摘要
网络业务具有自相似性。为了有效地对自相似数据业务流进行控制、管理与疏导,必须快速获得业务流的Hurst参数。该文通过分析自相似业务流的特性,在研究小波分解、经验模态分解和R/S估值过程的基础上,提出一种快速(数据量每减少50%,估值时间减少85.7%)、高精度的Hurst指数估值方法,可直接用于网络业务的实时监测、调度和路由仲裁。
The data traffic in the Internet is self-similar. In order to realize the control, management and grooming of the data traffic efficiently, the traffic self-similarlty should be gained as fast as possible. Base On the analysis of the self-similar data traffic and the characteristics of the methods including wavelet, EMD and R/S, a fast computation process With high precision is put forward for all kinds of online monitoring, flow control and routing arbitration.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第9期1-3,共3页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(60577020,60672004)
国家“863”计划基金资助项目(2003AA122510)
作者简介
魏斌（1978-），男，博士研究生，主研方向：全光分组交换网络，网络流量控制控，网络生存性；E-mail：binzi_19783971@sohu．com
吴重庆，教授、博士生导师；
沈平，博士、博士生导师
