Разработка метода оценки пропускной способности звена мультисервисной сети связи с повторными вызовами

• Автор: Кузнецов, Олег Игоревич
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 163 с. : ил.

Глава 1. Мультисервисные сети связи с учетом повторных вызовов

1.1. Современное состояние и перспективы развития мультисервисных сетей

1.1.1. Определение мультисервисной сети

1.1.2. Пример реализации сети NGN

1.1.3. Пути миграции к мультисервисным сетям

1.1.4. Структура современной мультисервисной сети

1.1.5. Показатели качества функционирования сети QoS

1.1.6. Параметры качества функционирования сети UMTS

1.2. Современные технологии передачи данных

1.2.1. Технология ATM

1.2.2. Технология MPLS

1.3. Процедуры доступа к ресурсам мультисервисного звена
1.4. Актуальность проблемы повторных вызовов в мультисервисных сетях
1.4.1. Причины возникновения повторных вызовов в мультисервисных сетях
1.4.2. Влияние повторных вызовов на мультисервисную сеть
1.5. Основные предпосылки, используемые при построении модели звена мультисервисной сети с учетом поведения пользователя
1.5.1. Классификация услуг мультисервисной сети
1.5.2. Формализация процесса установления соединения
1.5.3. Входные потоки и процесс удерживания канального ресурса
1.5.4. Схема поведения пользователя после получения отказа в обслуживании
1.6. Постановка задачи для исследования
Глава 2. Построение модели звена мультисервисной сети с учетом поведения пользователя и разработка алгоритмов оценки характеристик пропускной способности
2.1 Описание однозвенной модели мультисервисной сети с повторными вызовами
2.1.1 Схема модели и основные характеристики обслуживания сообщений
2.1.2 Пространство состояний и случайный процесс
2.1.3 Формальные определения характеристик
2.1.4 Система уравнений равновесия
2.2 Методы оценки показателей пропускной способности
2.2.1 Общие подходы
2.2.2 Ограничение числа заявок, находящихся в состоянии повторения запроса на
выделение канального ресурса

2.3 Модель звена с одним потоком широкополосной нагрузки и повторными вызовами
2.3.1 Схема модели
2.3.2 Математическое описание модели
2.3.3 Определения характеристик
2.3.4 Рекурсивная схема оценки стационарных вероятностей
2.3.5 Примеры реализации расчетного алгоритма
2.4 Модель звена с двумя потоками широкополосной нагрузки и повторными вызовами
2.4.1 Схема модели
2.4.2 Математическое описание модели
2.4.3 Система уравнений равновесия и алгоритм ее решения
2.4.4 Примеры реализации расчетного алгоритма
2.5 Выводы
Глава 3. Приближенные алгоритмы оценки характеристик пропускной способности модели звена мультисервисной сети с учетом поведения пользователя
3.1 Приближенные методы. Общие положения
3.2 Оценка показателей пропускной способности звена при нулевой вероятности повторения заблокированной заявки
3.2.1 Схема модели
3.2.2 Математическое описание модели
3.2.3 Рекурсионный расчетный алгоритм
3.3 Оценка показателей пропускной способности звена при уменьшении интенсивности повторения заблокированной заявки
3.3.1 Качественные рассуждения
3.3.2 Численные результаты
3.3.3 Схема модели
3.4 Приближенный метод оценки основных показателей обслуживания
3.4.1 Формулировка алгоритма
3.4.2 Вывод соотношений сохранения интенсивностей
3.5 Приближенный расчет модели с одним потоком повторных вызовов
3.5.1 Описание модели
3.5.2 Схема расчетов
3.5.3 Оценка погрешности приближенного метода
3.6 Приближенный расчет модели с несколькими потоками повторных вызовов

3.6.1 Описание алгоритма оценки характеристик
3.6.2 Оценка погрешности приближенного метода
3.7 Выводы
Глава 4. Расчет канального ресурса мультисервисного звена с учетом поведения пользователя после получения отказа в обслуживании
4.1 Оценка канальной емкости мультисервисного звена. Традиционная схема
4.2 Оценка канальной емкости мультисервисного звена с учетом повторных вызовов
4.3 Выводы
Заключение
Литература
Приложение
Приложение
этой причине при передаче речевых сообщений имеет смысл в одной ячейке передавать информацию, относящуюся к нескольким одновременно ведущимся разговорам.
Передача видеоизображений может происходить с постоянной интенсивностью (она достигается наличием специального буфера) или с переменной. В первом случае появляется систематическая задержка, с которой следует бороться с помощью более утончённого алгоритма управления буфером. Во втором случае отрицательным моментом является сильная зависимость интенсивности потока от содержания видеоизображения, затрудняющая оценку размеров буфера мультиплексора.
В настоящее время для передачи подвижного изображения применяются три основных алгоритма цифровой обработки: МРЕв, БУ1 и Н.26х. Эти алгоритмы обеспечивают генерацию битового потока интенсивностью 1,2-40 Мбит/с - МРЕв, 1,2-1,8 Мбит/с - ОУ1, 0,064-2,048 Мбит/с - Н.26х. Существующие реализации Н.26х-кодеков показывают, что кодирование, обеспечивающее выходной поток интенсивностью 64 Кбит/с, является минимально приемлемым для передачи статичных сцен (например, «говорящая голова»). Кодирование, обеспеченное каналом передачи с пропускной способностью 384 Кбит/с, дает изображение вполне приемлемое для бизнес-качества. Естественно, что передача других компонент мультимедиа данных конференции и служебной информации также требует определенных резервов пропускной способности канала.
Особенностью передачи данных с допустимостью некоторой задержки является возможность адаптации интенсивности потока к имеющейся свободной передаточной среде. Это позволяет оптимизировать её использование. Передаваемые объёмы информации сильно зависят от характера документа. Если сравнить имеющиеся здесь требования к задержке с теми, что были сформулированы для потоков из первых двух категорий, то можно сказать, что они занимают промежуточное положение. Для качественного воспроизведения абсолютная задержка не столь важна, если она не превышает некоторой разумной величины. Большее значение имеет отсутствие согласования последовательности передачи ячеек во времени, вызываемое особенностями их индивидуального движения по сети - джиттер. Для решения этой проблемы важны размеры промежуточного буфера, устанавливаемого максимально близко к пользователю.
Одним из важных статистических свойств нагрузки, создаваемой современными приложениями, является наличие зависимости между отдельными её частями, которая не исчезает при изменении шкалы времени в сторону укрупнения, как это происходит с традиционными случайными процессами, используемыми для описания нагрузки в теории телетрафика. Так, например, для пуассоновского процесса соответствующая корреляция