基于近似方法的抽樣報文流數估計算法
[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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【相似文獻】
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1 王e鴈,
本文編號:2188225
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