具有重尾特性的自相似網(wǎng)絡(luò)通信量建模及預(yù)測.pdf

1、最近二十年來，高速網(wǎng)絡(luò)已延伸到現(xiàn)代生活的各個角落，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正在深刻地改變著我們的生活方式。二十世紀(jì)九十年代初，人們發(fā)現(xiàn)：在各種網(wǎng)絡(luò)傳輸條件下，網(wǎng)絡(luò)通信量特性均呈現(xiàn)自相似性。雖然通信量自相似性產(chǎn)生的物理機(jī)理還沒有滿意的解釋，但它對網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影響極其深遠(yuǎn)。自相似通信量的建模及預(yù)測是網(wǎng)絡(luò)性能分析/網(wǎng)絡(luò)管理與協(xié)議設(shè)計基礎(chǔ)，并已為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)研究的焦點。近年來，研究表明：網(wǎng)絡(luò)中廣泛存在重尾特性，即非高斯特性，是自相似網(wǎng)絡(luò)通信量在廣泛的時間尺度上產(chǎn)生

2、長程相關(guān)性的關(guān)鍵原因，但現(xiàn)有的絕大多數(shù)自相似網(wǎng)絡(luò)通信量模型與預(yù)測方法均未考慮網(wǎng)絡(luò)通信量中的重尾因素。本文是在國家自然科學(xué)基金重大項目“基于MIMO-OFDM系統(tǒng)的空中接口自適應(yīng)技術(shù)研究”（No. 60496315）/國家863計劃課題“數(shù)字視音頻編碼/傳輸/測試與應(yīng)用示范”（No. 2003AA12331005）的項目下，開展了具有重尾特性的自相似網(wǎng)絡(luò)通信量建模及預(yù)測的研究。 本文介紹了自相似性及其相關(guān)概念，解釋了網(wǎng)絡(luò)通信量自相

3、似特性產(chǎn)生的可能原因，從自相似網(wǎng)絡(luò)通信量與排隊性能/擁塞控制與調(diào)度算法/TCP傳輸機(jī)制/多媒體通信量的服務(wù)質(zhì)量等之間的相互關(guān)系，全面地分析了自相似網(wǎng)絡(luò)通信量對網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的深刻影響，進(jìn)一步闡明了針對網(wǎng)絡(luò)通信量自相似進(jìn)行研究的重要性與緊迫性。 由于重尾特性，即非高斯特性是自相似網(wǎng)絡(luò)通信量產(chǎn)生長程突發(fā)的重要原因，而alpha-平穩(wěn)過程理論具有刻畫這種重尾特性的能力，使之成為了描述具有重尾特性的自相似網(wǎng)絡(luò)通信量的理想工具，這是該理論相對于

4、其它理論的比較優(yōu)勢所在。 本文針對已知的具有代表性的幾種自相似網(wǎng)絡(luò)通信量模型進(jìn)行了分析，比較了這些模型的優(yōu)缺點后，提出了一種新的自相似網(wǎng)絡(luò)通信量模型，其形式簡約，參數(shù)物理意義明確。對來自Bellcore Lab的實際蹤跡進(jìn)行了模擬實驗，結(jié)果證實了該模型的準(zhǔn)確性與有效性。 根據(jù)新模型，進(jìn)一步提出了在無限方差準(zhǔn)則意義下的多種自相似通信量預(yù)測方法，包括： AR（AutoRegressive）預(yù)測/MA（Moving Avera

5、ge）預(yù)測/FARIMA（Fractional AutoRegressive Integrated Moving Average）預(yù)測。對來自Bellcore Lab和Lawrence Berkeley Lab的實際蹤跡據(jù)進(jìn)行預(yù)測實驗表明：這些預(yù)測方法均在廣泛的時間尺度上有效預(yù)測自相似網(wǎng)絡(luò)通信量，對這些獨立的預(yù)測值進(jìn)行混合預(yù)測可以進(jìn)一步預(yù)測精度。 最后全文對新的自相似網(wǎng)絡(luò)模型及預(yù)測方法進(jìn)行了總結(jié)分析，指出了本文研究結(jié)果的應(yīng)用前景