Markov chains and decision processes for congestion avoidance and power control

par Balakrishna Jitendra Prabhu

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Eitan Altman et de Konstantin Avrachenkov.

Soutenue en 2005

à Nice .

  • Titre traduit

    Chaïnes de Markov et processus de décision markoviens pour le contrôle de congestion et de puissance


  • Résumé

    Cette thèse contient quelques applications des chaînes de Markov et des processus de décision markoviens pour la contrôle de congestion et de puissance. D'abord nous étudions le comportement de la taille de la fenêtre d'une source qui utilise l'algorithme MIMD. Nous montrons que le logarithme de la taille de la fenêtre suit une récurrence stochastique additive, et est une chaîne de Markov. Nous montrons aussi que le débit obtenu par une source est proportionnel à l'inverse de la probabilité de perte d'un paquet. Ensuite, nous analysons le processus de la taille de la fenêtre d'un algorithme de contrôle de congestion en temps continu. Nous pourvoyons des conditions sous lesquelles deux algorithmes ont le même comportement. Puis, nous étudions le processus de rapport de deux sources qui utilisent l'algorithme MIMD et qui partagent la capacité d'un goulot d'étranglement. Pour les sources hétérogènes, nous montrons que l'intensité du processus de perte de paquet doit être supérieure à une constante qui dépend des paramètres des algorithmes pour que l'indice d'équité s'améliore. Ensuite, nous présentons un modèle stochastique pour obtenir la distribution jointe du nombre instantané de paquets et sa moyenne mobile. Ensuite, nous étudions un problème de commande optimale en temps discret. Un appareil mobile veut transmettre des paquets et conserver son énergie en même temps. Nous montrons que la politique optimale est un contrôle à seuil. Enfin, par simulations, nous étudions le délai des flots TCP sur la voie descendante de l'UMTS lorsque deux politiques différentes de commutation de canaux sont utilisées.


  • Résumé

    This thesis is based on some applications of Markov chains and decision processes for congestion and power control. First, we study the behaviour of the window size of an MIMD congestion control algorithm when subject to different loss processes. We show that the logarithm of the window size follows an additive recursive equation, which can be modelled as a Markov chain. We also show that the throughput is inversely proportional to the packet loss probability. Next, we study a continuous time model for the window size of a general increase and instantaneous decrease congestion control algorithm. We provide conditions under which two congestion control algorithms have related window size behaviour. Next, we model the ratio of the instantaneous rates of two competing MIMD sessions. For heterogeneous sources, we show that the fairness index can be improved by introducing rate-dependent losses at an intensity which is greater than a threshold. We also study the bandwidth sharing between AIMD and MIMD sources under synchronous losses. Next, we model the instantaneous and the average queue sizes of a RED enabled queue as a non-homogeneous Quasi-Birth-Death process. In the limit when the averaging parameter goes to zero, we use singular perturbation find the joint distribution of the average and the instantaneousqueue sizes. A problem related to energy-delay tradeoff in a wireless device is studied next. In each slot, the device has to decide whether to transmit data or to leave the battery idle in order to increase the battery lifetime. Finally, through simulations we study the effect of two threshold based channel switching policies in UMTS.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (185 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 177-185. Résumés en français et en anglais

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