Andere Kunden interessierten sich auch für
![Sistema de detección de anomalías en el tráfico de red mediante minería de datos]( "Sistema de detección de anomalías en el tráfico de red mediante minería de datos")
Sistema de detección de anomalías en el tráfico de red mediante minería de datos41,99 €![Mejora de la seguridad en las redes inalámbricas]( "Mejora de la seguridad en las redes inalámbricas")
Mejora de la seguridad en las redes inalámbricas41,99 €![Modelado de Tráfico en Series de Tiempo para Redes de Datos]( "Modelado de Tráfico en Series de Tiempo para Redes de Datos")
Modelado de Tráfico en Series de Tiempo para Redes de Datos38,99 €![Optimización de tráfico en redes multiservicios]( "Optimización de tráfico en redes multiservicios")
Optimización de tráfico en redes multiservicios55,99 €![Enrutamiento multitrayectoria mediante algoritmos de flujo máximo para el tráfico de Internet]( "Enrutamiento multitrayectoria mediante algoritmos de flujo máximo para el tráfico de Internet")
Enrutamiento multitrayectoria mediante algoritmos de flujo máximo para el tráfico de Internet45,99 €![Modelação e Caracterização do Tráfego em Redes de Segurança Pública]( "Modelação e Caracterização do Tráfego em Redes de Segurança Pública")
Modelação e Caracterização do Tráfego em Redes de Segurança Pública32,99 €![Medidas y modelado del tráfico de red]( "Medidas y modelado del tráfico de red")
Medidas y modelado del tráfico de red26,99 €
La comunicación fiable y la interoperabilidad entre organismos de seguridad pública desempeñan un papel vital para la seguridad pública. Analizamos los datos de tráfico de una red de radiocomunicación troncalizada operada por el proveedor de servicios de red inalámbrica de seguridad pública EComm. Los datos de tráfico abarcan varios periodos de 2001, 2002 y 2003. Se crea un modelo OPNET para evaluar la utilización de los recursos de la red y localizar los cuellos de botella de la misma. Nuestro análisis puede utilizarse para abordar los problemas de congestión de la red existentes y futuros. También presentamos un análisis estadístico de los datos de tráfico. Examinamos la distribución estadística y la función de autocorrelación de los tiempos de llegada y retención de las llamadas durante varias horas de gran afluencia. Comprobamos que los tiempos de llegada de las llamadas dependen de la distancia y pueden modelarse con las distribuciones Weibull y gamma. Los tiempos de espera de las llamadas siguen la distribución lognormal y no están correlacionados. Estos resultados indican que los modelos Erlang tradicionales para el tráfico de voz pueden no ser adecuados para evaluar el rendimiento de las redes de radio troncales.