文献类型：期刊文章

作　　者：陈宇[1] 温欣玲[1] 段哲民[2] 李宇翀[3]

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院电子通信工程学院 [2]西北工业大学电子信息学院 [3]中国人民解放军32147部队

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973)(2012CB315901;2013CB329104);河南省高等学校重点科研项目(18A510019)~~

年　　份：2017

卷　　号：28

期　　号：7

起止页码：1815-1834

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：基于最小集覆盖理论的拥塞链路推理算法,仅对共享瓶颈链路进行推理,当拥塞路径存在多条链路拥塞时,算法的推理性能急剧下降.针对该问题,提出一种基于贝叶斯最大后验(Bayesian maximum a-posterior,简称BMAP)改进的拉格朗日松弛次梯度推理算法(Lagrange relaxation sub-gradient algorithm based on BMAP,简称LRSBMAP).针对推理算法中链路覆盖范围对算法推理性能的影响,以及探针部署及额外E2E路径探测发包的开销问题,提出设置度阈值(degree threshold value,简称DTV)参数预选待测IP网络收发包路由器节点,通过引入优选系数?,在保证链路覆盖范围的基础上,兼顾开销问题,确保算法的推理性能.针对大规模IP网络多链路拥塞场景下,链路先验概率求解方程组系数矩阵的稀疏性,提出一种对称逐次超松弛(symmetry successive over-relaxation,简称SSOR)分裂预处理共轭梯度法(preconditioned conjugate gradient method based on SSOR,简称PCG_SSOR)求解链路先验概率近似唯一解的方法,防止算法求解失败.实验验证了所提算法的准确性及鲁棒性.

关 键 词：拥塞链路推理  TOMOGRAPHY 贝叶斯网模型  拉格朗日松弛 贝叶斯最大后验(BMAP)准则  

分 类 号：TP393]