PROYECTO DOCENTE E - RiuNet

Capítulo 2. La gestión de recursos y su estudio analítico
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Sidi y Starobinski [SS97], concluyen que la suposición de tráfico de Poisson
es válida cuando el tráfico es homogéneo a lo largo de un número elevado
de células mientras que no lo es si se considera una red con pocas células
o con tráfico heterogéneo. Rajaratnam y Takawira [RT00, RT01] demuestran
también la condición suave del tráfico de handover y que la aproximación
poissoniana para este tráfico podría no ser válida cuando durante el trans-
curso de una sesión el terminal atraviesa un número alto de células, esto es,
cuando la movilidad es alta. Mediante un análisis aproximado que utiliza los
dos primeros momentos, demuestran que la aproximación poissoniana so-
breestima la probabilidad de bloqueo de los handovers. En [vDT03], Doorn
y Ta deducen formalmente los principales resultados que Rajaratnam y Ta-
kawira habían obtenido mediante un estudio numérico o empírico. Orlik y
Rappaport [OR01] abordan este asunto comparando tres escenarios distintos:
1) un grupo de siete células (una célula central, que es la célula en estu-
dio, y las seis del anillo circundante) al que la llegada de handovers desde
la periferia del grupo sigue un proceso de Poisson; 2) una célula aislada a
la que los handovers llegan según MMPP de dos estados ajustado a partir
del escenario anterior; 3) una célula central a la que llegan handovers según
un proceso de Poisson. A diferencia de otros trabajos, en este caso los re-
sultados demuestran que no existen diferencias significativas entre los tres
escenarios, principalmente cuando la carga es alta, lo que contrasta con las
conclusiones de [CL95]. El efecto que la distribución del tiempo de residencia
en una célula tiene en la distribución del tiempo entre llegadas de handover
se trata en [ZC99] considerando tanto el escenario sin bloqueo como el es-
cenario en que sí hay bloqueo. La conclusión principal es que si el tiempo
de residencia en una célula sigue una distribución Gama —suposición que
está avalada por diferentes estudios como se verá mas adelante— con una
varianza alta, el tráfico de handover no se puede caracterizar mediante un
proceso de Poisson. Motivados por los trabajos antes citados, en [DTL03] los
autores estudian un sistema en el que el tiempo entre llegadas de los han-
dovers se modela mediante una distribución de Erlang o hiperexponencial.
Los parámetros de interés para las prestaciones del sistema se comparan con