自相似业务模型下的队列分析--大偏差技术

• 作者: 刘嘉焜 张连芳 舒炎泰 薛飞
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自相似业务 长相关 大偏差技术 分数自回归联合移动平均 分数布朗运动
• 年，卷（期）: 1999,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 23-28
• 分类号: TN915.01
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436X.1999.04.005

摘要

近年来对许多实际运行中的网络(局域网和广域网)的测量与分析证实:真实的网络业务具有统计上的自相似性而且是长相关的.传统的排队理论均假定业务是Poisson或Markovian,因此是短相关的,那里的队列分析方法对自相似业务模型是不适用的.大偏差技术是对自相似业务模型进行队列分析的有效方法.本文应用大偏差技术对以FARIMA为业务模型的队列系统进行了分析,结果证明:队列长度尾分布渐进为Weibullian分布,而且与模型的短相关结构无关.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘嘉焜	天津大学计算机系	31	310	10.0	17.0
2	张连芳	天津大学计算机系	38	639	15.0	25.0
3	薛飞	天津大学计算机系	11	276	7.0	11.0
4	舒炎泰	天津大学计算机系	109	1105	18.0	31.0