Рекомендуем
Ключевые слова:
Теория телетрафика Модели и методы оценки характеристик передачи данных |
 Трафик мультисервисных сетей доступа (интервальный анализ и проектирование) |
 Теория телетрафика |
Книга
Скачать
Содержание (pdf, 73 Кб) Фрагмент (pdf, 76 Кб) Бумажное издание
Купить в РоссииКупить в Библио-ГлобусеКупить BOOKS.RUКупить в ГлавкнигеКупить в OZON Обработка коррелированного трафика в сетях инфокоммуникаций
200 стр.
Формат 60х90/16 (145x215 мм)
Исполнение: в мягкой обложке
ISBN 978-5-9912-1058-4
ББК 32.88
УДК 621.391
Аннотация
Рассмотрен определенный круг задач, свойственных как мобильным, так и стационарным сетям связи. Такие задачи возникают при обработке коррелированного трафика в сетевых узлах и представляют собой хорошо известную триаду – это определение задержки заявки (пакета) в узле сети, определение джиттера задержки и вероятности блокировки узла при фиксированном размере накопителя на входе узла. Для решения этих задач изложены математические основы синтеза и анализа моделей коррелированного трафика, что позволяет расширить границы применения классической теории массового обслуживания, которая постулирует независимость временных параметров, описывающих трафик. При решении сформулированных выше задач для сетевого узла, моделируемого системой G/G/1(в классификации Кендалла), использован подход, основанный на решении интегрального уравнения Линдли с применением введенного понятия обновляющего процесса, параметры которого позволяют учесть корреляционные свойства реально регистрируемого трафика. Решение задач анализа основано на использовании гиперэкспоненциальных распределений, аппроксимирующих распределения вероятностей временных параметров трафика с учетом его корреляционных свойств. Двумерные распределения, необходимые для расчета параметров коррелированного трафика, синтезируются с применением копула-функций. Приведены и проанализированы алгоритмы декорреляции трафика на основе ортогональных и вейвлет-преобразований отсчётов наблюдаемого трафика. Дано описание устройства декорреляции, работающего в реальном масштабе времени.
Для научных работников, аспирантов, инженеров и студентов старших курсов, обучающихся по направлению «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».
Карташевский Игорь Вячеславович – доктор технических наук, специальность 05.12.13 – «Системы, сети и устройства телекоммуникаций». Заведующий кафедрой программной инженерии и вычислительной техники Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича. Сфера научных интересов: обработка трафика в телекоммуникационных и компьютерных сетях, методы предиктивной аналитики.
Рассмотрен определенный круг задач, свойственных как мобильным, так и стационарным сетям связи. Такие задачи возникают при обработке коррелированного трафика в сетевых узлах и представляют собой хорошо известную триаду – это определение задержки заявки (пакета) в узле сети, определение джиттера задержки и вероятности блокировки узла при фиксированном размере накопителя на входе узла. Для решения этих задач изложены математические основы синтеза и анализа моделей коррелированного трафика, что позволяет расширить границы применения классической теории массового обслуживания, которая постулирует независимость временных параметров, описывающих трафик. При решении сформулированных выше задач для сетевого узла, моделируемого системой G/G/1(в классификации Кендалла), использован подход, основанный на решении интегрального уравнения Линдли с применением введенного понятия обновляющего процесса, параметры которого позволяют учесть корреляционные свойства реально регистрируемого трафика. Решение задач анализа основано на использовании гиперэкспоненциальных распределений, аппроксимирующих распределения вероятностей временных параметров трафика с учетом его корреляционных свойств. Двумерные распределения, необходимые для расчета параметров коррелированного трафика, синтезируются с применением копула-функций. Приведены и проанализированы алгоритмы декорреляции трафика на основе ортогональных и вейвлет-преобразований отсчётов наблюдаемого трафика. Дано описание устройства декорреляции, работающего в реальном масштабе времени.
Для научных работников, аспирантов, инженеров и студентов старших курсов, обучающихся по направлению «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».
Карташевский Игорь Вячеславович – доктор технических наук, специальность 05.12.13 – «Системы, сети и устройства телекоммуникаций». Заведующий кафедрой программной инженерии и вычислительной техники Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича. Сфера научных интересов: обработка трафика в телекоммуникационных и компьютерных сетях, методы предиктивной аналитики.
Оглавление
Введение
1. Использование гиперэкспонент в задаче анализа телекоммуникационного трафика
1.1. Уравнение Линдли
1.2. Метод «этапов»
1.3. Система HK/HL/1 и её свойства
1.4. Способы аппроксимации распределений для системы G/G/1
1.4.1. Аппроксимация входных распределений на уровне двух первых моментов
1.4.2. Аппроксимация входных распределений на уровне трех первых моментов
1.5. Об одном методе решения интегрального уравнения Линдли
1.5.1. Определение ядра для системы Г/W/1
1.5.2. Аппроксимация ядра селектирующими функциями
1.5.3. Решение уравнения Линдли для системы Γ/W/1
1.5.4. Решение уравнения для системы Г/D/1
1.6. Выводы
2. Методымо делирования и анализа коррелированного трафика
2.1. Обновляющий процесс и его характеристики
2.2. Анализ эффекта формирования пачек заявок на входе СМО
2.3. Расчет коэффициентов корреляции временных интервалов в последовательности событий
2.4. Пиковость трафика
2.5. Аппроксимация функции пиковости
2.6. Оценивание параметра αH
2.7. Обработка коррелированного трафика в узле сети типа G/G/1 (упрощенная методика)
2.8. Анализ времени ожидания заявки в очереди для системы массового обслуживания общего вида
2.9. Анализ вероятности блокировки системы массового обслуживания M/G/1 при коррелированном времени обработки
2.10. Система G/G/1 при коррелированных временных параметрах трафика
2.11. Анализ джиттера пакетов непуассоновского коррелированного трафика
2.11.1. Постановка и решение задачи анализа джиттера
2.11.2. Расчет джиттера по регистрируемому трафику IPTV
2.11.3. Зависимость джиттера от загрузки
2.11.4. Имитационное моделирование
2.12. Выводы
3. Функции копулыв задачах анализа систем массового обслуживания при обработке коррелированного трафика
3.1. Понятие копулы
3.2. Синтез двумерной плотности вероятностей по известной одномерной плотности и коэффициентуавто корреляции
3.3. Примеры копул для различных двумерных распредений
3.3.1. Копула Гумбеля для двумерного логнормального распределения
3.3.2. Копула Клейтона для двумерного логнормального распределения
3.3.3. Копулы семейства F-G-M
3.3.4. Установление связи междупа раметром копулы θ и коэффициентом корреляции R
3.4. Частные случаи использования копул
3.4.1. Система M/M/1 с коррелированным трафиком
3.4.2. Система M/G/1 с коррелированным трафиком
3.5. Использование копул при анализе характеристик обработки сетевого трафика
3.6. Методика анализа среднего времени ожидания заявки в очереди сетевого узла при обработке коррелированного трафика 1
3.7. Выводы
4. Декорреляция трафика
4.1. Декорреляция случайной последовательности
4.2. Анализ статистических свойств трафика при использовании ортогональных преобразований и применении модельных распределений 1
4.2.1. Анализ статистических свойств коррелированной последовательности интервалов времени после дискретно-косинусного преобразования
4.2.2. Упрощенный синтез одномерной плотности вероятностей для разности коррелированных случайных величин
4.3. Анализ статистических свойств коррелированной последовательности интервалов времени после вейвлетпреобразования Хаара
4.4. Реализация процесса декорреляции в сетевом устройстве
4.4.1. Декорреляция на основе разложения Карунена–Лоэва
4.4.2. Декорреляция на основе дискретно-косинусного преобразования
4.4.3. Декорреляция на основе вейвлет-преобразования Хаара
4.5. Выводы
Литература
