文档介绍：声明入┟:劳参厦门大学学位论文原创性声明谚瓴糹日兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。
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像理论昀几种估算算法一重力模型、线性规划、贝叶斯统计模型和算法的原摘要随着网络应用范围的迅速扩大和应用程度的深入,两络用户越来越多,变褥越来越庞大,越来越复杂,一些特殊的应用,比如视频会议、臻电话、远程教育等对当今的提出特殊的服务质量要求等等,这些都对踺络的设计、管理和应用提出严峻的挑战。要设计、管理和利用好网络,必须要求有效地获取性能特征方面的准确数据。而网络性能测量技术是准确而有效地获取性能特征的唯一手段。然而网络的异构性、复杂性造成了网络测试与测量的困难,因此网络测量、测试、监控与管理技术成为人们急待解决的难题。监务流量矩阵是网络性能测量技术的一个重要方面。它反映了网络中源/目的节点对之闻的监务流量,对于许多绲墓芾矸瞥V匾!5牵苯硬饬恳滴窳髁矩阵是非常困难的,所以从链路负载统计数据或其他更简单的测量数据中估算业务流量矩阵是现在的主要方法。而网络层柝成像技术是近年来出现的一种基于端到端的技术和统计学方法来获取网络中那些不能直接观察到信息的技术。本论文主要的研究内容是比较研究几种基于网络层析成像理论的业务流量矩阵的估算算法。论文首先介绍了网络层析成像理论。接着详细论述了基于网络层析成理和实现方法,利溺薪的数学理论对这些估算算法进行仿真实现。系统以作为实验系统的踺络拓扑结构和数据的生成环境,根据现有的理论和实验依据搭建实验框架,设计了两种网络拓扑结构——简单的网络拓扑结构和复杂的网络拓扑结构。通过仿真实验比较和分析这些业务流量矩阵估算算法,阐述了各种实现方法的优势和不足,并给出其主要差异。通过比较发现,重力模型在稳定性和速度上要优予其他三种算法:线性规划模型由于本身对目标函数较敏感,结果明显要劣于其链的算法,在实际中并不常用;两种统计模型串,磷算法要比贝时斯方法好,贝叶颊方法中初始矩阵的选择对最后的结果有很大的影响。关键词:业务流量矩阵;网络层析成像;源/目的节点对攘要
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第一章绪论论文研究背景和意义随着互联网的飞速发展,网络已成为人们生活不可缺少的一部分,同时网络的结构也在发生着根本的变化。为了成功地设计、控制和管理网络,就必须很好地了解和掌握嬲络的内部特性。霹络性能参数是优化网络系统的必要条件,随着网络规模和复杂性的增长,对网络测量的要求越来越高,并极大地推动了网络测量技术的研究与发展。国内外学术界和研究机构对网络测量技术进行了大量的研究,总的来看,这些阙络测量技术一般采用分布式测量结构,在网络内部的相关节点上通过测量代理采集有关测量数据,如报文丢失率、延迟和业务流量等,这些测量数据将汇集到一个中心节点上,通过建立适当的数学模型,对测量数据进行分析和计算,从而网络业务流量测量是网络性能测量技术的一个重要组成部分。在业务流量测量中,实时、动态的获取网络中的业务流量分布状况,即业务流量矩阵是非常关键的。业务流量矩阵反映了阏络中源,謦的节点对之间的监务流量,它对于许多网络的管理任务十分重要,如:网络负载规划、流量工程和网络可靠性分析。但是因前大多数直接测量网络业务流量矩阵的方法与网络体系结构和网络协议密切楣关,并且需要霹络内部摆关节点的密切协作,具有较高麓测量精确度。但也存在一些缺陷,主要表现在如下两个方面:绮饬恳览涤杼囟ǖ耐缧如疘椤,无法实现与网络结构和协议无关的测量;饬恳览于自治系统内部节点之阕的协作,如于霹络安全和商业利益等原因,有些自治系统并不对外开放,难以实现内部节点的协作和信息交流,无法保证测量准确性。因此,可以看出在大型的网络中,要直接测量业务流量矩阵是非常困难的,所以从链路负载统计数据或其他更简单的测量数据巾估算业务流量矩阵是现在主要的方法。近年来,国际上多个研究机构都在寻找其它途径来研究网络的整体性能及其相互影响,其中最有前途和代表性的就是网络层析成像技术。网络层折成像技术在原理上和缓学上的原理相像,它是基于一种端到端的技术来获取