本文關(guān)鍵詞：自相似業(yè)務量生成方法研究及改進

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【摘要】：當前被廣泛使用的分形高斯噪聲法對高斯噪聲功率譜逼近效果較差,生成自相似業(yè)務量精度不高。針對該問題,提出一種高次方線性擬合方法。將分形高斯噪聲的功率譜分成有限項和無窮累加項2個部分,采用Matlab的擬合工具箱cftool對功率譜的無窮項進行高次擬合,減少運算量,克服以往采用數(shù)學推導過程復雜的問題,彌補數(shù)學推導過程中使用連續(xù)積分代替離散求和時造成的誤差。仿真結(jié)果表明,改進方法生成自相似業(yè)務量的相對誤差比采用公式推導的方式低,用小波法估計時相對誤差降低到0.05%,生成自相似業(yè)務量的速度較快,生成長度為220的自相似序列用時0.634 s。
【作者單位】： 西南科技大學信息工程學院特殊環(huán)境機器人技術(shù)四川省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 自相似性 網(wǎng)絡業(yè)務量 網(wǎng)絡建模 分形高斯噪聲 赫斯特參數(shù)
【基金】：國家部委基金資助項目 西南科技大學重點科研平臺專職科研創(chuàng)新團隊建設基金資助項目(tdtk02) 西南科技大學研究生創(chuàng)新基金資助項目(15ycx117)
【分類號】：TP393.11
【正文快照】：

【相似文獻】

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本文編號：892657