多徑路由下網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙?jì)的層析成像方法研究及測(cè)量平臺(tái)的實(shí)現(xiàn).pdf

1、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢嘣谟?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域是十分重要的一個(gè)問題。無論對(duì)于普通的網(wǎng)絡(luò)使用者還是網(wǎng)絡(luò)管理者而言，精確了解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)對(duì)于監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用都具有重要的意義。由于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部可能存在大量不能提供測(cè)量協(xié)作的節(jié)點(diǎn)，傳統(tǒng)推斷方法會(huì)面臨失效的風(fēng)險(xiǎn)，而基于層析成像的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫茢喾椒ㄍㄟ^在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)上收集網(wǎng)絡(luò)端到端性能參數(shù)（如時(shí)延、丟包率等），然后利用收集到參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及統(tǒng)計(jì)特征提取，便可以推斷網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
　　現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)層析成

2、像研究大都是在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫菢錉钔負(fù)涞募僭O(shè)下進(jìn)行的。然而隨著負(fù)載均衡技術(shù)的應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)中出現(xiàn)了越來越多的多徑路由網(wǎng)絡(luò)，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)端節(jié)點(diǎn)對(duì)間會(huì)存在多條可達(dá)路徑，拓?fù)洳辉偈莻鹘y(tǒng)的樹形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并且傳統(tǒng)層析成像方法不再適用，因此本文主要對(duì)多徑路由下拓?fù)涔烙?jì)的網(wǎng)絡(luò)層析成像問題進(jìn)行研究。另外為使網(wǎng)絡(luò)層析成像的研究更加方便高效，設(shè)計(jì)并搭建了一套基于PlanetLab與NS-3的層析成像測(cè)量平臺(tái)。本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)概括如下：
　?。?）提出了基于

3、報(bào)文到達(dá)順序的端到端路徑數(shù)目識(shí)別算法。明確網(wǎng)絡(luò)中多徑路由數(shù)目對(duì)拓?fù)涔烙?jì)問題至關(guān)重要。本方法首先根據(jù)包組中報(bào)文到達(dá)順序得到探測(cè)流約束集合，在不同的K值下對(duì)探測(cè)流使用有約束K均值算法進(jìn)行聚類，得到不違反約束的最小的K值，最后使用傳統(tǒng)K均值算法的對(duì)探測(cè)流進(jìn)行聚類，對(duì)從最小K值開始的不同聚類結(jié)果利用相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判，推斷出可能的多徑路由數(shù)目。通過實(shí)驗(yàn)證明了該算法在不同負(fù)載的網(wǎng)絡(luò)中都能準(zhǔn)確地推斷出端到端路徑數(shù)目。
　?。?）提出了多徑路由下

4、基于節(jié)點(diǎn)插入的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙?jì)方法。通過將多徑路由拓?fù)涞姆纸鉃橐粋€(gè)單源樹狀拓?fù)浜腿舾啥嘣礃錉钔負(fù)渥C明了多徑路由拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的可辨識(shí)性。方法首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)中單徑路由節(jié)點(diǎn)利用傳統(tǒng)方法進(jìn)行拓?fù)浠謴?fù)得到樹狀拓?fù)?，然后利用端到端測(cè)量得到的多徑路由路徑與其它單徑路由的相關(guān)性對(duì)其分支節(jié)點(diǎn)在樹狀拓?fù)渖线M(jìn)行定位，從而最終恢復(fù)出多徑路由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了該方法可以準(zhǔn)確估計(jì)多徑路由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?br>　?。?）設(shè)計(jì)并搭建了基于PlanetLab與NS-3的層析