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一种网络流量分布特性的综合分析方法
被引量:
4
1
作者
朱灵波
戴冠中
Rétif Jean-Marie
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1026-1031,共6页
网络流量分布特性是众多网络应用的基础。提出一种网络流量特性的综合分析方法。首先对获取的流量样本进行时间尺度化处理,之后引入半马尔可夫模型描述网络流量特性,通过忙阈值和闲阈值的设定将网络流量划分为三种状态:忙、中间、空闲,...
网络流量分布特性是众多网络应用的基础。提出一种网络流量特性的综合分析方法。首先对获取的流量样本进行时间尺度化处理,之后引入半马尔可夫模型描述网络流量特性,通过忙阈值和闲阈值的设定将网络流量划分为三种状态:忙、中间、空闲,研究各状态下的网络流量特性及各状态间的相互转换关系,然后建立了基于参数估计和非参数估计分布模型库,最后进行分布拟合。该方法适用于对所有协议的网络流量分析,比使用单一分布模型分析更合理。实例分析证明该方法是正确、有效的。
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关键词
网络流量分布模型
非参数核估计
半马尔可夫
模型
极限概率
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职称材料
题名
一种网络流量分布特性的综合分析方法
被引量:
4
1
作者
朱灵波
戴冠中
Rétif Jean-Marie
机构
西北工业大学自动化学院
法国国立里昂应用科学学院安培实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1026-1031,共6页
基金
留金出2006[3074]号资助项目
文摘
网络流量分布特性是众多网络应用的基础。提出一种网络流量特性的综合分析方法。首先对获取的流量样本进行时间尺度化处理,之后引入半马尔可夫模型描述网络流量特性,通过忙阈值和闲阈值的设定将网络流量划分为三种状态:忙、中间、空闲,研究各状态下的网络流量特性及各状态间的相互转换关系,然后建立了基于参数估计和非参数估计分布模型库,最后进行分布拟合。该方法适用于对所有协议的网络流量分析,比使用单一分布模型分析更合理。实例分析证明该方法是正确、有效的。
关键词
网络流量分布模型
非参数核估计
半马尔可夫
模型
极限概率
Keywords
network traffic distribution model
nonparametric kernel density estimation
semi-Markov model
limit probability
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种网络流量分布特性的综合分析方法
朱灵波
戴冠中
Rétif Jean-Marie
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
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