| 講演名 | 2011-03-04 l_1/l_2最適化手法を用いたネットワークトモグラフィ(NW解析(2)・計測・検出) 松田 崇弘, 永原 正章, 林 和則, |
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| 抄録(和) | ネットワークトモグラフィは,エンド-エンド間のパケットの授受で得られる情報からリンクロス率やリンク遅延等ネットワーク内部の状態を推定する手法である.本稿では,スパースべクトルの推定手法として知られる圧縮センシング(ComPressed Sensing)を用いたネットワークトモグラフィを提案する.提案方式は,ネットワーク中のリンク状態をスパースべクトルと近似し,圧縮センシングの性質を用いることにより,品質の劣悪なリンクのみを抽出してそれらの状態推定を可能とする技術である.提案方式では,圧縮センシングを実現するため,l_1ノルムとl_2ノルムにより目的関数を構成するl_1/l_2最適化手法を用いる.l_1/l_2最適化を用いた場合,目的関数内の 21 ノルムと 12 ノルムの割合を決めるパラメータを調節することにより,抽出されるリンク品質の闘値を変更することができる.リンク状態として,リンクロス率およびリンク遅延を想定し,シミュレーション実験により提案方式の性能評価を行う. |
| 抄録(英) | Network tomography is an inference technique for internal network characteristics such as link loss rates and link delays from end-to-end measurements. In this article, we propose a network tomography technique with compressed sensing, which is an emerging theory in signal/image processing for acquiring sparse vectors with l_1 norm optimization. In the proposed scheme, compressed sensing works well as a two-class classifier of links as well as a link quality estimator. Namely, according to qualities of links, it classifies them into lower or higher quality classes and estimates the quality of links in the lower link class. Compressed sensing in the proposed scheme is based on l_1/l_2 optimization, where the cost function is defined as a linear combination of l_1 and l_2 norms. The parameter in the cost function can adjust the threshold of link quality between lower and higher quality classes. With simulation experiments, we evaluate the proposed scheme for link loss rates and link delays. |
| キーワード(和) | ネットワークトモグラフイ / 圧縮センシング / l_1/l_2最適化 |
| キーワード(英) | network tomography / compressed sensing / l_1/l_2 optimization |
| 資料番号 | IN2010-179 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
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| 開催期間 | 2011/2/24(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information Networks (IN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | l_1/l_2最適化手法を用いたネットワークトモグラフィ(NW解析(2)・計測・検出) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Network Tomography with l_1/l_2 Optimization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワークトモグラフイ / network tomography |
| キーワード(2)（和/英） | 圧縮センシング / compressed sensing |
| キーワード(3)（和/英） | l_1/l_2最適化 / l_1/l_2 optimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松田 崇弘 / Takahiro MATSUDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 永原 正章 / Masaaki NAGAHARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学大学院情報学研究科 Graduate School of Infomatics, Kyoto University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 林 和則 / Kazunori HAYASHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学大学院情報学研究科 Graduate School of Infomatics, Kyoto University |
| 発表年月日 | 2011-03-04 |
| 資料番号 | IN2010-179 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 449 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |