计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (4): 112-114.

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自相似网络流量差分分析新方法

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60502023).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 多媒体网络流量具有重尾特性及自相似特性,已得到了广泛的认同。而Alpha-stable过程作为Gaussian过程的推广能很好地描述重尾特性及自相似特性。在简要介绍了Alpha-stable分布和Alpha-stable过程的基础上,本文研究分析了当前基于线形分形稳定噪声(LFSN)理论的网络业务流量模型,并提出了基于差分分析的新方法及基于差分分析的LFSN流量模型参数估计新方法。对Bellcore实验室采集数据的拟合验证结果表明,该估计方法能准确确定模型参数。

关键词: 网络流量建模 Alpha-stable分布 线形分形稳定噪声 差分分析 参数估计

Abstract: The fact that multi-media network traffic is with heavy-tail character and self-similar character has been known to researchers. At the same time, Alpha-stable process, the extension of Gaussian process, has the advantage of modeling heavy-tail character

Key words: Network traffic model, Alpha-stable distribution, Linear fractional stable noise, Difference analysis, Pa-rameter estimation method

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