Multiscale Fitting Procedure Using Markov Modulated Poisson Processes

This paper proposes a parameter fitting procedure using Markov Modulated Poisson Processes (MMPPs) that leads to accurate estimates of queuing behavior for network traffic exhibiting long-range dependence behavior. The procedure matches both the autocovariance and marginal distribution of the counting process. A major feature is that the number of states is not fixed a priori, and can be adapted to the particular trace being modeled. The MMPP is constructed as a superposition of L 2-MMPPs and one M-MMPP. The 2-MMPPs are designed to match the autocovariance and the M-MMPP to match the marginal distribution. Each 2-MMPP models a specific time-scale of the data. The procedure starts by approximating the autocovariance by a weighted sum of exponential functions that model the autocovariance of the 2-MMPPs. The autocovariance tail can be adjusted to capture the long-range dependence characteristics of the traffic, up to the time-scales of interest to the system under study. The procedure then fits the M-MMPP parameters in order to match the marginal distribution, within the constraints imposed by the autocovariance matching. The number of states is also determined as part of this step. The final MMPP with M2 ^L states is obtained by superposing the L 2-MMPPs and the M-MMPP. We apply the inference procedure to traffic traces exhibiting long-range dependence and evaluate its queuing behavior through simulation. Very good results are obtained, both in terms of queuing behavior and number of states, for the traces used, which include the well-known Bellcore traces.     

Modeling MPEG Coded Video Traffic by Markov-Modulated Self-Similar Processes

Markov modulated self-similar processes are proposed to model MPEG video sequences that can capture the LRD (Long Range Dependency) characteristics of video ACF (Auto-Correlation Function). The basic idea is to decompose an MPEG compressed video sequence into three parts according to different motion/content complexity such that each part can individually be described by a self-similar process. Beta distribution is used to characterize the marginal cumulative distribution (CDF) of the self-similar processes. To model the whole data set, Markov chain is used to govern the transitions among these three self-similar processes. In addition to the analytical derivation, initial simulations have demonstrated that our new model can capture the LRD of ACF and the marginal CDF very well. Network cell loss rate using our proposed synthesized traffic is found to be comparable with that using empirical data as the source traffic.     

自相似网络流量模拟的分布式系统的设计与实现

 随着网络应用的发展,网络流量不断加大,对于网络应用系统的测试也占有越来越重要的地位.良好的网络流量模型能较为真实的反映网络的情况,并能给与应用系统更为全面的测试.根据统计学的结果表明,网络流量在时间上具有自相似性.因此,对自相似流量模型的研究十分重要.为了克服单机生成网络流量的不足,本文对于分形高斯噪声(FGN)模型的算法进行了改进,使其能够并行且高速的生成自相似样本.文中针对改进后的算法提出了分布式系统,并阐述了系统的整体结构和控制机制的设计与实现.本文的工作还包括实现了一个检测网络流量的检测端,并通过它来分析分布式系统所生成的样本.结果表明,本系统所生成的网络流量具有自相似性.     

基于FBNDP自相似业务源建模

基于分形二项噪音驱动泊松过程（FBNDP）动态原理,我们构建了其仿真模型并进行多次仿真实验,提示了FBNDP模型采样数据轨迹的表面现象,并用R/S法和时间方差法对其自相似强度进行分析计算;另外,自相似过程的非退化自相关结构特性得到图形化验证.     

自相似业务模型下的队列分析--大偏差技术

近年来对许多实际运行中的网络（局域网和广域网）的测量与分析证实：真实的网络业务具有统计上的自相似性而且是长相关的。传统的排队理论均假定业务是Poisson或Markovian,因此是短相关的,那里的队列分析方法对自相似业务模型是不适用的。大偏差技术是对自相似业务模型进行队列分析的有效方法。本文应用大偏差技术对以FARIMA为业务模型的队列系统进行了分析,结果证明：队列长度尾分布渐进为Weibullian分布,而且与模型的短相关结构无关。     

基于自相似业务模型的WCDMA接入性能分析

随机接入技术对WCDMA网络数据业务性能优化具有较大影响,文提出基于自相似业务模型的WCDMA接入技术并进行性能分析。仿真结果表明基于自相似业务模型的WCDMA网络数据业务接入性能与分形系数H值、网络负载G等参数有关。文章还提出了基于WCDMA的业务接入自相似均衡协议(TASEP),能明显改善WCDMA网络数据业务的接入性能。     

多媒体业务的相位逼近模型

相位逼近模型可以精确地描述任何随机过程，本文对多媒体业务的特性进行分析，分别建立相应的相位逼近模型，计算各相位逼近模型的参数，最后给出针对ＭＭＰＰ业务模型的相位逼近模型的仿真数值结果。     

基于FBM模型的自相似网络排队性能分析

利用能够反映自相似特性的FBM模型,采用G/D/1排队模型研究了自相似性对网络性能的影响,讨论了在Norros给出的缓冲区溢出概率公式的基础下,FBM模型为输入时,网络平均排队延迟的解析公式.对理论分形流量和实际测量流量进行了仿真实验,验证了结果的正确性和有效性.     

自相似业务下共享通道保护WDM网络性能分析

该文利用随机中点置换-分形高斯噪声(RMD-FGN)方法生成自相似业务,并且利用分层图方法来记录WDM网络状态,提出了一种链路状态描述模型。对自相似业务下55 Mesh_Torus共享通道保护WDM网络性能进行了仿真。结果表明：当业务的自相似系数或方差变大时,也就是说业务的突发程度变大时,阻塞率变大,网络的性能下降。增加单纤波长数,可以降低阻塞率,提高网络性能。     

自相似业务流复用特性分析

现有研究将复用的自相似业务流Hurst参数值确定为各个业务流中最大的H参数值，与业务流的其他性质无关，这一结论用于网络设备的设计不利于网络资源的有效利用。本文采用简单近似估算，并用分形布朗运动模型生成自相似业务流，彩用小波分析方法估计Hurst参数值。实验结果表明，由于复用合成业务流的渐近自相似的本质，在可以观测的时间尺度范围内业务流的Hurst参数比这理论预测值小；在一定的序列长度下，复用流的Hurst参数的不仅和最大Hurst参数业务流有关，还受到其它业务流，特别是业务流的方差系数所表现出的短时突发性影响，因此对合成业务流的自相似参数具有重要的影响。     

Probability of Heavy Traffic Period in Third Generation CDMA Mobile Communication

The paper considers a problem of deriving the multidimensional distribution of a segment of a long-range dependent traffic in the third generation mobile communication network. An exact expression for the probability is found when a self-similar process from [8] models the traffic. The probability of heavy-traffic period, the outage probability, and the level-crossing probability are found. It is shown that the level crossing probability depends on the average call length only. Further, this probability for traffic with dependent samples is lower than for traffic with independent samples. Also, it is shown that there is a linear dependence between the average heavy traffic interval and the average call length.     

具有自相似特性的业务及其对ATM网络性能的影响

本文对自相似业务的定义，性质和生成方法进行了综述了讨论了自相似业务对ＡＴＭ网络 影响。最后，指出了待进一步深入伯课题。     

Analysis of Traffic Distribution and Blocking Probability in Future Wireless Networks

Future wireless networks are envisioned to provide good quality multimedia services to mobile users anywhere at anytime. Traditional analysis of teletraffic in such networks assumes that call arrivals follow a Poisson process, as each cell is being modeled as an M/G/c/c queueing system. This does not reflect the real situation since handoff traffic arrivals are not generally Poissonian. In this paper, we propose to model each cell in future wireless networks as a G/G/c/c queueing system. As such a model has not been explicitly addressed in the literature, our main contribution is to propose a solution which enables to evaluate both traffic distribution and blocking probability within each cell of the service area. Result analysis reveals that coefficient of variation of call arrivals has more impact on the network performance than coefficient of variation of channel holding time.     

业务自相似性对光突发交换调度算法影响分析

使用泊松业务流模型对光突发交换网络进行性能分析不能准确地反映网络状态。该文从理论上对突发包长度进行了推导,对基于时间门限汇聚机制下突发包数据流自相似程度进行了计算机仿真测量,并利用自相似业务流模型对光突发交换网络中比较常用的LAUC和LAUC-VF调度算法进行了性能仿真。仿真结果表明：基于时间门限的汇聚机制能够有效地降低数据流自相似程度,数据流的自相似特性对LAUC算法的影响并不非常明显,但对LAUC-VF算法的性能则产生了比较严重的影响,其突发包丢失率较泊松流平均增加了近3个百分点。     

自相似业务在WDM网络中的动态性能分析

通过在几种颇具代表性的网络拓扑结构上进行仿真,对自相似业务在波分复用（WDM）光网络中的动态路由波长分配（RWA）问题进行了研究,分析了自相似业务在不同波长路由分配策略下的动态性能,并与相同条件下的泊松业务作了对比。     

色散渐减光纤中产生优质自相似脉冲的研究

从非线性薛定萼谔(NLS)方程出发,介绍了色散渐减光纤中抛物线脉冲的自相似传输原理以及输出的自相似脉冲的特性.研究不同的g0(色散增益系数)、不同时域包络的初始输入脉冲、不同的初始脉宽对自相似脉冲产生的影响,利用数值模拟结果对色散渐减光纤中影响自相似脉冲形成的参量进行分析,为在色散渐减光纤中产生高质量自相似脉冲的优化设计提供理论依据,发现输入具有较大g0和T0的双曲正割脉冲可以在较短的光纤长度上就获得高功率、强线性啁啾和宽频谱的抛物线型自相似脉冲,同时对自相似脉冲进行补偿时,所需的补偿光纤长度明显缩小,且可得到80fs量级的高质量压缩脉冲.     

重尾ON/OFF源模型生成自相似业务流研究

因为传统模型没有考虑网络业务流量各种时间尺度都具有突发性,因此是不完善的,一系列的测量结果表明,网络业务流量显示自相似性,重尾分布ON／OFF模型能比较好地解释自相似业务流的产生原因,可以把LAN上的业务分解为多个活动（active)主机对之间的业务流,本文通过系统的仿真实验研究了重尾ON／OFF源模型生成自相似流的机理,并与理论结果进行了对比,而且补充了理论结果。     

部件不可靠下的通信网业务性能分析

分析网络在部件不可靠时的业务性能,通常采用网络状态法,即首先得到不同状态下的性能指标,然后通过状态概率得到平均业务性能.本文将考虑部件可靠性对部件业务性能的影响,提出一种基于不可靠设备业务性能的设备状态法,这相当于仅考虑一个网络状态的业务性能,所以比任何网络状态法简单,而且由于可分析设备失效而中断的业务量,还可以用于分析自愈网的性能.     

多重分形网络流量的单队列输入排队性能研究

多重分形已被证明能够较好地用于网络流量多尺度突发行为特性的研究.本文以队列处于满负荷状态的概率为指标研究了多重分形流量输入下单队列的排队性能问题,提出了以尺度函数与矩因子表示的队列满负荷运行概率的解析性框架.用FBM过程作为输入,从理论上验证了该概率框架的正确性,进一步用实测的网络流量数据对多重分形流量输入下单队列满负荷运行的概率进行了分析与比较,结果表明该框架能同时满足单、多重分形流量输入时排队性能的计算.结合文献[1]给出的联合多重分形(JMF)流量模型,为排队系统中队列深度的设计提供了有效的定量计算方法.