伴随通信及网络技术的迅猛发展，建立一套针对网络流量的完整有效的研究方法和体系非常重要。这就要求网络研究人员从网络技术和工程实际的角度出发，在现有的数学理论和工具中，选择适用于现有通信网络的流量特性研究的方法，建立一个包括流量特性分析、流量建模、性能评价、网络控制以及网络应用研究的体系，从而真正为网络设备提供商、网络建设、网络协议开发、网络管理以及网络运营提供有效的理论并具有实际的参考价值。

本书以对通信网络流量特性的多层次深入分析为出发点，利用分形理论分析无线网络流量特性、比较多种不同的网络流量数学模型的基础上，引入了时间序列分析、多重分形谱理论、小波分析法、排队论、控制论等研究方法，对无线网络流量建模、流量预测以及网络性能评价进行了较为系统的研究。通过充分跟踪和分析国内外研究的最新进展，充分了解相关领域的研究成果和研究重点，在前人研究成果的基础上进行深入分析探讨，并尝试使用比较独特的视角分析问题。全书主要内容包括网络流量的监测与分析、网络流量的建模、网络流量预测、网络流量的异常检测和网络流量的管理控制，将为最终建立有效的网络资源量化管理机制打下基础。

本书的内容主要分为两个部分，每个部分介绍的形式有所不同。第一部分包括1、2、3、8、9章，主要介绍网络流量相关技术的一些概念、含义、内容并做一些分类与归纳，多是一些文字性的东西；第二部分包括4、5、6、7章，这几章着重数学分析建模，多运用数学公式做一些推导，需要读者具备一些基本的高等数学知识，如微积分、概率论和随机过程等。本书主要内容安排如下：

第1章主要针对一些刚接触通信、网络行业的读者，所以首先介绍一些基础的通信知识，包括数据通信基础、数据通信系统及数据通信网络。

第2章介绍网络流量。为了很好地对网络流量进行建模、预测和性能分析，需要对网络流量的特性有基本了解，为此，本章详细介绍了网络流量的由来及分类，探讨了网络流量的特性，为后面的研究提出一些理论铺垫。

对网络提供者、网管人员而言，网络的流量采集、测量有着十分重要的意义，因此，第3章主要介绍网络流量测量。本章介绍了网络流量的几种采集算法，包括采样算法、哈希算法、大象流识别算法，还介绍了目前七种常用的网络流量的采集工具，最后是网络流量测量分类及网络流量测量相关技术。数据网流量建模分析与控制技术前言[1][2]第4章主要讨论网络流量的分析。网络流量的分析主要分为统计分析和粒度分析，本书主要从粒度方面进行讨论。对四个时间粒度：bitlevel、packetlevel、flowlevel、streamlevel，本章都一一给出每个层面的分析方法，最后给出了网络流量分析当下流行的应用。本章对网络流量的分析方法（基于粒度）做了很好的总结。

第5章对分形理论中与流量研究相关的概念以数学定义和解释的方式做出全面总结，从单分形（monofractal）和多重分形（multifractal）的视角出发，探究概念和定义的理论依据、本质内涵和相互关系。在此基础上，把网络流量的特性与分形理论结合起来，研究网络流量分形特性的检验与估计。从自相似和多重分形两条主线出发进行研究，给出常用的时/频域和小波域Hurst参数估计方法以检验自相似性，以及利用Hlder指数和多重分形谱以进行多重分形检验和估计的算法。在本章中提出了一种基于离散小波变换Hurst参数估计方法，并对无线局域网的网络流量利用所提出的方法和传统估计方法进行比较分析。为实现对大、小时间尺度上分形特性的统一检验与估计，本章还提出了一种基于分形维数的分形特性的统一检测方法，能同时对网络流量在大时间尺度上的自相似性和小时间尺度上的多重分形性进行判定。

第6章基于分形网络流量理论、分形特性检验与估计和自相似业务流合成特性的研究结果，进行分形特性无线网络流量建模的研究。对流量模型从传统模型和长相关模型两条主线加以概括，对传统模型中的泊松模型、马尔可夫模型和回归模型进行研究，对长相关模型中的ON/OFF模型、M/G/∞排队模型、FBM/FGN模型、FARIMA模型和GARMA模型从单一业务源到多业务源组进行研究。本章提出了一种基于FARIMA过程的无线网络流量模型，包括FARIMA过程及模型辨识，还给出GARMA模型的构建及其模型辨识算法。由于小波变换的一些优点，本章还提出了基于小波分解的无线网络流量模型，对CWT、多解析度分析和小波变换的Mallat算法进行研究，并由此建立无线网络流量的小波模型并进行实验研究。本章最后对给出几种网络流量模型进行比较，分析了它们之间内在的联系与区别。

第7章基于提出的分形网络流量模型进行流量预测。介绍了流量预测的流程、特点、基本原理及主要评价指标，同时提出了基于ARMA模型、FARIMA模型和小波分解的自相似无线网络流量自适应预测，并对真实无线网络流量在不同时间尺度上的流量数据序列进行预测，以验证预测算法并对预测结果进行分析。本章还总结了比较新颖的几种网络流量预测模型： 神经网络模型、模糊理论模型、混沌理论模型、混合模型、多分形模型，为读者提供了比较完善的网络流量预测模型。

第8章介绍了网络流量的异常检测，本章首先介绍了常用的网络攻击方法，随后介绍了主流的检测技术： 误用检测和异常检测。随后主要介绍基于统计分析、网络流量模型、流挖掘和自相似H参数的四种网络流量异常检测方法。

第9章介绍网络流量的管理和控制。随后介绍了网络流量控制系统的四个部分： 流量分类、队列管理、分组调度和流量整形，根据网络流量的特性详细介绍了其中每部分的主要算法。随后对流量管理的流分类、流量监管、流量整形和流量评估四个方面进行了简单的介绍。通过分析OSI模型，从数据链路层、网络层、传输层三个层面介绍了网络流量控制的方法及其相关的协议。最后介绍了三种典型流量控制的方法： 数据包丢弃、主流流量控制技术、基于TCP窗口整形的流控技术。

本书对数据网络流量的相关问题做了比较全面的介绍、分析、归纳和探讨，相关领域研究网络流量的读者可以很好地从本书中找到想要的答案。

编者水平有限，书中难免有错误和不妥之处，敬请读者批评指正。

编者

2013年10月

于电子科技大学

ACFautocorrelation function自相关函数AFRPalternating fractal renewal process交替分形更新过程AICAkaike information criterionAkaike信息准则APaccess point无线接入点APLabsolute packets loss绝对丢失ALPabsolute loss probability绝对丢失率ARautoregressive model自回归模型ARMAautoregressive moving average

model自回归滑动平均模型ARIMAAR Integrated MA model自回归综合滑动平均模型assasymptotically selfsimilar渐近自相似BSSbasic service set基本服务集CCDFcomplementary CDF余分布函数CDFcumulative distribution function分布函数CFcharacteristic function特征函数CPDFcomplementary PDF余概率分布函数CTSclear to sendCTS帧CWTcontinuous wavelet transform连续小波变换DARdiscrete AR model 离散自回归模型dbNDaubechies NDaubechies小波DCFdistributed coordination function分布式协调功能DIFSdistributed interframe space分布式帧间间隔DWTdiscrete wavelet trans forms离散小波变换EPDFempirical PDF经验概率密度函数essexactly selfsimilar严格自相似ESSresidual sum of squares残差平方和FARIMAfractional ARIMA分形自回归综合滑动平均模型FBMfractional Brownian motion分形布朗运动FBWAfixed broadband wireless access固定无线宽带接入数据网流量建模分析与控制技术简略字表[1][2]FGNfractional Gaussian noise分形高斯噪声FPEfinal prediction error最终预测误差FRPPfractal renewal point process分形更新点过程GARMAGegenbauer ARMAGegenbauer自回归滑动平均模型HiperLANhigh performance radio local area

networks高性能无线局域网Hssselfsimilar with HH参数自相似Hsssiselfsimilar with stationary

increments with H有平稳增量的H参数自相似HTTPhypertext transport protocol超文本传输协议IBPinterrupted Bernoulli process中断贝努里过程IP Internet protocol因特网协议IPPinterrupted Poisson process中断泊松过程LSleast squares最小二乘LRDlongrange dependence长程相关MBWAmobile broadband wireless access移动宽带无线接入MLE maximum likelihood estimation最大似然估计MMFMMarkov modulated fluid model马尔可夫调制流模型MMFPMarkovmodulated fluid process马尔可夫调制流过程MMPPMarkovmodulated Poisson process马尔可夫调制泊松过程MMSEminimum mean square error最小均方误差MRAmultiresolution analysis多解析度分析MSEmean square error均方误差值MWINmobile wireless internet network无线移动互联网系统MWMmultifractal wavelet model多分形小波模型OPLopportunistic packets loss随机丢失OLPopportunistic loss probability随机丢失率PDFprobability density function概率密度函数PLPpackets loss probability分组丢失概率PMEPareto mixtures of

exponential distribution混合指数Pareto分布R/Srescaled adjusted range analysis可重标度调整范围分析RSSregression sum of squares回归平方和RTSready to sendRTS帧sassstrong asymptotically

secondorder selfsimilar强渐近二阶自相似s α ssymmetric αstable distribution对称α稳定分布SIFSshort interframe space最短帧间间隔SRDshortrange dependence短程相关SupFRPPsuperposition fractal renewal

point process叠加分形更新点过程模型TCPtransfer control protocol传输控制协议VTvariancetime plot方差时间图法WLANwireless local area networks无线局域网WMANwireless metropolitan area networks无线城域网WSwork station工作站CAIDAThe cooperative association for

Internet data analysis网络数据分析合作协会IETFthe Internet engineering task forceInternet工程任务组IPFIXIP flow information exportIP数据流信息输出IPMAInternet Performance Measurement

and Analysis网络性能测量和分析NIMINational Internet Measurement

Infrastructure国家网络测量基础设施NLANRNational Laboratory for Applied

Network Research应用网络研究国家实验室RTFMRealtime Traffic Flow Measurement实时流量测量TOSType of service服务类型