陈艳平，王慧强，冯光升，高玉龙

(1. 哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001；2. 哈尔滨工业大学 通信技术研究所，黑龙江 哈尔滨 150080)

1 引言

接纳控制是保障业务流QoS的有效方法之一，目前主要有2种方法，一种是基于测量的接纳控制，一种是基于参数的接纳控制。其中基于参数的接纳控制采用相关模型来预测和计算流的行为特征和估算流量，由于设定了流模型，使用的算法简单，但基于参数接纳控制算法的控制能力取决于对访问模式研究的深度以及数学模型的拟合程度。

各种新兴网络访问方式的出现导致网络数据流突发性的变化更加随机，这种随机性一方面使得构建统一、准确的业务流模型更加困难，同时也给保障业务流服务质量带来挑战。在业务流建模方面，随着音频、视频数据的增加，网络数据流不再满足泊松过程，而是表现出自相似、多分形等特性，自相似的本质是一种单分形结构，大量研究表明业务流在大时间尺度上表现出单分形，而在小时间尺度上表现出多分形特性[1]，即业务流具有特征尺度。目前业务流建模主要针对某个特征进行建模，文献[2]提出了采用分形布朗运动(FBM, fractional Brownian motion)模型描述自相似过程，但是对于非高斯(即重尾性)的自相似流突发性刻画能力有限，文献[3]提出了基于线性分形α稳定自相似过程流模型，引入了倾斜参数用于表示重尾性。文献[4]研究表明，vBNS在突发水平高的业务流用多分形流模型表示比较准确，而突发水平低的业务流并不适合用多分形流模型建模。……