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题名基于Alpha稳定自相似过程的网络业务流建模
被引量：2
- 1
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作者
葛晓虎
朱耀庭
朱光喜
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机构
华中科技大学电子与信息工程系
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2003年第11期1-4,共4页
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基金
863计划(2002AA119010)资助项目
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文摘
针对实际网络传输中存在的自相似现象,介绍了自相似的含义,指出了采用al-pha稳定过程作为建模理论的理由,给出了alpha稳定过程及线性分形稳定噪声(LFSN)过程的定义和相关性质,提出了一种新的网络业务流模型,并对新模型进行了仿真分析比较,证实新模型在描述突发性方面优于其他的自相似网络模型,因此新模型能更好地描述实际网络传输的主要特征。
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关键词
Alpha稳定自相似过程
网络传输
线性分形稳定噪声
路由器
随机过程
建模
网络业务流模型
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Keywords
Self-similar, Alpha-stable process, Network traffic modeling, Burstiness
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析
被引量：3
- 2
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作者
喻莉
白云
朱光喜
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机构
华中科技大学武汉光电国家实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期16-21,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60972016
60872010)
+2 种基金
新世纪优秀人才支持计划(070339)
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2009AA01Z205)
国家实验室基金资助项目(P080010)~~
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文摘
基于线形分形稳定噪声(LFSN)的网络业务流模型可以很好地描述流量的自相似和重尾特性,对这种模型的随机突发边界进行理论推导,得出较现有文献更为普遍的结论,尤其是其随机上界更为精确,因此在随机网络演算分析中有着重要意义。同时基于对一般LFSN过程的快速模拟,设计了一种独特的实验方法,得到突发边界随机分布的估计值,验证了理论推导的正确性。
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关键词
随机突发边界
自相似
随机网络演算
性能分析
线性分形稳定噪声
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Keywords
stochastic burstiness boundary
self-similar
stochastic network calculus
performance analysis
linear fractional stable noise
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分类号
TN711.1
[电子电信—电路与系统]
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题名LFSN自相似网络流量模型的相关结构研究
- 3
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作者
白云
喻莉
朱光喜
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机构
华中科技大学/武汉光电国家实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第10期1654-1658,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60502023)
新世纪优秀人才支持计划(NCET:070339)
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文摘
在基于一般线性分形稳定噪声(LFSN)的网络流量模型中,需要对模型与实际流量样本的相关结构进行检验,以验证模型有效性。LFSN作为一种非高斯过程,一般不存在二阶矩,使基于二阶矩的方法不再适用,给检验带来一定的困难。本文考察了样本标准自相关函数(NACF)、共变(Covariation)和共差(Codifference)这三种度量,对相关结构进行实际验证,验证后二者的有效性,提出将一般化共差作为非高斯情况下相关性度量的一种统计手段。
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关键词
网络建模
自相似
线性分形稳定噪声
相关结构
共变
共差
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Keywords
network modeling
self - similar
linear fractional stable noise
dependence structure
covariation
codifference
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分类号
TN711.1
[电子电信—电路与系统]
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题名基于长相关的网络节点有效性研究
- 4
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作者
段谟意
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机构
南京铁道职业技术学院软件学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2685-2688,共4页
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文摘
针对因节点失效而产生的网络拥塞现象,提出了一种度量节点有效性的评价指标。该指标针对实际流量的长相关特性,分别利用自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型和线性分形稳定噪声(linear fractionalstable noise,LFSN)模型建立到达流量的预测方法。深入研究了该指标与平均到达速率之间的关系,仿真实验结果表明,当平均到达速率较小时ARMA模型性能较好,反之则LFSN模型性能较好。
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关键词
节点有效性
长相关
自回归滑动平均模型
线性分形稳定噪声模型
平均到达速率
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Keywords
node availability
long-range dependence
auto-regressive and moving average model
linear fractional stable noise model
average arrival rate
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名微信流量特性分析与建模
- 5
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作者
龚莲
谭献海
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机系统应用》
2021年第10期325-330,共6页
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基金
国家科技支撑计划(2015B14B01)。
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文摘
微信是现代互联网的主要应用之一,到目前为止有关微信流量特性分析与建模的研究较少.本文以微信流量为研究对象,分析验证微信流量同时具有自相似性和突发性.针对这两种特性进行微信流量建模,采用线性分形稳定噪声模型刻画微信流量特性,完成了模型的参数估算和效果分析.本文的研究成果是后续的网络性能分析、网络流量监管等的基础.
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关键词
微信
网络流量
自相似性
突发性
线性分形稳定噪声模型
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Keywords
WeChat
network traffic
self-similarity
burstiness
linear fractional stable noise model
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分类号
TN915.06
[电子电信—通信与信息系统]
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