基于LSTM循环神经网络的TCP状态估计方法研究

发布时间：2022-11-04 23:56

　　网络已经渗透到社会经济、文化和科学等各个领域,网络性能的好坏直接或间接影响到人们的生活。当前网络中大部分数据流和业务都是基于TCP的,因而用户所能感知到的网络性能的好坏主要取决于TCP的性能。传统的TCP性能分析从吞吐量、延迟和丢包率等TCP数据传输的整体考虑,无法表征TCP数据传输过程中更细致的特征。而TCP状态能从数据包级反映出TCP的性能,从而更细致的分析出影响TCP性能的因素。本文围绕TCP状态进行研究,主要包括构建TCP状态数据集和使用不同的算法对TCP状态进行估计。1)针对现有研究中没有TCP状态数据集,我们通过研究TCP协议,修改Linux内核的网络协议栈,将ssthresh和cwnd字段添加到TCP头部选项中。之后搭建数据采集平台,在多场景中采集TCP数据,对TCP状态进行标注,构建了多网络场景下的TCP状态数据集。2)针对TCP状态估计问题,提出了基于规则的TCP状态估计算法。通过研究TCP数据传输在不同状态下的表现,使用改进后的Self-Clocking算法估计RTT,然后估计cwnd,设计规则对TCP状态进行估计。运用拥塞窗口平滑技术平滑cwnd估计误差,提高TC... 

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文结构
第2章 TCP状态数据集
    2.1 TCP协议概述
        2.1.1 TCP原理
        2.1.2 TCP头部格式
        2.1.3 TCP状态
    2.2 平台搭建
        2.2.1 内容服务器搭建
        2.2.2 代理服务器搭建
    2.3 构建数据集
        2.3.1 采集数据
        2.3.2 解析数据
        2.3.3 TCP状态标注
    2.4 本章小结
第3章 基于规则的TCP状态估计
    3.1 TCP状态分类的原理
    3.2 算法模型及实现
        3.2.1 算法框架
        3.2.2 往返时延及拥塞窗口估计
        3.2.3 重叠窗口平滑
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 算法评价标准
        3.3.2 实验结果与分析
    3.4 本章小结
第4章 基于决策树的TCP状态估计
    4.1 决策树概述
        4.1.1 决策树原理
        4.1.2 决策树构建
    4.2 算法模型及实现
        4.2.1 算法框架
        4.2.2 特征工程
    4.3 实验及结果分析
    4.4 本章小结
第5章 基于LSTM特征提取的TCP状态估计
    5.1 LSTM的基本原理
        5.1.1 传统循环神经网络RNN
        5.1.2 长短时记忆网络LSTM
    5.2 算法模型及实现
        5.2.1 算法框架
        5.2.2 单层LSTM网络
        5.2.3 多层LSTM网络
    5.3 实验及结果分析
        5.3.1 LSTM网络
        5.3.2 LSTM神经元数实验
        5.3.3 LSTM层数实验
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 现有工作总结
    6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果



本文编号：3701566