Заочные электронные конференции
 
     
О задаче прогнозирования самоподобных сетевых процессов
Соловьев А.Ю.


Для чтения PDF необходима программа Adobe Reader
GET ADOBE READER

О ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ САМОПОДОБНЫХ СЕТЕВЫХ ПРОЦЕССОВ

Соловьев А.Ю.

Старооскольский технологический институт

Старый Оскол, Россия

До недавнего времени в задачах проектирования и прогнозирования вычислительных сетей связи, теоретической основой служил аппарат теории массового обслуживания. При этом моделируемые сетевые потоки рассматривались как простейшие, т.е. потоки обладающие свойством стационарности, ординарности и отсутствием последействия. В 1993 году западными исследователями впервые были опубликованы результаты работы, которая изменила представление о процессах, происходящих в телекоммуникационных сетях. Оказалось, что сетевой трафик является самоподобным (self-similar) или фрактальным (fractal) по своей природе, т.е. в нем присутствуют так называемые вспышки или пачки (burst) пакетов, наблюдаемые в различных временных интервалах (от миллисекунд до минут или даже часов) и корреляция между пакетами.

На практике случайные процессы сохра­няют свойство самоподобия только до определенного предела. Этот предел или мера статистической устойчивости про­цесса при многократном масштабирова­нии определяется так называемым параметром Херста Н или параметром самопо­добия. Дадим определение самоподобного процесса. Пусть дан стационарный случайный процесс дискретного аргумента (времени) . Обозначим через коэффициент корреляции. Обозначим через усредненный по блокам длины m процесс X, компоненты которого определяются равенством:

В дальнейшем будем называть такой ряд агрегированным. Соответственно коэффициент корреляции процесса . Процесс Х является строго самоподобным в широком смысле слова, с коэффициентом Херста H, если выполняется условие:

То есть самоподобный процесс не меняет свой коэффициент корреляции после усреднения по блокам. Другими словами процесс не отличим от процесса Х, как минимум в отношении статистических характеристик второго порядка.

Так же существуют асимптотически самоподобные процессы, главное свойство этих процессов заключается в том, что при , процесс сходится к строго самоподобному:

Значение коэффициента H=0,5 указывают на отсутствие долгосрочной зависимости. Корреляция между событиями отсутствует. Ряд является случайным, а не фрактальным. Чем ближе значение H к 1, тем выше степень устойчивости долгосрочной зависимости. При 0

Библиографическая ссылка

Соловьев А.Ю. О задаче прогнозирования самоподобных сетевых процессов // III Международная научная конференция «Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях».
URL: http://econf.rae.ru/article/4745 (дата обращения: 21.10.2021).



Сертификат Получить сертификат