【摘 要】
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随着互联网的迅速发展,4G,WIFI,物联网等技术都被应用到互联网中,移动互联网、IP网络的终端呈指数级增长,网络的规模越来越大,网络中的业务也越来越多,如网上聊天,电子游戏,
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随着互联网的迅速发展,4G,WIFI,物联网等技术都被应用到互联网中,移动互联网、IP网络的终端呈指数级增长,网络的规模越来越大,网络中的业务也越来越多,如网上聊天,电子游戏,电视电影等。这些都导致网络的结构也越来越复杂,同样也使得当前环境下网络传输的数据类型愈加多样化,从而导致我们对网络的监控、管理和维护的难度越来越大。网络中的非核心业务同时也消耗了过多的网络资源,影响到了网络的正常运行。在这种环境下,流量矩阵估计有着极其重要的意义。它不仅是许多网络技术的一个重要支撑,同时也是网络管理的一个重要因素。流量矩阵作为一个可以纵观全网流量的角色,反映的是整个网络中全部流量的构成,描述了各个链路中的流量的组成情况。在流量矩阵估计中最重要的一点就是如何克服流量矩阵的病态性,即流量矩阵的行数远小于列数,在实际网络中的表现形式就是OD对的个数远大于链路的数量,这也是本文研究的一个重点所在。本文首先详细介绍了研究的背景、现状、目的和意义。接下来给出了流量矩阵的概念以及获取方法和获取难度,然后对流量矩阵进行数学建模,从而得出了流量矩阵、路由矩阵和链路流量之间的关系,接着详细介绍了流量矩阵估计方法的发展和各个算法的优缺点。然后本文主要建立了一个新的优化模型,并且在这个优化模型的基础上给出了一个新的先验信息的生成方法,进而通过矩阵的广义逆和{1}逆来求解流量矩阵,最后将求解得到的流量矩阵分别与在泊松分布和高斯分布条件下得到的流量矩阵作了对比。结果显示我们的方法得出的估计值与实际的流量矩阵更加接近,估计效果更好。
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