网络业务流的自相似特性研究

网络业务流的自相似特征显著影响网络的流量控制与排队分析,已经引起人们的极大重视.本文分析了产生自相似性的原因,以及它对网络技术的影响,介绍了自相似业务流的研究进展,指出了存在的问题,同时展望了未来的研究方向.     

网络业务流自相似传播特性研究

对网络业务流自相似特性进行分析研究,证明了业务流自相似在不同会聚业务流之间以及不同网络节点之间均具有传播特性,新增业务流的注入不会“破坏”原有自相似背景流的自相似特性。这些研究结果能较好地解释目前网络业务流自相似现象的普遍存在,并对有效利用网络共享资源、路由选择、负载均衡以及排队性能分析等方面具有一定的参考价值。     

自相似网络环境中GPS性能分析

论文对自相似网络环境中通用处理器共享(GeneralizedProcessorSharing,GPS)系统的性能进行分析研究,使用分形漏桶的包络轨迹曲线对进入GPS系统的自相似流整形,给出了利用自相似流量作为输入流的GPS系统的队列长度和时延的上界。数值分析显示,该模型具有较好的性能。     

GPRS网络中综合业务双速漏桶算法研究

提出了一种针对GPRS网络中综合业务流量控制方法——双速漏桶算法。并利用流体流法分析了双速漏桶监管的性能，得到实时业务和非实时业务分组丢失率和平均延时的理论公式，数值计算结果表明选用合适的漏桶参数可以进行有效的流量控制。     

漏桶算法在反垃圾邮件系统中的应用

电子邮件是Internet应用最广的服务:通过网络电子邮件系统,您可以用非常低廉的价格,以非常快速的方式,与世界上任何一个角落的网络用户联络.但是,垃圾邮件也随着互联网的不断发展而大量增长,垃圾邮件的危害现在已经深入人心.本文主要介绍漏桶算法在反垃圾邮件系统中的应用,从而有效分析异常行为,以利于及时生成垃圾邮件过滤规则.     

基于RBF神经网络的自相似业务流预测研究

根据自相似业务流量非线性和非平稳的特点,采用极大重叠离散小波变换（MODWT）对网络流量进行预处理,简化了数据拟合过程。结合一个结构简单的RBF神经网络构建预测模型,对Bellcore实验室的原始数据进行预测仿真,通过与AR、FARIMA和BP等预测模型在不同时间尺度下的一步预测结果比较,提出的预测方法在信噪比（SNR）上提高了1～2个dB,而且在多步预测中也有更好的优越性。     

自相似流量下自适应AQM算法性能研究

针对目前网络流量存在的自相似特性,提出了一种自相似流量下的主动队列管理算法--IARED算法.该算法首先根据网络流量的自相似和长相关特性,利用自相似流量的自相关函数来设置平均队列长度计算公式的权值,再根据当前平均队列长度与目标队列长度变化率和当前平均队列长度与上一时刻平均队列长度变化率两个参数来动态调整最大包丢弃概率.仿真实验结果表明,该算法能很好地适应自相似网络的流量变化,可以很好地控制队列长度,降低丢包率和保持较低的排队延迟.     

自相似网络流量的特性分析

根据流量的不同特性,讨论几种长相关网络流量模型,分析它们的优缺点,并研究产生自相似的原因及其对网络性能的影响.     

基于优先权丢弃策略的共享保证双漏桶机制

ＡＴＭ网络提供了对多媒体应用的良好支持，本文介绍了常用流量控制机制，重点讨论了共享保证双漏桶机制，并在其基础上提出了基于优先权丢弃策略的共享保证双漏桶机制     

基于延时估计和漏桶算法的自适应多媒体同步控制

本文针对分组交换网中多媒体通信缺乏QoS的特性,在接收端利用RTP协议的时戳对网络延时进行动态地估计,进而根据漏桶算法,自适应调节和维持多媒体同步。仿真实验表明,这种同步控制机制能够适应各种不同的网络环境,效果良好。     

基于QPSO-LMK的自相似性网络流量预测

现在对高性能、高效性流量测量的研究表明网络流量呈现统计上的自相似性.因此,网络预测在网络管理中占据重要地位.使用QPSO(quantum-behaved particle swarm optimization)对预测自相似性网络流量的最小均值峰度(LMK)方法进行优化,能够获得较小的信噪比SNR-1(signal to noise ratio).通过对真实网络流量的仿真实验,表明该方法能比LMK(最小均值峰度)算法更精确的预测网络流量.     

The impact of self-similar traffic on network delay

The effect of self-similar traffic on the delay of a single queue system is studied through the use of the measured traffic and models as input process.A model-driven simulation-based method is then proposed for the computation of mean line delay in a network design.Both the hybrid-FGN and the FARIMA algorithms have been used to synthesize self-similar sample paths.The comparison results with real-traffic data sets firmly establish the usefulness of the proposed model-driven simulation-based method.A practical database method is also introduced that helps the designer to determine the parameters in network design.This approach may play an important role in network design and analysis.     

自相似网络流量模拟系统的集群实现

随着网络技术的发展,人们对网络服务质量提出更高的需求。对网络流量准确的建模,预测未来的网络流量,是保证网络服务质量和可靠性的重要措施。提出了一种基于Windows集群的自相似网络流量模型解决方案。该方案采用分形高斯噪声（FGN）模型并行算法,由基于Windows HPC Server的集群系统生成网络流量。详细描述了基于集群平台的系统设计和实现过程。实验结果表明,该系统能够生成大规模的具有指定Hurst系数的自相似网络流量,同时克服了单机系统及分布式系统的局限性。     

用于求解路径交通流量的改进Frank-Wolfe算法

Frank-Wolfe算法是用于求解交通流量分配问题的经典算法,但该算法是基于路段（Link-Based）的交通流量分配算法,无法用于求解路径交通流量。针对此问题,提出一种用于求解路径交通量的改进Frank-Wolfe算法。通过在Frank-Wolfe原算法中增加求解路径交通流量的计算步骤,根据原算法中“全有全无”加载方法获得的步长,更新源-目的（OD）间所有已配流的路径的交通流量,在原算法迭代计算路段流量的同时,同步计算路径流量。通过算例表明,改进算法是一个有效的算法,在Frank-Wolfe原算法的基础上增加少量的时间和空间成本即可求解路径交通流量,避免穷举交通网络中的所有路径,可以很好地用于用户均衡交通流量分配中。     

基于改进KNN算法的交通流异常数据修复方法

交通流数据分析是交通规划、控制、管理等工作实施的基础。交通流数据异常会给交通状态辨识及交通管理和控制带来困扰,不利于交通领域各方面研究及工作的开展。因此,对异常数据进行修复具有必要性。为了提高交通流异常数据修复精度,进一步改善交通数据质量,构建了基于改进K近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）算法的交通流异常数据修复模型。通过对KNN基础模型中k值和状态向量进行优选、提出距离占比的近邻值权重选取方式,实现对其模型的改进。为了验证模型的有效性,采用实测交通流数据进行实验分析。实验结果表明,改进的KNN数据修复模型具有更高的修复精度,其平均相对误差为9.88%,能够有效改善数据质量,为智能交通控制体系提供基础数据支持。     

基于改进遗传算法的交叉口模糊控制研究

为了改善城市道路交叉口交通信号控制,降低交叉口车辆延误,提出了一种基于改进遗传算法优化的模糊控制方法。在优化模糊控制器的过程中,为避免出现“早熟”现象,采用改进的自适应遗传算法,在进化过程中动态调整种群中适应度值最大个体的交叉概率和变异概率,使种群进化不会处于一种近似停滞不前的状态。为了检验该控制方法的性能,以交叉口车辆平均延误作为性能评价指标,在相同交通条件下进行了仿真实验。结果表明,相对于普通模糊控制器,经过改进遗传算法优化的模糊控制器能有效减小交叉口车辆的平均延误,提高交叉口的通行能力。     

自相似业务下拥塞避免机制的实现

传统拥塞避免机制所采用的随机早期检测（Random Early Detection,RED）算法是建立在网络流量按Poisson分布的基础上,因此不适应具有自相似业务流量特征的Internet网。针对自相似业务流量特点,对RED算法进行了改进,提出了一种基于时间间隔的随机早期检测（Based Interval Random Early Detection,BIRED）算法。BIRED算法能够在自相似业务流量特征下,通过控制平均队列长度,避免网络进入拥塞状态。通过仿真比较了BIRED和RED的动态性能,显示了BIRED具有更好的鲁棒性,证明了BIRED比RED、DropTail更能适应自相似业务流量,减小系统负担,有效稳定平均队列长度,改善系统的暂态特性。     

一种面向自相似业务的新型主动队列管理算法

网络业务的自相似性对网络性能具有重要影响,可能导致严重的队列时延和分组丢失率.为解决这一问题,提出了一种考虑业务自相似性的主动队列管理算法.该算法基于小波方法对网络业务的赫斯特参数进行估计,并使用该参数的估计结果分析网络自相似过程和确定自相似性的程度.然后实时估计赫斯特参数,并基于此对网络业务进行实时分类.仿真用MATLAB生成网络架构,并使用帕累托分布模拟网络业务,将该算法和其他缓存管理算法的性能进行了比较,仿真结果验证了该算法具有更好的公平性,并且在网络拥塞的情况下,可以避免丢弃分组对其他队列造成影响.     

自相似背景流量模型下的CBR流延迟抖动分析

实时业务是网络中快速增长的业务类型,但网络中需要传送多种业务的混合流量。实时 业务的性能取决于分组延迟抖动。过大的分组延迟抖动将导致语音的中断,画面的停顿和跳跃。延 迟抖动主要是背景流量在边缘路由器的干扰引起的。以往的延迟抖动分析都是假设背景流量为泊松 过程,研究表明这种假设已经不符合当前网络流量的特性。本文将对自相似背景流量下的CBR流的 延迟抖动进行分析,给出其分布函数,并以仿真结果验证其与泊松流量对CBR流的不同影响。     

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。