一种基于丢包率和时延联合的网络拓扑估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机网络领域，特别是一种基于丢包率和时延联合的网络拓扑估计 方法。
【背景技术】
[0002] 随着现代计算机与通信网络的快速发展，越来越多的节点加入网络中，网络拓扑 变得更加庞大和复杂，这就给网络的控制、管理和优化带来了巨大的挑战。网络拓扑结构作 为网络控制、管理和优化的重要输入信息，如何识别网络拓扑结构成为网络领域研究的重 要方向之一。
[0003] 现有网络拓扑估计方法可分为两类：基于内部节点协作的方法和基于网络层析成 像的方法。基于内部节点协作的方法利用网络内部路由器的反馈信息（如路由信息、ICMP 报文等）构建网络拓扑结构。但在实际网络中，很多节点出于对网络安全等方面因素的考 虑，往往不愿意协作，导致该类方法在实际应用中可能会失效；基于网络层析成像的方法 (又称为网络拓扑估计）通过端到端测量获得路径级性能参数，利用统计学的方法推断出 网络拓扑结构，其最大的优势是不需要网络内部节点的协作，因而受到了学术界和工业界 的广泛关注。
[0004] 基于网络层析成像的拓扑估计方法，通过使用背靠背包、"三明治"包等探测包获 取源节点到一系列目的节点的路径数据，然后利用源节点到目的节点对共享路径上的丢包 率或者时延差进行处理作为拓扑估计的输入，从而对网络拓扑进行估计。但是这类方法对 拓扑进行识别时只用到了丢包率或者只用到了时延差，性能参数单一，需要发大量的探测 包进行测试，当发包次数太多时会增加网络负载。
[0005] 马萨诸塞州大学的Ratnasamy等最早开展了基于网络层析成像的拓扑估计方法 的研究，利用从一个源节点向一系列目的节点发送多播探测包，估计源节点和目的节点对 之间共享路径上的丢包率，并提出一种自底向上的树状逻辑拓扑构建算法。AT&T实验室的 Duffield等在共享路径丢包率和时延方差的估计的基础上，提出DBT算法构建二叉树拓 扑。但是，由于多播方式在实际网络中并未被广泛配置，因此研究基于单播端到端测量的拓 扑估计方法具有重要的实际意义。莱斯大学的Castro等提出一种称为"三明治"包的单播 端到端测量方法，该方法可以获得探测包在共享路径上的时延差，在此基础上采用最大似 然法进行拓扑估计，能获得较为准确的结果。
[0006] 当前对网络拓扑识别的模型主要有背靠背包探测模型、包组探测模型和"三明治" 包探测模型等探测模型。
[0007] 靠背包探测模型的探测包的发送方式为：依次在目的节点集合D中选择两个节点 i和j作为目的节点对，源节点S在很短的时间间隔内向这个节点对发送很小的探测包。由 于组成背靠背包的两个小包发送时间间隔足够小，因此它们在共享路径上的行为几乎一 致，即它们会以很大的概率同时被传输或者丢弃，且时延值相同。对于有N个目的节点的集 合D，每一次测量需要发送NX(N-1)个背靠背包即可完成。背靠背包实质上是对多播包的 一种模拟，能保证两个小包的相关性很高，因此可以用于网络测量中。
[0008] "三明治"包探测模型中源节点S每次选择一个目的节点对{i，j}进行测量。"三 明治"包探测模型的探测包由三个包<ii，ji，i2>组成：发往目的节点i的小包ijpi2，发往 目的节点j的大包1。
[0009] "三明治"包探测模型的原理为：在共享路径上，探测包〈L扎i2>中由于大包1的 发送时间较长，会导致小包idPi2每经过一条共享链路，其时延差值就增加。当探测包到 达节点C(i，j)后，由于目的节点的不同，三个包将分别传输，此后，大包1将不再影响小包 ^和i2的时延差值，此时，该时延差值将不再变化。因此，在目的节点i处接收到的两个小 包的时延差越大，说明目的节点对U，j}的共享路径的长度就越长。显然，在上述原理中并 没有考虑实际背景流量的影响。在实际网络中，背景流量必然会影响测量的准确性，因此在 实际应用中，常常把背景流量对时延差的影响看作是零均值的高斯噪声。
[0010] 基于网络层析成像的拓扑估计方法中，通过使用背靠背包、"三明治"包等探测包 对拓扑进行端到端测量，只能获取时延差或者丢包率等单一性能参数。
【发明内容】
[0011] 为了解决上述问题，本发明提出了一种基于丢包率和时延联合的新型探测模型， 并利用该新型模型探测包对拓扑进行度量和估计，最后形成更快更精确的估计网络拓扑的 一种基于丢包率和时延联合的网络拓扑估计方法。
[0012] 本发明的基于丢包率和时延联合的网络拓扑估计方法，包括如下步骤：
[0013] 步骤1、搭建丢包率和时延联合的拓扑估计探测模型；
[0014] 步骤2、拓扑估计计度量计算；
[0015] 步骤3、基于度量联合的拓扑估计。
[0016] 进一步地，所述步骤1中的探测模型为源节点选择一个目的节点进行测量，探测 包数量为五个。
[0017] 进一步地，所述的探测包发包方式为依次在目的节点集合中选择两个节点作为节 点对，源节点向节点对发送探测包。
[0018] 进一步地，所述步骤2中的计算步骤为：
[0019] 步骤21、计算从源节点到任意两个目的节点共享路径的长度；
[0020] 步骤22、计算源节点到目的节点的共享路径度量向量集；
[0021] 步骤23、计算源节点到目的节点的路径多度量参数集。
[0022] 进一步地，所述步骤21的计算方法是通过丢包率。时延和相关性作为基础进行计 算。
[0023] 进一步地，所述步骤3的步骤为：
[0024] 步骤31、计算所有源节点到目的节点的拓扑估计计度量，整理成集合；
[0025]步骤32、初始化数据；
[0026] 步骤33、查找路径多度量参数最大的节点对，并构建父节点，同时更新数据集；
[0027] 步骤34、判断是否结束更新；
[0028] 步骤35、输出结果。
[0029] 本发明的有益效果：用这种新型探测包模型对网络拓扑进行估计，通过计算丢包 率、时延等多种链路性能参数的统计信息，能更加准确地估计性能参数，从而得到正确的拓 扑结构；同时由于联合使用了多个性能参数，在实际网络情况下估计的结果比单独使用丢 包率或者时延参数得到的结果更精确。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合具体的实施例对本发明作进一步的阐述。
[0031] 本发明的基于丢包率和时延联合的网络拓扑估计方法，包括如下步骤：
[0032] 步骤1、搭建丢包率和时延联合的拓扑估计探测模型；所述步骤1中的探测模型为 源节点选择一个目的节点进行测量，探测包数量为五个。所述的探测包发包方式为依次在 目的节点集合中选择两个节点作为节点对，源节点向节点对发送探测包。假设源节点为S， 目的节点为U，j}，五个探测包为〈L扎i2,j2,i3>，发往目的节点i的大包i2和小包ii、i3， 发往目的节点j的大包i、j2。由于探测包iJPji的大小很小，并且发送时间间隔也足够 短，那么这对探测包在U，j}的共享路径上具有一致的传输行为，即它们会以很大的概率 同时被传输或者丢弃，且时延值相同。同样由于探测包1 3和j2的大小很小，并且发送时间 间隔也足够短，因此这对探测包在U，j}的共享路径上同样具有一致的传输行为，即它们 同时被传输或者丢弃的概率很大，且时延值相同。在共享路径上，探测包1、i2、j2中由于 大包12的发送时间较长，会导致小包jJPj2每经过一条共享链路，其时延差值就增加。当 探测包到达节点C(i，j)后，由于目的节点的不同，三个包将分别传输，此后，大包i2将不再 影响小包jjpj2的时延差值，此时，该时延差值将不再变化。因此，在目的节点j处接收到 的两个小包的时延差越大，说明目的节点对U，j}的共享路径的长度就越长。与探测包j\、 i2、九相同，探测包i1、h、h在通过节点C(i,j)之前iJPi3之间的时延差一直在增加，当 到达节点C(i，j)之后iJPi3之间的