Contribuições à geração de tráfego fractal por meio da transformada wavelet. - Lund, Isabelle Reis (2008)
Estudos mostraram que o tráfego nas redes de dados tanto locais quanto de grande área, possui propriedades fractais como dependência de longa duração - Long-Range Dependence (LRD) e auto-similaridade. Devido à heterogeneidade de aplicações nessas redes, os traces de tráfego podem apresentar dependência de longa duração - Long Range Dependence (LRD), dependência de curta duração - Short Range Dependence (SRD) ou uma mistura de LRD com SRD. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo sintetizar séries temporais gaussianas com flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência a serem inseridas num gerador de tráfego com as características estatísticas específicas do tráfego encontrado em redes por comutação de pacotes reais, como autossimilaridade, LRD e SRD. Para isto foram desenvolvidos dois métodos para síntese de séries temporais gaussianas com LRD e simultânea introdução de SRD em diferentes faixas de frequência: Discrete Wavelet Tansform (DWT) com mapa de variâncias e Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). Estes métodos utilizaram o mapa de variâncias cujo conceito foi desenvolvido neste trabalho. A validação dos métodos foi feita através de análise estatística e comparação com resultados de séries geradas pelo método Discrete Wavelet Transfom (DWT) de Backar utilizado em [1]. Além disso, também foi validada a ideia de que a DWPT é mais interessante que a DWT por ser mais flexível e prover uma maior flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência.