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El manejo de los recursos de ancho de banda en un sistema WATM se vuelve más crítico que en ATM, debido a la escasez de estos y a lo menos confiable que es el medio de transmisión. Por lo tanto, se requieren mecanismos de control de tráfico y congestión más seguros que los usados en ATM. Este trabajo de investigación está dedicado al desarrollo de un planificador (Scheduler) de ATM Inalámbrico basado en la predicción de tráfico, usando redes neuronales artificiales, a la entrada de un Switch ATM para controlar y conformar el tráfico en la conexión de salida (enlace inalámbrico) del mismo Switch y con ello disminuir las condiciones de congestionamiento provocadas principalmente por el tráfico en forma de ráfagas de los servicios ABR y VBR de tiempo real y de tiempo no real. Se han considerado los mecanismos de Control de Admisión de Conexiones, el Control de Flujo ABR y la aplicación de retardos de celda para el manejo de la ocupación del buffer de la cola de salida del Switch; controlando y conformando el tráfico de salida, reduciendo las condiciones de congestionamiento y mejorándose la distribución de utilización de ancho de banda del enlace inalámbrico entre los servicios VBR y ABR.

Palabras clave: ATM, inalámbrico, WATM, planificador, red neuronal artificial, neuroplanificador, predicción de tráfico, conformación de tráfico, tráfico de tiempo real, VBR, ABR, control de flujo, control de tráfico, control de congestión, CAC, control de admisión de conexiones, Hydragyrum, simulación, calidad de servicio, QoS y ocupación del buffer.
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Universidad Autónoma del Estado de México
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Versión 3.0 | 2018
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