论文研究-一种基于流数约减的非线性公平采样算法.pdf

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文件名称：论文研究-一种基于流数约减的非线性公平采样算法.pdf
文件大小：925KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:14:30
流量测量,均匀抽样,非线性,公平抽样 针对现有采样算法存在可扩展性和公平性差的问题，提出一种基于流数约减的非线性公平采样算法（adaptive fair sampling based on reducing flow numbers，AFS-RFN）。AFS-RFN算法首先采用均匀抽样的方法对要统计流数进行约减，获得样本流集合；然后，对属于样本流集合的分组采用非线性的方法进行公平采样，实现控制统计流数目的同时保证统计流信息的准确性。仿真表明，与ANLS（adaptive non-linear sampling）算法相比，AFS-RFN算法大幅降低了存储开销，同时，将算法的公平性提高了60%。算法具有良好的可扩展性和公平性。