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1、ISSN1000-9825,CODENRUXUEWE-mail:jos@iscas.ac.cnJournalofSoftware,Vol.18,No.11,November2007,pp.2669−2682http://www.jos.org.cnDOI:10.1360/jos182669Tel/Fax:+86-10-62562563©2007byJournalofSoftware.Allrightsreserved.∗流量矩阵估算的研究1,2+212周静静,杨家海,杨扬,张辉1(北京科技大学信息工程学院,北京100083)2(清华大学信息网络工程研究中心,北
2、京100084)ResearchonTrafficMatrixEstimation1,2+212ZHOUJing-Jing,YANGJia-Hai,YANGYang,ZHANGHui1(InformationEngineeringSchool,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China)2(NetworkResearchCenter,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)+Correspondingauthor:Phn:+86-62603211e
3、xt.814,E-mail:zhoujingjings@gmail.comZhouJJ,YangJH,YangY,ZhangH.Researchontrafficmatrixestimation.JournalofSoftware,2007,18(11):2669−2682.http://www.jos.org.cn/1000-9825/18/2669.htmAbstract:Thetrafficmatrixisoneofthecrucialinputsinmanynetworkplanningandtrafficengineeringtasks,itisag
4、reedthataccuratetrafficmatricesarecrucial,butitisusuallyimpossibletodirectlymeasuretrafficmatrices.So,itisanimportantresearchtopictoinfertrafficmatrixbyreasonablymodeling,andincorporatingthemeasurementdataoflimitedlinks,aswellasotherpriorinformation.Thispaperpresentsthebasicconcepto
5、ftrafficmatrixanditsestimationmechanism,categorizesandanalyzesmorethantwentydifferentapproachestotrafficmatrixestimationproblemproposedrecently,andsummarizescurrentresearchachievementsontrafficmatrixestimationproblem.Thispaperalsodiscussestheperformanceandestimationerrorsofcurrentap
6、proaches.Finally,futureresearchdirectionsandpotentialapplicationsoftheseresearchesareidentified.Keywords:trafficmatrix;origin-destinationtraffic;gravitymodel;Bayesianinference;MLE(maximumlikelihoodestimation);IC(independentconnection)摘要:流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,精确的流量矩阵至关重要,但直接监控非常具有挑
7、战性.因此,如何根据对有限链路的测量数据和路由信息等先验信息,通过合理建模来推断流量矩阵,成为重要的研究课题.首先给出了流量矩阵的基本概念和估算原理;然后对近年来提出的20多种不同的解决流量矩阵估算问题的方法进行分类剖析,总结了目前流量矩阵估算方法的最新研究进展,并讨论了部分方法的性能和估算误差;最后讨论了未来流量矩阵估算的研究趋势和应用前景.关键词:流量矩阵;源-目的流量;重力模型;贝叶斯推断;最大似然估计;独立连接中图法分类号:TP301文献标识码:A∗SupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChin
8、aunderGrantNos.9041
