發(fā)布時間：2018-02-01 00:04

  本文關鍵詞： 自相似 Hurst參數(shù) DFGN模型 Haar小波　出處：《科學技術與工程》2013年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Hurst參數(shù)是表征網絡業(yè)務自相似性的重要參數(shù),在一定的觀察時間內對突發(fā)業(yè)務的Hurst參數(shù)進行快速、準確地估計是高速寬帶網絡(如ATM)實施流量控制和緩沖資源分配的前提。提出一種基于DFGN模型和Haar小波的Hurst參數(shù)估計方法。仿真生成的DFBM和真實自相似網絡業(yè)務數(shù)據的計算結果均表明,所述方法提高了Hurst參數(shù)估計的效率和準確性,比傳統(tǒng)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.
【作者單位】： 中國石油大學(華東)經濟管理學院;天津大學理學院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(12cx04006B);中央高�；�本科研業(yè)務費專項資金項目(10CX05003B) 山東省高等學校人文社會科學研究項目(J12WF53)資助
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 近年來,計算機網絡得到了飛速的發(fā)展,對大量網絡數(shù)據的研究分析表明:實際網絡業(yè)務具有統(tǒng)計上的自相似性。傳統(tǒng)業(yè)務模型[1],具有短時相關性,無法描述業(yè)務的自相似性。傳統(tǒng)的網絡分析與控制技術不再適用,需要發(fā)展新的理論和技術。由于自相似性,其自相似參數(shù)——Hurst參數(shù)成為表

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本文編號：1480357