Validité du modèle de Neyman pour les processus d’erreurs sur des liaisons numériques à 2 et 140 Mbit/s

Testing Neyman’s model for error performance of 2 and 140 Mbit/s line section

Analyse

Cet article décrit une campagne de mesures de la qualité de transmission sur 78 sections de lignes, placées dans des conditions normales d’exploitation, au débit de 2 et 140 Mbit/s. La méthode du chi-deux est utilisée pour tester la validité du modèle de Neyman à deux paramètres, pour représenter le processus d’apparition d’erreurs en transmission numérique. Différentes méthodes d’estimation des paramètres ont été analysées. L’influence du choix de l’unité de temps pour l’estimation des paramètres a été mise en évidence. Les résultats obtenus conduisent à rejeter le modèle de Neyman pour la plupart des liaisons présentant un nombre significatif d’erreurs.

Abstract

This paper describes the measurements of the error performance of 78 line sections, under usual working conditions, operating at 2 and 140 Mbit/s. The chisquare method is used to test the validity of the twoparameter Neyman model for representing the error performance process in digital transmission. Several parameter estimation methods are investigated. The effect of the unit of time on these estimations is considered. The conclusions are to reject the Neyman model for most of the observed links which have a significant number of errors.

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Becam, D., Brigant, P., Cohen, R. et al. Validité du modèle de Neyman pour les processus d’erreurs sur des liaisons numériques à 2 et 140 Mbit/s. Ann. Télécommun. 40, 17–25 (1985). https://doi.org/10.1007/BF03006834

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Mots clés

  • Transmission numérique
  • Expérimentation
  • Qualité transmission
  • Test statistique
  • Test khi carré
  • Modèle stochastique
  • Erreur transmission
  • Estimation paramètre
  • Paquet erreur
  • Processus Poisson

Key words

  • Digital transmission
  • Experimentation
  • Transmission performance
  • Statistical test
  • Chi square test
  • Stochastic model
  • Transmission error
  • Parameter estimation
  • Error burst
  • Poisson process