Proactive management of MPEG traffic in ATM networks using time sequenced RLS filters
Notice bibliographique
Résumé
The capability of predicting VBR traffic can significantly improve the effectiveness of numerous management tasks such as dynamic bandwidth allocation and congestion control. This work demonstrates the applicability of time-sequenced adaptive filters in linear prediction of statistically multiplexed MPEG (Motion Pictures Experts Group) VBR (variable bit rate) video traffic. Time-sequenced adaptive filters allow for the cyclostationary nature of the input by periodically changing the filter and adaptation parameters. This predictor set up is ideal for predicting multiplexed MPEG traffic which has periodically recurring statistical properties and can be considered as a concatenation of PAR (periodic autoregressive) cyclostationary processes. The viability of the approach is illustrated through computer simulations. A number of half-hour long empirical MPEG-1 traces are multiplexed and, subsequently, the aggregated traffic is predicted. The RLS (recursive least squares) algorithm is used for adaptation. The results indicate that the RLS algorithm clearly outperforms the conventional LMS (least mean square) adaptive algorithm in terms of convergence speed and steady-state mean-square prediction error, and, hence, is a more suitable candidate for such an application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».