基于多參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢嗉夹g(shù)研究.pdf

1、當(dāng)今，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大，互聯(lián)網(wǎng)從建立之初的小用戶群體、集中控制、用途局限的小型網(wǎng)絡(luò)逐漸發(fā)展為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜化、分布化、不協(xié)作、異構(gòu)的大型互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。因此，其需要一個(gè)平穩(wěn)、健壯、可以自由操控的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。于是，研究?jī)?nèi)部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)勢(shì)在必行。準(zhǔn)確推斷內(nèi)部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，有益于人們對(duì)運(yùn)行環(huán)境的管理、優(yōu)化。
　　網(wǎng)絡(luò)層析成像與醫(yī)學(xué)層析成像極其相似，在沒有內(nèi)部節(jié)點(diǎn)(路由器等)協(xié)作情況下，通過從端到端的方式主動(dòng)發(fā)送探測(cè)包，使用層析成像方法估計(jì)網(wǎng)絡(luò)

2、內(nèi)部性能參數(shù)。該方法的最大優(yōu)點(diǎn)是可以在沒有網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)協(xié)作的情況下完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部性能參數(shù)的測(cè)量，因此自提出以來受到了國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛關(guān)注，成為了網(wǎng)絡(luò)測(cè)量領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一。
　　本文研究如何通過探測(cè)包，使用網(wǎng)絡(luò)層析成像方法，估計(jì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部性能參數(shù)，使用層次聚類方法推斷，在以下幾個(gè)方面取得了有價(jià)值的成果：(1)在原有的基礎(chǔ)上提出了一種新的計(jì)算方法——基于多個(gè)相關(guān)性能參數(shù)值的信息融合。原有的計(jì)算方法包括成功傳輸率、排隊(duì)時(shí)延、

3、時(shí)延協(xié)方差、時(shí)延抖動(dòng)協(xié)方差。使用新提出的方法前需要使用標(biāo)準(zhǔn)化公式進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，然后再進(jìn)行信息的融合。(2)在基于層次聚類的推斷算法的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)通過使用判斷閾值推斷一般樹的算法。該算法選擇可能性最大的兩個(gè)終端節(jié)點(diǎn)為兄弟節(jié)點(diǎn)，因?yàn)楫?dāng)不是兄弟節(jié)點(diǎn)時(shí)至少有一個(gè)鏈路進(jìn)行分離，基于此可以判斷其他兄弟節(jié)點(diǎn)。循環(huán)執(zhí)行整個(gè)過程，直到在終端節(jié)點(diǎn)集合中只留有一個(gè)節(jié)點(diǎn)。(3)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢暬ぷ?，使用樹型布局算法進(jìn)行布局，用本文提出的LCBT、LCG