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消失矩对小波分析求解自相似参数Hurst的影响研究

任勋益 王汝传 祁正华

任勋益, 王汝传, 祁正华. 消失矩对小波分析求解自相似参数Hurst的影响研究[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(9): 2257-2261. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00173
引用本文: 任勋益, 王汝传, 祁正华. 消失矩对小波分析求解自相似参数Hurst的影响研究[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(9): 2257-2261. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00173
Ren Xun-yi, Wang Ru-chuan, Qi Zheng-hua. Study on Vanishing Moments Influence on Estimation Hurst Parameter of Self-similar Traffic[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(9): 2257-2261. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00173
Citation: Ren Xun-yi, Wang Ru-chuan, Qi Zheng-hua. Study on Vanishing Moments Influence on Estimation Hurst Parameter of Self-similar Traffic[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(9): 2257-2261. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00173

消失矩对小波分析求解自相似参数Hurst的影响研究

doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00173
基金项目: 

国家自然科学基金(6057314, 70271050),江苏省自然科学基金(BK2005146),江苏省高技术研究计划(BG2005037, BG200600 1),国家高科技863项目(2005AA775050),国家通信技术重点实验室基金(9140C1101010603),江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(kjs050001, kjs06)和江苏省高校自然科学研究计划(05KJB520092)资助课题

Study on Vanishing Moments Influence on Estimation Hurst Parameter of Self-similar Traffic

  • 摘要: 研究了消失矩对小波求解自相似参数Hurst值的影响,给出了理论推导和分析,间接论证了消失矩对Hurst参数求解的影响趋势,通过大量的实验结果给出了详细情况。理论和实验结果一致表明,在局部上,Hurst参数随着消失矩的增大呈现周期性变化,但总的趋势是随着消失矩的增大Hurst值减小,误差在增大,满足条件的最小消失矩是最佳选择。该结论能为基于自相似和小波分析的大量应用提供理论依据。
  • Leland W, Taqqu M, and Willinger W, et al.. On the self-similar nature of Ethernet traffic (Extended Version)[J].IEEE/ACM Trans on Networking.1994, 2(1):1-15[2]Beran J, Sherman R, and Traqqu M S, et al.. Long range dependence in variable bit rate video traffic [J]. IEEE Trans. on Communication, 1995, 43(2/3/4), 1566-1579.[3]Paxson V and Floyd S. Wide area traffic: The failure of Poisson modeling[J].IEEE/ACM Trans on Networking.1995, 3(3):226-244[4]Feldmann A, Gilbert A C, and Willinger W, et al.. The changing nature of network traffic: Scaling phenomenon[J]. Comp. Commun. Rev., 1998, 28(2): 5-29.[5]Xiang Y, Lin Y, Lei W L, et al.. Detecting DDOS attack based on network self-similarity[J].IEE Proc Communications.2004, 151(3):292-295[6]Lan Li and Gyungho Lee. DDoS attack detection and wavelets[C]. Proc IEEE ICCCN (International Conference on Computer Communications and Networks) 2003, Oct. 2003: 421-427.[7]Ritke R, Hong X, and Gerla M. Contradictory relationship between Hurst parameter and queuing performance (extended version) [J]. Telecommunication Systems. 2001, 16 (1-2): 159-175.[8]李永利, 刘贵忠,王海军, 等. 自相似数据流的Hurst指数小波求解分析法[J].电子与信息学报.2003, 25(1):100-105浏览[9]Roghan M, Veitch D, and Abry P. Real-time estimation of the parameters of long-range dependence[J].IEEE/ACM Trans on Networking.2000, 8(4):467-478[10]Ma S and Ji C. Modeling heterogeneous network traffic in wavelet domain[J].IEEE/ACM Trans on Networking.2001, 9 (5):634-649[11]任勋益, 王汝传, 王海艳. 基于自相似检测DDoS攻击的小波分析方法[J]. 通信学报, 2006, 27(5): 6-11. Ren Xun-yi, Wang Ru-chuan, and Wang Hai-yan. Wavelet analysis method for detection of DDoS attack based on self-similar[J]. Journal on Communications, 2006, 27(5): 6-11.[12]Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets[M]. Philadelphia, PA: SIAM, 1992.[13]李弻程,罗建书. 小波分析及其应用[M]. 北京: 电子工业出版社,2003. Li Bi-cheng and Luo Jian-shu. Ananlysis and Application of Wavelet[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2003.
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-02-26
  • 修回日期:  2006-08-29
  • 刊出日期:  2007-09-19

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