Estimación de tráfico actual a partir de medidas de dispersión anteriores

Abstract

El objetivo de este trabajo es diseñar, desarrollar y describir un método que permita estimar el tráfico cruzado actual en un canal de comunicaciones, utilizando medidas anteriores de dispersión, generadas por paquetes de prueba que no congestionen el canal y aprovechando características particulares del tráfico. Para ello, se realizó una revisión bibliográfica sobre control de congestión, calidad de servicio (QoS), fractalidad, sistemas difusos y redes neuronales, para contar con herramientas que permitan abordar el problema de una forma adecuada. Con este fin, se utilizaron dos algoritmos desarrollados en trabajos anteriores en la Universidad Distrital. El primero de ellos, permite realizar predicción de tráfico, conociendo el comportamiento anterior de la traza. Esto exige tener medidas de tráfico, que generalmente no se tienen en una aplicación real. Sin embargo, es posible obtener estas medidas de forma indirecta, analizando los retardos entre la llegada de paquetes de prueba, generados por una fuente simulada. Este proceso, se conoce como estimación de tráfico, y es realizado por el segundo algoritmo utilizado en este trabajo.