算法的准确性和有效性.最后基于NBOS平台,将其部署在CERNET全部38个主节点,完成了全网活跃IP地址空间的检测.     

一种新的估计流长度分布的方法

为提高流测量系统的运行效率,减小其所消耗资源,提出了一种新的用于测量流长度分布的估计方法。对到达的报文进行抽样后,用两个哈希函数来确定更新相应计数单元的值,定期收集计数空间中的数据进行离线处理。利用EM算法和最小二乘法,得到了流长度分布。通过应用于来自不同网络的数据进行实验测试,实验结果表明该模型对于流分布的估计是精确的。     

基于动态计数型过滤器的网络流公平抽样机制

传统的包抽样方法对每一个数据包都以同等的比率抽取,这样就导致了大部分被抽中的是大流,而短流和一般流非常少。高速网络的流量检测需要全面的流信息。针对传统流抽样的缺陷,结合现有的SGS(Sketch Guided Sampling)抽样比与流量成反比的公平抽样思想和动态计数型过滤器,提出更加高效的公平抽样算法DCFS(Dynamic Count Fair Sampling)。DCFS算法使用动态统计过滤器DCF(Dynamic Count Filter)统计流量,相对于SGS算法该方法空间更加高效,而且估计准确性也更好。     

基于周期抽样的通信网性能测量方法

通信网性能测量技术能够通过采集有限的网络性能数据反映网络运行状态的主要特征。该文提出了一种基于周期抽样的通信网性能测量方法,该方法能够根据网络运行状态的变化特征自适应地调整抽样周期,并根据抽样结果重建网络运行状态。经实验验证,采用该方法的测量结果可以描述网络运行状态的变化过程。     

一种基于FCBF的流信息抽样测量框架及算法

基于FCBF的高效流信息抽样测量框架不仅可以抽样测量三类流参数,而且存储开销小,只需1～3MB字节左右的存储空间;同时还可以做到几乎零概率的流信息识别统计误差。分析结果表明,该算法可以支持远高于OC48的链路速率,甚至可达OC192或更高;适合于将来高速链路上细粒度的流信息抽样测量。     

保代价采样控制在打浆过程中的应用

针对打浆过程计算机控制系统提出了保代价采样控制,当系统存在结构不确定时,该方法能使系统闭环鲁棒稳定,且系统的性能指标达到一定的要求,理论分析和仿真结果表明,保代价采样控制是打浆过程一种有效可行的控制方案。     

Sampled‐Data Approach to State Estimation Performance for Heterogeneous Distributed System with Fault

This paper considers the state estimation performance for heterogeneous distributed system with fault based on sampled‐data measurement. Firstly, a performance index for distributed state estimation is proposed. Based on the sampled‐data measurement of the heterogeneous distributed system, distributed state estimators are constructed. It is proved that by analyzing the distributed state estimation error systems, the required performance index for overall state estimation can be obtained using linear matrix inequality method. Finally, a simulation example is used to illustrate the effectiveness of the proposed theoretical scheme.     

基于延迟的MPLS网络流级多径负载平衡

提出一种流级的多径负载平衡模型。该模型考虑到实际网络中的背景业务,将每个LSP模拟为M／G／1处理器共享队列,通过成本函数最小化原则,实现多径负载均衡。根据对模型的分析,提出一种应用于MPLS网络中的稳定的负载平衡机制。核心LSR并不参与执行流量工程,根据测量到的延迟按流实现负载分配。仿真结果证明该算法是有效的,能够在多径之间平衡地分配流量,吞吐率得到很大提高,网络资源得到有效利用。     

基于神经网络技术的流量测量方法研究

流体的流量直接反应设备的运行状况,在现代化的工业生产中,连续准确地监视流体的流量对于设备的安全、经济运行至关重要。鉴于流量测量的复杂性,将神经网络数据融合技术应用于流量测量,研究提高流量测量精度的方法。在此研究基础上,针对差压式流量测量的特点,设计出了基于神经网络数据融合技术的流量测量模型。     

基于端到端数据的矩的网络时延估计算法

现有时延层析算法大多考虑离散时延模式,但算法效率比较低。为此,提出一种连续时延估计算法,假定链路时延为某参数的函数分布,根据多播特征并基于端到端数据的矩,利用非线性最小二乘法估计链路时延分布函数的参数,并在每步迭代中用一维牛顿搜索确定最优步长,达到快速收敛。应用Matlab和NS2仿真软件得到的数据表明,该算法所需的存储量少,算法简单且效率较高。     

基于控制流与数据流分离机制的网络服务方法

随着网络应用越来越广泛的出现,不断提高网络服务器性能是学术界长期努力的目标。避免数据重复拷贝是提高服务器性能的有效手段。通过对网络服务器数据流和控制流的分析,发现数据流与控制流捆绑是造成数据重复拷贝的重要原因,并且发现传统的操作系统系统调用设计是造成控制流与数据流捆绑的主要原因。本文提出了采用控制流与数据流相分离的机制,设计新的操作系统服务来解决数据重复拷贝问题,提高网络服务器性能。     

基于计数型Bloom过滤器的网络数据流统计

现有的流统计信息主要侧重于流抽样而忽视全流统计。为此,提出一种使用优化设计的计数型Bloom过滤器流统计方法。针对计数型Bloom过滤器数据增长带来的计数器溢出和假阳性错误率增高的问题,分别设计动态统计和多个计数器协同统计的方案。概要化的存储结构可方便查询,而且其计数型Bloom过滤器简单的数据结构也易于硬件实现。实验结果表明,与传统哈希方法相比,计数型Bloom过滤器流统计方法的时间复杂度更低,可用于网络应用中的快速全流统计。     

非线性系统的鲁棒采样最优控制

采样系统控制作为一种数字控制的直接设计方法,近年来引起了广泛的重视,另一方面系统的时域约束在工业控制中是不可避免的。利用实用稳定性理论,研究了具有输出约束的一类非线性系统的鲁棒采样最优控制问题,结果表示为一些矩阵不等式,最后给了出了一个迭代算法。     

一种基于RTT公平性的TCP慢启动算法

分析标准慢启动算法应用于包含GEO卫星链路的网络时存在的问题,提出一种基于RTT公平性的TCP慢启动改进算法。改进算法采用大初始窗口机制,慢启动初期窗口保持指数增长,慢启动后期引入窗口增长控制因子,使RTT较大的窗口增加较快,反之增加较慢。性能分析和仿真结果表明,改进算法可以在慢启动后期减缓拥塞窗口的增长速度,削弱RTT较小的TCP流竞争带宽的侵略性,在一定程度上保证不同RTT数据流共享带宽的公平性。