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在现实生活中，人的行为通常是具有相关性的。在进行完某一项行为后下一项行为通常与之前的行为有关。在通讯模型中发射与传输的行为也具有很强的相关性。信源产生的信号与信道的状态都具有相关性的。因此具有相关性的模型能更好的刻画整个通讯系统。 自从Glenbe首次提出负顾客的概念到现在，负顾客已经被应用到不同的排队模型中，包括M/M/1排队模型，M/G/1排队模型和GI/M/1排队模型等。在第一个模型中我们研究了含有相关性到达的正负顾客的MMBP/Geo/1离散时间排队模型，分析了到达率等系统参数对系统运行指标的影响。其中不同的系统运行状态构成了Markov链中的多个状态。 然后我们考虑了具有最大重传次数限制的第二类Hybrid ARQ(AutomaticRepeat reQuest)通信系统。在这个系统中，数据包进行编码后通过信道进行传输，由于信道的不稳定性，在编码发射的过程中，可能会发生错误。HARQ中的检错和纠错机制可以提高系统传输的正确率，但无法做到全部纠错。当编码在接收端检验出错误但无法纠错的时候，接收端会向发射端反馈负信号，要求该数据包重传。当重传次数超过限定的最大重传次数时，发射端会放弃该数据包，发射一个新的数据包。不同的发射状态也构成N状态的Markov链。通过对其进行建模分析，可以得到系统的性能分析。最后我们考虑了具有相关性的Gilbert-Elliot信道下的具有最大重传次数限制的第二类Hybrid ARQ通信系统。经典的Gilbert-Elliot信道有“好”、“坏”两个状态，信道会有记忆性的在两个状态间进行转换。这样的假设可以使HARQ模型更加符合实际情况。 在对系统模型进行求解的过程中，我们运用了母函数，QBD等计算方法得到了系统的平均队长，丢包率，吞吐量等系统指标。并结合实际中的一些数据进行了数值分析和仿真实验。