Nowe metody modelowania samopodobnego ruchu w sieciach w oparciu o procesy Poissona z Markowską modulacją

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.

---

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.