Practical Time-scale Fitting of Self-similar Traffic with Markov-modulated Poisson process

Tadafumi Yoshihara (9651121)

最近の観測によってパケット通信ネットワークのパケットトラフィックが自己相似性という 性質を持ち、従来考えられてきた到着過程とは大きく異なることが示された。 そのため自己相似性を持つトラフィックのモデル化に関する研究が活発に おこなわれるようになってきている。 本論文ではまず自己相似性の新しい定義について述べる。次にそれを用いて 自己相似なトラフィックのマルコフ変調ポアソン過程 （MMPP）を用いた適合手法 について述べる。我々は2状態MMPPを合成してできるMMPPを用い、その 分散が一定の範囲の時間スケールで対象の分散に一致するように適合させる。 数値計算では自己相似性を持つトラフィックの分散を4状態のMMPPで近似 できることを示す。また自己相似なトラフィックを入力をする待ち行列システムの 平均待ち時間をシミュレーションで求める一方、そのトラフィックに適合させた MMPPを入力とする待ち行列の平均待ち時間を解析的に求めシミュレーション結果と比較する。