基于全源NT的链路时延分布推断技术

互联网链路性能具有非对称性,但是目前NT技术采用单源和多源测量,只能推断从源节点到目的节点一个路径方向上的链路性能,因此提出了推断功能更强的全源NT测量方法并解决了关键技术.证明基于包对测量方法和交叉汇合测量方法,严格全源网络结构的链路时延分布是可辨识的;提出采用期望最大化(EM)算法的链路时延分布的极大似然估计方法;最后通过模型仿真和网络仿真对推断方法的有效性进行了验证

基于圆周运动的自组网移动模型研究

自组网仿真研究大多基于特定的移动模型,而移动模型中节点空间概率分布是研究和评价自组网性能的理论基础.然而,现有的自组网移动模型存在诸多缺陷(如不现实的移动场景、节点的非均匀分布等).在分析和比较现有移动模型的基础上,提出一种基于圆周运动的移动模型,推导出移动节点的二维概率密度函数公式.理论分析和仿真实验表明,该模型能够克服现有移动模型的这些缺陷,为仿真和评估自组网的性能提供了精确的理论模型