本文選題：多階矩　切入點(diǎn)：隨機(jī)中點(diǎn)位算法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對網(wǎng)絡(luò)流量自相似程度判別方法較少和應(yīng)用分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(FBM)進(jìn)行自相似流量模擬時(shí)可能會產(chǎn)生負(fù)值流量等問題,給出一種基于多階矩的自相似流量判別方法和改進(jìn)FBM模型的自相似流量模擬方法。首先通過分析樣本矩的數(shù)學(xué)式,在分形矩分析的基礎(chǔ)上得到一種多階矩的自相似判別方法,然后對經(jīng)典的隨機(jī)中點(diǎn)置位(RMD)算法進(jìn)行改進(jìn),最后對Bellcore和LBL實(shí)驗(yàn)室采集的真實(shí)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行自相似判別和模擬,仿真驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的有效性。
[Abstract]:In view of the few methods of judging the degree of self-similarity of network traffic and the possibility of negative traffic when using fractional Brownian motion (FBM) to simulate self-similar traffic, A self-similar flow discrimination method based on multi-order moments and a self-similar flow simulation method based on improved FBM model are presented. Firstly, by analyzing the mathematical formula of sample moments, a self-similar discriminant method of multi-order moments is obtained on the basis of fractal moment analysis. Then the classical random midpoint placement (RMD) algorithm is improved. Finally, the real flow data collected by Bellcore and LBL laboratories are identified and simulated. The simulation results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息中心;國防大學(xué)信息作戰(zhàn)與指揮訓(xùn)練教研部;北京航空航天大學(xué)可靠性與系統(tǒng)工程學(xué)院;
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1605873