基于随机估计学习算法的ATM拥塞控制

在分析了目前的拥塞控制算法的基础上,将随机估计学习算法（SELA）和模糊逻辑的知识引入拥塞控制,提出了新的拥塞控制模型,对模型的信元丢失率进行了数学分析,得出了分析结果,利用语言（VB）进行了仿真程序的开发,并利用开发的仿真程序对系统的性能进行了仿真分析。     

自相似模型仿真ATM网络VBR视频源研究

仿真过程采用了一种新的异步传输模式（ATM）视频源建模方法，即长期相关性分析和自相似模型方法，使用了自相似模型中的分形高斯噪声（FGN）模型。FGN过程的产生采用了Hosking算法和反变换法。在仿真具体实现过程中改进了现有FGN模型仿真算法的不足，从而使产生的过程既充分考虑到实际可变比特率（VBR）视频源序列的长期相关性，又兼顾了序列的短期相关性，同时给出了仿真结果与实际源统计特性的比较和验证。比较结果表明，自相似模型是一种理想的VBR视频源模型。