网络通信流的Gamma分布多重分形模型

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (19): 124-127.

网络通信流的Gamma分布多重分形模型

赵露，白光伟，孙勇

南京工业大学计算机科学与技术系，南京 210009

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-07-01 发布日期:2011-07-01

Multifractal model based on Gamma distribution for network traffic

ZHAO Lu，BAI Guangwei，SUN Yong

Department of Computer Science and Technology，Nanjing University of Technology，Nanjing 210009，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-07-01 Published:2011-07-01

摘要/Abstract

摘要： 网络通信流具有的多重分形特性，使得对其建模成为一个极具挑战性的问题。以普通的多重分形小波模型为基础，提出一种基于Gamma分布的多重分形小波模型。该模型充分考虑最“粗”尺度系数概率分布特性，运用Gamma分布拟合最“粗”尺度的尺度系数，对于乘子Aj,k采用[－1，1]区间的对称Beta分布建模。通过仿真和数学分析的方法，分别从数据的概率分布特性、自相似特性以及多重分形特性等方面证实了该模型的优越性能。

关键词: 多重分形小波模型, Gamma分布, 概率分布特性, 自相似

Abstract: It is a challenging problem to model network traffic due to its multifractal behavior.This paper proposes a novel，Gamma distribution-based multifractal wavelet model，which is based on ordinary Multifractal Wavelet Model（MWM）.The model focuses on the probability distribution with the most “rough” scaling coefficients.The Gamma model is used to fit the most “rough” scaling coefficients，and the multipliers [Aj,k] is modeled with [－1，1] Beta distribution.The simulation and analytic studies demonstrate the efficiency and excellent performance of the proposed model from different aspects，such as probability distribution，self-similarity，as well as multifractal characteristics.

Key words: Multifractal Wavelet Model（MWM）, Gamma distribution, probability distribution, self-similarity

赵露，白光伟，孙勇. 网络通信流的Gamma分布多重分形模型[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(19): 124-127.

ZHAO Lu，BAI Guangwei，SUN Yong. Multifractal model based on Gamma distribution for network traffic[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(19): 124-127.

[1]	刘成士，赵志刚，李强，吕慧显，董晓晨，李金霞. 加强的低秩表示图像去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 216-225.
[2]	赵改华，周彬，张雄伟. 修正的基于广义Gamma语音模型语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(18): 230-235.
[3]	陈世文，郭通，黄万伟. 基于快速分数阶傅氏变换的DDoS攻击检测[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(24): 4-7.
[4]	任义龙1，刘渊1，2. 一种基于小波分析的DDoS攻击检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(31): 82-88.
[5]	宁培兴，黄仁. 数理统计特征的快速图像分形压缩算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(31): 161-165.
[6]	周正吉，郭岭，许静. 自相似网络流量模拟系统的集群实现[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(25): 105-111.
[7]	李益红1，2，卢朝阳1，李太君2. 一种新的珍珠形状匀称性检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(24): 37-40.
[8]	徐兴，岳学军，林涛. 基于超爱尔兰分布的自相似网络排队模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(18): 71-75.
[9]	周刚1，刘渊2. 低速率TCP拒绝服务攻击的小波检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(32): 115-117.
[10]	卢颖1，2，康凤举1，钟联炯2，高武奇2. 战术Ad hoc网业务量突发特性下的退避算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(26): 120-123.
[11]	黄海生1，2，丁德武1，吴璞1，2，王汝传2. 几种人类生物网络的自相似性实证研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(16): 128-130.
[12]	聂得欣¹,袁小坊^1,2,王东¹,谢高岗². 链路层分类包的网络流量自相似性研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(5): 129-131.
[13]	冯慧芳¹，舒炎泰². 无线局域网聚集业务流的二阶尺度特性分析[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(36): 15-18.
[14]	陈炳锋¹,徐从富¹,何俊². 自相似业务量产生机理与模型精度分析[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(3): 101-103.
[15]	汪志勇,邱晓红. 分形滤波的网络流量预测[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(3): 124-126.