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《多源網(wǎng)絡(luò)層析技術(shù)在拓?fù)渫茰y(cè)中的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、重慶郵電人學(xué)碩士論文摘要摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也在發(fā)生深刻變化，要成功設(shè)計(jì)、控制和管理網(wǎng)絡(luò)，就需要了解和掌握網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部特性。由于網(wǎng)絡(luò)日益向著大型化、異構(gòu)化、分布化發(fā)展，通過(guò)直接進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的方法，來(lái)獲得網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部鏈路的時(shí)延和丟包率參數(shù)就變得越來(lái)越困難，網(wǎng)絡(luò)層析技術(shù)作為一種通過(guò)端到端的測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)推斷網(wǎng)絡(luò)鏈路性能參數(shù)或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的技術(shù)正成為研究的熱點(diǎn)之一。目前網(wǎng)絡(luò)層析技術(shù)主要關(guān)注于從單個(gè)源發(fā)送到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)目的節(jié)點(diǎn)的樹(shù)型網(wǎng)絡(luò)邏輯拓?fù)?，而?duì)多源網(wǎng)絡(luò)層析的拓?fù)渫茰y(cè)和非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)下的拓?fù)渫茰y(cè)算法研究甚少。本文主要對(duì)多源網(wǎng)絡(luò)層析的
2、拓?fù)渫茰y(cè)和非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渫茰y(cè)進(jìn)行了研究。首先介紹了網(wǎng)絡(luò)層析技術(shù)的基本原理與實(shí)現(xiàn)方法，以及當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層析技術(shù)領(lǐng)域的最新發(fā)展。接著對(duì)目前不同于傳統(tǒng)的最大似然估計(jì)算法的分組網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠驹砗屯茰y(cè)算法進(jìn)行了描述。然后采用判斷共享與非共享的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞亩嘣淳W(wǎng)絡(luò)探測(cè)包機(jī)制，在單源分組網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)的基礎(chǔ)上，以端到端丟包率函數(shù)的單調(diào)性為依據(jù)，提出了基于共享鏈路性能函數(shù)相關(guān)性的多源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)算法和采用整合算法解決鏈路丟包率動(dòng)態(tài)變化的非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渌惴?。最后仿真?yàn)證了推測(cè)算法的有效性?？傮w來(lái)說(shuō)，本文主要貢獻(xiàn)如下：1．提出了一種基于共享鏈路性能函
3、數(shù)相關(guān)性的多源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)算法。將單源‘網(wǎng)絡(luò)的分組拓?fù)渫茰y(cè)思想應(yīng)用到多源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)中，以端到端丟包率函數(shù)的單調(diào)性為依據(jù)，用判斷共享與非共享的探測(cè)包機(jī)制實(shí)現(xiàn)了內(nèi)部節(jié)點(diǎn)中的分叉節(jié)點(diǎn)和合并節(jié)點(diǎn)的推測(cè)。該算法解決了單源網(wǎng)絡(luò)層析的拓?fù)渫茰y(cè)未能推測(cè)合并節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)更加準(zhǔn)確。仿真結(jié)果表明，算法只要較少的探測(cè)包發(fā)送就能較準(zhǔn)確地推測(cè)出多源網(wǎng)絡(luò)邏輯拓?fù)洹?．提出了一種基于單源網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔系姆瞧椒€(wěn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)算法。在丟包率動(dòng)態(tài)變化的非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)中，目前的網(wǎng)絡(luò)層析拓?fù)渫茰y(cè)算法不能推測(cè)出鏈路丟包率小于靜態(tài)門限f的鏈路，本文通過(guò)以
4、丟包率為度量函數(shù)的從底向上的拓?fù)湔纤惴▽?shí)現(xiàn)非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茰y(cè)的完整性。仿真結(jié)果表明，隨著探測(cè)包數(shù)量的增加，只要選擇合適的靜態(tài)門限孝就能較準(zhǔn)確地推測(cè)出完整的邏輯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。關(guān)鍵詞：?jiǎn)卧淳W(wǎng)絡(luò)層析多源網(wǎng)絡(luò)層析拓?fù)渫茰y(cè)鏈路丟包率非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)AbstractTheknowledgeofnetworkparametersallowsnetworkengineerstoimprovethenetworkdesign，controlandoperate．Itishardtogettheimportantparameterssuchaslink
5、delayandlossratedirectly,becausetheInternethasbecomesmassive，distributedandheterogeneous．NetworkTomographyisnowahotspotforinferencetheinternallinkperformanceorlogictopologywiththeend—to-endmeasurementdata．Butasfarastopologyinferenceisconcerned，currentworksonlymakec
6、ontributionstosingle-sourcenetworktomography,whilehavingdonemuchlessontheresearchonthetopologyinferenceinmultiplesourcenetworktomographyandnonstationarynetworktopologyinference．Thispaperconcentratesonthemethodsandmethodologiesoflogicaltopologyinferencebasedmultiple
7、sourcenetworktomographyandinthenonstationarynetwork．Firstly，themechanismofnetworktomographytechnologyisintroducedandcurrentdevelopmentisanalysedinnetworktomographyresearchfield．Secondly,groupingnetworktopologyinferencealgorithmsotherthanmaximumlikelihoodestimator(M
8、LE)isanalyzed．Thirdly,accordingtothemonotonyofend-to·endlossratio，Aalgorithmofmultiplesourcetomographyforinferencetopologyisproposedbasedontheest
