10.3969/j.issn.1000-3428.2007.02.008
网络流量长相关特性估计算法性能评估
定量刻画网络流量的长相关特性是网络特性研究的重要基础.对当前常用的Hurst指数估计算法进行了详细归纳.在此基础上,以已知Hurst指数的分形高斯噪声(fGn)序列为主要研究对象,利用逆向方法,分别研究了周期信号以及高斯白噪声影响下的Hurst指数估计算法的估计性能.通过比较,发现没有任何一种Hurst指数估计算法能够广泛应用于复杂条件下网络流量序列的Hurst指数的准确估计,其主要原因是因为这些算法的主要思想都是在全域内运用了求和平均的方法,使得流量序列的高可变信息受损,导致估计误差增大.
因特网、网络流量、长相关、Hurst指数
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划863计划2003AA103510;2004AA103130;2005AA121210
2007-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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22-24,27