件。
[0196] 定义链路效率d为d=(VTA)N/C<l。效率d是一个很重要的参数，其最初的定义为 网络到达缓冲区的速率和服务速率(也就是从缓冲区传输出去的速率)的比值。
[0197] 基于生产者消费者模式的缓冲区模型基于运样的假设:每个独立的语音源都是一 个0N/0FF源，各自按照一定的规律产生语音数据包，运些语音数据包会进入缓冲区队列等 待发送，同时缓冲区W-定的速率发送数据包，运些0N/0FF源类似于众多的生产者，而缓冲 区W-定速率发送数据包类似于有一个消费者在消费运些数据包。
[019引 5.网络流量性质检测方法
[0199] 对网络流量性质检测的方法主要是对自相似性质或多重分形性质的检测。检测自 相似性质是要估算出化rst参数，方法主要有:方差时间（V-T)法、R/S分析法、周期图法和 Whittle估计方法;检测多重分形性质就要得到多重分形谱。运些方法都需要对随机过程的 大量序列进行处理后，通过坐标图估算出相应的参数值。本发明根据需要选取适当的方法 进行检测。
[0200] 5.1方差时间法检测自相似性
[0201] 设有时间序列X= {Xi，i>l}，把它分成大小为m的子块，取每一块的平均值，对连 续的m值有：
(5 1)
[020引然后取化)的方差)，取对数i0g(Var(xW))/i0g m，接着用最小二乘法 拟合) )-l0g m曲线，能够得到一个斜率为-0的曲线，由于化rst参数H= 1-0/2， 因此能够求得序列的化rst参数，进而得知序列的自相似程度。运种算法实现简单，是一种 运算速度较快且直观的方法。本发明选取运种方法来计算流量曲线的自相似参数。
[0204] 5.2多重分形谱
[020引对网络流量多重分形性质的检测，通常要利用多重分形谱和化Ider指数。从物理 意义上来说，Holder指数表示某一点X上的突发程度，区间[x，x+Ax]内事件发生的个数近 似为（A x)a。因此，如果a<l，表示在X周围区间的所有尺度内都有突发性，即含有自相似 性。而当a > 1时，表示随着区间的缩小，突发事件变得稀疏。
[0206]由于有关化Ider指数的信息都包含在了多分形谱函数中，因此利用多重分形谱函 数和化Ider指数，能够分析序列的分形行为。考虑一个定义在单位区间[0，1 ]上，解析度为N =2"的概率变量y的取样，为了检验是否有分形行为存在，求不同q值和解析度下的部分和
巧巧
[0208] 如果在Sm(Q)在对数图上的一段区间内是m原线性函数，那么被观察序列在运一区 间内存在多重分形的特性，或者说是多重分形的。
[0209] 利用最小二乘区域的方法，解等式
[0210] log Sm(Q) * T(Q)Iog m+c 巧.3)
[0211] 由此便能够得到速率函数T(q)，进而能够求出多重分形谱函数fL(a)。多重分形的 区间能够通过观察部分和函数增量的线性区间而确定。
[0212] 通过Qt平台进行验证，为验证0N/0FF模型、改进的多重分形小波模型W及基于生 产者消费者模式的缓冲区模型模拟真实网络业务流的效果，并验证相关的流量生成技术， 在Iinux平台下使用Qt开发工具实现基于Qt的多业务流量生成器。通过编程、调试，程序实 现了运行，选择不同的业务，设置相关的参数，系统能够模拟仿真接近于真实业务流的流量 曲线。实验结果使用化rst指数来评价，由前面的理论分析可知，化rst指数应大于0.5小于 1，此时产生的流量曲线满足自相似的特性，Husrt指数越接近于1，自相似特性越强。
[0213] 比较改进前后的模型产生的流量序列会发现，改进后的模型产生的流量序列自相 似度有所下降，但其多重分形谱的宽度更宽，运表明在短时间尺度下分形区间更多，即分形 特性更明显。
[0214] 在本说明书的描述中，参考术语"一个实施例"、"一些实施例"、"示例"、"具体示 例"、或"一些示例"等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特 点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不 一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点能够在任何 的一个或多个实施例或示例中W合适的方式结合。
[0215] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员能够理解:在不 脱离本发明的原理和宗旨的情况下能够对运些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本 发明的范围由权利要求及其等同物限定。
【主权项】
1. 一种基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，包括： 建立流量模块，用于根据网络流量业务的属性和生成规律，选取相应的网络流量模型 进行建模，产生具有自相似性或多重分形特性的网络流量； 改进小波运算模块，用于基于多分形小波模型设计网络流量的生成算法，并选取适当 的函数，对多分形小波模型进行改进； 验证流量运行模块，用于通过方差时间法和多重分形谱检测网络流量模型的自相似 性，从而验证网络流量模型的稳定性和可靠性。2. 根据权利要求1所述的基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，所述 建立流量模块中的网络流量业务包括： HTTP业务模块，用于通过ON-OFF模型模拟HTTP业务客户端； 视频业务模块，用于通过多分形小波模型进行视频业务建模； 语音业务模块，用于通过生产者消费者模式的缓冲区模型进行语音业务建模。3. 根据权利要求1所述的基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，所述 改进小波运算模块包括： 为了确保合成的序列是非负的，需要对小波系数做如下限制： VM，其中，Uj,k和Wj,k分别是小波变换的尺度系数和小波系数，下标j是 尺度，下标k为某尺度下的元素序号，取值范围为k = 0，l，. . .，2^1， 为了表征流量的分形特性，需定义小波能量衰减为尺度的函数，具体如下： 设Aj,k为区间[-1刊]上的随机变量，贝化上式得： Wj,k=Aj,k*Uj,k， 其中，Al k为具有对称分布的β分布， 通过和Wj,k=Aj,k*Uj,试，能够得出：4. 根据权利要求3所述的基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，所述 改进小波运算模块还包括： 通过多分形小波模型产生流量序列： 设j = 〇,计算大尺度的系数化,0,建立起信号的全局均值； 在形成树状图每一层的尺度j上，产生随机变量Aj,k，选Aj,k为对称分布的β分布，并通过 (3.4)式计算Wj,k，对于k = 0，l，. . . 在形成树状图每一层的尺度j上，由计 算出在尺度j+1上的U化化和Uj+i,2k+i，k = 0，l，. . . 重复执行上述步骤，直到达到最小尺度jmin=n为止，所述η为正整数。5. 根据权利要求3所述的基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，所述 改进小波运算模块还包括： 平移因子由下式计算： kj+i = 2kj+kj' 在树状图中，左半部分的k/ =0，右半部分的k/ = 1，将kj用二进制的形式进行表示：则合成的离散时间序列由下式表示：庚中U〇,〇是最大尺度的系数，为模型的初始值， Un,k是最细尺度η下面的尺度系数，为模型的输出值； 其中，Aj,k为具有对称分布的β分布，其表示如下：W为j尺度下0分布的参数，屯为相邻两小波系数的方差比。6.根据权利要求3所述的基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，所述 验证流量运行模块包括： 设有时间序列乂={沿，1>1}，把乂分成大小为111的子块，取每一块的平均值，对连续的111值 有：然后取化)的方差Va^Xfml)，取对数ι〇κ(ν3^χω))/ι〇^，接着用最小二乘法拟合 log(化曲线，能够得到一个斜率为-β的曲线，由于Hurst参数Η=1-β/2,因此 能够求得序列的化rst参数，进而得知序列的自相似程度； 对网络流量多重分形性质的检测利用多重分形谱和化Ider指数;Holder指数表示某一 点X上的突发程度，区间[x，x+Ax]内事件发生的个数近似为（ΑχΓ;因此，如果α<1，表示 在X周围区间的所有尺度内都有突发性，即含有自相似性，而当α>1时，表示随着区间的缩 小，突发事件变得稀疏， 定义在单位区间[〇，1]上，解析度为Ν=2"的概率变量μ的取样，为了检验是否有分形行 为存在，求不同q值和解析度下的部分和其中，q e R，η从0开始的正整数 如果Sm(q)在对数图上的一段区间内是m原线性函数，那么被观察序列在运一区间内，存 在多重分形的特性，或者说是多重分形的， 利用最小二乘区域的方法，解等式 log Sm(q)*T(q)l〇g m+c其中，C是常量 由此便能够得到速率函数T(q)，进而能够求出多重分形谱函数f (a);多重分形的区间 能够通过观察部分和函数增量的线性区间而确定。
【专利摘要】本发明公开了一种基于网络流量模型的多业务流量生成系统，其特征在于，包括：建立流量模块，用于根据网络流量业务的属性和生成规律，选取相应的网络流量模型进行建模，产生具有自相似性或多重分形特性的网络流量；改进小波运算模块，用于基于多分形小波模型设计网络流量的生成算法，并选取小波基函数，对多分形小波模型进行并行化改进；验证流量运行模块，用于通过方差时间法和多重分形谱检测网络流量模型的自相似性，从而验证网络流量模型的稳定性和可靠性。
【IPC分类】H04L12/26
【公开号】CN105577473
【申请号】CN201510967452
【发明人】房斌, 李凯, 夏会, 郑申海, 张洪锁, 张琳
【申请人】重庆大学
【公开日】2016年5月11日
【申请日】2015年12月21日