基于单播丢包层析技术的探测包发送机制

网络层析技术通过端到端测量就能推测网络的内部性能,无须网络中间节点配合,因此被广泛的应用于网络测量及诊断。对基于单播的网络丢包率层析成像模型进行了详细的探讨,并针对现有的单播层析发包方式的包组相关性缺陷提出了一种改进发包方法。通过NS2的仿真,证明了改进的发包机制能更加准确的估算网络丢包率。     

基于时空相关性的非平稳网络链路丢包率估计

现有网络层析成像的研究大多假设链路状态在测量周期内保持不变,因此难以捕获网络链路状态参数的时变特征.打破传统链路丢包率估计方法对链路状态平稳的假设,提出一种基于时空相关性的网络链路时变丢包率估计方法.该方法使用状态转移矩阵描述链路丢包率的时空相关性并进行估计,然后利用最小二乘法修正先验估计结果,以获得链路时变丢包率估计结果.NS-2仿真结果验证了提出的方法能有效追踪链路丢包率的变化,且优于平稳链路丢包率估计方法.     

一种基于多播推测丢包率的算法

网络层析是近年新兴的一个网络研究领域,它利用端到端的性能测试结果推导网络内部性能特征或拓扑结构,克服了传统网络测量技术的一些缺陷.丢包率层析的主要方法是利用最大似然估计(MLE),但是计算复杂度高且计算时间较长;基于伪似然估计(PMLE)方法可以较快估计各链路丢包率,但是在非叶节点链路的误差较大.为了克服以上缺点,本文基于多播网络的端对端测量,结合MLE和PMLE提出一种推算网络内部各链路的丢包率算法.通过仿真证实该算法估测的结果能真实地反应网络内部丢包趋势,在推测精度较好的情况下,计算量减少,计算复杂度降低.     

基于显式计算的单播链路时延估计

为提高基于单播测量的网络链路时延分布估计速度,提出了一种基于显式计算的单播链路时延快速估计方法.由于网络设备多样化导致链路时延特征存在差异,首先根据端到端测量数据为各链路分配不同的离散间隔;然后利用背靠背探测包在网络中引入的二层二叉树结构,通过显式计算推断各链路的时延分布,能明显提高估计速度.仿真结果表明,该方法将链路时延分布的估计时间降低至数百毫秒,同时更准确地捕获链路时延特征.该方法基于显式计算,计算复杂度非常低,因此能够满足实际应用的实时性要求.     

基于时间阈值丢包率估计的网络断层扫描技术

基于现有单播测量技术研究,提出一种改进的单播测量方法——增加时间阈值的测量法,对网络链路丢包率进行测量。该方法通过为探测包的发送方式设定阈值,即设定同一数据包对间的时间阈值与不同数据包对间的时间阈值,并通过对收集到的数据使用伪似然估计方法PMLE计算得到网络链路丢包率。实验结果表明,采用该方法可以获得更多的有效测量数据,测量结果更接近链路性能的真实情况。     

基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像

为了提高互联网的管理和控制水平.进而优化配置网络资源,一种新的估计网络内部参数的方法"网络层析成像"得到了广泛关注.提出一种基于递归神经网络的非平稳网络丢包层析成像方法,利用递归多层感知器求解非平稳网络丢包模型.采用NS2仿真工具进行实验,证明了该算法能够自适应非平稳网络丢包率随时间变化而产生的波动,以实时追踪网络内部链路的丢包率.     

一种新的基于RTT的丢包率估计算法

已有丢包率估计算法通过对历史记录平滑而得到新的估计值,其缺点是不能很好地反映网络当前的状况。通过分析RTT与丢包率的关系,提出了一种新的基于RTT的丢包率估计算法。通过NS2仿真,与已有算法进行比较,证明该文算法取得了较好的结果。     

流量矩阵估计研究综述

随着Internet网络的快速发展,网络操作员迫切需要知道网络中数据的流动情况,以便更好地进行网络管理、网络监控、网络设计和网络规划等网络流量工程管理.流量矩阵作为网络流量工程的重要输入参数,已受到国内外研究人员的广泛研究,现已成为Internet的一个重要研究方向.本文介绍流量矩阵研究的现状,并从性能上分析和比较各种研究方法,最后讨论流量矩阵研究的技术难题,并指出新的发展方向.     

无线/有线混合网络下基于平均丢包率差值的Fuzzy丢包评判算法

在对最后一跳为无线的无线/有线混合网络下,对无线误码丢包和网络拥塞丢包的平均丢包率差值统计概率分布特点进行了分析和验证,在此基础上提出了一种基于平均丢包率差值的Fuzzy丢包区分算法,利用Fuzzy模式识别区分丢包原因.仿真验证表明,该算法效果比较理想.     

基于端到端单播测量的网络拓扑识别方法

提出一种基于端到端单播测量的网络拓扑识别方法。在数据测量方面,采用改进的三明治分组探测机制获取往返时延差,进行节点相关性推断。在拓扑推断方面,以树的深度优先序列作为参考,通过比较节点对的相似性,采用迭代与递归相结合的方法反向构建拓扑结构,减少探针发送量。仿真实验结果证明了该拓扑识别方法的有效性。     

基于端到端的单播层析网络时延分布

推断网络内部各链路的特性,已成为管理和评估大型电信网络的重要条件.通过某个特定路径直接监测每个链路是不现实的,所以一般通过发送端到端的探测包,利用网络的终端节点来收集网络链路的特征信息.通过单播探测包方法来推断链路的时延特性.针对网络内部链路时延累积量生成函数(CGF),提出一种基于端到端的单播探测包时延测量的偏差校正...     

Multicast inference of temporal loss characteristics

Multicast-based inference has been proposed as a method of estimating average loss rates of internal network links, using end-to-end loss measurements of probes sent over a multicast tree. We show that, in addition to loss rates, temporal characteristics of losses can also be estimated. Knowledge of temporal loss characteristics has applications for services such as voip which are sensitive to loss bursts, as well as for bottleneck detection. Under the assumption of mutually independent, but otherwise general, link loss processes, we show that probabilities of arbitrary loss patterns, mean loss-run length, and even the loss-run distribution, can be recovered for each link. Alternative estimators are presented which trade-off efficiency of data use against implementation complexity. A second contribution is a novel method of reducing the computational complexity of estimation, which can also be used by existing minc estimators. We analyse estimator performance using a combination of theory and simulation.     

无线传感器网络链路报文丢失率推测方法研究

针对传感器网络能源有限的特征,提出一种适用于传感器网络的链路报文丢失率测量方法。根据在汇聚节点（sink）获取的网络数据报文,将链路报文丢失率推测形式化为MLE问题并用EM算法解决推测问题。仿真试验证明,算法在不增加网络负担的前提下,能够有效地推测链路的报文丢失率;随着网络规模的扩大,算法仍能准确地反映网络内部的链路性能。     

一种基于数据汇聚的传感器网络链路报文丢失率推测算法*

提出一种基于数据汇聚的传感器网络链路报文丢失率推测算法,利用在汇聚节点观测到的父子节点报文接收数量的差异,通过简单的数值计算快速地推测逻辑链路的报文丢失率。仿真结果与理论计算结果相比表明,算法能够较准确地推测出逻辑链路上的报文丢失率,实时性好。     

多单播模型下的网络编码研究

每个信源-信宿对之间只有一个商品流(Commodity)唯一地表示从信源到信宿的流量,该模型称为多单播模型.由于无线网络、P2P等应用均可看作基于多单播模型,所以如何在多单播模型下提升网络的性能成为研究的重点.网络编码近年来作为能有效提升网络性能的方法之一,其应用于多单播模型下的各种科学问题成为研究热点.本文研究多单播模型下的网络编码关键理论,主要内容包括网络容量区域、编码构造算法和联合编码等方面,最后讨论基于多单播模型下网络编码的研究前景.     

基于丢包率的多播网络拓扑推断算法

在已有的网络拓扑推断算法的基础上,提出一种改进的基于丢包率的多播网络拓扑推断算法。依据各层次节点及接收节点的层次信息,利用海明距离和节点接收的探测包数目,能够同时推断网络拓扑结构和链路丢包率,并且在计算链路丢包率的估计值时动态地调整拓扑推断的判决门限值,从而提高了推断的准确性。仿真实验证明,与现有算法相比,该算法具有更好的性能。     

具有大量错误结点的超立方体网络中的单播路由算法的设计与分析

本文讨论具有大量错误结点的超立方体网络中的单播路由算法，假定Hn是一个局部3－维子立方体连通的n-维超立方体网络并且每一个基本的3－维子立方体中分别最多有1个和2个错误结点，本文提出的单播路由算法能够在线性时间找到路径长度分别为源结点和目的结点之间大约1．5倍和2倍海明距离的次优路径，我们提出的单播路由算法只需要结点知道其邻结点的状态，而无需知道整个网络信息，也就是说，该算法是基于局部信息的，因而该算法具有很强的实际意义。