TCP流量的多尺度分析  

Multi-Scale Analysis of TCP Traffic

作　　者：陆俊秀[1] 山秀明[1] 任勇[1] 马正新[1] 

机构地区：[1]清华大学电子工程系,北京100084

出　　处：《数据采集与处理》2004年第1期5-9,共5页Journal of Data Acquisition and Processing

基　　金：国家 8 63基金 (2 0 0 1 AA1 2 1 0 62 )资助项目 ;国家自然科学基金重大研究计划"互联网络业务源模型和业务量预测"资助项目

摘　　要：基于小波技术对多组局域网和广域网流量的实测数据进行了全局缩放性质和局部缩放性质的研究。讨论了分形高斯噪声模型和多分形小波模型。在全局缩放性质的研究中 ,讨论了一类 Hurst参数估计器 ,并将实际数据与分形高斯噪声模型相比较 ,发现大时间尺度上的网络流量可以用分形高斯噪声来近似。在局部缩放性质的研究中 ,分析了局部缩放指数及相应的结构函数 ,并将实际数据与多分形小波模型相比较 ,发现在小时间尺度上 ,无论是分形高斯噪声还是多分形小波模型都不能很好地近似网络流量 ,大小时间尺度的划分在典型的往返时间附近。A multi-scale analysis for characterizing TCP traffic in the Internet, both in LAN and WAN is studied. Two kinds of models for aggregating TCP traffic are discussed. One is a fractal Gaussian noise (fGn) and the other is a multi-fractal wavelet model (MWM). A wavelet-based Hurst estimator is used when the global scaling property of the real data is researched. It is found that the time scale is larger than the average round trip time and the traffic is close to fGn. The local scaling exponent and the structure function are calculated when the local scaling property is discussed. In the local area, fGn or MWM is suitable.

关 键 词：网络流量 局域网 广域网 多尺度分析 网络性能 计算机网络 小波分析 TCP协议 

分 类 号：TP393.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP393.2[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]