ネットワークトラヒック時系列の自己相似性の検証及びモデル化(信号処理及び一般)
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概要
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本研究では筆者らが接続する学術ネットワークのWAN(World Area Network)トラヒックを時系列の自己相似性に着目し, その統計的性質を明らかにする.ついで統計的に性質の等しいシミュレーションデータを生成させる目的でトラヒックデータのモデル化を試みる.ガウス型日内変動成分に1/f雑音を重畳させシグモイド型非記憶非線形特性を施したところ, 実際のデータと振幅分布, 自己相似パターンとも類似の信号を得る事が出来る事を見出した.さらに原WANトラヒックデータにメディアンフィルタを施しパルス性バーストトラヒックを除いた系列とはより良い整合性を示す事ができた.ここで提案される信号生成モデルはネットワーク設計におけるネットワークトラヒックのシミュレーションデータを作成するのに有効に応用されるものと思われる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-13
著者
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