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    一種基于Matlab仿真模擬估計Hurst參數(shù)的方法

    2017-09-09 19:10:10付鈺劉立士胡俊超池云
    科技資訊 2017年23期
    關(guān)鍵詞:Matlab仿真

    付鈺+劉立士+胡俊超+池云

    摘 要:大量研究表明:業(yè)務(wù)流量的自相似性在任何時間、地點以及任何網(wǎng)絡(luò)都存在,而且自相似模型比傳統(tǒng)模型更能準確地描述實際網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量的特性。Hurst參數(shù)在本質(zhì)上是一種隨機現(xiàn)象的持續(xù)性或者長程依賴程度的度量,可以表示系統(tǒng)在不同尺度上自相似的程度。本文在許多相關(guān)的研究基礎(chǔ)之上,進一步探討了Hurst參數(shù)的一些求解方法,并利用Matlab使用其中一種方法對網(wǎng)絡(luò)流量突發(fā)性的強度進行了模擬仿真。

    關(guān)鍵詞:Hurst參數(shù) 自相似流 Matlab仿真

    中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)08(b)-0241-02

    傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)分析通常是假設(shè)包到達過程是泊松過程,然而,近年來對互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)通信量的測量顯示包到達過程不是簡單的泊松過程,一系列的測量結(jié)果顯示,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量顯示出了自相似性,很多時候是多個數(shù)據(jù)包連續(xù)到達,也就是說數(shù)據(jù)包的到達過程具有突發(fā)性。而對于長相關(guān)時間序列來說,其自相關(guān)性可以用Hurst參數(shù)來描述。所以本文討論了一些Hurst參數(shù)估計的方法,并采用其中一種方法對網(wǎng)絡(luò)流量突發(fā)性的強度進行了仿真。

    1 自相似過程

    自相似過程是一種隨機過程,它的特點是該隨機過程的統(tǒng)計特性始終保持不變,其定義可以按如下四種自相似過程來給出[1]。

    1.1 嚴格自相似過程

    若連續(xù)的隨機過程滿足:與有同樣的有限維分布,其中,,那么將稱為嚴格自相似過程。

    1.2 二階自相似過程

    那么將稱作參數(shù)是的廣義二階平穩(wěn)自相似過程。

    1.4 漸進二階自相似過程

    大量研究表明實際的網(wǎng)絡(luò)流量通常情況下都是漸進自相似隨機過程,其定義為:設(shè)是平穩(wěn)隨機過程,而且是離散時間協(xié)方差,,。若滿足:,,,,。其中為慢變化函數(shù),也就是說對任意的,,為常數(shù),并且當達到一定值時,,則稱為參數(shù)是的漸進二階平穩(wěn)自相似過程。

    2 Hurst參數(shù)估計

    Hurst參數(shù)估計方法有很多種,主要有:方差時間法、R/S分析法、Higuchi法、Whittle分析法、小波分析法等[2]。在這里,我們主要介紹R/S分析法。

    假設(shè)為時間序列,為樣本標準差,定義序列:

    3 仿真系統(tǒng)模型建立

    利用Matlab對網(wǎng)絡(luò)流量突發(fā)性的強度進行仿真,采用基于Pareto分布的ON/OFF源,以此來生成自相似業(yè)務(wù)流。仿真模型框圖見圖1。仿真參數(shù)設(shè)置如下:平均包到達率為0.5,發(fā)包速率,Pareto分布函數(shù)的參數(shù)設(shè)置如下:,,。本文采用R/S分析法來對網(wǎng)絡(luò)流量中的Hurst參數(shù)進行估計,直線的斜率為估計的Hurst參數(shù)值。仿真結(jié)果見圖2。

    從圖2中可以看出,兩條曲線的斜率基本一致,也就是說,通過ON/OFF模型生成的自相似流的Hurst參數(shù)和理論公式所計算出的Hurst參數(shù)基本吻合,,證明了網(wǎng)絡(luò)流量具有自相似特性。

    4 結(jié)語

    本文介紹了自相似過程的幾種定義方式,以及如何采用R/S分析法來進行Hurst參數(shù)的估計,并通過Matlab仿真,采用了基于Pareto分布的ON/OFF源,將Hurst參數(shù)的理論值與仿真值相比較,也就是比較仿真圖的兩條曲線的斜率,結(jié)果表明自相似模型產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量與實際業(yè)務(wù)流量的特性相吻合,我們驗證了網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性,對以后的研究具有重要的意義。

    參考文獻

    [1] 胡嚴,張光昭.重尾ON/OFF源模型生成自相似業(yè)務(wù)流研究[J].新能源進展,2001,6(3):72-76.

    [2] 朱靈蕾,姚遠程,姜軍,等. Hurst指數(shù)估計法中的修正方法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016(7):103-106,110.

    [3] 徐凌,劉嘉焜,李亮.自相似網(wǎng)絡(luò)流量Hurst指數(shù)估計算法[J].科學技術(shù)與工程,2013,13(20):5847-5854.endprint

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