非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙?jì)方法研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥R(shí)別是網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測(cè)的重要組成部分之一,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地了解網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)于很多實(shí)際應(yīng)用(如鏈路丟包率估計(jì)、鏈路時(shí)延估計(jì)等)都非常重要。基于網(wǎng)絡(luò)層析成像的拓?fù)涔烙?jì)方法在不需要中間節(jié)點(diǎn)協(xié)作的前提下,通過主動(dòng)發(fā)包或被動(dòng)收集的方式測(cè)量得到端到端路徑狀態(tài)參數(shù),并采用統(tǒng)計(jì)推斷的方法估計(jì)出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)層析成像方法通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)(包括拓?fù)浣Y(jié)構(gòu))在整個(gè)測(cè)量時(shí)間內(nèi)保持不變,即網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)平穩(wěn)。但在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)是時(shí)變的,

2、因此基于平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)層析成像的拓?fù)涔烙?jì)方法得到的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可能存在較大誤差。本文針對(duì)上述問題,提出一種非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的拓?fù)涔烙?jì)框架,在此框架下提出一種基于多度量參數(shù)融合的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵游龀上穹椒?主要工作包含以下兩方面:
　　(1)非平穩(wěn)環(huán)境下拓?fù)涔烙?jì)度量參數(shù)的選擇與提取:由于高階累積量對(duì)于處理非線性非高斯問題的有效性,本文將其應(yīng)用到非平穩(wěn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)層析成像中來對(duì)網(wǎng)絡(luò)的鏈路長(zhǎng)度和路徑長(zhǎng)度進(jìn)行度量,從而提出了基于時(shí)延高階累積量的新度量參數(shù)的構(gòu)

3、建方法。該方法首先根據(jù)高階累積量的定義來計(jì)算得到路徑時(shí)延的高階累積量,然后根據(jù)累積量模型建立路徑時(shí)延高階累積量和共享路徑高階累積量的關(guān)系方程,從而計(jì)算出共享路徑高階累積量,也就是拓?fù)涔烙?jì)新度量參數(shù)。
　　(2)基于多度量參數(shù)融合的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵游龀上穹椒?由于時(shí)延數(shù)據(jù)的各階累積量均包含時(shí)延分布的各種不同的統(tǒng)計(jì)特性,為了充分利用各階累積量的時(shí)延分布信息來對(duì)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行估計(jì),提出了基于多度量參數(shù)融合的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵游龀上穹椒?。該方法首?/p>

4、根據(jù)新度量參數(shù)的性質(zhì)提出了多度量參數(shù)的概念,并對(duì)其構(gòu)建過程和它的幾個(gè)重要性質(zhì)進(jìn)行了詳細(xì)的描述。然后在多度量參數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了基于多度量參數(shù)融合的拓?fù)涔烙?jì)算法。該算法充分利用共享路徑的長(zhǎng)度信息,通過迭代的方法,自底向上來對(duì)樹狀網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行估計(jì)。
　　本文利用Matlab和NS2對(duì)提出的方法進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果驗(yàn)證了在非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,新度量參數(shù)具有更豐富的時(shí)延分布統(tǒng)計(jì)信息,能夠反映出非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)變特性。同時(shí),仿真結(jié)果表明,基