통계적 패킷 음성 / 데이터 다중화기의 성능 해석

Performance Analysis of a Statistical Packet Voice/Data Multiplexer

본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.

In this paper, the peformance of a statistical packet voice/data multiplexer is studied. In ths study we assume that in the packet voice/data multiplexer two separate finite queues are used for voice and data traffics, and that voice traffic gets priority over data. For the performance analysis we divide the output link of the multiplexer into a sequence of time slots. The voice signal is modeled as an (M+1) - state Markov process, M being the packet generation period in slots. As for the data traffic, it is modeled by a simple Poisson process. In our discrete time domain analysis, the queueing behavior of voice traffic is little affected by the data traffic since voice signal has priority over data. Therefore, we first analyze the queueing behavior of voice traffic, and then using the result, we study the queueing behavior of data traffic. For the packet voice multiplexer, both inpur state and voice buffer occupancy are formulated by a two-dimensional Markov chain. For the integrated voice/data multiplexer we use a three-dimensional Markov chain that represents the input voice state and the buffer occupancies of voice and data. With these models, the numerical results for the performance have been obtained by the Gauss-Seidel iteration method. The analytical results have been verified by computer simylation. From the results we have found that there exist tradeoffs among the number of voice users, output link capacity, voic queue size and overflow probability for the voice traffic, and also exist tradeoffs among traffic load, data queue size and oveflow probability for the data traffic. Also, there exists a tradeoff between the performance of voice and data traffics for given inpur traffics and link capacity. In addition, it has been found that the average queueing delay of data traffic is longer than the maximum buffer size, when the gain of time assignment speech interpolation(TASI) is more than two and the number of voice users is small.