一种用于小流估计的数据包公平抽样算法

• 作者: 乔向东 任高明 夏靖波 杨仝
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 重尾分布 小流估计 数据包抽样 流量测量
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 601-606
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.023

摘要

现有数据包公平抽样算法通常根据到达数据包所属流大小的估计值设置包抽样率，令大流所含数据包抽样率低，小流所含数据包抽样率高，缺点是算法的优劣依赖于不同方法对流大小估计的准确性；小流估计误差较大。针对此问题，利用大流持续时间长且到达速率高的特点，提出一种基于时间分片的用于小流估计的数据包公平抽样算法(MFEPS)。该算法将测量时间分割成片，抽取每个流在每个时间片内的第一个数据包，而不需要估计数据包所属流的大小。理论分析和实验结果均表明，与已有算法相比，对于小流估计，MFEPS算法在相同的CPU资源消耗条件下，具有更高的准确性和良好的扩展性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏靖波	空军工程大学信息与导航学院	170	1180	17.0	26.0
2	乔向东	空军工程大学信息与导航学院	27	171	6.0	12.0
3	杨仝	空军工程大学信息与导航学院	14	55	3.0	6.0
4	任高明	空军工程大学信息与导航学院	13	65	3.0	8.0