Научная статья на тему 'Модели трафика мобильных потоковых приложений'

Модели трафика мобильных потоковых приложений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
343
128
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Шелухин О. И.

Рассмотрены различные мобильные приложения и представлены соответствующие им модели трафика, модифицированные для использования при проектировании трафика в сотовых радиосетях пакетной передачи; особое внимание уделено таким достаточноновым приложениям, как видео-и аудио передача и передача голоса посредством IP.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Шелухин О. И.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Модели трафика мобильных потоковых приложений»

УДК 621.397

Модели трафика мобильных потоковых приложений

О.И.Шелухин

Рассмотрены различные мобильные приложения и представлены соответствующие им модели трафика, модифицированные для использования при проектировании трафика в сотовых радиосетях пакетной передачи; особое внимание уделено таким достаточно новым приложениям, как видео- и аудиопередача и передача голоса посредством IP.

Various mobile applications are considered and corresponding to them traffic models in packet switching cellular radio network. Special attention is paid to such quit new applications as video and audio transmission and voice over IP.

В настоящее время много Intemet-порталов предлагают видеоуслуги для доступа к новостям и развлечениям из персонального компьютера (PC). Наряду с MPEG наиболее распространенным в настоящее время стандартом кодирования видео является стандарт H.263. В области приложений потокового аудио, основанных на стандарте MP3, также имеются потенциальные приложения. Как ожидается в ближайшем будущем, системы связи с подвижными объектами расширят возможности сегодняшних решений потокового Internet путем внедрения стандартизированных потоковых приложений [1]. Для передачи кадров видео по Internet широко используется транспортный протокол реального времени (RTP - от англ. Real-time Transmission Protocol) [2].

Потоковое видео

Для передачи видеоданных в режиме реального времени необходимы высокие скорости. При просмотре несжатого видеопотока даже высокопроизводительные проводные сети едва соответствуют требованиям такого потока, табл. 1 дает представление о необходимых битовых скоростях.

Без сжатия невозможно осуществить видеопередачу. Все видеокодеки работают по одинаковому принципу: они сжимают первоначальные картины путем сокращения избыточной информации и удаления ненужных данных.

Сокращение избыточной информации без потерь качества зависит от свойств сигнала и стати-

стических характеристик. Поэтому используются алгоритмы, подобные прогнозирующему кодированию, кодированию с переменной длиной слова и кодированию на уровне воспроизведения^^ level-coding).

Удаление ненужной информации основано на некоторых особенностях человеческого восприятия (например, детали в изображении могут быть опущены без видимого искажения), и производится с использованием различных уровней квантования.

Хотя передача видео со скоростью 64 кбит/с была осуществлена еще в 1979 г., все еще трудно обеспечить достаточное качество картинки при битовых скоростях ниже 64 кбит/с. Однако в 1996 г. появился стандарт, применимый для передачи видео со скоростью ниже 64 кбит/с. Международный стандарт ITU-T Rec. H.263 определяет кодированное представление, которое может использоваться как для сжатия кинокартин, так и для аудиовизуальных услуг с низкими битовыми скоростями.

Другой, хорошо известный и распространенный видеостандарт, - стандарт MPEG. H.263, который имеет большое сходство с MPEG: в нем

присутствуют блоки, подобные MPEG, и макроблоки с компенсацией движения и предсказанием; зигзагообразно квантованные коэффициенты закодированы с использованием методов MPEG.

Основная конфигурация алгоритма кодирования видеоисточника H.263 основана на ITUT Rec. H.261 [1] и гибридном методе кодирования, применяющем межкадровое предсказание, чтобы использовать временную зависимость и преобразовывать кодирование оставшегося сигнала для удаления пространственной избыточности. Половина пиксельной точности расходуется на компенсацию движения, в отличие от Rec. H.261, где используются полная пиксельная точность и циклический

Таблица 1. Битовые скорости общих несжатых видеоформатов ______________________________

Видеоформат Разрешение, пиксель Битовый показатель, Мбит/с

D1, цифровой стандарт студии 720 х 576 166

Качество VHS (CIF) 352 х 288 36,5

Видеофон (QCIF) 176 х 144 3

фильтр. Для символов, которые нужно передать, применяется кодирование переменной длины.

В основной алгоритм кодирования видеоисточника для улучшения эксплуатационных показателей включены дополнительные опции, наиболее важными из которых являются такие:

режим неограниченного движения вектора, допускающий ссылки, которые выходят за пределы изображения; для этих целей краевые образцы продублированы, чтобы создать отсутствующие образцы (приложение Н.263 Б);

арифметическое кодирование, основанное на синтаксисе, который заменяет кодирование переменной длины для обеспечения передачи одного и того же качества картинки меньшим числом битов, необходимых для кодирования (Н.263 приложение Е);

режим улучшенного прогноза, который направляет вектор движения для каждого 8 х 8 блока для фреймов Р (Н.263 приложение Б);

двунаправленно предсказанные кадры, позволяющие генерировать В-кадры между двумя последовательными Р-кадрами, используя оба Р-кадра для прогноза, минимизируя, таким образом, оставшиеся различия, которые должны быть закодированы (Н.263 приложение О).

Схема кодека Н.263 показана на рис. 1. Видеокодер состоит из кодера источника, мультиплексного видеокодера и кодера передачи. Кодер источника уменьшает пространственный и временной избыток входного видеосигнала, используя алгоритм БСТ (дискретное косинусное преобразование). Мультиплексный видеокодер определяет иерархическую структуру закодированных

Рис. 1. Схема видеокодека h.263

видеоданных, пригодных для передачи. Наконец, кодер передачи управляет скоростью передачи для удовлетворения требованиям по пропускной способности канала. Он объединяет данные от различных услуг в единый закодированный поток битов, который направлен к каналу передачи.

Модели трафика потокового видео

В области моделирования видеоисточников большое внимание уделено долговременно зависимым или самоподобным моделям потоков трафика в телекоммуникационных сетях [1]. Множество таких моделей использовалось, чтобы исследовать переменную скорость потока (VBR) видеоисточников со статистическим анализом эмпирических последовательностей и оценкой уровня самоподобия. Поскольку MPEG и H.263 видеотрафик состоит из высококоррелированной последовательности изображений вследствие его кодирования, необходимо корректное моделирование корреляционной структуры видеопотоков [1].

Рассмотренные ниже модели трафика базировались на реальных последовательностях видео, закодированных H.263 кодером.

Модель трафика потокового видео основана на трех последовательностях видео в уменьшенном вчетверо общем промежуточном формате (QCIF) с разрешением 176 х 144 пикселей, каждая из которых представляет собой специфическую группу видео с различной интенсивностью движения:

Claire - это видео с очень низкой интенсивностью движения, может использоваться как характерная видеопоследовательность конференц-связи или неактивной визуальной телефонии;

Carphone включает в себя периоды с довольно высокой и с низкой интенсивностями движения, может использоваться для многих видов ярких или активных видео-конференций или даже визуальной телефонии;

Foreman - это последовательность с постоянной высокой интенсивностью движения как актера, так и фона; подобное движение характерно для спортивных событий или отрывков кино.

Кодер H.263 характеризуется показателем пропуска 2, который означает, что каждую секунду кадр оригинальной последовательности пропускается так, чтобы частота кадров закодированных

последовательностей уменьшалась от 25 до 12,5 кадр/c.

Уровень квантования (Q20) был настроен для внутренних (I-) и прогнозирующих (P-^адров. Результирующее качество низкое, но это приемлемо для мобильных устройств с их ограниченными визуальными выходными возможностями.

Умеренное соединение последовательностей, включающих 80% Claire, 10% Carphone и 10% Foreman, было отобрано для предложенной модели трафика. Соединение содержит видеопотоки с низкой интенсивностью движения и только несколько потоков с более высокой интенсивностью движения.

Из-за незначительных размеров управляющих сообщений протокола вещания в реальном времени (RTSP) и RTP, по сравнению с размером данных реального времени, предлагается ими пренебрегать. Результирующий средний IP-трафик, нагруженным специфическим соединением последовательностей, - 14,39 кбит/с (табл. 2).

Предполагается, что все вновь возникающие приложения должны быть относительно короткими по продолжительности. Так называемые «тяжелые пользователи», генерирующие длинные потоки с большим количеством данных, не принимаются во внимание. Продолжительность сеансов

смоделирована отрицательным экспоненциальным распределением, средняя величина - 120 с.

На рис. 2 - 4 представлены трассы длины пакета RTP и гистограммы видеопоследовательностей Claire, Carphone и Foreman.

Аудиопоток

Для цифрового аудиосигнала с компакт-диска CD битовая скорость равна 1 411,2 кбит/с. В случае MP3-сжатия качество звука, сравнимое с CD, достигается при 128 кбит/с. Качество звука УКВ-радио для стереосигналов может быть достигнуто при 64 кбит/с, а для моносигнала - при 32 кбит/с. Для использования кодирования звука с низкой битовой скоростью в широковещательных приложениях при битовых скоростях 60 кбит/с на аудиоканал международный союз по связи (ITU) -R рекомендует стандарт MPEG уровня 3.

Самая высокая эффективность кодирования достигается алгоритмами, использующими избыточность звукового сигнала.

Все кодирующие устройства имеют одну и ту же основную структуру (рис. 5). Схема кодирования может быть описана как перцепционное (психоакустическое) формирование шума или перцепционное кодирование подполосы преобразования. Кодирующее устройство анализирует спектральные компоненты звукового сигнала в блоке анализирующих фильтров и применяет модель психоакустики, чтобы оценить только значимый уровень шума. В стадии квантования и кодирования кодирующее устройство пытается распределить доступное число битов данных так, чтобы обеспечить выполнение требований к битовой скорости и к маскировке. Это устройство состоит из следующих блоков.

Таблица. 2. Нагрузка IP-трафика для видеопоследовательностей___________

Последовательности Нагрузка IP-траф жка, кбит/с

Q20 80-10-10 Mix

Claire 10,9 14,З9

Carphone 26,7

Foreman З l ,7

а)

б)

Рис. 2. Видеопоследовательность Claire (Q10): a - развертка видео; б - ПРВ длины пакета RTP

Рис. 3. Видеопоследовательность Carphone (Q10): а - развертка видео; б - ПРВ длины пакета RTP

ТТлина последовательности Cai ридерпдкето^ RTP

Рис. 4. Видеопоследовательности Foreman (Q10):“ развертка видео; б - ПРВ длины пакета RTP

Блок анализирующих фильтров, который используется, чтобы разделить входной сигнал на спектральные компоненты (область вре^Ши/ частоты). Вместе с соответствующим блоком фильтров в декодере он формирует систему анализа/ синтеза.

Распознавательная (перцепционная)0£Ъдель: используя входной сигнал временной области и (или) выходной сигнал блока анализирующих фильтров, а также правила, известные д-пеихоаку-стике, вычисляется оценка фактического -(временная и частотная зависимость) порога маскировки.

Рис. 5. Структура психоакустического кодирования/декодирования

Квантование и кодирование: спектральные компоненты квантуются и кодируются с целью сохранения шума, введенного квантованием и ниже порога маскировки. Этот шаг осуществляется различными способами и зависит от алгоритма.

Кодирование потока битов: формирователь битового потока используется для сбора битового потока, который состоит из квантованных и закодированных спектральных коэффициентов и некоторой посторонней информации, например информации о распределении битов.

Модель трафика потокового аудио

В отличие от видеопотока потоки МР3 имеют постоянную 4б^товую скорость4(СВК-). В прин- 50 ципе, звук МРЕО не работает при фиксированном коэффициенте

сжатия. Право выбора битовой скорости сжатого звука (в некоторых пределах) полностью передается конструктору или оператору МРЕО аудиокодера. Стандарт определяет

Длина последовательности

диапазон битовых скоростей от 32 (в случае MPEG-1) или 8 кбит/с (в случае низких частот дискретизации MPEG-2 (LSF)) до 320 (MPEG-1) или 160 кбит/с (LSF). В случае MPEG-1/2 уровня-3 переключение битовой скорости от аудиокадра к аудиокадру должно поддерживаться декодерами. Это, в совокупности с технологией битового хранения, позволяет осуществлять кодирование как с переменной, так и с любой постоянной скоростью передачи в диапазоне, установленном стандартом. Так, например, Real-Audio (от компании RealNetworks) использует адаптивный поток для чередующейся полосы пропускания. Большинством операторов выбрано CBR. Например, потоки QuickTime (от компании Apple) и потоки MP3 (используемые многими радиостанциями) реализованы с помощью транспортного протокола реального времени (RTP).

Поэтому предлагаемая модель потокового аудио по (E)GPRS является источником CBR с 10-64 кбит/с. Например, кодек улучшенного адио-кодирования (AAC) MPEG-2 формирует 256 байт каждые 64 мс для 32 кбит/с стерео и 128 байт каждые 64 мс для 16 кбит/с моно.

Передача речи по сетям пакетной коммутации, особенно VoIP, получает широкое применение. До сих пор многие корпорации передавали голос по сетям с коммутируемыми линиями (CS), чтобы экономить деньги, но появление IP обусловило переход от CS к VoIP. VoIP-передача может существенно уменьшать стоимость минуты разговора. Фактически, многие услуги вызовов уже сегодня реализованы на VoIP-магистралях для передачи голоса, которые приводят к некоторому сокращению расходов клиента.

Один из подходов к обеспечению сетевой архитектуры, который позволяет новым прогрессивным услугам развернуться быстро и эффективно, состоит в том, чтобы структурировать сеть в три четких функциональных области: уровень обслуживания, уровень вызовов и уровень переключения и маршрутизации. Суть этого подхода заключается в том, что Сеансовый Протокол Инициации (SIP) [1] предусматривает использование сетей следующих поколений (NGNs) независимо для стационарных или мобильных операторов.

В некоторых случаях замечено, что при использовании SIP объединенные услуги ядра сети находятся вместе с оператором, путем оценки различий между стационарной и мобильной сетью. Для управления шлюзами от управляющих элементов внешних вызовов были созданы межсете-

вые диспетчеры или агенты вызовов, например, протокол управления межсетевым шлюзом (MGCP) [1].

Аудиокодеки

Речевые каналы занимают 64 кбит/с при использовании импульсно-кодовой модуляции

(PCM) при передаче по CS-соединениям. Методы сжатия (кодеки) были разработаны, чтобы сократить требуемую полосу пропускания при сохранении качества голоса.

Речевой кодек G.723. Используется для передачи речи в видеосистемах конференц-связи и в стандарте конференции видео H.323 [1]. Кодер имеет две возможные битовые скорости: 5,3 и 6,3 кбит/с.

Данный кодек кодирует речь или другие звуковые сигналы в кадрах, используя анализ линейного предсказания через синтез-кодирование. Сигнал возбуждения для высокоскоростного кодера - мультиимпульсное квантование максимального правдоподобия (MP-MLQ), а для низкоскоростного кодера - алгебраическое кодирование с линейным предсказанием (ACELP). По рекомендации, кадр, в котором кодируются речь или другие звуковые сигналы, имеет размер 30 мс. Обе скорости - обязательные части кодера и декодера. Можно переключаться между этими двумя скоростями в любые 30-миллисекундные границы кадра. Также доступны опции для переменной скорости передачи с использованием прерывистой передачи и заполнение шумом в течение интервалов без речи. Кроме того, имеется подготовительная задержка в 7,5 мс, которая приводит к задержке кодирования 37,5 мс. Все дополнительные задержки в реализации и работе этого кодера являются следствием затрат времени на обработку данных в кодере и декодере, времени передачи по каналу связи, а также дополнительной задержки буферизации для протокола объединения.

Выходной сигнал речевого кодера в течение периодов разговора и молчания изображен на рис. 6, на котором показано, как генерируются речевые пакеты по 24 байт на высокой скорости и по

24 байта 4 байта SID SID

Речевой Л л- Речевой Молчание поток поток

Рис. 6. Выход речевого кодера G.723 (6,3 кбит/с)

20 байт при передаче с низкой скоростью. Методы сжатия периодов молчания уменьшают передаваемый объем данных в течение таких интервалов.

Метод сжатия пауз. Этот метод используется для уменьшения передаваемой битовой скорости в течение периодов молчания в разговоре. Системы, допускающие прерывистую передачу, основаны на обнаружении голосовой активности (VAD-алгоритме) и генерации комфортного шума (CNG-алгоритме), которые позволяют использовать вставки искусственного шума в течение периодов молчания. Это необходимо, чтобы избежать модуляции шума, возникающей при отключении передачи. Если фоновый акустический шум, который существовал на протяжении активных периодов, резко исчезает, то очень неприятная модуляция шума может даже уменьшить разборчивость речи.

Детектор активности речи. Цель VAD (от англ. Voice Activity Detection) - обнаружить присутствие или отсутствие речи и передать эту информацию алгоритму CNG. Как правило, VAD-алгоритмы принимают решение по нескольким последующим кадрам информации, чтобы делать их более достоверными и избегать неустойчивых решений. VAD ограничен в оперировании в тех же 30-миллисекундных кадрах речи, которые впоследствии будут либо закодированы речевым кодером, либо заполнены комфортным шумом генератора шума. Выходной сигнал VAD-алгоритма передается CNG-алгоритму.

Самой большой трудностью при детектировании речи является присутствие фонового шума разнообразных диапазонов. VAD должен обнаруживать речь даже при очень низких отношениях сигнал/шум. Невозможно различить речь и шум, используя простые методы детектирования по уровню, когда некоторые части произносимой речи меньше шумов. Разделение этих условий можно произвести, учитывая только спектральные характеристики входного сигнала. Чтобы сделать это, VAD включает инверсный фильтр, коэффициенты которого получены CNG в течение периодов, где присутствует только шум.

Генератор комфортного шума CNG. Цель CNG-алгоритма состоит в том, чтобы создать шум, который соответствует фактическому фоновому шуму с настолько низкой общей стоимостью передачи, насколько это возможно. На передающей стороне CNG-алгоритм использует информацию об активности, полученную от VAD для каждого кадра, и вычисляет кодированные параметры, не-

обходимые для синтеза искусственного шума на получающей стороне. При помощи этих кодированных параметров составляют кадры 8ГО, которые требуют меньшего количества бит, чем активные речевые кадры, и передаются в течение периодов молчания.

Главная особенность СКО-алгоритма состоит в том, что передача кадров 8ГО не является периодической. Для каждого кадра молчания этот алгоритм принимает решение - посылать кадр 8ГО или нет, основываясь на сравнении текущего кадра молчания с предыдущим кадром 8ГО. Таким образом, передача кадров 8ГО ограничена теми кадрами, в которых изменился спектр мощности шума.

На протяжении кадров молчания комфортный шум синтезируется в декодере введением псевдобелого возбуждения в кратковременный фильтр синтеза. Параметрами, используемыми для описания комфортного шума, являются коэффициенты синтезирующего фильтра с линейно прогнозирующим кодированием (ЬРС) и энергия сигнала возбуждения. В кодирующем устройстве для каждого фрейма 8ГО-алгоритм вычисляет набор ЬРС-параметров и квантует соответствующий Ь8Р8, используя линейную спектральную пару кодера (Ь8Р) квантователя на 24 бит. Он также оценивает энергию возбуждения и квантует по 6 битам. Это приводит к кодированным кадрам 8ГО по 4 байта, включая 2 бита - для битовой скорости и для информации о прерывистой передаче (БТХ).

Примечательная особенность СКО-алгоритма

- метод оценки спектра окружающего шума для каждого кадра 8ГО. Он принимает во внимание локальную стационарность или нестационарность входного сигнала.

Проблемы производительности

Задержка. Задержка вызывает две проблемы

- эхо и наложение речи собеседников. Эхо вызвано отражениями голосового сигнала абонента от удаленного телефонного оборудования обратно в динамик абонента. Эхо становится существенной проблемой, когда задержка полного прохода сигнала становится больше 50 мс. Так как эхо воспринимается как существенная проблема качества, Уо1Р-системы должны решать проблему необходимости управления эхом и обеспечиваться некоторыми средствами подавления эха.

Проблема перекрытия голоса абонента своей же речью (или проблема перекрытия речи одного абонента речью другого) становится существенной, если задержка передачи в одну сторону ста-

новится больше 250 мс. Запас задержки из конца в конец является главным ограничением в сети с пакетной коммутацией.

Задержка сбора (иногда называемая алгоритмической задержкой) вызвана необходимостью сбора кадров с отчетами голоса, которые будут обработаны голосовым кодером. Она зависит от типа используемого речевого кодера и изменяется от одного отчетного интервала (0,125 мс) до многих миллисекунд, например, 30 мс (О.723 кодек).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Задержка обработки вызвана процессом кодирования и сбором кодируемых образцов в пакет для передачи по сети пакетной коммутации. Задержка кодирования зависит как от производительности процессора, так и от типа используемого алгоритма. Часто многочисленные речевые кадры от кодера собираются в один пакет, чтобы уменьшить объем служебной информации пакета.

Задержка в сети вызвана физической средой, протоколами передачи речевых данных и буферами, используемыми для удаления джиттера пакетов на стороне приемника. Сетевая задержка зависит от пропускной способности сети и обработки, которая происходит из-за транзитной передачи в сети. Буферы джиттера добавляют задержку, которая используется для удаления вариаций задержки пакетов. Эта задержка может быть существенной частью полной задержки, так как вариации задержки пакета могут достигать 70-100 мс в 1Р -сетях.

Джиттер. Проблема задержки сочетается с необходимостью удаления джиттера, переменного времени задержки пакетов, вызванной сетью, которую пакет пересекает. Удаление джиттера требует сбора пакетов и достаточно долгого их удержания, чтобы позволить самым медленным пакетам прибыть вовремя для воспроизведения в правильной последовательности. Это вызывает дополнительную задержку.

Две противоречивых цели - уменьшение задержки и удаление колебаний - породили различные схемы адаптации размера буфера джиттера, чтобы соответствовать изменяющимся во времени требованиям удаления джиттера сети. Эта адаптация имеет явную цель уменьшения размера и задержки буфера джиттера, в то же время предотвращая опустошения буфера джиттера.

Сжатие заголовка. Одной из проблем, связанных с передачей 1Р по беспроводным каналам, является большой заголовок, введенный 1Р и другими вышестоящими протоколами, например, ШР и ЯТР (рис. 7).

Эти заголовки используются, чтобы передать каждый пакет нужному узлу соответствующим приложением в правильном порядке и в правильное время. В случае предоставления IP-услуг в реальном времени используется стек протоколов RTP/UDP/IP, чтобы переносить информационные кадры. При передаче пакета с кадрами речи длина RTP/UDP/IP-заголовка (40 байт для IPV4 и 60 байт для IPV6) больше длины самих данных, например, GSM-кодеки используют 20-миллисекундные кадры. Это соответствует 32,5 байтам каждые 20 мс в случае полноскоростного GSM-кодека. Проблема с заголовком решается сжатием заголовка, чтобы позволить передать VoIP спектрально эффективным способом. Алгоритмы сжатия заголовка должны быть эффективными и устойчивыми к ошибкам для их использования в беспроводных сетях. Предложенный алгоритм сжатого RTP (CRTP), который используется в проводных VoIP, не достаточно устойчив для беспроводных сетей. Более подходящие алгоритмы были предложены в технических условиях по устойчивому к ошибкам сжатию заголовка (ROHC) [1].

Характеристики речевого трафика. Активность речи может рассматриваться как чередование двух состояний: речевого потока и молчания. Данные генерируются только во время речи, а на протяжении молчания данные не передаются, тем самым делая возможным выигрыш по статистическому уплотнению. В [1] было представлено, что периоды речи и тишины оцифрованного голоса распределены по экспоненциальному закону. Обычно для абонента при звонке принимают непрерывную модель с дискретными состояниями цепей Маркова. Предполагается, что время нахождения в каждом состоянии распределено экспоненциально со средними 1/Х и 1 /м (рис. 8). Как правило, 1/Х = 0,65 с и 1/и = 0,352 с. Значения

1/Х =0,7428 с и 1/и=0,4357 с, также были получены при измерении фактического телефонного трафика с детектором молчания высокой чувствительности [1]. Фундаментальную основу всех прошлых исследований производительности пакетной речи составляет классическая модель экспоненциальных распределений Brady. Эта модель, была основана на статистике оцифрованного голоса. Его применимость для пакетной речи с различным аудиосодержанием не была исследована прежде.

Формирование пакетов может изменить характеристики трафика пакетной речи, так как различны и методы, и их исполнение. Кроме того, в то время, как оцифрованная речь в традиционной модели была главным объектом исследования в телефонных диалогах, пакетная речь будет использоваться для более широкого диапазона новых применений, которые также могут влиять на модель трафика.

Традиционные модели трафика были разработаны исключительно для телефонных бесед. Однако пакетная речь обслуживает более широкий диапазон приложений. Среди них выделяется рассылка информации. Приложения также могут включать в себя передачу новостей или программы развлечений, дистанционные лекции, получение голосовой почты или посылку по электронной почте синтезированного голоса. Они относятся к подготовленным речам. Подготовленная речь, очевидно, может иметь различные характеристики трафика для приложений с разговором.

Модель трафика пакетной речи. В [1] была проверена пригодность модели голосового трафика с шестью состояниями [1] для проверки гипотезы о том, что “периоды разговора и молчания сессий пакетной речи распределены по экспоненциальному закону”. Статистический анализ фактиче-

ского трафика пакетной речи указывает, что только средние периоды общения и молчания намного длиннее традиционно используемых величин (табл. 2), но в некоторых случаях и традиционная

Таблица 2. Параметры модели трафика речи

Состояния Модель одного абонента для оцифрованной речи, Brady (1969) Традиционная пакетная речь, Deng (1995) Пакетная речь, Deng (1995)

Общение 1,34 с 0,З52 с 7,24 с

Тишина 1,67 с 0,65 с 5,69 с

модель экспоненциального распределения также статистически отвергается.

В течение периодов общения 0.723-кодек производит СВЯ в 24 байт каждые 30 мс (основанное на высокой скорости данных для 0.723) или 20 байт при низкой скорости. Непосредственно после перехода в состояние молчания передается кадр с четырьмя байтами для СКО.

Таким образом, в статье рассмотрены статистические характеристики и математические модели таких приложений, как видео- и аудиопередача и передача голоса посредством IP с помощью мобильных средств связи.

ЛИТЕРАТУРА

1. Elsen I., Hartung F., Horn U., Kampmann M., Peters L. Streaming Technology in 3G Mobile Communication Systems. IEEE Computer, Vol. 34, No. 9, pp. 46-52, 2001. Cited on p. 61, 73.

2. Schulzrinne H., Casner S., Frederick R., Jacobson V. RTP: A Transport Protocol for Real-Time Applications, Request for Comments 1889. Technical Report, Internet Engineering Task Force (IETF), March 2001. Cited on p. 73.

3. ITU-T. Draft Text of Recommendation H.263 Version 2 (H.263+) for Decision. Technical Report H.263, September 1997. Cited on p. 74.

4. ITU-T. Recommendation H.261, Series H: Audiovisual and Multimedia Systems - Video codec for audiovisual services at p x 64 кбит/c. Technical Report H.261, March 1993. Cited on p. 74.

5. Willinger W., Taqqu M. S., Sherman R., Wilson D. V.

Self-similarity through Highvariability: Statistical

Analysis of Ethernet LAN Traffic at the Source Level. IEEE/ACM Transactionson Networking, Vol. 5, pp. 7186, February 1997. Cited on p. 75.

Поступила 10. 11. 2007 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.