基于小波分析的WiMax网络业务流长相关性

发布时间：2018-02-14 02:40

  本文关键词： WiMax业务流 长相关性 Hurst参数 小波分析　出处：《东南大学学报(自然科学版)》2013年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了精确有效地检测WiMax网络业务流的长相关性,利用自相似随机过程和小波变换都具有尺度不变性的特性,建立了表征长相关性的Hurst参数和小波系数的统计量.研究了业务流长相关性的小波估计法,反复选择小波消失矩和优化尺度参数的范围,减小这些因素对检测结果的影响.利用ON/OFF模型仿真WiMax网络中5种不同类型业务流,然后使用小波估计法对trace文件进行分析.检测分析结果表明:实时业务流的长相关性比较小,非实时业务流的长相关性相对较大;随着网络负载的增大,业务流的长相关性会略有变化,聚合业务流的长相关性的检测值与理论值基本吻合.
[Abstract]:In order to detect the long correlation of WiMax network traffic accurately and effectively, the self-similar stochastic process and wavelet transform are both scale-invariant. The statistics of Hurst parameters and wavelet coefficients representing long correlation are established. The wavelet estimation method of traffic flow correlation is studied, and the range of wavelet vanishing moments and optimized scale parameters is repeatedly selected. ON/OFF model is used to simulate five different types of traffic flow in WiMax network, and then wavelet estimation is used to analyze the trace file. The detection and analysis results show that the long correlation of real-time traffic flow is small. With the increase of network load, the long correlation of traffic flow will change slightly, and the detection value of long correlation of aggregate traffic is basically consistent with the theoretical value.
【作者单位】： 东南大学计算机科学与工程学院;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室;南京林业大学信息科学技术学院;
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK2011335)
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1509689