發(fā)布時間：2018-06-19 08:33

  本文選題：自相似特性 + 分數(shù)階Fourier變換��； 參考：《通信學報》2013年06期

【摘要】：通過分析網絡流量數(shù)據在FrFT域的統(tǒng)計特性發(fā)現(xiàn),實際網絡流量在FrFT域滿足自相似性,進一步地,針對網絡流量在FrFT域的"時域"和"頻域"展開,分別給出了基于改進的整體經驗模態(tài)分解—去趨勢波動分析(MEEMD-DFA)的Hurst指數(shù)估計法以及基于加權最小二乘回歸(WLSR)的Hurst指數(shù)自適應估計法。實驗結果表明,相比于現(xiàn)有估值算法,MEEMD-DFA法具有較高的估計精度,但計算復雜度高;而FrFT自適應估計法則具有更優(yōu)的估計頑健性,且計算復雜度較低,可作為一種實時在線估計真實網絡數(shù)據Hurst指數(shù)的方法。
[Abstract]:By analyzing the statistical characteristics of network traffic data in FrFT domain, it is found that the actual network traffic satisfies self-similarity in FrFT domain. Furthermore, the "time domain" and "frequency domain" of network traffic in FrFT domain are expanded. The Hurst exponent estimation method based on improved global empirical mode decomposition (EMD) -detrend fluctuation analysis (MEEMD-DFAA) and the Hurst exponent adaptive estimation method based on weighted least square regression (WLSR) are presented respectively. The experimental results show that compared with the existing estimation algorithms, the MEEMD-DFA method has higher estimation accuracy but higher computational complexity, while the FrFT adaptive estimation method has better estimation robustness and lower computational complexity. It can be used as a real time online estimation method for Hurst exponent of real network data.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(2012CB315900) 國家高技術研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(2011AA01A103)~~
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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6 宋毅s，

本文編號：2039272