Generalization of Formulas for Queue Length Moments under Nonordinary Poissonian Arrivals for Batch Queues in Telecommunication Systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

We propose an approach for generalization of formulas previously obtained by the authors for the first and second queue length moments in a queueing system with a nonordinary Poissonian arrival flow, single server, and constant service time to the case of a variable service time. The service time is assumed to be a random variable with a finite set of values. This model is adequate for a vast class of batch transmission systems, since the batch transmission time in real-world systems can take only finitely many values.

About the authors

B. Ya. Likhttsinder

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: b.lihtcinder@psuti.ru
Samara, Russia

A. Yu. Privalov

Korolyov Samara National Research University; Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Author for correspondence.
Email: privalov1967@gmail.com
Samara, Russia; Samara, Russia

References

  1. Лихтциндер Б.Я., Привалов А.Ю., Моисеев В.И. Неординарные пуассоновские модели трафика мультисервисных сетей // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 1. С. 71–79. https://www.mathnet.ru/ppi2392
  2. Лихтциндер Б.Я. Трафик мультисервисных сетей доступа (интервальный анализ и проектирование). М.: Науч.-тех. изд-во «Горячая линия – Телеком», 2019. 3. Yunhua R. Evaluation and Estimation of Second-Order Self-similar Network Traffic // Comput. Commun. 2004. V. 27. № 9. P. 898–904. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2004.02.003
  3. Privalov A.Yu., Tsarev A. Analysis and Simulation of WAN Traffic by Self-similar Traffic Model with OMNET // Proc. 10th Int. Wireless Communications and Mobile Computing Conf. (IWCMC’2014). Nicosia, Cyprus. Aug. 4–8, 2014. P. 629–634. https://doi.org/10.1109/IWCMC.2014.6906429
  4. Mill´an Naveas G., San Juan Urrutia E., Vargas Guzm´an M. A Simple Multifractal Model for Self-similar Traffic Flows in High-Speed Computer Networks // Comp. y Sist. 2019. V. 23. № 4. P. 1517–1521. https://doi.org/10.13053/cys-23-4-2831
  5. Вишневский В.М., Дудин А.Н. Системы массового обслуживания с коррелированными входными потоками и их применение для моделирования телекоммуникационных сетей // Автомат. и телемех. 2017. № 8. С. 3–59. https://www.mathnet.ru/rus/at14562

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».