【摘 要】
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利用分形高斯噪音（Fractional Gaussian Noise（FGN））模型应用快速傅立叶变换（Fast Fourier Transfer（FFT））而生成自相似流量,建立了一种基于分形布朗运动的自相似网络平均排队延迟分
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利用分形高斯噪音（Fractional Gaussian Noise（FGN））模型应用快速傅立叶变换（Fast Fourier Transfer（FFT））而生成自相似流量,建立了一种基于分形布朗运动的自相似网络平均排队延迟分析模型.采用理论分析和实际测量流量的仿真结果均表明：随着缓存增大,各种自相似程度下的平均排队延迟也在增大;小缓存时,自相似程度低的平均排队延迟大,而大缓存时,自相似程度越高的网络,平均排队延迟越大;负载越大,平均排队延迟越大。
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