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La documentación es la media incondicional del proceso, y x03C8 (L) es un polinomio racional, de grado infinito de lag, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026). Nota: La propiedad Constant de un objeto modelo arima corresponde a c. Y no la media incondicional 956. Por la descomposición de Wolds 1. La ecuación 5-12 corresponde a un proceso estocástico estacionario siempre que los coeficientes x03C8 i sean absolutamente sumables. Este es el caso cuando el polinomio AR, x03D5 (L). es estable . Lo que significa que todas sus raíces están fuera del círculo unitario. Adicionalmente, el proceso es causal siempre que el polinomio MA sea invertible. Lo que significa que todas sus raíces están fuera del círculo unitario. Econometrics Toolbox refuerza la estabilidad y la invertibilidad de los procesos ARMA. Cuando se especifica un modelo ARMA utilizando arima. Se obtiene un error si se introducen coeficientes que no corresponden a un polinomio AR estable oa un polinomio MA inversible. De forma similar, la estimación impone restricciones de estacionariedad e invertibilidad durante la estimación. Referencias 1 Wold, H. Un estudio en el análisis de series de tiempo estacionarias. Uppsala, Suecia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Seleccione su PaísAutoregresivo los procesos de error de media móvil (errores ARMA) y otros modelos que implican retrasos de los términos de error se pueden estimar usando declaraciones FIT y simulados o pronosticados mediante declaraciones SOLVE. Los modelos ARMA para el proceso de error se usan con frecuencia para modelos con residuos autocorrelados. La macro AR se puede utilizar para especificar modelos con procesos de error autorregresivo. La macro MA se puede utilizar para especificar modelos con procesos de error de media móvil. Errores auto-regresivos Un modelo con errores autorregresivos de primer orden, AR (1), tiene la forma mientras que un proceso de error AR (2) tiene la forma y así sucesivamente para los procesos de orden superior. Obsérvese que los s son independientes e idénticamente distribuidos y tienen un valor esperado de 0. Un ejemplo de un modelo con un componente AR (2) es y así sucesivamente para los procesos de orden superior. Por ejemplo, puede escribir un modelo de regresión lineal simple con MA (2) errores de media móvil, donde MA1 y MA2 son los parámetros de media móvil. Tenga en cuenta que RESID. Y se define automáticamente por PROC MODEL como La función ZLAG debe utilizarse para que los modelos MA trunquen la recursión de los retrasos. Esto asegura que los errores rezagados empiezan a cero en la fase de cebado y no propagan los valores faltantes cuando faltan las variables del período de cebado y aseguran que los errores futuros son cero en lugar de faltar durante la simulación o la predicción. Para obtener más información sobre las funciones de retraso, consulte la sección Lag Logic. El modelo general ARMA (p, q) tiene la siguiente forma Un modelo ARMA (p, q) se puede especificar de la siguiente manera: donde AR i y MA j representan Los parámetros autorregresivos y de media móvil para los diferentes desfases. Puede utilizar cualquier nombre que desee para estas variables, y hay muchas formas equivalentes de que la especificación podría escribirse. Los procesos ARMA vectoriales también se pueden estimar con PROC MODEL. Por ejemplo, un proceso AR (1) de dos variables para los errores de las dos variables endógenas Y1 e Y2 puede especificarse de la siguiente manera: Problemas de Convergencia con Modelos ARMA Los modelos ARMA pueden ser difíciles de estimar. Si las estimaciones de parámetros no están dentro del intervalo apropiado, los términos residuales de modelos de media móvil crecen exponencialmente. Los residuos calculados para observaciones posteriores pueden ser muy grandes o pueden desbordarse. Esto puede ocurrir ya sea porque se utilizaron valores iniciales incorrectos o porque las iteraciones se alejaron de valores razonables. Se debe tener cuidado al elegir los valores iniciales para los parámetros ARMA. Los valores iniciales de 0,001 para los parámetros ARMA normalmente funcionan si el modelo se ajusta bien a los datos y el problema está bien condicionado. Tenga en cuenta que un modelo de MA a menudo puede ser aproximado por un modelo de AR de alto orden, y viceversa. Esto puede dar como resultado una alta colinealidad en los modelos ARMA mixtos, lo que a su vez puede causar un grave mal acondicionamiento en los cálculos y la inestabilidad de los parámetros estimados. Si tiene problemas de convergencia mientras estima un modelo con procesos de error ARMA, intente estimarlos en pasos. En primer lugar, utilice una sentencia FIT para estimar sólo los parámetros estructurales con los parámetros ARMA mantenidos a cero (o a estimaciones previas razonables si están disponibles). A continuación, utilice otra instrucción FIT para estimar sólo los parámetros ARMA, utilizando los valores de los parámetros estructurales de la primera ejecución. Dado que los valores de los parámetros estructurales es probable que estén cerca de sus estimaciones finales, las estimaciones de los parámetros de ARMA podrían ahora converger. Finalmente, use otra instrucción FIT para producir estimaciones simultáneas de todos los parámetros. Dado que los valores iniciales de los parámetros ahora es probable que estén muy cerca de sus estimaciones conjuntas finales, las estimaciones deben converger rápidamente si el modelo es apropiado para los datos. AR Condiciones iniciales Los retornos iniciales de los términos de error de los modelos AR (p) pueden modelarse de diferentes maneras. Los métodos de arranque de errores autorregresivos soportados por los procedimientos SAS / ETS son los siguientes: mínimos cuadrados condicionales (procedimientos ARIMA y MODEL) mínimos cuadrados incondicionales (procedimientos AUTOREG, ARIMA y MODELO) Yule-Walker (Procedimiento AUTOREG solamente) Hildreth-Lu, que elimina las primeras p observaciones (procedimiento MODEL solamente) Consulte el Capítulo 8, Procedimiento AUTOREG, para una explicación y discusión de los méritos de varios métodos de arranque AR (p). Las inicializaciones CLS, ULS, ML y HL pueden realizarse mediante PROC MODEL. Para errores AR (1), estas inicializaciones se pueden producir como se muestra en la Tabla 18.2. Estos métodos son equivalentes en muestras grandes. Tabla 18.2 Inicializaciones realizadas por PROC MODEL: AR (1) ERRORES Los retornos iniciales de los términos de error de los modelos MA (q) también se pueden modelar de diferentes maneras. Los siguientes paradigmas de inicio de error de media móvil son soportados por los procedimientos ARIMA y MODELO: mínimos cuadrados incondicionales mínimos condicionales condicionales El método de mínimos cuadrados condicionales para estimar los términos de error de media móvil no es óptimo porque ignora el problema de inicio. Esto reduce la eficiencia de las estimaciones, aunque siguen siendo imparciales. Los residuos rezagados iniciales, que se extienden antes del inicio de los datos, se supone que son 0, su valor esperado incondicional. Esto introduce una diferencia entre estos residuales y los residuos de mínimos cuadrados generalizados para la covarianza media móvil, que, a diferencia del modelo autorregresivo, persiste a través del conjunto de datos. Por lo general, esta diferencia converge rápidamente a 0, pero para los procesos de media móvil no inversa la convergencia es bastante lenta. Para minimizar este problema, debe tener un montón de datos, y las estimaciones de parámetros del promedio móvil deberían estar dentro del intervalo invertible. Este problema se puede corregir a expensas de escribir un programa más complejo. Las estimaciones de mínimos cuadrados incondicionales para el proceso MA (1) se pueden producir especificando el modelo de la siguiente manera: Los errores de media móvil pueden ser difíciles de estimar. Debe considerar usar una aproximación AR (p) al proceso del promedio móvil. Un proceso de media móvil normalmente puede ser bien aproximado por un proceso autorregresivo si los datos no han sido suavizados o diferenciados. La macro AR La macro AR de SAS genera instrucciones de programación para el MODELO PROC para modelos autorregresivos. La macro AR forma parte del software SAS / ETS y no es necesario configurar ninguna opción especial para utilizar la macro. El proceso autorregresivo puede aplicarse a los errores de la ecuación estructural oa las propias series endógenas. La macro AR puede utilizarse para los siguientes tipos de autorregresión: autorreversión vectorial sin restricciones autorregresión vectorial restringida Autoregresión univariable Para modelar el término de error de una ecuación como un proceso autorregresivo, utilice la siguiente sentencia después de la ecuación: Por ejemplo, supongamos que Y es una Función lineal de X1, X2 y un error AR (2). Escribirías este modelo de la siguiente manera: Las llamadas a AR deben venir después de todas las ecuaciones a las que se aplica el proceso. La invocación de macros anterior, AR (y, 2), produce las declaraciones mostradas en la salida LIST de la Figura 18.58. Figura 18.58 Salida de opción LIST para un modelo AR (2) Las variables prefijadas PRED son variables temporales del programa utilizadas para que los retrasos de los residuos sean los residuos correctos y no los redefinidos por esta ecuación. Tenga en cuenta que esto es equivalente a las declaraciones explícitamente escritas en la sección Formulario General para Modelos ARMA. También puede restringir los parámetros autorregresivos a cero en los retornos seleccionados. Por ejemplo, si desea parámetros autorregresivos en los retornos 1, 12 y 13, puede utilizar las siguientes sentencias: Estas instrucciones generan la salida que se muestra en la Figura 18.59. Figura 18.59 Salida de opción de LIST para un modelo de AR con Lags en 1, 12 y 13 El listado de procedimientos MODEL de la declaración de código de programa compilado como analizado PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) yl12 ZLAG12 (y - perdy) yl13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y PRED. y - y Hay Variaciones en el método de los mínimos cuadrados condicionales, dependiendo de si las observaciones al comienzo de la serie se utilizan para calentar el proceso AR. Por defecto, el método de mínimos cuadrados condicionales de AR utiliza todas las observaciones y supone ceros para los retardos iniciales de los términos autorregresivos. Utilizando la opción M, puede solicitar que AR utilice el método de mínimos cuadrados incondicionales (ULS) o de máxima verosimilitud (ML). Por ejemplo, las discusiones de estos métodos se proporcionan en la sección AR Condiciones iniciales. Mediante el uso de la opción MCLS n, puede solicitar que las primeras n observaciones se utilicen para calcular las estimaciones de los retrasos autorregresivos iniciales. En este caso, el análisis comienza con la observación n 1. Por ejemplo: Puede utilizar la macro AR para aplicar un modelo autorregresivo a la variable endógena, en lugar del término de error, mediante la opción TYPEV. Por ejemplo, si desea agregar los cinco retrasos anteriores de Y a la ecuación del ejemplo anterior, podría utilizar AR para generar los parámetros y los retrasos mediante las siguientes sentencias: Las sentencias anteriores generan la salida que se muestra en la Figura 18.60. Figura 18.60 Salida de la opción LIST para un modelo AR de Y Este modelo predice Y como una combinación lineal de X1, X2, una intersección y los valores de Y en los cinco períodos más recientes. Autoregresión vectorial sin restricciones Para modelar los términos de error de un conjunto de ecuaciones como un proceso autorregresivo vectorial, utilice la siguiente forma de la macro AR después de las ecuaciones: El valor del nombre del proceso es cualquier nombre que suministre para que AR utilice para crear nombres para el autorregresivo Parámetros. Puede utilizar la macro AR para modelar varios procesos AR diferentes para diferentes conjuntos de ecuaciones utilizando diferentes nombres de proceso para cada conjunto. El nombre del proceso garantiza que los nombres de variable utilizados sean únicos. Utilice un valor de nombre de proceso corto para el proceso si las estimaciones de parámetros se escriben en un conjunto de datos de salida. La macro AR intenta construir nombres de parámetro menores o iguales a ocho caracteres, pero esto está limitado por la longitud de nombreproceso. Que se utiliza como prefijo para los nombres de parámetro AR. El valor de variablelist es la lista de variables endógenas para las ecuaciones. Por ejemplo, supongamos que los errores de las ecuaciones Y1, Y2 e Y3 son generados por un proceso autorregresivo vectorial de segundo orden. Puede utilizar las siguientes sentencias: que generan lo siguiente para Y1 y código similar para Y2 e Y3: Sólo el método de mínimos cuadrados condicionales (MCLS o MCLS n) se puede utilizar para procesos vectoriales. También puede usar el mismo formulario con restricciones de que la matriz de coeficientes sea 0 en retrasos seleccionados. Por ejemplo, las siguientes afirmaciones aplican un proceso vectorial de tercer orden a los errores de ecuación con todos los coeficientes con retraso 2 restringido a 0 y con los coeficientes en los retornos 1 y 3 sin restricciones: Puede modelar las tres series Y1Y3 como un proceso vectorial autorregresivo En las variables en lugar de en los errores mediante la opción TYPEV. Si desea modelar Y1Y3 como una función de valores pasados ​​de Y1Y3 y algunas variables o constantes exógenas, puede usar AR para generar las sentencias para los términos de retraso. Escriba una ecuación para cada variable para la parte no autorregresiva del modelo, y luego llame a AR con la opción TYPEV. Por ejemplo, la parte no autorregresiva del modelo puede ser una función de variables exógenas, o puede ser parámetros de intercepción. Si no hay componentes exógenos en el modelo de autorregresión vectorial, incluyendo no intercepciones, entonces asigne cero a cada una de las variables. Debe haber una asignación a cada una de las variables antes de que AR se llame. Este ejemplo modela el vector Y (Y1 Y2 Y3) como una función lineal solamente de su valor en los dos períodos anteriores y un vector de error de ruido blanco. El modelo tiene 18 (3 3 3 3) parámetros. Sintaxis de la macro AR Hay dos casos de la sintaxis de la macro AR. Cuando no se necesitan restricciones en un proceso AR vectorial, la sintaxis de la macro AR tiene la forma general especifica un prefijo para que AR utilice en la construcción de nombres de variables necesarios para definir el proceso AR. Si el endolist no se especifica, la lista endógena tiene por defecto el nombre. Que debe ser el nombre de la ecuación a la que se va a aplicar el proceso de error AR. El valor de nombre no puede superar los 32 caracteres. Es el orden del proceso AR. Especifica la lista de ecuaciones a las que se va a aplicar el proceso AR. Si se da más de un nombre, se crea un proceso vectorial sin restricciones con los residuos estructurales de todas las ecuaciones incluidas como regresores en cada una de las ecuaciones. Si no se especifica, endolist toma el nombre por defecto. Especifica la lista de rezagos en los que se van a agregar los términos AR. Los coeficientes de los términos a intervalos no listados se ponen a 0. Todos los desfases enumerados deben ser menores o iguales a nlag. Y no debe haber duplicados. Si no se especifica, el laglist se ajusta por defecto a todos los retornos 1 a nlag. Especifica el método de estimación a implementar. Los valores válidos de M son CLS (estimaciones de mínimos cuadrados condicionales), ULS (estimaciones de mínimos cuadrados incondicionales) y ML (estimaciones de máxima verosimilitud). MCLS es el valor predeterminado. Sólo se permite MCLS cuando se especifica más de una ecuación. Los métodos ULS y ML no son compatibles con modelos AR vectoriales por AR. Especifica que el proceso AR debe aplicarse a las variables endógenas en lugar de a los residuos estructurales de las ecuaciones. Autoregresión vectorial restringida Puede controlar qué parámetros se incluyen en el proceso, restringiendo a 0 aquellos parámetros que no incluye. Primero, use AR con la opción DEFER para declarar la lista de variables y definir la dimensión del proceso. A continuación, utilice llamadas AR adicionales para generar términos para las ecuaciones seleccionadas con variables seleccionadas en retrasos seleccionados. Por ejemplo, las ecuaciones de error producidas son las siguientes: Este modelo establece que los errores para Y1 dependen de los errores de Y1 y Y2 (pero no de Y3) en ambos rezagos 1 y 2 y que los errores para Y2 y Y3 dependen de Los errores anteriores para las tres variables, pero sólo con retraso 1. AR Macro Sintaxis para AR Restringido AR Un uso alternativo de AR se permite imponer restricciones en un proceso AR vector llamando a AR varias veces para especificar diferentes términos de AR y rezagos para diferentes Ecuaciones. La primera llamada tiene la forma general especifica un prefijo para que AR utilice en la construcción de nombres de variables necesarias para definir el proceso vector AR. Especifica el orden del proceso AR. Especifica la lista de ecuaciones a las que se va a aplicar el proceso AR. Especifica que AR no es para generar el proceso AR, sino que es esperar la información adicional especificada en las llamadas AR posteriores para el mismo valor de nombre. Las llamadas siguientes tienen la forma general es la misma que en la primera llamada. Especifica la lista de ecuaciones a las que deben aplicarse las especificaciones de esta llamada AR. Sólo los nombres especificados en el valor endolist de la primera llamada para el valor de nombre pueden aparecer en la lista de ecuaciones en eqlist. Especifica la lista de ecuaciones cuyos residuos estructurales rezagados se incluyen como regresores en las ecuaciones de eqlist. Solamente los nombres en el endolist de la primera llamada para el valor del nombre pueden aparecer en varlist. Si no se especifica, varlist por defecto es endolist. Especifica la lista de rezagos en los que se van a agregar los términos AR. Los coeficientes de los términos en retrasos no enumerados se establecen en 0. Todos los retornos enumerados deben ser inferiores o iguales al valor de nlag. Y no debe haber duplicados. Si no se especifica, laglist se ajusta por defecto a todos los retornos 1 a nlag. La macro MA La macro MA SAS genera instrucciones de programación para MODELO PROC para modelos de media móvil. La macro MA forma parte del software SAS / ETS y no se necesitan opciones especiales para utilizar la macro. El proceso de error de media móvil puede aplicarse a los errores de la ecuación estructural. La sintaxis de la macro MA es la misma que la macro AR excepto que no hay ningún argumento TYPE. Cuando está utilizando las macros MA y AR combinadas, la macro MA debe seguir la macro AR. Las siguientes instrucciones SAS / IML producen un proceso de error ARMA (1, (1 3)) y lo guardan en el conjunto de datos MADAT2. Las siguientes instrucciones PROC MODEL se usan para estimar los parámetros de este modelo usando la estructura de error de máxima verosimilitud: Las estimaciones de los parámetros producidos por esta ejecución se muestran en la Figura 18.61. Figura 18.61 Estimaciones de un proceso ARMA (1, (1 3)) Hay dos casos de la sintaxis para la macro MA. Cuando no se necesitan restricciones en un proceso MA vectorial, la sintaxis de la macro MA tiene la forma general especifica un prefijo para que MA utilice en la construcción de nombres de variables necesarias para definir el proceso MA y es el endolist predeterminado. Es el orden del proceso MA. Especifica las ecuaciones a las que se aplica el proceso de MA. Si se da más de un nombre, la estimación CLS se utiliza para el proceso vectorial. Especifica los rezagos en los que se van a agregar los términos MA. Todos los desfases enumerados deben ser inferiores o iguales a nlag. Y no debe haber duplicados. Si no se especifica, el laglist se ajusta por defecto a todos los retornos 1 a nlag. Especifica el método de estimación a implementar. Los valores válidos de M son CLS (estimaciones de mínimos cuadrados condicionales), ULS (estimaciones de mínimos cuadrados incondicionales) y ML (estimaciones de máxima verosimilitud). MCLS es el valor predeterminado. Sólo se permite MCLS cuando se especifica más de una ecuación en el endolist. MA Sintaxis de macros para movimientos restringidos de medios móviles Un uso alternativo de MA permite imponer restricciones a un proceso de MA vectorial llamando a MA varias veces para especificar diferentes términos de MA y rezagos para diferentes ecuaciones. La primera llamada tiene la forma general especifica un prefijo para que MA utilice en la construcción de nombres de variables necesarias para definir el proceso MA vector. Especifica el orden del proceso MA. Especifica la lista de ecuaciones a las que se aplicará el proceso de MA. Especifica que MA no es para generar el proceso MA sino que es esperar a que la información adicional especificada en las llamadas MA más recientes para el mismo valor de nombre. Las llamadas siguientes tienen la forma general es la misma que en la primera llamada. Especifica la lista de ecuaciones a las que se aplicarán las especificaciones de esta llamada MA. Especifica la lista de ecuaciones cuyos residuos estructurales rezagados se incluyen como regresores en las ecuaciones de eqlist. Especifica la lista de retrasos en los que se van a agregar los términos de la AM. Por San-qi Li, Chia-lin Hwang - IEEE / ACM Trans. Redes. 1993. Este trabajo, junto con 1 y 2, abre una nueva ventana para el estudio del rendimiento de colas en un entorno de entrada más rico y heterogéneo. Ofrece una forma única de entender el efecto de las estadísticas de entrada de segundo orden y de orden superior en las colas, y desarrolla nuevos conceptos de medición del tráfico, redes. Este trabajo, junto con 1 y 2, abre una nueva ventana para el estudio del rendimiento de colas en un entorno de entrada más rico y heterogéneo. Ofrece una forma única de entender el efecto de las estadísticas de entrada de segundo y alto orden en las colas y desarrolla nuevos conceptos de medición del tráfico, control de red y asignación de recursos para redes de alta velocidad en el dominio de la frecuencia. La técnica desarrollada en este artículo se aplica al análisis de la respuesta de la cola a los efectos individuales del espectro de potencia de entrada, bispectrum, trispectrum y distribución de estado estacionario de la tasa de entrada. Nuestro estudio proporciona evidencia clara de que de las cuatro estadísticas de entrada, el espectro de potencia de entrada es más esencial para el análisis de colas. Además, la potencia de entrada en la banda de baja frecuencia tiene un impacto dominante en el rendimiento de la cola, mientras que la energía de alta frecuencia en gran medida puede ser descuidada. La investigación reportada aquí fue apoyada por la NSF bajo la subvención NCR-9015757 y por el Programa de Investigación Avanzada de Texas bajo gr. Por Abdelnaser Adas. 1997. Los modelos de tráfico están en el centro de cualquier evaluación del desempeño de las redes de telecomunicaciones. Una estimación precisa del rendimiento de la red es fundamental para el éxito de las redes de banda ancha. Estas redes deben garantizar un nivel aceptable de calidad de servicio (QoS) a los usuarios. Por lo tanto, traff. Los modelos de tráfico están en el centro de cualquier evaluación del desempeño de las redes de telecomunicaciones. Una estimación precisa del rendimiento de la red es fundamental para el éxito de las redes de banda ancha. Estas redes deben garantizar un nivel aceptable de calidad de servicio (QoS) a los usuarios. Por lo tanto, los modelos de tráfico deben ser precisos y capaces de captar las características estadísticas del tráfico real. En este artículo examinamos y examinamos modelos de tráfico que se utilizan actualmente en la literatura. Se presentan modelos de tráfico tradicionales de corto alcance y no tradicionales de largo alcance. Se analizan el número de parámetros necesarios, la estimación de los parámetros, la trazabilidad analítica y la capacidad de los modelos de tráfico para captar la distribución marginal y la estructura de autocorrelación del tráfico real. N Figura 1. Modelo de estado finito para voz. Esta investigación fue apoyada en parte por la Fundación Nacional de Ciencias bajo la concesión NCR-9396299. Este artículo se basa en el informe técnico de Georgia Tech G. Delta Delta Delta OE p ae kGammap para k. Q (10) que es la misma ecuación de diferencia que (3), por lo tanto, la autocorrelación del ARMA (p q) disminuye exponencialmente. Un modelo ARMA se utiliza en -16-- para modelar el tráfico VBR. La duración de una trama de vídeo se divide igualmente en m intervalos de tiempo. El número de células en el intervalo de tiempo n es modelado por el siguiente proceso ARMA: X n OEX nGamma. Por Harry G. Perros. Y col. . En los últimos años se ha propuesto un número sustancial de sistemas de control de admisión de llamadas (CAC) para redes ATM. En este artículo, revisamos las características destacadas de algunos de estos algoritmos. Además, comparamos cuantitativamente el rendimiento de tres de estos esquemas. En los últimos años se ha propuesto un número sustancial de sistemas de control de admisión de llamadas (CAC) para redes ATM. En este artículo, revisamos las características destacadas de algunos de estos algoritmos. Además, comparamos cuantitativamente el rendimiento de tres de estos esquemas. Por Edward W. Knightly, Dallas E. Wrege, Jrg Liebeherr, Hui Zhang. 1995. El vídeo digital comprimido es uno de los tipos de tráfico más importantes en las futuras redes de servicios integrados. Sin embargo, un servicio de red que admite vídeo sensible al retraso impone muchos problemas, ya que las fuentes de vídeo comprimidas son de tasa de bits variable (VBR) con un alto grado de burstiness. En este papel. El vídeo digital comprimido es uno de los tipos de tráfico más importantes en las futuras redes de servicios integrados. Sin embargo, un servicio de red que admite vídeo sensible al retraso impone muchos problemas, ya que las fuentes de vídeo comprimidas son de tasa de bits variable (VBR) con un alto grado de burstiness. En este artículo, consideramos un servicio de red que puede proporcionar garantías deterministas sobre el rendimiento mínimo y el máximo retardo del tráfico de video VBR. Una creencia común es que debido a la ráfaga del tráfico de VBR, tal servicio no será eficiente y necesariamente resultará en la utilización baja de la red. Investigamos los límites fundamentales y las compensaciones al proporcionar garantías de rendimiento deterministas para el vídeo y usamos un conjunto de trazos de video comprimidos con MPEG de 10 a 90 minutos para su evaluación. Contrariamente a la sabiduría convencional, podemos demostrar que, en muchos casos, se puede proporcionar un servicio determinista al tráfico de vídeo, manteniendo al mismo tiempo un nivel razonable de utilización de la red. Lo primero conside. Por Kun-chan Lan, John Heidemann. 2002. La utilidad de las simulaciones y análisis depende en gran medida de buenos modelos de tráfico de red. Mientras que el tráfico de red cambia constantemente con el tiempo, los enfoques existentes suelen tardar años en recopilar la traza, analizar los datos para finalmente generar e implementar modelos. En este artículo, describimos. La utilidad de las simulaciones y análisis depende en gran medida de buenos modelos de tráfico de red. Mientras que el tráfico de red cambia constantemente con el tiempo, los enfoques existentes suelen tardar años en recopilar la traza, analizar los datos para finalmente generar e implementar modelos. En este artículo, describimos enfoques y herramientas que soportan la parametrización rápida de modelos de tráfico a partir de mediciones de redes en vivo. En lugar de tratar el tráfico medido como una serie de estadísticas, utilizamos los rastros para estimar el comportamiento del usuario final y las condiciones de la red para generar modelos de simulación de nivel de aplicación. También mostramos que las técnicas analíticas de escalado múltiple son útiles para depurar y validar el modelo. Para demostrar nuestros enfoques, desarrollamos modelos estructurales a nivel de fuente para el tráfico web y FTP y evaluamos su precisión comparando las salidas de la simulación con la traza original. También comparamos nuestro trabajo con la herramienta de generación de tráfico existente y mostramos que nuestro enfoque es más flexible en la captura de la heterogeneidad del tráfico. Por último, automatizamos e integramos el proceso desde el análisis de trazas hasta la validación de modelos para facilitar la parametrización de modelos a partir de nuevos datos. Por Kavitha Chandra, Amy R. Reibman. 1999. En este artículo se presenta un modelo de fuente para el tráfico de video de tasa de bits variable (VBR). Una cadena de Markov de estado finito se muestra para modelar con precisión un vídeo de una y dos capas de todos los niveles de actividad en una base por fuente. Nuestro modelo captura la dinámica de la fuente, incluyendo las correlaciones a corto plazo esenciales para st. En este artículo se presenta un modelo de fuente para el tráfico de video de tasa de bits variable (VBR). Una cadena de Markov de estado finito se muestra para modelar con precisión un vídeo de una y dos capas de todos los niveles de actividad en una base por fuente. Nuestro modelo captura la dinámica de la fuente, incluyendo las correlaciones a corto plazo esenciales para estudiar el desempeño de la red. Se demuestra que la técnica de modelado es aplicable tanto para vídeo codificado en H.261 como en MPEG2 de una variedad de niveles de actividad. El modelo de tráfico se muestra en un estudio de simulación para poder caracterizar con precisión tanto la ocupación de la memoria intermedia de fuente única en una amplia gama de tamaños de búfer y el comportamiento de multiplexación. El modelo de vídeo VBR también se utiliza para modelar la capa de mejora de vídeo SNR escalable de dos capas. Mostramos que la codificación de dos capas tiene ganancias de multiplexación estadística significativamente mejores que el video de una capa, particularmente cuando la red admite llamadas basándose en una caracterización de cubo con pérdidas. 1. de O. Rose, M. R. Frater. 1993. Se espera que el video de tasa de bits variable (VBR) sea una fuente importante de tráfico para la Red Digital de Servicios Integrados de Banda Ancha (RDSI-B). Para dimensionar la red, es necesario predecir el rendimiento de la red. Los modelos de tráfico se utilizan a menudo como una ayuda en este proceso, y muchos se han propuesto. Se espera que el video de tasa de bits variable (VBR) sea una fuente importante de tráfico para la Red Digital de Servicios Integrados de Banda Ancha (RDSI-B). Para dimensionar la red, es necesario predecir el rendimiento de la red. Los modelos de tráfico se utilizan a menudo como una ayuda en este proceso, y muchos se han propuesto como conveniente para el modelado de las fuentes video del VBR. Sin embargo, se requiere más trabajo en el área de verificación de la exactitud de los modelos, y poca comparación entre los modelos está disponible. En este trabajo, se presentan varios de estos modelos y se analizan sus propiedades, incluyendo su capacidad para predecir con exactitud diferentes aspectos del desempeño de la red, con énfasis en las estadísticas de pérdida celular. Finalmente, se pasa un tiempo revisando una serie de preguntas abiertas en el modelado de las secuencias de vídeo y su superposición, y el análisis de los sistemas de colas con este tipo de entrada. 1 Introducción Se espera que el video de velocidad de bits variable (VBR) sea una fuente importante de tráfico para Broadband Integrate. Por Marwan Krunz, Herman Hughes - En Proc. De la conferencia ACM SIGMETRICS / PERFORMANCE ampapos95. 1995. La compresión del video digital es el único medio viable para transportar video en tiempo real en tiempo real sobre redes BISDN / ATM. Los flujos de tráfico generados por los compresores de vídeo presentan patrones complicados que varían de un esquema de compresión a otro. En este trabajo investigamos la característica del tráfico. La compresión del video digital es el único medio viable para transportar video en tiempo real en tiempo real sobre redes BISDN / ATM. Los flujos de tráfico generados por los compresores de vídeo presentan patrones complicados que varían de un esquema de compresión a otro. En este artículo investigamos las características de tráfico de las secuencias de vídeo que se comprimen en base al estándar MPEG. Nuestro estudio se basa en 23 minutos de video obtenidos de una película de entretenimiento. Una particular importancia de nuestros datos es que contiene todos los tipos de marcos codificados, a saber: Intra-coded (I), Predicción (P), y Bidireccional (B) marcos MPEG. Describimos el comportamiento estadístico del flujo VBR utilizando histogramas y funciones de autocorrelación. Se desarrolla un procedimiento para determinar los instantes de un cambio de escena basado en los cambios en el tamaño de los fotogramas I sucesivos. Se encuentra que la longitud de una escena puede ser modelada por una distribución geométrica. Se desarrolla un modelo para una fuente de tráfico MPEG en el que se generan tramas. Mpression algoritmos. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un modelo de tráfico para un flujo de video codificado en MPEG. Se han propuesto varios modelos de tráfico para caracterizar las secuencias de vídeo comprimidas -2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 (véase también 14 para una encuesta). Los parámetros de estos modelos se obtuvieron haciendo coincidir ciertas características estadísticas de una secuencia de vídeo real y el modelo considerado. Em particular. Por F. Hbner. 1992. Consideramos un multiplexor ATM de capacidad finita en el dominio de tiempo discreto. El tráfico de entrada es la superposición del tráfico de diferentes clases. Cada clase está formada por un número de fuentes de entrada periódicas (por ejemplo, fuentes de VBR de voz o de forma) que son de la misma periodicidad. Se investiga la aut. Consideramos un multiplexor ATM de capacidad finita en el dominio de tiempo discreto. El tráfico de entrada es la superposición del tráfico de diferentes clases. Cada clase está formada por un número de fuentes de entrada periódicas (por ejemplo, fuentes de VBR de voz o de forma) que son de la misma periodicidad. Investigamos la función de autocorrelación y el espectro de densidad de potencia para mostrar las dependencias de tráfico en el proceso de salida del multiplexor. Derivamos una solución exacta para la función de autocorrelación y el espectro de densidad de potencia del proceso de salida del multiplexor cuando sólo se considera una clase de tráfico. Mostramos que el algoritmo para el multivibrador de capacidad finita también se puede aplicar para el caso de un multiplexor de infinitecapacity cuando el número de lugares de búfer se establece en un valor suficientemente grande pero finito. Por ejemplos numéricos se muestra que considerar las fuentes de entrada ON / OFF en lugar de las fuentes de entrada periódicas sólo conduce a cambios leves en la función de autocorrelación y que se conservan las características principales de la misma. Proponemos un análisis aproximado para más de una clase de tráfico de entrada que utiliza los resultados exactos para una clase de tráfico. The numerical results are compared to simulation results and are in good agreement. It turns out that the power density spectrum of the multiplexer output process can be used to determine how many sources of which periodicity deliver cells to the multiplexer input. Since the measurement of the power density spectrum can be performed by standard signal processing equipment the power density spectrum can be used for several control functions (e. g. routing, admission control) inside an ATM network. of packets. Gihr and Tran-Gia 3 have stated that the autocorrelation function is able to visualize process dependencies better than the Index of Dispersion of Counts (IDC). Grunenfelder et al. 4, -5--, 6, Helvik et al. 8, 9, Li et al. 11, 12, 13, and Ramamurthy and Sengupta 18, 19 have used the autocorrelation function for the description of more complex and realistic input tra c s.