高阶间隔估计算法在网络流量监测中的应用研究

• 作者: 曾英
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 流量监测 均匀分组采样 高阶估计 相对熵估计
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 2623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2018.06.0012

摘要

当前的网络流量监测方法比如报文抽样和时间间隔抽样,存在资源消耗大和精度低2个方面的问题,本文提出了一种高带宽及高传输速率情况下的流量监测方法,即以均匀分组采样方法为理论的高阶间隔估计算法.首先根据网络流量的动态变化,实时调整采样次数;再利用低阶采样数据及优化算法进行高阶估计;最后采用相对熵进行采样性能分析与估计.仿真结果表明,随着高阶间隔的逐渐增大,流量监测的精度相比报文采样和时间间隔采样得到逐步提高,而资源消耗却显著减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾英	湖南城市学院工程训练中心	9	13	2.0	3.0