Artykuł omawia nowe metody modelowania ruchu samopodobnego z wykorzystaniem procesów Poissona z markowską modulacją. Przedstawione zostały metody badania i oceny samopodobieństwa oraz wyniki dopasowania wygenerowanego ruchu samopodobnego do rzeczywistych danych z zachowaniem długoterminowych zależności.
EN
This paper describes a new method of modeling self-similar data traffic in computer networks using Markov Modulated Poisson Process (MMPP). This method matches both the autocovariance and distribution of the source process.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.