周期性业务流通过ATM复用器的时延抖动分析

ＡＴＭ通信网中需要传送多种业务．其中有一类是具有连续比特流的业务．这种业务的发送信元到达时间是周期性的．本文分析了一种周期性信元流通过ＡＴＭ复用器的排队模型．得出信元流排队时延的概率分布、时延抖动的自相关函数和功率谱．

ATM复用器的流体瞬态分析

设ATM网复用器的信元输入率依赖于一个交替更新过程（而非马尔可夫过程），复用器的输出率恒定不变，缓冲器的信元初始容量为0。在此条件下，应用流体模型和更新理论，求出了在任意时刻t时缓冲器容量Q（t）的概率分布，为缓冲器的设计和控制提供了有力的理论依据。

周期性信元流通过具有管理峰值速率功能的ATM复用器的时延抖动分析

本文精确分析了ATM环境下,周期性信元流流经ATM复用器时的时延抖动特性,该复用器能对周期性信元流的峰值速率进行管理,输入信元流包括周期性信元流、随机信元流、具有突发性的马尔可夫调制贝努利信元流。本文对周期性信元流的时延分布及时延抖动的自相关函数进行了推导,并给出了它们的数值解。然后采用模拟的方法对分析结果进行了验证。

基于中心极限定理的ATM缓存性能分析方法

提出了一种基于中心极限定理的 ,并能避免其他分析方法中遇到的状态空间剧增的分析ATM复用器缓存队长发布的方法 .其网络流量采用大量独立信源复用后的液体流模型 .该分析方法和具体的信源类型无关 。

一种新的VBR视频复用策略

基于不同帧类型 ,提出了一种新的VBR视频传输复用策略 ,并以信元丢失率为目标值 ,通过仿真实验验证了新复用策略的实效性 .在新复用策略的基础上 ,结合神经网络提供了一种不同帧类型缓冲区权值的寻优方法 。

Congestion control for ATM multiplexers using neural networks：multiple sources／single buffer scenario

A new neural network based method for solving the problem of congestion control arising at the user network interface (UNI) of ATM networks is proposed in this paper. Unlike the previous methods where the coding rate for all traffic sources as controller output signals is tuned in a body, the proposed method adjusts the coding rate for only a part of the traffic sources while the remainder sources send the cells in the previous coding rate in case of occurrence of congestion. The controller output signals include the source coding rate and the percentage of the sources that send cells at the corresponding coding rate. The control methods not only minimize the cell loss rate but also guarantee the quality of information (such as voice sources) fed into the multiplexer buffer. Simulations with 150 ADPCM voice sources fed into the multiplexer buffer showed that the proposed methods have advantage over the previous methods in the aspect of the performance indices such as cell loss rate (CLR) and voice quality.

调制马氏链与两状态调制半马氏链的匹配

在用流体近似法研究ＡＴＭ复用器的输入过程时，一般假设单个信源的控制过程为两状态马氏链。迭加后的输入过程是一个控制过程为多状态、连续时间、不可分马氏链的马氏调制过程。由于状态个数很大，不便于对缓冲器容量的研究。文中将它匹配成只有两个状态的半马氏调制过程，由于状态个数仅为两个，简化了理论分析和数值分析过程。