一种非平稳网络延迟层析成像的方法

网络层析成像将医学、地震学等领域成熟的层析成像理论应用于通信网络领域,它通过基于端到端测量来估计网络内部的行为,为目前在国际学术界备受关注的新技术之一.本文提出了一种基于递归多感知器网络(RecurrentMultilayerPerceptron:RMLP)延迟时变参数的追踪算法,该算法能够在没有任何先验信息条件下追踪非平稳网络链路平均延迟,估计链路延迟的概率密度分布.仿真实验也验证了以上两点,同时本文提出的算法比序贯蒙特卡洛(SequentialMonteCarlo:SMC)方法[9]具有更小的估计误差.