基於壓縮感知的網路層析成像技術研究

《基於壓縮感知的網路層析成像技術研究》是依託哈爾濱工業大學，由楊京禮擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於壓縮感知的網路層析成像技術研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：楊京禮

項目摘要

網路測量是理解網路特徵和行為最有效的途徑，是對網際網路進行網路控制、實施QoS保證和提高網路性能的基礎。網路層析成像技術以其端到端和非協作測量的特點，成為目前國內外網路測量領域的研究熱點。目前，網路層析成像技術的研究雖然取得了一定的成果，但仍然無法滿足網際網路規模急劇擴張趨勢下各種網路業務對網際網路實時準確測量的需求，亟需引入新理論、新方法，開闢新的研究思路。本項目在深入研究稀疏表示和壓縮感知理論的基礎上，突破圖上網路性能參數稀疏表示、測量路徑最佳化選擇和鏈路性能參數快速重構等關鍵技術，解決網路層析成像框架下的網路性能參數實時測量問題，在保證測量精度的前提下提高網路測量的效率，降低測量過程造成的網路負載，滿足大規模網際網路實時精確測量的需求。本項目的研究可以為及時了解網際網路運行狀況、檢測網路擁塞、管理和最佳化資源配置的提供重要依據，也可為保障網路安全，防範大規模網路攻擊提供預警信息。

結題摘要

網路層析成像技術以其端到端和非協作測量的特點，成為目前國內外網路測量領域的研究熱點。本項目將壓縮感知技術引入網路層析成像技術領域，解決了網路性能參數稀疏表示、網路測量路徑最佳化選擇和網路鏈路性能參數快速重構等三個關鍵問題。針對網路性能參數稀疏表示問題，採用奇異值（SVD）分解建立網路流量矩陣的正交基，實現網路流量矩陣的稀疏表示，通過多組SVD分解過程構造網路流量矩陣重構的近似過完備基，進一步提高網路流量矩陣的預測精度；提出了一種基於最大公共路徑匹配的拓撲推斷算法，解決了網路拓撲結構未知情況下的測量路徑選擇問題；提出了一種基於微分進化的網關最佳化部署方法，解決了無線感測器網路接入網際網路時的路徑最佳化選擇問題；提出了以路由矩陣為基礎，結合Spark常數計算進行觀測矩陣構造的方法，實現了壓縮感知框架下的測量路徑最佳化選擇；提出了一種自適應閾值選擇的網路流量矩陣快速估計算法，解決了稀疏度未知條件下的網路性能參數重構問題；分析了網路丟包的特性，提出了一種基於子樹丟包模式的鏈路丟包率推斷算法，減少鏈路丟包率測量的總時間。 通過項目的研究，提高了網路層析成像理論研究水平，補充了壓縮感知和稀疏表示理論。通過本項目成果的套用，為及時了解網際網路運行狀況、檢測網路擁塞、管理和最佳化資源配置的提供了重要依據，也為保障網路安全，防範大規模網路攻擊提供了預警信息。