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,通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。     

基于FAR模型的网络通信量自适应预测

本文分析了网络通信量中存在的自相似现象，并讨论了自相似通信量的预测及其对于网络性能分析的重要意义，提出了一种考虑了网络通信量自相似性的自适应预测方法，该预测方法在利用通信量自相似性的同时也考虑了通信量的短程相关特性，能够对实际通信量进行良好的预测。最后用实验仿真验证了这种方法在通信量预测中的有效性。     

自相似网络通信量的多尺度预测研究

自相似性是网络的普遍属性,并且对网络性能具有重要影响。在网络性能研究中,利用自相似的长程相关性来进行预测对于有效分配和利用网络资源以保证网络QoS及提高网络性能是非常有意义的。然而,由于自相似通信量同时具有长程相关和短程相关性的多尺度性和非线性使得通信量的预测非常困难。文章在充分考虑自相似网络通信量这些特性的基础上,提出了利用人工神经网络来进行预测的方法。我们首先根据研究目标构建了多时间尺度预测的人工神经网络,并且对输入/输出向量处理、参数选择和学习算法进行了讨论;然后,我们利用FARIMA为模型合成的同时具有LRD和SRD性质的通信量trace进行了多尺度预测的实验研究,结果表明可以利用该算法进行多时间尺度预测,这对于优化网络控制策略是非常有意义的。     

虚拟化与数字仿真融合的网络仿真任务划分

为提升网络仿真性能,面向虚拟化与数字仿真融合的网络仿真体系架构,研究相应的网络仿真任务划分方法。综合考虑虚拟化与数字仿真各自优势,将网络拓扑分为虚拟化拓扑区域与数字仿真拓扑区域,结合给定物理资源,以负载均衡与远程通信量最小化为目标,对两种区域进行融合划分。实验表明,通过该方法进行网络仿真任务划分相对于随机算法与均衡负载平衡算法,远程通信量分别平均降低33.7%,25.1%,负载均衡度分别平均提升56.3%,38.0%。该方法可有效降低远程通信量与提升负载均衡度。     

自相似网络通信量的滑动平均预测

研究表明具有重尾特性的自相似性网络通信量表现出长程相关的突发性。对这种不同于传统电话网通信量的长程相关的网络通信量进行描述及预测十分重要。本文在基于对称alpha-平稳分布过程的自相似通信量模型基础上,提出了两种新的对具有重尾特性自相似网络通信量的滑动平均预测方法。一种是协变正交意义下的线性无偏预测;另一种是双曲线渐近意义下具有对称平稳新息的滑动平均预测,能使预测偏差最小化。对Bellcore实验室与Lawrence实验室的原始数据进行预测实验,预测结果表明两种预测方法准确有效。     

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。     

基于拓扑简化的自相似网络相关参数分析

本文基于简单串联网络拓扑结构的简化,对拓扑简化后的自相似网络的相关参数(节点缓存、节点排队负载)进行分析.通过分析简化前后的网络的性能(平均排队延迟、平均丢包率),提出简化后网络的节点缓存模型和节点负载模型.模型分析的结果分别说明了简化后的节点缓存大小与简化前节点缓存及负载、网络自相似程度之间的变化关系以及简化后节点负载与简化前节点负载、简化前后节点缓存大小比、网络自相似程度之间的变化关系.     

基于OPNET的自相似网络仿真号性能分析

针对实际网络测量显示,网络业务呈现自相似性,对网络的性能产生了极大的影响.介绍了基于OPNET的网络仿真的具体方法和步骤,通过不同条件下对网络的模拟,收集了影响网络性能的一些关键性指标,并进行了仿真,结果表明,负载越大,平均排队延迟越大,自相似业务对网络性能产生了影响;并且通过仿真结果延迟和负载的变化来着重分析了网络性能在具体网络设计中的影响.     

一种自相似网络可靠性分析模型

利用ON/OFF模型产生自相似流量,提出了一种基于排队延迟的自相似网络可靠性分析模型。将节点和到达信息流视为G/M/1/B排队模型,利用大偏差理论得到节点平均排队延迟时间,进而得到网络各种工作状态下全网平均排队延迟时间。再利用延迟阀值得到各种工作状态下的网络可靠性,进一步得到全网可靠性。通过模拟计算,得到了给定拓扑结构网络的可靠性与自相似程度、ON/OFF源数量以及节点缓存大小之间的关系。     

Weibull分布的自相似流量及其对排队性能影响的仿真分析

深入研究自相似流量,对网络性能的评估优化是至关重要的。通过对Weibull分布的自相似性进行理论分析及仿真,表明自相似性源于信源的属性,并不是单一流量叠加的结果。在NS2下,采用叠加Weibull分布的ON/OFF信源的方法实现了一种自相似流量的生成,并将其应用于GI/GI/1/K/FIFO排队模型网络性能的仿真分析中,补充了现有文献的仿真结论。     

战术Ad hoc网业务量突发特性下的退避算法研究

战术Ad hoc网是一种以突发数据业务为主的分组无线网络,业务流实际上具有着一种自相似特性,与以往研究中所使用的泊松业务模型区别很大。自相似业务突发产生成批到达,使得节点缓存队列更加拥塞,排队时延增长。在研究多路重尾ON/OFF源生成自相似业务的基础上,通过对各源的突发情况进行定量分析,提出了一种适用于自相似业务的退避算法。该算法为节点引入适当的竞争系数,使得对于信道的访问可以根据当前网络的突发状态合理分派。实验在OPNET下进行,通过调整网络节点数和突发程度,仿真得到各项统计结果。不论网络时延还是吞吐量,改进后的协议都具有较好的性能。这对战术Ad hoc网络的协议设计、资源的优化配置具有参考价值。     

卫星终端突发性业务模型与排队性能分析

随着卫星网络在应急通信中的应用,卫星终端业务的种类不断增加,业务流量可瞬间增大,具有明显的突发性,终端上的数据流量数据呈现出自相似性。利用时间间隔服从重尾分布的ON/OFF叠加模型产生卫星终端的自相似业务流量,并讨论了自相似业务流量输入对卫星终端的丢包率、时延和时延抖动的影响以及对有效带宽的需求。通过仿真,得出了网络终端业务丢包率、时延、时延抖动与系统缓存之间的关系,在此基础上,提出了减少时延、降低丢包率的思路,在带宽和缓存受限的情况下,为信息的高效传输提供了理论依据。     

Impact of aggregated, self-similar ON/OFF traffic on delay in stationary queueing models (extended version)

The impact of the now widely acknowledged self-similar property of network traffic on cell-delay in a single server queueing model is investigated. The analytic traffic model, called N-Burst, uses the superposition of N independent cell streams of ON/OFF type with power-tail distributed ON periods. Queueing-delay for such arrival processes is mainly caused by over-saturation periods, which occur when too many sources are in their ON-state. The duration of the over-saturation periods is shown to have a power-tail distribution, whose exponent β is in most scenarios different from the tail exponent of the individual ON-period. Conditions on the model parameters, for which the mean and higher moments of the delay distribution become infinite, are investigated. Since these conditions depend on traffic parameters as well as on network parameters, careful network design can alleviate the performance impact of such self-similar traffic. Finally, a characterization of truncated tails by the so-called power-tail range is developed. Based on the power-tail range of the burst-length distribution, the additional parameter maximum burst size (MBS) is introduced in the N-Burst model. An asymptotic relationship between the moments of the delay distribution and the MBS is derived and is validated by the corresponding numerical results of the analytic N-Burst/M/1 queueing model.     

一种增强的ON／OFF瞬时流量模型及其仿真

在传统ON/OFF流量模型基础上,通过修改恒定速率假设为随机速率以及增加突发到达分布条件,新提出了一种增强的ON/OFF流量模型,克服了传统ON/OFF模型不能描述流量随时间动态分布的缺点.给出了任意时刻模型的流量分布式和均值表达式,并对泊松到达的突发推导出了便于计算的公式,仿真表明结果正确.     

自相似业务量产生机理与模型精度分析

对通过叠加满足Pareto重尾分布的ON/OFF业务点产生自相似业务量的方法进行了较系统的分析。在介绍了这种自相似业务量实现方式的理论基础后,给出了一种检验业务点叠加数量与模型精度之间关系的研究方法。仿真结果表明：当叠加ON/OFF业务点数量为44时,自相似业务量Hurst参数的相对平均误差分别为6.8%（H=0.6）和5.0%（H=0.9）;当叠加ON/OFF业务点数量为132时,自相似业务量Hurst参数的相对平均误差为1.25%（H=0.6）和0.85%（H=0.9）。     

基于分数Langevin方程的通信量模型及其应用

建立了一个考虑QoS和多流复用的通信量模型。模型中的通信量由大量有相同源和目的地址的,独立同分布的数据流汇聚而成,其中每个数据流又由许多独立的符合Pareto分布的ON/OFF支流构成。文章首先分析了支流构成的数据流的概率分布,然后分析得到了数据流复用后的流速的概率分布,接着结合分数Langevin运动方程,得到了一个流量计算公式,该公式属于扩展的分数布朗运动。通过引入分数Langevin运动方程可以将外部影响因子,内部影响因子和Hurst参数有机地联系起来,给通信量的单分形和多重分形一个清晰合理的物理解释。最后使用该模型分析了VoIP中多流复用后的QoS参数,得到了几个重要结论。     

An empirical comparison of generators for self similar simulated traffic

It is generally recognised that aggregated network traffic is self similar and that self similar traffic models should be used in simulation experiments when assessing the performance of a network. Many generators have been proposed to synthetically produce self similar simulation input; however most of them require the trace length to be known a priori. Four generators that allow continuous generation of self similar time series are evaluated in this work with respect to their ability to reproduce the desired level of self similarity. This extensive investigation uses ten times as many traces and twice the number of parameter values as previously reported. Three of the tested generators perform well but surprisingly the generator supplied with a widely used commercial network simulator is unusable. The reported results indicate that the generator based on multiplexing strictly alternating ON/OFF sources may perform better than generators based on chaotic maps, provided that more than 100 ON/OFF sources can be used. Three estimators for the degree of self similarity of a time series have been evaluated as part of the process, and the only acceptable one is based on a Wavelet decomposition of the traffic trace.