網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像的應(yīng)用研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)不需要中間節(jié)點(diǎn)的協(xié)作，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)收集網(wǎng)絡(luò)中端到端的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)推斷等方法估計(jì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的狀態(tài)參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像是應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)層析成像技術(shù)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率，可應(yīng)用于路由選擇、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、故障檢測(cè)、流量工程、網(wǎng)絡(luò)管理和控制等方面。本文將網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像應(yīng)用于故障鏈路檢測(cè)和無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)路由選擇中，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的方法和基于鏈路丟包率估計(jì)的定向擴(kuò)散路由算法，并獲得了良好的效果。
　　

2、 首先，針對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的有效性問(wèn)題，提出了基于鏈路丟包率估計(jì)的定向擴(kuò)散路由協(xié)議，主要工作包括：(1)當(dāng)采用定向擴(kuò)散協(xié)議傳輸感知數(shù)據(jù)時(shí)，由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有數(shù)據(jù)融合的功能，因此網(wǎng)絡(luò)的邏輯拓?fù)湫纬闪艘豢靡詓ink節(jié)點(diǎn)(匯聚節(jié)點(diǎn))為根節(jié)點(diǎn)的反向多播樹，sink節(jié)點(diǎn)根據(jù)收到的感知數(shù)據(jù)，使用因子圖的方法估計(jì)鏈路的丟包率；(2)將監(jiān)測(cè)任務(wù)用“屬性-值”對(duì)的命名機(jī)制描述為興趣消息，在一個(gè)固定的時(shí)間周期內(nèi)，sink節(jié)點(diǎn)對(duì)收集到的端到端信息進(jìn)行分析并估計(jì)

3、鏈路的丟包率，丟包率信息將封裝在興趣消息中以廣播的方式周期的向全網(wǎng)擴(kuò)散；(3)將鏈路丟包率信息納入梯度管理中，在興趣消息擴(kuò)散過(guò)程中，收到興趣消息的節(jié)點(diǎn)建立到發(fā)送節(jié)點(diǎn)的梯度，同時(shí)記錄到每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的鏈路丟包率信息；(4)結(jié)合定向擴(kuò)散中已經(jīng)建立的時(shí)延信息并使用估計(jì)的鏈路丟包率信息進(jìn)行選路，選擇低時(shí)延低丟包率的鏈路傳輸數(shù)據(jù)；(5)使用NS2網(wǎng)絡(luò)仿真工具對(duì)該協(xié)議進(jìn)行驗(yàn)證，跟定向擴(kuò)散路由協(xié)議相比該協(xié)議有效降低了端到端的平均丟包率，提高了網(wǎng)絡(luò)的可靠

4、性。
　　 其次，網(wǎng)絡(luò)鏈路丟包率層析成像還可用于診斷故障鏈路，在本文中，提出了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的方法，主要工作包括：(1)深入研究現(xiàn)有的兩個(gè)經(jīng)典的故障鏈路診斷方法：SCFS(smallest consistent failure set)算法和CLINK(congested link)算法，發(fā)現(xiàn)鏈路故障的先驗(yàn)概率是推斷故障鏈路集合的前提條件；(2)使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取鏈路狀態(tài)的先驗(yàn)信息；(3)將后續(xù)的端到端測(cè)量