摘要
针对认知移动终端业务流在多网络层具有不同复杂性的特点,提出了一种基于多时空尺度的业务特性分析方法。该方法首先建立多空间尺度业务模型,然后利用多尺度熵方法对终端业务流信息进行特征提取,对比分析不同时空尺度上网络行为的结构复杂度,探索其随时空尺度的变化规律,从而预测下一时段的业务量。实验数据分析的结果表明,该方法能够有效的实现业务流的在线监测。
For cognitive networks across multiple network layers have the characteristics of varying complexity,a traffic characteristics analysis method based on space and time scales is put forword. Firstly,the traffic model is established using multi-scale,and then network behavior at different temporal and spatial scales of structural complexity network behavior is analyzed; explore its change law of time scale,so as to accurately forecast the next period of time of business. The results of the experiment data analysis show that the method can effectively realize online monitoring of the business flow.
出处
《中国电子科学研究院学报》
2014年第6期575-581,共7页
Journal of China Academy of Electronics and Information Technology
基金
国家自然科学基金(60973027
61370212
61402127)
黑龙江省自然科学重点基金项目(ZD201102)
黑龙江省自然科学基金(F201037)
博士点基金优先发展领域项目(20122304130002)
教育部高等学校博士点基金(20102304120012)
中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF100601
HEUCFZ1213)
黑龙江省博士后基金(LBH-210204)资助
关键词
认知网络
多尺度熵
业务分析
跨层感知
cognitive network
multi-scale entropy
network traffic analysis
cross-layer perception
