TCP流自相似性与网络性能关系的研究

对TCP流自相似的原因进行了分析研究，讨论了TCP／IP协议与TCP流自相似特性的关系，用ON／0FF模型从理论上解释了TCP拥塞控制机制导致自相似现象的原因．通过基于NS平台的模拟试验，比较了自相似性与丢失率、重传初值的设定及其链路延迟的不同关系，从模拟结果可以看出，TCP流的分形程度和丢失率及超时重传有着直接的关系．     

自相似通信量对CSMA/CD性能的影响

大量网络通信量测量研究表明，通信量在长时间尺度上的突发性规律可以用分形或自相似模型来描述。为准确评估CSMA／CD协议性能，基于RMD算法产生近似的FBM，并利用近似FMB构造了自相似通信量模型。基于自相似通信量，采用离散事件仿真技术对CSMA／CD协议建立了排队模型，对网络性能进行了分析，适过与通信量服从泊松到达的仿真结果进行对比，说明了自相似特性对网络性能分析的影响。     

自相似通信量下的CSMA/CD性能分析

在自相似通信量模型下，对CSMA／CD的吞吐率等性能进行了分析，目的在于较为准确地评价该协议的实际性能，为该协议的改进及采用该协议的网络的设计提供理论依据。该文的研究结果与有关文献的实测数据的分析结果相吻合。     

嵌入式实时Web Server的动态调度算法研究

对嵌入式实时Web Server的网络任务活动特点进行了研究，将任务分为优先任务和普通任务两类，在此基础上利用M／M／1/K模型提出了保障优先任务接纳率的动态调度算法。该方法可以根据实时Web Server当前的任务量决定是否接纳普通任务，保证实时Web Server在优先任务安全运行的前提下，为网络中的其它客户开放资源。该算法已用于远程实验网站的任务调度(www．remot-lab．net)。     

论计算机应用程序编程模型的发展

文章回顾了计算机应用程序编程模型的发展过程,介绍了各种模型的结构及其问题,以及如何把WWW技术同多层应用编程模型结合起来,解决传统的C／S计算模型的问题。     

使用聚集I/O传输的方法提高网络存储系统的性能

网络存储技术为存储系统提供了更高的扩展性、可用性以及更好的灵活性，并且已经广泛应用到各种领域．但小I／O严重影响网络存储系统的性能，现有的一些方法缺少理论模型．通过排队理论建立聚集I／O传输的数学模型，然后在典型的IP网络存储(NAS)系统中，分别在NAS存储设备和客户两端设计了聚集模块，称之为CFS(chunk file system)，实现双向聚集I／O．最后对CFS进行了实验，结果和理论分析基本吻合，说明聚集I／O传输能够改善网络存储整体性能．     

基于超爱尔兰分布的自相似网络排队模型研究

现有网络的业务流研究表明,多种通信业务中普遍存在自相似特性,但是如何对自相似业务流进行建模和分析一直是个难解问题。基于超爱尔兰拟合算法,建立了到达为泊松分布,服务时间为超爱尔兰分布的M/HErD/1/K自相似排队模型,推导得到呼叫损失概率、平均排队队长等排队性能的解析解。在实际业务环境下和传统的M/M/1/K排队模型进行了仿真对比,结果表明M/HErD/1/K模型不仅可有效表征业务流的快挂业务特性,而且能仿真出该网络在业务负荷较重时潜在的运营风险,对实际网络运营管理具有重要的指导作用。     

一种基于C／S模式的分布式数据库系统及其排队模型

本文介绍了一种分布式数据库服务器的构成及工作模型，为其建立了排除模型，并进行了数学解析。     

自相似排队网络中的TAM方法

TAM方法通常用来求解自相似排队网络流的统计特征量。该文介绍了TAM方法的应用原理，并对传统的U-TAM方法加以推广，得到了D-TAM方法，然后以常见的M／P／l模型为例，审述了D—TAM方法的应用。     

冗余交叉磁盘阵列性能研究

本文建立了冗余交叉磁盘阵列的队列模型，单盘和同步交叉磁盘阵列采用Ｍ／Ｇ／１排队模型，异步交叉磁盘阵列采用Ｆｏｒｋ／Ｊｏｉｎ排队模型，并利用这些模型对冗余交叉磁盘阵列的性能进行了分析，结果表明在系统请求率较大时，同步交叉磁盘阵列的性能大大优于异步交叉磁盘阵列，而系统请求率较小时，异步交叉磁盘阵列的性能与同步交叉磁盘阵列的性能差别不大，但随系统请求率和数据块的增大差别越来越大。     

长程突发通信量的分数自回归预测

以数据包传输的通信量在不同网络条件下均表现出自相似性,自相似通信量在各时间尺度上均具有长程突发特性,其是以泊松过程为模型所描述的短程相关通信量所无法描述的.近来对自相似通信量的高精度测量与研究证实:网络中广泛存在的重尾特性是通信量自相似产生的原因.同时充分提取通信量的自相似性与重尾特性相关信息,是准确预测长程突发通信量的关键.在一种α-基于平稳过程的自相似通信量模型基础上,提出两种独立的自回归预测方法:FAR(Fractional AutoRegressive)预测、FNAR(Fractional Nonlienar AutoRegressive)预测.对这两种预测值进行不同方案的混合预测得到最终预测结果,进一步提高预测精度.     

基于分数次布朗运动的无线数据业务分析

该文首次提出了用分数次布朗运动来分析无线通信业务中的数据业务,分数次布朗运动具有自相似性、重尾性和长期相关性,因此能够完整地分析无线通信业务的特性并仿真出相应的业务图,从业务量到具体的会话层、网页层、对象层进行分析,并与相应的有线网络进行比较,得出无线环境下的网络特性。     

Adaptive-level memory caches on World Wide Web servers

Owing to the fast growth of World Wide Web (WWW), web traffic has become a major component of Internet traffics. Consequently, the reduction of document retrieval latency on WWW becomes more and more important. The latency can be reduced in two ways: reduction of network delay and improvement of web servers’ throughput. Our research aims at improving a web server’s throughput by keeping a memory cache in a web server’s address space.In this paper, we focus on the design and implementation of a memory cache scheme. We propose a novel web cache management policy named the adaptive-level policy that either caches the whole file content or only a portion of it, according to the file size. The experimental results show three things. First, our memory cache is beneficial since, under our experimental workloads, the throughput improvement can achieve 32.7%. Second, our cache management policy is suitable for current web traffic. Third, with the increasing popularity of multimedia files, our policy will outperform others currently used in WWW.     

Data model for warehousing historical Web information

In this paper, we present a temporal web data model designed for warehousing historical data from World Wide Web (WWW). As the Web is now populated with large volume of information, it has become necessary to capture selected portions of web information in a data warehouse that supports further information processing such as data extraction, data classification, and data mining. Nevertheless, due to the unstructured and dynamic nature of Web, the traditional relational model and its temporal variants could not be used to build such a data warehouse. In this paper, we therefore propose a temporal web data model that represents web documents and their connectivities in the form of temporal web tables. To represent web data that evolve with time, a visible time interval is associated with each web document. To manipulate temporal web tables, we have defined a set of web operators with capabilities ranging from extracting WWW information into web tables, to merging information from different web tables. We further illustrate the use of our temporal web data model using some realistic motivating examples.     

WWW缓冲挖掘中基于粗糙集的用户模糊兴趣建模

如何有效充分地利用WWW缓冲中的信息，其关键是建立一个合适的用户兴趣模型和构造合适的兴趣挖掘算法。用户的兴趣是一个相对模糊的概念，简单兴趣模型通过（词条，权重）来刻画兴趣，但是它的表示粒度太小，不能贴切地描述用户的兴趣。文中在充分分析WWW缓冲模型的基础上提出了基于粗糙集的用户模糊兴趣概念。利用该方法可以对WWW缓冲中的网页文档和文档集合进行统一建模，这为利用用户历史兴趣信息和进行兴趣匹配提供了便利。     

网络业务流量自相似性及判断方法研究

随着网络规模的扩大,网络速度的提高,对于网络业务流量特性的研究已经成为网络性能分析最主要的方向之一。通过对网络流量的研究,可以为预测网络性能、保障关键业务所需的QoS等应用提供必要的支持。主要介绍网络流量自相似性以及形成自相似的可能原因以及自相似程度的判断方法。     

自相似流量关键参数分析

大量的研究结果表明,网络流量过程普遍存在着自相似和长相关特性,自相似和长相关特性对网络性能具有重要的影响.目前绝大部分研究都集中在Hurst系数的估计及其性能影响上,这是不全面的.本文深入研究影响网络性能的自相似流量关键参数,通过仿真分析Hurst系数和方差系数对网络性能的影响,表明Hurst系数和方差系数对网络性能均有重要的影响.分析了方差对网络性能影响的原因,研究了G与方差之间的关系及其计算方法,给出了基于IDC的复合分形更新过程参数的估计算法,分析了分形开始时间对网络性能的影响.     

数据挖掘技术在Web预取中的应用研究

WWW以其多媒体的传输及良好的交互性而倍受青睐,虽然近几年来网络速度得到了很大的提高,但是由于接入Internet的用户数量剧增以及Web服务和网络固有的延迟,使得网络越来越拥护,用户的服务质量得不到很好的保证。为此文中提出了一种智能Web预取技术,它能够加快用户浏览Web页面时获取页面的速度。该技术通过简化的WWW数据模型表示用户浏览器缓冲器中的数据,在此基础上利用数据挖掘技术挖掘用户的兴趣关联规则,存放在兴趣关联知识库中,作为对用户行为进行预测的依据。在用户端,智能代理负责用户兴趣的挖掘及基于兴趣关联知识库的Web预取,从而对用户实现透明的浏览器加速。     

TCP流量自相似性分析

对TCP流量自相似的原因进行了分析。用ON／OFF模型解释了TCP拥塞控制机制导致自相似现象的原因，并在NS2仿真实验的基础上比较了自相似性与丢包率、负载强度的关系。仿真结果表明丢包率大小对TCP流自相似程度有着直接影响。