高突发性自相似网络业务流量理论及建模分析研究

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1、华中科技大学博士学位论文高突发性自相似网络业务流量理论及建模分析研究姓名：李立申请学位级别：博士专业：信息与通信工程指导教师：朱光喜;喻莉20080428华中科技大学博士学位论文对Alpha-stable分布理论和性质的研究解决了理论分析的需要，但是对实际网络业务流量的分析需要对其分布进行深入研究。对网络业务流量分布的研究，必须借助参数估计理论工具。因此，本文特别对Alpha-stable分布参数估计进行了着重研究。通过研究分析，本文将Alpha-stable分布的参数估计方法归纳为五大类：特征函数估计方法、分位数法、极大似然估计法、极大值估计法和

2、矩估计方法。紧接着，通过理论研究和实验比较分析，对各种方法的优、缺点进行了详细讨论，并得到了关于极大似然估计法、极大值估计法的两个新结论。针对发现的Alpha-stable分布参数估计极大值估计方法的新结论，在充分分析了Alpha-stable分布拖尾的渐进Pareto特性和不对称性的基础之上，本文提出了一种新的Alpha-stable分布极大值估计方法。该方法通过极大值截尾和偏斜分类提高了的Alpha-stable分布极大值估计方法性能。仿真实验结果分析表明该方法提高了参数估计的准确性、一致性和稳定性。在具备了相关理论研究方法的基础之上，本文分析

3、比较了基于平稳增量的自相似网络业务流量模型，针对网络业务流量高突发性的特点，利用平稳增量服从Alpha-stable分布的线性分形稳定过程对高突发性网络业务流量进行了自相似模型建模分析。这种一般化自相似网络流量分析新方法无需对网络业务流量分布进行假设，从而更具普遍意义。实验结果分析验证了该方法的有效性。最后一部分为对全文主要研究成果的总结和概括，并综合分析了网络业务流量建模研究领域中需要进一步研究的问题和最新的研究探索方向。关键词：网络业务流量模型自相似突发性重尾分布Alpha-stable分布参数估计差分分析II华中科技大学博士学位论文Abstr

4、actRecently,withkindsofmassmulti-mediaapplicationsbeingcarriedoverthenetwork,theoriesofnetworktrafficmodelandresearchesonnetworktrafficanalysishavecaughtresearchers’attentionsinthefieldsofcomputernetworkandcommunication.WiththesupportofprojectofNationalNatureScienceFoundationo

5、fChina(NSFC),“BasedonCovariation-orthogonalityandCombinedOptimizationmultimedianetworkperformancepredictionmodel(60502023)”andprojectof“experimentresearchofaccessnetworktopologyofMANdataservice”carriedoutbythedepartmentofelectronicsandinformationengineeringofHuazhongUniversity

6、ofScienceandTechnology(HUST)andZhuhaimobilecompany,thisdissertationisfocusedonmodelingandanalysisingthenetworktraffic.Thekeyproblemsinthisresearchfield,suchasthenetworktrafficmodeling,parameterestimationandmodelanalysisarestudiedinthisdissertation.“Self-similarity”isakeywordin

7、currentnetworktrafficmodelresearches.Comparedwithtelephonetraffic,itismaincharacteristicofmulti-medianetworktraffic.Self-similarmodelsaremoresuitableforcurrentnetworktrafficbecausethenetworktrafficcharacteristicscanbepresentbetterbytheseself-similarmodels.Thusnetworktrafficres

8、earchbasedonself-similaritytheorycancatchnetworktrafficessenc