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研究生:楊旺財
研究生(外文):Yang, Wang-Tsai
論文名稱:分封式語音與資料流程之最佳MMPP模式
論文名稱(外文):Optimization of Multi-state Markov-modulated Poisson Process on Packetized Voice and Data Streams
指導教授:黎廣福黎廣福引用關係
指導教授(外文):Li Kwang-Fu
學位類別:碩士
校院名稱:東海大學
系所名稱:數學系
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:35
中文關鍵詞:
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本文中, 我們繼續探討 statistical multiplexer 之功效。
進入 statistical multiplexer 之流程是由語音和資料以分封式重疊之
方式組成。 因為重疊式流程是一種極難分析探討之流程, 因此我
們借助於近似的流程方法。 本文將延用 two-state
MMPP 流程來近似重疊式流程, 該方法
是由 H. Heffes 和 D. M. Lucantoni 於 1986 年提出。 根據此法
本文將提出一個方法來決定有關於 two-state MMPP
流程中之一重要參數 t2。

並且提出有關 n-state MMPP 流程來近似重疊流程所展現之特性。


In this paper, we continue to study the performance of a
statistical multiplexer whose inputs consist of a
superposition of packetized voice sources together
with data traffic. Since the superposition arrival process is an
extremely difficult model to analyze
exactly, we resort to approximation. In particular,
we adopt two-state Markov modulated Poisson process (MMPP) to
emulate the superposition arrival
process, it was developed by H. Heffes and D. M. Lucantoni
\cite{aaa}, and provide a scheme to determine the time
t2, which is
a parameter value that the third moment of the number of
arrivals will be defined over the interval (0,t2) for
the two-state MMPP.

Also we provide several interesting properties on an n-state
MMPP.

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