基于網(wǎng)絡(luò)演算的流量建模及突發(fā)邊界分析.pdf

1、國(guó)際上越來(lái)越多的研究表明，在許多類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)中采集得到的流量，具有自相似、長(zhǎng)程相關(guān)和重尾等相關(guān)特性，這是對(duì)傳統(tǒng)電信理論的一次顛覆。因此，國(guó)內(nèi)外研究者陸續(xù)提出了各種新的自相似網(wǎng)絡(luò)流量模型。與其它各種模型相比，本文的主要研究對(duì)象—基于線性分形穩(wěn)定噪聲(Linear Fractional Stable Noise，LFSN)的模型—不僅有豐富的理論支持、能同時(shí)兼顧長(zhǎng)程相關(guān)和重尾，還具有許多其他優(yōu)點(diǎn)使之成為一種較為理想的建模選擇。
　　

2、模型的一個(gè)重要作用是為了更好的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)性能分析，然而直接計(jì)算常常因復(fù)雜度過(guò)高而只能局限于較小的范圍，借助隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算(Stochastic Network Calculus)理論的最新進(jìn)展，可將研究對(duì)象擴(kuò)展到實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，有利于完善的隨機(jī)服務(wù)質(zhì)量體系的建立，因此受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的極大重視和廣泛研究。
　　 本文首先討論了一些重要的基礎(chǔ)理論，包括穩(wěn)定分布、穩(wěn)定過(guò)程、LFSN和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算等，然后在穩(wěn)定分布模擬、穩(wěn)定過(guò)程軌跡模擬、參

3、數(shù)估計(jì)、相關(guān)結(jié)構(gòu)度量等方面進(jìn)行了大量研究，并結(jié)合隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算理論分析了自相似流量的隨機(jī)突發(fā)邊界。本文主要的創(chuàng)新和結(jié)論可概括為以下幾個(gè)方面。
　　 首先，因?yàn)榉€(wěn)定分布的概率密度沒(méi)有解析形式，現(xiàn)有算法普遍未聯(lián)系穩(wěn)定分布的實(shí)際特性，存在著效率較低、算法參數(shù)人工固定、精度不可控等問(wèn)題，本文提出了一種基于FFT進(jìn)行穩(wěn)定分布概率密度快速計(jì)算的改進(jìn)算法，特點(diǎn)是通過(guò)對(duì)穩(wěn)定分布性質(zhì)的分析，提出自適應(yīng)確定截止頻率、采樣間隔，并通過(guò)擴(kuò)頻在不引入額外計(jì)

4、算量的同時(shí)進(jìn)一步提高精度。
　　 其次，提出了一種一般形式LFSN軌跡的快速模擬算法。該算法克服了現(xiàn)有方法或者計(jì)算效率低下、或者需要特別指定LFSN具體形式等諸多限制，使本文對(duì)于一般形式LFSN進(jìn)行大規(guī)模模擬仿真實(shí)驗(yàn)成為可能。
　　 對(duì)于現(xiàn)有的各種基于LFSN的自相似網(wǎng)絡(luò)流量模型，一個(gè)主要的問(wèn)題是，這些模型均基于不同的特殊形式LFSN，而具體形式的選擇卻更多只是為了數(shù)學(xué)處理方便，與流量本身特性關(guān)系不大。本文模型綜合了現(xiàn)有

5、的研究成果，提出一種一般形式LFSN的自相似網(wǎng)絡(luò)流量模型，這是一種最為一般化的模型，對(duì)所有的模型參數(shù)選擇均無(wú)限制。
　　 接著，本文研究了LFSN相關(guān)結(jié)構(gòu)的度量方法?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)于LFSN這樣具有長(zhǎng)程相關(guān)性同時(shí)又是非高斯的隨機(jī)過(guò)程，更多注重的是隨機(jī)分布的檢驗(yàn)。而本文認(rèn)為相關(guān)結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)更為重要，是自相似產(chǎn)生的根源。本文討論了標(biāo)準(zhǔn)化樣本自相關(guān)函數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化共變、一般化共差三種度量理論和具體的統(tǒng)計(jì)估算方法。
　　 對(duì)于相關(guān)結(jié)構(gòu)的檢

6、驗(yàn)實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)造性的提出了一種偽LFSN樣本實(shí)驗(yàn)方法。偽樣本自身不具有相關(guān)性，因此非常適合于進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)。本文將這種方法應(yīng)用于對(duì)前面提出的LFSN模擬算法的檢驗(yàn)，驗(yàn)證算法在相關(guān)結(jié)構(gòu)上的有效性；同時(shí)還對(duì)實(shí)際流量采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗(yàn)，指出對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量這種可能偏斜的LFSN過(guò)程，一般化共差這種度量手段更為適合。
　　 本文最終推導(dǎo)了一般形式LFSN自相似流量模型在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)演算中的流量突發(fā)邊界。這一結(jié)論與現(xiàn)有研究成果相比具有以下特點(diǎn)：首先是基