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随着智能手机技术和无线通信技术的发展，越来越多因特网IP业务被移植到手机上，其中具有代表性的是即时聊天应用(如腾讯QQ聊天)，微型博客(如Twitter，新浪微博)等，这类业务共有的特点是：数据包的长度很短，但是会在一段时间内以较高的频率发包，为了传输内容而进行的信令交互占用的资源比传输内容占用的资源要多。由于现有无线网络设计针对的主要是长数据包业务(比如视频业务)，在应对短数据包业务时会出现一些问题。如何在资源有限的条件下，设计出能给短数据业务带来更好服务质量的策略，是一件很有实际意义的事情。为此，分析短数据包的数据特征，为其建立业务模型是非常必要的，因为这是后续探求解决方案的基础。
本文工作分为两部分：样本分析和建立模型。样本分析利用的是多个用户的QQ聊天本地记录，从用户行为角度分析了短数据包业务的统计特性，包括用户相邻两次发包之间的时间内间隔和用户发包长度的概率密度分布，以及单用户业务流进行等时间间隔采样后的自相关特性。论文中讨论了5种常用的概率密度分布函数，在矩估计和最小二乘准则下对时间间隔和发包长度进行概率密度拟合之后，得到了这两个变量服从的概率分布的形式及参数：时间间隔服从对数正态分布，包长也服从对数正态分布。
在对样本进行分析的基础上，使用on-off模型对单用户和多用户即时聊天业务流进行建模。通过仿真证明了当用户发送数据包长度和发送间隔服从对数正态分布时，模型能最好地模拟实际信源。将多个单用户on-off模型进行叠加得到多用户业务模型。讨论了叠加之后输出的统计特性，并将其输入SSQ队列，分析其排队性能。
论文的研究成果为后续蜂窝无线网通信网中短包数据业务的资源分配与调度研究奠定了基础。