Regression video traffic models in broadband networks النمذجة الانحدارية لحركة مرور الصور في الشبكات ذات النطاق الواسع

Abstract

يشهد العالم في الآونة الأخيرة تطورا هاما نحو انتشار شبكات الخدمات الرقمية المتكاملة ذات النطاق الواسع مثل شبكة النقل غير المتزامن والتي لها المقدرة على دعم تقنيات الصور الرقمية وستشكل هذه التقنيات والتي منها على سبيل المثال فيديو عند الطلب، فيديو المحادثة، فيديو الهاتف، فيديو البث، حركة مرورية هامة في هذه الشبكات وبالأخص الصور ذات البتات المتغيرة أصبحت نمذجة الحركة المرورية منذ ما يزيد على عقد من الزمان مجالا بحثيا نشيطا، حيث اقترحت العديد من النماذج الجيدة لحركة مرور الصور ذات البتات المتغيرة وسيركز هذا البحث بشكل رئيس على دراسة عدد من نماذج الانحدار والتي تحتوي على خليط من تعقيدات الصور وسنقسم نماذج الصور إلى نوعين الصور ذات الحركة البطيئة والصور ذات الحركة السريعة وفي كل نوع سنشير إلى المميزات الرئيسية، مع إعطاء وصف للنموذج وذكر لمزاياه وعيوبه وسنقدم بعض النتائج للخصائص الإحصائية ومقدرة النموذج على التنبؤ بكفاءة الصفوف لسلسلة صور منفردة ومتعددة

Recently there has been significant progress towards the deployment of broadband integrated services digital networks capable of flexibly supporting digital video technologies Digital video such as video on demand video teleconferencing video telephony and broadcast HDTV will constitute a major traffic component of these networks Statistical analysis and performance modeling of various types of video traffic are required to estimate network resources and predict the behavior of network under various conditions For over a decade there has been an enormous amount of interest and research in traffic modeling of compressed variablebitrate (VBR) video An important class of video models that has received much attention lately is regression models This paper presents a survey of state of the art of regression traffic studies that have been proposed in the literature to model a variety of video applications The video models will be classified into two classes teleconference video and full motion video In each class we will highlight the main features describe the underlying model and examine the advantages and limitations Where appropriate we also show some results of the statistical properties and the ability of the model to predict the queuing performance of a single and multiplexed video sequence