Performance Evaluation of a Self-Similar Model for Traffic on IEEE 802.11 Networks

Desde el descubrimiento de las propiedades fractales (“escalado”) del tráfico en las redes de conmutación de paquetes, se han realizado numerosos estudios y se ha detectado esta propiedad en diversas redes de datos. En esta investigación se evalúa experimentalmente un modelo basado en procesos autosimilares en redes 802.11, para la caracterización del tráfico de nivel 2. La validación del modelo se realiza en dos etapas. En la primera etapa, se obtienen las características estadísticas del tráfico real que cursa en la red. En la segunda etapa, se define una medida de desempeño la cual se aplica tanto a los datos reales obtenidos como al modelo evaluado para verificar el ajuste del desempeño del modelo al desempeño real de la red a través de simulación y cálculo de la correlación existente entre los desempeños real y propuesto por el modelo. Los resultados permiten evidenciar la existencia de una adecuada aproximación de las estimaciones realizadas a partir del modelo evaluado, generando un aporte significativo para el diseño, planificación y dimensionamiento de la capacidad de este tipo de redes, para las cuales en general se realiza el diseño, planificación y dimensionamiento solo basado en su cobertura y no necesariamente en la capacidad requerida dadas las restricciones de operación. Since the discovery of the traffic fractal properties ("scaling") in packet switched networks, there have been numerous studies and has been found this property in various data networks. This research evaluates experimentally a model based on self-similar processes in 802.11 networks, to characterize the Layer 2 traffic. Model validation is performed in two stages. In the first stage, we obtain the statistical characteristics of the actual traffic coursing on the network. In the second stage, we define a performance measure which applies to the actual data and the model tested to verify the performance of the model fit to the actual network performance through simulation and calculation of the correlation between actual performance and performance estimated by the model; generating a significant contribution to the design, planning and dimensioning of the capacity of this kind of networks, for which usually the design, planning and dimensioning takes place based only in coverage and not necessarily in the required capacity given the operation constraints