Изследване на телефонни разговори в 802. 11 безжични мрежи
Валидиране на ефективността чрез числени резултати
Изтегляне 161 Kb.
|
| 5.4 Валидиране на ефективността чрез числени резултати
За да се оцени ефективността на ATICAC използваме сценарий, във който размерът на пристигане на VoIP разговорите и трафика на данни са Пасонски разпределени с параметрите λ1 и λ2. Експоненциалното време на изпращане за VoIP разговори и трафика на данни са μ1 и μ2. От аналитичното проучване и симулацията знаем, че капацитета на системата за VoIP разговори и данни е 10 и 10α с параметрите, показани в Таблица 2. На Фигура 9 и 10 са показани вероятностите за блокиране на глас и данни, с нарастване на размерът на пристигане на гласов трафик от 10 до 30, чрез уравнения (23), (24), (31) и (31), както и от симулациите. Първо ще покажем резултатите, когато α се равнява на тази от ATICAC стратегията, което означава, че не съществува ограничаване на трафика на данни в системата. От0 Фигура 7. (а) и (b) се вижда, че ATICAC стратегията може да намали вероятността за блокиране на гласов трафик до 50%, особено ако във системата има низък процент на пристигащ трафик и кратко време на изпращане. ATICAC също така намалява вероятността за блокиране на трафика на данни с 50%. Ако ограничим трафика на данни на 40% от капацитета на системата, т.е. α се равнява на 0.4 в АТICAC , което е показано на Фигура 7. (c) и (d), вероятност та за блокиране на гласов трафик намалява до 80% в сравнение когато не се използва ATICAC . Също така с използването на ATICAC драстично се намалява вероятността за блокиране на гласов трафик при големи натоварвания на системата. За по-добре да бъде оценена ефективността на ATICAC стратегията , на Фигура 9 и 10 е показан максималният процент на пристигащ гласов трафик (с параметрите от Таблица 2.) които системата може да поддържа с определена вероятност за блокиране, и различен процент на трафик на данни. От това може да се забележи, че с използването на ATICAC стратегията, системата може да поддържа най малко два пъти повече трафик с фиксирана вероятност за блокиране, което означава повече разговори в мрежата. Фигура 9. Вероятност за блокиране срещу размера на пристигане на гласов трафик Фигура 10. Вероятност за блокиране срещу размера на пристигане на гласов трафик Фигура 11. Максимален пристигащ трафик срещу вероятност за блокиране Като последна забележка, промяната на параметъра α в ATICAC стратегията също ще имат влияние на работата на мрежата. От Фигура 7, може да се заключи, че с намаляването на α вероятността за блокиране на трафик на данни се увеличава, докато вероятността за блокиране на гласов трафик намалява, без значение дали натоварването на мрежата е ниско или високо. Също така се забелязва, че вероятността за блокиране е по чувствителна спрямо α ако натоварването на мрежата е по високо. Следователно α трябва да се коригира с по малка стъпка ако натоварването на мрежата е високо, в противен случай α може да се коригира с по голяма стъпка, за по бързо да се коригира вероятността за блокиране (Фигура 11). Изтегляне 161 Kb. Сподели с приятели:
|