【摘 要】
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基于NT技术的链路时延估计研究通常使用极大似然估计方法,EM算法是极大似然估计的有效算法,特别适合非完全数据的参数估计,但是EM算法的计算量会随着网络规模的增长变得相对
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基于NT技术的链路时延估计研究通常使用极大似然估计方法,EM算法是极大似然估计的有效算法,特别适合非完全数据的参数估计,但是EM算法的计算量会随着网络规模的增长变得相对复杂,而导致收敛速度慢和容易局部最大化等问题,从而影响在网络中的应用.对此提出了一种将网络拓扑进行2步骤划分的方法,对2步划分出的局部拓扑分别进行EM算法的极大似然估计,降低原有方法的计算复杂度.最后利用NS2仿真实验验证了该算法的可行性和准确性.
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