Спосіб оцінки параметра херста для трафіку ip-мереж

Abstract

З урахуванням того, що Інтернет трафік та трафік IP-мереж виявляє самоподібність та довгострокову залежність, запропоновано застосувати модифіковану дисперсію Алана (МДА) для визначення параметра Херста довгостроково залежних потоків даних. Метод було застосовано до псевдовипадкових самоподібних послідовностей даних, що були сформовані для заданих значень параметра самоподібності Н. Також було досліджено поведінку МДА для найпоширеніших детермінованих сигналів. Даний спосіб застосовано до реального каналу IP-трафіку, результати чого свідчать про можливість використання МДА для аналізу трафіку.

С учетом того, что Интернет трафик и трафик IP-сетей проявляет самоподобие и долгосрочную зависимость, предлагается использовать модифицированную дисперсию Алана для определения параметра Хэрста долгосрочно зависимой последовательности данных. Метод был применен к псевдослучайным самоподобным последовательностям данных, сгенерированными для заданных значений параметра самоподобия H. Также исследовано поведение МДА для наиболее распространенных детерминированных сигналов. Данный способ применен к реальному каналу IP-трафика, результаты чего свидетельствуют о возможности использования МДА для анализа трафика.

Internet traffic and traffic of IP-network exhibits self-similarity and long-range dependence (LRD). In this paper, we propose to adapt the Modified Allan Variance (MAVAR) to estimate the Hurst parameter of LRD traffic traces. The method is applied to pseudo-random self-similar data series, generated with assigned values of self-similarity parameter H. The behavior of MAVAR with most common deterministic signals is also studied. Finally, the technique is applied to a real IP traffic channel, providing the example of MAVAR usage for traffic analysis.