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随着Internet规模的扩大,网络结构日益复杂,服务优化、异常链路监测等网络重大课题面临前所未有的挑战。但是各组织或部门之间不愿意分享其网络状态,缺乏相互协作加剧了问题的复杂度。通常无法直接获取全部网络内部性能参数或拓扑结构,这种因特网的分布化、不协作、异质等特点使得因特网测量研究极具挑战性。网络层析(Network Tomography)是一个新兴的技术。它利用端对端测量技术推断网络内部性能参数(如:丢包率、延迟等)和拓扑结构等。网络层析不需要所有网络节点的参与,也不需要网络中部署测量设备,保证了用户的信息安全,同时也减少测量信息的传输。网络层析技术已成为国内外网络测量的研究热点之一。本文主要针对丢包率推断算法进行研究。分析现有基于多播的链路级丢包率推断算法,着重分析MLE算法和PMLE算法的特点。根据EM-MLE算法和PMLE算法的缺点,研究了一种改进的EM-PMLE算法,该算法结合了MLE算法和PMLE算法的优点,在保持较高推断精确度情况下,减少计算量。针对PMLE算法的推断精度不高的缺点,提出了一种具有修正因子的μ-PMLE算法,通过引入修正因子,降低PMLE算法推断丢包率时的误差,从而提高了算法的推断精度。此外,对于多点多播测量技术,实现了利用单点多播丢包率推断算法的多点多播丢包率推断的加权平均快速算法。对于不支持多播的网络,研究了一种可变包对的单播丢包率推断算法。在研究算法的基础上,本文还构建了基于NS2的丢包率层析的仿真实验平台,利用该平台模拟了不同的网络仿真环境,对前述的网络丢包率推断算法进行仿真,并通过对仿真结果的分析和比较,总结了这些算法的性能特点。