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Estimation of Current Traffic Matrices from Long-Term Traffic Variations Estimativa de matrizes de tráfego atuais a partir de variações de tráfego de longo prazo

Yuichi OHSITA, Takashi MIYAMURA, Shin'ichi ARAKAWA, Eiji OKI, Kohei SHIOMOTO, Masayuki MURATA

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Resumo:

A obtenção de matrizes de tráfego atuais é essencial para métodos de engenharia de tráfego (TE). Como é difícil monitorar matrizes de tráfego, vários métodos para estimá-las a partir das cargas dos links foram propostos. Os modelos utilizados nestes métodos, entretanto, são incorretos para algumas redes reais. Assim, também foram propostos métodos que melhoram a precisão da estimativa alterando as rotas. No entanto, os métodos existentes para estimar a matriz de tráfego através da mudança de rotas só podem capturar variações de longo prazo e não podem obter com precisão as matrizes de tráfego atuais. Neste artigo, propomos um método para estimar matrizes de tráfego atuais que utiliza mudanças de rota introduzidas por um método TE. Neste método, primeiro estimamos as variações de tráfego de longo prazo usando as cargas de link monitoradas em momentos anteriores. Em seguida, ajustamos as variações estimadas de longo prazo para que se ajustem às cargas atuais do link. Além disso, quando as tendências de variação do tráfego mudam e as variações estimadas de longo prazo não correspondem ao tráfego atual, nosso método detecta incompatibilidades. Então, para capturar as variações atuais do tráfego, o método reestima as variações de longo prazo após remover os dados monitorados correspondentes ao tráfego ponta a ponta que causa as incompatibilidades. Avaliamos nosso método por meio de simulação. Os resultados mostram que nosso método pode estimar as matrizes de tráfego atuais com precisão, mesmo quando algum tráfego de ponta a ponta muda repentinamente.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E92-B No.1 pp.171-183
Data de publicação
2009/01/01
Publicitada
ISSN online
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.E92.B.171
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Network

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