Heterogeneous Network Traffic Modeling and Analysis in Wavelet Domain

小波域异构网络流量建模与分析

基本信息

  • 批准号:
    9805338
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 20万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    1998
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1998-09-15 至 2001-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

As multi-media traffic begins to dominate broadband networks, accurate modeling of video and data traffic becomes crucial to many important network applications. Video and data traffic has recently been found to possess complicated self-similarity that invalidates previously developed traffic models. One of the most important problem is how to develop computationally efficient and yet accurate models which could capture the complicated statistical properties of video and data traffic for network design/control. Our objective of this research is to develop a unified model which is (1) able to model heterogeneous multi-media traffic including VBR video and data, (2) computationally efficient, and (3) feasible for analysis. To accomplish our goal, we propose to use wavelets. We will show that although heterogeneous multi-media traffic has the complicated short- and long-range temporal dependence, the corresponding wavelet coefficients are no-longer long-range dependent. Therefore, simple methods can be used to model network traffic in the wavelet domain. In particular, independent wavelet models have shown to be sufficiently accurate, parsimonious, and have the lowest computational complexity attainable. We will focus our efforts on investigating how to use independent wavelet models for analysis including anto-correlation, and buffer loss rate. We will also investigate how to apply wavelet models to network control such as admission control.
随着多媒体流量开始主导宽带网络,视频和数据流量的精确建模对于许多重要的网络应用变得至关重要。最近发现视频和数据流量具有复杂的自相似性,使之前开发的流量无效 模型其中最重要的问题之一是如何开发计算效率高,但准确的模型,可以捕捉复杂的统计特性的视频和数据流量的网络设计/控制。 本研究的目标是开发一个统一的模型,它是(1)能够模拟异构多媒体流量,包括VBR视频和数据,(2)计算效率高,(3)可行的分析。 为了实现我们的目标,我们建议使用小波。我们将表明,虽然异构多媒体业务具有复杂的短期和长期的时间依赖性,相应的小波系数不再是长期依赖。因此,可以使用简单的方法来建模 小波域中的网络流量。特别地,独立小波 模型已被证明是足够准确,吝啬, 具有可达到的最低计算复杂度。 我们将集中精力研究如何使用独立的 小波分析模型,包括自相关,缓冲区丢失率。我们还将研究如何将小波模型应用于网络控制,如接纳控制。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Chuanyi Ji其他文献

FcαRI (CD89) Alleles Determine the Proinflammatory Potential of Serum IgA1
FcαRI (CD89) 等位基因决定血清 IgA1 的促炎潜力
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Jianming Wu;Chuanyi Ji;F. Xie;C. Langefeld;Kun Qian;A. Gibson;J. Edberg;R. Kimberly
  • 通讯作者:
    R. Kimberly
Statistical Detection of Enterprise Network Problems
Immune Opsonins Modulate BLyS/BAFF Release in a Receptor-Specific Fashion1
免疫调理素以受体特异性方式调节 BLyS/BAFF 释放1
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Xinrui Li;K. Su;Chuanyi Ji;A. Szalai;Jianming Wu;Yan Zhang;T. Zhou;R. Kimberly;J. Edberg
  • 通讯作者:
    J. Edberg
Function Riiia Regulates Receptor-mediated Γ Fc the Unique Cytoplasmic Domain of Human
Riia 的功能调节受体介导的 Γ Fc(人类独特的细胞质结构域)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    R. Kimberly;A. Gibson;Chuanyi Ji;J. Edberg;Xiaoli Li;J. Baskin;E. Mangan;K. Su
  • 通讯作者:
    K. Su
On Network Management Information For Light-Path Assessment
光路评估的网络管理信息
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Guanglei Liu;Chuanyi Ji;Vincent Chan
  • 通讯作者:
    Vincent Chan

Chuanyi Ji的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Chuanyi Ji', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: EAGER: Evaluation Methodology for Resilient and Sustainability of Complex Power-Communication Networks
合作研究:EAGER:复杂电力通信网络弹性和可持续性的评估方法
  • 批准号:
    0952785
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Katrina SGER: Measurements and Learning for Network Damage Assessment
Katrina SGER:网络损害评估的测量和学习
  • 批准号:
    0554193
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
A Statistical Learning Framework for Investigating Scalability and Performance of Measurement-based Network Monitoring
用于研究基于测量的网络监控的可扩展性和性能的统计学习框架
  • 批准号:
    0300605
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Managing Large-Scale Computer Communication Networks Using Adaptive Learning Systems
使用自适应学习系统管理大规模计算机通信网络
  • 批准号:
    0334759
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Managing Large-Scale Computer Communication Networks Using Adaptive Learning Systems
使用自适应学习系统管理大规模计算机通信网络
  • 批准号:
    9908578
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Approximating Optimal Solutions Using Polynomial-Time Learning Machines and Applications in Intelligent Network Management
使用多项式时间学习机逼近最佳解决方案及其在智能网络管理中的应用
  • 批准号:
    9502518
  • 财政年份:
    1995
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Network Complexity and Generalization Performance of Large Function Approximating Neural Networks
大函数逼近神经网络的网络复杂性和泛化性能
  • 批准号:
    9312504
  • 财政年份:
    1993
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

多维在线跨语言Calling Network建模及其在可信国家电子税务软件中的实证应用
  • 批准号:
    91418205
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    170.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
基于Wireless Mesh Network的分布式操作系统研究
  • 批准号:
    60673142
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Collaborative Research: IMR: MM-1B: Automating Privacy-Preserving Data Sharing of Campus Network Traffic Logs
合作研究:IMR:MM-1B:自动化校园网络流量日志的隐私保护数据共享
  • 批准号:
    2319421
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CC* Integration-Small: Network cyberinfrastructure innovation with an intelligent real-time traffic analysis framework and application-aware networking
CC* Integration-Small:网络基础设施创新,具有智能实时流量分析框架和应用感知网络
  • 批准号:
    2322369
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Self-adaptive and Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning-based Network Traffic Control
基于强化学习的自适应协作多智能体网络流量控制
  • 批准号:
    23K19982
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Collaborative Research: IMR: MM-1B: Automating Privacy-Preserving Data Sharing of Campus Network Traffic Logs
合作研究:IMR:MM-1B:自动化校园网络流量日志的隐私保护数据共享
  • 批准号:
    2319422
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Behavioral economics to implement a traffic light nutrition ranking system in a network of food pantries
行为经济学在食品储藏室网络中实施红绿灯营养排名系统
  • 批准号:
    10733657
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
Encoding Dynamic Traffic Flow Analysis into AI for Network-Wide Early Alarming of Traffic-Demand-Influencing Events and Their Impacts
将动态交通流分析编码到人工智能中,以便对影响交通需求的事件及其影响进行全网早期预警
  • 批准号:
    2213459
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Traffic Control Schemes in Decentralized In-Network Computing toward Democratization of Network Service Platform
面向网络服务平台民主化的分散式网内计算中的流量控制方案
  • 批准号:
    22K17888
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Integrated Modeling and Optimization of Urban Land Use and Dynamic Traffic Network Equilibrium
城市土地利用与动态交通网络均衡综合建模与优化
  • 批准号:
    22K04575
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Multi-layered network and routing optimization for unmanned aerial vehicle traffic
无人机交通的多层网络和路由优化
  • 批准号:
    576624-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Dynamic Network Traffic Identification with Scalable and Resilient Machine Learning
通过可扩展且有弹性的机器学习进行动态网络流量识别
  • 批准号:
    576922-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 20万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了