【摘 要】
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网络测量是及时了解网络运行状态、检测网络拥塞、提供接入控制参考依据及保证网络服务质量的基础和必要手段。端到端可用带宽的信息作为网络测量的重要参数之一，其相关测量算
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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网络测量是及时了解网络运行状态、检测网络拥塞、提供接入控制参考依据及保证网络服务质量的基础和必要手段。端到端可用带宽的信息作为网络测量的重要参数之一，其相关测量算法一直是该领域的难点和研究热点。
本文在重点讨论可用带宽测量技术及其改进算法的基础上，围绕可用带宽测量过程与测量方法两个方面展开研究，从静态因素和动态因素两个角度出发，提出了一个有效的可用带宽测量影响因素分析框架，掌握了可用带宽测量的基本规律，这一方面对于有效获得精准的可用带宽测量参数及未来新技术新工具的提出奠定了一定的基础，另一方面是对可用带宽测量的相关理论的有益的补充和扩展。
可用带宽测量工具的性能评价能够为用户提供在网络环境下使用何种测量工具一种参考。而现有的可用带宽测量工具性能比较主要集中在对某一性能的单独评价上，没有对工具的多方面性能进行综合评价。本文提供了两种可用带宽测量工具性能综合评价的方法，一种是基于人工智能中模糊推理的方法进行评价，与传统方法相比，人工智能方法不需要建立复杂的数学模型，能够对多个性能指标进行综合评价；另一种方法是基于数学统计与集合运算的思想，通过分析各个影响因素的多种组合对不同工具不同性能的影响权重展开分析，从而反向推算实现对不同测量工具性能的综合评价。
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