本文選題：自相似特性 + 分?jǐn)?shù)階Fourier變換　； 參考：《通信學(xué)報(bào)》2013年06期

【摘要】：通過分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)在FrFT域的統(tǒng)計(jì)特性發(fā)現(xiàn),實(shí)際網(wǎng)絡(luò)流量在FrFT域滿足自相似性,進(jìn)一步地,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量在FrFT域的"時(shí)域"和"頻域"展開,分別給出了基于改進(jìn)的整體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解—去趨勢(shì)波動(dòng)分析(MEEMD-DFA)的Hurst指數(shù)估計(jì)法以及基于加權(quán)最小二乘回歸(WLSR)的Hurst指數(shù)自適應(yīng)估計(jì)法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于現(xiàn)有估值算法,MEEMD-DFA法具有較高的估計(jì)精度,但計(jì)算復(fù)雜度高;而FrFT自適應(yīng)估計(jì)法則具有更優(yōu)的估計(jì)頑健性,且計(jì)算復(fù)雜度較低,可作為一種實(shí)時(shí)在線估計(jì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)Hurst指數(shù)的方法。
[Abstract]:By analyzing the statistical characteristics of network traffic data in FrFT domain, it is found that the actual network traffic satisfies self-similarity in FrFT domain. Furthermore, the "time domain" and "frequency domain" of network traffic in FrFT domain are expanded. The Hurst exponent estimation method based on improved global empirical mode decomposition (EMD) -detrend fluctuation analysis (MEEMD-DFAA) and the Hurst exponent adaptive estimation method based on weighted least square regression (WLSR) are presented respectively. The experimental results show that compared with the existing estimation algorithms, the MEEMD-DFA method has higher estimation accuracy but higher computational complexity, while the FrFT adaptive estimation method has better estimation robustness and lower computational complexity. It can be used as a real time online estimation method for Hurst exponent of real network data.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(2012CB315900) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(2011AA01A103)~~
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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6 宋毅s，

本文編號(hào)：2039272