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Chaotic network attractor in packet traffic series

机译：分组流量系列中的混沌网络吸引子

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This paper extracts the chaotic network attractor from actual measured packet traffic series of TCP type. Both the analysis on aggregated traffic series and packet arrival interval series can show similar chaotic properties. Further investigation on different time scales shows that the attractor can exhibit different geometric shapes. Principal component analysis (PCA) on the phase space reconstructed shows that the dominant dimensions count decreases as time scale increases. When the time scale is small enough, there are at least 3 or 4 state variables dominate the network dynamic behavior while only one at large time scales. Same tests on UDP traffic series also show similar chaotic behaviors but with slightly difference. Comparison between actual measured traffic and surrogate traffic generated by four popular traffic models shows that the current widely used traffic models like the Poisson arrival traffic model, the deterministic chaotic-map model, the FBM-based model and the independent wavelet model cannot capture such network behaviors. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文从实际测量的TCP类型的分组业务量序列中提取了混沌网络吸引子。对聚合流量序列和数据包到达间隔序列的分析都可以显示相似的混沌特性。在不同时间尺度上的进一步研究表明，吸引子可以表现出不同的几何形状。对重构相空间的主成分分析（PCA）表明，主导维数随着时间尺度的增加而减少。当时间尺度足够小时，在网络动态行为中至少有3或4个状态变量起主导作用，而在较大的时间尺度上则只有一个。在UDP流量系列上进行的相同测试也显示出相似的混沌行为，但略有不同。对四种流行交通模型产生的实际测得交通和替代交通的比较表明，当前广泛使用的交通模型（如泊松到达交通模型，确定性混沌地图模型，基于FBM的模型和独立小波模型）无法捕获此类网络。行为。 （C）2004 Elsevier B.V.保留所有权利。

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