基于泊松分布的随机业务源下载

weixin_39820835 2019-07-21 04:00:30

业务源建模是网络仿真的重要环节，该程序通过随机序列的产生以及基于泊松分布的数学描述，成功的生成了业务源
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业务源建模是网络仿真的重要环节，该程序通过随机序列的产生以及基于泊松分布的数学描述，成功的生成了业务源

作者：唐斐单位：北京邮电大学流量模型是网络性能分析和通信网络规划设计的基础,精确的流量模型对设计高性能网络协议、业务量预测与网络规划、高性能的网络设备与服务器、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理都有着重要意义。传统的电信网络中采用泊松模型来刻画网络流量的随机属性,研究电话通信中的呼叫数量、等待时间、通话时长等参数的统计特性,并由此来设计电话网络,以保证一定的QoS。实践证明,该模型对于传统电话网的系统设计和性能评估问题是非常有效的。随着通信技术的发展,通信网络也发生着日新月异的变化。研究者早期研究数据网络业务流量时沿用了泊松模型。泊松模型刻画的网络流量具有无后效性和平滑的特征。而且随着internet网络的高速发展,各种新型业务以及业务模型的提出,传统的泊松模型不再适用。随着研究的深入,研究者引入了一些较为复杂的随机过程,伴随着网络自相似特性的发现,对于自相似网络流量模型的建立与研究有了很多成果。但是自相似性作为单分形的一种形式,不可避免难以解决网络流量的复杂行为。本课题关注的多分形小波模型就是基于多分形的一种模型。与单分形不同的是,该模型不仅应用了小波的细尺度分析,还应用了分形理论的多尺度分析特性,从而很好的解决了同时描述网络流量长相关性和短相关性的问题。但是,最初提出该模型主要是为了排队分析的仿真,对于流量实际的随机属性的描述不够,需要对模型加以改进,进行深入研究。本论文主要进行了如下几个方面的工作: 1.介绍了网络流量的自相似、长相关、多分形等特性的数学定义,并分析其相应的物理意义,比较了传统流量模型与自相似流量模型的区别,并总结了几种主流的网络分形流量模型的建模原理,有分形布朗运动、分形高斯噪声、分形ARIMA过程、离散小波模型。 2.小波变换由于其细尺度的分析特性,开始应用于网络流量的多尺度分析中,并与多分形理论相结合,提供网络流量在不同时频尺度下的多样化测度。而多分形小波模型建立之后,还存在着一些问题,需要对模型进行改进。本文在构造尺度系数和小波系数时,充分考虑各种可拟合流量特性的统计分布,以选取较符合实际流量特性的统计分布,并与已有的模型相比较,分析之间所存在的差异。 3.介绍了网络异常流量行为检测目前面临的巨大挑战,其主要原因是DDoS攻击和P2P流量泛滥。在介绍分布式拒绝服务攻击和对等计算的基础上,通过它们产生的流量的特性分析,提供了一定的检测思路。注：要下caj阅读器才能打开

针对广播通信融合网络的性能分析问题，提出了一种新的系统模型及能效分析方法。从用户请求业务角度出发，将请求的业务分类为热门与非热门业务。并基于随机空间网络模型，将融合网络中的蜂窝基站与用户建模为2个独立的空间泊松点过程（PPP）随机分布，而广播大塔位于服务区域中心。通过考虑广播网的覆盖范围及蜂窝网的中断概率推导出广播与通信融合网络下系统的能量效率（EE）闭合表达式，进一步讨论热门业务概率对融合网络能效的影响。仿真结果表明，基于讨论的融合系统模型，并考虑了通用场景下的基站和用户密度，当热门业务超过总业务的5%后，融合网络能效相比于单蜂窝网络有显著提高。这种新的系统模型及能效分析方法为后期分析融合网络总体性能奠定了基础。

两层基站（BS）组成整个通讯网络，第 1 层为 Macro 基站记为fai1 ，第 2 层为 Micro 基站记为 fai2 ，均服从泊松分布，相互独立，密度分别为。根据 fai1， fai2 （这里取值根据画图美观程度而定，不一定要和后面的计算相同）的密度在坐标为 10×10km 的面积内、按照泊松分布随机生成若干个点（随机抛洒两遍 nodes，两层叠加起来），然后画成 voronoi 图。也就是在相邻两个点（同种类的点）之间距离的二分之一处画一条线。X2 为 user 到 BS2 之间的距离。

泊松分布与指数分布的关系，网络数据包的概率分布。

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