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随机分组抽样下流大小的分布估计

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:13
摘 要:为提高流大小分布估计的精度,比较了运用TCP流的SYN包和TCP序列号信息的几种极大似然估计(MLE)算法.结果表明,运用TCP流中的SYN包和SEQ信息对流大小的分布估计比单纯的抽样估计具有更高的准
  • 【题 名】随机分组抽样下流大小的分布估计
  • 【作 者】张海 许勇 张凌
  • 【机 构】华南理工大学计算机科学与工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2010年 第4期 162-166页 共5页
  • 【关键词】分组抽样 流大小 分布估计 网络测量
  • 【文 摘】为提高流大小分布估计的精度,比较了运用TCP流的SYN包和TCP序列号信息的几种极大似然估计(MLE)算法.结果表明,运用TCP流中的SYN包和SEQ信息对流大小的分布估计比单纯的抽样估计具有更高的准确性,其中在样本流中同时运用SYN包和SEQ信息的估计效果最佳.在此基础上结合实际提出了一种对小流采取细粒度、对大流采取粗粒度的流大小非均匀粒度分布估计算法,并以实例验证了该方法的适用性.结果表明,该方法在减少算法计算量的情况下,提高了对大流的估计精度.
 
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  • (1) 分组抽样,流大小,分布估计,网络测量
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