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网络中突发业务自相似建模及其Hurst系数估计

Self-similar Traffic Modeling in Network and Its Hurst Index Estimation

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【作者】 王成刘金刚刘汉武

【Author】 WANG Cheng1,2, LIU Jingang1,2, LIU Hanwu1,2 ( 1. Joint Faculty of Computer Scientific Research, Capital Normal University, Beijing 100037; 2. Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080)

【机构】 首都师范大学计算机科学联合研究院首都师范大学计算机科学联合研究院 北京100037中国科学院计算技术研究所北京100080北京100037中国科学院计算技术研究所

【摘要】 提出了一种基于自回归AR模型的Hurst系数的估计方法,并给出了数学推导过程。采用真实网络突发业务的仿真结果表明,该文所提出的方法比传统的R/S法等估计方法具有更高的估计精度,能更好地反映真实网络业务流量的自相似性。该方法可望用于网络业务流量的管理和网络拥塞控制。

【Abstract】 This paper proposes a Hurst index estimation method based on autoregressive(e.g. AR) model, and presents mathematic inference process. Simulation results based on real traffic data show that the proposed method is better than those methods such as R/S, at the same time, using this method to estimate Hurst index can reveal the self-similar of real network traffic well. Thus this method can be applied to the network traffic management and network congestion control.

【基金】 国家“863”计划基金资助项目(2001AA114201)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年02期
  • 【分类号】TN915
  • 【被引频次】11
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