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网络层析成像能够在网络内部节点不提供测量协作的情况下,根据端到端的测量结果,间接地估计网络内部链路性能参数,是一种重要的网络测量手段,能直接指导网络管理和网络优化,目前受到国内外学术界和工业界广泛的关注.在广泛收集国内外资料的基础上,首先总结了目前网络层析成像使用的主要端到端测量方法和技术;再根据不同参数对链路性能刻画程度的不同,将链路性能参数的网络层析成像方法分为两类:定量参数推断方法和定性参数推断方法;然后,针对不同类型参数的估计问题,概括分析了现有算法的特点;最后指出该类方法未来的研究方向与潜在的应用前景. 相似文献
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一种非平稳网络链路丢包率层析成像方法 总被引：1，自引：0，他引：1
现有网络链路参数估计方法大都假设网络链路状态在测量周期内是平稳的，不能获得网络链路参数的时变特征。该文提出了一种非平稳的网络链路丢包率层析成像方法。假定在一个相对较小的时窗内，丢包率随时间变化的曲线可用一个k阶可导的函数来描述；用网络层析成像的方法求得这些函数的k阶泰勒展开式；然后根据各时窗内的逼近结果，用反比距离加权估计整个测量周期内链路的时变丢包率。NS2仿真验证了该方法能有效追踪链路丢包率的变化，且优于现有的网络链路丢包率层析成像方法。 相似文献
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该文针对时域相关的网络链路丢包估计问题,提出一种基于k阶马尔可夫链的单播网络丢包层析成像方法.该方法首先引入k阶马尔可夫链描述网络链路丢包过程,然后用最大伪似然方法估计k阶马尔可夫链链路丢包模型的状态转移概率.当k足够大时,该文方法可以根据单播端到端测量数据,准确地估计出网络链路上每个数据包丢失的概率.ns-2仿真验证... 相似文献
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传统的连续时延分布估计往往需要假设时延满足某种分布,估计精度受制于假设分布与实际时延分布的相关性。Gianni Antichi等提出了一种链路时延累积量估计的方法,无需假设时延满足某种分布,但需要内部节点的协作。针对上述问题提出一种完全依靠端到端测量的链路时延累积量估计方法,根据端到端的时延构建端到端时延累积量与链路时延累计量的方程,最终利用最优化方法计算出链路时延累积量的最优解。ns-2仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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网络链路丢包的时域特征参数(如:平均丢包长度、平均传输长度等)能够表现出链路丢包的突发性。现有的针对多播网络链路丢包时域特征参数的估计方法不能直接应用于单播网络。针对这一问题,提出用探测包群在单播网络中模拟多播端到端的测量过程,然后根据测量得到的数据对链路的连续传输概率(连续传输两个包的概率)和平均丢包长度等进行了估计。采用NS2进行仿真,验证了方法的性能。 相似文献
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多源网络层析成像采用多源多目标的网络端到端测量,可获得网状的拓扑结构,突破了一般拓扑识别方法只能识别树状拓扑网络的限制。针对现有方法存在的可辨识性问题,通过提取网络基本分析单元(两个源,两个目的节点的子网)的层次特征来获得其完整的拓扑信息,并提出了可辨识任意网络的融合算法来合并基本分析单元的拓扑信息,估计网络网状拓扑结构。论证了该文方法具有更强的可辨识性,仿真实验也证明了这一点。 相似文献
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