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流量矩阵估算的研究
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:0
  • 页码:2669-2682
  • 语言:中文
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083, [2]清华大学信息网络工程研究中心,北京100084
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.90412012, 60673160, 60473083(国家自然科学基金);the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA01Z234 (国家高技术研究发展计划(863))致谢 感谢清华大学信息网络工程研究中心网络运行与管理技术研究室和北京科技大学网格技术与多媒体通信实验室的各位老师、同学的关心和支持,与诸位的讨论使我们受益匪浅.
  • 相关项目:网格服务工作流关键技术的研究
中文摘要:

流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,精确的流量矩阵至关重要,但直接监控非常具有挑战性.因此,如何根据对有限链路的测量数据和路由信息等先验信息,通过合理建模来推断流量矩阵,成为重要的研究课题.首先给出了流量矩阵的基本概念和估算原理;然后对近年来提出的20多种不同的解决流量矩阵估算问题的方法进行分类剖析,总结了目前流量矩阵估算方法的最新研究进展,并讨论了部分方法的性能和估算误差;最后讨论了未来流量矩阵估算的研究趋势和应用前景.

英文摘要:

The traffic matrix is one of the crucial inputs in many network planning and traffic engineering tasks, it is agreed that accurate traffic matrices are crucial, but it is usually impossible to directly measure traffic matrices. So, it is an important research topic to infer traffic matrix by reasonably modeling, and incorporating the measurement data of limited links, as well as other prior information. This paper presents the basic concept of traffic matrix and its estimation mechanism, categorizes and analyzes more than twenty different approaches to traffic matrix estimation problem proposed recently, and summarizes current research achievements on traffic matrix estimation problem. This paper also discusses the performance and estimation errors of current approaches. Finally, future research directions and potential applications of these researches are identified.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609