基于单播的双参数网络拓扑推断方法研究

发布时间：2017-05-05 10:05

  本文关键词：基于单播的双参数网络拓扑推断方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在现代网络管理、优化、信息化战争及新型网络服务中,网络安全扮演着越来越重要的作用。如何简洁有效地管理并优化网络也是许多科研工作者研究的方向。由于网络拓扑测量是网络安全和管理的前提,所以,研究网络拓扑测量技术势在必行。由于传统的网络测量方法效率和准确度低下,并且由于现代计算机对网络安全越来越高的诉求,使得传统网络测量方法的普及受到很大程度的限制。网络断层扫描(Network Tomography,NT)是一种新型网络测量技术,这种概念来自医学透视,网络断层扫描技术在不需要网络中间节点协作的情况下,用端到端测量方法,逆向推测网络各部分的性能参数,并用概率论和统计学知识去推断网络的拓扑结构。因为测量过程仅仅选择一组目标节点就可展开对网络性能的测量,不需要中间节点的协作,测量过程中关于网络安全方面的顾虑也就不复存在。但是,目前的网络断层扫描技术适用面较窄。由于现有技术只能推测简单的树状拓扑结构,而实际网络大多是网状结构,所以如何把现有技术应用于大规模网状拓扑的推断是网络断层扫描研究者共同面对的难题。本文针对之前基于单参数的拓扑推断算法普遍准确度不高的缺陷,引入了双参数结合的网络拓扑推断算法。针对之前方法都忽略噪声影响的不足,提出了随机逼近算法和卡茨马尔茨算法对测量过程中产生的噪声进行处理,使得网络拓扑推断的准确度和推断效率大大提高。论文的具体工作如下:前两章阐述了该课题的历史背景及研究的价值,并详细阐述了传统网络测量技术的方法、原理。基于之前网络测量方法的缺陷,引入了网络断层扫描技术,简要介绍了NT的基本思想、模型、及关键技术。第三章引入了针对噪声网络的处理算法—随机逼近算法和Kaczmarz算法。实验证明,经过处理后测得的结果准确性明显高于未处理的结果。第四章是本文的核心,本章详细论述了基于NT的网络拓扑推断技术。着重归纳总结了现有基于单参数的测量方法和拓扑推断技术,在综合了现有方法的不足之后提出了双参数相结合的拓扑推断算法。第五章是仿真实验部分,用Network Simulator Version2(NS2)网络仿真软件对双参数网络拓扑推断算法及SAK算法的准确性进行了有效验证。
【关键词】：网络断层扫描 拓扑推断 网络噪声 双参数
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外现状10-12
• 1.2.1 国外现状10-11
• 1.2.2 国内现状11-12
• 1.3 研究内容12
• 1.4 论文结构与安排12-13
• 2 传统网络测量技术与NT技术13-29
• 2.1 网络测量技术概述13-19
• 2.1.1 体系结构13-14
• 2.1.2 指标体系14-16
• 2.1.3 方法和原理16-17
• 2.1.4 网络测量关键技术17-18
• 2.1.5 常用的网络测量工具18-19
• 2.2 传统的网络测量技术19-22
• 2.2.1 主动式网络测量方法20-21
• 2.2.2 被动式网络测量方法21-22
• 2.3 网络断层扫描技术22-28
• 2.3.1 基本问题描述22-26
• 2.3.2 网络模型26-28
• 2.3.3 假设条件28
• 2.4 本章小结28-29
• 3 随机逼近算法和卡茨马尔茨算法29-33
• 3.1 随机逼近算法29
• 3.2 卡茨马尔茨算法29-30
• 3.3 随机逼近卡茨马尔茨（SAK）算法30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 基于NT技术的网络拓扑推断33-50
• 4.1 拓扑推断概述33-36
• 4.2 网络拓扑发现36
• 4.3 拓扑推断步骤36-37
• 4.4 成对相关性值37
• 4.5 网络拓扑发现的应用及分类37-38
• 4.6 网络测量方法38-40
• 4.6.1 紧接分组对测量方法38-39
• 4.6.2 三元分组列车测量方法39-40
• 4.6.3 四元分组列车测量方法40
• 4.7 成对相关性值计算方法40-46
• 4.7.1 成功传输率40-42
• 4.7.2 时延42
• 4.7.3 时延协方差42-43
• 4.7.4 时延抖动协方差43-44
• 4.7.5 丢包率44-46
• 4.8 网络拓扑推断算法46-48
• 4.8.1 决策二叉树分类算法46
• 4.8.2 基于极大似然的层次二叉树拓扑推断算法46-47
• 4.8.3 最大相似树算法47
• 4.8.4 分层树估计算法47-48
• 4.9 双参数结合的网络拓扑推断算法48-49
• 4.10 本章小结49-50
• 5 仿真与分析50-57
• 5.1 ns2仿真平台介绍50
• 5.2 仿真实验与结果分析50-56
• 5.3 本章小结56-57
• 结论57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-62
• 攻读硕士期间研究成果62

【参考文献】

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本文编号：346123