RTU Research Information System
Latviešu English

Publikācija: Self-Similar Traffic Parameter Analysis for Network Performance Improvement by Using Real-Time Discrete Wavelet Transform

Publication Type Doctoral Thesis
Funding for basic activity Unknown
Defending: 05.05.2016 16:15, Āzenes iela 12, aud. 2-38
Publication language Latvian (lv)
Title in original language Sevlīdzīgā trafika parametru analīze tīkla veiktspējas paaugstināšanai, pielietojot reāllaika diskrēto veivletu transformāciju
Title in English Self-Similar Traffic Parameter Analysis for Network Performance Improvement by Using Real-Time Discrete Wavelet Transform
Field of research 2. Engineering and technology
Sub-field of research 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information and communication engineering
Authors Elans Grabs
Keywords Trafika sevlīdzīgums, Hersta parametrs, Diskrētā veivletu transformācija, Reāllaika apstrāde
Abstract Darbā tika izstrādāti algoritmi mikroprocesoru/mikrokontrolieru sistēmām, kas veic diskrēto veivletu transformāciju ar filtru bankām reāllaikā un novērtē pēc iegūtajiem transformācijas koeficientiem procesa sevlīdzīguma mēru - Hersta parametru. Tādus algoritmus var realizēt maršrutētājos, lai novērtētu ienākošā tīkla trafika parametrus ar mērķi klasificēt dažādus trafikus un apkalpot šīs dažādas klases ar dažādiem QoS parametriem. Diskrētās veivletu transformācijas algoritms var būt pielietojams arī citos uzdevumos, kas nav saistīti ar trafika pētījumiem un kur ir jāveic transformācija pēc iespējas īsākā laika intervālā.
Abstract in English The algorithms presented in the Doctoral Thesis have been designed for microprocessor/microcontroller systems, which can perform discrete wavelet transform in real-time with filter banks and estimate from transform coefficients the magnitude of process self-similarity - the Hurst parameter. Such algorithms can be implemented in routers in order to evaluate the parameters of incoming network traffic and classify different types of traffic with further separate QoS service of these traffic types. Discrete wavelet transform algorithm can be applied in other tasks as well, which are not related to traffic analysis and require evenly time-distributed processing time of minimal value.
Reference Grabs, Elans. Self-Similar Traffic Parameter Analysis for Network Performance Improvement by Using Real-Time Discrete Wavelet Transform. PhD Thesis. Rīga: [RTU], 2016. 200 p.
Full-text Full-text
Summary in English Summary in English
ID 22069