+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Исследование влияния статистических свойств мультимедийного IP-трафика на характеристики качества обслуживания

Исследование влияния статистических свойств мультимедийного IP-трафика на характеристики качества обслуживания
  • Автор:

    Буранова, Марина Анатольевна

  • Шифр специальности:

    05.12.13

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2013

  • Место защиты:

    Самара

  • Количество страниц:

    137 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
Глава 1. Мультисервисные сети, принципы управления 
1.1. Методы управления сетевыми ресурсами. Прогнозирование уровня загрузки сети


СОДЕРЖАНИЕ

Перечень сокращений


Введение

Глава 1. Мультисервисные сети, принципы управления

1.1. Методы управления сетевыми ресурсами. Прогнозирование уровня загрузки сети

1.2. Особенности мультисервисной сети. Трафик мультисервисной сети

1.3. Механизмы обеспечения качества услуг

1.3.1 Алгоритмы управления интенсивностью трафика

1.3.2 Алгоритмы предотвращения перегрузок

1.3.3 Алгоритмы управления очередями

1.4 Выводы по главе


Глава 2. Исследование статистических характеристик мультимедийного трафика сети Шегие!
2.1 Организация сбора трафика в сети Интернет
2.2 Исследование трафика мультимедийных приложений на степень самоподобия
2.2.1 Анализ степени самоподобия трафика ГУоБ
2.2.2 Анализ степени самоподобия трафика Мегпе! ТУ
2.3 Выводы по главе
Глава 3. Исследование законов распределения мультимедийного трафика сети Вйегпе!
3.1. Анализ законов распределений параметров трафика 1УоО
3.2. Анализ законов распределений параметров трафика ГЩегпе! ТУ
3.3 Выводы по главе

Глава 4. Моделирование сети с обработкой самоподобного трафика различными алгоритмами обеспечения QoS
4.1 Схема моделирования в программе ns
4.2 Влияние обработки алгоритмами обеспечения QoS на структуру трафика iVoD
4.2.1 Результаты обработки в отдельной очереди
4.2.2 Результаты обработки в общей очереди
4.3 Влияние обработки алгоритмами обеспечения QoS на структуру трафика Internet TV
4.3.1 Результаты обработки в отдельной очереди
4.3.2 Результаты обработки в общей очереди
4.4. Влияние механизмов обеспечения QoS на показатели качества обслуживания
4.4.1 Показатели QoS трафика iVoD
4.4.2 Показатели QoS трафика Internet TV
4.5 Выводы по главе
Заключение
Список использованных источников
Приложение
Акты внедрения

Перечень основных сокращений
АКФ - автокорреляционная функция
АСШС - асимптотическое самоподобие в широком смысле
БУЗ - быстро убывающая зависимость
МУЗ - медленно убывающая зависимость
ПРВ - плотность распределения вероятности
PJIX - распределение с «легкими хвостами»
РТХ - распределение с «тяжелыми хвостами»
ССШС - строгое самоподобие в широком смысле
CBS (Committed Burst Size) - согласованный размер всплеска
CIR (Committed Information Rate) - согласованная скорость передачи
информации
CQS - классификация, буферизация, обслуживание (Classify,Queue and Schedule)
DiffServ (Differentiated Service) - дифференцированное обслуживание
DSCP (Differentiated Services Code Point) - точка кода дифференцированных
услуг
EBS (Excess Burst Size) - расширенный размер всплеска
FIFO (first-in, first-out) - алгоритм обработки очередей - «первый пришёл -
первый вышел»
IntServ (Integrated Services) - архитектура интегрированных услуг ISP (Internet Service Provider) - поставщик услуг Интернет iVoD - Internet видео по запросу (Internet Video on Demand)
PHB (per-hop behavior) - это наблюдаемая извне политика поведения сетевого узла в отношении пакетов с определенным значением поля кода DSCP QoS (Quality of Service) - качество обслуживания, позволяющий конечным приложениям проводить сквозную сигнализацию своих QoS-требований RED - Алгоритм случайного раннего обнаружения (Random Early Detect)

Алгоритмы класса МШЮ могут быть разбиты на четыре класса -классификация с примерами представлена на рисунке 14.
■STHSingle erage Single ' Jold) - •
но ере,
у / ■ ачение*
бор значении
- гранирр^ -
iHanpIiMep^ RED У
/SAMWSingle ** 7 . f ... » Average Multiple
âThreslfôld).
«одно среднее
значение? несколько. |наборов значении
Щ грвндг».ЛГ
Например.. Ц-ИВР
MÀMT (Multiple#
4*3йй^
«несколько^средних ;
*4-<8Ж ц /tfcfcf-i
значении, несколько
| .mmw *i-
наборов значении
Рис. 1.16. Классификация алгоритмов MRED
Алгоритм VRED
Отличие VR-ED от ЯЕГ) заключается в том, что для пакетов каждого приоритета определен отдельный набор параметров. Параметризация VRED достаточно сложна, т.к. количество значение, которые необходимо установить прямо пропорционально количеству приоритетов, с которыми пакеты могут поступать в маршрутизатор.
Рис. 1.17. Алгоритм WRED

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.329, запросов: 967