使用修正 Allan 方差准确估计长范围依赖流量的 Hurst 参数
网络与互联网体系结构
2016-08-31 v1
摘要
Internet 流量在 various time scales 上表现出自相似性和长程依赖 (LRD)。一个已研究的议题是估计描述流量自相似性和 LRD 的统计参数，如 Hurst 参数 H。本文提出一种方法，将原本用于判别频率稳定性测量中分数噪声的修正 Allan 方差 (MAVAR)，用于估计 LRD 流量轨迹的 Hurst 参数，以及更一般地识别网络流量中的分数噪声分量。该新方法通过与分析自相似和 LRD 流量的一种最佳技术：基于小波分析的对数尺度图进行比较来进行验证。该两种方法都应用于具有给定 H 值的伪随机 LRD 数据序列。MAVAR 的优异频谱灵敏度实现了对 H 的卓越估计精度，甚至优于对数尺度方法。MAVAR 对大多数常见的产生数据分析中非平稳性的确定性信号的行为也进行了研究。最后，这两种技术应用于一条真实的 IP 流量轨迹，为该方法在流量特征描述中的有用性提供了良好实例，以补充其他 established 技术，如对数尺度方法。
引用
@article{arxiv.cs/0510006,
title = {Using the Modified Allan Variance for Accurate Estimation of the Hurst Parameter of Long-Range Dependent Traffic},
author = {Stefano Bregni and Luca Primerano},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0510006},
year = {2016}
}
备注
Ver. I - Submitted to IEEE Transactions on Information Theory, Feb. 2005