无尺度信息融合网络中的信息传输特征研究

发布时间：2021-07-13 06:51

　　随着当代信息技术的飞速发展,在高技术条件下的未来战争中网络化作战的优势和重要性越来越明显。1970年以来,网络中心战的概念正逐步地从理论走向实际应用。在网络中心战的大背景下,随着信息融合系统网络规模和功能快速发展,信息融合逐渐成为一个开放性的复杂网络系统。本文从复杂网络动力学角度出发,根据信息融合的要求构建信息融合网络模型,并在此基础上重点研究信息融合网络中信息传输特征。本研究为促进复杂信息融合网络动力学特征研究奠定一定的理论基础。本文首先根据信息融合功能的要求,从网络动力学特征角度分析,选择无尺度网络的BA模型作为本文研究的基本网络模型框架,并结合无尺度网络特征和信息融合的需求,提出了改进型BA模型,通过仿真实验证实了该模型的优越性。其次,提出一种适应于信息融合网络的自相似业务流模型。在研究网络的信息传输性能时,业务流是一个十分重要的组成部分。传统的业务模型大多基于Poisson模型或其改进形式,并假定业务突发长度呈负指教分布。近年来对大量的实际网络业务的测量表明:在这些业务中普遍存在着自相似性。基于这一变化,建立了能够反映真实网络流量特点的信息融合网络自相似业务流模型。这一研究更加... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

典型无尺度网络度的分布图

[43]图 3-1 实际网络流量与泊松模型产生业务量的对比Fig. 3-1 Contrast of actual data flow and the Poisson model上图两种流量是同样均值的业务流。在时间单位为 0.01 秒时，两者具有基本相似的突发性。而当时间轴的单位增大到 0.1 秒时，泊松业务的突发性逐渐减少；当时间轴单位为 1 秒时，泊松业务基本趋于平滑。而实际测得的网络业务仍具有较强的突发性。实际网络业务中存在的这种突发性不随时间轴单位变化而变化的特性就叫做自相似[44]。自相似性反应了网络流量在所有(或至少一个较大范围内)时间尺度上的27

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文度函数是一条直线，反映该分布的指数衰减特性。但在尾部的 分布比指数分布慢得多，这就是“重尾”的含义。这也说明，过程的相邻两个事件发生的时间间隔服从 Pareto 分布的话，那生的时间间隔很大的可能性也不可忽略。与我们经常碰到的分、正态分布、泊松分布等分布相比，重尾分布拥有许多本质上在实际中，服从重尾分布的随机变量能够以一定的概率升至一

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3281578