Statistical multiplexing and connection admission control in ATM networks

Asynchronous Transfer Mode (ATM) technology is widely employed for the transport of network traffic, and has the potential to be the base technology for the next generation of global communications. Connection Admission Control (CAC) is the effective traffic control mechanism which is necessary in ATM networks in order to avoid possible congestion at each network node and to achieve the Quality-of-Service (QoS) requested by each connection. CAC determines whether or not the network should accept a new connection. A new connection will only be accepted if the network has sufficient resources to meet its QoS requirements without affecting the QoS commitments already made by the network for existing connections. The design of a high-performance CAC is based on an in-depth understanding of the statistical characteristics of the traffic sources

The Effect of Multiple Time Scales and Subexponentiality in MPEG Video Streams on Queueing Behavior

Guided by the empirical observation that realtime MPEG video streams exhibit both multiple time scale and subexponential characteristics, we construct a video model that captures both of these characteristics and is amenable to queueing analysis. We investigate two fundamental approaches for extracting the model parameters: using sample path and second order statistics based methods. The model exhibits the following two canonical queueing behaviors. When strict stability conditions are satisfied, i.e., the conditional mean of each scene is smaller than the capacity of the server, precise modeling of the inter-scene dynamics (long term dependency) is not essential for the accurate prediction of small to moderately large queue sizes. In this case the queue length distribution is determined using quasistationary (perturbation theory) analysis. When weak stability conditions are satisfied, i.e., the conditional mean of at least one scene type is greater than the capacity of the server, the..

Modelos de series temporales para simulación de procesos industriales : aplicación al dimensionamiento y control de sistemas altamente variables

[Resumen] La simulación es una reconocida metodología para la modelización de sistemas productivos. Dentro de un proyecto de simulación, el análisis de los datos de entrada al modelo es una fase crítica que condiciona la validez de los resultados. Aunque diversos autores han indicado anteriormente la importancia de modelar adecuadamente las propiedades estadísticas de las series de temporales de un proceso, pocos trabajos del área han analizado los modelos adecuados para su empleo práctico más allá de la asunción de la hipótesis de independencia e igualdad de distribución (i.i.d.). Con el fin de proporcionar una metodología flexible para la modelización de series con autocorrelación, se considera la adopción de los modelos ARTA (proceso autorregresivo a distribución general). Estos modelos son empleados para estudiar el comportamiento de líneas con autocorrelación en los tiempos de ciclo. El estudio llevado a cabo permite determinar el impacto que la presencia de autocorrelación tiene sobre el rendimiento de la línea, sobre las soluciones al problema de dimensionamiento óptimo y asignación de buffers y sobre los sistemas de control de la producción. Por otro lado, se proporciona un marco conceptual para caracterizar la presencia de variabilidad en múltiples escalas temporales y se analiza la influencia que la consideración de modelos con distintas escalas ejerce sobre los resultados. La tesis se completa con el estudio de un caso paradigmático de una línea de fabricación altamente variable. Se muestra cómo la adopción de un modelo con dos escalas temporales, junto con la consideración de los efectos de autocorrelación, fueron medios necesarios para obtener un modelo válido. Este modelo fue empleado para la valoración de mejoras bajo un enfoque de fabricación Lean

The Effect of Multiple Time Scales and Subexponentiality in MPEG Video Streams on Queueing Behavior

Guided by the empirical observation that realtime MPEG video streams exhibit both multiple time scale and subexponential characteristics, we construct a video model that captures both of these characteristics and is amenable to queueing analysis. We investigate two fundamental approaches for extracting the model parameters: using sample path and second-order statistics-based methods. The model exhibits the following two canonical queueing behaviors