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第 31 卷第 12 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.31No.12 2009 年 12 月 Journal of Electronics Information Technology Dec..2009 基于混沌理论的网络流量性能评估 杨 谈 崔毅东 金跃辉 程时端 (北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京 100876) 摘 要：该文基于混沌理论提出了一种使用海量网络流量数据对大规模网络性能进行有效评估的方法。在长期链路 利用率数据呈现出明显的周期性行为，和短期链路利用率数据具有混沌特征的前提下，选取最大 Lyapunov 指数作 为一项性能评估参数来评估网络性能。分析结果表明最大 Lyapunov 指数较常见统计量如数学期望、方差等更能有 效反映流量的行为趋势。 关键词：网络性能评估；混沌；链路利用率；最大Lyapunov 指数 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2009)12-2993-04 Performance Evaluation of Network Traffic Based on Chaos Theory Yang Tan Cui Yi-dong Jin Yue-hui Cheng Shi-duan (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) Abstract: A method based on chaos theory is presented in this paper, to evaluate large-scale network performance using massive traffic measurement. As the periodicity of long-term link utilization measurement and the chaotic nature of short-term link utilization measurement, the largest Lyapunov exponent can be selected as a performance evaluation parameter to represent the performance of network. Analysis results show that the largest Lyapunov exponent can achieves better results than commonly used statistics, such as mathematical expectation and variance. Key words: Performance evaluation of network; Chaos; Link utilization; Largest Lyapunov exponent [1] 1 引言 Lelad 等 首次发现以太网上流量具有自相似特征； 如何使用海量的网络流量数据对网络性能进行 Internet 中WWW，TCP 拥塞控制和文件大小重尾 有效评估是网络性能研究中有待解决的一个问题。 分布等是造成流量自相似和长相关的主要原因。网 常用的数学期望、方