基于Sup-FRP和FBNDP自相似业务源研究  

Study on Self-similar Traffic Source Based on Sup-FRP and FBNDP

作　　者：张帝[1] 吕召彪[1] 张民[1] 叶培大[1] 

机构地区：[1]北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京100876

出　　处：《中国电子科学研究院学报》2006年第2期137-141,146,共6页Journal of China Academy of Electronics and Information Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:60372100);高校博士科研基金资助项目(编号:20030013004)

摘　　要：分别研究重叠分形点过程(Sup_FRP)和分形二项噪音驱动泊松过程(FBNDP)两种模型产生自相似业务原理,进行数据仿真和解析,得出二者共性:所产生的业务数据波动范围及其相对平均突发度随H值的增加而增大。分析Sup_FRP模型中分形点过程(FPP)个数取值规律及其与平均包到达率、H参数关系;解析FBNDP模型中业务数据为0的原因及速率取值对其它参数的影响。This paper respectively investigates superposition of fractal renew process （Sup-FRP） and fractal - binomial - noise - driven Poisson process （FBNDP） used to generate self - similar traffic. Based on simulation and analysis on the two kinds of models, common conclusions are that relative average burst degree and oscillation range of traffic data created by these two models increase with the increment of Hurst parameter value. The approach to adjwt the number of fractal point process （FPP） is presented and the relation among average packet arrival rate, Hurst parameter value and the number of FPP is illustrated. It clarifies how and why FBNDP output zero traffic volume and discusses impacts of ratio value on other parameters.

关 键 词：自相似 H参数 Sup-FRP FBNDP 相对平均突发度 

分 类 号：TN915[电子电信—通信与信息系统]