网络流量测量与CERNET流量监控系统的设计及实现

基于TCP/IP网络的SNMP管理协议,分析了网络流量测量的意义、方法和主要测量技术;针对大型骨干网流量监控和显示的需求,设计完成了CERNET动态流量监控系统,实现了网络流量数据获取,流量分析、实时监控和大屏幕显示播出的功能.     

网络流量测量与CERNET流量监控系统的设计及实现

基于TCP/IP网络的SNMP管理协议,分析了网络流量测量的意义、方法和主要测量技术;针对大型骨干网流量监控和显示的需求,设计完成了CERNET动态流量监控系统,实现了网络流量数据获取,流量分析、实时监控和大屏幕显示播出的功能.     

一个网络流量监测与预测系统的设计与实现

提出一种网络流量采集及存储方案, 解决了大型网络流量监测的海量数据存储难题; 将流量预测引入网络管理系统, 实现了基于ARMA模型的网络流量预测. 给出了流量数据获取方法, 采用一种“整点平均”流量速率计算方法以提高准确度; 对几种不同流量数据采集存储方案进行了测试比较; 实现并分析了基于ARMA模型的网络流量预测; 给出了一种基于Trap扩展定义的流量超越阈值告警处理方法. 在南昌市大型电信数据网络上的应用表明, 该系统在网络流量监测与预测方面可以取得很好的效果, 且具备良好的性能.     

深度探讨校园网网络流量控制模型设计思路

本文以校园网网络流量控制模型设计为研究对象,探讨了校园网中流量分类、校园网队列调度和管理,校园网流量整形及流量监测与统计,相信对同行能有所裨益.     

基于IXA架构的流量测量系统设计

网络流量测量技术是网络监测和管理研究的重要前提和保证. 在分析网络处理器、网络流量采集等技术的基础上,介绍流量测量系统在Intel IXA架构上的一种设计和实现. 系统的数据采样机制和数据编码格式遵守sFlow系统标准. 最后对IXP2400上实现该系统时微引擎等资源的分配作了分析,通过并行架构优化了包处理性能.     

网络流量自相似性的影响因素

网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础.网络流量研究中关键的问题是如何合成网络真实流量并进行分析,由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,因此,本文通过生成自相似性的流量进行仿真研究,对自相似现象的成因进行了解释,提出将源端流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨了影响自相似流量的因素,了解了网络行为随参数变化的情况,对新一代网络的设计、控制、分析和管理具有实际意义.     

基于流时间影响域的网络流量异常检测

针对如何提高网络流量异常行为检测准确率的问题,提出基于网络流时间影响域(TID)的网络流量检测模型.通过分析正常和异常情况下流量网络模型平均度的变化,构建了基于复杂网络平均度指标的网络流量异常检测算法.实验结果表明,基于网络流时间影响域的流量网络模型能合理地描述网络流量间的依赖关系,具有良好的检测性能,同时该网络模型仅需时间戳、源IP、目的IP三维网络特征即可实现,检测方法适用于绝大多数网络类型,检测效率优于其他网络流量异常检测方法,具有较高的普适性.     

对称性的起因:非业务性网络流量新特性的挖掘与探索

针对当前非业务性网络前后向流量呈现对称性的问题,提出一种基于双向网络流模型的分析方法.与传统的单向网络流模型相比,双向网络流模型以主机为粒度实现流量双向聚合,利用网络流在协议、端口分布和流对称性方面的特征指标刻画主机间的交互行为,从而发现流量对称性产生的根源.基于西安交通大学校园网流量的实验结果表明,1％的主机承载了90％以上的前向UDP流量,是造成流量对称性的根本原因.相比于传统的网络流模型,文中提出的模型和分析方法能快速定位造成流量对称性的主机,更适用于非业务性网络流量的控制与管理.     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

基于小波变换和AAR模型的WMN流量预测方法

在WiMAX Mesh网络中,为了实现对带宽的动态分配和有效利用,需要实时对业务流量进行实时准确预测.WiMAx Mesh 网络调度器将根据该预测值进行带宽分配.经分析,现有包括ARMA在内的流量预测方法并不能直接应用于WiMAX Mesh网络流量的预测中.在对WiMAX Mesh网络流量特性的分析基础上,提出了一种基于小波变换和线性自回归模型相结合的WiMAX Mesh网络流量预测方法.该方法首先对流量信号进行降噪,并将该处理结果用于AAR模型预测.利用Auckland大学的流量数据进行仿真,预测精度比自适应ARMA方法提高约2% .方法的预测精度较高,运算量较小,更适合于对WiMAX Mesh网络进行预测.     

业务量自相似特性对ATM缓存溢出概率的影响

基于在广域网（ＷＡＮ）、局域网（ＬＡＮ）、综合业务数字网（ＩＳＤＮ）中传输的业务以及可变速率（ＶＢＲ）业务等多种通信业务普遍存在着自相似特性（长相关）,叙述了自相似流量的数字定义和一些基本性质,描述了异步传输模式（ＡＴＭ）缓存的排队模型和一个具有相似特性的业务量模型,给出了在自相似业务量下的ＡＴＭ缓存溢出概率的下界,并与传统模型作了比较。比较结果表明,传统模型对ＡＴＭ缓存性能的估计过于乐观。因此,     

自行车流影响下的网络交通流均衡分析

使用实际可变旅行时间风险度量方法,考虑了旅行时间长短与旅行时间波动性两方面因素对路径选择行为的影响,并建立了存在自行车流的混合交通流网络交通平衡分析模型.该模型能恰当地描述机动车驾驶者对劣化出行路段的筛选行为,再现网络交通流趋于实际可变旅行时间风险度量下的交通平衡过程.实例研究表明：通过单幅道路自行车与机动车使用空间组织优化,在保障自行车交通出行者安全的同时,能提高25%以上的交通效率.     

Real-time Capturing and Measurement of Traffic Flow Based on WinPcap

In order to understand how a network is being used or whether it is being abused, an administrator needs to inspect the flow of the traffic and ＂infers＂ the intent of the users and applications. So the network traffic measurement and analysis are crucial to network monitoring, reliable DDoS detecting and attack source locating as well. In this paper, we discuss the principle of real-time network traffic measurement and analysis through embedding a traffic measurement and analysis engine into IP packet-decoding module, and emphasize the implementation of visualizing the real-time network traffic, which are helpful to network monitoring and network traffic modeling.     

基于交通效率的城市公共交通路网研究

城市公共交通路网布局是影响公共交通效率非常重要的因素,本文在满足交通需求、环境约束、能源约束的前提下,研究了公共交通效率最大化的公共交通路网布局模型,并提出了运用遗传算法求解模型的思路和基本步骤.     

网络流量测量的自适应抽样方法研究

由于高速网络技术的发展,直接对网络流量进行全分组测量相当困难,为了解决这一问题,流量抽样测量研究已经成为高速网络环境下进行流量测量的一个热点.在对目前的抽样测量技术研究的基础上,分析了一种自适应抽样测量技术.结果表明:该方法能充分利用现有资源提高抽样测量的准确性,为研究其他的自适应抽样方法提供一定的参考.     

HTTP业务模型的仿真研究

选择准确的流量模型是进行网络研究的基础。针对IEEE802.16m Evaluation Methodology Document中提出的HTTP/1.1流量模型的最新版本,对HTTP流量模型的主要参数进行了评估和验证。详细描述了模型的业务实现过程。最后运用NS2网络仿真平台对实现的HTTP流量模型进行了流量测试和实现。测试结果表明:最新的HTTP/1.1的流量模型并不能完全拟合实际网络中的HTTP流量,流量模型还需进一步改进。     

基于灰色神经网络的道路权重确定方法

提出了一种基于灰色神经网络的道路权重确定方法.首先利用灰色预测模型少数据建模和人工神经网络模型非线性逼近的优点,将两种模型有机结合,实现对交通流的模拟预测;其次利用交通流量-行驶速度以及行驶速度-行驶时间的关系确定交通流量与行驶时间的关系模型;最后结合前两部分建立的模型构建基于灰色神经网络的路阻函数模型,从而确定路段的权重.实验结果表明,该方法具有较高的精度,且模型利用少量的数据就可以确定路段的路阻函数,为路段权值的确定提供了一种有效可行的方法,可用于智能交通的路径规划等应用中.     

高负荷循环交通网络模型

把Peterson和Wein的交通网络模型推广到循环交通网络模型,在高负荷的条件下对该系统进行了分析。通过引入在排队网络中广泛使用的泛函中心极限定理的结论和多维反射的布朗运动工具,构造出该模型中网输入过程、队长过程和离去过程的表达式。在高负荷的条件下,通过与原来的交通模型相比较,获得了该系统中网输入过程、队长过程和离去过程的反射布朗运动极限。结果表明,反射的布朗运动和泛函中心极限定理是研究队列网络模型的有效方法。     

基于预测的城市交通拥堵传播与控制策略研究

为缓解城市交通拥堵,提高城市交通网络的运行效率,提出了预测型交通拥堵控制策略的理念. 运用改进的中观交通仿真模型模拟城市交通流的运动规律,采用类似随机动态交通分配的方法对动态的OD进行网络加载,得到了交通状态的预测,从而提前判断交通拥堵的发生,制定相应的交通拥堵控制策略,防堵于未然. 仿真结果验证了本文提出的方法可以有效地控制交通拥堵.     

区域交通状态分析的时空分层模型

为了解决区域交通状态分析问题,提出了一种区域交通状态时空分层模型及其建立方法。根据区域交通状态分析需求,设定交通拥堵的不同截值,把路口状态划分为不同层次,建立了时空分层模型。该模型含盖了交通网络的微观、中观和宏观交通参数,包含交通网络时空信息和交通状态信息,得到路口可达性和路段连通性的分析结果,解决了目前区域交通状态自动分析中模型建立问题。仿真结果表明:分层模型能够把路网中不同交通状态的路口分离为具有不同可达性的层次,能够从中分析出路口可达性、路段连通性和路网交通状态的变化,并能够直接表示时空状态信息。该建模方法和分析方法可以直接用于交通状态的自动分析中,所提出分层模型也可用到交通诱导和交通控制中。