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《北京邮电大学》 2012年
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IP链路丢包率推理算法设计与实现

任琰杰  
【摘要】:对于网络服务提供商和互联网服务提供商(ISP)来说,及时发现网络性能异常是非常重要的。因为用户总是会选择更可靠的服务提供商为其提供服务。现代网络的多样性和异构性,使得快速准确地发现网络性能异常变得越来越具有挑战性。 早期的性能异常诊断工具需要网络内部节点的协作,这些工具一般都需要路由器的特殊支持。这样的工具不但存在安全的隐患,而且会降低网络中的业务量。因此,近年来学者提出的一种网络性能层析技术,由于其高效性和准确性的优点,受到了越来越多研究者的关注。性能层析技术的原理是通过测量端到端路径的性能来推理链路性能。然而,向网络中发送的探测包会对网络造成一定的负载,并且对于一般的网络来说即使测量了的所有的端到端路径也无法唯一确定每条链路的丢包率。因此需要高效的网络层析方法,既可以在一定程度上减少网络负载又可以较准确地推理出每条路径性能。 本论文首先提出了一种网络路径丢包率的推理算法(Path Loss rate Inference Algorithm, PLIA), PLIA对于路由矩阵采用改进的QR分解,选择出条线性独立的路径进行测量,再根据测量结果通过代数运算求出全部路径丢包率。本文通过采用最小可确定链路序列(Minimal Indentifiable Link Sequence, MILS)来表示能被端到端测量唯一确定的最小的连续链路集合,并提出了一种改进的链路级丢包率推理算法-最小无偏端到端网络诊断算法(Least-biased End-to-end Link Loss Inference, LELLI),能够推理出所有的MILS集合中每个元素的丢包率。 本文搭建了一个网络仿真平台验证了本文提出算法的有效性和精确性。该平台由三部分构成,用于产生网络拓扑的BRITE工具、网络仿真平台NS2和用于算法的实现Matlab程序。并在此平台上进行了仿真验证,通过与当前最具代表性的LEND算法作对比,实验表明,本文提出的算法在很大程度上减少了网络的负载,并将丢包率的推理精确度提高了12%。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TN915.09

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