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题名自相似流量关键参数分析
被引量：3
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作者
谭献海
黎燕敏
潘启敬
金炜东
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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
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第3期28-30,48,共4页
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基金
西南交通大学科学研究基金项目(2005A03)
国家自然科学资金项目(No.90104002)
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文摘
大量的研究结果表明,网络流量过程普遍存在着自相似和长相关特性,自相似和长相关特性对网络性能具有重要的影响。目前绝大部分研究都集中在Hurst系数的估计及其性能影响上,这是不全面的。本文深入研究影响网络性能的自相似流量关键参数,通过仿真分析Hurst系数和方差系数对网络性能的影响,表明Hurst系数和方差系数对网络性能均有重要的影响。分析了方差对网络性能影响的原因,研究了Cγ与方差之间的关系及其计算方法,给出了基于IDC的复合分形更新过程参数的估计算法,分析了分形开始时间对网络性能的影响。
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关键词
网络流量
自相似
分形布朗运动
复合分形更新过程
计数离差系数
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Keywords
Netword traffic,Self-similarity, Fractional brownian motion, Superposition of fractal renew process （Sup_FRP）, Index of dispersion for counts （IDC）
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U463.6
[机械工程—车辆工程]
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