導(dǎo)語：網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量技術(shù)論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量是網(wǎng)絡(luò)行為分析的基礎(chǔ)。本文對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的相關(guān)內(nèi)容以及網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的測(cè)量與分析進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的下一步發(fā)展進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量技術(shù)性能指標(biāo)分析與研究

1.引言

隨著Internet技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的需求空前增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)也變得越來越復(fù)雜。不斷增加的網(wǎng)絡(luò)用戶和應(yīng)用，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)沉重，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，從而引起網(wǎng)絡(luò)性能下降。這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)進(jìn)行提取與分析，對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行改善和提高。因此網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量便應(yīng)運(yùn)而生。發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)瓶頸,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置,并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中可能存在的潛在危險(xiǎn)，更加有效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)性能管理，提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的驗(yàn)證和控制，對(duì)服務(wù)提供商的服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行量化、比較和驗(yàn)證，是網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的主要目的。

2.網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的概念

2.1網(wǎng)絡(luò)性能的概念

網(wǎng)絡(luò)性能可以采用以下方式定義[1]:網(wǎng)絡(luò)性能是對(duì)一系列對(duì)于運(yùn)營(yíng)商有意義的，并可用于系統(tǒng)設(shè)計(jì)、配置、操作和維護(hù)的參數(shù)進(jìn)行測(cè)量所得到的結(jié)果。可見，網(wǎng)絡(luò)性能是與終端性能以及用戶的操作無關(guān)的，是網(wǎng)絡(luò)本身特性的體現(xiàn)，可以由一系列的性能參數(shù)來測(cè)量和描述。

2.2網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)的概念

對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行度量和描述的工具就是網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)。IETF和ITU-T都各自定義了一套性能參數(shù)，并且還在不斷的補(bǔ)充和修訂之中。

2.2.1性能參數(shù)的制定原則

網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)的制定必須遵循如下幾個(gè)原則：

1)性能參數(shù)必須是具體的和有明確定義的；

2)性能參數(shù)的測(cè)量方法對(duì)于同一參數(shù)必須具有可重復(fù)性，即在相同條件下多次使用該方法所獲得的測(cè)量結(jié)果應(yīng)該相同；

3)性能參數(shù)必須具有公平性，即對(duì)同種網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量結(jié)果不應(yīng)有差異而對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量結(jié)果則應(yīng)出現(xiàn)差異；

4)性能參數(shù)必須有助于用戶和運(yùn)營(yíng)商了解他們所使用或提供的IP網(wǎng)絡(luò)性能；

5)性能參數(shù)必須排除人為因素；

2.2.2ITU-T定義的IP網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)

ITU-T對(duì)IP網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)的定義[2]包括：

1)IP包傳輸延遲(PacketTransferDelay,IPTD)

2)IP包時(shí)延變化(IPPacketDelayVariation,IPDV)

3)IP包誤差率(IPPacketErrorRateIPER)

4)IP包丟失率(IPPacketLassRate,IPLR)

5)虛假IP包率(SpuriousIPPacketRate)

6)流量參數(shù)(Flowrelatedparameters)

7)業(yè)務(wù)可用性(IPServiceAvailability)

2.2.3IETF定義的IP網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)

IETF將性能參數(shù)[3]稱為“度量(Metric)。由IPPM(IPPerformanceMetrics)工作組來負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)性能方面的研究及性能參數(shù)的制定。IETF對(duì)IP網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)的定義包括：

1)IP連接性

2)IP包傳送時(shí)延

3)IP包丟失率

4)IP包時(shí)延變化

5)流量參數(shù)

2.3網(wǎng)絡(luò)性能結(jié)構(gòu)模型

從空間的角度來看，網(wǎng)絡(luò)整體性能可以分為兩種結(jié)構(gòu)：立體結(jié)構(gòu)模型和水平結(jié)構(gòu)模型。

2.3.1立體結(jié)構(gòu)模型

IP網(wǎng)絡(luò)就其協(xié)議棧來說是一個(gè)層次化的網(wǎng)絡(luò)，因此，對(duì)IP網(wǎng)絡(luò)性能的研究也可以按照一種自上而下的方法進(jìn)行。可以以IP層的性能為基礎(chǔ)，來研究IP層不同性能與上層不同應(yīng)用性能之間的映射關(guān)系。

2.3.2水平結(jié)構(gòu)模型

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的性能，用戶主要關(guān)心的是端到端的性能，因此從用戶的角度來看，可以利用水平結(jié)構(gòu)模型來對(duì)IP網(wǎng)絡(luò)的端到端性能進(jìn)行分析。

3.網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的方法

網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量涉及到許多內(nèi)容，如采用主動(dòng)方式還是被動(dòng)方式進(jìn)行測(cè)量；發(fā)送測(cè)量包的類型；發(fā)送與截取測(cè)量包的采樣方式；所采用的測(cè)量體系結(jié)構(gòu)是集中式還是分布式等等。

3.1測(cè)量包

網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量中，影響測(cè)量結(jié)果的一個(gè)重要因素就是測(cè)量數(shù)據(jù)包的類型。

3.1.1P類型包

類型P是對(duì)IP包類型的一種通用的聲明。只要一個(gè)性能參數(shù)的值取決于對(duì)測(cè)量中采用的包的類型，那么參數(shù)的名稱一定要包含一個(gè)具體的類型聲明。

3.1.2標(biāo)準(zhǔn)形式的測(cè)量包

在定義一個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)時(shí)，應(yīng)默認(rèn)測(cè)量中使用的是標(biāo)準(zhǔn)類型的包。比如可以定義一個(gè)IP連通性度量為：“IP某字段為0的標(biāo)準(zhǔn)形式的P類型IP連通性”。在實(shí)際測(cè)量中，很多情況下包長(zhǎng)會(huì)影響絕大多數(shù)性能參數(shù)的測(cè)量結(jié)果，包長(zhǎng)的變化對(duì)于不同目的的測(cè)量來說影響也會(huì)不一樣。3.2主動(dòng)測(cè)量與被動(dòng)測(cè)量方式

最常見的IP網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量方法有兩類:主動(dòng)測(cè)量和被動(dòng)測(cè)量。這兩種方法的作用和特點(diǎn)不同，可以相互作為補(bǔ)充。

3.2.1主動(dòng)測(cè)量

主動(dòng)測(cè)量是在選定的測(cè)量點(diǎn)上利用測(cè)量工具有目的地主動(dòng)產(chǎn)生測(cè)量流量，注入網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)流的傳送情況來分析網(wǎng)絡(luò)的性能。主動(dòng)測(cè)量的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)測(cè)量過程的可控性比較高，靈活、機(jī)動(dòng)，易于進(jìn)行端到端的性能測(cè)量；缺點(diǎn)是注入的測(cè)量流量會(huì)改變網(wǎng)絡(luò)本身的運(yùn)行情況，使得測(cè)量的結(jié)果與實(shí)際情況存在一定的偏差，而且測(cè)量流量還會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)。主動(dòng)測(cè)量在性能參數(shù)的測(cè)量中應(yīng)用十分廣泛，目前大多數(shù)測(cè)量系統(tǒng)都涉及到主動(dòng)測(cè)量。

要對(duì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行主動(dòng)測(cè)量，需要一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)，這種主動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)一般包括以下四個(gè)部分:測(cè)量節(jié)點(diǎn)（探針）、中心服務(wù)器、中心數(shù)據(jù)庫和分析服務(wù)器。有中心服務(wù)器對(duì)測(cè)量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行控制，由測(cè)量節(jié)點(diǎn)執(zhí)行測(cè)量任務(wù)，測(cè)量數(shù)據(jù)由中心數(shù)據(jù)庫保存，數(shù)據(jù)分析則由分析服務(wù)器完成。

3.2.2被動(dòng)測(cè)量

被動(dòng)測(cè)量是指在鏈路或設(shè)備(如路由器，交換機(jī)等)上利用測(cè)量設(shè)備對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，而不需要產(chǎn)生多余流量的測(cè)量方法。被動(dòng)測(cè)量的優(yōu)點(diǎn)在于理論上它不產(chǎn)生多余流量，不會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)；其缺點(diǎn)在于被動(dòng)測(cè)量基本上是基于對(duì)單個(gè)設(shè)備的監(jiān)測(cè)，很難對(duì)網(wǎng)絡(luò)端到端的性能進(jìn)行分析，并且可能實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)量過大，另外還存在用戶數(shù)據(jù)泄漏等安全性和隱私問題。

被動(dòng)測(cè)量非常適合用來進(jìn)行流量測(cè)量。

3.2.3主動(dòng)測(cè)量與被動(dòng)測(cè)量的結(jié)合

主動(dòng)測(cè)量與被動(dòng)測(cè)量各有其優(yōu)、缺點(diǎn)，而且對(duì)于不同的性能參數(shù)來說，主動(dòng)測(cè)量和被動(dòng)測(cè)量也都有其各自的用途。因此，將主動(dòng)測(cè)量與被動(dòng)測(cè)量相結(jié)合將會(huì)給網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量帶來新的發(fā)展。

3.3測(cè)量中的抽樣

3.3.1抽樣概念

抽樣，也叫采樣，抽樣的特性是由抽樣過程所服從的分布函數(shù)所決定的。研究抽樣，主要就是研究其分布函數(shù)。對(duì)于主動(dòng)測(cè)量，其抽樣是指發(fā)送測(cè)量數(shù)據(jù)包的過程；對(duì)于被動(dòng)測(cè)量來說，抽樣則是指從業(yè)務(wù)流量中采集測(cè)量數(shù)據(jù)的過程。

3.3.2抽樣方法

依據(jù)抽樣時(shí)間間隔所服從的分布，抽樣方法可分為很多種，目前比較常用的抽樣方法是周期抽樣、隨機(jī)附加抽樣和泊松抽樣[4]。周期抽樣是一種最簡(jiǎn)單的抽樣方式，每隔固定時(shí)間產(chǎn)生一次抽樣。因?yàn)楹?jiǎn)單，所以應(yīng)用的很多。但它存在以下一些缺點(diǎn):測(cè)量容易具有周期性、具有很強(qiáng)的可預(yù)測(cè)性、會(huì)使被測(cè)網(wǎng)絡(luò)陷入一種同步狀態(tài)。隨機(jī)附加抽樣的抽樣間隔的產(chǎn)生是相互獨(dú)立的，并服從某種分布函數(shù)，這種抽樣方法的優(yōu)劣取決于分布函數(shù)：當(dāng)時(shí)間間隔以概率1取某個(gè)常數(shù)，那么該抽樣就退化為周期抽樣。隨機(jī)附加抽樣的主要優(yōu)點(diǎn)在于其抽樣間隔是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此可以避免對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生同步效應(yīng)，它的主要缺點(diǎn)是由于抽樣不是以固定間隔進(jìn)行，從而導(dǎo)致頻域分析復(fù)雜化。

在RFC2330中，推薦泊松抽樣，它的時(shí)間間隔符合泊松分布，它的優(yōu)點(diǎn)是：能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)測(cè)量結(jié)果的無偏估計(jì)、測(cè)量結(jié)果不可預(yù)測(cè)、不會(huì)產(chǎn)生同步現(xiàn)象。但是，由于指數(shù)函數(shù)是無界的，因此泊松抽樣有可能產(chǎn)生很長(zhǎng)的抽樣間隔，因此，實(shí)際應(yīng)用中可以限定一個(gè)最大間隔值，以加速抽樣過程的收斂。

4.性能指標(biāo)的測(cè)量與分析

4.1連接性

連接性[5]也稱可用性、連通性或者可達(dá)性，嚴(yán)格說應(yīng)該是網(wǎng)絡(luò)的基本能力或?qū)傩?，不能稱為性能，但I(xiàn)TU-T建議可以用一些方法進(jìn)行定量的測(cè)量。目前還提出了連通率的概念，根據(jù)連通率的分布狀況建立擬合模型。

4.2延遲

延遲的定義是[6]：IP包穿越一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)段所經(jīng)歷的時(shí)間。延遲由固定延遲和可變延遲兩部分組成[7][8]。固定延遲基本不變，由傳播延遲和傳輸延遲構(gòu)成；可變延遲由中間路由器處理延遲和排隊(duì)等待延遲兩部分構(gòu)成。對(duì)于單向延遲測(cè)量要求時(shí)鐘嚴(yán)格同步，這在實(shí)際的測(cè)量中很難做到，許多測(cè)量方案都采用往返延遲，以避開時(shí)鐘同步問題。

往返延遲的測(cè)量方法是：入口路由器將測(cè)量包打上時(shí)戳后，發(fā)送到出口路由器。出口路由器一接收到測(cè)量包便打上時(shí)戳，隨后立即使該數(shù)據(jù)包原路返回。入口路由器接收到返回的數(shù)據(jù)包之后就可以評(píng)估路徑的端到端時(shí)延。4.3丟包率

丟包率的定義是[9]：丟失的IP包與所有的IP包的比值。許多因素會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)上傳輸時(shí)被丟棄，例如數(shù)據(jù)包的大小以及數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)鏈路的擁塞狀況等。

為了評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的丟包率，一般采用直接發(fā)送測(cè)量包來進(jìn)行測(cè)量。對(duì)丟包率進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估與預(yù)測(cè)則需要一定的數(shù)學(xué)模型。目前評(píng)估網(wǎng)絡(luò)丟包率的模型主要有貝努利模型、馬爾可夫模型和隱馬爾可夫模型等等[10]。貝努利模型是基于獨(dú)立同分布的，即假定每個(gè)數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)上傳輸時(shí)被丟棄的概率是不相關(guān)的，因此它比較簡(jiǎn)單但預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度以及可靠性都不太理想。但是，由于先進(jìn)先出的排隊(duì)方式的采用，使得包丟失之間有很強(qiáng)的相關(guān)性，即在傳輸過程中，包被丟失受上一個(gè)包丟失的影響相當(dāng)大。假定用隨機(jī)變量Xi代表包的丟失事件，Xi=0表示包丟失，而Xi=1表

示包未丟失。則第i個(gè)包丟失的概率為P[Xi|Xi-1,Xi-2,…Xi-n],Xi-1,Xi-2,...Xi-n取所有的組合情況。當(dāng)N=2時(shí)，該Markov鏈退化為著名的Gilbert模型。隱馬爾可夫模型是對(duì)馬爾可夫模型的改進(jìn)。

MayaYajnik等人所作的172小時(shí)的測(cè)量試驗(yàn)[11]結(jié)果表明，在不同的數(shù)據(jù)采樣間隔下（20ms,40ms,80ms,160ms）采用三種不同的丟包率分析模型進(jìn)行分析得到的結(jié)果完全不同，在不同的估計(jì)精確度的要求下實(shí)驗(yàn)結(jié)果也各有不同。因此，目前需要能夠精確描述丟包率的數(shù)學(xué)模型。

4.4帶寬

帶寬一般分為瓶頸帶寬和可用帶寬。瓶頸帶寬是指當(dāng)一條路徑（通路）中沒有其它背景流量時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能夠提供的最大的吞吐量。對(duì)瓶頸帶寬的測(cè)量一般采用包對(duì)(packetpair)技術(shù)，但是由于交叉流量的存在會(huì)出現(xiàn)“時(shí)間壓縮”或“時(shí)間延伸”現(xiàn)象，從而會(huì)引起瓶頸帶寬的高估或低估。另外，還有包列等其它測(cè)量技術(shù)。

可用帶寬是指在網(wǎng)絡(luò)路徑（通路）存在背景流量的情況下，能夠提供給某個(gè)業(yè)務(wù)的最大吞吐量。因?yàn)楸尘傲髁康某霈F(xiàn)與否及其占用的帶寬都是隨機(jī)的，所以可用帶寬的測(cè)量比較困難。一般采用根據(jù)單向延遲變化情況可用帶寬進(jìn)行逼近。其基本思想是：當(dāng)以大于可用帶寬的速率發(fā)送測(cè)量包時(shí)，單向延遲會(huì)呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，而以小于可用帶寬的速率發(fā)送測(cè)量包時(shí)，單向延遲不會(huì)變化。所以，發(fā)送端可以根據(jù)上一次發(fā)送測(cè)量包時(shí)單向延遲的變化情況動(dòng)態(tài)調(diào)整此次發(fā)送測(cè)量包的速率，直到單向延遲不再發(fā)生增大趨勢(shì)為止，然后用最近兩次發(fā)送測(cè)量包速率的平均值來估計(jì)可用帶寬

瓶頸帶寬反映了路徑的靜態(tài)特征，而可用帶寬真正反映了在某一段時(shí)間內(nèi)鏈路的實(shí)際通信能力，所以可用帶寬的測(cè)量具有更重要的意義。

4.5流量參數(shù)

ITU-T提出兩種流量參數(shù)作為參考：一種是以一段時(shí)間間隔內(nèi)在測(cè)量點(diǎn)上觀測(cè)到的所有傳輸成功的IP包數(shù)量除以時(shí)間間隔，即包吞吐量；另一種是基于字節(jié)吞吐量：用傳輸成功的IP包中總字節(jié)數(shù)除以時(shí)間間隔。

Internet業(yè)務(wù)量的高突發(fā)性以及網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性，使得網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性，建立流量模型越發(fā)變得重要。早期的網(wǎng)絡(luò)流量模型，是經(jīng)典流量模型，也即借鑒PSTN的流量模型，用poisson模型描述數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的流量,以及后來的分組火車模型，Markov模型等等。隨著網(wǎng)絡(luò)流量子相似性的發(fā)現(xiàn)，基于自相似模型的流量建模研究也取得了不少進(jìn)展和得到了廣泛的應(yīng)用,譬如分形布朗運(yùn)動(dòng)模型和分形高斯噪聲模型以及小波理論分析等等。高速網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展使得對(duì)巨大的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行直接測(cè)量幾乎不可能，同時(shí)，大量的流量日志也使流量分析變得相當(dāng)困難。為了解決這一問題，近幾年，流量抽樣測(cè)量研究已成為高速網(wǎng)絡(luò)流量測(cè)量的研究重點(diǎn)。

5．網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的展望

網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量中還有許多關(guān)鍵技術(shù)值得研究。例如：?jiǎn)蜗驕y(cè)量中的時(shí)鐘同步問題；主動(dòng)測(cè)量與被動(dòng)測(cè)量的抽樣算法研究；多種測(cè)量工具之間的協(xié)同工作；網(wǎng)絡(luò)測(cè)量體系結(jié)構(gòu)的搭建；性能指標(biāo)的量化問題；性能指標(biāo)的模型化分析[12]～[16]；對(duì)網(wǎng)絡(luò)未來狀況進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)；對(duì)海量測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或者利用已有的模型(Petri網(wǎng)、自相似性、排隊(duì)論)研究其自相似性特征[17]~[19]；測(cè)量與分析結(jié)果的可視化，以及由測(cè)量所引起的安全性問題等等都是目前和今后所要研究的重要內(nèi)容。隨著網(wǎng)絡(luò)性能相關(guān)理論、測(cè)量方法、分析模型研究的逐漸深入、各種測(cè)量工具的不斷出現(xiàn)以及大型測(cè)量項(xiàng)目的不斷開展，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)會(huì)越來越深刻，從而不斷地推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向前發(fā)展。6．結(jié)束語：

本文對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量技術(shù)的主要方面進(jìn)行了介紹和分析并對(duì)未來網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量的研究重點(diǎn)進(jìn)行了展望。

參考文獻(xiàn)

[1]ITU-T建議1.350

[2]ITU-T，建議Y1540

[3]IETF,RFC2330,"FrameworkforIPPerformanceMetrics"TableofContents6

[4]IETF,RFC2330,"FrameworkforIPPerformanceMetrics"TableofContents11

[5]IETF,RFC2678,"IPPMMetricsMeasuringConnectivity"

[5]IETF,RFC2679,"AOne-wayDelayMetricforIPPM"

[6]IETF,RFC2681,"ARound-tripDelayMetricforIPPM"

[7]IETF.RFC3393,"IPPacketDelayVariationMetricforIPPM"

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[8]IETF,RFC2680,"AOne-wayPacketLossMetricforIPPM"

[9]H.SanneckandG.CarleGMDFokus,Kaiserin-Augusta-Allee31,D-10589Berlin,Germany,"AFramework

ModelforPacketLossMetricsBasedonLossRunlengths"

[10]MayaYajnik,SueMoon,JimKuroseandDonTowsley,"MeasurementandModellingoftheTemporal

DependenceinPacketLoss",DepartmentofComputerScienceUniversityofMassachusettsAmherst,MA01003

USA

[11]JacobsonV,"PathcharATooltoInferCharacteristicsofInternetPaths."

[12]LOPRESTIF,DUFFIELDNG,HOROWITZJ,etal.“Multicast-basedInferenceofNetworkInternet-Delay

Distributions”.UniversityofMassachusetts,Amherst,ComputerScience,TechnicalReportUM-CS-1999-055,

1999.

[13]DUFFIELDNG,LOPRESTIF.“Multicastinferenceofpacketdelayvarianceatinteriornetworklinks”.

IEEEINFOCOM2000[C].TelAvivIsrael,2000.

[14]HUANGL,SEZAKIK.“End-to-endInternetDelayDynamics”.IEICETechnicalReportofCQWG,May

2000.

[15]OHSAKIH,MURATAM,MIYAHARAH,“Modelingend-to-endpacketdelaydynamicsoftheInternet”

usingsystemidentification[A].InternationalTeletrafficCongress17[C].SalvadordaBahia,Brazil,2001.

[16]SueB.Moon,"MeasurementandAnalysisofEnd-to-EndDelayandLossinTheInternet"

[17]J.-C.Bolot.“End-to-endpacketdelayandlossbehaviorintheInternet”.InProceedingsofACMSIGCOMM,

SanFrancisco,August1993.

[18]V.Paxson,“MeasurementsandAnalysisofEnd-to-EndInternetDynamics”,Ph.D.dissertation,1997.

[19]張宏莉，方濱興，胡銘曾，姜譽(yù)，詹春艷，張樹峰，“Internet測(cè)量與分析綜述”，軟件學(xué)報(bào)，2003年1

月，Vol.14,No.