A Study on Predictive Traffic Control Algorithms for ABR Services

ABR 서비스를 위한 트래픽 예측 제어 알고리즘 연구

Asynchronous transfer mode is flexible to support multimedia communication services using asynchronous time-sharing and statistical multimedia techniques to the existing data communication area, ATM ABR service controls network traffic using feedback information on the network congestion situation in order to guarantee the demanded service qualities and the available cell rates, In this paper we apply the control method using queue length prediction to the formation of feedback information for more efficient ABR traffic control. If backward node receive the longer delayed feedback information on the impending congestion, the switch can be already congested from the uncontrolled arriving traffic and the fluctuation of queue length can be inefficiently high in the continuing time intervals, The feedback control method proposed in this paper predicts the queue length in the switch using the slope of queue length prediction function and queue length changes in time-series, The predicted congestion information is backward to the node, NLMS and neural network are used as the predictive control functions, and they are compared from performance on the queue length prediction. Simulation results show the efficiency of the proposed method compared to the feedback control method without the prediction, Therefore, we conclude that the efficient congestion and stability of the queue length controls are possible using the prediction scheme that can resolve the problems caused from the longer delays of the feedback information.

ATM은 비동기 시분할 및 통계적 다중화 특성을 기존의 데이터 통신분야에 도입함으로써 멀티미디어를 이용한 다양한 통신을 유연하게 서비스할 수 있다. AIM ABR 서비스는 망의 혼잡상태에 대한 피드백 정보를 활용하여 트래픽을 제어하여 요구되는 서비스 품질을 보장할 수 있으며 최소의 대역폭을 보장하고 가용 대역폭을 최대 셀 전송률까지 높여 전송할 수 있다. 본 논문에서는 ATM 망에서 더욱 효과적인 ABR 트래픽 제어를 위해서 피드백 정보 형성에 큐 길이 예측제어 방법을 적용한다. 스위치에서 발생한 혼잡상황 임박에 대한 피드백 정보가 역방향 노드에 도착하기 위해서 더욱 긴 지연시간을 갖는 경우에, 제어되기 전에 도착되는 트래픽에 의해 스위치에서의 큐 길이는 이미 혼잡상황을 발생할 수 있으며 또한 큐 길이의 시간 대비 변화량이 비효율적으로 크게 된다. 이 논문에서 제시한 피드백 예측 제어방식들은 스위치에서 시간 대비 큐 길이함수의 기울기와 이전의 큐 변화량을 이용하여 스위치의 큐 길이를 미리 예측하였으며, 그 예측을 통한 혼잡상황 정보를 미리 역방향 노드에게 전달한다. 예측 제어방식으로는 NLMS와 신경망 구조를 이용하였으며 두 방식에 대해 비교하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 알고리즘은 예측기능이 없는 피드백 제어 방식에 비해 더욱 효과적임이 증명되었다. 즉, 예측을 통해서 피드백 정보의 긴 지연을 상쇄함을 이용하여. 스위치에서 큐 길이의 안정화와 더욱 효율적인 혼잡제어가 가능할 수 있음을 보여 준다.