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[en] VIDEO CONNECTIONS ADMISSION REGIONS WITH TIME DEPENDENCE / [pt] CONTROLE DE ADMISSÃO DE CONEXÕES DE VÍDEO COM DEPENDÊNCIA TEMPORAL

[pt] Recentemente, a presença de dependência temporal em
diferentes tipos de conexões motivou novas pesquisas na
área de tráfego. Nessa dissertação, analisamos a
importância de dependência temporal no controle de
admissão de conxões de vídeo com diferentes graus de
dependência ou parâmetros de Hurst. Para a estimação de
Hurst, desenvolvemos um pacote de software denominado
HEP
(Hurst estimator package) a ser disponibilizado
publicamente. O pacote HEP contém atualmente os
estimadores R/S, Higuchi, AV e variância.
Nossa análise examinou duas abordagens para o controle
de
admissão de conexões com dependência temporal. Estas
abordagens exploram o critério de banda efetiva e
compõem-
se de um mecanismo baseado em descritores de tráfego
(DBCAC) e de um mecanismo baseado em medidas obtidas na
rede (MBCAC).
Para o mecanismo DBCAC, consideramos um cálculo de banda
efetiva que utiliza o parâmetro de Hurst como um dos
descritores de tráfego. Obtivemos regiões de admissão de
conexões por meio de aproximações analíticas e
simulações.
Um resulatdo importante desta análise mostrou que fontes
com dependência de longo alcance, curto alcance e anti-
persistência apresentaram regiões de admissão similares.
Verificamos portanto, um impacto reduzido da dependência
nas regiões de admissão.
No mecanismo MBCAC, propusemos uma estrutura de medição
composta de um filtro de Kalman, um estimador de Hurst e
um algoritmo de determinação de banda efetiva. Nesta
proposta, o grau de dependência é incorporado ao
processo
de medidas possibilitando a estimação do parâmetrode
Hurst
em tempo real. As estimativas de média, variância e
Hurst
são utilizadas para obter a banda efetiva das conexões
de
vídeo. O mecanismo MBCAC mostrou-se adaptável às
condições
da rede e melhorou a estimativa da banda efetiva das
conexões. Além disso, o mecanismo mostrou-se robusto a
erros de declarações permitindo determinar regiões de
admissão mais preciosas. Novamente, a dependência
temporal
gerou impacto reduzido nas regiões de admissão,
confirmando os resultados obtidos com o mecanismo DBCAC. / [en] The presence of time dependence on different types of
connections has motivated new traffic engineering
research. In this dissertation, we examined the impact of
this time dependence on the video connections admission
regions. We considered several video sequences with
different dependence degrees or Hurst parameters. For
Hurst estimation, we developed a software package named
HEP (Hurst estiamtor package). The HEP package contains
the R/S, Higuchi, AV (wavelet) and variance estimators.
In our analysis, we studied two different call
admission approched: a descriptor-based machanism (DBCAC)
and a measurement-based mechanism (MBCAC). Both approaches
are based on effective bandwidth criteria.
For the DBCAC mechanism, we considered an
effective bandwidth formulation using the Hurst parameter
of the video connections. We obtained the admission
regions based on analytical and simulation analysis. An
important result showed that the admission regions were
similar for the sources presenting long-range dependence
on the admission regions.
For the MBCAC mechanism, we proposed a new
measurement scheme composed by a Kalman filter, a Hurst
estimator and a effective bandwidth algorithm. In this
proposal, the dependence degree was included in the
measurement process o allow on-line Hurst parameter
estimation. The mean, variance and Hurst estimatives were
used to evaluate to the network condition and improved the
effective bandwidth estimation. Moreover, the MBCAC
mechanism was robust to the declaration errorsn resulting
in moe accurate admission regions. The MBCAC results also
confirmed the results obtained with the DBCAC mechanism,
i.e; that time dependence had a small impact on admission
regions.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7225
Date10 October 2005
CreatorsADENILSON RANIERY SARGES PONTES
ContributorsROSANGELA FERNANDES COELHO
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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