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描述网络流量自相似性的重要参数Hurst指数在近10年以来被广泛接受和使用,但在此期间网络流量成分发生很大变化。本研究根据2005~2010年在CERNET江苏省网边界采集的多组普通时段和特殊时段的实测数据,使用R/S分析方法分别计算总体流量、TCP流量和UDP流量的Hurst指数,对其进行分析。并对仿真流量使用的Hurst指数给出具体的建议。结果表明:娱乐业务会导致Hurst指数上升;在一个连续的时间段内网络流量与Hurst指数呈负相关:基于PPS计算的Hurst指数小于相同条件下基于BPS计算的值。