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Hurst参数是表征网络业务自相似性的一个重要参数,在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确的估计是高速宽带网络实施流量控制和缓冲资源分配的前提.本文提出一种基于Haar小波和极大似然估计的Hurst参数估计法.该方法首先使用Haar小波对DFBM序列的增量DFGN序列进行小波变换,然后再利用极大似然估计来估计Hurst系数.仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明,该方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性,比传统方法具有更好的性能.