본 논문에서는 ABR(Available Bit Rate) 트래픽의 흐름제어를 방식들을 분석하고, 지연이 큰 PNNI망에서 VS/VD 스위치를 이용하여 효율적으로 ABR 트래픽을 제어하여, 공평한 전송율을 계산할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전송율을 계산하기 위하여 정확하고 공평한 분배를 계산할 수 있는 ER(Explicit Rate) 방식의 FMMRA(Fast Max-Min Rate Allocation)를 사용하였다. 그리고, 지연이 많이 된 상태에서도 큐에 있는 셀을 서비스하고 드레인 하기 위하여, VD에서 VS로 전달된 큐 길이 정보를 이용하여 전송율을 계산함으로서 공평한 셀 서비스 분배를 할 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.
Sheikh, Sajid M.;Wolhuter, Riaan;Engelbrecht, Herman A.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2499-2522
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2017
Multi-hop networks are a low-setup-cost solution for enlarging an area of network coverage through multi-hop routing. Carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) is frequently used in multi-hop networks. Multi-hop networks face multiple problems, such as a rise in contention for the medium, and packet loss under heavy-load, saturated conditions, which consumes more bandwidth due to re-transmissions. The number of re-transmissions carried out in a multi-hop network plays a major role in the achievable quality of service (QoS). This paper presents a statistical, analytical model for the end-to-end delay of contention-based medium access control (MAC) strategies. These strategies schedule a packet before performing the back-off contention for both differentiated heterogeneous data and homogeneous data under saturation conditions. The analytical model is an application of Markov chain theory and queuing theory. The M/M/1 model is used to derive access queue waiting times, and an absorbing Markov chain is used to determine the expected number of re-transmissions in a multi-hop scenario. This is then used to calculate the expected end-to-end delay. The prediction by the proposed model is compared to the simulation results, and shows close correlation for the different test cases with different arrival rates.
In cognitive radio networks, the packet transmissions of the secondary users (SUs) can be interrupted randomly by the primary users (PUs). That is to say, the PU packets have preemptive priority over the SU packets. In order to enhance the quality of service (QoS) for the SUs, we propose a spectrum access strategy with an ${\alpha}$-Retry policy. A buffer is deployed for the SU packets. An interrupted SU packet will return to the buffer with probability ${\alpha}$ for later retrial, or leave the system with probability (1-${\alpha}$). For mathematical analysis, we build a preemptive priority queue and model the spectrum access strategy with an ${\alpha}$-Retry policy as a two-dimensional discrete-time Markov chain (DTMC).We give the transition probability matrix of the Markov chain and obtain the steady-state distribution. Accordingly, we derive the formulas for the blocked rate, the forced dropping rate, the throughput and the average delay of the SU packets. With numerical results, we show the influence of the retrial probability for the strategy proposed in this paper on different performance measures. Finally, based on the trade-off between different performance measures, we construct a cost function and optimize the retrial probabilities with respect to different system parameters by employing an iterative algorithm.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권3호
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pp.29-40
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1997
Two asymptotic analyses of the queue length distribution at a statistical multiplexor supporting heterogeneous exponential on-off sources are considered. The first analysis is performed by approximating the cell generation rates as a multi-dimensional Ornstein-Uhlenbeck process and then applying the Benes queueing formula. In the second analysis, w state with a system of linear equations derived from the exact expressions of the dominant eigenvalue of the matrix governing the queue length distribution. Assuming that there are a large number of sources, we obtain asymptotic approximations to the dominant eigenvalue. Based on the analyses, we define a traffic descriptor to include the mean and the variance of the cell generation rate and a burstiness measure. A simple expression for the quality of service (QoS) in cell loss rate is derived in terms of the traffic descriptor parameters and the multiplexor parameters (output link capacity and buffer size). The result is then used to quantify the factors determining the required capacity of a call taking the statistical multiplexing gain into consideration. As an application of the analyses, we can use the required capacity calculation for simple yet effective connection admission control(CAC) algorithms.
본 논문에서는 ABR(Available Bit Rate) 트래픽의 흐름제어를 방식들을 분석하고, 지연이 큰 WAN 환경에서 VS/VD 스위치를 이용하여 효율적으로 ABR 트래픽을 제어하여, 공평한 전송율을 계산할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전송율을 계산하기 위하여 정확하고 공평한 분배를 계산할 수 있는 ER(Explicit Rate) 방식의 FMMRA(Fast Max-Min Rate Allocation)를 사용하였다. 그리고 지연이 많이된 상태에서도 큐에 있는 셀을 서비스하고 드레인 하기 위하여, VD에서 vs로 전달된 큐 길이 정보를 이용하여 전송율을 계산함으로서 공평한 셀 서비스 분배를 할 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 다양한 서비스 클래스가 제공되는 BcN (Broadband convergence Network) 환경에서 상위 우선순위 서비스의 품질을 보장하기 위한 능동 큐 관리 메커니즘 (Active-WRED)을 제안한다. 네트워크 혼잡 상황에서 제안된 메커니즘은 상대적으로 낮은 우선순위를 갖는 서비스의 drop 확률을 증가시키고 이에 따라 상위 우선순위 서비스의 drop 확률을 감소시킴으로써 상위 우선순위 서비스에 대해 패킷 손실로부터 품질을 보장할 수 있다. 제안된 능동 큐 관리 메커니즘의 성능을 분석하기 위해 이산 시간 큐잉 시스템의 통계적 분석 방법을 도입하였다. 두 서비스 클래스 (GS: Guaranteed Service, BS: Best Effort Service)만을 고려하여 제안 방안의 성능 분석을 위해 MMBP-2 (two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival Process) 트래픽 소스 모델과 2차 이산시간 Markov 체인을 도입하였다.
A new approximation method for finding the steady-state probabilities of the number of customers present in queueing systems with Poisson arrivals and two servers with different deterministic service times with infinite waiting room capacity is developed. The major assumption made for the approximation is that the residual service times of the servers have mutually independent uniform distributions with densities equal to the reciprocals of the respective service times. The method reflects the heterogeneity of the servers only through the ratio of their service times, irrespective of the actual magnitudes and difference. The transition probability matrix is established and the steady-state probabilities are found for a variety of traffic intensities and ratios of the two service times; also the mean number of customers present in the system and in the queue, and server utilizations are found and tabulated. The method was validated by simulation and turned out to be very sharp.
Throughout this paper we analyze the system at output point t of two stage cyclic queueing model. Our main result characterize the stochastic process (X$^{o}$ , T$^{o}$ ), the system at output point, as a Markov renewal process. The subsequent lemma exhibits the semi-Markov kernel of (X$^{o}$ , T$^{o}$ ) with state dependent feedback, the possibility of a reducible state space arises. A simple necessary and sufficient condition for the irreducibility of (X$^{o}$ , T$^{o}$ was determinded. This irreducibility implied that (X$^{o}$ , T$^{o}$ ) was aperiodic.
효과적인 링크선택은 릴레이 네트워크의 성능을 결정짓는 중요한 기술적 이슈이다. 본 논문은 릴레이 버퍼의 상태와 릴레이 링크 상태 뿐만 아니라 유저 버퍼의 상태까지 고려한 링크선택 방안을 제시하고 그 성능을 분석하기 위한 마코프 체인 기반의 분석 모델을 제시하였다. 이를 통해 릴레이 네트워크의 쓰루풋과 지연 성능을 평가하였다.
There is an extensive literature on retrial queueing models. While a majority of the literature on retrial queueing models focuses on the retrial times to be exponentially distributed (so as to keep the state space to be of a reasonable size), a few papers deal with nonexponential retrial times but with some additional restrictions such as constant retrial rate, only the customer at the head of the retrial queue will attempt to capture a free server, 2-state phase type distribution, and finite retrial orbit. Generally, the retrial queueing models are analyzed as level-dependent queues and hence one has to use some type of a truncation method in performing the analysis of the model. In this paper we study a retrial queueing model with threshold-type policy for orbiting customers in the context of nonexponential retrial times. Using matrix-analytic methods we analyze the model and compare with the classical retrial queueing model through a few illustrative numerical examples. We also compare numerically our threshold retrial queueing model with a previously published retrial queueing model that uses a truncation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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