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J-GLOBAL ID：201202252365631375   整理番号：12A1601664

遅延トモグラフィーについて:高速アルゴリズムと空間依存モデル

On Delay Tomography: Fast Algorithms and Spatially Dependent Models

著者 (5件)： DENG Ke (Harvard Univ., MA, USA) ,  LI Yang (Harvard Univ., MA, USA) ,  ZHU Weiping (Univ. New South Wales, ACT, AUS) ,  GENG Zhi (Peking Univ., Beijing, CHN) ,  LIU Jun S. (Harvard Univ., MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 60  号： 11  ページ： 5685-5697  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークトモグラフィでは,ネットワーク特性とその特性を推定する統計法についての情報を集めるために能動プローブを用いた。本稿では遅延トモグラフィに集中するが,その際エンドツーエンド測定から回線レベルの遅延分布を推定することが目的であった。マルチキャスト実験の遅延解析に対してEMアルゴリズムを実装する新しい方法を提案したが,そのとき同一データパターンの繰返し計算を避ける遅延パターンデータベースを利用して高速化を実現した。また以前は非現実的とみられた大型ネットワークにおけるマルチキャスト実験からの最尤推定を可能とした。シミュレーションによる検討によって,提案法が従来法よりはるかに優れた性能をもつことを確認できた。

シソーラス用語： *トモグラフィー ,  *遅れ ,  *高速アルゴリズム ,  空間依存性 ,  モデル ,  通信方式 ,  最適化手法 ,  マルチキャスト ,  最尤法
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  エンドツーエンド通信 ,  ネットワークトモグラフィ ,  空間モデル ,  最尤推定 ,  *遅延

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遅延 ,  トモグラフィー ,  高速アルゴリズム ,  モデル