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基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2012
  • 页码:1514-1517
  • 分类:TP393.0[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60872033)
  • 相关项目:非平稳网络层析成像关键技术研究
中文摘要:

识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。

英文摘要:

Identifying internal lossy link has a great reference value to enhance the performance of the network.This paper studied the lossy link diagnostic problems of tree topology which based on end-to-end measurement,proposed a method of maximum pseudo likelihood criterion to estimate the prior probability of the link.The method first divided the tree topology into a series of two-leaf-node subtree,and then used the EM algorithm to maximize the likelihood function for each subtree to get the link prior probability.Simulation results show that,compare with current simultaneous equations method,the new method does not reduce the precision,but greatly reduces the time complexity of algorithm,that demonstrate the validity of the method.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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:60049