Влияние мультифрактальных свойств телекоммуникационного трафика на качество услуг предоставляемых системами спутниковой связи

• Автор: Окулов, Константин Юрьевич
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 162 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
СИСТЕМ СПУТНИКОВОЙ СВЯЗИ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ УБАТ
1Л Введение
1Л Л Классификация стей УБАТ
1Л.2 Особенности продуктов УБАТ на основе технологии МСРС-
РАМА
1Л.З Сравнительный анализ продуктов УБАТ на основе базовой
технологии БТОМ/ТОМА
1.2 Анализ существующих технических решений спутникового доступа
1.2.1 Особенности измерения Интернет-трафика в спутниковой
сети
1.2.2 Анализ трафика и его характеристика
1.2.3 Трафик на уровне ТСР соединения
1.3 Размер ТСР пакетов
1.4 Модель трафика
1.5 Основные положения фрактальной теории трафика
1.6 Долговременная зависимость
1.6.1 Самоподобие
1.6.2 Оценка самоподобия с помощью вейвлетов
1.6.3 Мультифракталы
1.6.4 Спектр больших отклонений
1.6.5 Спектр Лежандра
1.7 Оценка самоподобия трафика спутниковой сети
ГЛАВА 2. ОЦЕНКА САМОПОДОБИЯ ТРАФИКА В СИСТЕМАХ СПУТНИКОВОЙ СВЯЗИ

2.1 Оценка самоподобия видео трафика вейвлет-методом с автоматическим определением границ масштабирования
2.2 Автоматическое определение нижней границы масштабирования
2.2.1 Описание программного обеспечения «Вейвлет-анализ»
2.3 Практические результаты оценки параметра Херста
2.4 Сравнительный анализ вейвлет модели для описания фрактальных свойств случайных телекоммуникационных процессов
2.4.1 Постановка задачи
2.4.2 Модель WIG
2.4.3 Мультифрактальная вейвлет модель
2.4.4 Описание исходных данных для разработанных программ
моделирования
2.4.5 Сравнительный анализ эффективности моделей
2.5 Выводы
ГЛАВА 3. МЕТОДИКА И ЧИСЛЕННЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ МУЛЬТИФРАКТАЛЬНОГО ТРАФИКА
3.1 Методика оценки скейлинговой и масштабной функции мультифрактального трафика
3.2 Оценка размерности Ренье и спектра сингулярностей мультифрактального трафика
3.2.1 Основные теоретические положения
3.2.2 Методика оценки мультифрактального спектра
3.3 Программное обеспечение и результаты статистической обработки мультифрактальных данных в среде MATLAB
3.3.1 Описание интерфейса ПО
3.3.2 Результаты статистической обработки
3.4 Выводы:

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОБОБЩЕННОГО ТРАФИКА НА ПОКАЗАТЕЛИ ОЧЕРЕДЕЙ СПУТНИКОВЫХ СИСТЕМ СВЯЗИ
4.1 Постановка задачи
4.2 Влияние самоподобия телекоммуникационного трафика на характеристики систем спутникового доступа к Интернет в стандарте DVB/IP/MPEG
4.3 Протокол IP/MPEG-2 через DVB
4.3.1 Описание модели
4.3.2 Симуляция сети при различных параметрах
4.3.3 Видеографик на фоне суммарного трафика
4.3.4 Влияние самоподобия трафика при отсутствии механизма
подтверждения приема
4.3.5 Влияние сетевой ассиметрии
4.3.6 Модель построения очереди
4.4 Аппроксимация вероятностей для асимптотик построения сигнала
4.4.1 Численные результаты
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Пусть Уп = {У„к: У» = Щк + 1)2'") - Х(кТ'% к = О, 1,
5М) = %Х{{к + )2-п-Х(к2-п)ч =£‘(09 = 2пЁп[еч1аЛ, (1.18)
к=0 к=О
где Е„[-] обозначает операцию усреднения. Тогда показатель массы также может быть получен как
г(?) = Цттб1оВ(-?), (1.19)
„со -по%2
и поэтому спектр Лежандра процесса X определяется следующим образом /,(а) = тт(а) = т£(ад-т(дУ). (1.20)

1.7 Оценка самоподобия трафика спутниковой сети.
Модели самоподобного трафика основывается на всесторонних допущениях. Таким образом, становится важным проверить стационарность, перед оценкой характеристик исходя из различных инструментов [45]. Например, трафиковые трассы генерируемые процессом фрактального Гауссовского шума (РОИ) [13] являются стационарными. В реальности, зачастую присутствует эффект движения нестационарное™ сдвига уровня. И они наиболее видны в низкоскоростной сети, такой как спутниковая сеть, см. рис 1.7 (а). Проверка на стационарность здесь становиться наиболее сложной [45]. Альтернативный подход [34] является в разложении трассы на несколько маленьких подтрасс для исключения влияния и тенденции сдвига уровня. На практике, такое приближение может привести к нехватке данных и недостоверности результатов. Таким образом, нахождение нужной границы деления на более мелкие участки стационарности данных является важной задачей. Каждый такой отрезок тестировался на предмет стационарности второго порядка. Все отрезки визуально проверялись на предмет видимых