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关于网络流量自相似特性研究.ppt

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关于网络流量自相似特性研究.ppt

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关于网络流量自相似特性研究.ppt

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文档介绍

文档介绍:关于网络流量自相似特性研究
关于网络流量自相似特性研究
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提纲
问题提出
自相似的数学描述
产生自相似的原因
自相似对网络性能的影响
国内相关工作
可能的研究方向
关于网络流量自相似特性研究
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问题提出
研究起源
WillLeland,MuradTaqqu,WalterWillinger,andDanielWilson,OntheSelf-SimilarNatureofEthernetTraffic(ExtendedVersion),IEEE/ACMTransactionsonNetworking,February1994.(Bellcore510citations)
VernPaxson,SallyFloyd,Wide-AreaTraffic:TheFailureofPoissonModeling,IEEE/ACMTransactionsonNetworking,3(3),June1995.(,FTP&Telnet)
,,,,"Long-RangeDependenceinVariable-Bit-RateVideoTraffic",IEEETransactionsonCommunications,February/March/April,1995.(193citations)
关于网络流量自相似特性研究
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问题提出
意义
开拓了全新的研究领域,经典的理论分析依据(如泊松过程和马尔可夫模型),不在适合网络流量的分析和建模。
“…..the(r)evolutionoftheInternetisimpactingtheworldofmathematicsinthesmallaswellasinthelarge---bothonhowmathematicsisdone,and,forunderstandingthenetworkitself,onwhatsortofmathematicsisdone---andwhythis,inturn,makesInternetengineeringagoldminefornew,excitingandchallengingresearchopportunitiesinthemathematicalsciences.”byWalterWillingerandVernPaxsonin“WhereMathematicsmeetstheInternet”
“GoodbyePoisson”&“HelloFractal”!
关于网络流量自相似特性研究
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问题提出
什么是自相似?
为什么研究自相似?
产生自相似的原因?
泊松过程—随机变量(单位时间呼叫到达的次数)是独立的、且服从相似分布,即
P[Xk=n]=e-λ△t(λ△t)n/n!(n≥0)
马尔可夫模型—对过去具有有限记忆,即在已经知道“现在”的条件下,其“将来”不依赖于“过去”
时间t与过去时间t-s,若s足够大,则t与t-s时的业务量是不相关的,即仅考虑s较小时业务到达间的相关性,称之为短时相关ShortRangeDependence—SRD模型
关于网络流量自相似特性研究
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自相似的数学描述
网络流量模型
时间序列,表示每单位时间到达的字节数或数据包数量
自相似的物理描述
网络流量在很宽的时间尺度内存在突发现象,“Burst”
时间尺度—几十毫秒、秒、分钟、小时
关于网络流量自相似特性研究
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关于网络流量自相似特性研究
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关于网络流量自相似特性研究
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关于网络流量自相似特性研究
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自相似的数学描述
数学定义
假设前提—平稳随机过程,即统计特性(均值、方差、相关等)不随时间推移而变化。一阶平稳(均值为常数),二阶平稳(均值和方差为常数,任意两时间点之间的协方差只取决于时间间隔,又称之为广义平稳)
自相关函数定义为:
r(k)=E[(Xt-μ)(Xt+k-μ)]/E[(Xt-μ)2]