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上海申思特自動化設備有限公司
主營產(chǎn)品： 美國E E傳感器,美國E E減壓閥,意大利ATOS阿托斯油缸,丹麥GRAS麥克風,丹麥GRAS人工頭, ASCO電磁閥,IFM易福門傳感器 |
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更新時間：2016-12-05 10:39:27瀏覽次數(shù)：738
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WILKERSON威爾克森過濾器的IP骨干網(wǎng)流量分析
結(jié)合國家863計劃“十一五”重大項目“新一代高可信網(wǎng)絡”總體技術相關課題的研究需求,重點研究高速骨干網(wǎng)流量分析的前端處理算法及其工程實現(xiàn)技術。以WILKERSON過濾器為切入點,研究工作包括三個面:WILKERSON過濾器的研究與改進;基于WILKERSON過濾器的前端處理算法的設計;高速骨干網(wǎng)業(yè)務流實時分類前端系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)技術。
WILKERSON威爾克森過濾器的IP骨干網(wǎng)流量分析
首先,對現(xiàn)有的三種低計算復雜度的計數(shù)型WILKERSON過濾器進行了分析比較,并提出了改進。對(rNCBF)、(SCBF)和d進行了深入分析,給出了其參數(shù)*設置準則。采用計數(shù)誤差、空間復雜度和負載適應性為性能指標,對上述三種CBF的性能進行了系統(tǒng)比較。發(fā)現(xiàn)雖然就計數(shù)誤差和空間復雜度而言,dlCBF是三種CBF中*的,但dlCBF在負載適應性方面卻存在缺陷。對dlCBF進行了改進,提出了一種具有良好負載適應性的計數(shù)型WILKERSON過濾器BSdlCBF(Binary-Shrinking d-left Counting Bloom Filter)。通過仿真實驗,將BSdlCBF和dlCBF、NCBF以及SCBF進行了比較,結(jié)果表明BSdlCBF的性能明顯優(yōu)于已有的三種計數(shù)型WILKERSON過濾器。其次,將BSdlCBF應用于前端處理算法的設計。基于BSdlCBF,提出了一種新的骨干網(wǎng)數(shù)據(jù)流流量測量算法MR-BSdlCBF(Multi-Resolution BSdlCBF),與已有的同類流量測量算法MRSCBF(Multi-Resolution SCBF)相比,MR-BSdlCBF算法的優(yōu)勢是負載適應性好,空間復雜度低,并可記錄流標識。在MR-BSdlCBF算法基礎上,zui終提出了一種空間高效的數(shù)據(jù)包公平抽樣算法SEFS(Space-Efficient Fair Sampling),SEFS算法不僅空間復雜度低,而且對于短流的抽樣性能明顯優(yōu)于已有的公平抽樣算法。SEFS算法較低的空間復雜度使之易于以IP核(Inlectual Property Core)的形式集成到網(wǎng)絡設備中去。zui后,實現(xiàn)了骨干網(wǎng)業(yè)務流實時分類前端系統(tǒng)。提出了骨干網(wǎng)業(yè)務流實時分類系統(tǒng)的前后端分離的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是消除了前后端的緊耦合,從而增強了系統(tǒng)實現(xiàn)的靈活性,提高了業(yè)務流分類的精度,降低了骨干網(wǎng)業(yè)務流實時分類的實現(xiàn)代價。
WILKERSON威爾克森過濾器的IP骨干網(wǎng)流量分析
基于這種系統(tǒng)結(jié)構(gòu),給出了骨干網(wǎng)業(yè)務流實時分類前端系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)方法,并詳細討論了基于FPGA(Field Programmable Gate Array:現(xiàn)場可編程門陣列)的SEFS算法的實現(xiàn)技術。所實現(xiàn)的骨干網(wǎng)業(yè)務流實時分類前端系統(tǒng)已經(jīng)在國家急需的“一種新型互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容監(jiān)管系統(tǒng)”中得到了應用。
