Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2012 |
Autor(a) principal: |
Igor Kadota |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2198
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Resumo: |
Many schemes that aim to tune the IEEE 802.11e EDCA transmission parameters have been proposed in the literature. Based on them, we notice that the knowledge of the numbers of active transmission queues of each Access Category has an important role in modeling and optimizing the network. In this dissertation, we propose a simple and standard-compliant mechanism that processes easily obtained traffic measurements into a novel Extended Kalman Filter (EKF) to obtain estimates of those numbers. For validating the filter, we simulate an EDCA network that uses a dynamic throughput optimization scheme requiring knowledge of the numbers of active queues of each Access Category. We compare the performance results when the optimizer is fed with estimates of the EKF (practical setting) and when the inputs are the exact numbers of active queues (ideal setting). We find out that the filter is precise and accurate enough to match closely the ideal performance. |