本文關(guān)鍵詞： WiMax業(yè)務(wù)流 長相關(guān)性 Hurst參數(shù) 小波分析　出處：《東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了精確有效地檢測(cè)WiMax網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流的長相關(guān)性,利用自相似隨機(jī)過程和小波變換都具有尺度不變性的特性,建立了表征長相關(guān)性的Hurst參數(shù)和小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)量.研究了業(yè)務(wù)流長相關(guān)性的小波估計(jì)法,反復(fù)選擇小波消失矩和優(yōu)化尺度參數(shù)的范圍,減小這些因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響.利用ON/OFF模型仿真WiMax網(wǎng)絡(luò)中5種不同類型業(yè)務(wù)流,然后使用小波估計(jì)法對(duì)trace文件進(jìn)行分析.檢測(cè)分析結(jié)果表明:實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流的長相關(guān)性比較小,非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流的長相關(guān)性相對(duì)較大;隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增大,業(yè)務(wù)流的長相關(guān)性會(huì)略有變化,聚合業(yè)務(wù)流的長相關(guān)性的檢測(cè)值與理論值基本吻合.
[Abstract]:In order to detect the long correlation of WiMax network traffic accurately and effectively, the self-similar stochastic process and wavelet transform are both scale-invariant. The statistics of Hurst parameters and wavelet coefficients representing long correlation are established. The wavelet estimation method of traffic flow correlation is studied, and the range of wavelet vanishing moments and optimized scale parameters is repeatedly selected. ON/OFF model is used to simulate five different types of traffic flow in WiMax network, and then wavelet estimation is used to analyze the trace file. The detection and analysis results show that the long correlation of real-time traffic flow is small. With the increase of network load, the long correlation of traffic flow will change slightly, and the detection value of long correlation of aggregate traffic is basically consistent with the theoretical value.
【作者單位】： 東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;東南大學(xué)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和信息集成教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京林業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2011335)
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1509689