Simulation results

這部份為了簡化模擬的複雜性，我們將所有的單位一律改為 timeslot，所以經過正

規化(normalize)之後，

Timeslot：70 bytes

Packet size：1 ~ 22 timeslots

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圖5.2 Mean delay variance vs. Loading

由圖 5.2 為固定 burstiness =5 ，分別比較 OLT 給予不同的籌碼大小 Q 所造成的

平均延遲(mean delay)影響。由於籌碼大小 Q 是 OLT 所給予的，會直接受到影響的就

是可送出的總封包數量，如果OLT 給予的籌碼太少會使得封包一直累積在 ONU 的佇

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列(Queue)裡面，每個封包都必須等待很久的時間才會送出去，因此會造成延遲(delay)

的大幅增加，除此之外，由於每個封包都無法得知需要等待多久才會被送出，因此每 個封包的延遲就會屬於不穩定的狀態，造成的平均延遲(mean delay)的快速增加。

所以 OLT 只給予籌碼 Q=11 是無法滿足隨著 ONU 負載(loading)逐漸的增加，當

Q 增加到 22 或 33 timeslots 的時候，可以發現平均延遲變異數(mean delay variance)會

大幅的下降，表示累積的籌碼已經足夠應付所有的封包，並且就算增加到44 timeslots

也不會再有更好的效能，所以之後模擬我們使用的籌碼大小Q 就為 33 timeslots。

圖5.3 burstiness = 5，Mean delay variance vs. Load

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圖5.4 burstiness = 10，Mean delay variance vs. Loading

由於使用了 Dual DRR 演算方法，每個 ONU 都有最長的等待再次傳送時間，所以

彼此封包的延遲差異均不會很大，所以可以讓平均延遲變異數(mean delay variance)增

加的速度較為緩慢。

由圖 5.4、圖 5.5 可以看出隨著 burstiness 的增加，改善的情形會變的更明顯，這

是由於越高的 burstiness 代表相同的封包數量，但是會在越短的時間內到來，因此更

加容易發生要等待很久的時間才可以再次送出封包，所以透過Dual DRR 限制每次傳

送的封包數量，可以讓每個 ONU 都公平的獲得頻寬。最後再看的是每次可以從 DC

拿取的籌碼 Q2 大小分別為 5Lmax、7Lmax、9Lmax，代表每次最多所允許送出的封包數 量為(Q2 + Lmax )，當 Q2取的值太小會讓每次得到的頻寬太少，但是每個ONU 的等待

傳送時間會變小，所以Q2 的取捨是個比較尷尬的議題，原則上取Q2= 7 Lmax 會是個

較好的選擇，由於Q2 =9 Lmax 改善情形已經不大，這部份在之後的圖還會有更進一步

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的說明。

最後我們在考慮一種情況，就是假設在一個 timeslot 之間，可以產生的封包數目

是超過一個以上，這種產生的封包數目我們稱為 Batch，產生封包數目的方法使用

Geometric generation，下面的圖我們假設 Batch = 10，表示做多一次產生的封包數目等

於10。

Mean delay Dual DRR,Q2 = 5

Dual DRR,Q2 = 7 Dual DRR,Q2 = 9 DRR non set zero DRR

圖5.5 burstiness = 16，batch =10，Mean delay vs. Load

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圖5.6 burstiness = 16，batch =10，Mean delay variance vs. Load

圖5.7 burstiness = 21，batch =10，Mean delay vs. Load

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圖5.8 burstiness = 21，batch =10，Mean delay variance vs. Load

圖5.9 burstiness = 80，batch =10，Mean delay vs. Load

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圖5.10 burstiness = 80，batch =10，Mean delay variance vs. Load

由於加了 Batch 的情況，代表 ONU 所看到的封包數目會更加的極端，也就是原

本佇列(Queue)是屬於空的狀態，但是可能在下一次看到時就會是許多封包塞滿佇列

(Queue)的情況，對公平的分配頻寬來說又是一項更嚴苛的挑戰，從圖 5.7 到圖 5.10 可

以看出，DRR 和 Dual DRR 兩種演算方法的平均封包變異數(mean delay variance)差距

變得更加明顯，尤其是在負載(loading)等於 0.5 就可以開始看出變化，表示加了 Batch

之後traffic bursty 的情況更為嚴重，透過 Dual DRR 演算方法限制的最大上傳頻寬，

即可將不同封包的延遲差距給降低。

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