Contribuição para a análise de teletráfego com dependência de longa duração.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marcelo Lipas Augusto
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.3.2009.tde-01072009-143641
Resumo: A utilização de modelos de teletrafego que contemplem caractersticas tais como autossimilaridade e dependencia de longa duraçao tem se mostrado cada vez mais como sendo ponto-chave na correta caracterizaçao do teletrafego Local Area Network (LAN) e Wide Area Network (WAN) [1, 2]. Tal caracterizaçao e necessaria para o monitoramento e controle de teletrafego em redes convergentes [3]. Nesse contexto, a questão da estimaçao precisa do parâmetro de autossimilaridade, denominado de parâmetro de Hurst, torna-se essencial. Entretanto, estudos comprovam que, alem da dependência de longa duraçao, redes WAN podem, não raramente, apresentar caractersticas mistas de dependência de longa e de curta duraçao [4, 5]. Enquanto vasta literatura cientca, tanto teorica como pratica, tem abordado com anco a questão da acuracia de diversos estimadores para o parâmetro de Hurst [6, 7, 8, 9], pouca atenção tem sido dada a questão da estimação deste parâmetro na presenca de dependência de curta duração. O presente trabalho de pesquisa concentrou-se no estudo dos metodos de estimaçao do parametro de Hurst baseados no espectro wavelet, em particular atraves do metodo de Abry-Veitch [10] { baseado na transformada Discrete Wavelet Transform (DWT) { e atraves do espectro obtido atraves da transformada Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT). Os resultados baseados no metodo de Abry-Veitch demonstram que, atraves de um ajuste apropriado dos par^ametros de estimaçao, tal metodo permite uma estimaçao robusta na presenca de componentes com dependencia de curta duraçao, mesmo em situaçoes de mudanca de regime de tal componente, caracterstica desejavel para a estimaçao em tempo real do parametro de Hurst. Entretanto, a dispersao consideravel apresentada, em alguns casos, pelas estimativas do metodo de Abry-Veitch, motivou o estudo da utilizaçao do espectro wavelet obtido via transformada DWPT para realizaçao da estimaçao do parametro de Hurst. Os resultados indicam que a utilizaçao de tal transformada gera um espectro wavelet tal que e possvel detectar a presenca ou não de componentes com dependencia de curta duraçao. Ao final, os resultados da pesquisa realizada são sumarizados e utilizados em uma proposta de mecanismo de estimaçao do parametro de Hurst em tempo real, na presenca simultanea de componentes de dependencia de longa e curta duracão.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Contribuição para a análise de teletráfego com dependência de longa duração. Contribution to the analysis of network traffic with long-range dependence. 2009-04-07José Roberto de Almeida AmazonasWilliam Ferreira GiozzaAlexandre Barbosa de LimaMarcelo Lipas AugustoUniversidade de São PauloEngenharia ElétricaUSPBR Análise de wavelets Estimação semi-paramétrica Fractais Fractals Long-range dependence Network traffic Self-similarity Semi-parametric estimation Telecomunicações Wavelet analysis A utilização de modelos de teletrafego que contemplem caractersticas tais como autossimilaridade e dependencia de longa duraçao tem se mostrado cada vez mais como sendo ponto-chave na correta caracterizaçao do teletrafego Local Area Network (LAN) e Wide Area Network (WAN) [1, 2]. Tal caracterizaçao e necessaria para o monitoramento e controle de teletrafego em redes convergentes [3]. Nesse contexto, a questão da estimaçao precisa do parâmetro de autossimilaridade, denominado de parâmetro de Hurst, torna-se essencial. Entretanto, estudos comprovam que, alem da dependência de longa duraçao, redes WAN podem, não raramente, apresentar caractersticas mistas de dependência de longa e de curta duraçao [4, 5]. Enquanto vasta literatura cientca, tanto teorica como pratica, tem abordado com anco a questão da acuracia de diversos estimadores para o parâmetro de Hurst [6, 7, 8, 9], pouca atenção tem sido dada a questão da estimação deste parâmetro na presenca de dependência de curta duração. O presente trabalho de pesquisa concentrou-se no estudo dos metodos de estimaçao do parametro de Hurst baseados no espectro wavelet, em particular atraves do metodo de Abry-Veitch [10] { baseado na transformada Discrete Wavelet Transform (DWT) { e atraves do espectro obtido atraves da transformada Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT). Os resultados baseados no metodo de Abry-Veitch demonstram que, atraves de um ajuste apropriado dos par^ametros de estimaçao, tal metodo permite uma estimaçao robusta na presenca de componentes com dependencia de curta duraçao, mesmo em situaçoes de mudanca de regime de tal componente, caracterstica desejavel para a estimaçao em tempo real do parametro de Hurst. Entretanto, a dispersao consideravel apresentada, em alguns casos, pelas estimativas do metodo de Abry-Veitch, motivou o estudo da utilizaçao do espectro wavelet obtido via transformada DWPT para realizaçao da estimaçao do parametro de Hurst. Os resultados indicam que a utilizaçao de tal transformada gera um espectro wavelet tal que e possvel detectar a presenca ou não de componentes com dependencia de curta duraçao. Ao final, os resultados da pesquisa realizada são sumarizados e utilizados em uma proposta de mecanismo de estimaçao do parametro de Hurst em tempo real, na presenca simultanea de componentes de dependencia de longa e curta duracão. The use of network trac models that hold self-similar and long-range dependence characteristics have shown to be a key element on the correct characterization of Local Area Network (LAN) and Wide Area Network (WAN) network trac [1, 2]. Such characterization is necessary to monitor and control the network trac in converged networks [3]. In this context, the accurate estimation of the selfsimilarity parameter, named Hurst parameter, is a major issue. However, studies show that, besides the long-range dependence, WAN network trac may, not uncommonly, present mixed long and short-range dependence characteristics [4, 5]. While great part of either theoretical or practical scientic literature has been focused on the issue of Hurst parameter estimator accuracy [6, 7, 8, 9], little attention has been given to the estimation of such parameter in the presence of short-range dependence. This research work has focused on the study of the Hurst parameter estimation methods based on the wavelet spectrum, specially through the Abry-Veitch method [10] { which is based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) transform { and through the wavelet spectrum based on the Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) transform. The results based on the Abry-Veitch method show that, through a suitable adjustment of the estimation parameters, such method yields a robust estimation in the presence of short-range dependence components, even in changing conditions of such component, a desirable characteristic for the real-time estimation of the Hurst parameter. However, the signi cant dispersion presented, occasionally, by the Abry-Veitch method estimates motivated the research of the usage of the wavelet spectrum obtained via DWPT transform to estimate the Hurst parameter. The results show that the usage of such transform generates such a wavelet spectrum that it is possible to detect whether short-range dependence components are present, or not, in the analyzed series. At the end, the research results are summarized and used to propose a realtime Hurst parameter estimation mechanism, in the presence of simultaneous long- and short-range dependence components. https://doi.org/10.11606/D.3.2009.tde-01072009-143641info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:02:22Zoai:teses.usp.br:tde-01072009-143641Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T11:57:49.558514Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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