【摘 要】
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基于自负载周期流技术,提出一种采用降速率包列的可用带宽测量方法SLDRT(self-loading decreasing rate train),并全面分析了该算法在多跳网络、突发性背景流的环境下的性能.
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,中国人民解放军65583部队
【基金项目】
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国家自然科学基金(61073154)
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基于自负载周期流技术,提出一种采用降速率包列的可用带宽测量方法SLDRT(self-loading decreasing rate train),并全面分析了该算法在多跳网络、突发性背景流的环境下的性能.SLDRT采用单条包列即可实现对可用带宽的高速测量,具备单次采样、准确测量的特性,可通过调整递减因子等参数,提高测量精度,降低测量负载.理论分析和不同背景流场景下的实验结果表明:在多跳、突发性背景流下,SLDRT具有较强的健壮性;与pathChirp,Pathload算法相比,不仅测量精度优良,而且大量缩短了测量时间,减轻了因测量而引入的额外负载.
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