何广辉；Jennifer C.Hou。 采样自相似网络流量。 （英语） Zbl 1102.68346号 计算。Netw公司。 50，第16号，2919-2936（2006）. 摘要：互联网流量采样技术对于了解互联网的流量特征非常重要。尽管在数据包抽样方面做了大量的研究工作，但在设计抽样策略时没有考虑到互联网流量的自相似性。本文对自相似网络流量的三种抽样技术进行了深入的分析研究，即静态系统抽样、分层随机抽样和简单随机抽样。我们表明，虽然所有三种采样技术都可以准确地捕捉互联网流量的Hurst参数（二阶统计量），但它们无法忠实地捕捉平均值（一阶统计量）。我们还表明，在不同的采样实例中，静态系统采样使采样结果的变化最小（即，它提供了高保真的采样结果）。基于一个重要的观察结果，我们随后设计了一种新的静态系统采样变体，称为有偏系统采样（BSS），它可以更准确地估计平均值，同时保持低采样开销。对这三种抽样技术进行了分析，并对合成和真实的互联网流量跟踪进行了BSS评估。我们的性能研究表明，与静态系统和简单随机抽样相比，BSS的性能提高了40%和20%（就效率而言）。 引用于1文件 MSC公司： 68米10 计算机系统中的网络设计和通信 关键词：自相似性；长期依赖；系统抽样 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.He}和\textit{J.C.Hou}，计算。净值。50，第16号，2919--2936（2006；Zbl 1102.68346） 全文： 内政部