Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: Read Download (208 Kb) Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Рассмотрена задача исследования непуассоновского трафика, полученного при проведении процедуры снятия статистических характеристик при заданных интенсивностях поступления пакетов. Для исследования статистических характеристик мультимедийного потока изучена многоадресная передача данных, подразумевающая, что сервер формирует один поток данных и рассылает их по сети к подключенным клиентам. Интенсивность нагрузки результирующего потока пакетов в каждый момент времени зависит от того, какими приложениями обслуживаются источники запросов и каково соотношение их численности для различных приложений. На структуру трафика также оказывают влияние и технологические особенности применяемых алгоритмов обслуживания. Основываясь на гистограммах измерений, приближенных функциях распределений интервалов времени между пакетами и длительности пакетов, получены их аппроксимирующие выражения в виде суммы затухающих экспонент, удовлетворяющих свойствам функции плотности распределения случайной величины. Расчеты производятся быстро и рационально. Метод аппроксимации имеет простой алгоритм. Применяя спектральный метод решения интегрального уравнения Линдли для системы массового обслуживания G/G/1, получены значения для среднего времени задержки пакета в сети и длины очереди.
The problem of the study of non-Poisson traffic obtained during the procedure of removing statistical characteristics at a given rate of packet arrival is considered. To study the statistical characteristics of the multimedia stream, we studied multicast data transmission, implying that the server generates a single stream of data and sends it over the network to connected clients. The intensity of the resulting packet flow in each moment of time depends on what applications are served by the sources of the queries and what is the ratio of their numbers for a variety of applications. The traffic structure is also influenced by the technological features of the service algorithms used. Based on the histograms of measurements that approximate functions of the distributions of time intervals between packets and duration of packets obtained by approximating the expression as a sum of exponentially decaying functions satisfying the properties of the density function of the distribution of the random variable. Calculations are made quickly and efficiently. The approximation method has a simple algorithm. Using the spectral method of solving the Lindley integral equation for the Queuing system G/G/1, the values for the average delay time of the packet in the network and the queue length are obtained.
Usage statistics
Access count: 272
Last 30 days: 7 Detailed usage statistics |