自相似網(wǎng)絡(luò)通信量及高速路由結(jié)構(gòu)性能研究.pdf

1、本文對(duì)自相似網(wǎng)絡(luò)通信量及其網(wǎng)絡(luò)排隊(duì)性能分析進(jìn)行了仔細(xì)的研究.首先討論了自相似網(wǎng)絡(luò)通信量的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,同時(shí)還研究了自相似通信量的預(yù)測(cè)問(wèn)題.然后我們從不同角度利用不同方法討論了自相似網(wǎng)絡(luò)通信量對(duì)于網(wǎng)絡(luò)排隊(duì)性能的影響,并得到了一些有用的結(jié)論.本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新和結(jié)論可概括為以下幾個(gè)方面.首先,因?yàn)樽韵嗨七^(guò)程與Markov過(guò)程的區(qū)別,也就是其影響網(wǎng)絡(luò)性能的主要性質(zhì)是其在多個(gè)時(shí)間尺度上的長(zhǎng)程相關(guān)性(二階自相似性),所以自相似網(wǎng)絡(luò)通信量的二階參數(shù)

2、估計(jì)對(duì)于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)通信量的建模與性能分析就顯得非常重要.我們以分形高斯過(guò)程為模型討論了自相似網(wǎng)絡(luò)通信量的自相關(guān)估計(jì)問(wèn)題,從而得到了一個(gè)快速估計(jì)通信量自相關(guān)值的公式.該公式較精確的描述了自相關(guān)估計(jì)精度、樣本數(shù)據(jù)長(zhǎng)度以及Hurst參數(shù)之間的關(guān)系.實(shí)驗(yàn)分析表明該公式不僅對(duì)于分形高斯過(guò)程是正確的,而且對(duì)于其他自相似過(guò)程的自相關(guān)估計(jì)也可以提供很強(qiáng)的參考價(jià)值.其次,發(fā)現(xiàn)了自相似網(wǎng)絡(luò)通信量的一個(gè)新性質(zhì),也就是在H=0.75左右其自相關(guān)估計(jì)的方差會(huì)有一個(gè)

3、大的跳變,我們稱(chēng)為"jumping burstiness"."jumping burstiness"表明自相似網(wǎng)絡(luò)通信量的突發(fā)性和H值之間具有非線(xiàn)性關(guān)系,這一關(guān)系對(duì)于分析自相似網(wǎng)絡(luò)通信量對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響以及利用通信量的長(zhǎng)程相關(guān)性進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制具有很強(qiáng)的指導(dǎo)性意義.同時(shí)我們對(duì)這一現(xiàn)象的產(chǎn)生原因及其對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響也做了分析.對(duì)于自相似通信量的預(yù)測(cè),利用同時(shí)具有長(zhǎng)程相關(guān)和短程相關(guān)性質(zhì)的FARIMA(Fractional Auto-Regres

4、sion Integrated Moving Average)模型提出了一種通過(guò)自適應(yīng)估計(jì)模型參數(shù)來(lái)進(jìn)行通信量預(yù)測(cè)的算法.該算法能夠很好的反映通信量中的長(zhǎng)程相關(guān)性,并且可以逐步自適應(yīng)的調(diào)整預(yù)測(cè)參數(shù)到最優(yōu)值,從而保證了預(yù)測(cè)模型與實(shí)際通信量的良好擬合性.仿真模擬實(shí)驗(yàn)證明了這種算法的收斂性,從而也就保證了預(yù)測(cè)的精確性.同時(shí)根據(jù)這一預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)了一個(gè)較為有效的多媒體實(shí)時(shí)傳輸協(xié)議.最后,我們?cè)跀?shù)據(jù)包級(jí)對(duì)高速路由器性能進(jìn)行了分析.利用混合Paret