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对网络模拟中必需的自相似通信量生成方法进行了研究,提出了一种基于分数高斯噪声(FGN,fractionalGaussiannoise)过程和逆离散傅立叶变换(IDFF,inversediscreteFouriertransform)的自相似通信量生成算法--FGN-IDFT算法,并通过仿真实验和比较分析的方法对该算法的精度和计算复杂度进行了大量的实验和分析。研究结果表明,利用FGN-IDFT算法生成的自相似通信量的精度和速度都令人满意,为实际网络模拟的进一步深入研究提供了基础。