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基于IP骨干网络的流量矩阵估计方法研究的任务书
任务书
一、背景
随着互联网的发展和普及，互联网成为了现代社会中重要的信息传递方式之一。然而，互联网的高速发展也带来了越来越大的网络流量压力，这加大了网络管理和优化的难度。因此，对网络流量进行准确的统计和估计是网络管理和优化中非常重要的一个环节。
基于IP骨干网络的流量矩阵估计就是为了解决这一问题而被提出的一种方法。通过对网络流量进行采样，然后推断出原始流量的分布情况，进而得到网络流量矩阵的估计值。该方法具有估计精度高、计算速度快等优点，因此受到了广泛的关注。
二、任务目标
本次任务的主要目标是研究基于IP骨干网络的流量矩阵估计方法，探索其原理和应用，具体的任务包括：
1.深入理解流量矩阵估计方法的原理和基本原则；
2.探究现有的流量矩阵估计方法的优缺点，分析各自适用的场景；
3.设计并实现基于IP骨干网络的流量采样方案，收集网络流量数据；
4.研究流量矩阵估计方法的数学模型和算法，实现流量矩阵的估计计算；
5.进行实验验证，比较多种流量矩阵估计方法的性能表现和适用范围，评估其准确度、精度、速度等指标；
6.结合实际网络中的应用场景，分析流量矩阵估计方法的实际应用价值和局限性，提出改进或优化的建议。
三、任务要求
1.具有较强的数学和计算机理论知识，熟练掌握Matlab或其他计算工具；
2.具备一定的网络技术基础，理解IP骨干网络的组成和特点；
3.掌握流量采样、数据分析等实际操作技能，具有良好的实验研究能力和实际应用分析能力；
4.具有一定的论文写作和报告演讲经验，可以完成本任务的相关报告和论文撰写工作。
四、实施方案
1.文献调研：对流量矩阵估计方法的相关文献进行调研和研究，建立理论基础；
2.流量采样和数据收集：设计合理的流量采样方案，搭建采样平台，并采集网络流量数据；
3.数据处理和分析：对采集到的数据进行处理和分析，提取统计特征；
4.算法实现和模型建立：根据研究结果，设计优化的流量矩阵估计算法和数学模型，并进行实现；
5.实验验证与结果分析：进行实验验证，对各种方法的性能进行比较和分析；
6.报告和论文撰写：根据研究结果，撰写出相关的报告和论文，对研究成果进行总结和评价。
五、参考文献
1.L.Li,“Internettrafficmatrices:asurvey,”IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,vol.6,no.3,pp.17-32,2004.
2.P.Deshpande,Y.Ruan,N.McKeown,andJ.Gao,“BLINC:multileveltrafficclassificationinthedark,”inProceedingsofthe2008conferenceonApplications,technologies,architectures,andprotocolsforcomputercommunications,pp.25-36,2008.
3.B.Liu,K.Wu,H.-J.Kim,andT.Zhang,“Towardsanaccurateandscalabletrafficmatrixmeasurement:asystematicstudyofdelay/losstomography,”ACMTransactionsonNetworking,vol.22,no.1,pp.17-32,2014.
4.D.Yu,H.Li,R.Guo,andY.Liu,“STAMP:EnablingpracticalSDNtrafficmeasurementandmeasurement-basedcontrol,”inProceedingsofthe2016ACMSIGCOMMConference,p.547,2016.
5.Y.Li,Y.Zhang,Y.Liu,andY.Wang,“Aflexibleandefficienttrafficmatrixestimationmethodinsoftwaredefinednetworking,”Sensors,vol.18,no.7,p.2269,2018.