基于流量矩阵的背景流量建模与生成技术研究

摘要

随着科学技术的发展，互联网规模不断扩大，优化网络结构、监控网络行为、设计高性能的网络协议成为逐渐受到研究人员的重视，网络研究也成为计算机领域的研究热点之一。研究人员在进行网络研究时通常采用分析、实验和模拟三种方法。无论采用哪种手段进行网络研究，在新建立的网络环境中只有需要测试的应用或者新协议的流量，没有其他无关流量的干扰，导致在模拟的网络环境中工作很好的应用或者协议，在真实网络环境中表现不一定理想。为了使进行网络模拟或仿真的网络环境更加接近真实网络环境，就需要在模拟或仿真的网络环境中加入干扰的流量即背景流量。生成的流量在空间特性和时间特性与真实网络流量的相似程度，在很大程度上影响网络应用或者网络协议的开发效率。如何生成更加接近真实的背景流量也就成为了一个研究热点。
　　目前已经存在的流量模型中，一些模型只注重生成的流量是否保留了真实流量的时间特性，另外一些模型只注重生成的流量是否保留了真实流量的空间特性，针对这种情况，本文提出了一种基于流量矩阵的背景流量建模与生成技术。这种方法很好的保留了流量的空间分布特性和时间特性。
　　本文提出的基于流量矩阵的背景流量建模与生成方法主要分成三个步骤，第一步骤首先分析获取的原始流量，将流量中的唯一的IP地址作为是一个终端用户，提取每一个I P地址的四个属性，然后应用K-means聚类算法对这些IP地址聚类，计算聚类结果的相关统计结果。第二歩利用给定网络网络拓扑的相关信息，然后利用基于整数线性规划的流量矩阵估计技术获取一个流量矩阵，将聚类结果和给定网络拓扑的路由器关联。第三歩是利用第一步和第二歩计算的结果，生成背景流量。
　　在验证本文提出的背景流量模型时首先利用评价聚类的指标randindex验证生成的流量与原始流量的相似程度。因为Abilene网络有一个真实的流量矩阵，所以利用这网络的相关信息和本文提出的背景流量模型生成的流量比较，从时间特性和流量空间分布特性验证本文提出的背景流量模型。

目录

封面

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪 论

1 .1 课题背景和意义

1 .2 国内外研究现状

1 .3 本论文的主要内容

1 .4 本论文的结构安排

第2章 相关技术

2.1 背景流量

2.2 流量矩阵

2.3 聚类分析方法

2.4本章小结

第3章 流量聚类

3.1 流量获取与分析

3.2 聚类特征提取与聚类算法

3.3 聚类结果相关数据计算

3.4 本章小结

第4章 聚类结果数据划分

4.1 速率采样

4.2 流量矩阵

4.3 聚类结果数据映射

4.4 本章小结

第5章 背景流量生成

5.1 流量生成算法

5.2 改进的流量生成算法

5.3 本章小结

第6章 实验验证及效果分析

6.1 实验方法说明

6.2 生成流量相似性分析

6.3 空间特性分析

6.4 时间特性分析

6.5 流量强度控制分析

6.6 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢