Abstract-I detta papper, studerar vi (Q > x), svansen av steady-state kön längd fördelning på en höghastighets multiplexer. I synnerhet fokuserar vi på fallet när den sammanlagda trafiken till multiplexer kan kännetecknas av en stationär Gaussian process. Vi tillhandahåller två asymptotiska övre gränser för svansens sannolikhet och ett asymptotiskt resultat som betonar betydelsen av den dominerande tidsskalan och den maximala variansen. En av våra gränser är i en enda exponentiell form och kan användas för att beräkna en övre gräns till den asymptotiska konstanten. Men vi visar att denna gräns, att vara av en enda exponentiell form, kanske inte exakt fånga svans sannolikhet. Vårt asymptotiska resultat på vikten av den maximala variansen och vår omfattande numeriska studie på en känd nedre gräns motiverar utvecklingen av vår andra asymptotiska övre gräns. Denna gräns uttrycks i termer av den maximala variansen för en Gaussisk process, och möjliggör en korrekt uppskattning av svansens sannolikhet över ett brett spektrum av kölängder. Vi tillämpar våra resultat på Gaussian såväl som multiplexade icke-gaussianska ingångskällor, och validerar deras prestanda via simuleringar. Där det är möjligt har vi genomfört vår simuleringsstudie med hjälp av viktiga provtagningar för att förbättra dess tillförlitlighet och effektivt fånga sällsynta händelser. Vår analytiska studie är baserad på extremvärdesteori, och skiljer sig därför från de tillvägagångssätt som använder traditionella Markovian och Large Avvikelser tekniker. Index Terms-Asymptotic övre gräns, Gaussian process, kö längdfördelning, stark asymptotik.
En metod som använder den maximala variansen asymptotic (MVA) övre gräns för att beräkna en övre gräns för buffert svans fördelningen i en kö med Gaussian ingångstrafik föreslogs REF.
A central-limit-theorem-based approach for analyzing queue behavior in high-speed networks
{'venue': 'IEEE/ACM TRANSACTIONS ON NETWORKING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}