自相似业务量生成方法研究及改进

摘要：

当前被广泛使用的分形高斯噪声法对高斯噪声功率谱逼近效果较差,生成自相似业务量精度不高.针对该问题,提出一种高次方线性拟合方法.将分形高斯噪声的功率谱分成有限项和无穷累加项2个部分,采用Matlab的拟合工具箱cftool对功率谱的无穷项进行高次拟合,减少运算量,克服以往采用数学推导过程复杂的问题,弥补数学推导过程中使用连续积分代替离散求和时造成的误差.仿真结果表明,改进方法生成自相似业务量的相对误差比采用公式推导的方式低,用小波法估计时相对误差降低到0.05％,生成自相似业务量的速度较快,生成长度为220的自相似序列用时0.634 s.

关键词：自相似性、网络业务量、网络建模、分形高斯噪声、赫斯特参数

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委基金;西南科技大学重点科研平台专职科研创新团队建设基金资助项目tdtk02;西南科技大学研究生创新基金资助项目15ycx117

在线出版日期：2016-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：54-58