【摘要】：為提高網(wǎng)絡(luò)流量矩陣測量的精度,在壓縮感知框架下提出一種稀疏度自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)流量矩陣測量方法.通過對網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的主成分分析及奇異值歸一化處理尋找信號支撐集選擇的判定閾值,利用網(wǎng)絡(luò)流量矩陣重構(gòu)過程中的殘差L2范數(shù)匹配計(jì)算各測量時(shí)間點(diǎn)上網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的稀疏度,減小由于網(wǎng)絡(luò)流量矩陣近似稀疏表示以及稀疏度選擇不準(zhǔn)確造成的測量誤差.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的方法與現(xiàn)有方法相比能夠獲得更小的空間相對誤差和時(shí)間相對誤差.通過稀疏度自適應(yīng)選擇方法,能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的測量精度.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of network traffic matrix measurement, a sparse adaptive network traffic matrix measurement method based on compressed sensing is proposed. Through the principal component analysis of network traffic matrix and singular value normalization process, the decision threshold of signal support set selection is found. The residual L2 norm matching in the reconstruction of network traffic matrix is used to calculate the sparse degree of network traffic matrix at each measurement time point, and the measurement error caused by approximate sparse representation of network traffic matrix and inaccurate selection of sparse degree is reduced. The simulation results show that compared with the existing methods, the proposed method can obtain less space relative error and time relative error. The measurement accuracy of network traffic matrix can be improved effectively by using the method of adaptive sparsity selection.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)自動化測試與控制系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61501135) 黑龍江省博士后基金(LBH-Z11171)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2120866