Performance Analysis of M2M Traffic in LTE Network Using Queuing Systems with Random Resource Requirements


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We analyze a multiserver queuing system, in which customers require a server and a certain amount of limited resources for the duration of their service. For the case of discrete resources, we develop a recurrence algorithm to evaluate the model’s stationary probability distribution and its various stationary characteristics, such as the blocking probability and the average amount of occupied resources. The algorithm is applied to analysis of M2M traffic characteristics in a LTE network cell. We derive the cumulative distribution function of radio resource requirements of M2M devices and propose a sampling approach in order to apply the recurrence algorithm to the case of continuous resources.

Об авторах

E. Sopin

Applied Probability and Informatics Department, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University),

Автор, ответственный за переписку.
Email: sopin_es@rudn.university
Россия, Moscow, 117198

K. Ageev

Applied Probability and Informatics Department, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University),

Email: sopin_es@rudn.university
Россия, Moscow, 117198

E. Markova

Applied Probability and Informatics Department, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University),

Email: sopin_es@rudn.university
Россия, Moscow, 117198

O. Vikhrova

Applied Probability and Informatics Department, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University),

Email: sopin_es@rudn.university
Россия, Moscow, 117198

Yu. Gaidamaka

Applied Probability and Informatics Department, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University),

Email: sopin_es@rudn.university
Россия, Moscow, 117198

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).