本文關鍵詞：分布式環(huán)境下動態(tài)網絡時延矩陣正則化重建

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【摘要】：時延矩陣的重建是延遲敏感型應用優(yōu)化的重要基礎。在深入探討分布式網絡環(huán)境下一類基于矩陣分解的非梯度下降重建算法魯棒性的基礎上,分析了時延序列抖動對算法中的不適定與病態(tài)問題反演求解的強烈影響。為了降低這種影響,在引入正則化項改善系數矩陣譜特征的基礎上,提出了一種時延序列的中值-卡爾曼時空聯合濾波框架以抑制抖動污染,并通過統計特征的提取實現了拓撲突變感知,從而提高動態(tài)環(huán)境下的時延矩陣重建的性能。實驗結果表明,濾波重建算法可在保留時延序列主要統計特征的基礎上有效避免時延噪聲造成的性能損失,并提供平穩(wěn)的時延估計服務,始終將應力系數保持在較低的水平上。
【作者單位】： 電子科技大學計算機科學與工程學院;
【關鍵詞】： 濾波器 網絡測量 矩陣重建 正則化方法
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(2011AA010706) 國家自然科學基金(61133016)
【分類號】：TP393.02
【正文快照】： 時延敏感型應用在網絡環(huán)境下占據重要地位,諸多互聯網應用性能,包括內容分發(fā)[1]、電子競技[2-3]、云計算[4-5]及洋蔥路由[6]等都強烈依賴于實體間的傳輸時延。點對點的測量雖然能準確感知時延矩陣的任一元素,卻因為其O(n2)的測量負載而無法廣泛地部署。如何利用有限的不完整的

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本文編號：889247