I takt med att telekommunikationsnäten blir större och mer komplexa är det viktigt att övervaka interna länkkaraktäris tics för drift, övervakning och diagnos pwposes. Eftersom övervakning av routerlänken inte är praktisk på grund av höga kommunikationskostnader har det funnits ett stort intresse för övervakning från kant (end-to-end) observationer. Denna pa per fo cuses på uppskattningen av interna länk fördröjning distriktioner från kantmätningar. Diskreta och kontinuerliga fördröjningsmodeller introduceras och vi föreslår en ny blandad finit blandningsmodell för länkfördröjningsannolikhetstäthetsfunktionen (p.d.f.). Vid insamling av end-to-end unicast paket de lägger från kant noder, kan vi uppskatta interna länk fördröjning distributioner med hjälp av EM-algoritmen. Simuleringar ges för att illustrera vår metod. Nätverkstomografi är ett nytt område som handlar om att dra slutsatser om intern statistik för ett nätverk baserat på end-to-end-mått vid kantknutpunkter. Tomografi ger ett viktigt verktyg för att karakterisera nätverksbeteenden utan att samarbeta i interna noder. Detta är särskilt användbart när antingen interna parametrar är otillgängliga eller direkt mätning av datatrafikstatistik inte stöds av interna växlar och routrar [I, 2, 3, 51. Paketförseningar på länknivå är viktiga uppgifter för att optimera nätverksprestandan och utvärdera kvaliteten på ser vice (QoS). Förseningar i överföring och spridning är vanligtvis likställda som konstanta faktorer, men köförseningarna bidrar med slumpmässiga paketförseningar. Slutsatsen av länkfördröjningsfördelningen från end-to-end-mätningar föreslogs först av Presti et al [4]. De tillämpade en diskret (binerad) fördröjningsmodell och härledde en provgenomsnittsbaserad algoritm med hjälp av multigjutna sonder. Coates och Nowak [5] föreslog ett alternativ '.unicast probing system med paket par och utvecklade en :maximal sannolikhet (ML) inference teknik baserad på EM algoritm. En enhetlig metod för att beräkna kumuleringsgenererande funktioner för interna länkförseningar infördes [6]. I detta dokument är vår focus på en blandad diskret och kontinuerlig modell för unicast end-to-end paketförseningar för in-ferens av interna länk fördröjning distributioner. Först granskar vi identififiability villkor för diskret och kontinuerlig fördröjning modeller. Under en blandad ändlig blandning modell för paketlänkfördröjning p.d.f."s, vi visar att det är möjligt att rekonstruera konsekventa uppskattningar av länken fördröjning p.d.f.Använder enkelpaket unicast. En EM-baserad algoritm används för att uppskatta ML uppskattningar av en Gaussisk blandning med en Dirac delta vid noll fördröjning. Datorsimuleringar rapporteras som visar löftet om vårt tillvägagångssätt. Som i [5], Vi anser att nätverket topologi som ett logiskt träd, Där V är uppsättningen av noder och E är uppsättningen av länkar. Anta att rotnoden bara har en barnnod. Som summan av totalt L länkar och numrera dem från 1,....,L. Som sällskap den enda länken ansluter rot noden som länk 1. Varje nod i trädet har två eller flera barn noder, utom roten och blad noder. Tid stämplade unicast paket skickas från rot noden till en av blad noderna. Bladnoderna, som betraktas som paketmottagare, samlar end-to-end förseningar för dessa paket. Pwpose är att identifiera paketfördröjningsfördelningen för varje enskild intern länk från kantobservationerna vid paketmottagaren. Anta att det finns R mottagare och R possible rutter från rot till blad noder i nätverket. Observera att alla paketrutter inkluderar länk 1. Låt X" I = 1,....,L vara paketet fördröjning på länk I, och l'i, i = 1,...,R vara en end-to-end fördröjning av ett paket längs den väg destinerade till mottagaren i. Vi gör följande i-1.0-7803-7402-9/021$17.00 «:12002 IEEE
REF använde även finita blandningsmodeller för länkfördröjningsfördelningar och implementerade en EM-algoritm för parameteruppskattning, men metoden baserades på unicast-mätningar och led återigen av hög beräkningskomplexitet liknande andra sannolikhetsbaserade metoder.
Unicast-based inference of network link delay distributions using mixed finite mixture models
{'venue': '2002 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing', 'journal': '2002 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}