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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仿真验证了该文方法的有效性。 相似文献
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网络流量丢包率预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
无线信道的网络流量的及时预测,是目前国内外研究的前沿课题。通过对实时网络流量的测量分析,提出了一种基于最小二乘法的多项式拟合网络流量丢包率预测模型。该模型根据当前获得的网络流量信息,对网络丢包率趋势进行预测,为无线网络下信号丢包率的预测供了可行的手段。实测丢包率与预测丢包率的对比分析表明提出的预测模型能很好的预测丢包率趋势。 相似文献
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H.264建议JM模型中的丢包算法存在3个问题:1)实际的丢包率与所设定的预期值经常会有偏差;2)不能模拟突发丢包;3)在丢包率不变的情况下,对同一个码流进行多次丢包实验,则每次实验丢弃包的序号总是一样的.为此,通过预先计算丢包数再严格随机丢包、增加Gilbert-Elliott模型以及利用srand和time函数进行... 相似文献
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空间通信的TCP大多数是基于Vegas算法,该算法需要对往返时延进行较为精确的测量,这在具有极长且可变时延的信道特征的深空通信环境中很难实现。提出一种基于分组丢失率测量的差错容忍式拥塞控制算法,该算法采用数据块的形式发送数据,依据历史数据设定差错容忍度,利用分组丢失率测量值进行拥塞状态判断及发送窗口大小调整,从而使用较小的开销达到较高的传输效率。最后,利用数学建模方法,证明基于分组丢失率测量的差错容忍式拥塞控制算法的吞吐量比传统TCP的Tahoe算法提高34%,比Reno算法提高22%。 相似文献
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为了解决当前移动无线传感网数据传输中存在的同步寻址困难以及节点间功率交互难以均衡化的问题,提出了一种新的移动无线传感网数据传输算法。首先,采取广播机制实现同步控制分组传输,降低同步流量对寻址过程造成的压力;随后使用区域节点流量阀控制机制,且通过侦听方式记录并获取sink节点—区域节点链路间的数据流量,进一步采取流量—链路均衡方式促进流量均衡化;最后,通过基于轮数—sink 链路周期抖动筛选方式确认受限带宽,减少带宽受限导致的传输故障。仿真实验表明,与BLT-NB2R算法、NLSC算法和HT2C算法相比,所提出的算法可改善数据传输带宽,降低数据分组丢失频率,能够较好地满足实践需求。 相似文献
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提出一种基于卫星航点的分段路由(waypoint-segmentrouting,WSR)算法,WSR算法以可预测的卫星网络拓扑运动周期为基础,根据卫星节点链路状态确定卫星航点的位置;利用分段路由灵活规划分组传输路径的机制,提前响应网络拓扑变化,计算得到一条不受网络拓扑快照切换影响的传输路径。基于NS-3仿真平台进行仿真实验,设置源节点与目标节点在反向缝同侧与不同侧两种场景,选取优化链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)算法和最短路径算法与WSR进行时延抖动与分组丢失率的对比分析。实验证明WSR与OLSR相比,两种场景下最大时延抖动分别降低46 ms与126 ms,分组丢失率分别降低30%和21%,并且能够解决拓扑快照切换导致分组传输路径中断的问题。 相似文献
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针对民航空地通信数据丢失率高、吞吐量低问题,提出了一种基于丢包感知负载均衡(Packet Loss-Aware Load Balancing)的分配算法。在空地多链路通信中,每条链路的数据损失率随着链路状态与传输环境等情况实时变化。该算法通过控制每次空地通信中数据流的分割比率,动态分配给每条链路不同大小的数据流,使每条链路的传输损失率趋于相近,提高了空地通信系统吞吐量并减少了数据传输损失,以应对空地通信中丢包率高与吞吐量低等问题。仿真结果表明,所提算法在数据传输损失率和吞吐量上都优于现有的多链路子流分配算法。 相似文献
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Time‐varying network link loss rate is a useful information for network managers to discover and locate the network link failures. This paper proposes a method to track time‐varying network link loss rates from unicast end‐to‐end measurements. The method first trains a state transition matrix to capture the spatio‐temporal characters of packet link transmission probabilities by sending end‐to‐end probe packets and then estimates the time‐varying link loss rates using the state transition matrix and the end‐to‐end measurements obtained from background traffic (the existed packets in network). We also introduce a validation step to check and retrain the state transition matrix in order to ensure the accuracy of the state transition matrix. Our method is capable of tracking the variation of link loss rates without incessantly sending probe packets, which is very feasible for many practical applications. The ns‐2 simulation results show the good performance of our method. 相似文献