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J-GLOBAL ID：201402213665672811   整理番号：13A1905072

分数Fourier変換領域におけるネットワークトラフィックの自己相似性の分析

Analysis the self-similarity of network traffic in fractional Fourier transform domain

著者 (4件)： Guo Tong (National Digital Switching System Engineering & Technological Res. Center, Zhengzhou) ,  Lan Julong (National Digital Switching System Engineering & Technological Res. Center, Zhengzhou) ,  Huang Wanwei (National Digital Switching System Engineering & Technological Res. Center, Zhengzhou) ,  Zhang Zhen (National Digital Switching System Engineering & Technological Res. Center, Zhengzhou)
資料名： Tongxin Xuebao  (Tongxin Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 38-48  発行年： 2013年 
JST資料番号： W1463A  ISSN： 1000-436X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： FrFT分域におけるネットワークトラフィックデータの統計的特性を分析した。それは,自己相似性特性を示す。さらに,修正集合経験的モード分解トレンド除去変動解析(MEEMD-DFA)と荷重最小二乗法回帰(WLSR)を伴う適応推定装置に基づくHurstパラメータ推定手法を発表した。それは,FrFT分域の「時間」または「周波数」分域においてネットワークトラフィックを表示することを目的とした。実験結果により,MEEMD-DFA手法は,既存の一般的手法より推定精度が高いもの計算が複雑であることが分かる。適応推定装置の全体的ロバスト性は,シミュレーションにおける他のそれより良好であり,その一方で計算があまり複雑でない。したがって,それはトラフィックデータのためのリアルタイムオンラインHurstパラメータ推定装置として使用しうる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *通信路容量 ,  Fourier変換 ,  自己相似性 ,  指数 ,  時系列分析 ,  シミュレーション ,  周波数解析 ,  パラメータ推定 ,  最小二乗法 ,  ロバスト性 ,  回線接続 ,  特性
準シソーラス用語： *ネットワークトラフィック ,  分数Fourier変換 ,  Hurstパラメータ ,  トレンド除去変動解析 ,  経験的モード分解 ,  オンライン ,  統計的特性

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分数Fourier変換 ,  ネットワークトラフィック ,  自己相似性 ,  分析