[发明专利]一种基于开/关源模型的网络关键节点自相似流量生成简化方法有效
申请号: | 201310170840.8 | 申请日: | 2013-05-10 |
公开(公告)号: | CN103259731A | 公开(公告)日: | 2013-08-21 |
发明(设计)人: | 黄宁;伍志韬;胡宁;张越 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | H04L12/751 | 分类号: | H04L12/751;H04L12/801 |
代理公司: | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人: | 王顺荣;唐爱华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 模型 网络 关键 节点 相似 流量 生成 简化 方法 | ||
技术领域
本发明提供一种基于开/关源模型的网络关键节点自相似流量生成简化方法,涉及到基于开/关源模型的网络流量生成简化方法,属于电子信息技术领域。
背景技术
随着互联网的快速发展、网络应用的多样化以及新型网络应用的快速部署,网络拥塞问题成为网络常见的故障。不同于传统可靠性研究中的构件物理失效,网络拥塞的直接原因是网络构件处理能力不够,大量的流量施加到构件造成的巨大应力是导致拥塞的根本原因。近年来的研究表明,网络中某些关键节点的拥塞故障对整个网络系统可靠性水平有重大的影响(其中关键节点一般定义为网络拓扑中与其连接的节点数最多的节点)。因此,在可靠性分析中,关键节点的应力分析是网络可靠性分析的重要内容,其中该节点承载的流量的统计特征是主要研究内容之一。
仿真和试验是进行网络研究的重要手段。而对于大规模网络,无论仿真,还是试验,都需要首先解决流量输入过于复杂的问题。目前,网络仿真及试验中的流量生成方法需要根据实际网络的使用情况在各个终端配置流量输入,需要考虑信息源、信息目的、任务开始以及结束的时刻、每一个信息源的信息分布等众多因素,不同的信息源由于业务类型不同需要按照不同的模型配置输入,对于大规模网络,这种流量输入方式十分繁琐。自相似性、长相关性是Leland等人通过长期对Internet网络中的某些中间节点数据收集分析得到的流量统计特征,后续的研究也验证了该结论。开/关源模型是指节点处于开和关严格交替状态,开状态节点发送数据,关不发送数据。开/关源模型从物理角度阐述了流量生成机制,简单实用,而且可以通过源端级网络节点生成流量,通过配置流量传输路径,可以在中间节点形成生成自相似流量,这为简化大规模网络仿真及试验中的流量生成方法指明了一条思路。
当前,以开/关源模型为仿真或试验流量输入模型的方法还存在如下问题:(1)开/关源模型仅仅局限于多个开/关源聚合流量的描述,对某一具体的网络拓扑,网络中流量呈现出的统计规律与输入关系缺乏研究方法;(2)在真实网络仿真及试验中,网络承载多样的业务,如何简化流量输入使得能够统一以开/关源输入,和使得网络中某些关键节点承载的流量与模拟流量统计特征相同。
发明内容
(1)本发明的目的
本发明一种基于开/关源模型的网络关键节点自相似流量生成简化方法,目的是为了解决对于特定拓扑结构网络试验或仿真时流量输入过于复杂的问题,提供一种基于开/关源模型的网络关键节点自相似流量生成简化方法,统一网络边缘节点流量输入,通过调整输入参数,使得网络关键节点承载的流量统计特征与简化之前保持一致。
(2)技术方案:
本发明一种基于开/关源模型的网络关键节点自相似流量生成简化方法,提出的流量输入简化方法具有如下假设条件:
假设1假设当网络规模很大时,其拓扑结构可以根据实际网络抽象为复杂网络理论中的结构图(无标度或者规则网);
假设2假设网络中只有边缘节点产生数据流量;
假设3假设网络传送数据是以最短路径发送数据;
假设4假设描述网络中流量的统计特征是如下三个统计量:流量均值(Fmean),流量方差(Fυar)以及自相似参数(Hurst参数或H)。如果简化前后流量上述三个统计量相同,就说流量一致。
基于上述假设,本发明提供一种基于开/关源模型的网络关键节点自相似流量生成简化方法,具体步骤如下:
步骤一:构建网络拓扑结构图,并确定关键节点
包括两个部分,分别为:
首先,把待分析网络的拓扑结构抽象成图,实施方法如下:
(1)若该拓扑结构的节点数在100及100以下,则分别对各节点依次编号1,2,…,n,根据其连接情况建立网络拓扑的邻接矩阵(A((aij)n×n))(两节点i,j相连,则ai,j=1,否则为0)。
(2)若该拓扑结构的节点数100以上,则通过分析其拓扑度特征,用计算机生成其拓扑结构图,并得到A。这种模拟方法通常根据复杂网络中转化出来的网络模型(无标度网络、规则网络等)来替代真实网络。
其次,根据得到的邻接矩阵(A((aij)n×n)),得到边缘节点(s),关键节点(K),实施方法如下:
(1)把A的每一列相加得到节点度向量(v);
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