【摘 要】
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为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路
【机 构】
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太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原理工大学物理与光电工程学院,山西能源学院
【基金项目】
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山西省应用基础研究计划项目(201801D121124)
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为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路为丢包链路,但是这种假设缺少有效的推理和证明。为解决此问题,提出了基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法。该算法首先基于链路内联关系将网络模型化简并划分为多个独立子集;其次,对每个独立子集建立基于贝叶斯网络的链路拥塞推理模型,并基于每条链路的拥塞贡献率推理链路拥塞概率排序集合;最后,对每个独立子集,基于代数模型推理求解化简后的非奇异矩
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