Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Совершенствование метода оперативного распределения пропускной способности каналов мультисервисной сети с целью повышения эффективности их использования

Диссертация: Совершенствование метода оперативного распределения пропускной способности каналов мультисервисной сети с целью повышения эффективности их использования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При этом одной из самых больших технических проблем при передаче мультимедийных приложений по пакетным сетям является обеспечение гарантированного качества обслуживания (QoS). Повсеместное развитие мультисервисных сетей, как отмечается во многих источниках, сдерживает один недостаток сетей с КП — плохая приспособленность к передаче трафика реального времени. Однако влияние данного недостатка… Читать ещё >

Совершенствование метода оперативного распределения пропускной способности каналов мультисервисной сети с целью повышения эффективности их использования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Статистические характеристики, моделирование и обслуживание сетевого трафика
    • 1. 1. Основные характеристики трафика
    • 1. 2. Традиционные методы моделирования трафика
      • 1. 2. 1. Моделирование с использованием марковских случайных процессов. 20 1.2.2. Возобновляющиеся модели трафика
    • 1. 3. Методы моделирования самоподобного трафика
      • 1. 3. 1. Групповые марковские потоки (ВМАР)
      • 1. 3. 2. Пуассоновский процесс, управляемый марковским (ММРР)
      • 1. 3. 3. Моделирование с помощью on/off-источников
      • 1. 3. 4. Закон распределения Парэто
      • 1. 3. 5. а-устойчивые процессы
      • 1. 3. 6. Фрактальный точечный процесс
      • 1. 3. 7. Фрактальное броуновское движение
      • 1. 3. 8. Регрессионные модели трафика
    • 1. 4. Анализ методов обслуживания трафика
      • 1. 4. 1. Бесприоритетные алгоритмы обслуживания очередей
      • 1. 4. 2. Приоритетные методы обслуживания очередей
      • 1. 4. 3. Модель обслуживания очередей с подвижной границей
  • 2. Экспериментальное исследование и моделирование трафика мультисервисной сети
    • 2. 1. Постановка эксперимента
    • 2. 2. Результаты измерений и их обработки
    • 2. 3. Моделирование трафика мультисервисной сети
  • 3. Исследование методов обслуживания трафика мультисервисной сети
    • 3. 1. Исследование качества обработки пакетов при использовании методов обслуживания FIFO, PQ и CBWFQ для СМО M/M/1/N.W
    • 3. 2. Исследование качества обработки пакетов при использовании методов обслуживания FIFO, PQ и CBWFQ для СМО M/M/N/m
    • 3. 3. Дисциплина обслуживания на основе подвижной границы в узкополосных сетях ISDN и ее показатели качества обслуживания
    • 3. 4. Дисциплина обслуживания трафика мультисервисной сети на основе подвижной границы при интеграции двух типов нагрузки
    • 3. 5. Дисциплина обслуживания трафика мультисервисной сети на основе подвижной границы при интеграции трех типов нагрузки
    • 3. 6. Имитационное моделирование процесса адаптивного распределения полосы пропускания
  • 4. Оценка коэффициента Хэрста по экспериментальным данным
    • 4. 1. Методика выбора метода расчета коэффициента Хэрста с использованием теории нечетких множеств
    • 4. 2. Методика формирования экспертной оценки
    • 4. 3. Предсказание коэффициента Хэрста с помощью аналитического прогнозирования
      • 4. 3. 1. Характеристика методов предсказания
      • 4. 3. 2. Оценки аналитического предсказания
      • 4. 3. 3. Предсказание трафика

Анализ развития современных телекоммуникационных сетей показывает, что в настоящее время происходит постепенное преобразование телефонных сетей общего пользования (ТфОП) в мультисервисные на базе коммутации пакетов с целью организации единой информационной структуры и интеллектуальной среды [34]. Кроме того, на сети связи железнодорожного транспорта также появляются участки опытной эксплуатации мультисервисных сетей [64, 100, 116].

Мультисервисная сеть связи — это единая телекоммуникационная инфраструктура для переноса/коммутации трафика произвольного типа (видео, голос, данные), порождаемого взаимодействием потребителей и поставщиков услуг связи с контролируемыми и гарантированными коэффициентами трафика, уровнем качества и конфиденциальности, свойственными каждому виду услуг [32].

В «Концептуальных положениях по построению мультисервисных сетей на ВСС России» [48] определены следующие требования к перспективным сетям связи:

1. Мультисервисность, под которой понимается независимость технологий предоставления услуг от транспортных технологий;

2. Широкополосность как возможность гибкого и динамического изменения скорости передачи информации в широком диапазоне в зависимости от текущих потребностей пользователя;

3. Мультимедийность — способность сети передавать многокомпонентную информацию (речь, данные, видео) с необходимым качеством;

4. Интеллектуальность, под которой понимается возможность организации доступа к услугам независимо от используемой технологии.

Согласно [48], перечисленные требования можно выполнить, организуя мультисервисную сеть связи на базе сетей с коммутацией пакетов (КП). При этом происходит изменение не только сети и способов ее построения, но и реструктуризация трафика пользователей, что требует новых подходов и к анализу состояния сетей связи, и к прогнозированию их развития [23, 53, 55, 58]. Мультисервисные сети (МС) из сетей передачи одного вида трафика (речевого) переходят к сетям, в которых голосовой трафик утрачивает свое лидирующее положение и становится сопутствующим к видео информации [53]. Данное обстоятельство требует новых подходов к анализу состояния сетей связи.

Сетевые приложения мультисервисных сетей связи можно разбить на три основных группы: передача данных, пакетная телефония и потоковое видео (так называемые услуги Triple Play) [27]. Нагрузка коммуникационных приложений, относящихся к первой группе, как правило, передается по принципу Best Effort [29]. Она не чувствительна к задержке, если ее величина лежит в разумных пределах с точки зрения своевременности доставки информации.

Нагрузка коммуникационных приложений второй и третьей групп принадлежит к категории мультимедийных нагрузок, требующих доставку в реальном времени, то есть с минимальной задержкой.

При этом одной из самых больших технических проблем при передаче мультимедийных приложений по пакетным сетям является обеспечение гарантированного качества обслуживания (QoS). Повсеместное развитие мультисервисных сетей, как отмечается во многих источниках, сдерживает один недостаток сетей с КП — плохая приспособленность к передаче трафика реального времени [55, 74, 106, 109]. Однако влияние данного недостатка можно уменьшить с помощью обеспечения политики QoS. Этой проблеме посвящено множество работ, например [8, 11, 14, 19, 22, 24, 50, 51, 111, 112 и ДР-].

Следует учесть, что во многом уровень качества предоставляемых услуг определяется на этапе проектирования сети. Однако в настоящее время не существует общепризнанной модели МС, которые все также продолжают проектироваться на основе положений теории телетрафика. Данная теория появилась в результате работ А. К. Эрланга, Т. Энгсета, Г. О’Делла, К. Пальма, А. Я. Хинчина, оптимально описывает функционирование телефонных сетей, построенных на базе сетей с коммутацией каналов, и основывается на том, что пользователи формируют простейший (пуассоновский) поток требований.

Исследования в области анализа трафика современных сетей с коммутацией пакетов показывают, что трафик данных, в отличие от классического представления трафика пуассоновским потоком, проявляет изменчивость в широком диапазоне масштабов времени (обладает свойством самоподобия) [30, 50, 69, 73, 80, 84, 95, 107, 111, 131 и др.]. Данное свойство наблюдается у трафика различных сетевых технологий: Ethernet, ATM, WWW трафике и др. Известно большое количество экспериментальных исследований трафика данных [57, 59, 69, 73, 79, 84, 86, 88, 89, 91, 101, 103, 105, 107, 123, 124, 132 и др.], в которых доказывается, что инвариантная к масштабу, пульсирующая структура является характерной особенностью, сложившейся в пределах сетевых окружений, а не побочным явлением.

В тоже время и при пакетной передаче речи возникают новые возможности, связанные с механизмом подавления пауз (VAD) [78, 112]. При этом речевой поток из потока с постоянной скоростью преобразуется в поток с переменной скоростью, что также влечет за собой необходимость разработки новых методик моделирования, проектирования и расчета мультисервисных сетей.

В результате теоретический расчет по классическим формулам коэффициентов системы распределения информации, предназначенной для обработки самоподобного трафика, дает неоправданно оптимистические результаты [50, 79, 111]. Более того, алгоритмы обработки трафика, созданные для работы с простейшими потоками, оказываются недостаточно эффективными для потоков, обладающих свойством самоподобия [30, 54, 59].

Среди отечественных ученых, занимавшихся проблемой обслуживания и моделирования самоподобного трафика, следует выделить работы В. И. Неймана, Б. С. Цыбакова, О. И. Шелухина, B.C. Заборовского, О. В. Шварцмана, В. А. Ершова, В. И. Мейкшана, В. И. Клименок, П. П. Бочарова и др. Однако задача обслуживания самоподобных потоков МС с заданным качеством и расчета параметров МС еще полностью не решена.

Целью диссертационной работы является совершенствование метода оперативного распределения ресурсов звена передачи данных мультисервисной сети на основе предсказания коэффициента Хэрста и методики оценки его вероятностно-временных характеристик при наличии свойства самоподобия поступающей нагрузки.

Создаваемый метод должен обеспечить увеличение эффективности обработки трафика с точки зрения улучшения таких показателей как значения величины задержки, потери пакетов, а также коэффициента использования канала.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Провести анализ существующих методов обслуживания сетевого трафика.

2. Исследовать динамику изменения коэффициента Хэрста на примере реального трафика мультисервисной сети г. Омска.

3. Разработать методику выбора метода расчета коэффициента Хэрста, а также методику предсказания значения коэффициента Хэрста.

4. Разработать алгоритм адаптивного распределения ресурсов (пропускной способности и буферной памяти) звена передачи данных мультисервисной сети между потоками информации в разной степени чувствительными к характеристикам сети и обладающими свойством самоподобия.

5. Разработать аналитические выражения оценки вероятностно-временных характеристик алгоритма адаптивного разделения ресурсов для приоритетной системы массового обслуживания (СМО) с ограниченным числом мест ожидания, обслуживающей три класса нагрузки.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач в диссертационной работе использованы методы статистической обработки данных, теории вероятностей, теории массового обслуживания, теории нечетких множеств.

Научная новизна. В работе получены следующие новые научные результаты:

— методика выбора способа расчета коэффициента Хэрста на основе теории нечетких множеств, позволившая исключить неоднозначность в определении коэффициента;

— алгоритм адаптивного распределения ресурсов (пропускной способности и буферной памяти) звена передачи данных мультисервисной сети на основе предсказания коэффициента Хэрста;

— аналитические выражения для оценки вероятностно-временных параметров метода обработки трафика мультисервисной сети на основе адаптивного разделения ресурсов между потоками информации в разной степени чувствительными к характеристикам сети.

На защиту выносятся:

1. Результаты сравнительного анализа существующих методов обслуживания сетевого трафика.

2. Результаты исследования экспериментальных данных трафика мультисервисной сети.

3. Методика предсказания коэффициента Хэрста и оценка качества предсказания.

4. Методика выбора метода расчета значения коэффициента Хэрста на основе теории нечетких множеств.

5. Метод обслуживания самоподобного трафика мультисервисной сети с учетом предсказания значения коэффициента Хэрста.

6. Аналитические выражения для расчета вероятностно-временных характеристик метода адаптивного разделения ресурсов для приоритетной СМО с ограниченным числом мест ожидания, обслуживающей три класса нагрузки.

Достоверность полученных результатов. Достоверность научных положений и выводов, сформулированных в диссертации, подтверждается корректными математическими выводами, базирующемся на теории массового обслуживания и математической статистикирезультатами обработки экспериментальных данных, полученных при исследовании МС города Омскарезультатами имитационного моделирования, расхождение которых с результатами теоретического расчета составило не более 10%.

Практическая ценность. Экспериментальные исследования трафика мультисервисной сети города Омска подтвердили, что трафик обладает свойством самоподобия и коэффициент Хэрста является не стационарным во времени параметром.

Проведенный сравнительный анализ существующих методов обслуживания позволил определить наиболее эффективный для обслуживания разнородных потоков МС города Омска (при этом уменьшились используемый объем буфера на 7%, время ожидания в очереди высокоприоритетных потоков на 10%).

Полученные аналитические выражения для оценки вероятностно-временных характеристик предложенного метода обслуживания позволяют определить способность мультисервисной сети обеспечить заданные показатели качества обработки пакетов при предполагаемой интенсивности поступающих нагрузок, коэффициентах загрузки каналов и др.

Основные результаты диссертационной работы используются в работе Омского филиала ОАО «Сибирьтелеком», что подтверждается актом об использовании, и в учебном процессе кафедры «Системы передачи информации» ОмГУПС в лекционных курсах «Цифровые сети и системы коммутации», «Автоматическая связь на железнодорожном транспорте», «Моделирование систем», в дипломном проектировании, что подтверждается актом о внедрении.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на VIII и IX Международных сессиях научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения», Новосибирск, НГТУ, 2006 г. и 2008 г., VI межвузовской научно-технической конференции, Екатеринбург, УрГУПС, 2005 г., V международной научной конференции творческой молодежи, Хабаровск, ДВГУПС, 2007 г., XIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», Томск, 2007 г., 62-ой научной сессии РНТОРЭС им. А. С. Попова, Москва, 2007 г.

По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, из них две — в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Объем работы составляет 155 страниц и включает в себя 42 рисунка, 13 таблиц, список литературы из 134 наименований и 3 приложений, где приведены акты об использовании результатов диссертационной работы, листинг программы имитационного моделирования и технико-экономическое обоснование эффективности предлагаемых решений.

8. Результаты работы использованы в Омском филиале ОАО «Сибирьтелеком», что подтверждается актом об использовании.

9. При применении разработанного метода оперативного распределения канального ресурса мультисервисной сети ожидается увеличение прибыли на 20%.

Заключение

.

На основании проведенных исследований в диссертационной работе получены результаты и выводы, приведенные ниже.

1. На основании проведенного обзора методов обслуживания за основу выбран метод адаптивного разделения канального ресурса, позволяющий увеличить эффективность использования каналов мультисервисной сети.

2. Получены аналитические выражения для оценки вероятностно-временных характеристик обработки трафика мультисервисной сети на основе адаптивного разделения ресурсов между очередями, отличительными особенностями которых являются учет наличия трех видов поступающей нагрузки, самоподобных свойств обслуживаемого трафика.

3. Проведенный статистический анализ измеренного трафика на примере мультисервисной сети г. Омска показал, что трафик обладает самоподобными свойствами (коэффициент Хэрста составляет 0,8). При этом выявлено, что коэффициент Хэрста является нестационарным параметром.

4. Показано, что для эффективного распределения ресурсов сети между конкурирующими потоками требуется предсказание коэффициента Хэрста.

5. На основе аналитического прогнозирования коэффициента Хэрста четырьмя методами получено, что с достаточной степенью точности прогнозирование можно осуществлять с помощью авторегрессионного предсказателя 2-го порядка (ошибка недооценки при этом является минимальной и составляет 0,12%).

6. Разработана методика выбора метода оценки коэффициента Хэрста с помощью теории нечетких множеств, что позволило исключить неоднозначность в определении коэффициента Хэрста.

7. Разработан алгоритм оперативного распределения канального ресурса мультисервисной сети между конкурирующими потоками, позволяющий: 1) уменьшить время ожидания пакетов в очереди- 2) уменьшить вероятность потерь пакетов- 3) увеличить эффективность использования каналов сети.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Г. А. Система мониторинга трафика клиентов оператора связи // Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А. С. Попова. Выпуск LXH. Москва. 2007. С.72−75.
  2. В. И., Попов Г. И. Нормирование качества телекоммуникационных услуг. Учебное пособие / Под ред. В. П. Шувалова. — М.: Горячая линия Телеком, 2004. — 312 с.
  3. Л., Дудин А. Н., Клименок В. И., Царенков Г. В. Двухфазная система BMAP/G/1/N —> РН/1/М/1 с блокировкой // Автоматика и телемеханика. № 1. 2004. С. 25−31.
  4. П. П. Система MAP/G/1/r в условиях большого коэффициента вариации времени обслуживания // Автоматика и телемеханика. 2005. № 11. С. 41−44.
  5. П. П., Д’Апиче Ч., Фонг Н. X. Об обслуживании пуассоновского потока на однолинейной системе с конечным накопителем и повторными заявками // Проблемы передачи информации. Т. 37. Вып. 3, 2001. С. 67−71.
  6. П. П., Вискова Е. В. Однолинейная система массового обслуживания конечной емкости с марковским потоком и обслуживанием в дискретном времени // Автоматика и телемеханика. № 2. 2005. С.73−78.
  7. П. П., Гаврилов Е. В., Печинкин А. В. О декомпозиции G-сетей с зависимым обслуживанием и дообслуживанием положительных заявок // Информационные процессы. Том 4. № 1. 2004. С.58−75.
  8. П. П., Павлова О. И. Анализ очереди с распределением фазового типа и инверсионной дисциплиной обслуживания с прерываниями // Автоматика и телемеханика. № 11. 1992. С.53−59.
  9. П. П., Шлумпер Л. О. Однолинейная система массового обслуживания с фоновыми заявками // Автоматика и телемеханика. 2005. № 6. С.74−78.
  10. П.П., Шлумпер JT. О. Однолинейная система массового обслуживания с фоновыми заявками в дискретном времени // Информационные процессы. Том 5. № 3. 2005. С.236−246.
  11. Е. О., Касибин С. В. Оценка эффективности обслуживания заявок в сетях связи на конечных интервалах времени // Радиотехника. № 6. 2007. С.3г9.
  12. Е. Д., Коваленко О. Н. Оценка состояния каналов при интеграции данных на основе модели подвижной границы / Материалы VIII международной конференции АПЭП-2006. Т.4. НГТУ. Новосибирск. 2006. С.225−227.
  13. Е. Д., Коваленко О. Н. Влияние самоподобия на оценку состояния каналов при интеграции речи и данных / Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А. С. Попова. Выпуск LXII. М. С. 252−253.
  14. Е. Д., Коваленко О. Н. Алгоритм оценки состояния пучка каналов мультисервисной сети // Математика и информатика, наука и образование. ОмГПУ. 2007. С.78−80.
  15. Е. Д., Коваленко О. Н. Исследование коэффициента Хэрста на временном интервале // Материалы IX международной конференции АПЭП-2008. Т.4. НГТУ. Новосибирск. 2008. С.88−90.
  16. Е. С. Теория вероятностей. М.: Издательский центр «Академия», 2005. — 576 с.
  17. Ю. М., Бычков Е. Д. Автоматизированные системы контроля и диагностики РЭС / Уч. пособие Омск, ОмГТУ, 2001. — 100 с.
  18. Е. В. Двухфазная система массового обслуживания с Марковскими потоком и обслуживанием в дискретном времени // Информационные процессы. Том 5. № 3. 2005. С. 247−257.
  19. В.М., Семенова О. В. Математические методы исследования систем поллинга // Автоматика и телемеханика. № 2,2006. С. 3−18.
  20. А. М., Симонина О. А., Яновский Г. Г. Анализ характеристик сетей NGN с учетом свойств самоподобия трафика // Электросвязь. № 12. 2007. С. 23 25.
  21. Д. В., Голинкевич Т. А., Мозгалевский А. В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры / Под ред. Т. А. Голинкевича. М.: Сов. радио. 1974. — 224 с.
  22. А. В., Ершов В. Е., Цыбаков В. И. Оценка эффективности интеграции разных видов обслуживания на корпоративной мультисервисной сети // Электросвязь. 2000. № 12. С.16−19.
  23. А. В., Степанов С. Н., Харкевич А. Д. Новые сети и новые задачи расчета телетрафика // Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А. С. Попова. Выпуск LXII. Москва. 2007. С. 32−36.
  24. А. Мультисервисные сети и услуги широкополосного доступа М.: Наука и Техника, 2005. — 400 с.
  25. Д. В. Разработка методики и моделей для анализа информационных потоков в сетях обработки информации АСУП с требованиями к качеству обслуживании // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Вологда. 2004. 156 с.
  26. Н. Е. Математические модели и методы анализа иерархий в системах обеспечения информационной безопасности // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Тверь. 2004. 116 с.
  27. Г. Г. Разработка алгоритмов оценки ресурса узла доступа мультисервисной сети связи // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2007. 17 с.
  28. . Н., Рыков В. В., Круглый 3. JI. Периодические пуассоновские процессы и распределения с почти отсутствующей памятью // Автоматика и телемеханика. № 10. 2004. С.91−97.
  29. А. Н., Клименок В. И., Царенков Г. В. Расчет характеристик однолинейной системы обслуживания с марковским потоком, полумарковским обслуживанием и конечным буфером // Автоматика и телемеханика. № 12. 2002. С.87−89.
  30. В. А., Кузнецов Н. А. Мультисервисные телекоммуникационные сети М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003.-432 с.
  31. А. В., Федоткин М. А. Оптимизация управления дважды стохастическими неординарными потоками с разделением временем // Автоматика и телемеханика. № 7. 2005. С.102−106.
  32. В. А. Об инвариантности стационарных вероятностей состояний однолинейной системы обслуживания, не имеющей мультипликативной формы // Проблемы передачи информации. Т. 38. Вып. 4. 2002. С. 136−140.
  33. К. В. Мультисервисная технологическая сеть связи // Автоматика, связь, информатика. № 6. 2006. С. 31−34.
  34. JI. Теория массового обслуживания / Пер. с англ. И. И. Грушко- под ред. В. И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. — 432с.
  35. В. И. Система обслуживания BMAP/SM/1 с гибридным механизмом функционирования // Автоматика и телемеханика. № 5. 2005. С. 111−114.
  36. Д.Н., Коваленко О. Н., Фадеев К. С. Проблемы взаимодействия коммутационных систем с использованием PRI // Омский научный вестник. № 10(48). 2006. С.46−50.
  37. О. Н. Анализ методов обработки очередей в узлах мультисервисной сети // Сборник научных статей аспирантов и студентов университета. ОмГУПС. Выпуск 6. Омск. 2006. С. 109−114.
  38. О. Н. Анализ влияния структуры коммутационной матрицы на пропускную способность узла // Межвузовый тематический сборник научных трудов ОмГУПС. Омск. 2005. С. 57−61.
  39. О. Н. Влияние самоподобия на вероятностно-временные характеристики функционирования мультисервисной сети // Вестник РГУПС № 1(29). 2008. С. 40−44.
  40. О. Н. Влияние системы поллинга на качество обслуживания трафика // XIII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии». Труды в 3-х т. Т.2. Томск. 2007. С.353−355.
  41. О. Н., Фадеев К. С. Влияние методов обработки очередей в коммутационных узлах // Межвузовский сборник трудов молодых ученых, аспирантов и студентов. Омск. СибАДИ. 2007. Вып. 4. 4.1. С.302−306.
  42. О.Н., Фадеев К. С. Работа D канала в цифровых пультах // Материалы VIII международной конференции АПЭП-2006. Т.З. НГТУ. Новосибирск. 2006. С. 113−114.
  43. О. А., Степанов С. Н. Построение модели и алгоритмов оценки характеристик пропускной способности звена мультисервисной сети связи с учетом повторных вызовов // Автоматика и телемеханика. № 6. 2006. С. 58−65.
  44. Концептуальные положения по построению мультисервисных сетей на ВСС РФ М.: ДЭС Минсвязи РФ, 2001. — 32 с.
  45. А. Ю. Построение прогноза нагрузки сети ОКС№ 7 // 5-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение» DSPA-2003.
  46. В. В., Самохвалова С. С. Теория телетрафика и ее приложения СПб.: БВХ — Петербург. 2005. — 288с.
  47. Е. А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет СПб.: Наука и Техника, 2004. — 336 с.
  48. А. Е., Гильчонок JT. 3. АТС с комбинированной системой коммутации // Вестник связи. № 11. 1999.
  49. А. Е., JI. 3. Гильченок, А. Ю. Иванов Пакетная сеть связи общего пользования СПб: Наука и Техника, 2004. — 274с.
  50. А. Е., Гильчонок JT. 3. Принципы модернизации телефонной сети общего пользования // Электросвязь. № 2. 2002.
  51. Е.А., Нестеренко В. Д., Парамонов А. И. Стратегия развития сетей связи на основе новых технологий // Электросвязь. № 1. 2001. С.25−29.
  52. А.Е., Станкевич А. А. Имитационная дисциплина обслуживания для систем с очередями // Электросвязь. № 8. 2005. С.24−26.
  53. Г. А. Учет фрактальных свойств пульсирующего трафика // «Математические методы в инфокоммуникационных технологиях», Ставрополь: СевКавГТУ. 2004. С. 25−31.
  54. В. С. Анализ эффективности совместного обслуживания новых информационных потоков на ГТС большой емкости // Электросвязь, № 3. 1999. С. 28−32.
  55. В. С., Костров В. О. Формализованное представление процесса занятия полосы передачи в мультисервисных пакетных сетях // Электросвязь. № 1. 2003. С. 31−36.
  56. Д. В. Основы интеграции информационных потоков: Монография. К.: Инжиниринг, 2006. — 240 с.
  57. А. В. Вентильная бесконечная система с большой загрузкой и степенным хвостом // Проблемы передачи информации. Т. 40. Вып. 3. 2004. С. 62−65.
  58. А. В. Максимумы времен ожидания в системе М/М/1 со случайным порядком обслуживания // Проблемы передачи информации. Т. 41. Вып. 3.2005. С. 123−125.
  59. А. К., Павловский А. А., Юркин Ю. В. Системы телефонной коммутации М.: Маршрут. 2003. — 496 с.
  60. С. Б. Оперативно-технологическая связь на базе сетй с коммутацией пакетов // Автоматика, связь и информатика. № 7. 2006. С. 21−23.
  61. Н. Б., Мазумда Р., Накаряков М. Н. Вероятность переполнения буфера в системе с большим числом независимых источников // Информационные процессы. Том 5. № 3. 2005. С. 227−235.
  62. Дж. Системный анализ передачи данных. Часть II. М.: Мир, 1975. -431с.
  63. Т. А. Системы BMAP/G/1/r с инверсионным порядком обслуживания и вероятностным приоритетом // Информационные процессы. Том 7. № 2. 2007. С. 153−167.
  64. С.А. «Фрактальная катастрофа» TCP/IP // Компьютерное обозрение. № 9. 2001. С.12−15.
  65. В. Е., Бычков Е. Д., Коваленко О. Н. Анализ и сравнение методов обеспечения качества обслуживания потоков мультисервисной сети // Автоматика, связь и информатика. № 7. 2008. С.21−22.
  66. В. Е., Бычков Е. Д., Коваленко О. Н. Алгоритм оценки временных характеристик состояния пучка каналов мультисервисной сети //
  67. Труды Пятой международной научной конференции творческой молодежи. Т. 4. Хабаровск. 2007. С.7−11.
  68. А. А., Уразбаева С. У. Исследование системы массового обслуживания в дискретном времени и их применение к анализу оптоволоконных сетей связи // Автоматика и телемеханика. № 12. 2003. С. 18−20.
  69. В. И. Новое направление в теории телетрафика // Электросвязь. № 7. 1998. С.27−29.
  70. В. И. К дискуссии о коммутации // Электросвязь № 1. 2004. С.22−25.
  71. В. И. Системы и сети передачи данных на железнодорожном транспорте: Учебник для вузов ж.-д. транспорта. М. Маршрут, 2005. — 470с.
  72. В. А. Мультисервисные сети: сумма технологий // Электросвязь. № 9. 2004. С.20−23.
  73. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. Гл. физ.-мат. лит., 1986. -312с.
  74. А. В. Влияние самоподобности речевого трафика на качество обслуживания в телекоммуникационных сетях // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2005. 167с.
  75. В. В. Структура телетрафика и алгоритм обеспечения качества обслуживания при влиянии эффекта самоподобия // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2004. 199с.
  76. М. Н., Пономарев Д. Ю. Самоподобие в системах массового обслуживания с ограниченным буфером // Электросвязь. 2002. № 2. С.24−28.
  77. А. В., Чаплыгин В. В. Стационарные характеристики СМО SM/MSP/n/r. // Автоматика и телемеханика. № 9. 2004. С.85−89.
  78. А. В. Марковская система обслуживания с конечным накопителем и отрицательными заявками, действующими на конец очереди // Информационные процессы. Том 7. № 2. 2007. С. 138−152.
  79. А.В., Гришечкин С. И. Марковская модель системы обслуживания с двумя типами заявок, дисциплиной случайного выбора на обслуживание и общим накопителем конечной емкости // Информационные процессы. Том 4. № 1. 2004. С.32−45.
  80. В.В., Кравец О. Я. Влияние коэффициентов существующих алгоритмов управления потоком протокола TCP на степень самоподобия трафика. // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: Сб. трудов. Вып. 10. Воронеж. 2005. С. 258−260.
  81. Е. Д. Приложение теории нечетких (FUZZY) множеств в математических моделях систем связи // Приложение к журналу «Омский научный вестник». Исследования и материалы. — Омск: Изд-во Омской гос. мед. академии, 2000. 188с.
  82. А.С. Моделирование и алгоритмы прогнозирования в компьютерных сетях. // IX всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2002». СПб. 2002. С.28−32.
  83. Д. Ю., Петров М. Н. Свойство самоподобия в системе передачи дискретных сообщений с решающей обратной связью с ожиданием // Современные проблемы радиоэлектроники. КГТУ. 2004. С.35−39.
  84. Д.Е. Моделирование нагрузки в клиент-серверных системах на основе фрактальных процессов. // Материалы межвузовской научно-технической конференции «Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии». Вологда. 2001. С. 59 60.
  85. Д. Е., Треногин Н. Г. Линейный фрактальный устойчивый шум как модель трафика в системах обработки данных // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях. Сборник трудов. Выпуск 10. Воронеж. 2005. С. 99−102.
  86. Д.Е., Треногин Н. Г. Фрактальные свойства трафика в действующей двухзвенной системе обработки данных // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: Сб. трудов. Вып. 10 Воронеж. 2005. С. 264−269.
  87. А. А. Модельная реализация имитационной дисциплины обслуживания//Электросвязь. № 9. 2006. С.51−52.
  88. С. Н. Численные методы расчета систем с повторными вызовами. -М.: Связь, 1979.
  89. В. Современные компьютерные сети: Питер, 2-е изд. (пер. с англ. Леонтьева А), 2003. 784 с.
  90. А. Г. Одна система массового обслуживания с инвариантной дисциплиной // Автоматика и телемеханика. 1992. № 7. С. 92−96.
  91. А. Г. Система обслуживания MAP/Gn/1/l с двумя специальными дисциплинами // Автоматика и телемеханика. 2001. № 12. С.33−38.
  92. А. Г. Система обслуживания с инверсионной дисциплиной, двумя типами заявок и марковским входным потоком // Автоматика и телемеханика. № 11. 2003. С. 122−124.
  93. Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие. В 3-х томах. Том 3. Мультисервисные сети / В. В. Величко, Е. А. Субботин, В. П.
  94. , А. Ф. Ярославцев- под ред. профессора В. П, Шувалова. М.: Горячая линия — Телеком, 2005. — 592с.
  95. А. В. Методы оценки самоподобия телекоммуникационного трафика // Автоматика, связь, информатика. 2006. № 4. С.30−32.
  96. Н.Г., Соколов Д. Е. Модели трафика корпоративных сетей на основе альфа-устойчивых фрактальных процессов // Вестник университетского комплекса: сб. научных трудов. Красноярск. Вып. 2(16). 2004. С.3−11.
  97. Н.Г., Соколов Д. Е. Моделирование сетевого трафика в информационных системах на основе фрактального точечного процесса // Вестник университетского комплекса: сб. научных трудов. Красноярск. Вып. 2(16). 2004. С.12−21.
  98. Н. Г., Соколов Д. Е. Фрактальные свойства сетевого трафика в клиент-серверной информационной системе // Вестник университетского комплекса: сб. научных трудов. Красноярск. Вып. 14. 2003. С.163−172.
  99. Л. А., Будко П. А., Жук А. П., Шлаев Д. В. Моделирование самоподобных процессов в инфокоммуникационных системах//Электросвязь. № 3. 2007. С.32−35.
  100. Л. А., Линец Г. И., Шлаев Д. В., Калашников С. В. Причины самоподобности в сетевом трафике // Электросвязь. № 2. 2008. С. 20−23.
  101. В. X. Мультисервисная сеть и методы коммутации // Электросвязь. № 1. 2004. С.17−21.
  102. . С. Модель телетрафика на основе саподобного случайного процесса//Радиотехника. 1999. № 5. С. 24−31.
  103. М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Ч.2.-М.: Наука, 1992.- 326 с.
  104. В. О. О выборе способа передачи и коммутации в мультисервисных сетях на основе оптических кабелей // Электросвязь. № 1. 2004. С.24−26.
  105. С. В. Исследование и разработка методов оценки пропускной способности элементов мультисервисных сетей на этапе установления соединений // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Новосибирск. 2004. 159с.
  106. О. И., Текняшев А. М., Осин А. В. Моделирование информационных систем. / Под ред. О. И. Шелухина. Учебное пособие. М.: Радиотехника, 2005. — 368 с.
  107. О. И., Текняшев А. М., Осин А. В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. Монография / Под ред. О. И. Шелухина. -М.: Радиотехника, 2003. 480 с.
  108. В. JI. Разработка моделей и методов для оценки и выбора коэффициентов мультисервисных систем обмена информацией // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2006. 20 с.
  109. И. В. Исследование и разработка метода оперативного управления мультисервисной сетью для потоков трафика с фрактальными свойствам // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2004. 178 с.
  110. И. С. Оптимальное оценивание состояний МАР-потока событий по критерию максимальных апостриорных вероятностей состояний // Автоматика и телемеханика. 2004. № 9. С.62−65.
  111. Шур Ю. Б., Лесин Л. М., Гольдштейн Б. С. Новые технологии для технологических сетей // Автоматика, связь и информатика. № 7. 2006. С. 18−20.
  112. А. Ю. Исследование и разработка метода расчета качества обслуживания пользователей при доступе к мультисервисным сетям // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2003. 172с.
  113. С.Ф., Яшкова А. С. Об асимптотике вероятности опустошения прибора в системе M/G/1 // Информационные процессы. Том 7. № 4. 2007. С. 401−404.
  114. Administering Cisco QoS for IP Networks / Syngress Publishing, Inc, 2001.
  115. Dang T. D., Sonkoly В., Molnar S. Fractal Analysis and Modelling of VoIP Traffic // NETWORKS2004. Vienna. Austria. 2004. P. 95−104.
  116. Frank K. Notes on Effective Bandwidths Universety of Cambridge, 1999.-29 p.
  117. Harmantzis F.C., Hatzinacos D., Katzela I. Shaping and Policing of fractal я-stable broadband traffic Toronto: University of Toronto, 2002. — P.29−35.
  118. Ilnickis S. M/M/l and G/M/l Systems with Self-similar Input Traffic // Scientific proceedings of Riga Tecnical University Telecommunication and Electronics / COMPUTER SCIENCE, Nr. l, RTU, Riga 2004. C.72−77.
  119. Ilnickis S. Research of the Network Server in Self-Similar Traffic Environment // Scientific proceedings of Riga Tecnical University Telecommunication and Electronics / COMPUTER SCIENCE, Nr. l, RTU, Riga 2004. C.78−81.
  120. ITU-T Recommendation 1.363.2: B-ISDN ATM Adaptation Layer 2 Specifications, Sep. 1997.
  121. ITU-T Recommendation H.323 Version 3, Packet Based Multimedia Communication Systems, 1998.
  122. Karasaridis A. Broadband Network Traffic Modeling, Management and Fast Simulation Based on a-stable Self-Smilar Process. PhD thesis. Toronto: University of Toronto, 1999. — 108 p.
  123. Karasaridis A., Hatzinakos D. Network Heavy Traffic Modeling Using a-stable Self-Smilar Process // IEEE Transactin on Communications, Vol.49, № 7, 2001. P. 1203−1214.
  124. Hayes J. F., Ganesh Babu Т. V. Modeling and analysis of telecommunications networks. New Jersey: Wiley-Interscience Publication. 2004.-414p.
  125. Riedi R.H., Willinger W. Toward an Improwed Understanding of Network Traffic Dynamics. 1999.
  126. Tsybakov B. S., Georganas N. D. Self-Similar Processes in Communications Networks. // IEEE Trans. On Information Theory, 1998, v.44, № 5, P.1713 1725.
  127. Riedi R.H., Willinger W. Toward an Improwed Understanding of Network Traffic Dynamics. 1999.
  128. Xue F., Liu J., Shu Y., Zhang L., Yang O. Traffic Modeling Based on FARIMA Models // CCECE99Proceed. 1999. P. 162−167.
  129. Ghaderi M. On the Relevance of Self-Similarity in Network Traffic Prediction. 2003.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!