【摘 要】
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传统的“n ont of N”静态抽样算法不能根据网络流量的变化自动地调整抽样率,因此不能在较少的样本容量下保证较高的测量精度。针对静态抽样方法的局限性,本文提出一种基于分
【机 构】
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北京航窄航天大学计算机学院 北京 100191
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传统的“n ont of N”静态抽样算法不能根据网络流量的变化自动地调整抽样率,因此不能在较少的样本容量下保证较高的测量精度。针对静态抽样方法的局限性,本文提出一种基于分层的自适应网络吞吐率测量算法,并从测量的角度对分层自适应抽样和简单随机抽样算法的性能进行了比较。结果表明,本文提出的基于分层的自适应抽样算法在样本容量上和测量精度上都优于简单随机抽样,有效地解决了高速网络环境中测量性能不高的问题。
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