An analytical model for jitter in IP networks

ABSTRACT: Traditionally, IP network planning and design is mostly based on the average delay or loss constraints which can often be easily calculated. Jitter, on the other hand, is much more difficult to evaluate, but it is particularly important to manage the QoS of real-time and interactive services such as VoIP and streaming video. In this paper, we present simple formulas for the jitter of Poisson traffic in a single queue that can be quickly calculated . It takes into account the packets delay correlation and also the correlation of tandem queues that have a significant impact on the end-to-end jitter. We then extend them to the end-to-end jitter of a tagged stream based on a tandem queueing network. The results given by the model are then compared with event-driven simulations. We find that they are very accurate for Poisson traffic over a wide range of traffic loads and more importantly that they yield conservative values for the jitter so that they can be used in network design procedures. We also find some very counter-intuitive results. We show that jitter actually decreases with increasing load and the total jitter on a path depends on the position of congested links on that path. We finally point out some consequences of these results for network design procedures

Modèles de chaîne de Markov pour la classification automatique des services

La bande passante des réseaux mobiles est une ressource très rare, par conséquent les opérateurs sont contraints à connaître le plus précisément possible tous les services transportés sur leurs réseaux, afin de mieux surveiller leur usage et optimiser ces ressources. Dans ce papier on propose une méthode de classification automatique de services basée sur les modèles de chaînes de Markov. Cette méthode est basée sur l'aspect fonctionnel des applications et modélise l'ordre de séquence de paquets d'une application par une chaîne de Markov afin d'identifier une "signature" à cette application. La théorie de test d'hypothèses est employée pour tester si une séquence de paquets est produite par le service à détecter ou par un autre service. Nous nous sommes basés sur des traces réelles du réseau d'Orange France pour calibrer les modèles Markovien et évaluer notre méthode

Reconnaissance des services, caractérisation du trafic et évaluation des performances dans les réseaux mobiles multiservices

Cette thèse porte sur la reconnaissance des services, la caractérisation du trafic de données, ainsi que sur l'évaluation des performances des réseaux mobiles multiservices (le GPRS en particulier). Le premier axe de la thèse a abouti à l'élaboration d'une nouvelle méthode de reconnaissance et de détection de trafic. Cette méthode est basée sur une combinaison des aspects protocolaires et fonctionnels des applications. Nous avons donc associé à chaque application une chaîne de Markov dont les états sont les types de paquets échangés par les protocoles applicatifs (HTTP, WAP, ). Nous avons employé ensuite les formalismes de la théorie de la décision (test de Neyman-Pearson, distance de Küllback-Leibler) pour définir des règles de décision. Le deuxième axe de la thèse a été consacré à l'identification de plusieurs grandeurs statistiques sur le trafic de données mobiles, nécessaires à l'alimentation des outils intervenant dans les processus de dimensionnement des réseaux mobiles. Nos analyses sont faites aux différents niveaux de trafic que sont le paquet, le flot et la session. Nous avons, en particulier, présenté la composition du trafic GPRS en termes de protocoles. Cette étude nous a permis également de confirmer la présence d'autosimilarité et de dépendance longue dans le trafic mobile. L'établissement de formules closes de performance pour le GPRS constitue le troisième axe de cette étude. Pour pouvoir évaluer les performances de ce système, nous avons élaboré un modèle analytique qui prend en compte les caractéristiques détaillées du système GPRS et l'aspect sporadique du trafic de données (modèle ON/OFF). Ce modèle nous a permis d'évaluer les performances du système au niveau de la cellule en termes de débit moyen d'un transfert accepté, de taux de blocage et de taux d'utilisation des ressources radio.This thesis deals with the services classification, the data traffic characterization, and the performance evaluation of multi-services mobile networks (GPRS in particular). The first axis of the thesis ended in the development of a new method of recognition and detection of traffic. This method is based on a combination of the protocol and functional aspects of applications. Thus, we associated to each application a first Markov chain whose states are the various types of packets exchanged by the applicative protocols (HTTP, WAP...). Then, we employed the statistical decision theory (Neyman-Pearson test, Küllback-Leibler distance) to define our decision rules. The second axis was devoted to the identification of several statistical parameters for mobile data traffic, which is necessary to feed the tools intervening in the dimensioning processes of mobile networks. In particular, we presented the composition of GPRS traffic in terms of transport protocols and the types of application. Our analyses are made on different levels of traffic, packets, flow and session. This study enabled us to confirm the presence of self-similarity and long rang dependence in mobile traffic. The establishment of performance-closed formula for GPRS constitutes the third axis of this study. To be able to evaluate the performances of this system, we developed an analytical model which takes into account the detailed characteristics of the GPRS system and the sporadic aspect of data traffic (ON/OFF model). This model is used to evaluate the performances of the system in terms of throughput, blocking probability and radio resource utilization.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocBREST-Télécom Bretagne (290192306) / SudocSudocFranceF

Cost-Effective Energy Usage in a Microgrid Using a Learning Algorithm

The microgrid is a new concept of integrating the distributed energy resources (DER) within the grid. The management of the heterogeneous sources of energy presents a challenge, especially as most of the DER are unpredictable. Besides, implementing microgrids should be economically beneficial to the customer; this will raise the challenge of decreasing the costs while ensuring the energy balance. In this paper, we used a stochastic approach based on a model-free Markov decision process (MDP) to derive the optimal strategy for the home energy management system. The approach aims to decrease the energy bill while taking into account the intermittency of the renewable energy resources (DER) and other constraints. While other proposals charge the battery from the utility energy, making the state of charge (SOC) of the battery a deterministic variable, our work adopts a scenario where the battery is charged from the excess of the generated energy, which makes the SOC a nondeterministic variable affected by the uncertain character of the renewable energy. Therefore, our model considers the randomness at two levels: renewable energy level and battery SOC level. We take into account the complexity of the solution, and we propose a simple strategy that can be implemented easily in microgrids