【技术实现步骤摘要】
动态步长滑动窗口的网络流量Hurst参数估计方法
[0001]本专利技术涉及卫星通信网络流量自相似性估计方法,特别是一种基于动态步长滑动窗口的卫星通信网络流量的Hurst参数估计方法。
技术介绍
[0002]在卫星通信网络中,网络流量普遍存在自相似性,导致节点处路由器的排队性能受到较大影响,使得分组丢失率上升、队列长度增加、排队时延增大,从而使得卫星通信性能大大降低。因此,需要对卫星通信网络流量的自相似性进行准确估计,从而针对具有不同程度的自相似性卫星通信网络流量区别管理,以提高卫星通信性能。Hurst参数是作为衡量网络流量是否具有自相似性的重要标准,因此一种准确估计Hurst参数的估计方法在卫星通信网络流量中占据着重要地位。
[0003]传统的Hurst参数估计方法可以分为启发式、最大似然和基于小波的估计等,但它们通常是将网络流量序列作为一个整体来分析,不能捕捉局部相关趋势,近几年关于局域Hurst参数估计方法有时间尺度局部Hurst参数估计方法、基于广义指数窗函数的Hurst参数估计方法、去趋势波动分析方法(DF ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.动态步长滑动窗口的网络流量Hurst参数估计方法,其特征在于:包括以下步骤:A、定义自相似性设{X(t),t=1,2,
…
,N}是一个卫星通信网络流量序列,t代表时刻,定义聚集序列X
m
(t)为即X(t)被分割成m大小的块,并取其均值,其中tm
‑
m+1表示第一个m个t时刻,X(tm
‑
m+1)表示第一个大小为m的块,tm表示最后一个m个t时刻,X(tm)表示最后一个大小为m的块;设r(k)和r
(m)
(k)分别为X(t)和X
m
(t)的自相关函数,其中k为时间间隔,且X(t)有有限均值和方差;如果对于所有的k≥1,当m
→
∞时,有则X(t)被称为具有参数为H的渐近二阶自相似性,其中H被称为Hurst参数,1/2<H<1;上式意味着当k
→
∞时,以下两个公式被满足:r
m
(k)~r(k)
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(3)r(k)~ck
‑
b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)其中b表示自相似性的另外一个参数,且0<b<1,c>0是常数;公式(3)表明,相对于时间聚合,相关结构是保留的,并且在这个二阶意义上,X(t)是“自相似的”;公式(4)表示r(k)呈现双曲线的形状,这意味着即不管k取多大值,当前时刻的卫星通信网络流量序列的序列值总是与过去某一时刻的序列值相关,而且相关性的度量值的大小不可忽略,这种现象就是长相关性;公式(3)取决于以下假设:1/2<H<1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)H=1
‑
b/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)当卫星通信网络流量序列呈现二阶自相似时,长相关与自相似是一致的;B、估计滑动窗口Hurst参数对于卫星通信网络流量序列{X(t),t=1,2,
…
,N},其局域滑动均值为其中N为卫星通信网络流量序列长度,n...
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