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基于近似方法的抽樣報文流數估計算法

發(fā)布時間:2018-08-17 16:27
【摘要】:維護每個報文的流記錄需要占用大量測量資源.目前已有多種抽樣技術估計網絡流統(tǒng)計信息,然而精確地估計出流數統(tǒng)計信息是目前的研究難點.提出了Integral和Iteration兩種基于報文抽樣樣本估計網絡流數的算法.Integral算法只需使用抽樣流長為1的流數信息就可以近似推導出未抽樣的流數.Iteration算法通過建立迭代函數估計未抽樣流數,然后根據未抽樣流數和已抽樣的流數推斷出原始流量的流數.采用CERNET(China education andresearch network)骨干網絡鏈路數據將這兩種算法與EM(expectation maximization)算法進行對比,表明Iteration算法具有較好的精度和性能.
[Abstract]:Maintaining a stream record of each message requires a large amount of measurement resources. At present, there are many sampling techniques to estimate network flow statistics. However, it is difficult to estimate the statistical information of network flows accurately. In this paper, two algorithms, Integral and Iteration, are proposed to estimate the network flow number based on packet sampling samples. The integral algorithm can approximate derive the unsampled flow number by establishing an iterative function to estimate the unsampled flow number by using the flow number information of the sample flow length of 1. Then the flow number of the original flow is inferred from the unsampled flow number and the sampled flow number. CERNET (China education andresearch network) backbone network link data are used to compare these two algorithms with EM (expectation maximization) algorithm, which shows that Iteration algorithm has better accuracy and performance.
【作者單位】: 東南大學計算機科學與工程學院;計算機網絡和信息集成教育部重點實驗室(東南大學);School
【基金】:國家自然科學基金(60973123) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)(2009CB320505) 江蘇省科技計劃項目(科技支撐計劃——工業(yè)部分)(BE2011173)
【分類號】:TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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1 王e鴈,

本文編號:2188225


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