Performance evaluation of self-similar models for traffic on IEEE 802.11 networks - study of case for the QRD network
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Universidad Santo Tomás. Seccional Bucaramanga
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This paper evaluates the performance of fractal or self-similar traffic models in IEEE 802.11 networks. This study is focused on the “Quindio Región Digital” (QRD) network. Performance evaluation of the traffic models is performed in three stages. In the first stage, we obtain the statistical characteristics of the current traffic on the QRD network. In the second stage, the most suitable traffic models are selected for the current characteristics of the QRD network such as outof-saturation operation and management of heterogeneous traffic. In the third stage, we define a performance metric that is used to evaluate the traffic patterns through simulation.
Este artículo evalúa el desempeño de modelos de tráfico fractal o autosimilar en redes IEEE 802.11. Este estudio está enfocado en la red “Quindio Región Digital” (QRD). La evaluación del desempeño de los modelos de tráfico se realiza en tres etapas. En la primera etapa, se obtienen las características estadísticas del tráfico actual en la red QRD. En la segunda etapa, se seleccionan los modelos de tráfico más adecuados a las características actuales de la red QRD como operación fuera de saturación y gestión de tráfico heterogéneo. En la tercera etapa, se definine una métrica de rendimiento que se utiliza para evaluar los patrones de tráfico a través de la simulación.
Este artículo evalúa el desempeño de modelos de tráfico fractal o autosimilar en redes IEEE 802.11. Este estudio está enfocado en la red “Quindio Región Digital” (QRD). La evaluación del desempeño de los modelos de tráfico se realiza en tres etapas. En la primera etapa, se obtienen las características estadísticas del tráfico actual en la red QRD. En la segunda etapa, se seleccionan los modelos de tráfico más adecuados a las características actuales de la red QRD como operación fuera de saturación y gestión de tráfico heterogéneo. En la tercera etapa, se definine una métrica de rendimiento que se utiliza para evaluar los patrones de tráfico a través de la simulación.
Abstract
Idioma
Palabras clave
QRD, WLAN, MAC, Time slot, Contention window, Self-similarity, Traffic, Correlation, Goodness of fit test, Sniffer, QRD, WLAN, MAC, Intervalo de tiempo, Ventana de contención, Autosimilitud, Tráfico, Correlación, Prueba de bondad de ajuste, Sniffer
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