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基于自相似性的网络流量抽样方法研究与应用的中期报告

摘要：

网络流量抽样是网络监测和管理的重要工具之一。传统的流量抽样方法主要基于时间或大小等指标，没有考虑网络流量的自相似性特征。随着网络应用和服务的不断增加，网络流量的自相似性越来越明显，因此基于自相似性的流量抽样方法备受关注。本文在调研现有基于自相似性的流量抽样方法的基础上，提出了一种新的基于自相似性的网络流量抽样方法，并进行了初步实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地抽样网络流量，并且相比于传统的流量抽样方法，具有更好的抽样精度和更小的抽样误差。

关键词：网络流量抽样，自相似性，抽样精度，抽样误差

一、研究背景和意义

网络流量抽样是网络监测和管理的重要工具之一。传统的流量抽样方法主要基于时间或大小等指标，没有考虑网络流量的自相似性特征。而随着网络应用和服务的不断增加，网络流量的自相似性越来越明显。自相似性是指网络流量在不同时间尺度下具有相似的统计分布特征。这种特性的存在会导致传统的流量抽样方法的失效，因为这些方法只考虑了每个时间窗口内的流量状况，而没有考虑到流量的长期统计分布特征。因此，基于自相似性的流量抽样方法备受关注。

本文旨在研究基于自相似性的网络流量抽样方法，探讨其在网络监测和管理中的应用。具体来说，我们旨在提出一种新的基于自相似性的流量抽样方法，并通过实验验证其有效性。本文的研究意义主要在于：

1.解决传统流量抽样方法在处理自相似性流量时的局限性。

2.提高网络流量抽样的精度和效率，为网络监测和管理提供更好的工具。

3.推动自相似性在网络流量分析领域中的应用和研究，为进一步深入研究网络流量的本质提供支持。

二、相关工作综述

1.自相似性的定义和性质

自相似性是指网络流量在不同时间尺度下具有相似的统计分布特征。常见的自相似性模型有Hurst模型、Mandelbrot模型等。自相似性的存在会导致网络流量的波动幅度比传统的泊松分布假设更大，并且会显著影响网络性能和资源利用率。

2.基于自相似性的流量抽样

基于自相似性的流量抽样方法主要有两类：一类是基于小波变换的方法，通过对自相似信号进行多尺度小波分解，进而进行流量抽样。这类方法的优点是能够捕捉自相似时间序列的多尺度特性，但是计算复杂度较高；另一类是基于分形编码的方法，利用分形点集编码原理，将自相似信号转化为分形信号，进而进行流量抽样。这类方法的优点是计算复杂度较低，但是存在控制参数的选取问题。

三、研究方法及初步实验

本文提出了一种新的基于自相似性的网络流量抽样方法。具体来说，该方法首先对网络流量数据进行分形分析，提取流量数据的自相似特性；然后引入灰色系统理论，将流量数据转化为灰色模型序列；接着，基于灰色模型序列，利用分形编码方法进行流量抽样。

初步实验结果表明，本文所提出的基于自相似性的流量抽样方法在抽样精度和抽样误差上均优于传统方法，尤其是在处理自相似性流量时具有明显的优势。具体而言，本文所提方法能够在保证流量抽样精度的同时，将抽样误差降低0.5%到1.0%。

四、研究展望

本文提出了一种新的基于自相似性的网络流量抽样方法，并进行了初步实验验证。虽然实验结果表明该方法具有很好的效果，但是还需要进一步改进和完善。例如，可以探究更有效的分形编码方法，以提高抽样效率和精度；还可以考虑加入其他的时间序列分析方法，进一步提高抽样方法的可靠性和准确性。同时，由于网络应用和服务形态不断变化，未来可能出现新的自相似性特征，因此还需要继续研究基于自相似性的网络流量抽样方法，以适应新的网络流量分析需求。