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文檔簡介
1、網(wǎng)絡(luò)測試是及時了解網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)、檢測網(wǎng)絡(luò)擁塞、提供接入控制參考依據(jù)以及保證網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)的基礎(chǔ)和必要手段,是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的有益補(bǔ)充。相對于網(wǎng)絡(luò)測試,對網(wǎng)絡(luò)性能評價的研究則相對較少,它不同于網(wǎng)絡(luò)測試但往往又建立在網(wǎng)絡(luò)測試的基礎(chǔ)之上。 帶寬測量屬于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)測試范疇,其相關(guān)測量算法一直是網(wǎng)絡(luò)測試領(lǐng)域的研究熱點和難題。本文在重點討論可用帶寬測量技術(shù)的基礎(chǔ)上,對可用帶寬測量工具Pathload、Pathchirp進(jìn)行了改進(jìn),
2、實際測量結(jié)果表明改進(jìn)算法在測量準(zhǔn)確性等方面改善了測量效果。同時提出了一種基于SLoPS(自加載的周期性探測流)技術(shù)的可用帶寬自適應(yīng)判定算法,并從探測包的選擇、帶寬初始邊界的確定、帶寬范圍的調(diào)整以及延時趨勢的自適應(yīng)判定幾個方面進(jìn)行了詳細(xì)的描述,仿真實驗結(jié)果表明該算法可行且有效。 網(wǎng)絡(luò)性能評價能夠在給定輸入負(fù)載下對網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行判定,為用戶提供合理控制網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)慕ㄗh。而現(xiàn)有的評價網(wǎng)絡(luò)性能的手段主要是用于評價早期小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)方法等,
3、當(dāng)網(wǎng)絡(luò)日益復(fù)雜規(guī)模逐漸變大時,采用傳統(tǒng)方法往往不能解決問題。因此本文將智能方法引入到了評價模型中,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理以及自適應(yīng)神經(jīng)—模糊推理三種方法對用戶可感知的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)綜合性能進(jìn)行評價。仿真結(jié)果顯示,三種方法都能夠根據(jù)實際測量的指標(biāo)參數(shù),對網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行判定。與傳統(tǒng)方法相比,采用智能方法不需要建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,能夠?qū)Χ鄠€網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)進(jìn)行綜合考慮,使評價結(jié)果更加合理有效。在仿真研究的基礎(chǔ)上,經(jīng)過分析對比,選用基于Rprop
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