网络流量自相似性的影响因素

网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础.网络流量研究中关键的问题是如何合成网络真实流量并进行分析,由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,因此,本文通过生成自相似性的流量进行仿真研究,对自相似现象的成因进行了解释,提出将源端流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨了影响自相似流量的因素,了解了网络行为随参数变化的情况,对新一代网络的设计、控制、分析和管理具有实际意义.     

自相似网络流量预测研究

研究发现,网络流量自相似特性具有普遍性,且不随缓冲、交换、传输和延迟而改变,网络流量预测必须考虑这种自相似特性.本文从自相似网络流量的多个方面对现有研究成果进行了分析,从网络自相似的模型、参数估计、性能预测等多个方面对网络自相似流量预测研究进展进行了总结,并提出了一种基于测量的流量自相似等价带宽预测算法.分析表明:该算法能有效地减少计算量和降低实现复杂度.     

自相似及其对网络性能的影响分析

自相似是网络业务流量的一个重要特性,比较了自相似的度量方法并通过实际流量数据验证了网络流量的自相似,重点分析了自相似产生的原因及其对网络性能造成的影响,模拟结果表明自相似对网络的负载和利用率有较大影响,也降低了网络性能.     

用于DDoS攻击检测的自相似网络流量生成

由于DDoS攻击会破坏或者影响网络正常流量的自相似特性,据此来检测DDoS攻击是一种行之有效的方法;然而如何生成网络正常流量,是DDoS攻击检测的一个关键部分.描述了一种生成自相似网络流量的方法,并运用该方法实现了生成自相似网络流量的网络流量模拟子系统,解决了DDoS攻击检测所需的正常流量问题.     

一种新的自相似流量模型的网络性能分析

网络流量的自相似性给流量控制和网络资源的管理带来了新的挑战。基于传统流量模型的网络性能结论和网络设计策略不能完全适用于具有自相似流量的高速网络中,采用较符合实际流量特征的、并具有自相似特性的随机过程——随机相位正弦波作为队列服务系统的输入流量模型,运用排队理论推导和分析了这种新的流量模型的网络性能,然后探讨了改善自相似流网络性能的流量控制方法和设想。     

自相似流量的小波神经网络预测模型研究

随着计算机网络体系规模的不断扩大,降低网络性能的影响因素也日益增多。由于网络流量的突发性会增加对网络性能的影响,该文针对网络流量的自相似特性和可预测性,提出了一种自相似流量的小波神经网络预测模型。此模型通过对已知的网络流量数据进行训练,得到预测流量,完成对自相似流量的可预测性的验证,最后对预测模型的性能做出评价。与传统的线性模型相比,自相似流量的小波神经网络模型在仿真过程中表现出预测的精确程度高、逼近最优值的速度快的优点。     

冗余流量的自相似特性分析

本文通过对网络流量数据用DYNATABLE算法进行冗余消除后,从重尾分布特性论证了冗余流量数据具有自相似性,用alpha稳定分布模型分析了冗余流量的重尾分布。实验结果表明,冗余流量具有自相似特性。     

网络中的流量模型

流量模型是流量预测和网络性能评价的基础。好的流量模型必须能够准确描述网络实际流量的特征情况，这样才能准确预测流量状况。然而近年来研究发现网络流量具有自相似性，传统的基于泊松分布的流量模型已不能很好地表述这一特征。根据流量的不同相关特性，介绍了当前网络应用的典型模型，对它们的特点进行了分析论述。     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。     

混沌图在自相似流量模拟中的应用

混沌图方法是生成自相似网络流量的一个重要方法 ,介绍了这一方法并实际验证了它的可行性 .研究表明 ,相对于其他方法如分形高斯噪声、分形ARIMA来说 ,该方法具有实现简单、运行效率高等特点 ,可以实际应用于网络的流量仿真及网络排队性能分析研究中 ,此外 ,该方法对于网络流量自相似性形成原因的研究 ,也具有一定的启发意义     

一种基于Matlab仿真模拟估计Hurst参数的方法

大量研究表明:业务流量的自相似性在任何时间、地点以及任何网络都存在,而且自相似模型比传统模型更能准确地描述实际网络业务流量的特性。Hurst参数在本质上是一种随机现象的持续性或者长程依赖程度的度量,可以表示系统在不同尺度上自相似的程度。本文在许多相关的研究基础之上,进一步探讨了Hurst参数的一些求解方法,并利用Matlab使用其中一种方法对网络流量突发性的强度进行了模拟仿真。     

网络流量分析系统技术研究与实现

网络流量分析是有助于进行网络规划、网络优化、流量趋势分析的工具,通过对网络流量的采集和分析,可以推断网络的运行状态。网络带宽的快速增加给网络流量分析工作带来了巨大挑战。通过分析现有流量分析系统的性能瓶颈和下一代网络流量分析系统需要达到的性能指标,提出了对应的解决方案。     

漏桶整形下的自相似业务流特性分析

最近研究表明网络流量在较大时间尺度范围内存在自相似特性。考虑到目前有众多的资源控制和调度算法等需要与流量整形算法配合使用,对白相似流量经过漏桶前后的特性进行了分析。指出漏桶算法可以在一定尺度范围内对网络流量进行整形,但时间尺度超过某个界限后,流量突发特性将不受影响,并对此界限进行了讨论。     

下一代网络信令流量分析 

经过研究下一代信令网的系统构成，分析了下一代网络（NGN）信令流量的特性，对比相关网络的流量特性，并分析自相似流量产生的原因，通过仿真下一代网络的信令流量，验证了下一代网络信令流量具有自相似、多分形的特性。还分析了自相似流量对下一代网络信令所产生的影响。     

下一代网络信令流量分析

经过研究下一代信令网的系统构成，分析了下一代网络(NGN)信令流量的特性，对比相关网络的流量特性，并分析自相似流量产生的原因，通过仿真下一代网络的信令流量，验证了下一代网络信令流量具有自相似、多分形的特性。还分析了自相似流量对下一代网络信令所产生的影响。     

基于网络演算的有损分形整形器及性能模型

随着Internet的不断演化和发展,它已成为一个开放的复杂巨系统,为改善Internet复杂网络流量自相似等突发特征给网络性能带来的影响,提出了一种适合自相似等突发流量的有损分形整形器的一般数学模型,证明了分形到达约束受限于原始到达曲线,推导并得出了有损分形整形器的输出特性与输入流量的自相似特征参数以及分形整形曲线之间的关系,分析了有损分形整形器的队列长度与延迟等性能,讨论了有损分形整形器的引入对网络端到端延迟、数据丢失总数以及平均丢失率等性能的影响,分别得到了上述各性能指标上界与流量自相似参数的关系,给出了在允许最大平均丢失率的情况下的最小缓存容量.这对于基于分形整形器的拥塞控制策略和流量控制方案的评价,以及分形整形器自身参数的设计是具有参考作用.     

重尾分布的网络流量SVM分类

网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类。本文分析了流量动态特性产生的不平衡性及其重尾分布,提出了基于重尾分布的流量分类定量分析模型。基于该分析模型,研究分类算法中训练集采集位置和规模大小的选取。考虑到混合流量中的次要数据流通常是小样本,选用支持向量机(SVM)算法进行流量分类。实验结果表明:重尾分布的流量分类训练集可以选择最佳采集位置和规模,以获得较好的分类模型,该定量分析模型对流量分类及提高分类精度有指导意义。     

自相似业务环境下IP网络的排队性能分析

网络流量分析表明很多信息源的聚合会产生具有自相似特性的信息流,在自相似环境下分析IP网络的排队性能成为当前热点。文中采用具有Pareto分布的ON/OFF叠加模型作为输入业务,分析IP交换机缓冲区队列溢出概率,得到与实际网络相似的结论:溢出概率并不随缓存长度的增加而呈指数规律下降,其下降速度相对要慢得多。在自相似业务环境下,增加缓存长度并不能有效地降低丢失率。     

基于信息增益的网络流量特征采集分析系统

随着Internet宽带网络应用的高速发展,其承载的业务越来越复杂,尤其是P2P应用占用了大量带宽,网络带宽扩充总是难以满足用户带宽需求不断上升的要求,如何远程监测网络流量并合理优化带宽分布成网络优化的关键技术。传统网管系统难以满足远程网络流量特征实时分析的需求,基于网络流量特征信息熵理论,建立了一种新的基于信息增益的远程网络流量特征采集系统。实验结果表明,该方法可以有效提高流量特征采集效率,实现远程流量特征的实时分析。     

基于小波变换的网络流量预测

由于现代的数据通信网络中网络流量存在很强的自相似性,如何降低这种自相似性给网络的性能造成的不利影响成为大家关注的焦点。本文通过实际的网络流量数据,利用小波变换和平稳时间序列的AR模型,实现了对网络流量很好的预测,其结果对于在网络中优化排队算法和实施流量工程具有很好的参考价值。