网络流量长相关特性的滑窗时变估计算法

• 作者: 张进 邬江兴 魏进武
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机网络 网络行为 长相关(LRD) Hurst指数 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机网络
• 页码范围: 436-442
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 4194字
• 语种: 中文

摘要

网络流量在动态演进过程中呈现出长相关(LRD)特性,定量描述LRD特性是网络行为研究的重要问题之一.由于传统LRD估计算法采用全域求和平均,造成序列中突发信息损失,致使传统算法均不能在复杂条件下有效估计LRD.在引入时变Hurst指数函数的概念后,提出了时域滑窗时变Hurst(SWTV-H)估计算法.SWTV-H算法在某一分辨率水平上给出局域内Hurst指数的估计,并通过局域时移实现流量序列全域内LRD趋势的动态估计.分别用仿真以及真实网络流量数据对其有效性进行了验证,与传统算法的估计结果相比,SWTV-H算法能更准确估计LRD特性,且具有更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邬江兴		93	559	12.0	19.0
2	张进		9	48	3.0	6.0
3	魏进武		1	3	1.0	1.0