基于FBNDP自相似业务源建模.docx

基于FBNDP自相似业务源建模
标题：基于FBNDP的自相似业务源建模
摘要：
自相似业务是网络中常见的一种类型，具有与传统业务不同的特点，如长尾分布、自相关性和自相似性等。针对这一问题，本论文基于FBNDP（Fractal-BasedNetworkDesignPatterns）理论，对自相似业务源进行建模分析。首先，介绍FBNDP的概念和工作原理，其次，分析自相似业务源的重要特征，包括概率分布、自相关性和自相似性。接着，基于FBNDP框架，提出了一种新的自相似业务源模型，并通过模拟实验进行验证。最后，总结本文的工作，指出未来研究的方向。
关键词：FBNDP、自相似业务源、概率分布、自相关性、自相似性
第1节引言
随着互联网的快速发展，网络业务的特征也日益复杂多变。自相似业务是其中的一种常见类型，具有长尾分布、自相关性和自相似性等特点。自相似业务源的建模对于网络性能的评估和优化具有重要意义。本文基于FBNDP理论，对自相似业务源进行建模分析。
第2节FBNDP理论介绍
FBNDP理论是一种用于描述网络中复杂流量特征的模型。它基于分形几何理论，将网络中的业务源看作是一种具有自相似性的分形图形，通过分析其重复模式构建模型。FBNDP理论主要包括三个方面的内容：元模型、分形函数和生成算法。
第3节自相似业务源特征分析
自相似业务源具有一些重要的特征，包括概率分布、自相关性和自相似性。首先，自相似业务源的流量分布通常呈现出长尾分布特征，即少数高频流量占据了绝大部分的带宽。其次，自相似业务源的流量具有较强的自相关性，即当前的流量值与过去的流量值之间存在相关性。最后，自相似业务源的流量表现出明显的自相似性，即具有相似的流量模式在不同时间尺度上重复出现。
第4节基于FBNDP的自相似业务源模型
基于FBNDP框架，本文提出一种新的自相似业务源模型。首先，通过分形函数描述自相似业务源的概率分布特征。然后，通过统计学方法计算自相似业务源的自相关性。最后，通过分形函数和生成算法构建模型，模拟自相似业务源的自相似性。
第5节模拟实验与结果分析
本文通过模拟实验对提出的自相似业务源模型进行验证。实验结果表明，该模型能够较好地反映自相似业务源的特性。具体来说，模拟结果的流量分布符合长尾分布特征，自相关性具有一定程度的相关性，流量的自相似性在不同时间尺度上得到了体现。
第6节结论与展望
本文基于FBNDP理论，对自相似业务源进行了建模分析。通过对自相似业务源的特征分析，提出了一种新的自相似业务源模型，并通过模拟实验进行验证。然而，本文的研究还存在一些局限性，如模型的精度和适用性有待进一步提高。未来的研究可以从以下方向展开：完善模型的算法和参数，优化实验方法，拓展模型的应用范围等。
参考文献：
[1]LelandWE,TaqquMS,WillingerW,etal.Ontheself-similarnatureofEthernettraffic(extendedversion).IEEE/ACMTransNetw,1994,2(1):1-15.
[2]LelandWE,TaqquMS,WillingerWetal.Ontheself-similarnatureofEthernettraffic.IEEE/ACMTransNetw,1993,1(6):1-15.
[3]XuZhedo,WillingerW.Networktraffic:lov{e}itorleaveit.Proceedingsofthe2ndACMSIGCOMMWorkshoponInternetMeasurement,Marseille,France,2002.