基于连续时间Markov的网络可生存性建模与量化

发布时间：2018-09-04 12:15

【摘要】：为了从故障恢复角度对网络可生存性进行全面有效的量化和分析,对网络可生存性建模和量化方法进行了研究。在给出Heegaard故障恢复模型及其状态转换过程的基础上,提出了一种改进的基于连续时间马尔可夫(CTMC)的网络故障恢复模型。改进的模型增加了故障状态模型,减少了故障恢复状态数。结合网络性能模型,提出了一种改进的基于CTMC的网络可生存性模型,模拟了网络故障后的生存状态转移过程。以丢包率作为量化指标,给出一种基于CTMC网络可生存性模型的网络可生存性量化方法,并简化可生存性计算过程。仿真结果表明,给出的建模与量化方法能够对网络可生存性进行更加全面、准确的量化。
[Abstract]:In order to quantify and analyze the survivability of the network comprehensively and effectively from the point of view of fault recovery, the modeling and quantization methods of network survivability are studied. Based on the Heegaard fault recovery model and its state transition process, an improved network fault recovery model based on continuous time Markov (CTMC) is proposed. The improved model increases the fault state model and reduces the number of fault recovery states. Based on the network performance model, an improved survivability model based on CTMC is proposed, and the survival state transition process after network failure is simulated. Taking packet loss rate as quantization index, a quantization method of network survivability based on CTMC network survivability model is presented, and the process of survivability calculation is simplified. The simulation results show that the proposed modeling and quantization method can quantify the survivability of the network more comprehensively and accurately.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;解放军68321部队;
【基金】：国家自然科学基金项目(61003252) 空军工程大学信息与导航学院博士生创新基金项目(20110501)
【分类号】：TP393.08;O211.62

【参考文献】

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【共引文献】

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