【摘要】：在線數(shù)據(jù)融合方法在網(wǎng)絡流量檢測中一直有融合精確度低、接收點差的問題。提出一種新的網(wǎng)絡流量監(jiān)測中在線數(shù)據(jù)融合方法,采集網(wǎng)絡流量監(jiān)測中的實時在線數(shù)據(jù),通過卡爾曼濾波法對在線數(shù)據(jù)進行預測,獲取網(wǎng)絡流量狀態(tài)值;并以此為基礎,通過時空綜合分析,計算節(jié)點的量測實時方差;并依據(jù)最小二乘準則,對數(shù)據(jù)進行加權處理,求出加權系數(shù),引入加權數(shù)據(jù)融合算法,實現(xiàn)在線數(shù)據(jù)的融合。實驗結果表明,改進的融合方法不僅融合精度高,而且所需能耗低,適應能力較強。
[Abstract]:The method of online data fusion has some problems such as low fusion accuracy and difference of reception point in network traffic detection. A new method of on-line data fusion in network traffic monitoring is proposed. The real-time on-line data of network traffic monitoring is collected, and the on-line data is predicted by Kalman filter method, and the state of network traffic is obtained. On the basis of this, the real time variance of measurement is calculated through space-time comprehensive analysis, and the weighted coefficient is calculated by the least square criterion, and the on-line data fusion is realized by introducing the weighted data fusion algorithm. The experimental results show that the improved fusion method not only has high fusion accuracy, but also requires low energy consumption and strong adaptability.
【作者單位】： 南京林業(yè)大學信息中心;
【基金】：江蘇省現(xiàn)代教育技術研究課題(2015-R-4585)資助
【分類號】：TP393.06;TP202

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本文編號：2322074