自相似网络流量Hurst指数估计算法

发布时间：2018-02-01 00:04

  本文关键词： 自相似 Hurst参数 DFGN模型 Haar小波　出处：《科学技术与工程》2013年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Hurst参数是表征网络业务自相似性的重要参数,在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确地估计是高速宽带网络(如ATM)实施流量控制和缓冲资源分配的前提。提出一种基于DFGN模型和Haar小波的Hurst参数估计方法。仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明,所述方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性,比传统方法具有更好的性能。
[Abstract]:Hurst parameter is an important parameter to characterize the self-similarity of network services. The Hurst parameters of burst services are fast in a certain observation time. Accurate estimation of high-speed broadband networks (e.g. ATM). This paper presents a Hurst parameter estimation method based on DFGN model and Haar wavelet. The simulation results of DFBM and real self-similar network traffic data are presented. The results show that. The method improves the efficiency and accuracy of Hurst parameter estimation and has better performance than the traditional method.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)经济管理学院;天津大学理学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(12cx04006B);中央高校基本科研业务费专项资金项目(10CX05003B) 山东省高等学校人文社会科学研究项目(J12WF53)资助
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 近年来,计算机网络得到了飞速的发展,对大量网络数据的研究分析表明:实际网络业务具有统计上的自相似性。传统业务模型[1],具有短时相关性,无法描述业务的自相似性。传统的网络分析与控制技术不再适用,需要发展新的理论和技术。由于自相似性,其自相似参数——Hurst参数成为表

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本文编号：1480357