网络流量监测中在线数据融合方法设计

发布时间：2018-11-10 09:38

【摘要】：在线数据融合方法在网络流量检测中一直有融合精确度低、接收点差的问题。提出一种新的网络流量监测中在线数据融合方法,采集网络流量监测中的实时在线数据,通过卡尔曼滤波法对在线数据进行预测,获取网络流量状态值;并以此为基础,通过时空综合分析,计算节点的量测实时方差;并依据最小二乘准则,对数据进行加权处理,求出加权系数,引入加权数据融合算法,实现在线数据的融合。实验结果表明,改进的融合方法不仅融合精度高,而且所需能耗低,适应能力较强。
[Abstract]:The method of online data fusion has some problems such as low fusion accuracy and difference of reception point in network traffic detection. A new method of on-line data fusion in network traffic monitoring is proposed. The real-time on-line data of network traffic monitoring is collected, and the on-line data is predicted by Kalman filter method, and the state of network traffic is obtained. On the basis of this, the real time variance of measurement is calculated through space-time comprehensive analysis, and the weighted coefficient is calculated by the least square criterion, and the on-line data fusion is realized by introducing the weighted data fusion algorithm. The experimental results show that the improved fusion method not only has high fusion accuracy, but also requires low energy consumption and strong adaptability.
【作者单位】： 南京林业大学信息中心;
【基金】：江苏省现代教育技术研究课题(2015-R-4585)资助
【分类号】：TP393.06;TP202

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本文编号：2322074