the Markov modulation poisson process MMBP with/without RED

资 源 简 介

the Markov modulation poisson process MMBP with/without RED

详 情 说 明

马尔可夫调制泊松过程（MMBP）是一种广泛应用于网络流量建模的随机过程。这种模型通过马尔可夫链来控制泊松过程的参数变化，能够更准确地描述网络流量的突发特性。

在考虑网络拥塞控制时，MMBP常被用来模拟数据包的到达过程。当与随机早期检测（RED）算法结合使用时，可以分析RED对网络性能的影响。RED通过在队列长度达到阈值前随机丢弃数据包，提前向发送方发出拥塞信号。

对于不带RED的MMBP系统，研究重点通常集中在队列长度分布和时延特性上。而引入RED后，则需要额外考虑丢弃概率与队列状态的动态关系。这两种场景下的性能分析为网络设计提供了重要的理论依据，特别是在流量控制和拥塞避免方面。