快速RMD法产生的自相似业务流的性质研究

传统的业务模型大多基于Poisson模型或其改进形式，假定业务突发长度显负指数分布，近期真实网络流量分析表明很多信息源会产生在多时间尺度下具有自相似特性的信息流，该性质显著地影响带宽网的流量控制及其排除分析，合成可控制的自相似业务流是进行仿真的第一步，实现了一个快速RMD算法的自相似流生成器，估计了产生的自相似流的Hurst参数，估计了两个或多个自相似 叠架后的流的Hurst参数；利用一种打乱算法成功地去掉了自相似流的长相关性。     

一种新的ATM网VBR视频业务模型及分析

提出了一种新的VBR视频业务模型：三态马尔科夫链下的双一阶自回归Gamma序列．该模型较理想地描述了场景切换下的视频业务模型，其Gamma分布特性较好地描述了VBR业务比特流的分布．对该模型进行了较详细的分析，得出了确定模型参数的方法．     

基于ARIMA的电力视频流量分析和预测

针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.     

一种自相似业务量预测的卡尔曼滤波算法

针对网络拥塞控制中不能准确预测自相似业务量的问题,提出了一种噪声在线估计卡尔曼滤波(NOEKF)算法.NOEKF算法不依赖于业务源反馈信息,通过观测节点处当前和过去时刻的业务量来预测下一时刻的业务量,并建立了业务量的卡尔曼滤波状态方程和观测方程,给出了递推形式的状态向量最佳估计形式.考虑到未知状态方程和观测方程噪声的统计特性,采用在线估值法,并引入遗忘因子对噪声的统计特性进行估计.NOEKF算法预测准确、偏差小.仿真结果表明,与经典卡尔曼滤波算法和时间序列预测方法比较,NOEKF算法能够更精确地预测自相似业务量,预测误差可降低60%以上.     

基于局部自相似性的视频图像超分辨率算法

针对视频图像的特点,提出基于局部自相似性的视频图像超分辨率算法.该算法不依赖自然图像数据库作为样本块的图像来源,而是利用局部自相似性,通过在相关坐标邻域中搜索子图像块以实现高频补偿.设计上采样和下采样滤波器,以实现对高频补偿后的图像进行滤波从而产生最终的样本块,采用逐级放大、分多步组合达到视频图像的放大,从而实现了视频图像超分辨率算法.实验结果表明,对于视频序列图像,在主观视觉效果和均方根误差(root mean square error,RMSE)、结构自相似性算子(structural similarity index measurement,SSIM)等方面,算法能显著地提高其分辨率,取得很好的效果.同时,对视频图像利用局部自相似性方法,减少了图像块的检索时间,降低了算法运算量.     

基于时间序列分析的改进型MPEG视频序列流量模型

提出了一种新的基于时间序列分析的改进型MPEG视频流量模型,利用消除趋势项、滑动平均过程等方式建模,并根据实际流量的分布,将预测流量进行概率分布转换.大量的仿真实验等方面说明,在预测误差、尾部概率分布、自相关函数和自相似性及GOP、视频帧两个时间尺度上,该模型同时兼顾了长时相关性和短时相关性,并保持了与实际流量相一致的自相似性.     

基于NS2的自相似业务流的生成

针对传统方法在产生自相似业务流时存在实现复杂、速度慢，并且生成的自相似序列精确性差等不足，提出了一种利用NS2生成自相似业务流的方法。实验结果表明，这种方法不仅实现简单、速度快，而且生成的数据具有良好的自相似性，特别适用于研究自相似业务流对排队系统的影响。     

应用统计模型的地震信号端点检测方法

分析了随机信号的相关性，建立了噪声的相关性统计模型。提出了信号自相关系数相似距离的概念，证明并讨论了噪声和信号之间的可辨别“自相关相似距离”，据此总结出基于相关系数的地震信号端点检测方法，并给出了算法的具体实现步骤，阐述了检测阈值的确定方法，并对用此方法以及人工检测法得到的实验检测结果进行了比较。结果表明，即使在较低的信噪比条件下，采用本算法仍能较准确地检测出地震信号的端点位置。     

一种新的视频质量评价中帧对齐算法

在全参考或者部分参考的视频质量评价算法中,由于视频序列在传输过程中总会存在丢帧、跳帧、停滞等现象,因此在视频质量评价之前进行的帧对齐处理是非常重要的步骤.提出了一种新的帧对齐算法,该方法在国际电信联盟(ITU)的ITU-T J.244和J.247的基础上,对源视频和劣化视频序列进行预处理和相关特征参数的提取,并采用类似滑动窗口的原理对二者进行相似度的运算,根据运算结果可判断是否达到帧对齐.结果表明,该方法可以明显甄别出视频序列相应帧的对齐情况,算法简单、实时性较好,具有一定的实用价值.     

一种经验型的自相似流生成方法

设计了一种经验型的自相似流生成方法,该方法引入级联模型中流量分层的思想,以实测数据流的统计特征,如会话到达间隔分`布会话持续期分布、分组到达间隔分布等为基础,结合了流叠方法和分组火车模型的特点,能实时在线产生参数不可的自相似流,同时,以仿真的方法证明了业务级的重尾分布对自相似流产生的重要作用。最后,讨论了经验型算法的性能,分析表明该算法能为系统仿真提供合适的输入流。     

视频会议系统在自相似网络上的速率控制

视频会议系统中的实际数据流量具有与传统的短相关模型差别显著的长相关性 ,这使得需要更新以往的流量控制算法以适应新兴的视频通信的要求。为此 ,在局域网上运行的视频会议系统的速率控制方面 ,提出了对源端的发送速率进行双时间标度控制的算法。它采用 QOS(业务质量 )分层的思想 ,在小时间标度上 ,根据接收方的反馈信息 ,选择一定层次质量的数据进行发送 ;在大时间标度上 ,控制相邻层次变换的难易程度 ,以减小层次间的振荡 ,使接收方得到稳定质量的图像。实验表明 ,该算法可以适应网络情况 ,为系统提供尽可能好的并且稳定的业务质量     

面向视频智能分析的商业街行人交通流预测建模

 阐述了利用面向视频智能分析技术，对商业区行人交通流数据进行样本提取、预处理和建模分析的方法全过程。以北京西单商业区为例，构建了包含不同类型监测点、不同时间点的日期分组式纵向时间序列，并完成了预测建模和效果对比。研究表明，所有序列均为平稳非白噪声序列，具有相似的自回归移动平均（ARMA）模型形式，能较好地实现对行人流量的预测。     

VBR视频业务的混沌特性与混沌信源建模

信源建模是研究不同业务量条件下网络特性的基本课题之一 ,近年来视频业务的信源建模已成为宽带综合业务数据网 (B- ISDN)的研究重点。该文从混沌的角度出发 ,对实测的 MPEG及会议电视数据进行混沌特性分析 ,并由此提出了一种基于混沌映射的建模方法。从仿真结果可以看到 ,混沌映射模型既能刻划出可变比特速率 (VBR)视频业务所特有的长时相关性 (L RD)又能相当精确地把握了 ATM节点的丢失 -延迟特性 ,是一种简单实用的信源模型     

自相似网络通信量的分析与建模

分析了网络通信量中存在的自相似现象，讨论了自相似通信量输入对排除系统的时间延迟和抖动特性的影响，指出由于自相似通信量的长程相关性使得在时间较长的情况下可以通过增加缓存来改善排除系统的延时和抖动特性，针对今后的研究方向，指出在自相似通信量研究中，系统的瞬时性能研究以及反馈控制研究对于网络性能的影响和评估是非常重要的。     

自相似过程的合并和分解过程

对LAN、ISDN的信令信道和其他通信系统中的数据统计分析表明,在宽带网络中的业务流具有自相似特性,它将对网络的设计、控制和分析产生影响,而业务流的合并和分解是网络中业务流的两个基本操作,要研究业务量的自相似特性对网络整体性能的影响,就必须首行研究它们的性质,文中给出了自相似序列经过合并和分解后仍然保持自相似性的充分条件,该结论对是进一步研究网络业务量的自相似性对网络性能的影响有理论指导意义。     

带有输入和输出队列的交换结构性能研究

用FGN模型驱动仿真方法，研究了自相似业务对带有输入、输出队列的交换机的丢包率性能的影响。实验结果表明，在一定的丢包率下，自相似业务需要的缓冲区长度要比传统排队论模型所需长度大多得；增加输出缓冲区长度可以极大地改善性能，但是，增加输入缓冲区长度并没有显著地提高性能，这是由于输入队列队首阻塞和到达业务的自相似性的联合效应所致。这些结果对下一代交换机的设计具有重要的意义。     

一种新的ATM网业务模型

提出一种新的ＡＴＭ网业务模型，它去除了ＭＭＰＰ等信源业务模型中的泊松到达假设，更符合ＡＴＭ中业务的性质。它可以用于描述数据、语音、视频，甚至它们的复合业务流。给出了对这种模型进行排队分析的流体流分析法。最后以视频与话音业务的复合为例给出分析结果，并与仿真实验进行了对比，结果是令人满意的。     

基于灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测

针对深度学习网络在网络流量预测建模过程中的参数优化难题, 以改善网络流量预测结果为目标, 提出一种基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测模型. 首先, 收集网络流量历史数据, 并对数据进行相空间重构、 归一化等预处理; 其次, 引入灰狼算法快速搜索到全局最优深度学习网络的相关参数, 并根据最优参数对预处理后的网络流量历史数据进行学习, 建立能挖掘网络流量历史数据变化规律的预测模型; 最后, 与其他算法优化深度学习网络的网络流量预测模型进行对比分析. 实验结果表明, 基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测精度超过90%, 远高于其他对比模型, 且预测建模过程的建模时间少于对比模型, 可满足网络流量管理的高精度和实时性要求.     

基于Hadoop的校园网视频流量访问偏好分析

针对传统视频用户访问日志的偏好分析方法存在数据客观性差和用户关联分析困难等问题,在传统偏好分析方法的基础上,面向互联网数据原始流量,提出一种基于主流大数据平台技术Hadoop的校园网视频用户访问偏好分析方案。该方案利用网络爬虫和深度包检测技术,对视频访问内容进行精细化识别,进而研究了校园网视频流量的访问偏好,并对比了MySQL和Hive的查询效率。结果表明,文化层次的差异导致了视频用户群体的不同需求,低成本硬件环境下对大数据的处理Hive更显健壮性。另外,该方案能稳定可靠地实现对校园网视频流量访问的偏好分析,捕捉用户网络舆情,制订定向营销方案并提供个性化视频推荐服务。经现网测试验证,设计的视频访问偏好分析方案达到了预期的效果。     

Investigation on Relationship between Cost and Software Reliability

Based on the fact that the software development cost is an important factor to control the whole project, we discuss the relationship between the software development cost and software reliability according to the empirical data collected from the development process. By evolutionary modeling we get an empirical model of the relationship between cost and software reliability, and validate the estimate results with the empirical data.