The main objective of this dissertation work is to study the performances of a bandwidth allocation strategy with state-dependent Bernoulli access for traffic controls in wideband integrated networks, and to optimize the control parameter of Bernoulli access probability in the strategy.
Integrated networks provide a common transmission facility which has a large amount of bandwidths to serve heterogeneous traffics of different characteristics. In order to allocate the available bandwidth to the various types of traffics in an efficient, flexible and fair manner, a bandwidth allocation strategy (i.e., static and dynamic allocation) is required.
For this purpose, we first studied a static bandwidth allocation strategy with state-dependent Bernoulli access (SDBA) for integration of wideband (WB) and narrowband (NB) traffics. In order to protect overloading of one traffic and to guarantee grade-of-service requirements for each type of traffics, the strategy has a number of features such as preemptive priority, specification of a cut off parameter and a movable boundary scheme, and utilizes the system states which consist of the amount of bandwidths occupied by the WB traffic and the number of NB messages waiting in the buffer. We applied the strategy in two environments. In the first environment, a channel capacity is divided by basic bandwidth units. In the second environment, instead of quantizing a channel capacity, the total bandwidth is divided into three regions. Several explicit formulas of the blocking probability of WB traffic and the mean waiting time of NB traffic were derived by using the matrix geometric method under the assumption that WB traffic is blockable and NB traffic is queueable. By numerical examples, we showed that this strategy shows better performance than other strategies which do not use the SDBA property, and can easily be adapted to a varying traffic load by changing the parameters of the cut off parameter and the queue thresholds.
Next, we studied a dynamic bandwidth allocation strategy. We applied a state-dependent Bernoulli access scheme to a packet transmission system with two separate buffers. We give probabilistically the packet transmission right to both classes of packets according to the system states. By numerical examples, we showed that there are performance tradeoffs between two classes of packets. When the packet arrival rate is not high, the performance measures are in the acceptable range, which cannot be obtained by using the fixed priority scheme.
Finally, we optimized the Bernoulli access probability (BAP) in the static bandwidth allocation strategy with SDBA under the given constraints. We extended BAP for all system states. That is, application of BAP was extended from blocks of system state to each system state. In order to optimize BAP, we reduced an infinite number of balance equations to a finite number of balance equations by applying Beut's matrix geometric method. And then, we converted the nonlinear programming problem into a linear programming problem by introducing a new variable. By numerical examples, we obtained the maximum utilization under the given constraints, and showed that the maximum utilization increases as the queue thresholds increase.
본 논문에서는 광대역 망의 대역폭을 서로 다른 특성을 가진 이종의 traffic에 효율적으로 할당하는 대역폭 할당 방식의 성능을 분석 하였고 그리고 주어진 조건하에서 최적화 하였다.
광대역 망에서는 넓은 대역폭을 가짐과 동시에 다양한 traffic을 수용한다. 이때 망의 자원을 효율적으로 할당하고 동시에 각 traffic의 요구 조건을 만족시키기 위해서는 적절한 대역폭 할당 방식이 요구된다.
이러한 필요성에 의해 본 논문에서는 먼저 광대역 및 협대역 traffic을 집적시키기 위한 정적(static) 대역폭 할당 방식에 대하여 연구하였다. 연구된 방식에서는 각각의 traffic에 할당되는 대역폭이 system의 상태에 따라 가변적으로 제어된다. 가변적 제어를 위하여 Bernoulli 접근 확률과 buffer threshold 그리고 cutoff 값이 사용되었다. 두 가지 모델에 대하여 위의 방식을 적용하였다. 처음 모델에서는 망의 대역폭을 다수의 기본 대역폭으로 분할하였고 두번째 모델에서는 분할하지 않았다. 이들 각각의 모델을 matrix geometric 방법으로 분석하여 협대역 호의 system 시간과 광대역 호의 blocking 확률 및 이들 두 값을 조합한 성능 척도를 구하였다.
다음으로 system의 상태에 따라 packet의 전송 권리를 확률적으로 부여하는 동적 (dynamic) 대역폭 할당 방식에 대하여 연구 하였다. 기존의 packet 전송 방식은 system의 상태에 무관하게 특정 class의 packet에 우선권을 부여 하였다. 이때 우선권이 없는 packet에 대해서는 congestion이 발생하여 packet 손실과 전송 지연 크게 된다. 그래서 동적 할당 방식에서는 system의 상태에 따라 전송 권리를 확률적으로 할당하여 packet 손실과 전송 지연을 개선 시켰다.
마지막으로 정적 대역폭 할당 방식하에서 주어진 조건을 만족하도록 Bernoulli 접근 확률을 최적화 하였다. 이때 무한개의 system 상태를 matrix geometric 방법을 사용하여 유한개의 상태로 대치 시켰다. 이로부터 비선형 최적화 모델을 구하였다. 그러나 비선형 모델은 최적화하기 어려우므로 변수 치환을 통하여 선형 최적화 모델로 변환 시킨후 주어진 조건을 만족 시키는 최적의 Bernoulli 접근 확률을 구하였다. 그때 최대 system 이용도가 현저히 개선 된 것을 보였다.
