关于网络系统中精确分形分析所需的时间序列长度
信号处理
2021-05-10 v1 网络与互联网体系结构
摘要
众所周知，分形信号出现在许多科学领域。LAN 和 WWW 轨迹、无线流量、VBR 资源等是计算机网络流量中具有此行为的例子。这些应用中的一个重要问题是：为获得 de Hurst 指数（H）的可靠估计，测量的轨迹应有多长。本文通过首先基于偏差、标准差（s）、均方根误差（RMSE）的行为以及使用高斯 H-自相似平稳增量信号（H-sssi 信号）时的收敛性，对短序列估计器进行深入研究来解决此问题。结果表明，Whittle 型估计器在估计短信号 H 时表现最佳。基于结果，提出了经验推导的估计器最小轨迹长度。最后为测试结果为，将估计器应用于真实轨迹。由此可直接应用于 H 的实时估计，这在高速计算机网络流量中基于智能体的服务质量（QoS）参数控制中是有用的。
引用
@article{arxiv.2105.02920,
title = {On the Time Series Length for an Accurate Fractal Analysis in Network Systems},
author = {G. Millán},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02920},
year = {2021}
}
备注
7 pages, in Spanish, 8 figures, Draft Paper