This paper is of concern to queueing analysis of the dynamic rate leaky bucket(LB) scheme in which the token generation interval changes according to the buffer state at a token generation epoch. Cell arrivals are assumed to follow a Markovian arrival process (MAP) which is weakly dense in the class of the stationary point processes. By using the embedded Markov chain method we obtain the probability distribution of the system state at a token generation epoch and an arbitrary time. Some simple numerical examples also are provided to show the effects of the proposed LB scheme.
The advent of B-ISDN using ATM(asynchronous transfer mode) made possible a variety of new multimedia services, however it also created a problem of congestion control due to bursty nature of various traffic sources. To tackle this problem, UPC/NPC(user parameter control/network parameter control) have been actively studied and DRLB(dynamic rate leaky bucket) algorithm, in which the token generation rate is changed according to states of data source andbuffer occupancy, is a good example of the UPC/NPC. However, the DRLB algorithm has drawbacks of low efficiency and difficult real-time implementation for bursty traffic sources because the determination of token generation rate in the algorithm is based on the present state of network. In this paper, we propose a more plastic and effective congestion control algorithm by combining the DRLB algorithm and neural network based prediction to remedy the drawbacks of the DRLB algorithm, and verify the efficacy of the proposed method by computer simulations.
비디오 스트리밍 수신기의 재생 버퍼에 있는 패킷량은 네트워크 상태에 따라 변화되며 지연 및 지터의 영향으로 인해 포화 및 고갈 현상이 일어날 수 있다. 특히, 유입되는 비디오 트래픽의 양이 재생 버퍼의 최대 양을 넘으면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생된다. 버퍼 오버플로우는 화질의 열화를 발생시키고 스킵(skip) 현상으로 인해 재생의 불연속성을 발생시킨다. 또한 네트워크 혼잡으로 인하여 패킷의 유입이 늦어지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow) 문제에 의한 버퍼링에 의해 영상의 멈춤 현상이 일어날 수 있다. 상기 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 토큰버킷(Token Bucket)의 주요 파라미터인 토큰 발생률 파라메타와 버킷의 최대 용량 파라미터를 각각의 비디오 패킷들의 패턴에 따라서 자동적으로 설정하는 토큰버킷 기법을 장착한 비디오 스트리밍 수신기를 제안한다. NS-2(Network Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 시뮬레이션 결과는 제안하는 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 기존의 수동설정 기법보다 3개의 시험 비디오 시퀀스들에 대해 오버플로우/언더플로우 횟수와 패킷 손실 비율 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수한 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.274-279
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1998
We investigate a Leaky Bucket(LB) scheme with a threshold in the data buffer, where leaky rate changes depending on the contents of data buffer. We use the fluid flow model for the analysis of the LB scheme with a threshold. We model the bursty input source as markov modulated fluid flow(MMFF) As performance measures we obtain loss probability and mean delay. We present some numerical results to show the effects of the level of a threshold, the rate of token generation, the size of token pool, and the size the data buffer on the performances of the LB scheme with a threshold.
The leaky bucket scheme is a promising method that regulates input traffics for preventive congestion control. In the ATM network, the input traffics are bursty and transmitted at high-speed. In order to get the low loss probability for bursty input traffics, it is known that the leaky bucket scheme with static leaky rate requires larger data buffer and token pool size. This causes the increase of the mean waiting time for an input traffic to pass the policing function, which would be inappropriate for real time traffics such as voice and video. We present the leaky bucket scheme with dynamic leaky rate in which the token generation period changes according to buffer occupancy. In the leaky bucket scheme with dynamic leaky rate, the cell loss probability and the mean waiting time are reduced in comparison with the leaky bucket scheme with static leaky rate. We analyze the performance of the proposed leaky bucket scheme in discrete-time case by assuming arrival process to be Markov-modulated Bernoulli process (MMBP).
무선 네트워크 환경에서 수신측의 재생 버퍼에 있는 비디오 스트리밍 패킷 정보량은 무선 네트워크 상태에 따라 가변될 수 있다. 이것의 영향으로 예상치 못한 지연과 지터가 발생하고 그에 따라 군집적인 비디오 트래픽이 생성이 될 수 있다. 수신측 재생 버퍼에 들어오는 버퍼 정보량이 특정 버퍼량보다 많아지면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생한다. 목적지 수신 버퍼에서 비디오 스트리밍을 서비스 할 경우 이러한 오버플로우 문제는 비디오 스트리밍 서비스의 스킵(skip)현상 및 패킷 손실로 인한 영상의 손실을 일으켜 비디오 품질 저하 및 재생의 불연속성을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍의 버퍼 오버플로우 문제를 해결하기 위하여 군집적인 트래픽을 대비하기 위한 토큰 버킷(Token Bucket)기법을 수신측 단말에 적용하고 그 효과를 분석하였다. NS-2(Network Simulation-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 모의실험 결과는 제안하는 방법이 오버플로우 발생 횟수, 패킷 손실 비율, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
다양한 통신 서비스가 개발되면서, 네트워크 설계자들은 시간상관성, 폭주성, 예측 불가능한 트래픽의 통계적 변동성 때문에 발생하는 혼잡을 제어하기 위한 방안을 모색하여 왔다. 본 논문에서는 패킷 도착률과 토큰 생성률을 통합하여 관리하는 리키버킷 방식을 이용하여 네트워크의 혼잡을 예방하는 모형에 대하여 분석한다. 본 논문에서 다루는 모형에서는 패킷 도착률과 토큰 생성 시간간격을 대기중인 패킷수에 따라 제어함으로써 네트워크 혼잡을 예방하게 된다. 모형의 분석을 위하여 임베디드 마코프체인과 부가변수 기법을 사용하며, 대기중인 패킷수 확률분포, 패킷손실확률, 평균대기시간 등의 특성치를 구한다.
In order to control the flow of traffics in ATM networks and optimize the usage of network resources, an efficient control mechanism is necessary to cope with congestion and prevent the degradation of network performance caused by congestion. This paper proposes a new UPC(Usage Parameter Control) mechanism that varies the token generation rate and the buffer threshold of leaky bucket by using a Neural Network controller observing input buffers and token pools, thus achieving the improvement of performance. Simulation results show that the proposed adaptive algorithm uses of network resources efficiently and satisfies QoS for the various kinds of traffics.
무선 랜에서 다양한 QoS를 제공하기 위해 제안된 IEEE 802.11e는 경쟁기반의 EDCA와 비경쟁 기반인 HCCA모드를 가진다. 802.11e의 중앙제어 방식인 HCCA는 효율적인 자원분배를 하는 스케줄링 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 기존의 HCCA스케줄러 알고리즘들은 VBR 트래픽 제공하는 실시간 서비스에 QoS를 보장하는데 있어 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 폴링 알고리즘과 TXOP 할당 알고리즘을 제안하였다. 먼저 트래픽이 생성되는 정도와 작업량을 의미하는 MSI와 TXOP의 크기를 EDD알고리즘에 추가로 고려함으로써 QoS를 보장할 수 있는 QSTA의 수를 증가시키는 폴링 알고리즘을 제안한다. 또한 큰 지터를 가지고 들어오는 스테이션들로 인한 네트워크 혼잡을 줄이기 위해, VBR 트래픽의 패킷손실과 지터의 증가를 야기하는 버스트 트래픽의 크기와 최대속도를 고려하는 이중토큰 버킷 TXOP 할당 알고리즘을 제안한다. 버스트 트래픽의 크기와 최대속도를 고려하여 이중토큰 버킷을 만들기 위해 TSPEC 파라미터 중 VBR트래픽의 버스트 특성을 나타내는 파라미터인 버스트 트래픽 사이즈(MBS)와 최대 패킷 전송 속도(PR)를 사용하였다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘의 성능이 참조 스케줄러와 SETT-EDD와 비교하여 전송률과 전송 지연면에서 성능이 좋음을 보여준다.
We build a queueing model for buffered leaky bucket system. First, we set up system equations and them calculate the steady-state probabilities at an arbitrary time epoch by recursive method. We derive the mean waiting time and the mean number of cells in the input buffer, and evaluate the performance of the buffered leaky bucket system to find the optimal queue capacity and token generation rate that meet the quality of service(QoS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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