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自相似网络流量差分分析新方法
被引量：
2
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作者
李立
喻莉
+1 位作者
朱光喜
白云
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第4期112-114,共3页
多媒体网络流量具有重尾特性及自相似特性,已得到了广泛的认同。而Alpha-stable过程作为Gaussian过程的推广能很好地描述重尾特性及自相似特性。在简要介绍了Alpha-stable分布和Alpha-stable过程的基础上,本文研究分析了当前基于线形分...
多媒体网络流量具有重尾特性及自相似特性,已得到了广泛的认同。而Alpha-stable过程作为Gaussian过程的推广能很好地描述重尾特性及自相似特性。在简要介绍了Alpha-stable分布和Alpha-stable过程的基础上,本文研究分析了当前基于线形分形稳定噪声(LFSN)理论的网络业务流量模型,并提出了基于差分分析的新方法及基于差分分析的LFSN流量模型参数估计新方法。对Bellcore实验室采集数据的拟合验证结果表明,该估计方法能准确确定模型参数。
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关键词
网络流量建模
Alpha-stable分布
线形分形稳定噪声
差分分析
参数估计
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职称材料
题名
自相似网络流量差分分析新方法
被引量：
2
1
作者
李立
喻莉
朱光喜
白云
机构
华中科技大学电子与信息工程系/武汉光电国家实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第4期112-114,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60502023)
文摘
多媒体网络流量具有重尾特性及自相似特性,已得到了广泛的认同。而Alpha-stable过程作为Gaussian过程的推广能很好地描述重尾特性及自相似特性。在简要介绍了Alpha-stable分布和Alpha-stable过程的基础上,本文研究分析了当前基于线形分形稳定噪声(LFSN)理论的网络业务流量模型,并提出了基于差分分析的新方法及基于差分分析的LFSN流量模型参数估计新方法。对Bellcore实验室采集数据的拟合验证结果表明,该估计方法能准确确定模型参数。
关键词
网络流量建模
Alpha-stable分布
线形分形稳定噪声
差分分析
参数估计
Keywords
Network traffic model, Alpha-stable distribution, Linear fractional stable noise, Difference analysis, Pa-rameter estimation method
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN918.1 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自相似网络流量差分分析新方法
李立
喻莉
朱光喜
白云
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008
2
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