Modeling and stability analysis of fair rate calculation in resilient packet rings
Notice bibliographique
Résumé
Resilient packet ring (RPR), which is standardized as IEEE 802.17, is a new medium access control (MAC) protocol for high-speed metro-area ring networks. RPR supports spatial reuse and, therefore, maintaining fairness among different nodes in accessing the ring bandwidth is a challenging task in RPR. In order to achieve fairness among nodes, a fairness algorithm is employed at each RPR node. When a node is not given access to the ring it becomes congested. In this case, the fairness algorithm calculates and advertises a fair rate to all upstream nodes contributing to the congestion point. Consequently, the congested node will be able to add its local traffic to the ring. In this paper, we develop an analytical model for fair rate calculation in the standard RPR fairness algorithm in the parking lot scenario. We first ignore the link propagation delay and model the system using a non-linear discrete-time low-pass filter. We, then, consider the link propagation delay and develop a more realistic model. We verify our model by simulation results and analyze the convergence of the fairness algorithm. Further, the effect of various parameters on the convergence time is investigated. Finally, we determine the low-pass filter coefficient in order to ensure that the convergence time of the algorithm in the parking lot scenario is within its minimum range.
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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 ».