三元分組列車的網(wǎng)絡(luò)拓撲論文范文

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1結(jié)合雙參數(shù)測量方法

針對上述方法存在的不足，在其基礎(chǔ)之上提出一種結(jié)合雙參數(shù)測量方法，使得新方法受網(wǎng)絡(luò)負載的影響較小，且推斷準確度較上述方法有所提高．主要分為兩個階段測量:第一階段測量各個葉子節(jié)點的高度，用以將邏輯拓撲構(gòu)造為實際的物理網(wǎng)絡(luò)拓撲．第二階段:測量節(jié)點對之間的性能參數(shù)值(丟包率和時延抖動)，并根據(jù)公式計算節(jié)點間相關(guān)性值，推測網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)．

1．1測量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的高度發(fā)送多組短數(shù)據(jù)包序列到網(wǎng)絡(luò)中的各個邊緣節(jié)點，短數(shù)據(jù)包的攜帶信息包括其發(fā)送序號、遞增的TTL值等，發(fā)送時刻的TTL值也是短數(shù)據(jù)包在分組序列中的序號．原理是:短分組每次到達一個節(jié)點，TTL值減1，當TTL值為0時，將此分組丟棄;當有數(shù)據(jù)包到達目的葉子節(jié)點時，停止發(fā)送數(shù)據(jù)包，統(tǒng)計到達的數(shù)據(jù)包的序號;將此過程執(zhí)行多次，在最終統(tǒng)計的多個結(jié)果中篩選最優(yōu)值，此最優(yōu)值即為葉子節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)樹中所處的高度．某一組短數(shù)據(jù)包序列如圖3所示．

1．2節(jié)點相關(guān)性計算改進的三元分組序列測量的性能參數(shù)包括時延抖動和丟包率，將時延抖動和丟包率按比例結(jié)合，即可作為節(jié)點間的相關(guān)性．設(shè)T=(V，L)表示樹狀拓撲，其中V為節(jié)點集，L為鏈路集．令a(i，j)為葉節(jié)點i和j的父節(jié)點，在源節(jié)點s，三元分組列車內(nèi)2個短分組的發(fā)送間隔為T，短分組的目標地址為Dx，長分組的目標地址為Dy．

丟包率［8］，是指測試中所丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)包的比率，通常在吞吐量范圍內(nèi)測試．將丟包率和時延抖動兩個參數(shù)相結(jié)合，計算節(jié)點間的相關(guān)性，使得此算法在任何網(wǎng)絡(luò)負載下都能推斷出正確的結(jié)果．為了適應(yīng)背景流量動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)，該文中使用報文丟包率來平衡丟包率和時延抖動在節(jié)點相關(guān)性計算中所占的比重，由于丟包率和時延抖動是兩個不同量綱的參數(shù)，故先將這兩個參數(shù)標準化，之后對它們加權(quán)求和．設(shè)D(T)、D(E)分別是T和E的方差;M(T)和M(E)分別是T和E的最小值;Tij表示目標節(jié)點對為(i，j)時的時延抖動;Eij表示目標節(jié)點對上述計算相關(guān)性的方式，在丟包較嚴重時主要依據(jù)為丟包率，而在丟包較輕時，主要依據(jù)為時延抖動，達到在任何負載情況下都能準確表征節(jié)點之間的相關(guān)性．

1．3網(wǎng)絡(luò)拓撲推斷算法算法的思路:按節(jié)點的層次信息將葉節(jié)點進行聚類，并依據(jù)雙參數(shù)結(jié)合得到的相關(guān)性值逐層向上推斷網(wǎng)絡(luò)的拓撲樹．

2仿真實驗及性能分析

2．1仿真實驗基于NT技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)拓撲推斷是根據(jù)在邊緣節(jié)點收集到的信息，推斷中間節(jié)點的連接情況．以圖4為例，在NS2［10］環(huán)境下進行了多個仿真實驗，實驗中采用樹狀拓撲結(jié)構(gòu)．背景流量以TCP為主同時包含適當?shù)腢DP，采用發(fā)送時間受控的可變速率CBR數(shù)據(jù)包用來模擬網(wǎng)絡(luò)負載情況．假定網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點采用隨機檢測(RED)丟包策略，與葉節(jié)點相連的鏈路帶寬均為500Kbps，時延為10ms;其他鏈路帶寬為1Mbps，時延為15ms;內(nèi)部節(jié)點緩沖區(qū)大小為20．三元分組列車內(nèi)兩個短分組之間的時間間隔為10ms，每輪發(fā)送的三元分組列車序列由50個三元分組組成，在不同的網(wǎng)絡(luò)負載情況下，進行多輪測量．根據(jù)樣本丟包率的取值區(qū)間［0，0．01)、［0．01，0．1)、［0．1，0．2］將網(wǎng)絡(luò)負載分為較輕、適中和較重三種情況．采用了樹編輯距離［11］作為評價推斷拓撲的有效性參數(shù)，其代表了推斷樹與原拓撲樹之間轉(zhuǎn)換的最小開銷．用橫坐標表示探測包的發(fā)送輪數(shù)，縱坐標表示樹編輯距離，在三種情況下分別將單參數(shù)算法與綜合雙參數(shù)的算法進行比較，仿真結(jié)果如圖9、圖10、圖11所示．圖9－11為仿真試驗中使用不同推斷算法獲得網(wǎng)絡(luò)邏輯拓撲時，樹編輯距離收斂的結(jié)果．圖9是網(wǎng)絡(luò)負載較輕的情況下，兩種算法的比較，圖中顯示，負載較輕情況下單參數(shù)測量與雙參數(shù)測量的效果近似相同，當探測包的發(fā)送輪數(shù)大于80(即探測包個數(shù)為400)時，樹編輯距離的收斂速度均趨于穩(wěn)定．圖10顯示網(wǎng)絡(luò)負載適中情況下，兩種算法的推測的有效性，顯然，雙參數(shù)的推測效果優(yōu)于單參數(shù)，但此時基于單參數(shù)的推測算法還是有效的．圖11為網(wǎng)絡(luò)負載較嚴重的情況下，兩種算法的效果比較，此時，可以看出，單參數(shù)方法的推測準確度明顯降低，而雙參數(shù)方法的收斂受到網(wǎng)絡(luò)負載的影響并不很明顯．顯然綜合參數(shù)的算法，在任意負載情況下均具有有效性，故其準確度和有效性均優(yōu)于單參數(shù)的算法．

2．2性能分析對于圖4所示拓撲，按照一般的拓撲推斷方法，要發(fā)送的探測包的葉節(jié)點對數(shù)量將是C215=105對，而使用該文提出的方法，葉節(jié)點對的個數(shù)是45對，探測包的發(fā)送量減少了57%．但此方法對于探測包的發(fā)送量與拓撲結(jié)構(gòu)關(guān)系較大，若目標網(wǎng)絡(luò)的拓撲是滿二叉樹，且所有節(jié)點均在最下層，最好情況下僅需(n－1)對目標地址對即可完成網(wǎng)絡(luò)拓撲的推斷，如除了最下層，每層僅有一個葉節(jié)點的二叉樹．總體而言，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層次越復(fù)雜，越能突出此算法的優(yōu)勢．但此方法的推斷準確度不受目標網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的影響，任何形式的拓撲均能由此方法推出，且準確度高于一般的推斷方法，可通過仿真實驗證明．

3結(jié)束語

提出的推斷方法適用于任意規(guī)模、任意負載情況的網(wǎng)絡(luò)拓撲推斷，且在目標網(wǎng)絡(luò)拓撲較復(fù)雜時，能在很大程度上減少探測包的發(fā)送量，減輕了額外往網(wǎng)絡(luò)中注入的流量．但是在探測包的縮減方面還有待提升，還未將算法的應(yīng)用推廣到網(wǎng)狀拓撲的推斷中．

作者：吳辰文謝云燕孔德弟單位：蘭州交通大學(xué)