一种改进的高速网络分布式流量抽样算法

发布时间：2018-11-20 19:58

【摘要】：针对基于掩码匹配的抽样算法中使用某些抽样掩码会造成较大测量误差的问题,提出了一种增强样本随机性的改进方案.该方案首先对标识字段进行异或运算,以得到新的标识值;然后再进行匹配抽样.从理论上证明了异或运算能有效提高结果的随机性,并用实测流量数据进行了统计验证.最后,从有效性和稳定性两个方面对改进算法进行了检验.实验结果表明,改进算法的各项评价指标均优于文献[10]算法,任意的抽样掩码均能在改进算法中使用.
[Abstract]:In order to solve the problem that some sampling masks can cause large measurement errors in the sampling algorithm based on mask matching, an improved scheme to enhance the randomness of samples is proposed. The scheme first performs XOR operation on the identification field to obtain the new identification value, and then carries on matching sampling. It is proved theoretically that XOR can effectively improve the randomness of the results, and the statistical verification is carried out with the measured flow data. Finally, the improved algorithm is tested from two aspects: validity and stability. The experimental results show that the evaluation index of the improved algorithm is better than that of the reference [10] algorithm, and any sampling mask can be used in the improved algorithm.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;空军后勤部;
【基金】：陕西省科技计划资助项目(2012JZ8005) 全军军事学研究生课题资助项目(2010XXXX-488)
【分类号】：TP393.06

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