網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像的應(yīng)用研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)不需要中間節(jié)點的協(xié)作，通過網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點收集網(wǎng)絡(luò)中端到端的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計推斷等方法估計網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的狀態(tài)參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像是應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)估計網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率，可應(yīng)用于路由選擇、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、故障檢測、流量工程、網(wǎng)絡(luò)管理和控制等方面。本文將網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像應(yīng)用于故障鏈路檢測和無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由選擇中，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷的方法和基于鏈路丟包率估計的定向擴散路由算法，并獲得了良好的效果。
　　

2、 首先，針對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的有效性問題，提出了基于鏈路丟包率估計的定向擴散路由協(xié)議，主要工作包括：(1)當采用定向擴散協(xié)議傳輸感知數(shù)據(jù)時，由于每個節(jié)點都具有數(shù)據(jù)融合的功能，因此網(wǎng)絡(luò)的邏輯拓撲形成了一棵以sink節(jié)點(匯聚節(jié)點)為根節(jié)點的反向多播樹，sink節(jié)點根據(jù)收到的感知數(shù)據(jù)，使用因子圖的方法估計鏈路的丟包率；(2)將監(jiān)測任務(wù)用“屬性-值”對的命名機制描述為興趣消息，在一個固定的時間周期內(nèi)，sink節(jié)點對收集到的端到端信息進行分析并估計

3、鏈路的丟包率，丟包率信息將封裝在興趣消息中以廣播的方式周期的向全網(wǎng)擴散；(3)將鏈路丟包率信息納入梯度管理中，在興趣消息擴散過程中，收到興趣消息的節(jié)點建立到發(fā)送節(jié)點的梯度，同時記錄到每個鄰居節(jié)點的鏈路丟包率信息；(4)結(jié)合定向擴散中已經(jīng)建立的時延信息并使用估計的鏈路丟包率信息進行選路，選擇低時延低丟包率的鏈路傳輸數(shù)據(jù)；(5)使用NS2網(wǎng)絡(luò)仿真工具對該協(xié)議進行驗證，跟定向擴散路由協(xié)議相比該協(xié)議有效降低了端到端的平均丟包率，提高了網(wǎng)絡(luò)的可靠

4、性。
　　 其次，網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像還可用于診斷故障鏈路，在本文中，提出了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷的方法，主要工作包括：(1)深入研究現(xiàn)有的兩個經(jīng)典的故障鏈路診斷方法：SCFS(smallest consistent failure set)算法和CLINK(congested link)算法，發(fā)現(xiàn)鏈路故障的先驗概率是推斷故障鏈路集合的前提條件；(2)使用歷史數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取鏈路狀態(tài)的先驗信息；(3)將后續(xù)的端到端測量