發(fā)布時間：2018-06-15 22:35

  本文選題：流量測量 + 布魯姆過濾器　； 參考：《計算機科學》2013年06期

【摘要】：數(shù)據(jù)流流量測量的精度采用錯誤概率和相對誤差進行衡量�，F(xiàn)有的流量測量算法主要關注如何降低錯誤概率,而對如何減小相對誤差則缺乏研究�？紤]到減小相對誤差對于流量計費等應用的重要意義,提出了一種相對誤差受限的數(shù)據(jù)流流量測量算法MT-dlCBF(Multi-Tier d-left Counting Bloom Filter)。MT-dlCBF由多層dlCBF(d-leftCounting Bloom Filter)構成,且隨著層數(shù)的提高,dlCBF中數(shù)據(jù)流指紋長度和流量計數(shù)器寬度也逐步增加,這樣,可減輕長流對于短流的干擾,從而達到減小相對誤差的目的。理論分析和仿真實驗的結果表明,與dlCBF相比,MT-dl-CBF的錯誤概率略有增大,但相對誤差顯著減小。此外,在典型的參數(shù)條件下,MT-dlCBF的空間效率略優(yōu)于dlCBF。
[Abstract]:The accuracy of data flow measurement is measured by error probability and relative error. Current flow measurement algorithms focus on how to reduce error probability, but lack of research on how to reduce relative error. Considering the importance of reducing relative error to traffic accounting and other applications, this paper proposes a new data flow measurement algorithm, MT-dlCBFU Multi-Tier d-left Counting Bloom filter. MT-dlCBF is composed of multi-layer dlCBFFPd-leftCounting Bloom filter. With the increase of the number of layers, the length of data flow fingerprint and the width of flow counter in dlCBF also increase step by step. In this way, the interference of long flow to short flow can be reduced and the relative error can be reduced. The theoretical analysis and simulation results show that the error probability of MT-dl-CBF increases slightly compared with dlCBF, but the relative error decreases significantly. In addition, the spatial efficiency of MT-dlCBF is slightly better than that of dlCBF under typical parameter conditions.
【作者單位】： 解放軍理工大學通信工程學院;
【基金】：江蘇省自然科學基金項目(BK2010103)資助
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2023907