流量矩阵估算算法研究

被引：3

作者：

杨扬 ^{[1
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周静静 ^{[1
,2
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杨家海 ^{[2
,3
]}

赵巍 ^{[1
]}

熊曾刚 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京科技大学信息工程学院

[2] 清华大学信息网络工程研究中心

[3] 清华信息科学与技术国家实验室(筹)

来源：

计算机科学 | 2009年 / 36卷 / 07期

关键词：

流量矩阵; 源-目的流量; 卡尔曼滤波; 平方根分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,但直接监控非常具有挑战性。因此,如何根据有限的先验信息,通过合理建模来估算流量矩阵,成为重要的研究课题。已有的估算方法中,卡尔曼方法是一个相对高效和精确的方法,然而,它在实际网络环境中使用时存在"坏态"现象,导致数值计算困难。提出了平方根滤波/平滑流量矩阵估算算法对卡尔曼方法进行改进;并针对新算法的需要,提出了流量数据预处理的方法,可滤除有大量噪声的"坏"数据。模拟仿真结果显示新算法的精确性和稳定性都优于卡尔曼滤波方法。

引用

页码：42 / 45

页数：4

共 4 条

[1] 流量矩阵估算的研究 [J].

周静静 ;

杨家海 ;

杨扬 ;

张辉 .

软件学报, 2007, (11) :2669-2682

[2]

Time-Varying Network Tomography: Router Link Data[J] . Jin Cao,Drew Davis,Scott Vander Wiel,Bin Yu.Journal of the American Statistical Association . 2000 (452)

[3]

Bayesian Inference on Network Traffic Using Link Count Data[J] . Claudia Tebaldi,Mike West.Journal of the American Statistical Association . 1998 (442)

[4]

Fast accurate computation of large-scale IP traffic matrices from link loads .2 Y.Zhang,M.Roughan,N.Duffield,A.Greenberg. Proceedings of ACM SIGMETRICS2003 . 2003

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