基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析

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学术论文 | 更新时间：2024-10-14

- 基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析
- Stochastic burstiness boundary analysis of LFSN-based self-similar network traffic model
- 通信学报 2010年31卷第5期页码：16-21
- 作者机构：
  
  华中科技大学武汉光电国家实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(60972016,60872010);新世纪优秀人才支持计划(070339);国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2009AA01Z205)
- DOI：
  中图分类号： TN915.06
- 纸质出版日期：2010
- 稿件说明：
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喻莉, 白云, 朱光喜. 基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析[J]. 通信学报, 2010,31(5):16-21.

YU Li, BAI Yun, ZHU Guang-xi. Stochastic burstiness boundary analysis of LFSN-based self-similar network traffic model[J]. 2010, 31(5): 16-21.
喻莉, 白云, 朱光喜. 基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析[J]. 通信学报, 2010,31(5):16-21. DOI：

YU Li, BAI Yun, ZHU Guang-xi. Stochastic burstiness boundary analysis of LFSN-based self-similar network traffic model[J]. 2010, 31(5): 16-21. DOI：

基于线形分形稳定噪声(LFSN)的网络业务流模型可以很好地描述流量的自相似和重尾特性

对这种模型的随机突发边界进行理论推导

得出较现有文献更为普遍的结论

尤其是其随机上界更为精确

因此在随机网络演算分析中有着重要意义。同时基于对一般LFSN过程的快速模拟

设计了一种独特的实验方法

得到突发边界随机分布的估计值

验证了理论推导的正确性。

A stochastic burstiness boundary of general LFSN（linear fractional stable noise）-based traffic model

which is an important model that has been proven capable to capture both properties of self-similar and heavy tailed

was derived.The final result is much more general than the current one

especially for the upper boundary which is also more accurate.Meanwhile

a unique experiment based on fast simulation of general LFSN process was set up to get an estimation result for actual distribution

which in turn proved theoretical derivation correct.

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