动态网络下稳健定位
结合图卷积与能量优化的IP定位模型，通过蒙特卡洛采样模拟动态网络条件，提升定位精度与稳健性。
Liu, Xueting · Xiaohan, Wang · Chao, Li · Walker, Joojo · Tai, Wenxin · Ting, Zhong · Wang, Yong · Zhou F. · Chen, Kai
Computer Networks 2025
训练时用蒙特卡洛采样模拟动态网络条件，使模型对网络变化敏感度低，定位结果更稳定。
推理阶段采用梯度上升方法，增强模型在波动的网络条件下的适应能力。
不确定性量化评估显示模型对网络变化不敏感，可直接用于实际网络环境。
图卷积网络对IP间的空间与拓扑关系建模，能有效捕捉网络结构中的复杂依赖。