基于IP骨干網(wǎng)絡的流量矩陣估計方法研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，使得網(wǎng)絡的規(guī)模越來越龐大，結(jié)構(gòu)越來越復雜，網(wǎng)絡用戶數(shù)量呈指數(shù)級增長，而網(wǎng)絡中的非關鍵業(yè)務的泛濫也導致網(wǎng)絡的帶寬資源被大量地消耗，影響了其他關鍵網(wǎng)絡業(yè)務的運行，這些都導致對其監(jiān)控和管理越來越困難。為了更好的進行網(wǎng)絡規(guī)劃、網(wǎng)絡設計、網(wǎng)絡管理、網(wǎng)絡監(jiān)控、路由配置等網(wǎng)絡流量工程和網(wǎng)絡仿真實驗，迫切需要網(wǎng)絡流量方面的信息。流量矩陣作為全網(wǎng)流量的概覽，可以完整地描述相應網(wǎng)絡中的所有結(jié)點間流量的分布情況，結(jié)合網(wǎng)絡路由信息還可以清晰地

2、反映出網(wǎng)絡中各個鏈路的流量成分，是網(wǎng)絡流量工程和網(wǎng)絡管理的關鍵輸入?yún)?shù)。然而規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復雜的網(wǎng)絡使得流量矩陣難以通過直接的網(wǎng)絡測量的方法來獲得。目前，使用有限的測量信息估計流量矩陣是獲取流量矩陣的主要方法。流量矩陣估計問題是一個病態(tài)的反問題。
　　 本文介紹了流量矩陣估計的發(fā)展歷程，對各階段代表性的流量矩陣估計方法進行了詳細介紹，分析了各類方法的優(yōu)缺點。本文的創(chuàng)新性成果體現(xiàn)在以下兩個方面。
　　 針對流量矩陣估計的病

3、態(tài)特性，避開傳統(tǒng)估計算法的思路，即通過建立模型來增加問題的約束條件來克服病態(tài)性，對實際測量到的大尺度流量矩陣數(shù)據(jù)進行大量的統(tǒng)計分析，提出流量矩陣具有空間自相似性的假設，在此假設的基礎上提出了相似度線性映射的估計方法，實驗表明該算法不僅計算速度快而且精度較高。
　　 網(wǎng)絡流量的復雜特性使得當前研究者傾向于使用更精細而復雜的模型來進行流量矩陣估計，神經(jīng)網(wǎng)絡是不錯的方法，本文針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡用于流量矩陣估計時容易出現(xiàn)的記憶消失或變形的