Predição de trafego auto-similar em redes de faixa larga

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

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

ASSUNTO(S)

previsão estatistica redes neurais (computação) fractais redes locais de computação estimativa de parametros

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