本文關(guān)鍵詞：基于單播的雙參數(shù)網(wǎng)絡拓撲推斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在現(xiàn)代網(wǎng)絡管理、優(yōu)化、信息化戰(zhàn)爭及新型網(wǎng)絡服務中,網(wǎng)絡安全扮演著越來越重要的作用。如何簡潔有效地管理并優(yōu)化網(wǎng)絡也是許多科研工作者研究的方向。由于網(wǎng)絡拓撲測量是網(wǎng)絡安全和管理的前提,所以,研究網(wǎng)絡拓撲測量技術(shù)勢在必行。由于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡測量方法效率和準確度低下,并且由于現(xiàn)代計算機對網(wǎng)絡安全越來越高的訴求,使得傳統(tǒng)網(wǎng)絡測量方法的普及受到很大程度的限制。網(wǎng)絡斷層掃描(Network Tomography,NT)是一種新型網(wǎng)絡測量技術(shù),這種概念來自醫(yī)學透視,網(wǎng)絡斷層掃描技術(shù)在不需要網(wǎng)絡中間節(jié)點協(xié)作的情況下,用端到端測量方法,逆向推測網(wǎng)絡各部分的性能參數(shù),并用概率論和統(tǒng)計學知識去推斷網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)。因為測量過程僅僅選擇一組目標節(jié)點就可展開對網(wǎng)絡性能的測量,不需要中間節(jié)點的協(xié)作,測量過程中關(guān)于網(wǎng)絡安全方面的顧慮也就不復存在。但是,目前的網(wǎng)絡斷層掃描技術(shù)適用面較窄。由于現(xiàn)有技術(shù)只能推測簡單的樹狀拓撲結(jié)構(gòu),而實際網(wǎng)絡大多是網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),所以如何把現(xiàn)有技術(shù)應用于大規(guī)模網(wǎng)狀拓撲的推斷是網(wǎng)絡斷層掃描研究者共同面對的難題。本文針對之前基于單參數(shù)的拓撲推斷算法普遍準確度不高的缺陷,引入了雙參數(shù)結(jié)合的網(wǎng)絡拓撲推斷算法。針對之前方法都忽略噪聲影響的不足,提出了隨機逼近算法和卡茨馬爾茨算法對測量過程中產(chǎn)生的噪聲進行處理,使得網(wǎng)絡拓撲推斷的準確度和推斷效率大大提高。論文的具體工作如下:前兩章闡述了該課題的歷史背景及研究的價值,并詳細闡述了傳統(tǒng)網(wǎng)絡測量技術(shù)的方法、原理�；谥熬W(wǎng)絡測量方法的缺陷,引入了網(wǎng)絡斷層掃描技術(shù),簡要介紹了NT的基本思想、模型、及關(guān)鍵技術(shù)。第三章引入了針對噪聲網(wǎng)絡的處理算法—隨機逼近算法和Kaczmarz算法。實驗證明,經(jīng)過處理后測得的結(jié)果準確性明顯高于未處理的結(jié)果。第四章是本文的核心,本章詳細論述了基于NT的網(wǎng)絡拓撲推斷技術(shù)。著重歸納總結(jié)了現(xiàn)有基于單參數(shù)的測量方法和拓撲推斷技術(shù),在綜合了現(xiàn)有方法的不足之后提出了雙參數(shù)相結(jié)合的拓撲推斷算法。第五章是仿真實驗部分,用Network Simulator Version2(NS2)網(wǎng)絡仿真軟件對雙參數(shù)網(wǎng)絡拓撲推斷算法及SAK算法的準確性進行了有效驗證。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡斷層掃描 拓撲推斷 網(wǎng)絡噪聲 雙參數(shù)
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國外現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究內(nèi)容12
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)與安排12-13
• 2 傳統(tǒng)網(wǎng)絡測量技術(shù)與NT技術(shù)13-29
• 2.1 網(wǎng)絡測量技術(shù)概述13-19
• 2.1.1 體系結(jié)構(gòu)13-14
• 2.1.2 指標體系14-16
• 2.1.3 方法和原理16-17
• 2.1.4 網(wǎng)絡測量關(guān)鍵技術(shù)17-18
• 2.1.5 常用的網(wǎng)絡測量工具18-19
• 2.2 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡測量技術(shù)19-22
• 2.2.1 主動式網(wǎng)絡測量方法20-21
• 2.2.2 被動式網(wǎng)絡測量方法21-22
• 2.3 網(wǎng)絡斷層掃描技術(shù)22-28
• 2.3.1 基本問題描述22-26
• 2.3.2 網(wǎng)絡模型26-28
• 2.3.3 假設條件28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 3 隨機逼近算法和卡茨馬爾茨算法29-33
• 3.1 隨機逼近算法29
• 3.2 卡茨馬爾茨算法29-30
• 3.3 隨機逼近卡茨馬爾茨（SAK）算法30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4 基于NT技術(shù)的網(wǎng)絡拓撲推斷33-50
• 4.1 拓撲推斷概述33-36
• 4.2 網(wǎng)絡拓撲發(fā)現(xiàn)36
• 4.3 拓撲推斷步驟36-37
• 4.4 成對相關(guān)性值37
• 4.5 網(wǎng)絡拓撲發(fā)現(xiàn)的應用及分類37-38
• 4.6 網(wǎng)絡測量方法38-40
• 4.6.1 緊接分組對測量方法38-39
• 4.6.2 三元分組列車測量方法39-40
• 4.6.3 四元分組列車測量方法40
• 4.7 成對相關(guān)性值計算方法40-46
• 4.7.1 成功傳輸率40-42
• 4.7.2 時延42
• 4.7.3 時延協(xié)方差42-43
• 4.7.4 時延抖動協(xié)方差43-44
• 4.7.5 丟包率44-46
• 4.8 網(wǎng)絡拓撲推斷算法46-48
• 4.8.1 決策二叉樹分類算法46
• 4.8.2 基于極大似然的層次二叉樹拓撲推斷算法46-47
• 4.8.3 最大相似樹算法47
• 4.8.4 分層樹估計算法47-48
• 4.9 雙參數(shù)結(jié)合的網(wǎng)絡拓撲推斷算法48-49
• 4.10 本章小結(jié)49-50
• 5 仿真與分析50-57
• 5.1 ns2仿真平臺介紹50
• 5.2 仿真實驗與結(jié)果分析50-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-62
• 攻讀碩士期間研究成果62

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 潘勝利;張志勇;費高雷;錢峰;胡光岷;;網(wǎng)絡鏈路性能參數(shù)估計的層析成像方法綜述[J];軟件學報;2015年09期

2 周德榮;夏齡;舒濤;田關(guān)偉;;NS2網(wǎng)絡協(xié)議虛擬仿真實驗平臺研究[J];實驗技術(shù)與管理;2014年03期

3 李勇軍;蔡皖東;王偉;田廣利;;基于Manhattan距離的網(wǎng)絡拓撲推測方法研究[J];計算機科學;2006年11期

4 錢峰;胡光岷;;網(wǎng)絡層析成像研究綜述[J];計算機科學;2006年09期

5 李勇軍;蔡皖東;王偉;;網(wǎng)絡斷層掃描技術(shù)綜述[J];計算機工程;2006年13期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 張志勇;基于網(wǎng)絡層析成像的鏈路性能參數(shù)估計方法研究[D];電子科技大學;2014年

2 楊京禮;基于層析成像技術(shù)的虛擬試驗網(wǎng)絡測量方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

3 劉瑞芳;網(wǎng)絡性能測量和推測技術(shù)的研究[D];北京郵電大學;2006年

4 朱暢華;IP網(wǎng)絡測量和業(yè)務性能研究[D];西安電子科技大學;2004年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 石佳玉;基于時延特性的網(wǎng)絡拓撲推斷技術(shù)研究[D];蘭州交通大學;2014年

2 李志昌;基于NT技術(shù)雙參數(shù)的拓撲推斷方法研究[D];蘭州交通大學;2013年

3 呂見霞;基于網(wǎng)絡層析成像的網(wǎng)絡拓撲測量技術(shù)研究[D];曲阜師范大學;2013年

4 吳越;基于多點過程的復雜網(wǎng)絡拓撲識別[D];復旦大學;2013年

5 楊潔;網(wǎng)絡拓撲發(fā)現(xiàn)算法優(yōu)化研究[D];西安工業(yè)大學;2012年

6 陳錦葵;網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中拓撲發(fā)現(xiàn)算法的研究[D];西安電子科技大學;2007年

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本文編號：346123