CC BY
77
К РАЗРАБОТКЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ СЦЕНАРИЯ ПРИОРИТЕТНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДОСТУПОМ В МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ
Самуйлов Константин Евгеньевич,
д.т.н., заведующий кафедрой прикладной информатики и теории вероятностей, профессор, Российский университет дружбы народов РУДН, Москва, Россия, ksam@sci.pfu.edu.ru
Гудкова Ирина Андреевна,
к.ф.-м.н., доцент кафедры прикладной информатики и теории вероятностей Российский университет дружбы народов РУДН, Москва, Россия, igudkova@sci.pfu.edu.ru
Маркова Екатерина Викторовна,
старший преподаватель кафедры прикладной информатики и теории вероятностей, Российский университет дружбы народов РУДН, Москва, Россия, emarkova@sci.pfu.edu.ru
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 13-07-00953-а.
Ключевые слова: LTE, управление доступом к радиоресурсам, GBR, гарантированная скорость, non-GBR, негарантированная скорость, AMBR, исходные данные.
Сети связи четвертого поколения 4G на базе технологии LTE (Long Term Evolution) обеспечивают предоставление пользователям широкого спектра мультимедийных услуг с различными требованиями к качеству обслуживания. В зависимости от требований, предъявляемых к качеству обслуживания, согласно международным стандартам консорциума 3GPP (3rd Generation Partnership Project), в сетях LTE определены девять типов услуг. Первые четыре типа относятся к услугам реального времени, предоставляемым пользователям с гарантированной скоростью (Guaranteed Bit Rate, GBR) передачи данных, например, услуги видео и голосовая телефония. Следующие пять типов услуг предоставляются пользователям не с гарантированной (non-GBR), а с переменной скоростью передачи, например, просмотр веб-страниц, обмен файлами. В математической теории телетрафика трафик, генерируемый услугами реального времени, т.е. услугами с гарантированной скоростью передачи, принято называть потоковым одноадресным и многоадресным, а трафик, генерируемый услугами без гарантированной скорости, принято называть эластичным трафиком, скорость передачи которого может динамически изменяться в зависимости от загрузки соты сети. При этом управление доступом к ресурсам сети осуществляется при помощи введения суммарной максимально достижимой скорости передачи данных (Aggregate Maximum Bit Rate, AMBR), на значение которой влияют технические характеристики как сети, так и абонентских устройств, которые не обязательно поддерживают стандарт 4-го поколения LTE. В статье предложен единый подход к выбору исходных данных, которые могут быть использованы для анализа показателей эффективности моделей схем доступа в мультисервисных сетях с услугами, генерирующими, как потоковый, так и эластичный трафик. Для иллюстрации применения полученных исходных данных предложены несколько вариантов схем доступа в мультисервисных сетях, учитывающих обслуживание потокового и эластичного трафика. Разработка данных основана, в первую очередь, на отчете компании Cisco Systems по статистическому исследованию трафика, генерируемого пользователями мобильных телекоммуникационных сетей.
Для цитирования:
Самуйлов К.Е., Гудкова И.А., Маркова Е.В. К разработке исходных данных для сценария приоритетного управления доступом в мультисервисной сети LTE // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2015. - Том 9. - №10. - С. 22-27.
For citation:
Samouylov Е.К., Gudkova I.A., Markova E.V. On development of input data set for modelling priority admission control schemes in LTE multiservice networks. T-Comm. 2015. Vol 9. No.10, рр. 22-27. (in Russian).
Введение
Сети мобильной связи четвертого поколения, на базе технологии LTE (Long Term Evolution), предоставляющей пользователям широкий спектр мультимедийных услуг с различными требованиями к качеству обслуживания (Quality of Service, QoS), стали одним из важнейших направлений в модернизации современных телекоммуникационных систем. При разработке технологии LTE была предложена и принята новая система показателей качества обслуживания мультисервисного трафика, которая отражает меняющиеся требования потенциальных пользователей. В соответствии с рекомендациями (TS 36.300, TS 23.401, TS 23.203) консорциума 3GPP, в сетях LTE выделяют 9 типов услуг. В зависимости от требований к ресурсам сети все услуги делятся на два класса:
1. услуги с гарантированной скоростью передачи данных (Guaranteed Bit Rate, GBR);
2. услуги без гарантированной скорости передачи данных (Non-GBR).
К услугам с гарантированной скоростью передачи данных относятся услуги реального времени, например, голосовая или видео телефония, игры в режиме реального времени, для которых определено значение минимальной скорости - гарантированная скорость (GBR). Однако, при наличии в сети свободных ресурсов, передача данных может осуществляться со скоростью большей, чем минимально установленная, но не превышающей некоторого порогового значения (Maximum Bit Rate, MBR).
К услугам без гарантированной скорости передачи данных относят услуги, для которых не определено минимальное - гарантированное значение (non-GBR) - скорости передачи, она может изменяться в зависимости от загрузки соты. В данном случае управление доступом осуществляется при помощи введения суммарной максимальной скорости передачи данных (Aggregate MBR, AMBR), позволяющей дифференцировать услуги по приоритетам в обслуживании. При этом скорость не может превышать максимально определенную для абонентского устройства (User Equipment AMBR, UE-AMBR), или определенную характеристиками используемой сети (Access Point Name AMBR, APN-AMBR). Примерами таких услуг являются электронная почта, просмотр web-страниц, интерактивные игры.
Для услуг с гарантированной скоростью передачи увеличение или уменьшение скорости в пределах от минимального GBR до максимального MBR значения не влияет на среднее время предоставления услуги пользователю. В то время как изменение скорости передачи данных для услуг non-GBR влечет за собой изменение среднего времени. В связи с этим можно выделить два типа трафика, генерируемого при предоставлении услуг: потоковый [5, 6], передача которого может осуществляться в двух режимах - одноадресном и многоадресном - и эластичный [8, I I]. Таким образом, услуги с гарантированной скоростью генерируют потоковый трафик, характеризующийся фиксированными скоростью и временем передачи, а услуги без гарантированной скорости генерируют эластичный трафик, характеризующийся фиксированным объемом передаваемых данных и изменяемым временем передачи [I].
Обеспечение необходимого уровня качества предоставления услуг пользователям сетей LTE на уровне сети радиодоступа осуществляется при помощи механизмов управления радиоресурсами (Radio Resource Management, RRM) [2, 4, 7, 14, 15], таких как управление несущими (Radio Bearer Control, RBC), управление доступом к ресурсам сети (Radio Admission Control, RAC), управление мобильностью (Connection Mobility Control, CMC), управление динамическим распределением ресурсов (Dynamic Resource Allocation, DRA), управление межсотовой интерференцией (Inter-Cell Interference Coordination, ICIC),
В статье проводится разработка исходных данных, необходимых для анализа показателей эффективности одного из способов управления радиоресурсами - управления доступом (RAC) [2, 7, 14, 15], основной задачей которого является формирование схем доступа к радиоресурсам сети, учитывающих ограниченность частотного диапазона мобильных сетей и различные требования к параметрам QoS, предъявляемые при предоставлении мультимедийных услуг с разными приоритетами в обслуживании. Отметим, что задача разработки и анализа показателей эффективности схем доступа, необходимых для эффективного распределения радиоресурсов, в условиях ежегодного роста нагрузки на телекоммуникационные сети [9, 10] является актуальной, а следовательно, актуальна связанная с ней задача выбора исходных данных, необходимых для численного анализа характеристик предлагаемых схем доступа.
Моделирование исходных данных
Как было отмечено выше, выделяют три типа трафика, генерируемого различными услугами, - одноадресный, многоадресный и эластичный. Сведем основные параметры, характеризующие каждый из типов трафика и моделируемые далее в статье, в табл. 1.
Таблица 1
Моделируемые параметры
Параметр Описание
С Пропускная способность (бит/с)
d Ресурсы, заминаемые одноадресным трафиком (бит/с)
Ь Ресурсы, занимаемые многоадресным трафиком (бит/с)
е Максимальный объем ресурсов, занимаемый эластичным трафиком (бит/с)
Рассмотрим соту сети LTE с пиковой пропускной способностью равной, например, 100 Мбит/с, пользователям которой предоставляются услуги, генерирующие различные типы трафика. Каждый тип трафика в среднем занимает определенную часть С пропускной способности соты сети, для нахождения которой могут быть использованы статистические данные, позволяющие установить соотношение между объемами передаваемого трафика за некоторый период. Например, в отчете [3] компании Cisco Systems по статистическому исследованию трафика, генерируемого пользователями мобильных сетей, есть подобные сведения для услуг передачи данных, видео-контента
и М2М трафика за год. Эти сведения позволяют определить долю каждого типа трафика (табл. 2), а следовательно, и соответствующую долю пиковой пропускной способности.
Таблица 2
Объем трафика в мобильных сетях (Терабайт), для расчета параметра С [3]
2013 2014 20 IS 2016 2017 2018
Передача данных 673 076 45% 1 084 617 42% 1 659 057 33% 2 382 440 34% 3 223 778 30% 3 997 4S4 25%
Видео 793 944 53% 1 458 730 56% 2 579 242 59% 4 370 458 62% 7 094 943 66% 1 0956 123 69%
М2М 20 736 2% 49 286 2% 1 13415 3% 246 198 4% 490 226 4% 907 472 6%
Сумма 1 437 756 100% 2 592 633 100% 4351 714 100% 6 999 096 100% 10303947 100% 15 361 049 100%
Скорость передачи эластичного трафика зависит от характеристик мобильной сети (АР1\1-АМВК), например, сети ЗС и {табл. 6), от выбранного пользователем тарифного плана, предлагаемого тем или иным сотовым оператором. Таким образом, при выборе максимального объема ресурсов для передачи эластичного трафика необходимо учитывать все описанные ограничения.
Таблица 4
Объем трафика по различными устройствами (Терабайт) [3]
На следующем шаге необходимо определить скорость передачи данных, или согласно табл. I, объем ресурсов, занимаемых одноадресным, многоадресным и эластичным трафиком. Отметим еще раз, что для потокового трафика скорость является гарантированной и в зависимости от используемых технологий кодирования, протоколов, требований QoS она может меняться от минимального (GBR) до максимального (MBR) значения. Сведения о скоростях передачи потокового одноадресного ü и многоадресного b трафика могут быть получены из стандартов, спецификаций по услугам и т.д. Например, на сайте компании Skype [12] представлены требования к ресурсам сети, необходимые и рекомендуемые для предоставления услуги видеоконференция, которые помимо перечисленных выше условий зависят также от числа пользователей услуги муль-тивещания (табл. 3).
Таблица 3
Скорость передачи многоадресного трафика услуги видеоконференция, для расчета параметра Ь [ 12]
2013 2014 2015 2016 2017 2018
Телефон Смартфон SO 425 4.6% 923 361 83.9% 68 087 3.3% 1 684 096 82.5% 91 030 2.6% 2 883 253 81% 118 901 2.0% 4 679 786 79.8% 143 427 1.6% 7 217 67! 78.5% 154 258 1.1% 10 534 617 77.7%
Планшет 127 027 ¡I.S% 287 996 14.2% 581 40 t 16 4% 1 065 826 18.2% 1 829 859 19.9% 2 881 415 21.2%
Сумм ар нь |й обьем трафика 1 100 8!3 100% 2 040 179 100% 3 555 634 100% 5 364 S13 100% 9 190 957 100% 13 570 290 100%
Таблица 5
Скорость передачи данных устройствами (Мбит/с), для расчета иЕ-АМВК [3]
2013 2014 20 IS 2016 2017 2018
Телефон 1.387 1.676 1.908 2.147 2.396 2.S09
Смартфон 3.983 4.864 5.S04 6.132 6.7S6 7.044
Планшет 4.591 S.S84 6.298 6.483 8.018 8.998
Средняя скорость 3.934 4.861 S.540 6.116 6.937 7.405
Таблица 6
Скорость передачи данных по (Мбит/с), для расчета APN-AMBR [3]
Число Минимальная Рекомендуемая
пользователей скорость скорость
3 пользователя 512 Кбит/с 2 Мбит/с
5 пользователей 2 Мбит/с 4 Мбит/с
6 пользователей 4 Мбит/с 8 Мбит/с
Сеть связи 2013 2014 2015 2016 20)7 2018
2G 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09
3G 2.00 2.30 2.80 3.70 4.50 5.00
4G 7,00 10.60 ! 1.60 12.40 13.30 14.00
Для эластичного трафика скорость передачи данных является переменной (non-GBR), меняется динамически в зависимости от загрузки сети и ограничена техническими характеристиками используемых абонентских устройств (UE-AMBR), а также характеристиками сети (APN-AMBR). Для получения возможных ограничений UE-AMBR может быть рассмотрена средняя скорость передачи для группы устройств. В отчете [3] компании Cisco Systems представлена статистика об объемах трафика по следующими устройствами - телефон, смартфон и планшет (табл. 4). С помощью этой статистики можно определить, какая доля трафика приходится на каждый тип устройств, и вычислить среднюю скорость передачи данных по группе (табл. 5).
В таблице 7 для 2015 г, приведены разработанные исходные данные, В следующем разделе статьи приведем примеры анализа моделей схем доступа с эластичным или потоковым трафиком, для анализа показателей эффективности которых могут быть использованы разработанные исходные данные табл. 7.
Численный анализ схем доступа с потоковым и эластичным трафиком
В качестве примера схемы доступа с потоковым трафиком рассмотрим схему, которая реализует механизмы снижения скорости передачи информации и прерывания обслуживания для многоадресного (услуга видеоконференция) и одноадресного (услуга видео по запросу) трафика [2, 14]. Исходные данные приведены в табл. 7.
Таблица 7
Примеры значений моделируемых параметров
Параметр Трафик Данные за 2015 г.
Услуга Видео Передача данных и М2М
С 59 Мбит/с 38 Мбит/с Таблица 2
d видео по запросу 2 Мбит/с - Таблица 3
Ь видеоконференция 8 Мбит/с. 6 Мбит/с. 4 Мбит/с - Таблица 3
услуга сети 4С - 6 Мбит/с Таблицы 5, 6
щ услуга сети ЗС - 3 Мбит/с Таблицы 5, 6
Скорость передачи многоадресного трафика адаптивно изменяется по набору значений 8, 6, 4 Мбит/с и определяется в соответствии с объемом свободных ресурсов. Управление доступом реализовано в два этапа. Первый -снижение скорости передачи многоадресного трафика ДО минимального значения. Второй - прерывание одноадресного трафика в случае недостаточности ресурсов для многоадресного трафика. Отметим, что с ростом популярности услуг мультивещания представляет интерес провести анализ влияния этого роста на качество одноадресной передачи данных, а именно на вероятность прерывания обслуживания {рис. I) запросов на передачу одноадресного трафика. На рисунке а - доля пользователей услуги видеоконференции.
О 10 20 30 40 Предложенная нагрузка
Рис. (. Вероятность прерывания предоставления услуги видео по запросу
В качестве примера схемы доступа с эластичным трафиком рассмотрим схему, которая реализует механизм снижения скорости передачи данных пропорционально двум «потолкам» е, и е1 [15], определенным в соответствии с рассуждениями предыдущего раздела, как минимальное значение скорости по группе устройств {табл. 5) и скорости по технологии 4G и 3G соответственно. Управление доступом построено таким образом, что скорость передачи эластичного трафика может динамически варьироваться от максимального до минимального значения, необходимого для соблюдения требований ко времени передачи и определяемого в соответствии с заданным порогом на число передаваемых блоков данных. Отметим, что в международном стандарте ITU-T G.I0I0 имеются
сведения о рекомендуемом (15 с) и допустимом (60 с) времени передачи данных для файла длиной 10 Мбайт, что позволяет определить ограничение на минимальную скорость передачи эластичного трафика, а следовательно, и на максимальное число передаваемых блоков данных. Данные передаются С максимальной скоростью в случае невысокой загрузки ресурсов. Если загрузка становится такой, что обеспечить каждому передаваемому блоку данных максимальную скорость представляется невозможным, то число занятых ресурсов снижается пропорционально индивидуальным «потолкам» в соответствии с заданным коэффициентом снижения. Пусть а - отношение объема трафика, генерируемого в сети 4С, к общему объему трафика, генерируемому в сетях ЗС и 4С. Тогда для выбранного диапазона лет - 2015-2018 гг., в соответствии с рис. 2, можно получить значения а. Используя полученные исходные данные, можно рассчитать основные показатели эффективности схемы доступа, например, средний коэффициент снижения скорости передачи данных (рис. 3).
ion
so 60 10 20 о
31
.14
37
43
16
51
2013 2011 2015 2016 2017 2018 ■ 2-2.50 »3-3, ?G 4G Рис. 2. Объем трафика, генерируемого в сетях 2G, 3G, 4G [3]
1
§ 0.9
3 I | = 0.8
Е и §
а
U 0.7
—С = 38
^ч с = з5"*
Гол Пр9Й15»ируемые параметры \
2015 С = 38, а = 39%, (.-, = 6, е, = 3 N
2016 С = 34, а = 44%, е, = 6, е, =4 - 25
2017 <7 = 30,ег-48%,!;, -7, ^ = 5
2018 С = 25. а = 53 = 7, е, = 5
5 10 15 20
Предложенная нагрузка, Мбит/с
25
30
Рис, 3. Средний коэффициент снижения скорости передачи данных
Заключение
В статье описан подход к возможному выбору единых исходных данных, которые могут быть использованы для анализа показателей эффективности мобильной сети в виде комплекса моделей, реализующих различные сценарии приоритетного обслуживания одноадресного, многоадресного и эластичного трафика. Такой подход позволит операторам связи на основе численного анализа заданных параметров выбрать наиболее эффективные из разрабатываемых схем доступа и применить их при планировании сетей четвертого поколения.
Литература
1. Bashorin, G, Gaidamaka, Yu, Samouylov, К 2013, 'Mathematical theory of teletraffic and its application to the analysis of multiservice communication of next generation networks', Automatic Control and Computer Sciences, vol. 47, no. 2, pp. 62-69.
2. Borodakiy, V, Gudkova, I, Samouylov, К & Markova, E 2014, 'Modelling and performance analysis of pre-emption based radio admission control scheme for video conferencing over LTE', Proc. of the 6th International Conference ITU Kaleidoscope: Living in a converged world - impossible without standards? K-LCW-2014 (June 3-5, 2014, St. Petersburg, Russia), Switzerland, Geneva, ITU, pp. S3-59,
3. Cisco, Systems 2015, Cisco visual networking index 2015, Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2014-2019: usage: White paper, viewed 18 February 2015, http://www.cisc0.c0m/c/ en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white_paper_c I I -520862.html.
4. Fodor, G, Sklllermark, P 2009, 'Performance analysis of a reuse partitioning technique for multi-channel cellular systems supporting elastic services', International journal of Communication Systems, vol. 22, no. 3, pp. 307-342.
5. Gudkova, /, Plaksina, 0 2010, 'Performance measures computation for a single link loss network with unicast and multicast traffics'. Lecture Notes in Computer Science, vol. 6294, pp. 2S6-265.
6. /versen, V 201 I, Teletraffic engineering and network planning', Technical University of Denmark, pp. I -583.
7. Khabazian, M, Kubbar, O, & Hassanein, H 2012, 'A fairness-based pre-emption algorithm for LTE-Advanced', Proc. of the 10th IEEE Global Telecommunications Conference GLOBECOM-2012 (December 3-7, 2012, Anaheim, California, USA), IEEE, pp. 5320-5325.
8. Nasser, N, 2009, 'Service adaptability in multimedia wireless networks', IEEE Transactions on Multimedia, vol. I I, no. 4, pp. 786-792.
9. Samouylov, K, Gudkova, I 2013, 'Analysis of an admission model in a fourth generation mobile network with triple play traffic'. Automatic Control and Computer Sciences, vol. 47, no. 4, pp. 202-210.
10. Samouylov, K, Gudkova, I 2011, 'Approximating performance measures of a triple play loss network model'. Lecture Notes in Computer Science, vol. 6869, pp. 360-369.
I I. Samouylov, K, Gudkova, I 2010, 'Recursive computation for a multi-rate model with elastic traffic and minimum rate guarantees', Proc, of the International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems ICUMT-2010 (October 18-20, 2010, Moscow, Russia), IEEE, pp. 1065-1072.
12. Skype 201S, How much bandwidth does Skype need?, viewed 18 February 2015, https://support.skype.com/en/ faq/FA 1417/how-much-bandwidth-does-skype-need.
13. Андрианов ГА, Самуилов K.E., Гайдамака ЮЗ. Анализ модели трафика окс-7 по результатам обработки статистики измерений // Вестник связи. - 2007. - № I I. - С. 17-23.
14. Бородсжий В.Ю., Гудкова И.А., Маркова Е.В. Рекуррентный алгоритм для расчета характеристик модели приоритетного управления доступом в сети LTE // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. - 2013. - № I I. - С. 45-49.
15. Гудкова И.А., Маркова Е.В. Модель управления доступом к радиоресурсам с индивидуальными потолками на скорость передачи данных в сети LTE // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. - 2014. - N«8. - С. 28-31.
COMMUNICATIONS
ON DEVELOPMENT OF INPUT DATA SET FOR MODELLING PRIORITY ADMISSION CONTROL SCHEMES IN LTE MULTISERVICE NETWORKS
Konstantin E. Samouylov, Peoples' Friendship University of Russia, Department of Applied Probability and Informatics,
head of the department, ksam@sci.pfu.edu.ru Irina A. Gudkova, Peoples' Friendship University of Russia, Department of Applied Probability and Informatics,
associate professor, igudkova@sci.pfu.edu.ru Ekaterina V. Markova, Peoples' Friendship University of Russia, Department of Applied Probability and Informatics,
senior lecturer, emarkova@sci.pfu.edu.ru
Abstract
Abstract: LTE fourth generation networks provide a wide range of multimedia services with different QoS requirements to users. According to 3GPP consortium standards, LTE networks specify nine types of services. The first four types correspond to real-time services, which could be provided on guaranteed bit rate (GBR), e.g., video telephony and voice telephony. The following five types of services could be provided on non-guaranteed bit rate (non-GBR), e.g, web browsing, file sharing. In in terms of teletraffic and queuing theories, services provided on GBR correspond to unicast and multicast streaming traffics, services provided on non-GBR correspond to elastic traffic, which bit rate can be dynamically changed depending on the network load cell. In this case, the radio admission control (RAC) is carried out by introducing aggregate maximum bit rate (AMBR). The AMBR depends on the technical characteristics of the network, as well as of the user's devices characteristics, which do not necessarily support LTE. In this paper, we propose a unified approach to the choice of the input data set, which could be used for analysing the performance measures of RAC schemes models in multiservice networks with services generating streaming and elastic traffics. We illustrate the approach on two RAC scheme models. Development of input data set is based, primarily, on the Cisco Systems report: global mobile data traffic forecast update 2014-2019 white paper.
Keywords: LTE, radio admission control (RAC), Guaranteed Bit Rate (GBR), non-GBR, AMBR, input data set.
References
1. Basharin, G, Gaidamaka, Yu, Samouylov, K 2013, 'Mathematical theory of teletraffic and its application to the analysis of multiservice communication of next generation networks', Automatic Control and Computer Sciences, vol. 47, no. 2, pp. 62-69.
2. Borodakiy, V, Gudkova, I, Samouylov, K & Markova, E 2014, 'Modelling and performance analysis of pre-emption based radio admission control scheme for video conferencing over LTE', Proc. of the 6th International Conference ITU Kaleidoscope: Living in a converged world -impossible without standards? K-LCW-2014 (June 3-5, 2014, St. Petersburg, Russia), Switzerland, Geneva, ITU, pp. 53-59.
3. Cisco, Systems 2015, Cisco visual networking index 2015, Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2014-2019: usage: White paper, viewed 18 February 2015, http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white_paper_c11-520862.html.
4. Fodor, G, Skillermark, P 2009, 'Performance analysis of a reuse partitioning technique for multi-channel cellular systems supporting elastic services', International Journal of Communication Systems, vol. 22, no. 3, pp. 307-342.
5. Gudkova, I, Plaksina, O 2010, 'Performance measures computation for a single link loss network with unicast and multicast traffics', Lecture Notes in Computer Science, vol. 6294, pp. 256-265.
6. Iversen, V 2011, 'Teletraffic engineering and network planning', Technical University of Denmark, pp. 1-583.
7. Khabazian, M, Kubbar, O, & Hassanein, H 2012, 'A fairness-based pre-emption algorithm for LTE-Advanced', Proc. of the 10th IEEE Global Telecommunications Conference GLOBECOM-2012 (December 3-7, 2012, Anaheim, California, USA), IEEE, pp. 5320-5325.
8. Nasser, N, 2009, 'Service adaptability in multimedia wireless networks', IEEE Transactions on Multimedia, vol. 11, no. 4, pp. 786-792.
9. Samouylov, K, Gudkova, I 2013, 'Analysis of an admission model in a fourth generation mobile network with triple play traffic', Automatic Control and Computer Sciences, vol. 47, no. 4, pp. 202-210.
10. Samouylov, K, Gudkova, I 2011, 'Approximating performance measures of a triple play loss network model', Lecture Notes in Computer Science, vol. 6869, pp. 360-369.
11. Samouylov, K, Gudkova, I 2010, 'Recursive computation for a multi-rate model with elastic traffic and minimum rate guarantees', Proc. of the International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems ICUMT-2010 (October 18-20, 2010, Moscow, Russia), IEEE, pp. 1065-1072.
12. Skype 2015, How much bandwidth does Skype need? viewed 18 February 2015, https://support.skype.com/en/faq/FA1417/how-much-bandwidth-does-skype-need.
13. Andrianov, G, Samouylov, K, Gaidamaka, Yu 2007, 'Analiz modeli trafika oks-7 po rezul'tatam obrabotki statistiki izmerenii', Vestnik svyazi, vol. 11, pp.17-23. (in Russian)
14. Borodakiy, V, Gudkova, I, Markova, E 2013 'Recursive algorithm for calculating the parameters of the priority access control model in LTE network', T-Comm, vol. 11, pp. 45-49. (in Russian)
15. Gudkova, I, Markova, E 2014 'On radio admission control scheme model for non real-time services with maximum bit rate in LTE network ', T-Comm, vol. 8, pp. 28-31. (in Russian)
■ __ ___
27
T-Comm Vol.9. #10-2015
