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物聯(lián)網(wǎng)流量生成器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-12-23 01:14
  物聯(lián)網(wǎng)(IoT,Internet of Things)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,類型各異,且不同物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景的流量特征差異很大。為分析復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和流量對網(wǎng)絡(luò)及其他應(yīng)用帶來的影響,對物聯(lián)網(wǎng)流量特征進(jìn)行分析和預(yù)測變得日益重要。由于獲取多種物聯(lián)網(wǎng)場景下規(guī)模龐大且類型復(fù)雜的應(yīng)用流量數(shù)據(jù)十分困難,為完成物聯(lián)網(wǎng)流量預(yù)測與模型評估,使用流量仿真工具生成物聯(lián)網(wǎng)流量十分重要。但目前主流的仿真工具大多存在仿真時(shí)間過長、仿真規(guī)模不足、流量建模不符合實(shí)際、網(wǎng)絡(luò)配置不夠靈活等問題,而且這些仿真工具往往不是面向物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行設(shè)計(jì)的,無法滿足物聯(lián)網(wǎng)流量預(yù)測與建模的需求。本論文的核心工作在于設(shè)計(jì)一種物聯(lián)網(wǎng)流量生成器(NS-IoT)以解決上述問題。論文首先通過背景調(diào)查和對項(xiàng)目需求進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能需求分析。然后以仿真規(guī)模和仿真時(shí)間為切入點(diǎn),以提高仿真效率為目標(biāo)對系統(tǒng)進(jìn)行需求分析、概要設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的整體軟件結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程。NS-IoT利用Hadoop中的分布式計(jì)算模型MapReduce,通過多設(shè)備協(xié)同仿真提高系統(tǒng)資源利用率來增加仿真規(guī)模。同時(shí)本文提出了一種時(shí)間伸縮數(shù)據(jù)生成(Time-Scaling Dat... 

【文章來源】:北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

物聯(lián)網(wǎng)流量生成器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)


圖2-1顯示,存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)上的輸入數(shù)據(jù)被分成固??

基本網(wǎng)絡(luò),基本模型,構(gòu)件,功能


物理層(Physical?layer)、連接層(Link?layer)、網(wǎng)絡(luò)層(Network?layer)、傳輸層??(Transport?layer)、應(yīng)用層(Applications)。這五層模型與TCP/IP網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)功??能基本對應(yīng),其具體結(jié)構(gòu)如圖2-2所示。??Asynchronous?sockets?API,?OnOffApplication,?packet?socket??H?—??Unicast:?IPv4?global?static?routing??Multicast:?static?routing??MANET:?OLSR??/?,?t?,,??PointToPoint,?CSMA,?802.11?MAC?low?and?high,?rate?control?algorithms??802.11a,?Frfis?propagation?loss?model,?log?distancepropagation?loss??model,?basic?wired(ioss?delay)??圖2-2?NS-3基本模型及其功能[33]??NS-3的基本網(wǎng)絡(luò)組成構(gòu)件分為四類

仿真流程,基本的,調(diào)試信息,工具


統(tǒng)用戶可以更加方便快捷的獲取調(diào)試信息、錯(cuò)誤信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù),有利于仿真工??作的部署。??利用NS-3工具構(gòu)建仿真網(wǎng)絡(luò),其基本的仿真流程如圖2-3:??10??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]物聯(lián)網(wǎng)流量控制分析[J]. 李蘭英,何勇,蘭英.  信息技術(shù). 2017(06)



本文編號:3547480

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