Hurst指数估计法中的修正方法研究

Hurst参数是表征网络业务量自相似性的重要参数,对突发业务的Hurst参数进行准确的估计能直接影响网络流量控制和缓冲资源分配。详细给出4种Hurst参数估计方法的实现过程,并针对这4种估计方法进行修正。通过估计不同Hurst参数的自相似业务量来对比修正前后估计方法的精度,结果表明采用修正的方法各个估计方法的相对误差都有降低,其中R/S法降低了2个百分点,聚类方差法降低了8个百分点,周期图法和小波分析法相对误差降低了一个数量级。...

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Published in电子技术应用 Vol. 42; no. 7; pp. 103 - 106
Main Author 朱灵蕾 姚远程 姜军 秦明伟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南科技大学信息工程学院 特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川绵阳,621010%西藏大学工学院,西藏拉萨,850000 2016
Subjects
R/S法
分形高斯噪声
小波
聚类方差
自相似性
赫斯特参数
分形高斯噪声
赫斯特参数
小波
R/S法
Hurst
self-similarity
aggressive variance
聚类方差
R/S method
wave
自相似性
fractal Gaussian noise
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Summary:Hurst参数是表征网络业务量自相似性的重要参数,对突发业务的Hurst参数进行准确的估计能直接影响网络流量控制和缓冲资源分配。详细给出4种Hurst参数估计方法的实现过程,并针对这4种估计方法进行修正。通过估计不同Hurst参数的自相似业务量来对比修正前后估计方法的精度,结果表明采用修正的方法各个估计方法的相对误差都有降低,其中R/S法降低了2个百分点,聚类方差法降低了8个百分点,周期图法和小波分析法相对误差降低了一个数量级。
Bibliography:self-similarity;fractal Gaussian noise;Hurst;R / S method;aggressive variance;wave
Zhu Linglei,Yao Yuancheng,Jiang Jun,Qin Mingwei（1 .Robot Technology Used for Special Environment Key Laboratory, School of Information Engineering, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China; 2.Engineering Institute, University of Tibet, Lhasa 850000, China）
Hurst is an important parameter which can characterize the self similarity of network traffic,accurate estimating the Hurst parameters of the burst traffic can directly affects the network flow control and buffer resource allocation.This paper gives a detail implementation of the four Hurst parameter estimation methods,and proposes modified methods for these four estimation methods.The flour estimations before they are modified and after modified are compared though estimating the self similar traffic on different Hurst parameters,results shows that the relative error of each estimation methods reduced by using the modified method.Among them,the R
ISSN:0258-7998
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.07.026