王西锋[1]2007年在《网络流量的特性分析与预测研究》文中研究说明随着网络通信技术的快速发展，网络开始承载越来越多的应用服务，这对网络的服务质量、流量控制和网络管理均提出了很高的要求。对流量的分析与预测是网络管理和性能分析的基础：流量分析可以获得网络的运行规律及特性，基于流量特性的建模，不但可以预测流量行为趋势，更能应用于拥塞控制、服务质量等领域。本文以流量特性分析为出发点，对网络流量的特征模型及其预测方法进行相关研究。论文首先总结了获取真实流量的各种途径，全面叙述了国内外对流量特性研究的现状，重点分析了业务流的自相似特性，包括其数学描述、Hurst参数估计法、自相似的成因及其对网络性能的影响，并使用真实的业务数据验证了流量的自相似性；同时阐述了网络流量的周期性及混沌性，探讨了周期性与自相似的关系，为后续的研究奠定了基础。其次，本文归纳总结了业务流量建模预测在各个时期的典型方法及其模型，深入分析了以泊松分布等为基础的传统模型在刻画业务流量时的缺陷，系统地研究了建立在自相似特性基础上的主要自相似模型的优、缺点；随后讨论了流量预测领域最新的分析技术和理论，并根据流量体现出多种不同特性的实际情况，在对比与分析后，得出对业务流建模预测应当采用混合模型来进行描述的结论。第叁，根据真实网络业务中流量体现的自相似、周期性、混沌性等特性，在此基础上以建立符合流量特性的流量模型为目标，提出了一个结合小波技术和时间序列分析的混合流量预测模型，并应用该模型的预测算法对真实网络流量数据的未来行为趋势进行了预测和分析。实验结果表明该混合模型能够比较全面地描述和刻画流量的各种特性，可以有效的对网络流量行为进行准确而有效的预测。最后，本文探讨了文中预测算法在实际网络管理中的一些应用，并简要分析了当前预测算法存在的不足和下一步研究工作的目标。
胡龙茂[2]2007年在《校园网流量的特性分析及预测模型研究》文中研究指明随着网络的飞速发展，网络的规模不断扩大，网络的控制机制和行为特征也日趋复杂和难以理解。由于网络流量数据的特性实际上反映了其与承载网络之间的相互作用和影响，因此通过对网络流量过程的深入分析和建模，为研究网络控制机制和行为特征提供了一种有效的方法。准确而客观的流量模型能够深化我们对复杂的网络行为特征的认识和理解，同时也能对提高网络性能、监测网络异常等起到重要的作用。小波与分形有着密切的关系，小波变换的多分辨率思想与分形的局部和整体的思想是相似的。所以将小波和分形相结合可以为网络流量预测模型的建模提供新的思路。本文首先对网络流量特性进行了分析。在分析比较了当前各种网络流量自相似参数的估计方法的基础上，利用R/S方法对校园网流量的自相似参数进行了估算，结果表明校园网流量有明显的自相似特性。然后根据校园网流量的特性，结合当前的一些流量建模方法，提出了基于小波分解的ARMA建模方法。实验结果表明，同传统的ARIMA建模方法相比，本文所提模型的预测精度明显要高。最后，本文初步分析了自相似特性对网络性能的影响，并提出增加网络带宽是提高网络性能的一个较好办法。
陈嘉翼[3]2015年在《基于小波聚类的网络用户行为分析研究》文中认为随着互联网的迅猛发展,网络用户达到了空前的数量,各种网络应用日益丰富,人们利用互联网开展的工作、娱乐和服务项目越来越多。近年来,网络运营商以及服务提供商开始对网络中用户行为特点、使用习惯以及感兴趣的应用类别等产生了兴趣,并希望通过一定的技术手段,分析并获取这些用户行为信息,作为网络用户管理、网络服务质量优化、网络营销策略的重要依据,甚至可以为第叁方提供客户关系方面的增值服务。本论文旨在以小波分析理论为基础,对网络用户的流量数据进行分析,通过聚类的方式,获得不同行为模式的用户群。从而为进一步的用户服务或网络营销提供有益的数据支持。论文主要开展的工作包括以下几个方面:①首先对网络用户行为进行了抽象,构建了一种网络用户行为模型。论文以网络用户的业务行为为分析目标,在众多网络流量属性中,筛选出于业务行为直接关联的属性,从而简化分析的维度。论文构建的模型通过网络应用、耗时比例、消耗流量比例等叁个方面体现用户行为特点。②研究了小波分析理论,并对传统小波聚类算法存在空间复杂度较高的不足加以改进,提出了一种改进的Mo FSU小波聚类算法。该算法通过对特征空间中相邻单元的合并降低算法对空间的消耗,从而优化算法的空间复杂度,同时提高了算法的时间性能。论文通过理论分析的方法验证了算法的改进是有效的。③通过实验检验论文所提出的理论观点。以某网络用户行为日志数据集为基础,通过论文提出的网络用户行为模型,处理并构建出实验所需的数据模型,运用上述改进的小波聚类算法,对数据进行分析,获得相应的聚类结果。并在此数据集上,与其他同类算法进行了比较。实验结果表明,改进后的算法在时间复杂度和聚类质量方面均有一定的改进。
佚名[4]2006年在《通信》文中研究指明TN912006010862CVAAS自适应动态电源管理策略/卜爱国,胡晨,刘昊,李杰(东南大学国家专用集成电路系统工程技术研究中心)//应用科学学报.―2005,23(3).―269～273.在嵌入式和便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(dynam
杜巍[5]2014年在《卫星互联网自相似业务预测方法的研究》文中提出地面因特网规模的空前繁荣推动了下一代网络(Next Generation Network)的迅猛发展，形成了集合陆、海、空、天的空天地一体化信息网络。作为地面网络的旁路网络，宽带卫星互联网缓解地面互联网的压力的同时，又面临着一系列亟待解决的困难。如宽带卫星互联网以TCP/IP为承载方式和信息传输平台，使得对其原本适用于地面的网络协议的实用性有了新的要求；而地面-卫星的混合网络本身的复杂性以及对互融网络资源的分配也有较大的难度等问题使得对卫星互联网服务质量(QoS，Quality of Service)保障的讨论成为一项必要且重要的研究课题。着眼于宽带卫星互联网QoS的要求，本论文从卫星节点接收和转发分组数据的角度，分别论证星间骨干网中自相似业务量通过一次跳变在目的卫星节点处汇聚的流量的自相似特性，以及卫星作为传输数据的中间节点转发数据的自相似特性。另外，还探讨了地面-卫星混合网络中从地面信关站转发到卫星链路上的流量数据的自相似性；并通过建立ON/OFF源的自相似业务流量模型以及Pareto/M/1/C的排队模型来实验证明卫星通信系统中传输的数据具有自相似性。最后，论证了卫星网络中业务的自相似程度的增加能导致更高的系统丢包率和系统所需带宽，从而使通信系统的性能恶化，降低QoS。由于卫星通信系统上的流量不可获取，因此通过对卫星通信系统中数据传输模型的分析，采用适当的地面网络自相似流量作为参考来建立基于小波的ARIMA预测模型。在理论指导下通过Matlab仿真实验，选取基础小波sym小波对非平稳、周期变换且具有长相关性的网络流进行叁层小波分解，从而使自相似网络流量平稳化且使其自相似程度得以降低。针对本论文提出的预测模型，选取预测样本数目为100，预测步长为5，预测样本数与预测数的比为20:1的预测模型对小波分解后的数据进行预测能够达到最好的预测效果，其预测均方根误差为0.1773。本系统的预测结果用于提供卫星星上调度的队列信息、为卫星互联网的跨层调度以及带宽分配等提供可靠的参照数据，从而为实现网络拥塞的缓解、优化资源分配奠定了基础，进而改善卫星网络性能，提高卫星网络传输的服务质量。
金宏伟[6]2009年在《基于小波方法的网络流量建模分析》文中指出随着高速网络的飞速发展,为了保证网络的服务质量,对网络性能的分析显得尤为重要。网络性能分析的第一步首先要对网络业务源进行建模,业务建模是进行网络设计和性能评估的一个核心问题。大量实际测量发现网络流量具有普遍的自相似性和长相关性,对网络业务建模、性能评价和网络控制技术产生了非常重要的影响。传统的网络流量模型认为网络流量具有马尔可夫性,并在此基础上建立了以泊松过程为主的数学描述模型,这些模型都具有短相关结构。对于具有长相关特征的业务,传统模型已经不再适用。基于自相似特性的网络流量建模与分析已成为当前研究的热点。本文针对网络流量的自相似特点,以小波理论为基础,研究了基于小波的自相似参数估计以及基于小波的自相似序列生成。论文主要工作如下：本文在小波理论框架下,重点分析了自相似过程与长相关过程在经过小波变换后的性质,即将原来在时间域内长范围相关的流量序列转化为小波域里尺度间不相关,尺度内短相关的小波系数,使得原先复杂的估计问题变为一个简单的线性回归问题。同时本文分析了小波估计方法的无偏性,小波函数的选择以及估计方法的时间复杂度等重要的问题。在分析过程中,小波函数的消失矩起到了关键的作用。通过与其它估计方法在估计值的准确性、时间复杂度及适用范围上的比较,表明基于小波的估计方法是一个简单、准确性高、计算量小以及对于数据集的大小并不敏感的方法。本文通过对两种基于小波的生成自相似序列的模型,独立小波模型和多重分形小波模型进行验证,得出了多重分形小波模型在生成参数值H较小的序列时,是可靠的,具有很强的计算优势。为了分析不同的业务量序列对网络性能的影响,本文建立了自相似业务排队性能的OPNET仿真模型,适用于各种模型产生的数据源,并基于G／D/1排队模型进行自相似网络仿真。通过利用生成的自相似序列来驱动OPNET仿真模型的方法,对比分析了短相关(泊松流)与自相似流量对网络性能的影响；研究了流量特性(自相似参数H)和服务特性(队列长度和服务速率)对排队性能(丢包率、时延、时延抖动)的影响,研究发现自相似流量输入引起排队性能的恶化比传统的短相关模型显着,尤其对于自相似参数H较大的序列。论文最后总结了全文的内容,并对进一步的工作进行了展望。
吴美美[7]2008年在《网络流量特性分析及预测研究》文中研究表明随着网络通信技术的快速发展,新的网络业务与网络应用不断增加,这对网络的服务质量、流量控制和网络管理均提出了很高的要求。对流量的分析与预测是网络管理和性能分析的基础。本文以流量特性分析为基础,对基于网络流量的特征模型及其预测进行了相关研究。论文首先叙述了国内外对流量研究的现状,接着分析了网络流量的几个主要特性及其在网络流量中的表现与对网络业务的影响。重点分析了网络流量的自相似性,包括其数学定义、自相似过程判断、网络流量中自相似现象的成因及对网络业务的影响。然后,给出了网络流量预测的方法——行为建模方法,并介绍了行为建模方法的基础——时间序列分析理论。随后,归纳了业务流基于短相关或长相关特性的典型模型及其优、缺点,并提出了一个建立在小波技术和时间序列分析基础上的混合模型,该混合模型通过小波分解得到不同特性的时间序列分量,基于不同特性的时间序列分量建立相应模型。最后应用经典的FARIMA模型与基于小波的混合模型对实际业务流量进行了建模,并评价了两个模型的拟合效果。实验结果表明通过小波分解可以实现对网络业务的特性分解,该混合模型能比较全面地描述业务流量的各种特性,拟合效果更好。
胡玉清[8]2008年在《自相似业务流量建模与性能评价研究》文中进行了进一步梳理大量实际测量发现网络流量具有普遍的自相似性(或长相关性),对网络业务建模、性能评价和网络控制技术产生了重要影响。传统的网络模型在描述实际网络业务时,认为网络流量具有Markov性,并在此基础上建立了以Poisson过程为主的数学描述模型,这种模型具有短程相关结构。长程相关性在多个时间尺度上存在,并且在大时间尺度上对网络时延、抖动、丢包率以及吞吐量等网络性能具有重大的影响。自相似流量建模及性能分析已成为当前研究的热点。本文深入研究自相似流量建模和性能评价问题。论文首先介绍自相似的常见定义,描述自相似过程在数学和物理上的若干特征;研究网络自相似业务的建模与流量数据生成方法,并对这些业务模型的性能进行了分析;通过仿真实验研究了自相似特性对网络性能的影响。在网络流量建模和性能分析方面,目前提出的流量模型较多,本文集中精力重点研究了基于FBM和FARIMA的流量建模和网络性能评价。首先通过数学建模,推导出基于模型的理论分析结果,然后通过OPNET仿真来验证理论分析结果,以测试现有自相似业务模型的精确度及其适用范围,找出适合于刻画各种不同应用特性的自相似业务模型。文中利用能够反映自相似特性的FBM模型,采用G/D/1排队模型研究了自相似性对网络性能的影响,讨论了在Norros给出的缓冲区溢出概率公式的基础上,FBM模型为输入时,网络性能指标的解析公式。通过理论分析与仿真相结合的方法研究了包丢失概率、平均时延、队列长度等性能指标随Hurst系数、缓冲区长度、利用率、方差和负载等模型参数的变化情况,发现除了Hurst系数外,缓冲区长度、利用率、方差和负载等参数对系统的性能也存在重要的影响,有的影响甚至比Hurst系数还要大,传统的只考虑Hurst系数的性能评价方法既不全面,有时还可能会发生误导。研究结果还发现,FBM模型性能具有明显的时间尺度特性,长短时间尺度的性能支配因素不同,它们之间存在状态转变或突变。实际网络测量还显示,网络业务同时呈现长相关和短相关特性,长短相关对网络的性能产生了极大的影响,因此建立可以能够同时描述长相关和短相关特性的网络业务模型是个重要的问题。文中给出了利用FARIMA模型进行建模、拟合实际网络流量的方法和参数估计的具体步骤,研究了长短相关对网络性能的影响。研究表明:FARIMA模型可以较精确地拟合实际业务的长相关和短相关;当缓存较小时,网络性能将由短相关特性支配,而且随着缓冲区增加时,长相关业务下系统的衰减要比短相关模型下的衰减方式慢,这些发现对今后网络设计性能研究具有重要的参考价值。
王杰[9]2006年在《网络流量自相似特性分析与研究》文中指出随着网络的普及以及新的应用如(VoD,VoIP)的出现,宽带网络服务需求(如多媒体、视频业务等)的激增,网络的突发业务流量急剧增加,基于传统模型的流量特征不再适合当前网络流量的分析。由于自相似模型能够更加真实地描述网络流量的特性,成为科研人员研究的热点问题。 本文首先介绍了国内外对自相似性流量的研究现状,包括自相似性的定义、性质、生成方法、描述流量自相似程度的Hurst参数估计方法及多个具有自相似性的网络模型;重点分析了自相似流量的成因、TCP与流量自相似性的相互关系、及其对网络性能的影响。本文的试验分为叁部分: 1.校园网自相似性的研究。利用我校网络中心的网络流量监测系统对局域网流量进行采集,通过处理得到不同时段的分组到达过程,采用经验方差时间分析方法,对Hurst参数进行估计。证实校园网流量分组到达过程的统计特征是具有自相似性;实际流量从繁忙状态到空闲状态H值呈递减的趋势;且在繁忙时段,流量采集时间尺度越大,H值也越大。 2.流量自相似性的仿真试验。通过采用FFT-FGN方法在网络模拟器NS2下对生成网络模拟流量进行分析,采用方差时间分析法进行Hurst参数估计方法,并与测量得到的实际流量进行比对。证明仿真流量是具有自相似性的,可以有效地反映真实网络流量特征。在H≦0.7时,方差-时间图方法能够准确地估计H值;但对于H值较高时(H≧0.75)通过方差-时间图分析法得到的H估计值会低于期望值。 3.自相似性对网络性能影响试验。基于FFT-FGN方法生成自相似流量,分析了在不同协议、不同网络负载因素下自相似性对性能中分组丢弃率的影响,并将结果与基于传统泊松模型下的流量作以比对;同时在仿真试验中增加丢包模块,察了分组丢弃率对网络流量自相似程度的影响。随着UDP和TCP负载增加,自相似程度增加时分组丢弃率也呈增长趋势,但是泊松模型下分组丢弃率的幅度相比FGN流量下的分组丢弃率要小,证实传统模型确实存在不能准确描述网络流量特征的缺陷,自相似性对网络性能具有更大的影响。
马维旻[10]2004年在《网络流量特征研究和分布式被动测量系统设计》文中指出网络技术的迅猛发展特别是基于Internet应用的不断涌现,使网络从信息基础设施逐步演变成人类社会的基础设施。由于Internet发展的高度异构性和变化性,基于其上的应用与网络本身也面临着诸多挑战与种种矛盾。总体上来说,当前Internet仍然只是一个可用的网络。造成这种局面尽管与最初Internet的设计理念不无关系,但最根本原因在于我们对网络的运行特征与内在本质知之甚少,导致不能对网络进行有效利用。网络流量特征研究和网络流量被动测量是深入理解网络内在本质、了解网络运行状况的根本方法和手段,是网络性能提升、优化网络设计和实施流量工程的重要途径。本文以网络测量和仿真分析为手段,对网络流量特征特别是汇聚链路流量的自相似变化特性、流到达过程自相似特性进行了深入研究与探讨,对不同业务类型下的TCP拥塞窗口均值变化进行了分析,并提出了一套分布式被动测量系统的设计方案。论文的主要工作如下:1.研究了统计时分复用对流量自相似程度的影响。网络主干链路上的流量是由很多随机到达的流在汇聚节点进行统计时分复用后汇聚而成,通过对汇聚前后流量的自相似程度进行比较分析,揭示统计时分复用对网络流量特征的影响。研究表明,汇聚后流量的包计数时间序列自相似程度低于汇聚前各支路的自相似程度,特别是在网络吞吐量较大的情况下,其明显低于任何一个支路。另外,分别改变业务源数量和TCP接收窗口大小而不改变业务源发送速率,观察他们对自相似程度的影响。实验结果表明,网络流量的包计数时间序列的自相似程度并不随业务源数量的增加而减小,TCP接收窗口初始值的大小对自相似程度变化基本没有影响。2.对流到达间隔时间序列进行了多尺度分析。由于流到达间隔时间序列准确反映了流的到达过程,通过对其进行分析,有助于基于流交换的网络设备、服务器和基于流的计费系统设计。分析结果表明,全体流到达过程存在一定的相关性,但相关性比较弱,其流到达间隔序列在多个尺度上的尺度成分一般都小于0.7;TCP流到达过程的自相似特性与全体流的到达过程比较接近;HTTP流的到达间隔时间序列的自相似特性呈现出明显的多尺度特性,小尺度上几乎是不相关的,而大尺度具有长程相关性,其中HTTP流到达间隔时间序列中的少部分大序列值对其大尺度上的长程相关性有显着影响。3.研究不同流量特征的业务流对TCP拥塞窗口均值变化的影响。TCP拥塞窗口均值的变化特征可从一个方面反映出TCP的工作性能,变化越大,说明TCP工作越不稳定。论文采用网络仿真分析的方法,在TCP上加载不同流量特征的FTP业务流和WWW业务流,观察TCP拥塞窗口均值变化情况。实验表明两种不同的业务流对TCP拥塞窗口均值变化有不同的影响。当带宽比较小时,两种业务流下,TCP拥塞窗口均值变化的方差基本没有差异;当带宽比较大时,WWW业务流下的TCP拥塞窗口均值变化的方
参考文献：
[1]. 网络流量的特性分析与预测研究[D]. 王西锋. 西北大学. 2007
[2]. 校园网流量的特性分析及预测模型研究[D]. 胡龙茂. 合肥工业大学. 2007
[3]. 基于小波聚类的网络用户行为分析研究[D]. 陈嘉翼. 重庆大学. 2015
[4]. 通信[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2006
[5]. 卫星互联网自相似业务预测方法的研究[D]. 杜巍. 哈尔滨工业大学. 2014
[6]. 基于小波方法的网络流量建模分析[D]. 金宏伟. 国防科学技术大学. 2009
[7]. 网络流量特性分析及预测研究[D]. 吴美美. 天津大学. 2008
[8]. 自相似业务流量建模与性能评价研究[D]. 胡玉清. 西南交通大学. 2008
[9]. 网络流量自相似特性分析与研究[D]. 王杰. 西北大学. 2006
[10]. 网络流量特征研究和分布式被动测量系统设计[D]. 马维旻. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）. 2004
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