Impact of mobility on aggregate traffic in mobile multimedia system

Discussion of the Analysis of Self-similar Teletraffic with Long-range Dependence (LRD) at the Network Layer Level

“…Using the R/S and Variance-Time methods, it estimates values for Hurst's parameters of H = 0.8 and H = 0.9, respectively, thus disregarding the use of predictive models based on Poisson arrival processes. In [27] an investigation is made of the impact of mobility on the added traffic in wireless networks in the city of Bristol, UK, and of whether the applications of voice and data together produce self-similar traffic. It is concluded that the added traffic generated by the mobile users that use voice and data services together show a self-similar LRD behavior that has no relation with the rate of penetration of the services.…”

Modelado de tráfico basado en procesos multifractales asociativos

“…Empleando los estadísticos rango reescalado y varianza -tiempo se estiman valores para el parámetro de Hurst de 0.8 y 0.9, respectivamente, con lo cual se desestiman los modelos predictivos basados en procesos de arribos de Poisson para caracterizarlo. En [31] los autores investigan el impacto de la movilidad sobre el tráfico agregado en las redes inalámbricas de la ciudad de Bristol, UK, para demostrar si en conjunto aplicaciones de voz y datos producen tráfico autosimilar; concluyen que el tráfico generado por los usuarios móviles que emplean los servicios de voz y datos (WWW, E-Mail y FTP) exhibe un claro comportamiento autosimilar observable a diferentes escalas temporales que no guarda relación con la tasa de penetración de los servicios. Advierten, además, sobre los drásticos cambios que deberán experimentar las implementaciones de servicios multimedia inalámbricos, en términos de los perfiles de tráfico que son empleados en sus modelos, para que logren capturar esta característica.…”

Análisis de autosimilaridad de tráfico telemático restringido al nivel de red

“…Empleando los métodos gráficos R/S y Varianza-Tiempo, estima valores para el parámetro de Hurst de H = 0.8 y H = 0.9, respectivamente, desestimando el uso de modelos predictivos basados en procesos de arribos de Poisson. En [39], los autores investigan el impacto de la movilidad sobre el tráfico agregado en las redes inalámbricas de la ciudad de Bristol, UK, para demostrar si en conjunto las aplicaciones de voz y datos producen tráfico autosimilar. Concluyen que el tráfico agregado generado por los usuarios móviles que emplean, en conjunto, servicios de voz y datos (WWW, WAP, E-Mail y FTP), exhibe un comportamiento autosimilar observable a diferentes escalas de tiempo que no guarda relación con la tasa de penetración de los servicios.…”