摘要
设计并实现了一种用于网络行为研究的网络行为建模环境,将网络环境的监测功能和网络行为的分析功能相互结合,为网络系统行为的研究奠定了基础。在这一环境下,归纳了四种有普遍意义的网络突发流量模型,并用混沌分形理论中的迭代函数系统和相空间重构方法对它们进行描述、分析、计算和重构,得到了它们的分形维以及能体现网络流量行为特征的宏观参数。
We design and implement a modeling environment for studying networks?dynamic behaviors. This paper briefly discusses the performances and features of our modeling environment. Under the modeling environment, four kinds of network traffics with outburst character. are found and classified. We exploit the chaotic-fractal theory and iterative function systems (IFS) to describe, analyze, reconstruct and compute these four kinds of network flux behaviors. As results, their fractal dimensions and some important macro-parameters for describing network behaviors are obtained.
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第9期29-35,共7页
Journal on Communications
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60135010)
国家重点基础研究发展规划资助项目(G1999032707)
国家自然科学基金资助项目(60073008)
清华大学智能技术和系统国家重点实验室基金资助项目
关键词
网络行为
网络监测
网络流量
混沌分形
迭代函数系统
分形维
network behaviors
network monitoring
network traffics
chaos fractal
iterative function systems
fractal dimension
