【摘 要】
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通信网络的业务源普遍存在着自相似性(或称为长相关性),传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式已不再适用.但在利用M/G/1模型对自相似业务源进行排
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通信网络的业务源普遍存在着自相似性(或称为长相关性),传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式已不再适用.但在利用M/G/1模型对自相似业务源进行排队分析时,由于重尾分布服务时间的LST变换无闭合形式,进行排队性能分析非常困难.该文通过引入一类混合指数分布证明此类分布服从Pareto重尾分布,并得到相应的LST变换闭合形式及服务时间渐进级数,同时将形状参数γ=3/2时的服务时间及其LST变换推广到更一般的情形,从而较为有效地解决了重尾分布的信源排队等待时间分析问题.
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