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1、分婁號(hào)UDC嶄扭二￡竺、70單何代碼]Q!!ATM上的視頻業(yè)務(wù)建模與性能分析李妍指導(dǎo)教師李肚祖職稱副教授學(xué)位授了r單位大連海事大學(xué)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩學(xué)科與專業(yè)通信與信息系統(tǒng)論文完成同期20062論文答辯同期2006，3答辯委員會(huì)主席ModelingandCharacteristicAnalysisofVideoTrafficonATMAbstractInBISDNbasedonATMavarietyoftrafficdataisdivide
2、dintocellsofconstantlengthandcarriesoutvariousprocessionssuchastransmissionandexchangeonnetworksInthesamenetworkavarietyoftraffictypesinintegratedfashionistheadvantagethatATMbringson，butitscostisthatismustbeusedtohandlew
3、ithvariousburstytraffictypesonnetworksAburstisstochasticpropertiesofvarioustrafficcells缸e鋤sSohowtocharacterizetheperformanceofeellstreamsonnetworksisaproblemItisnecessarytomodeltoreflectthestatisticalpropertiesofvideosou
4、rcesaccuratelyinordertostudyvideostreamstransmissionWestudyvideomodelsinthecontextofstatisticalmultiplexingInthispaperwediscussthreetypesofvideosourcemodels：aautoregressivemodel，aMarkov—modulatedfluidflowmodel，andaMarkov
5、modulatedPoissonprocessmodel(MMPP)TheautoregressivemodelisusefulinprovidingasimplerepresentationofcodedvideosourcestatisticsforsimulationsofnetworkbehaviorwithvideotramcappliedHoweverbecausetheautoregressivemodelforvideo
6、cannotreadilybeappliedtotheanalyticaldeterminationofbuffersizeortheequivalentdelaydeterminationsinbroadband，cell一，orpacketbasednetworks，OthermodelssuchasthefluidflowmodelorMMPPmodelsmustbeintroducedtoanalyzetheimpactofvi
7、deotramconnetworksTheapproachtomatchfirstandsecondmomentsofcompositeMarkovchainmodelandtllemeasuredstatisticisusedtotheFwstmodelstoanalyzethecharacteristicoflOSSprobabilitywhilethehistogramapproximationisusedtoMMPPmodelN
8、everthelessnodemodelcanadapttoalltheregionsofthebuffersizeSoweanalysisthesmallandlargebufferregion，usingtheterminology“cell’’and‘burst’region，respectivelyThehistogramapproximationofMMPPmodelisusedtocellregion，andthefluid
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