基于近似方法的抽样报文流数估计算法

发布时间：2018-08-17 16:27

【摘要】：维护每个报文的流记录需要占用大量测量资源.目前已有多种抽样技术估计网络流统计信息,然而精确地估计出流数统计信息是目前的研究难点.提出了Integral和Iteration两种基于报文抽样样本估计网络流数的算法.Integral算法只需使用抽样流长为1的流数信息就可以近似推导出未抽样的流数.Iteration算法通过建立迭代函数估计未抽样流数,然后根据未抽样流数和已抽样的流数推断出原始流量的流数.采用CERNET(China education andresearch network)骨干网络链路数据将这两种算法与EM(expectation maximization)算法进行对比,表明Iteration算法具有较好的精度和性能.
[Abstract]:Maintaining a stream record of each message requires a large amount of measurement resources. At present, there are many sampling techniques to estimate network flow statistics. However, it is difficult to estimate the statistical information of network flows accurately. In this paper, two algorithms, Integral and Iteration, are proposed to estimate the network flow number based on packet sampling samples. The integral algorithm can approximate derive the unsampled flow number by establishing an iterative function to estimate the unsampled flow number by using the flow number information of the sample flow length of 1. Then the flow number of the original flow is inferred from the unsampled flow number and the sampled flow number. CERNET (China education andresearch network) backbone network link data are used to compare these two algorithms with EM (expectation maximization) algorithm, which shows that Iteration algorithm has better accuracy and performance.
【作者单位】： 东南大学计算机科学与工程学院;计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学);School
【基金】：国家自然科学基金(60973123) 国家重点基础研究发展计划(973)(2009CB320505) 江苏省科技计划项目(科技支撑计划——工业部分)(BE2011173)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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本文编号：2188225