Medidas mostraram que o tráfego das redes multisserviço possui propriedades fractais tais como auto-similaridade e memória longa ou dependência de longa duração (LRD). A memória longa é caracterizada pela existência de um pólo na origem da função densidade espectral de potência (formato 1/f). Também foi constatado que o tráfego pode apresentar dependência de curta duração (SRD) em algumas escalas temporais. A utilização de um gerador de tráfego agregado ?realista?, que sintetize séries temporais fractais, é fundamental para a validação de algoritmos de controle de tráfego. Neste trabalho, a síntese de realizações aproximadas de dois tipos de processos aleatórios auto-similares é efetuada via transformada wavelet. O primeiro deles é denominado Ruído Gaussiano Fracionário (fGN) e o segundo Modelo Wavelet Multifractal (MWM). O método proposto também é capaz de sintetizar séries Gaussianas (fGN) e não-Gaussianas (MWM) com espectros mais genéricos do que 1/f, ou seja, séries que também apresentam dependência de curta duração. A geração é feita em dois estágios. O primeiro gera uma realização aproximada do fGN ou do MWM via Transformada Wavelet Discreta (DWT). O segundo estágio introduz SRD através de uma filtragem IIR da saída do primeiro estágio. Efetuou-se uma caracterização detalhada das séries resultantes, utilizando-se nas análises momentos estatísticos de 2ª., 3ª. e 4ª. ordens, além de testes estatísticos específicos para séries auto-similares. Adicionalmente, duas alternativas de conversão são apresentadas para que as séries temporais geradas sejam transformadas em séries de pacotes, que é o formato adequado para transmissão por um módulo gerador de pacotes. As séries de pacotes são novamente analisadas a fim de identificar se o método de conversão introduz distorção nas características auto-similares das séries sintetizadas. Mostra-se que as séries de pacotes auto-similares podem ser utilizadas em softwares simuladores de rede ou, alternativamente, serem utilizadas para injetar pacotes em redes de teste. Utilizando-se recursos do simulador NS-2, as séries de pacotes sintetizadas foram introduzidas em cenários de simulação adequados. Os resultados (medidas de atraso médio, perda de pacotes para o tráfego de interesse e tamanho da fila) dos cenários com tráfego interferente correspondente às séries de pacotes baseadas em modelos fGN e MWM foram comparados com resultados obtidos em cenários cujo tráfego interferente foi gerado com modelo Poisson. / Measurements have shown that multiservice network traffic has fractal properties such as self-similarity and long memory or long-range dependence (LRD). Long memory is characterized by the existence of a pole at the origin of the power spectrum density function (1/f shape). It was also noticed that traffic may present short-range dependence (SRD) at some time scales. The use of a ?realistic? aggregated network traffic generator, one that synthesizes fractal time series, is fundamental to the validation of traffic control algorithms. In this document, the synthesis of approximate realizations of two kinds of self-similar random process is done via wavelet transform. The first one is named Fractional Gaussian Noise (fGN) and the second Multifractal Wavelet Model (MWM). The proposed method is also capable of synthesizing Gaussian (fGN) and non-Gaussian (MWM) time series with more generic spectra than 1/f, that is, time series that also have short-range dependence. The generation is done in two stages. The first one generates an approximate realization of fGN or MWM via Discrete Wavelet Transform (DWT). The second one introduces SRD through Infinite Impulse Response (IIR) filtering at the output of the first stage. A detailed characterization of the resulting series was done, using statistical moments of first, second, third and forth orders, as well as specific statistical tests for self-similar series. Additionally, two alternatives for conversion are introduced in order to generate packet series, which is the suitable format for transmission by a packet generator module, from the original synthesized time series. Packet series are also analyzed to find if the conversion method has introduced distortion in the self-similar characteristics of the synthesized series. It is shown that the self-similar packet series can be used in network simulator software or, alternatively, be used to inject packets in a testbed network. Using resources from the NS-2 simulator, the synthesized packet series were introduced in appropriate network simulator scenarios. The results (average delay measurements, packet loss for interest traffic and queue length) from scenarios with interfering traffic corresponding to the packet series based on fGN and MWM models were compared to results from scenarios with interfering traffic generated by Poisson model.

Medidas mostraram que o tráfego das redes multisserviço possui propriedades fractais tais como auto-similaridade e memória longa ou dependência de longa duração (LRD). A memória longa é caracterizada pela existência de um pólo na origem da função densidade espectral de potência (formato 1/f). Também foi constatado que o tráfego pode apresentar dependência de curta duração (SRD) em algumas escalas temporais. A utilização de um gerador de tráfego agregado ?realista?, que sintetize séries temporais fractais, é fundamental para a validação de algoritmos de controle de tráfego. Neste trabalho, a síntese de realizações aproximadas de dois tipos de processos aleatórios auto-similares é efetuada via transformada wavelet. O primeiro deles é denominado Ruído Gaussiano Fracionário (fGN) e o segundo Modelo Wavelet Multifractal (MWM). O método proposto também é capaz de sintetizar séries Gaussianas (fGN) e não-Gaussianas (MWM) com espectros mais genéricos do que 1/f, ou seja, séries que também apresentam dependência de curta duração. A geração é feita em dois estágios. O primeiro gera uma realização aproximada do fGN ou do MWM via Transformada Wavelet Discreta (DWT). O segundo estágio introduz SRD através de uma filtragem IIR da saída do primeiro estágio. Efetuou-se uma caracterização detalhada das séries resultantes, utilizando-se nas análises momentos estatísticos de 2ª., 3ª. e 4ª. ordens, além de testes estatísticos específicos para séries auto-similares. Adicionalmente, duas alternativas de conversão são apresentadas para que as séries temporais geradas sejam transformadas em séries de pacotes, que é o formato adequado para transmissão por um módulo gerador de pacotes. As séries de pacotes são novamente analisadas a fim de identificar se o método de conversão introduz distorção nas características auto-similares das séries sintetizadas. Mostra-se que as séries de pacotes auto-similares podem ser utilizadas em softwares simuladores de rede ou, alternativamente, serem utilizadas para injetar pacotes em redes de teste. Utilizando-se recursos do simulador NS-2, as séries de pacotes sintetizadas foram introduzidas em cenários de simulação adequados. Os resultados (medidas de atraso médio, perda de pacotes para o tráfego de interesse e tamanho da fila) dos cenários com tráfego interferente correspondente às séries de pacotes baseadas em modelos fGN e MWM foram comparados com resultados obtidos em cenários cujo tráfego interferente foi gerado com modelo Poisson. / Measurements have shown that multiservice network traffic has fractal properties such as self-similarity and long memory or long-range dependence (LRD). Long memory is characterized by the existence of a pole at the origin of the power spectrum density function (1/f shape). It was also noticed that traffic may present short-range dependence (SRD) at some time scales. The use of a ?realistic? aggregated network traffic generator, one that synthesizes fractal time series, is fundamental to the validation of traffic control algorithms. In this document, the synthesis of approximate realizations of two kinds of self-similar random process is done via wavelet transform. The first one is named Fractional Gaussian Noise (fGN) and the second Multifractal Wavelet Model (MWM). The proposed method is also capable of synthesizing Gaussian (fGN) and non-Gaussian (MWM) time series with more generic spectra than 1/f, that is, time series that also have short-range dependence. The generation is done in two stages. The first one generates an approximate realization of fGN or MWM via Discrete Wavelet Transform (DWT). The second one introduces SRD through Infinite Impulse Response (IIR) filtering at the output of the first stage. A detailed characterization of the resulting series was done, using statistical moments of first, second, third and forth orders, as well as specific statistical tests for self-similar series. Additionally, two alternatives for conversion are introduced in order to generate packet series, which is the suitable format for transmission by a packet generator module, from the original synthesized time series. Packet series are also analyzed to find if the conversion method has introduced distortion in the self-similar characteristics of the synthesized series. It is shown that the self-similar packet series can be used in network simulator software or, alternatively, be used to inject packets in a testbed network. Using resources from the NS-2 simulator, the synthesized packet series were introduced in appropriate network simulator scenarios. The results (average delay measurements, packet loss for interest traffic and queue length) from scenarios with interfering traffic corresponding to the packet series based on fGN and MWM models were compared to results from scenarios with interfering traffic generated by Poisson model.

A maioria dos estudos de impactos de pólos geradores de viagens são desenvolvidos a partir da adequação de metodologias desenvolvidas em diferentes contextos e disponíveis na literatura. Este trabalho buscou avaliar a adequação de algumas destas propostas, em termos de área de influência, distribuição de viagens e escolha modal, em shopping centers de Porto Alegre. Os dados para análise foram provenientes de uma pesquisa origem e destino realizada recentemente em Porto Alegre por meio de entrevistas domiciliares (EDOM). A partir da comparação dos resultados obtidos na análise de cinco shopping centers, foi possível identificar a relação entre as características dos usuários, da região de entorno e do padrão de viagens dos empreendimentos. Com relação à escolha modal, observou-se que as características do empreendimento, a facilidade de acesso ao pólo pelos diversos modos de transporte disponíveis e os aspectos sócio-econômicos da área de influência são variáveis que podem explicar a escolha do modo utilizado. Para a delimitação da área de influência dos shopping centers, constatou-se que as propostas que utilizam a distância de viagem como critério para definição se mostraram mais realistas do que aquelas que adotam o tempo de viagem como base. Na distribuição de viagens, verificou-se que o perfil econômico dos residentes na área de influência, bem como informações que caracterizem as atividades existentes nas zonas de tráfego são variáveis que podem explicar a distribuição de viagens de shopping centers. Por fim, concluiu-se que o banco de dados da EDOM é uma fonte de dados potencial na análise da demanda de shopping centers.

A maioria dos estudos de impactos de pólos geradores de viagens são desenvolvidos a partir da adequação de metodologias desenvolvidas em diferentes contextos e disponíveis na literatura. Este trabalho buscou avaliar a adequação de algumas destas propostas, em termos de área de influência, distribuição de viagens e escolha modal, em shopping centers de Porto Alegre. Os dados para análise foram provenientes de uma pesquisa origem e destino realizada recentemente em Porto Alegre por meio de entrevistas domiciliares (EDOM). A partir da comparação dos resultados obtidos na análise de cinco shopping centers, foi possível identificar a relação entre as características dos usuários, da região de entorno e do padrão de viagens dos empreendimentos. Com relação à escolha modal, observou-se que as características do empreendimento, a facilidade de acesso ao pólo pelos diversos modos de transporte disponíveis e os aspectos sócio-econômicos da área de influência são variáveis que podem explicar a escolha do modo utilizado. Para a delimitação da área de influência dos shopping centers, constatou-se que as propostas que utilizam a distância de viagem como critério para definição se mostraram mais realistas do que aquelas que adotam o tempo de viagem como base. Na distribuição de viagens, verificou-se que o perfil econômico dos residentes na área de influência, bem como informações que caracterizem as atividades existentes nas zonas de tráfego são variáveis que podem explicar a distribuição de viagens de shopping centers. Por fim, concluiu-se que o banco de dados da EDOM é uma fonte de dados potencial na análise da demanda de shopping centers.

A maioria dos estudos de impactos de pólos geradores de viagens são desenvolvidos a partir da adequação de metodologias desenvolvidas em diferentes contextos e disponíveis na literatura. Este trabalho buscou avaliar a adequação de algumas destas propostas, em termos de área de influência, distribuição de viagens e escolha modal, em shopping centers de Porto Alegre. Os dados para análise foram provenientes de uma pesquisa origem e destino realizada recentemente em Porto Alegre por meio de entrevistas domiciliares (EDOM). A partir da comparação dos resultados obtidos na análise de cinco shopping centers, foi possível identificar a relação entre as características dos usuários, da região de entorno e do padrão de viagens dos empreendimentos. Com relação à escolha modal, observou-se que as características do empreendimento, a facilidade de acesso ao pólo pelos diversos modos de transporte disponíveis e os aspectos sócio-econômicos da área de influência são variáveis que podem explicar a escolha do modo utilizado. Para a delimitação da área de influência dos shopping centers, constatou-se que as propostas que utilizam a distância de viagem como critério para definição se mostraram mais realistas do que aquelas que adotam o tempo de viagem como base. Na distribuição de viagens, verificou-se que o perfil econômico dos residentes na área de influência, bem como informações que caracterizem as atividades existentes nas zonas de tráfego são variáveis que podem explicar a distribuição de viagens de shopping centers. Por fim, concluiu-se que o banco de dados da EDOM é uma fonte de dados potencial na análise da demanda de shopping centers.

Estudos mostraram que o tráfego nas redes de dados tanto locais quanto de grande área, possui propriedades fractais como dependência de longa duração - Long-Range Dependence (LRD) e auto-similaridade. Devido à heterogeneidade de aplicações nessas redes, os traces de tráfego podem apresentar dependência de longa duração - Long Range Dependence (LRD), dependência de curta duração - Short Range Dependence (SRD) ou uma mistura de LRD com SRD. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo sintetizar séries temporais gaussianas com flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência a serem inseridas num gerador de tráfego com as características estatísticas específicas do tráfego encontrado em redes por comutação de pacotes reais, como autossimilaridade, LRD e SRD. Para isto foram desenvolvidos dois métodos para síntese de séries temporais gaussianas com LRD e simultânea introdução de SRD em diferentes faixas de frequência: Discrete Wavelet Tansform (DWT) com mapa de variâncias e Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). Estes métodos utilizaram o mapa de variâncias cujo conceito foi desenvolvido neste trabalho. A validação dos métodos foi feita através de análise estatística e comparação com resultados de séries geradas pelo método Discrete Wavelet Transfom (DWT) de Backar utilizado em [1]. Além disso, também foi validada a ideia de que a DWPT é mais interessante que a DWT por ser mais flexível e prover uma maior flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência. / Studies demonstrated that the data network traffic of Local Area Network (LAN) and Wide Area Network has fractal properties as long range dependence (LRD) and self-similarity. The traffic traces can show long range dependence, short range dependence or the both behaviors because of applications heterogeneity in these networks. This work objective is to synthetisize gaussian time series with processor flexibility in the time-frequency plan to be inserted in a traffic generator with the specific statistical traffic characteristics of real packet networks such as selfsimilarity, long range dependence (LRD) and short range dependence (SRD). Two methods were developed for the gaussian time series with LRD and SRD synthesis: Discrete Wavelet Tansform (DWT) with variance map and Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). These methods used the variance map which concept was developed in this work. The methods validation was done by statistic analysis and comparison with the time series generated by the B¨ackar Discrete Wavelet Transfom (DWT) used by [1]. Besides of this, the idea that the DWPT is more because of its processing flexibility in the time-frequency plan was validated.

Estudos mostraram que o tráfego nas redes de dados tanto locais quanto de grande área, possui propriedades fractais como dependência de longa duração - Long-Range Dependence (LRD) e auto-similaridade. Devido à heterogeneidade de aplicações nessas redes, os traces de tráfego podem apresentar dependência de longa duração - Long Range Dependence (LRD), dependência de curta duração - Short Range Dependence (SRD) ou uma mistura de LRD com SRD. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo sintetizar séries temporais gaussianas com flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência a serem inseridas num gerador de tráfego com as características estatísticas específicas do tráfego encontrado em redes por comutação de pacotes reais, como autossimilaridade, LRD e SRD. Para isto foram desenvolvidos dois métodos para síntese de séries temporais gaussianas com LRD e simultânea introdução de SRD em diferentes faixas de frequência: Discrete Wavelet Tansform (DWT) com mapa de variâncias e Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). Estes métodos utilizaram o mapa de variâncias cujo conceito foi desenvolvido neste trabalho. A validação dos métodos foi feita através de análise estatística e comparação com resultados de séries geradas pelo método Discrete Wavelet Transfom (DWT) de Backar utilizado em [1]. Além disso, também foi validada a ideia de que a DWPT é mais interessante que a DWT por ser mais flexível e prover uma maior flexibilidade de processamento no plano tempo-frequência. / Studies demonstrated that the data network traffic of Local Area Network (LAN) and Wide Area Network has fractal properties as long range dependence (LRD) and self-similarity. The traffic traces can show long range dependence, short range dependence or the both behaviors because of applications heterogeneity in these networks. This work objective is to synthetisize gaussian time series with processor flexibility in the time-frequency plan to be inserted in a traffic generator with the specific statistical traffic characteristics of real packet networks such as selfsimilarity, long range dependence (LRD) and short range dependence (SRD). Two methods were developed for the gaussian time series with LRD and SRD synthesis: Discrete Wavelet Tansform (DWT) with variance map and Discrete Wavelet Packet Tansform (DWPT). These methods used the variance map which concept was developed in this work. The methods validation was done by statistic analysis and comparison with the time series generated by the B¨ackar Discrete Wavelet Transfom (DWT) used by [1]. Besides of this, the idea that the DWPT is more because of its processing flexibility in the time-frequency plan was validated.