基于回归分析的中心/外围网络特性测量与预测——WSNs 中性能自管理的参数化基础
性能
2013-08-20 v1 网络与互联网体系结构
摘要
就所期望的应用结果质量而言，预测底层网络结构的性能相关行为变得越来越不可或缺。然而，在无线网络系统中可靠预测诸如分组传输延迟等 QoS 指标仍是一项具有挑战性的任务。尽管现有方法在特定假设下技术上能够确定此类网络特性，但它们大多抽象掉了对时间网络性能动态具有本质影响的原始方面。此外，它们通常需要辅助资源与实际网络组件一起实施和部署。在开发一种用于任何类型环境中易失性能特性自检和预测的轻量级基于测量的替代方案的过程中，我们有选择地研究了常见无线网络技术（如无线传感器网络，WSNs）特有的各种参数下的消息传递持续时间和分组丢失率。我们的实践实验揭示了常被低估的介质访问延迟与多种主要影响因素之间的关系，包括分组大小、退避周期以及竞争通信介质的邻居节点数量。选定加权驱动因子的封闭公式化，使得即使在资源匮乏的 WSN 设备上，也能对给定网络参数的任意配置进行节点间分组传输延迟的平均情况预测。我们在基本多跳网络场景中验证了我们的预测方法。现场测试结果证明了我们这种基于自主分布式协调的本地测量和基于回归计算的网络特性估计方法的基本可行性和高精度，为未来基于自主分布式协调的网络特性自管理铺平了道路。
引用
@article{arxiv.1308.3855,
title = {Measurement and Prediction of Centrical/Peripheral Network Properties based on Regression Analysis - A Parametric Foundation for Performance Self-Management in WSNs},
author = {Adam Bachorek and Bagavathiannan Palanisamy and Jens B. Schmitt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.3855},
year = {2013}
}