南京邮电大学学报（自然科学版）
南京郵電大學學報（自然科學版）
남경유전대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE)
2011年
5期
60-65
,共6页
流测量%负载自适应%布鲁姆过滤器
流測量%負載自適應%佈魯姆過濾器
류측량%부재자괄응%포로모과려기
针对现有的数据流流量测量算法负载适应性不佳的问题,基于计数型布鲁姆过滤器,提出了一种负载自适应的数据流流量测量算法LACBF( load-adaptive counting bloom filter).采用真实的网络流量数据,对LACBF算法的性能进行了仿真验证,结果表明,LACBF算法能够在网络流量动态变化的情况下获得比现有算法更小的测量误差.
針對現有的數據流流量測量算法負載適應性不佳的問題,基于計數型佈魯姆過濾器,提齣瞭一種負載自適應的數據流流量測量算法LACBF( load-adaptive counting bloom filter).採用真實的網絡流量數據,對LACBF算法的性能進行瞭倣真驗證,結果錶明,LACBF算法能夠在網絡流量動態變化的情況下穫得比現有算法更小的測量誤差.
침대현유적수거류류량측량산법부재괄응성불가적문제,기우계수형포로모과려기,제출료일충부재자괄응적수거류류량측량산법LACBF( load-adaptive counting bloom filter).채용진실적망락류량수거,대LACBF산법적성능진행료방진험증,결과표명,LACBF산법능구재망락류량동태변화적정황하획득비현유산법경소적측량오차.
