一种基于单播网络的拓扑推测算法

网络层析成像技术是通过对网络的边缘节点的测量,来分析和推断网络的内部性能或拓扑结构的网络测量技术。目前基于层析成像技术的拓扑推断方法大都是基于多播网络的,受到的限制比较多。本文采用增加时间阈值的背靠背分组对测量的方法,提出了一种在单播网络中进行快速的拓扑推断的算法。最后通过ns2仿真实验,结果表明,该方法可以获得更多有效的测量数据,推断结果比基于原有的背靠背分组对测量方法的拓扑推断算法更接近于真实情况。

基于时间阈值丢包率估计的网络断层扫描技术

基于现有单播测量技术研究,提出一种改进的单播测量方法——增加时间阈值的测量法,对网络链路丢包率进行测量。该方法通过为探测包的发送方式设定阈值,即设定同一数据包对间的时间阈值与不同数据包对间的时间阈值,并通过对收集到的数据使用伪似然估计方法PMLE计算得到网络链路丢包率。实验结果表明,采用该方法可以获得更多的有效测量数据,测量结果更接近链路性能的真实情况。

基于时间阈值的单播估计方法的研究

根据现有网络的特征,将新型网络断层扫描技术应用于内部链路性能的测量中.通过对基于此技术的现有单播测量方法的改进,得到一种新的单播测量方法——增加时间阈值的单播测量法.这种方法通过设定两个时间阈值,即同一数据包对间的时间阈值与不同数据包对间的时间阈值,来提高获得的有效测量数据,然后通过对数据使用伪似然估计方法——PMLE,计算得到网络链路丢包率.实验表明,该方法计算得到的链路丢包率更加接近真实的网络情况.

一种多点多播丢包率推断方法

在多点多播测量中，使用极大似然估计算法推断丢包率精确度高但复杂度也高．而使用快速算法推断丢包率速度快但准确度下降。为提高测量结果的速度和精确度，将加权平均算法MVWA（Minimum Variance Weighted Average）和快速算法u-MLE（u-Pseudo MaximumLikelihood Estimate）相结合，即根据发送源的数量进行子树划分，先利用u—PMLE算法估计各个子树的丢包率，再根据MVWA算法求出多点拓扑各个链路的丢包率。仿真结果表明，该方法适合大型网络丢包率的快速准确推测。