流量矩阵作为网络流量工程等网络活动的重要输入参数, 它从一个全局的观点来描述整个网络的特征, 它表示网络中所有 OD(origin-destination)节点对间流动的网络流量情况,它给网络操作员和 ISP(Internet Server Providers)提供关于当前网络状态的、重要的、有价值的和全局的参考信息。尽管流量矩阵很重要,但是直接获得流量矩阵却并不容易, 因此流量矩阵估计成为获得流量矩阵的重要研究内容。文献首先采用网络层析成像技术研究了局域网上的流量矩阵估计问题, 通过利用统计学的理论方法, 将 OD 流建模为独立分布的 Poisson 模型,并结合 EM 算法来获得流量矩阵的估计值;文献使用贝叶斯模型和方法,在 OD 流为独立同分布 Poisson 模型的假设条件下,基于标准 Gibbs 抽样,利用 MCMC 来获得贝叶斯模型的后验概率分布,从而得到精确的流量矩阵估计结果;文献研究了局域网的时变流量矩阵估计问题,通过假设在大小为 11 的滑动窗口内,所有 OD 流满足独立同分布的高斯模型,将时变流量矩阵估计问题转变为平稳流量矩阵估计问题, 并在 EM 算法的迭代求解下,获得局域网的时变流量矩阵估计值。
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