Estimación de tráfico autosimilar en una red de comunicaciones empleando lógica difusa

Este trabajo de grado propone un estimador de tráfico cruzado autosimilar en una red de comunicaciones desarrollado con sistemas difusos. Dadas las características de alta variabilidad y dependencia de rango largo que presenta el tráfico autosimilar, resulta viable explorar con técnicas de inteligencia computacional (en este caso los sistemas difusos) en busca de una mejor utilización de las redes de comunicaciones modernas. Esto debido a que el tráfico en la web, en redes Ethernet, programas de televisión, videos y en otras fuentes de información es de carácter autosimilar. Con los sistemas difusos se puede representar, manipular y utilizar información incierta, proporcionando mecanismos de inferencia mediante razonamiento aproximado, algo similar a la forma de razonamiento humano. Por esta bondad es que se han utilizado los sistemas difusos como herramienta para el desarrollo del estimador de tráfico autosimilar. Un desarrollo siguiente a este proyecto es la estimación de ancho de banda disponible en una ruta, este desarrollo ya se ha establecido, sin embargo las fuentes de tráfico que se utilizan son CBR (Constant Bit Rate) y Poisson, este es otro motivo por el cual se propone el estimador de tráfico autosimilar. Este trabajo inició con el estudio de algunos modelos de tráfico en redes de comunicaciones y la aplicación de técnicas de inteligencia computacional en redes. Luego se definió como tema central la estimación de tráfico, entonces se abordaron las técnicas de estimación de ancho de banda disponible en una ruta bajo la metodología de congestión auto-inducida , de la cual se extraen algunos elementos para el desarrollo de este proyecto. El estimador propuesto se desarrolla bajo la experimentación y observación sucesiva de la dispersión de paquetes y la variación de las dispersiones. De esta forma se implementó la base de reglas del sistema difuso, que en combinación con el procedimiento de descomposición por niveles expuesto en el capítulo 3, tiene por resultado un estimador bueno para fuentes con distintos parámetros de Hurst (diferentes niveles de variabilidad), tal como se puede observar en los resultados del capítulo 5. Los experimentos concernientes a las redes de comunicaciones se implementaron en NS-2 (Network Simulator), las fuentes de tráfico que se trabajaron son: (1) las trazas Bellcore BC-pAug89 [20] y BC-pOct89 [21] que corresponde al tráfico observado en una red Ethernet y (2) trazas de video MPEG 4 de alta calidad [22].

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/1576
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/1576
• Palabra clave: SISTEMAS DE TELECOMUNICACIONES; SISTEMAS DE TRANSMISIÓN DE DATOS; LOGICA DIFUSA; INTELIGENCIA ARTIFIAL- TESIS Y DISERTACIONES ACADEMICAS
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