トレンド除去変動解析法によるIPパケットトラヒックの自己相似性変動解析(新しいネットワークのモデル化と性能評価及び一般)
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概要
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本報告は、トレンド除去変動解析手法(DFA:Detrended Fluctuation Analysis)を用いたIPパケットトラヒックの自己相似性変動解析に関するものである。これまで、自己相似性にみられる長期記憶効果の評価尺度(ハースト指数等)の導出については、通常、対象トラヒックが定常性・弱定常性を有することが前提条件となっており、実環境データヘの適応性が課題として指摘されている。本報告では、非定常信号のスケーリング則解析に有効であると考えられるDFA手法に着目し、実測トラヒックデータを用いた評価を通して、自己相似性解析への適応性を検証する。
- 2004-06-11
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