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局部协作的有限混合模型估计及其拓扑识别方法

Topology Discovery Using Finite Mixture Model with Partial Association

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【作者】 杨志豪胡光岷

【Author】 Yang Zhihao~1 Hu Guangmin~2 School of communication and information engineering,UESTC

【机构】 成都电子科技大学宽带与光纤重点实验室

【摘要】 针对现有网络拓扑识别方法在中间节点协作问题上的两难选择,本文提出一种局部协作条件下的有限混合模型估计方法,并用于网络拓扑识别。该方法利用与traceroute协作度中间节点的ICMP报文信息,直接确定有限混合模型中的未知变量,可以有效减少某些聚类团之间的计算,获得准确的网络拓扑结构。仿真实验表明本文的算法可以在部分中间节点不协作的情况下,获得完整的网络拓扑结构,同时相对于经典的网络层析成像方法可以减少探测包的发送数量,提高算法的精度和稳定性。

【Abstract】 In this paper we proposed a new network estimation algorithm using Finite Mixture Model with Partial Association due to the tradeoffbetween the association of the internal routes and the complex of the Tomography methods.The algorithm which we proposed uses the ICMP information to calculate the unknown variables in the model and reduce some computation between clusters effectively to form the topology.The simulation results show that our algorithm can get the whole topology when a part of the internal nodes don’t associated,and can reduce the number of probe packets,improve the accuracy and stability of the algorithm to the traditional tomography methods.

  • 【会议录名称】 2008年中国西部青年通信学术会议论文集
  • 【会议名称】2008年中国西部青年通信学术会议
  • 【会议时间】2008-12
  • 【会议地点】中国四川成都
  • 【分类号】TN915.01
  • 【主办单位】四川省电子学会、四川省通信学会、中国通信学会青年工作委员会、电子科技大学、西南交通大学、四川大学、通信抗干扰技术国家重点实验室
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