重尾ON/OFF源模型生成自相似业务流研究

因为传统模型没有考虑网络业务流量各种时间尺度都具有突发性,因此是不完善的.一系列的测量结果表明,网络业务流量显示自相似性.重尾分布ON/OFF模型能比较好地解释自相似业务流的产生原因,可以把LAN上的业务分解为多个活动(active)主机对之间的业务流.本文通过系统的仿真实验研究了重尾ON/OFF源模型生成自相似流的机理,并与理论结果进行了对比,而且补充了理论结果.

基于ON/OFF源模型的OBS汇聚算法研究

近年来,大量研究表明,网络业务流量呈现长相关、自相似的特性,采用ON/OFF源模型生成自相似流能够比较真实地反映现实网络中的业务流量。光突发包的汇聚算法是光突发交换的关键技术之一,利用ON/OFF模型生成的自相似流对几种典型的OBS汇聚算法进行研究。仿真表明,不同算法对自相似的影响不同。

光突发交换中的一种自适应汇聚策略

根据光突发交换(OBS)网络的特点,分析了在OBS网络边缘节点进行数据汇聚的一般原则,提出了一种OBS网络边缘节点的自适应汇聚策略。与以往的汇聚策略采用固定汇聚门限不同,本文设计的汇聚策略引入穿越计数器,通过测量网络业务流量,动态选择合适的汇聚门限,比较前后两次选择的汇聚门限类型修正门限步长。仿真结果表明,与现有的汇聚策略相比,提出的汇聚策略在不同的自相似参数和网络负载情况下丢包率分别降低了约69.07%和38.89%。设计和实现了试验网边缘节点的硬件架构,对汇聚、调度等功能进行了系统级的运行和测试,完成了系统预期的功能。结果表明,该汇聚策略不仅能够根据网络流量变化动态调整汇聚门限,而且十分适应具有突发性的业务量,在强自相似情况下丢包率较小。

光突发交换网中的智能组包研究

光突发交换(OBS)相对传统的电路交换方式具有更高的传输效率和更短的网络时延,而相对于未来网络的发展趋势光分组交换,光突发交换具备更现实的可行性.在OBS中,突发汇聚是一个很关键的技术,它对OBS网络的性能有着重要的影响,在本文中,我们对突发汇聚机制进行了较深入的研究,并提出了一种新的突发汇聚算法,它对抑制网络流量的自相似性,提高突发传输效率和避免在不同节点由于突发同步所引起的带宽资源竞争都有较好的结果.

光突发交换网中流量特性分析与汇聚机制研究

文章对光突发交换(OBS)网络中的IP流量特性以及汇聚机制进行了深入的研究,通过引入ON/OFF源模型来模拟OBS网络中数据业务的自相似特性,通过对仿真进行分析,验证了ON/OFF理论模型的正确性,最后,利用合成的可控Hurst参数流量源,对几种典型的OBS汇聚算法进行了仿真分析,结果表明,这些汇聚算法对严格自相似性流量的长相关性并没有抑制效果,只是在短时间内对流量具有平滑作用.

具有自相似性质的业务流的主动队列管理算法

近年来的研究表明,网络流量呈现出很强的自相似特性,这是造成网络拥塞的重要因素之一。因此该文提出了一种基于时间的主动队列管理算法,该算法利用ON/OFF源模型模拟产生自相似流,依据信源持续发送数据包的时间,来选择性地接收数据包。用MATLAB进行仿真,实验结果表明该算法的队列管理性能明显优于ARED等传统队列管理算法,能很好地控制队列长度。