高速網絡測量及關鍵技術研究.pdf

1、北京郵電大學博士學位論文高速網絡測量及關鍵技術研究姓名：張峰申請學位級別：博士專業(yè)：信號與信息處理指導教師：雷振明20050401北京郵電大學博士研究生學位論文關研究工作是一個很好的互補。鏈路負載自適應抽樣測量算法：鏈路負載是衡量網絡承載數據傳輸能力的一個重要指標，也是影響網絡運維及路由規(guī)劃的一個關鍵參數。抽樣測量不僅可以減少記錄數據量大小，而且還可降低測量過程對系統(tǒng)的負荷；但由于當前的抽樣測量技術一般都是靜態(tài)配置的，不能很好地適應網絡

2、動態(tài)變化的要求。本部分內容在對自適應控制原理等進行深入研究后，結合網絡流量的實際傳輸特性提出了一種改進型的網絡負載及負載變化自適應抽樣測量算法，并在理論分析之后，給出其自適應控制原理及相關參數配置辦法和實施流程；同時對改進算法進行了性能分析，并和原算法進行性能對比，研究結果表明改進后的算法不僅降低了抽樣測量丌銷，提高了測量精度，而且還可實現不同可視化粒度要求的負載測量；使流量負載測量具有更高的測量效益和靈活性，更適宜于高速、高突發(fā)特性的

3、網絡測量環(huán)境。網絡流信息抽樣測量算法框架及算法：數據在互聯(lián)網上傳輸是基于分層協(xié)議模型的，不同的數據報在不同協(xié)議層和處理方式上具有不同的屬性，相同屬性的數據統(tǒng)稱之為一個“流”。“流”的特性不僅反映了網絡應用特征，而且還可吐反映出網絡性能特征。為了解決以往高速網絡“流”信息測量的測量開銷大、信息粒度粗等關鍵問題，在深入研究隨機數據結構丑F及相關最新進展后提出了一種新的累積分片計數的FCBF數據結構，并提出了易于實現的基于FCBF的高效“流”

4、信息抽樣測量框架和算法。性能分析和仿真表明，該測量框架不僅可以抽樣測量三類“流”參數而且存儲丌銷小，同時還可以達到幾乎零概率的“流”信息識別統(tǒng)計誤差，另外分析結果表明陔算法可以支持遠高于0C48的鏈路速率，甚至可達0C192或更高；因此，該測量框架和算法十分適合于將來高速鏈路上細粒度的“流”信息抽樣測量。端到端網絡性能測量技術架構及算法：由于進行網絡單向性能測量時，存在抽樣效率不高和報文標識均勻性差等問題，測量效益仍十分低下。本部分從實