自相似流量特性研究：建模与仿真方法探讨

本文主要探讨了在互联网（Internet）背景下，自相似流量特性建模与仿真的重要性和应用价值。随着网络技术的快速发展和新应用的不断涌现，传统的流量模型已经无法准确捕捉当前网络流量的复杂特性。自相似模型因其能够更真实地描绘网络流量的动态行为，成为了研究热点。 文章首先回顾了自相似流量研究的背景，指出随着网络普及，传统的流量模型不再能满足现代网络流量分析的需求。自相似流量，其特性表现为时间序列数据在不同尺度上的相似性，这对于理解和预测网络流量的行为具有重要意义。这种特性在诸如网页浏览、视频流、社交媒体交互等应用场景中尤为显著。 接下来，作者详细介绍了自相似业务流的定义，即流量数据在时间上呈现出长期记忆性（Hurst参数决定）的自相似性。为了实现自相似流量的生成，文章重点介绍了如何使用MATLAB编程实现了广义自回归积分移动平均（FARIMA）算法。FARIMA模型是一种常见的自相似时间序列模型，它结合了自回归、差分和移动平均的技术，能有效模拟出具有特定Hurst指数的流量数据。 文中还介绍了几种常用的流量特性分析方法，如V/T法（Variance to Time）、R/S分析法（Rescaled Range Analysis）和周期图法，这些方法用于估计已知Hurst参数的流量数据。通过对比这些方法的结果，文章验证了FARIMA算法在生成自相似流量方面的有效性。 关键词部分强调了本研究的核心内容，包括Internet、自相似流量、Hurst参数以及仿真技术。Hurst参数是衡量自相似性程度的重要指标，它反映了流量数据的复杂性和长期依赖性。最后，该研究不仅提供了理论分析，还为网络流量建模和仿真提供了实用工具，对于优化网络资源分配、网络性能评估和流量控制策略的制定具有实际应用价值。 这篇论文深入研究了自相似流量特性建模与仿真，为网络流量分析和未来网络设计提供了新的视角和技术支持。通过结合理论和实践，作者旨在推动相关领域的研究和实践发展。