在無線非同步傳輸模式網路中應用固定式及可調式模糊類神經佇列臨界值法則於容量配置上

Abstract

近年來提出了一種可提供整合了多種通訊服務於一個無線傳輸界面，並 使用非同步傳輸模式為其骨幹的無線非同步傳輸模式網路。在本篇論文中 我們研究這種系統網路中的緩衝管理及容量指派策略。在論文的前半我們 提出了一種固定佇列長度臨界值指派法則，並顯示了這種法則在無線非同 步傳輸模式的環境下仍較其他法則為優。因為在無線非同步傳輸模式的系 統中，網路提供了多種媒體的服務，使得訊務量呈現了相當程度的不確定 性。 網路端最好能提供一種可隨網路狀況調整參數的智慧型佇列長度臨 界值控制器。在最近的發展趨勢中，模糊邏輯系統被廣泛的運用在處理非 同步傳輸模式網路的控制系統上。同樣的，類神經網路也被成功的應用於 解決訊務控制的問題。在論文的後半部我們提出了一種可調式模糊類神經 法則控制器，這種方法不同於先前所提出的固定式佇列長度臨界值方法， 而可可根據網路中語音及數據的訊務狀況來適應性的調整系統參數。這種 應用模糊類神經網路的控制器可較其他法則及我們先前所提的固定式控制 器降低系統整體的訊務丟失率。 Recently, a wireless ATM network is proposedwhich integrate different services to provide person-to-person communicationsin the same air interface and using ATM network as its backbone.For a wireless ATM network, in this paper we study the design of its buffermanagement and capacity assignment strategy.We first propose a fixed optimal queue-length-threshold (QLT) scheduling policyfor the buffer management and capacity assignment. And we show this QLT policy still outscore other policies suchas priority policy in a wireless ATM environment.Owing to the traffic fluctuation in a wireless ATM network system providingmultimedia services, the ATM network had better possess an intelligentQLT controller that can adaptively adjust parameters of QLT.Recently, fuzzy logic system have been widely applied to deal with controlrelated problems for ATM networks. Neural networks, like fuzzy logic controlsystems, have been successfully applied to cope with traffic control related problems. Different from the fixed QLT policy we mentioned above,we propose a neural fuzzy QLT (NFQLT) which can adjust the trafficparameters adaptively according to the status of voice and data traffic.The results show that applying the adaptive NFQLT can decrease thecombined total lost probability than the fixed QLT and other policies.