Taxa média ponderada exponencial tcp

160 160 Algoritmos de Adaptação TCP Antes de analisarmos os mecanismos para a adaptação multimídia, vale a pena explicar como o sistema atual sobrevive no todo para os fluxos de dados. É essencialmente conseguido degradando suavemente todos os desempenhos de forma suave à medida que a carga aumenta (em vez de bloquear o acesso) A Internet atual continua a funcionar. Isso é feito através de uma variedade de algoritmos de adaptação, tanto para dados como para aplicações multimídia. A adaptação em protocolos foi introduzida pela primeira vez em TCP em torno de 1988: 88. A adaptação no TCP é tanto para o tempo de ida e volta, de modo a ajustar dinamicamente os temporizadores de retransmissão para uma entrega confiável e da taxa de envio para se adaptar à taxa de transferência alcançável entre o remetente e o receptor (possível devido a estrangulamentos da rede ou receptor Problemas de desempenho da interface). As mesmas técnicas muitas vezes podem ser aplicadas em outros protocolos, em particular para serviços multimídia para operar ao longo do tempo variando os serviços de rede. A adaptação ao atraso no receptor pode ser usada para duas coisas: 1. Tampão de reprodução adaptável para facilitar a reprodução, de modo que um dispositivo de mídia de taxa fixa (por exemplo, dentro de uma varredura de quadro de vídeo único ou um dispositivo de áudio CBR estúpido) não fome de dados, ou Superação. 2. A sincronização de fluxos de diferentes fontes (timestamp) pode ser alcançada em um receptor. O primeiro deles é feito observando a variação do intervalo Inter-Arrival e calculando uma média móvel. É necessário lidar com o fato de que há variações no atraso da rede por duas razões: O outro tráfego faz com que a média a longo prazo varie. As explosões do próprio tráfego causam a própria demora para variar rapidamente. O algoritmo usual para isso é uma média móvel exponencial ponderada: suponha que medimos a hora de chegada para cada pacote (i th) como IAT i, então a média simples seria: soma i 1 n IAT i. Dividido pelo número de pacotes. Mas uma vez que a média não é corrigida, nós damos as medidas mais recentes muito mais peso do que as mais antigas, usando: Em outras palavras, damos maior crédito à última medida, e apenas 1 alfa para TODOS os anteriores . É apenas uma coincidência que a equação para uma média móvel e móvel para a estimativa de IAT seja a mesma que para a estimativa TCP RTT. Vale ressaltar, no entanto, que, em ambos os casos, o requisito é apenas que os relógios locais não se desviem com rapidez, de modo que a medição dos tempos sucessivos de chegada dos pacotes seja precisa com as anteriores, mas não é necessária sincronização do relógio. Isso às vezes não é usado, pois inclui todo o passado e, se houver uma mudança fundamental na rede (por exemplo, uma re-rotativa), um sistema que elimina rapidamente os pontos periféricos pode ser melhor. O papel de Henning Sculzrinnes sugere uma abordagem de filtro de passagem de banda para a estimativa de IAT médio. Com base em apenas a soma do menor de um conjunto de medidas recentemente, sobre o número deles. Uma vez que você tem um IAT médio. Então você pode calcular o buffer de reprodução atual necessário, uma vez que é aproximadamente o dobro da variação no interarrival. Dado dois fluxos, para sincronizar o seu playout em um receptor, precisamos saber o atraso de cada fonte para cada destino, e os deslocamentos do relógio no caso de os relógios nos dois (ou mais) remetentes estarem fora do passo com o receptor. Isso requer a troca de pacotes, incluindo cada declaração de remetentes do relógio atual de sua exibição. Suponha que o atraso em cada direção na rede seja o mesmo (e se você não for impossível resolver isso): 1. envie um pacote de s para d com o tempo de origem nele (t 1) e chega em d quando Ds clock lê t 2 2. envie o pacote de volta para s com t 1, t 2 e t 3, o tempo no relógio ds quando o envia 3. s recebe a resposta em t 4 pelo relógio. 4. se s e d tiverem relógios que diferem por deslocamento, e o atraso da rede é d e o deslocamento pode ser calculado de forma semelhante. Então, fazemos isso por vários passos, e mantém uma média e variância.9.2.0. Média exponencial dos pesos exponenciais Uma média móvel de pesos exponenciais é uma média que pesa as séries temporais observadas de forma desigual, com as observações mais recentes sendo ponderadas mais fortemente do que as observações mais antigas. Esta ponderação desigual é conseguida através de constantes de suavização que determinam quanto peso é dado a cada observação. Se m t-1 é a média móvel calculada para o primeiro t 8211 1 pontos na série x t então, dado o valor x t. A nova média móvel é encontrada como: Guia do usuário Conteúdo UNISTATreg é uma marca comercial registrada da UNISTAT Ltd. Windows, Word, Excel, Office são marcas registradas da Microsoft Corporation. Todas as outras marcas e nomes de produtos são marcas registradas de seus respectivos proprietários.