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近来随着Internet网络规模呈指数增长的同时,结构也日益复杂化。P2P等大规模分布式的网络应用在Internet服务中占的比重越来越大,而这些网络应用可以利用已知的网络性能参数,如时延、带宽等。其中节点间时延常被称作是网络距离,是重要参数之一,其测量一直是网络研究的重要课题。IP网络坐标系统利用部分节点间的时延来构建虚拟网络坐标空间,每个节点赋予一组坐标,这样虚拟坐标空间中两个节点之间的几何距离近似估计了实际网络中节点间的时延距离。然而传统的IP网络定位系统易受恶意行为干扰,此外直接采用时延测量值的定位准确度和稳定性都较差。本文对增强IP网络坐标系统稳定性的研究主要包括以下两个方面:1.针对传统的IP网络定位系统往往缺乏有效地安全机制,系统容易遭受节点恶意行为的攻击,导致距离预测准确度不高,以及错误选择邻居节点等的问题,本文提出了一种可抵御恶意行为的锚节点型IP坐标系统(LCSD)。LCSD的主要思想是采用基于调查者和参考节点推荐的信任机制来评估普通节点行为的可信度。信任评估基于调查者和参考节点对普通节点的经验得到。节点间建立起信任关系后,当且仅当节点信誉度较高时,该节点才被允许进行交互行为,而恶意节点因其信誉度低而被抑制。仿真结果显示,在系统中恶意节点存在时,LCSD可以更好地预测系统中节点间的距离,邻居节点的选择更可靠,系统可信度更高。2.除了缺乏安全机制,传统的IP网络定位系统其系统构建以及节点坐标的更新中一般采用部分节点间距离直接测量值,而现实网络背景中往往由于随机延迟的污染等原因而导致两节点间时延值动态波动。若定位系统直接采用原始测量值,将会导致定位系统距离缺乏稳定性、预测准确度降低。针对上述问题,本文提出了一种基于时延梯度信息的自适应平滑滤波器(SMF-RTTG)来预处理定位系统的输入时延。该滤波器窗口的权值由时延的梯度信息来确定。滤波器的输出则是窗口权值与时延值的卷积,以实现平滑时延样本的目的。SMF-RTTG滤波器在Vivaldi系统中的仿真实验显示,SMF-RTTG可以有效地过滤延迟污染,提高定位系统距离预测的准确度和稳定性。