独立周期流聚合的准确定性突发度界

时间敏感网络需要及时且准确地监测网络状态。为此，许多设备周期性地发送数据包，这些数据包被聚合后转发给控制器。对流量聚合突发度进行界定对于有效的资源管理至关重要。本文关注于对独立且周期性的流界定其聚合突发度。确定性界仅在流完全同步时才紧致，而这在实践中极不可能发生，且会过于悲观。我们计算了聚合突发度超过某一值的概率。当所有流具有相同的周期与包长时，我们利用 Dvoretzky-Kiefer-Wolfowitz 不等式得到闭式界。在异构情形下，我们将流分组，并利用卷积界将各组所得界进行组合。我们的界在数值上接近仿真结果，因此相当紧致。针对非零违例概率估计得到的聚合突发度远小于确定性界：其随 $\sqrt{n\log{n}}$ 而非 $n$ 增长，其中 $n$ 为流的数量。