一种单播网络拓扑推断方法

现有的基于三元分组列车的网络拓扑推断方法,仅依据单一参数(时延或时延抖动)进行网络拓扑的推测,其推断准确度受到网络负载的影响,在网络负载较重时不能准确推断出网络拓扑.针对上述的问题,提出一种基于三元分组列车测量拓扑结构的方法,利用叶节点的层析信息将叶节点进行聚类,依据时延抖动和丢包率两个参数计算节点间的相关性,由底向上构造网络拓扑树.经过NS2仿真环境下实验验证,该方法有效减少了探测包的发送量,提高了推断的准确度,且网络负载对推断准确性影响较小.

一种基于端到端的网络拓扑推断方法

提出一种新的基于三元分组列车测量拓扑结构的方法,此方法利用叶节点的层析信息将叶节点进行聚类,依据时延抖动和丢包率两个参数计算节点间的相关性,有底向上构造网络拓扑树.该方法较之前方法有效减少了探测包的发送量,并且其推断准确度有所提升,不受到网络负载的影响.最后在NS2仿真环境下进行实验,验证该方法的有效性与准确度,并与其他方法进行比较.