基于分数布朗运动的自相似流量判别及生成方法

发布时间：2018-03-13 09:54

  本文选题：多阶矩　切入点：随机中点位算法　出处：《计算机应用》2013年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对网络流量自相似程度判别方法较少和应用分数布朗运动(FBM)进行自相似流量模拟时可能会产生负值流量等问题,给出一种基于多阶矩的自相似流量判别方法和改进FBM模型的自相似流量模拟方法。首先通过分析样本矩的数学式,在分形矩分析的基础上得到一种多阶矩的自相似判别方法,然后对经典的随机中点置位(RMD)算法进行改进,最后对Bellcore和LBL实验室采集的真实流量数据进行自相似判别和模拟,仿真验证实验结果表明该方法的有效性。
[Abstract]:In view of the few methods of judging the degree of self-similarity of network traffic and the possibility of negative traffic when using fractional Brownian motion (FBM) to simulate self-similar traffic, A self-similar flow discrimination method based on multi-order moments and a self-similar flow simulation method based on improved FBM model are presented. Firstly, by analyzing the mathematical formula of sample moments, a self-similar discriminant method of multi-order moments is obtained on the basis of fractal moment analysis. Then the classical random midpoint placement (RMD) algorithm is improved. Finally, the real flow data collected by Bellcore and LBL laboratories are identified and simulated. The simulation results show that the proposed method is effective.
【作者单位】： 北京工业职业技术学院信息中心;国防大学信息作战与指挥训练教研部;北京航空航天大学可靠性与系统工程学院;
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1605873