【摘 要】
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现有的基于三元分组列车的网络拓扑推断方法,仅依据单一参数（时延或时延抖动）进行网络拓扑的推测,其推断准确度受到网络负载的影响,在网络负载较重时不能准确推断出网络拓扑.针
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现有的基于三元分组列车的网络拓扑推断方法,仅依据单一参数（时延或时延抖动）进行网络拓扑的推测,其推断准确度受到网络负载的影响,在网络负载较重时不能准确推断出网络拓扑.针对上述的问题,提出一种基于三元分组列车测量拓扑结构的方法,利用叶节点的层析信息将叶节点进行聚类,依据时延抖动和丢包率两个参数计算节点间的相关性,由底向上构造网络拓扑树.经过NS2仿真环境下实验验证,该方法有效减少了探测包的发送量,提高了推断的准确度,且网络负载对推断准确性影响较小.
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