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Predição de trafego auto-similar em redes de faixa larga

Orientador: Dalton Soares Arantes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T20:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1998 / Resumo: Este trabalho tem como objetivo estudar os modelos e a predição de tráfego com características auto-similares (fractais) em redes de comunicações de faixa larga, como por exemplo, a rede ATM (Asynchronous Transfer Mode). Para isto, são estudados os principais modelos de processos estocásticos auto-similares, bem como os métodos utilizados para estimação do grau de auto-similaridade de uma série temporal. São também estudadas as principais conseqüências do fenômeno da auto-similaridade no problema da predição, estimação e controle do tráfego em redes de alta velocidade. Para fins de predição, avalia-se o uso de preditores lineares (filtros FIR) e não-lineares, estes últimos representados pelas redes neurais do tipo perceptron multicamadas FIR e Redes de Funções de Base Radiais (Radial Basis Function). A eficácia dos preditores estudados é analisada através da predição de tráfego real de redes locais Ethernet. Além disso, propõe-se um algoritmo adaptativo, baseado no algoritmo EM (Expectation- Maximization), para estimação dos parâmetros de uma mistura de densidades Gaussianas / Abstract: The purpose of this work is to study the modeling and predietion of self-similar traffie signals in broadband telecommunications networks (ATM networks, for example). With this in mind, we study the main models of self-similar random processes, as well as the estimation methods for the degree of self-similarity of time series. We also study the eonsequenees of statistic self-similarity in problems like prediction, estimation and traffie control in high-speed networks. For the particular case of prediction, we investigate the use of linear FIR filters and non-linear predietors, the latter being represented by FIR multilayer perceptron and by Radial Basis Function (RBF) neural networks. The performanee of predictors is evaluated with real LAN Ethernet traffie. Finally, we propose an adaptive algorithm, based on the EM algorithm (Expectation-Maximization), for real time estimation of the parameters of a mixture of Gaussian densities / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/261735
Date07 July 1998
CreatorsCarvalho, Marcelo Menezes de
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Arantes, Dalton Soares, 1946-
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format139f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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