ABSTRACT En trafikmatris används i allmänhet av flera nätverkshanteringsuppgifter i ett datacenternätverk, såsom trafikteknik och anomalidetektering. Det ger en flödesnivå bild av nätverkstrafikens volym. Trots den uttryckliga betydelsen av trafikmatrisen är det mycket svårt att genomföra en storskalig mätning för att bygga en absolut trafikmatris. I allmänhet är den trafikmatris som operatörerna erhåller ofullständig, dvs. vissa trafikdata kan gå förlorade. Därför fokuserar vi på problemen med att återvinna dessa saknade trafikuppgifter i detta dokument. För att återställa dessa saknade trafikdata föreslår vi den spatiotemporala Kronecker-kompressiva avkänningsmetoden, som bygger på Kronecker-kompressiv avkänning. I vår metod står vi för trafikmatrisens rumsliga och tidsmässiga egenskaper för att konstruera en sparsam grund som glest kan representera trafikmatrisen. Samtidigt anser vi att trafikmatrisen är lågvärdig och föreslår en ny återhämtningsmodell. Slutligen bedömer vi skattningsfelet för den föreslagna metoden genom att återvinna verklig trafik. INDEX TERMS Återhämtning av trafikmatriser, Kronecker-kompressiv avkänning, matriskomplettering, nätverksmätning, nätverkshantering.
Jiang m.fl. I REF föreslås en kompressiv avkänningsmetod för spatiotemporal Kronecker för att återställa saknade trafikdata.
Spatio-Temporal Kronecker Compressive Sensing for Traffic Matrix Recovery
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}