發(fā)布時(shí)間：2021-02-18 17:30

　　對日益發(fā)展且不斷膨脹的互聯(lián)網(wǎng)來說,有效的網(wǎng)絡(luò)管理是維護(hù)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行的重要保障,作為網(wǎng)絡(luò)管理及維護(hù)等眾多流量工程的關(guān)鍵輸入?yún)?shù),流量矩陣成為網(wǎng)絡(luò)研究及網(wǎng)絡(luò)流量分析的熱點(diǎn)。與此同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展使流量矩陣的獲取變得尤為困難�？紤]到直接測量對網(wǎng)絡(luò)資源的巨大損耗,實(shí)際應(yīng)用中很少通過直接測量獲取流量矩陣,間接預(yù)測方法因此成為獲取流量矩陣的主要手段并得到廣泛關(guān)注。時(shí)域上的流量矩陣預(yù)測問題面臨的最大挑戰(zhàn)就是其預(yù)測模型的高度病態(tài)特性,能否克服該病態(tài)問題決定了能否準(zhǔn)確預(yù)測流量矩陣�；诖�,同時(shí)考慮到網(wǎng)絡(luò)流量表現(xiàn)出來的自相似性、多分形性以及空、時(shí)特性等,本文提出了三種基于s變換和壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法。s變換是一種良好的時(shí)頻分析工具,能夠很好地將信號從時(shí)域轉(zhuǎn)換到時(shí)頻域,并包含它們所有的頻率信息。我們發(fā)現(xiàn),不同于時(shí)域上網(wǎng)絡(luò)流量表現(xiàn)出來的復(fù)雜特性,經(jīng)過s變換后,網(wǎng)絡(luò)流量在時(shí)頻域上表現(xiàn)出明顯的稀疏特性,其低頻分量的變換值較高頻分量的變換值大,呈現(xiàn)出很強(qiáng)的近似稀疏性,可以利用壓縮感知的思想進(jìn)行估計(jì)�；诖�,本文分別提出了基于一維廣義s變換和壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法、基于二維廣義s變換和壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)流量... 

【文章來源】：東北大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 課題來源
第2章 網(wǎng)絡(luò)流量特性分析、S變換和壓縮感知
    2.1 網(wǎng)絡(luò)流量特性分析
        2.1.1 自相似性
        2.1.2 多分形性
        2.1.3 長短相關(guān)性
        2.1.4 周期性和混沌性
    2.2 s變換
        2.2.1 s變換定義
        2.2.2 s變換特性
    2.3 壓縮感知
        2.3.1 壓縮感知定義
        2.3.2 測量矩陣的性質(zhì)
        2.3.3 重構(gòu)算法的選擇與設(shè)計(jì)
    2.4 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測問題描述
    2.5 仿真數(shù)據(jù)來源
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于一維廣義S變換和壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)建模與預(yù)測算法
    3.1 一維廣義s變換
    3.2 IPFP算法
    3.3 模型和算法介紹
        3.3.1 低頻部分預(yù)測模型
        3.3.2 高頻部分預(yù)測模型
        3.3.3 算法步驟
    3.4 仿真結(jié)果及分析
        3.4.1 仿真環(huán)境及參數(shù)
        3.4.2 預(yù)測結(jié)果分析
        3.4.3 預(yù)測誤差比較
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于二維廣義S變換和壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)建模與預(yù)測算法
    4.1 二維廣義s變換
    4.2 模型和算法介紹
        4.2.1 平穩(wěn)部分預(yù)測模型
        4.2.2 波動(dòng)部分預(yù)測模型
        4.2.3 算法步驟
    4.3 仿真結(jié)果及分析
        4.3.1 仿真環(huán)境及參數(shù)
        4.3.2 預(yù)測結(jié)果分析
        4.3.3 預(yù)測誤差比較
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于二維正交S變換和壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)建模與預(yù)測算法
    5.1 二維正交s變換
    5.2 模型和算法介紹
        5.2.1 平穩(wěn)部分預(yù)測模型
        5.2.2 波動(dòng)部分預(yù)測模型
        5.2.3 算法步驟
    5.3 仿真結(jié)果及分析
        5.3.1 仿真環(huán)境及參數(shù)
        5.3.2 預(yù)測結(jié)果分析
        5.3.3 預(yù)測誤差比較
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目
附錄
    第三章 證明部分
    第五章 證明部分


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大尺度IP骨干網(wǎng)絡(luò)流量矩陣估計(jì)方法研究[J]. 蔣定德,王興偉,郭磊,許爭爭,陳振華.  電子學(xué)報(bào). 2011(04)
[2]壓縮感知的發(fā)展與應(yīng)用[J]. 吳凌華,張小川.  電訊技術(shù). 2011(01)
[3]IP骨干網(wǎng)絡(luò)流量矩陣估計(jì)算法研究[J]. 蔣定德,胡光岷,倪海轉(zhuǎn).  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(03)
[4]基于網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)的拓?fù)渫茢郲J]. 趙洪華,陳鳴.  軟件學(xué)報(bào). 2010(01)

博士論文
[1]基于凸優(yōu)化的參數(shù)化稀疏估計(jì)理論及其應(yīng)用[D]. 劉翼鵬.電子科技大學(xué) 2011
[2]大尺度IP流量矩陣估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 蔣定德.電子科技大學(xué) 2009



本文編號：3039865