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主动端到端离散式时延分布估计方法研究
摘要
时延是网络中的重要指标之一，为了准确地进行网络性能评估和优化，需要进行时延分布的估计。本文针对主动端到端离散式时延分布估计，介绍了常见的方法，并探讨其优缺点，最后提出一种基于数据流的方法，可以更准确地估计时延分布。
关键词：时延分布估计；离散式时延；数据流
引言
时延是网络中一个非常关键的性能指标。准确地测量和评估网络的时延性能，对于优化网络的性能和提升用户体验具有非常重要的作用。在网络中，主动端到端的时延分布估计也成为了网络性能分析中的一个重要问题。主动端到端的时延是指从发送方发送数据开始到接收方接收数据结束所经历的全部时延。离散式时延是指在主动端到端的时延分布中，时延取值是有限的，非连续的情况。
在实际网络中，由于网络的复杂性和不稳定性，进行主动端到端的时延测量与分析是非常有挑战性的。如何准确地评估离散式时延分布，一直是网络领域的研究热点。本文将介绍主动端到端离散式时延分布估计的常见方法，并比较其优缺点。最后，我们提出了一种基于数据流的方法，可以更准确地估计时延分布。
主动端到端离散式时延分布估计方法
主动端到端离散式时延分布估计方法主要包括两种：基于网络波形的方法和基于数据流的方法。
1.基于网络波形的方法
基于网络波形的方法是一种广泛使用的主动测量时延的方式。它的基本思想是，在发送方向上发送一定长度的测试信息，然后等待接收方发送确定信号。通过计算测试信息的发送和接收时间，可以获得主动端到端的时延。
基于网络波形的方法的优点是简单易用，通用性强。但是，该方法仍然存在以下一些缺点：
（1）波形失真：在信道受干扰的情况下，波形会失真，导致时延测试的不准确性。
（2）固定包长：基于网络波形的方法需要发送一定长度的测试信息，因此难以分析时延较短的数据流。
（3）偏差较大：由于包的发送和接收存在一定的噪声，因此基于网络波形的方法得到的时延分布结果通常存在一定的偏差。
2.基于数据流的方法
基于数据流的方法是一种新的主动端到端离散式时延分布估计方法，它通过记录数据流的详细信息，在流级别上精确地确定主动端到端的时延分布。这种方法的主要思想是，在发送端记录流的发送时间戳，接收端记录流的接收时间戳。然后可以根据时间戳计算主动端到端离散式时延分布。
基于数据流的方法具有以下优点：
（1）更加准确：记录数据流的详细信息，可以更精确地确定主动端到端的时延分布。
（2）可伸缩性强：基于数据流的方法没有发送固定长度的包的限制，因此可以分析时延较短的数据流。
（3）鲁棒性更强：基于数据流的方法不需要进行波形恢复，在信道受干扰的情况下也能够准确地确定主动端到端的时延分布。
结论
主动端到端离散式时延分布估计是网络性能评估的重要问题。本文介绍了主动端到端离散式时延分布估计的两种常见方法，并比较了它们的优缺点。在这些方法中，基于波形的方法是传统的主动测量时延的方式，具有简单易用的优点。但是，这种方法在遇到信道受干扰和时延较短的数据流时可能出现问题。基于数据流的方法是一种新的主动端到端离散式时延分布估计方法，它具有更高的准确性和更强的可伸缩性。因此，基于数据流的方法是目前更加可行的一种主动端到端离散式时延分布估计方式。