網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流自相似性的生成模型研究.pdf

1、從上世紀(jì)九十年代中期以來，研究人員發(fā)現(xiàn)越來越多的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)(包括局域網(wǎng)和廣域網(wǎng))的業(yè)務(wù)流量具有自相似特點(diǎn)，但是目前對引發(fā)網(wǎng)絡(luò)流量自相似性的原因并沒有完整的解釋。本論文在NS2平臺上，通過不同的方法產(chǎn)生兩種泊松混合業(yè)務(wù)流，研究其自相似性質(zhì)以及決定自相似性強(qiáng)度主要因素。
　　 對自相似性業(yè)務(wù)流的物理建模是自相似業(yè)務(wù)流的一個(gè)主要研究方法。論文對兩種泊松混合業(yè)務(wù)流進(jìn)行物理建模，其中一種業(yè)務(wù)流是GPM流，另外一種是隨機(jī)性匯聚泊松流。GPM流

2、采用Gamma隨機(jī)變量調(diào)節(jié)業(yè)務(wù)流發(fā)送分組的時(shí)間，隨機(jī)性匯聚泊松流的Gamma隨機(jī)變量用于調(diào)節(jié)匯聚源的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。
　　 NS2仿真軟件沒有GPM流與隨機(jī)性匯聚泊松流生成器，往NS2中加入這兩個(gè)模塊并進(jìn)行相應(yīng)的仿真與統(tǒng)計(jì)是論文的主要工作。GPM流是在泊松業(yè)務(wù)流生成器的基礎(chǔ)上作出相應(yīng)的修改得到，隨機(jī)性匯聚泊松流則是在TCL腳本中利用泊松流生成器與Gamma隨機(jī)數(shù)生成器生成的。GPM流和隨機(jī)性匯聚泊松流采用了用相似的模型構(gòu)造方法，但通過

3、非參數(shù)估計(jì)K-S檢驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)這兩種業(yè)務(wù)流的統(tǒng)計(jì)分布卻表現(xiàn)出不一致的特點(diǎn)。
　　 研究結(jié)果表明，依據(jù)單位時(shí)間分組統(tǒng)計(jì)數(shù)與估計(jì)的Hurst參數(shù)，GPM流的自相似強(qiáng)度與泊松流相當(dāng)，而隨機(jī)性匯聚泊松業(yè)務(wù)流顯示出比較強(qiáng)的自相似性。由于隨機(jī)性匯聚泊松業(yè)務(wù)流是山無自相似性的泊松業(yè)務(wù)流匯聚而成，所以說明網(wǎng)絡(luò)的匯聚作用可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)流的自相似強(qiáng)度，可以使本來沒有自相似性的業(yè)務(wù)流在匯聚段呈現(xiàn)出自相似性。論文最后研究了隨機(jī)性匯聚泊松業(yè)務(wù)流的排隊(duì)性能與