采用多播依赖树模型推测链路时延分布

网络断层成像(network tomography)技术研究基于端—端测量推测链路级的性能参数,对于评估网络性能十分重要。文章提出多播依赖树模型,并采用上向—下向算法来推测网络链路的时延分布。该方法通过引入树的马氏性减少了估计时的自由参数,仿真实验证明了这种方法的正确性,能精确地推算出网络链路的时延性能。

依赖树模型和上向——下向算法在网络时延估测中的应用

因特网发展得越来越庞大,越来越复杂,各条链路的运行参数对于评估网络性能十分重要,但有时无法直接测量。网络断层成像(network tomography)技术研究基于端-端测得的数据推算链路的性能参数。本文提出了利用依赖树模型和上向——下向算法,推测链路的时延分布。仿真实验证明了这种方法的正确性,能够根据端-端测量结果精确地推算出链路的时延特性。