计算机网络中数据包生成随机模型的研究

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注解: 随机分组生成模型是用于在具有某些特征的计算机网络中生成流量的模型。 这些模型可用于模拟网络活动和测试网络性能。 网络上的标准数据传输是具有延迟的分组生成，其中分组以一定间隔发送。 各种随机模型可用于生成延迟数据包，包括均匀分布、指数分布和Erlang分布。 在这项工作中，组装了一个实验装置，并开发了一个客户端-服务器应用程序来进行研究和分析数据传输通道的性能。 已经提出了一种算法，该算法允许恢复分组之间间隔的随机值的矩特性，以用于排队模型的进一步使用。 对实验网络样本性能的分布规律进行了分析，并根据分布规律估计了网络段的信道使用效率和平均包生成时间，以及延迟直方图obtained.An 创建了实验设置，并开发了一个客户端-服务器应用程序来分析数据传输通道的性能。 提出了一种恢复数据包间时间间隔矩特性的算法。 对网络性能的分布规律进行了分析，得到了网段信道使用效率和平均报文生成时间的估计值，以及根据分布规律的时延直方图。 根据随机分布规律（均匀，指数，Erlang）生成具有延迟的数据包在建模和分析网络系统运行中具有重要意义。 此外，根据上述分布规律产生具有延迟的分组允许在接近真实的条件下测试和调试网络应用程序和设备。 这允许您识别可能的问题并改进网络系统的操作。 作为实验的结果，提出了一种算法，该算法允许恢复分组之间间隔的随机值的矩特性，以便进一步使用排队模型。 并分析了分布规律对实验网络样本性能的影响,得到了信道使用效率和网段平均包生成时间的估计,以及根据分布规律的延迟直方图。

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