基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法

• 作者: 李俊州 武莹
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Haar小波 Hurst参数 极大似然估计
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 763-768,775
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6479字
• 语种: 中文

摘要

Hurst参数是表征网络业务自相似性的一个重要参数,在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确的估计是高速宽带网络实施流量控制和缓冲资源分配的前提.本文提出一种基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法.该方法首先使用Haar小波对DFBM序列的增量DFGN序列进行小波变换,然后再利用极大似然估计来估计Hurst系数.仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明,该方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性,比传统方法具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武莹	开封大学软件职业技术学院	15	17	3.0	3.0
2	李俊州	开封大学艺术设计学院	18	14	2.0	3.0