基于網(wǎng)絡(luò)層析成像的多時(shí)隙故障鏈路診斷.pdf_第1頁(yè)
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1、網(wǎng)絡(luò)層析成像因能在無(wú)需中間節(jié)點(diǎn)協(xié)作的情況下,通過(guò)端到端測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)出網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部鏈路準(zhǔn)確的性能參數(shù),受到了廣泛的關(guān)注。但是并非所有的網(wǎng)絡(luò)管理和維護(hù)工作都需要獲得內(nèi)部鏈路性能參數(shù)的精確值,以較低的代價(jià),借助一般的端到端單播探測(cè)包快速準(zhǔn)確定位故障鏈路(性能參數(shù)低于某一標(biāo)準(zhǔn))對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理也具有重要意義。現(xiàn)有大多數(shù)故障鏈路診斷方法都基于單時(shí)隙的測(cè)量數(shù)據(jù),并依賴網(wǎng)絡(luò)中各條鏈路為故障鏈路的概率相同而且這個(gè)概率值很小的假設(shè),在較理想的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下能夠取得良好

2、的效果,但在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中各條鏈路發(fā)生故障的概率通常不同,且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生故障的鏈路較多時(shí),單時(shí)隙故障鏈路診斷算法的檢測(cè)率較低,這些不足使得算法不夠穩(wěn)定且準(zhǔn)確度較低。
  研究發(fā)現(xiàn),通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多時(shí)隙的端到端測(cè)量有助于獲得更精確的鏈路狀態(tài)模型,求得鏈路發(fā)生故障的先驗(yàn)概率,為故障鏈路診斷算法提供有效的參考。本文針對(duì)現(xiàn)有算法的不足,研究基于多時(shí)隙端到端測(cè)量的故障鏈路診斷方法,取得了以下成果:
  1.故障鏈路診斷:首先采用伯努利模型

3、對(duì)鏈路在各時(shí)隙的狀態(tài)進(jìn)行建模,假設(shè)鏈路在各時(shí)隙的狀態(tài)相互獨(dú)立,然后提出了兩種新的鏈路故障先驗(yàn)概率求解方法,分別為基于最大后驗(yàn)準(zhǔn)則的因子圖-和積算法和基于最大偽似然估計(jì)準(zhǔn)則的EM算法。前者通過(guò)因子圖模型描述鏈路和路徑狀態(tài)的聯(lián)合概率分布,然后使用和積算法求出使得各鏈路狀態(tài)的邊緣概率最大的解;后者首先將網(wǎng)絡(luò)劃分為一系列只有兩個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的子樹,然后采用EM算法求得各子樹中鏈路狀態(tài)分布的最大似然解,從而求得全局的最大偽似然解。分析表明在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較

4、大時(shí),本文算法的效率優(yōu)于現(xiàn)有的聯(lián)立方程組求解法。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合當(dāng)前時(shí)隙的端到端測(cè)量數(shù)據(jù)與估計(jì)出的鏈路故障先驗(yàn)概率,采用貪婪策略識(shí)別當(dāng)前時(shí)隙的故障鏈路。仿真結(jié)果表明該方法具有較高的檢測(cè)率和較低的誤檢率。
  2.鏈路狀態(tài)時(shí)域相關(guān)性估計(jì):由于鏈路性能參數(shù)隨時(shí)間連續(xù)變化,因此鏈路狀態(tài)具有時(shí)域相關(guān)性。伯努利模型無(wú)法描述時(shí)域相關(guān)性,本文進(jìn)一步提出采用k-MC模型描述鏈路狀態(tài),認(rèn)為當(dāng)前時(shí)隙的鏈路狀態(tài)同前k-1個(gè)時(shí)隙的鏈路狀態(tài)有關(guān)。采用EM算

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