Расчет характеристик самоподобного трафика, аппроксимируемого распределением Парето
Date
2017-03-28
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Abstract
The model of self-similar traffic is widely used, but some tasks of assessing the quality of
service in the packet network are unresolved. It is known that in the presence of self-similarity
properties in the incoming stream of requirements with increasing load intensity ρ, the quality
of service characteristics deteriorate, but not as much as is assumed by the Norros method.
The discrepancy between the results of modeling and estimates obtained by the Norros method
is hundreds of percent. It is obvious that the estimate of Norros formula is significantly
overestimated, which requires finding a more accurate solution. A method is proposed for
increasing the accuracy of calculating the quality characteristics of servicing self-similar
traffic due to a more accurate determination of the Hurst coefficient as a function of the
parameter of the Pareto distribution form. For the self-similar traffic described by the Pareto
distribution, a new formula for calculating the Hurst coefficient is obtained. In this case, the
calculation of the quality of service characteristics can be performed on the basis of the Norros
formula. The proposed method allows us to calculate the quality of service characteristics of
self-similar traffic described by the Pareto distribution in a single-channel system with discrete
time of packets service is much simpler. This simplicity is explained by the fact that in order to
calculate the self-similarity coefficient of Hurst, you only need to know the parameter a of the
Pareto distribution form and you do not have to calculate for this traffic in a very complicated
way, for example, using absolute least-squares methods or R/S-statistics.
Модель самоподобного трафика широко используется, однако некоторые задачи оценки качества обслуживания в пакетной сети остаются нерешенными. Известно, что при наличии свойств самоподобия во входящем потоке требований с ростом интенсивности нагрузки ρ ухудшаются характеристики качества обслуживания, но не настолько, как предполагается по методу Норроса. Расхождение результатов моделирования и оценок, получаемых по методу Норроса, может достигать сотни процентов Предложен метод повышения точности расчета характеристик качества обслуживания самоподобного трафика за счет более точного нахождения коэффициента Херста в зависимости от пара- метра формы распределения Парето. Для самоподобного трафика, описываемого распре- делением Парето, получена новая формула расчета коэффициента Херста. При этом расчет характеристик качества обслуживания можно выполнять на основе формулы Норроса.
Модель самоподобного трафика широко используется, однако некоторые задачи оценки качества обслуживания в пакетной сети остаются нерешенными. Известно, что при наличии свойств самоподобия во входящем потоке требований с ростом интенсивности нагрузки ρ ухудшаются характеристики качества обслуживания, но не настолько, как предполагается по методу Норроса. Расхождение результатов моделирования и оценок, получаемых по методу Норроса, может достигать сотни процентов Предложен метод повышения точности расчета характеристик качества обслуживания самоподобного трафика за счет более точного нахождения коэффициента Херста в зависимости от пара- метра формы распределения Парето. Для самоподобного трафика, описываемого распре- делением Парето, получена новая формула расчета коэффициента Херста. При этом расчет характеристик качества обслуживания можно выполнять на основе формулы Норроса.
Description
Keywords
quality of service, Hurst coefficient, self-similar traffic, качество обслуживания, коэффициентХерста, самоподобный трафик
Citation
Ложковский А. Г. Расчет характеристик самоподобного трафика, аппроксимируемого распределением Парето / А. Г. Ложковский, Е. В. Левенберг // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Радіоелектроніка та телекомунікації. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 885. — С. 63–67.