项目名称: 基于主动探测的不确定环境下IP网丢包率推理机制研究

项目编号: No.61402013

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 乔焰

作者单位: 安徽农业大学

项目金额: 26万元

中文摘要: 丢包率是衡量网络性能的重要指标,对全网链路丢包率的实时监测,及时发现和定位丢包异常的链路是保证网络可靠性的关键技术之一。而随着IP网规模的扩大,异构性的增强,网络环境变得越来越不确定,现有的基于确定网络环境的链路丢包率监测技术已越来越不能适应网络的快速发展变化。因此,本项目针对不确定IP网环境下的链路丢包率推理机制展开研究,拟提出一种基于主动探测的链路丢包率推理方法。首先,研究一种自适应的探测路径选择算法,选择尽量少的可靠路径并测量端到端路径丢包率;其次,研究一种基于端到端丢包率的链路丢包率推理算法,在能够处理网络中的不确定因素的同时,保证计算准确度和计算效率。最后通过大规模IP网络仿真软件对新算法进行正确性验证,并在Planetlab提供的真实Internet站点中对算法进行可行性验证。为更有效地监测和管理现有的和未来IP网性能提供理论支撑。

中文关键词: 性能测量;丢包率推理;主动探测;网络层析成像;

英文摘要: Packet loss rate is an important indicator of network performance. How to monitor the link loss rates in real time, and detect and locate the lossy links in time is one of the key technologies to ensure network reliability. However, as the network scale a

英文关键词: Performance measurement;Loss inference;Active probing;Network tomography;

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年8月1日
专知会员服务
124+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
20+阅读 · 2020年10月4日
和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
23+阅读 · 2020年4月3日
基于深度学习的行人重识别研究进展,自动化学报
专知会员服务
38+阅读 · 2019年12月5日
PolarDB 并行查询的前世今生
阿里技术
0+阅读 · 2022年2月17日
社区分享|如何让模型在生产环境上推理得更快
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
87+阅读 · 2019年1月9日
网络安全态势感知
计算机与网络安全
25+阅读 · 2018年10月14日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
32+阅读 · 2021年3月8日
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
小贴士
相关VIP内容
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年8月1日
专知会员服务
124+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
20+阅读 · 2020年10月4日
和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
23+阅读 · 2020年4月3日
基于深度学习的行人重识别研究进展,自动化学报
专知会员服务
38+阅读 · 2019年12月5日
相关资讯
PolarDB 并行查询的前世今生
阿里技术
0+阅读 · 2022年2月17日
社区分享|如何让模型在生产环境上推理得更快
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
87+阅读 · 2019年1月9日
网络安全态势感知
计算机与网络安全
25+阅读 · 2018年10月14日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2012年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
32+阅读 · 2021年3月8日
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
微信扫码咨询专知VIP会员