城域骨干網(wǎng)鏈路層分類包網(wǎng)絡(luò)流量自相似性研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬和傳輸速率的日益增大，各種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量自相似性的研究也逐漸成為熱點，廣泛應(yīng)用于路由器排隊、路由策略選擇、網(wǎng)絡(luò)測量、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能分析和網(wǎng)絡(luò)工程等領(lǐng)域。 但目前自相似性研究對網(wǎng)絡(luò)流量的采集缺乏具體標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致Hurst指數(shù)的計算不夠準(zhǔn)確和快捷，出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)流量自相似性不確定的問題（Hurst指數(shù)大于1）：同時在衡量網(wǎng)絡(luò)流量自相似程度時只使用一個Hurst指數(shù)，導(dǎo)致自相似性研究過于抽象和籠統(tǒng)，實際應(yīng)用較困難。為此

2、，本文以城域骨干網(wǎng)鏈路層流量為研究對象，提出了一種研究網(wǎng)絡(luò)流量自相似性的新思路：在鏈路層將流量按字節(jié)大小分類形成分類包，通過研究各分類包流量的自相似性，細粒度考察網(wǎng)絡(luò)流量特征。 本文在累積Hurst指數(shù)原理的基礎(chǔ)上引入了最佳網(wǎng)絡(luò)流量序列長度解決了網(wǎng)絡(luò)流量自相似性不確定的問題；將評價自相似程度的單一Hurst指數(shù)分解成多個Hurst指數(shù)，不同指數(shù)表示不同類型分類包流量的自相似性，改變了單一 Hurst指數(shù)研究自相似性過于抽象和籠統(tǒng)

3、的局面，同時在分類包流量自相似性基礎(chǔ)上結(jié)合具體的流量特征分析方法，實現(xiàn)了細粒度考察網(wǎng)絡(luò)流量特征，可方便快捷的應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)區(qū)分服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)異常和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能分析等領(lǐng)域。本文主要工作包括： （1）證實城域骨干網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)流量同廣域網(wǎng)和局域網(wǎng)一樣都具有自相似性，而且在較大的時間尺度上具有很強的自相似性（Hurst指數(shù)大于0．7）。 （2）解決了自相似性不確定的問題。根據(jù)累積Hurst指數(shù)原理，估算出最佳網(wǎng)絡(luò)流量序列長度，可準(zhǔn)確快速計算H