A novel converged optical network unit (ONU)-base station (BS) architecture has been contemplated for next-generation optical-wireless networks. It has been demonstrated through high quality studies that data traffic carried by both wired and wireless networks exhibit self-similar and long range dependent characteristics; attributes that classical teletraffic theory based on simplistic Poisson models fail to capture. Therefore, in order to apprehend the proposed converged architecture and to reinforce the provisioning of tightly bound quality of service (QoS) parameters to end-users, we substantiate the analysis of the QoS behavior of the ONU-BS under self-similar and long range dependent traffic conditions using custom queuing which is a common queuing discipline. This paper extends our previous work on priority queuing and brings novelty in terms of presenting performance analysis of the converged ONU-BS under realistic traffic load conditions. Further, the presented analysis can be used as a network planning and optimization tool to select the most robust and appropriate queuing discipline for the ONU-BS relevant to the QoS requirements of different applications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9A
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pp.1285-1294
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1999
In this paper we consider the performance of TCP video traffic over ABR with Long-Range Dependent VBR traffic. As compressed coded video traffics are increasing rapidly over Internet, lots of studies are being done for transmitting those traffics efficiently using limited network resources. We consider here the transmitting video service over ABR service in ATM networks, especially satellite networks. CBR or VBR services are suggested in transmitting the video traffic in ATM Forum TM 4.0. But ABR service connection, which is considered as appropriate service for data traffic, can be established with a small amount of bandwidth, MCR (Minimum cell rate). Furthermore ABR service can control the source's transmitting rate using feedback mechanism. Using this feature ABR service can be used in some applications which can control their quality of services corresponding to network loads. Compressed video sources with MPEG-2 are used for Long-Range Dependent VBR traffic here. We model the compressed video source to resemble the MPEG-2 transport streams. These compressed video traffic streams are consisted of three different frames, I-frame, P-frame, and B-frame. So when a network are overloaded, we can control the quality of service using this traffic features. TCP Traffics over ABR need large buffers in ATM switch to satisfy their QoS with background VBR traffics, which have high deviations in bandwidth. Furthermore satellite ATM networks with large feedback delay need large buffers corresponding RTT delay. The performance comparisons among EFCI and ER switch (ERICA+) switches in the network circumstances described above were shown in this paper. We also considered the case with ON-OFF VBR traffics.
In this paper, we consider a discrete time queueing system fed by a superposition of an ON and OFF source with heavy tail ON periods and geometric OFF periods and a D-BMAP (Discrete Batch Markovian Arrival Process). We study the tail behavior of the queue length distribution and both infinite and finite buffer systems are considered. In the infinite buffer case, we show that the asymptotic tail behavior of the queue length of the system is equivalent to that of the same queueing system with the D-BMAP being replaced by a batch renewal process. In the finite buffer case (of buffer size K), we derive upper and lower bounds of the asymptotic behavior of the loss probability as $K\;\longrightarrow\;\infty$.
Recent measurement studies of real teletraffic data in modern telecommunication networks have shown that self-similar (or fractal) processes may provide better models of teletraffic in modern telecommunication networks than Poisson processes. If this is not taken into account, it can lead to inaccurate conclusions about performance of telecommunication networks. Thus, an important requirement for conducting simulation studies of telecommunication networks is the ability to generate long synthetic stochastic self-similar sequences. A new generator of pseu-do-random self-similar sequences, based on the fractional Gaussian nois and a wavelet transform, is proposed and analysed in this paper. Specifically, this generator uses Daubechies wavelets. The motivation behind this selection of wavelets is that Daubechies wavelets lead to more accurate results by better matching the self-similar structure of long range dependent processes, than other types of wavelets. The statistical accuracy and time required to produce sequences of a given (long) length are experimentally studied. This generator shows a high level of accuracy of the output data (in the sense of the Hurst parameter) and is fast. Its theoretical algorithmic complexity is 0(n).
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.383-387
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2006
자기유사(self-similar)과정은 인터넷 트래픽을 보다 정확하게 분석하는데 꼭 필요한 확률과정이다. 본 연구는 계산이 간편하고 다양한 시간범위의 종속성을 반영할 수 있는 M/G/${\infty}$에 모형을 기반으로 하여 자기유사과정을 생성하는 방법을 채택하고 G를 파레토 분포로 표준화하여 적용 가능성을 다양하게 실험한다. 시뮬레이션에서 이산화를 매 단위시점으로 설정하지 않고 대기열에서의 도착, 이탈시점으로 설정하여 시뮬레이션의 속도를 높이고 보다 정확한 성능측정이 이루어지도록 시도한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.8B
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pp.667-680
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2008
In this work, we present the results of our empirical study on 802.11 wireless LAN network traffic. We collect the packet trace from existing campus wireless LAN infra-structure. We analyzed four different data sets: aggregate traffic, upstream traffic, downstream traffic, tcp only packet trace from aggregate traffic. We analyze the time series aspect of underlying traffic (byte count process and packet count process), marginal distribution of time series, and packet size distribution. We found that in all four data sets there exist long-range dependent property in byte count and packet count process. Inter-arrival distribution is well fitted with Pareto distribution. Upstream traffic, i.e. from the user to Internet, exhibits significant difference in its packet size distribution from the rests. Average packet size of upstream traffic is 151.7 byte while average packet size of the rest of the data sets are all greater than 260 bytes. Packets with full data payloads constitutes 3% and 10% in upstream traffic and the downstream traffic, respectively. Despite the significant difference in packet size distribution, all four data sets have similar Hurst values. The Hurst alone does not properly explain the stochastic characteristics of the underlying traffic. We model the underlying traffic using fractional-ARIMA (FARIMA) and fractional Gaussian Noise (FGN). While the fractional Gaussian Noise based method is computationally more efficient, FARIMA exhibits superior performance in accurately modeling the underlying traffic.
To effectively exploit the underlying network bandwidth while maximizing user perceivable QoS, mandatory to make proper estimation on packet loss and queuing delay of the underling network. This issue is further emphasized in wireless network environment where network bandwidth is scarce resource. In this work, we focus our effort on developing performance model for wireless network. We collect packet trace from actually wireless network environment. We find that packet count process and bandwidth process in wireless environment exhibits long range property. We extract key performance parameters of the underlying network traffic. We develop an analytical model for buffer overflow probability and waiting time. We obtain the tail probability of the queueing system using Fractional Brown Motion (FBM). We represent average queuing delay from queue length model. Through our study based upon empirical data, it is found that our performance model well represent the physical characteristics of the IEEE 802.11b network traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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