トレンド除去変動解析法によるIPパケットトラヒックの自己相似性変動解析

摘要

本報告は、トレンド除去変動解析手法（DFA：Detrended Fluctuation Analysis）を用いたIPパケットトラヒックの自己相似性変動解析に関するものである。 これまで、自己相似性にみられる長期記憶効果の評価尺度（ハースト指数等）の導出については、通常 澫螗去楗谣氓ǔＰ浴と醵ǔＰ预蛴肖工毪长趣疤崽跫趣胜盲皮辍g環境データへの適応性が課題として指摘されている。 本報告では、非定常信号のスケーリング則解析に有効であると考えられるDFA手法に着目し、実測トラヒックデータを用いた評価を通して、自己相似性解析への適応性を検証する。