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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2008.tde-30052008-152514
Documento
Autor
Nome completo
Alexandre Barbosa de Lima
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Amazonas, José Roberto de Almeida (Presidente)
Baccalá, Luiz Antonio
Fonseca, Nelson Lui­s Saldanha da
Monteiro, José Augusto Suruagy
Nascimento, Vítor Heloiz
Título em português
Contribuições à modelagem de teletráfego fractal.
Palavras-chave em português
Fractais
Resumo em português
Estudos empíricos [1],[2] demonstraram que o trafego das redes Internet Protocol (IP) possui propriedades fractais tais como impulsividade, auto-similaridade e dependência de longa duração em diversas escalas de agregação temporal, na faixa de milissegundos a minutos. Essas características tem motivado o desenvolvimento de novos modelos fractais de teletráfego e de novos algoritmos de controle de trafego em redes convergentes. Este trabalho propõe um novo modelo de trafego no espaço de estados baseado numa aproximação finito-dimensional do processo AutoRegressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA). A modelagem por meio de processos auto-regressivos (AR) também é investigada. A analise estatística de series simuladas e de series reais de trafego mostra que a aplicação de modelos AR de ordem alta em esquemas de previsão de teletráfego é fortemente prejudicada pelo problema da identificação da ordem do modelo. Também demonstra-se que a modelagem da memória longa pode ser obtida as custas do posicionamento de um ou mais pólos nas proximidades do circulo de raio unitário. Portanto, a implementação do modelo AR ajustado pode ser instável devido a efeitos de quantização dos coeficientes do filtro digital. O modelo de memória longa proposto oferece as seguintes vantagens: a) possibilidade de implementação pratica, pois não requer memória infinita, b) modelagem (explícita) da região das baixas freqüências do espectro e c) viabilização da utilização do filtro de Kalman. O estudo de caso apresentado demonstra que é possível aplicar o modelo de memória longa proposto em trechos estacionários de sinais de teletráfego fractal. Os resultados obtidos mostram que a dinâmica do parâmetro de Hurst de sinais de teletráfego pode ser bastante lenta na pratica. Sendo assim, o novo modelo proposto é adequado para esquemas de previsão de trafego, tais como Controle de Admissão de Conexões (CAC) e alocação dinâmica de banda, dado que o parâmetro de Hurst pode ser estimado em tempo real por meio da aplicação da transformada wavelet discreta (Discrete Wavelet Transform (DWT)).
Título em inglês
Contribution to the modeling of fractal teletrffic
Palavras-chave em inglês
Fractals
Long-range dependence
Self-similarity
Traffic
Resumo em inglês
Empirical studies [1],[2] demonstrated that heterogeneous IP traffic has fractal properties such as impulsiveness, self-similarity, and long-range dependence over several time scales, from miliseconds to minutes. These features have motivated the development of new traffic models and traffic control algorithms. This work presents a new state-space model for teletraffic which is based on a finite-dimensional representation of the ARFIMA random process. The modeling via AutoRegressive (AR) processes is also investigated. The statistical analysis of simulated time series and real traffic traces show that the application of high-order AR models in schemes of teletraffic prediction can be highly impaired by the model identification problem. It is also demonstrated that the modeling of the long memory can be obtained at the cost of positioning one or more poles near the unit circle. Therefore, the implementation of the adjusted AR model can be unstable due to the quantization of the digital filter coefficients. The proposed long memory model has the following advantages: a) possibility of practical implementation, inasmuch it does not require infinite memory, b) explicit modeling of the low frequency region of the power spectrum, and c) forecasts can be performed via the Kalman predictor. The presented case study suggests one can apply the proposed model in periods where stationarity can be safely assumed. The results indicate that the dynamics of the Hurst parameter can be very slow in practice. Hence, the new proposed model is suitable for teletraffic prediction schemes, such as CAC and dynamic bandwidth allocation, given that the Hurst parameter can be estimated on-line via DWT.
 
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LIMA_A_B.doc (45.50 Kbytes)
tese.pdf (4.59 Mbytes)
Data de Publicação
2009-05-26
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • AMAZONAS, J. R. A., et al. Geração de séries auto-similares gaussianas via wavelets para uso em simulações de tráfego. Revista IEEE América Latina, 2007, vol. 5, p. 9-20.
  • LIMA, D. F., e AMAZONAS, J. R. A. TCNet: Trellis Coded Network - Implementation of QoS-aware Routing Protocols in WSNs. Revista IEEE América Latina [online], 2013, vol. 11, p. 969-974. Dispon?vel em: http://www.revistaieeela.pea.usp.br/ieee/issues/vol11issue3May2013/11TLA3_15FerreiraLimaFilho.pdf.
  • AMAZONAS, J. R. A., and LIMA, D. F. TcNET: Trellis coded network - implementation of QoS aware routing protocols in WSNs. In 4th IEEE Latin-American Conference on Communications, Cuenca, 2012. Proceedings of the 4th IEEE Latin-American Conference on Communications.New York : IEEE, 2012.
  • LIMA, A. B., et al. A generator of teletraffic with long and short-range dependence. In 18th Annual IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC'2007, Atenas, 2007. Proceedings of the 18th Annual IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications.New York : IEEE, 2007.
  • LIMA, A. B., and AMAZONAS, J. R. A. Multistep ahead prediction of long-range dependent teletraffic. In IEEE Latin-American Conference on Communications, 2009, Bogotá, 2009. Proceedings of IEEE Latin-American Conference on Communications, 2009.New York : IEEE, 2009.
  • LIMA, A. B., and AMAZONAS, J. R. A. Internet Teletraffic Modeling and Estimation. Aalborg : River Publisher, 2013{Volume}.{Serie}
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