計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)中,網(wǎng)絡(luò)流量是人們研究的重點對象。網(wǎng)絡(luò)流量的特性對確定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的通信容量、提高服務(wù)效率、減小網(wǎng)絡(luò)擁塞、網(wǎng)絡(luò)管理等都具有重要意義。其中,網(wǎng)絡(luò)流量上界和時間延遲都是重要的研究參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)流量傳統(tǒng)的上界約束比較寬松,從而在確保數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量時付出了資源代價,即付出了降低通信效率的代價。為了提高資源利用率,有學(xué)者引入分形流量,提出了隨機(jī)上界模型,從而為縮小流量傳統(tǒng)的上界提供了理論基礎(chǔ)。分形流量的上界中引入了流量的小尺度收縮系數(shù)和大尺度收縮系數(shù),分別含有小尺度因子和大尺度因子這兩個參數(shù)。因此,研究分形流量的上界對提高網(wǎng)絡(luò)的通信效率具有重要的意義。此外,本文還借助最小加卷積運(yùn)算進(jìn)行了分形流量延遲的分析。結(jié)果表明,隨著流量小尺度收縮系數(shù)和大尺度收縮系數(shù)的減小,分形流量的小尺度因子和大尺度因子會增大,延遲會減小。由此,我們的研究表明,與傳統(tǒng)流量相比,采用分形流量隨機(jī)上界模型能減小延遲,有利于提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的通信效率。本文的第一章介紹了網(wǎng)絡(luò)流量延遲的研究意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第二章介紹了網(wǎng)絡(luò)微積分理論、最小加卷積運(yùn)算以及最小加反卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)知識。第三章介紹了網(wǎng)絡(luò)微積分在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,包含了流量的三種約束上界。第四章介紹了網(wǎng)絡(luò)流量傳統(tǒng)的上界模型和分形流量的上界模型,研究了這兩種模型下延遲的大小關(guān)系。第五章分析了一組已知的網(wǎng)絡(luò)流量延遲數(shù)據(jù),用MATLAB擬合工具箱研究了流量延遲的統(tǒng)計分布模型。第六章設(shè)計了一款基于MATLAB的GUI平臺開發(fā)的分形流量上界測算系統(tǒng)軟件,用于進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量的上界和尺度因子的計算。本文的主要貢獻(xiàn)有:(1)建立了分形流量的延遲與流量收縮系數(shù)之間的關(guān)系;(2)建立了網(wǎng)絡(luò)流量延遲的統(tǒng)計分布模型;(3)在MATLAB的GUI平臺上設(shè)計了一款分形流量上界測算系統(tǒng)軟件。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.0
【部分圖文】：

R(t)是輸入函數(shù)，R*(t)是輸出函數(shù)。服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)信息數(shù)據(jù)的示意簡圖如下圖3.1 所示。圖 3.1 服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)示意簡圖數(shù)據(jù)流（data flow）模型有 3 種[52]，即：(1) 離散時間模型：在該模型中時間 t 是離散的時間點，滿足 t N = {0, 1, 2,3, …}；(2) 流模型：時間 t 是連續(xù)的序列，滿足 t [0, +∞)，并且到達(dá)函數(shù) R(t)是連續(xù)函數(shù)；(3) 一般連續(xù)時間模型：時間 t 是連續(xù)的序列，滿足 t [0, +∞)，并且到達(dá)函數(shù) R(t)是左連續(xù)函數(shù)或右連續(xù)函數(shù)。上述三種數(shù)據(jù)流模型示例依次如下圖 3.2 所示：

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文1 2( ) ( ) ( ) ( )n t t t t(3.5通過最小加卷積運(yùn)算可以將包含多個串聯(lián)服務(wù)器的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變?yōu)橹缓袀�服務(wù)器的等效通信網(wǎng)絡(luò)。4三個約束界4.1流量的延遲約束假設(shè)一個數(shù)據(jù)流被到達(dá)曲線 α 約束，流經(jīng)一個服務(wù)曲線為 β 的系統(tǒng)。到達(dá)通系統(tǒng) S 的流量為 R(t)，經(jīng)過等待時間 tw和服務(wù)時間 ts后離開系統(tǒng)，產(chǎn)生的延遲 d。離開系統(tǒng)的流量函數(shù)為 R*(t)，流量通過服務(wù)系統(tǒng)時的排隊過程如下圖 3.示。

數(shù) Ri(k)，i = 1, 2,…, 50。最的自相關(guān)函數(shù)。始值設(shè)為 1，終值設(shè)為 2。H 值，H 從 0.5 開始搜索。H 函數(shù) R(k)和廣義柯西過程的自 square error, MSE）。將每次求的(D, H)搜索結(jié)束。 0.001，重復(fù)步驟三。直至 D 和 H 都搜索完成后，找出最分形維度和 Hurst 指數(shù)。 4.2 所示。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號：2834563