13、吞吐量最优的分布式概率媒体接入分析

吞吐量最优的分布式概率媒体接入分析

1. 引言

在当今的网络通信中，如何实现高效的媒体接入是一个关键问题。特别是在具有多路径中继（MPR）能力的网络中，控制概率接入的吞吐量性能备受关注。本文将围绕吞吐量最优的分布式概率媒体接入展开，深入探讨数据包排队延迟与突发性之间的关系。

2. 平均排队延迟与突发性的关系

2.1 实验参数设置

在研究平均排队延迟与突发性的关系时，设定了一系列参数：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| K | 5 |
| M | 10 |
| λS | 0.44 |
| E | {0, 1, · · · , K, fail} |

2.2 概率定义

• PB(m) 概率 ：定义 (PB(m) = (1 - \delta)^{m - 1}\delta) ，它表示某种与数据包生成相关的概率。
• PQ(n) 概率 ：定义 (PQ(n)) 为一个数据包进入队列时是队列中第 (n) 个的概率。若该数据包是当前突发中生成的第 (m) 个，那么发送器（TX）必须已经处理了前 (m - 1) 个数据包中的 (m - n) 个，并且使队列延迟了 (n - 1) 个时隙。其计算公式为：
  [
  PQ(n) = \sum_{m = n}^{\infty} PB(m) \binom{m - 1}{m - n} P_s^{m - n} (1 - P_s)^{n - 1} = \frac{(1 - \delta)^{n