Научная статья на тему 'Оценка характеристик качества обслуживания IP-трафика в кольцевой оптической сети доступа'

Оценка характеристик качества обслуживания IP-трафика в кольцевой оптической сети доступа Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
381
43
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ОПТИЧЕСКАЯ СЕТЬ ДОСТУПА / ХАРАКТЕРИСТИКИ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ ТРАФИКА / СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ / АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ / ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Никульский Игорь Евгеньевич, Осадчий Александр Иванович

Рассмотрена математическая модель IP-ориентированной кольцевой оптической сети доступа на основе оригинального оборудования. Изложены основные результаты исследования характеристик качества обслуживания для речи и данныхI

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Никульский Игорь Евгеньевич, Осадчий Александр Иванович

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

n clause the access model on the basis of the original equipment is considered. The basic results of research of the characteristics of quality of service for voice and data are stated

Текст научной работы на тему «Оценка характеристик качества обслуживания IP-трафика в кольцевой оптической сети доступа»

4

чения [Текст] / Г. Майерс. -М.: Мир, 1980. -360 с.

4. Черкесов, Г.Н. Надежность аппаратно-

программных комплексов [Текст] / Г.Н. Черкесов. -СПб.: Питер, 2005. -479 с.

УДК 621.391.6

И.Е.Никульский, А.И.Осадчий

оценка характеристик качества обслуживания ^-трафика в кольцевой оптической сети доступа

Оптические сети доступа (ОСД), построенные на основе оригинального оборудования оптических интерфейсов комплекса аппаратно-программных средств коммутации (КАПСК) -АТСЦ-90 [1] внедрены во многих районах Российской Федерации [2] и ориентированы на передачу первичных цифровых потоков (Е1) на участке между опорно-транзитной АТС и выносными абонентскими цифровыми концентраторами (АЦК).

Построение на основе таких ОСД наложенной пакетной IP-сети передачи данных (СПД), обеспечивающей абонентам доступ к Интернет-ресурсам и предоставление других современных инфотелекоммуникационных услуг, является в настоящее время актуальной задачей.

Подходы к оценке качества обслуживания IP-ориентированных сетей специфицированы в Рекомендации МСЭ-Т Y.1541 [3], в соответствии с которой основными показателями качества обслуживания трафика мультимедиа служат: среднее время задержки передачи пакетов (кадров) или средняя задержка (IPTD); вариация (джиттер) задержки передачи пакетов (IPDV); коэффициент потерь пакетов (IPLR).

Объектом исследования данной работы является участок IP-сети, построенный на основе Ethernet-моста, обеспечивающего передачу потока кадров Ethernet по TDM-трактам Е1 кольцевой ОСД.

В основе исследуемой технологии лежит процедура LAPS (Link Access Procedure for SDH -процедура доступа к каналу SDH), подробно описанная в [4].

Постановка задачи. Пусть имеется участок кольцевой IP сети, на который воздействуют два класса абонентского трафика: VoIP и DoIP. Обслуживание кадров в сетевых устройствах реали-

зуется с двумя классами относительных приоритетов (VoIP - высший приоритет). При передаче LAPS возникают аппаратурные сбои. Требуется определить IPTD и IPDV при передаче трафика VoIP и IPLR при передаче DoIP, в восходящем и нисходящем направлениях. Исходные данные типовых значений интенсивностей передаваемого трафика, интервалов обслуживания в сети, а также потоков отказов и восстановлений заданы. В сетевых устройствах используется дисциплина обслуживания кадров в порядке их поступления (FIFO).

Предположения и допущения. Предположим, что сеть однородна и находится в установившемся режиме; все источники нагрузки порождают простейшие потоки; распределения интервалов обслуживания в сетевых устройствах имеют произвольный (G) характер; процессы обслуживания всех устройств независимы друг от друга; каждый кадр, поступающий в сеть на интервале от наступления до восстановления сбоя, будет отброшен (потерян); процессы поступления кадров, возникновения отказов и их восстановлений независимы; поток отказов и их восстановлений - простейший; в фазах обслуживания, не связанных с передачей LAPS, отказов не возникает.

Аналитическая модель. На рис. 1 приведена аналитическая модель рассматриваемого участка сети в терминах теории массового обслуживания. Обслуживание трафика на рассматриваемом участке сети включает семь фаз: три фазы в восходящей ветви (фазы 1-3) и четыре фазы в нисходящем направлении (фазы 4-7). Номера фаз обозначены фигурными скобками с цифрами.

В фазе 1 кадры записываются в буфер коммутатора, в котором производится выравнивание (сглаживание) абонентского трафика восходящего направления. На СМО воздействует входной

поток с интенсивностью: Хв = XjjV + XyD, где XijV - интенсивность потока VoIP у-го абонента /-го концентратора; XijD - интенсивность потока DoIP у-го абонента /-го концентратора. Обслуживание осуществляется с двумя классами относительных приоритетов.

В фазе 2 в буфер конвертера LAPS поступает суммарный поток от всех N. абонентов, включенных в IP-сеть /-го концентратора, с интенсивностью Лв = ^Х . На СМО воздействует поток /=1

отказов XRiB, возникающих в результате аппаратурных сбоев /-го концентратора. Поток интервалов восстановления с интенсивностью у. имеет произвольное распределение (G).

В фазе 3 происходит объединение (статистическое мультиплексирование) потоков от N АЦК (от N • Nn абонентов), поступление потока суммарной интенсивности ЛВ3 в выходной буфер коммутатора и передача суммарного потока

к граничному устройству IP-сети со скоростью

N

воздействует входной поток с двумя классами

1 Гбит/с: Л вз = £ лв.

/=1

В фазе 4 суммарный поток нисходящей ветви с интенсивностью Лн поступает в буфер коммутатора, в котором производится разделение потоков, передаваемых к узлам (к АЦК). На фазу 4

заявок, с интенсивностью

N Nn

ЛН = 22 (XVHi + XDHi X

(1)

где NN - число концентраторов; XVHi - интенсивность потока заявок VoIP к i-му абоненту в нисходящем направлении; XDHi - интенсивность потока данных к i-му абоненту.

В случае идентичности интенсивностей потоков к абонентам и АЦК, (1) можно записать в упрощенном виде: Ля = (XVHi + XDHi)N ■ NN .

Фаза 5. В коммутаторе производится выравнивание потоков, передаваемых к концентраторам, во избежание перегрузок LAPS мостов. Потоки обслуживаются на интервале b5H . На СМО фазы 5 воздействуют потоки с интенсивностью

XiHK = 2 (X

VHi +X DHi ) .

i=1 -

Фаза 6. Профилированные в фазе 5 потоки поступают в буферы конвертеров LAPS и передаются в направлении концентраторов по LAPS мосту. На СМО воздействуют потоки отказов с интенсивностью XRmH , а восстановления происходят с интенсивностью ymH.

Фаза 7. Кадры извлекаются из циклов Е1, передаются в коммутатор, где распределяются по портам N пользователей.

6\

Потоки к узлам доступа

1-й узел доступа

Хцн Х11Н X1NH

t Л1В

гг1 1

t ^11

> 1

Рис. 1. Модель кольцевой оптической сети доступа

i =1 i =1

4

5

Х

2

Для фаз, на которые воздействуют простейшие потоки отказов, выражение для нахождения интенсивности потока отказов ХЯт в фазе т имеет вид:

V=кт - (2)

где ТЬт - средний интервал восстановления в фазе т ; КГт - коэффициент готовности оборудования в фазе т. Если интервалы восстановления распределены по закону Пуассона, то выражение (2) можно записать в виде ХЯт = ут(К-1т - 1), ут = 1/ ТЬт, где ут - интенсивность потока восстановлений в фазе т; ТЬт - средний интервал восстановления в фазе т.

Предположение о том, что каждый кадр, поступающий в сеть на интервале от наступления сбоя до его восстановления, будет помечен как ошибочный и отброшен, порождает дополнительный источник IPLR.

Рассмотрим два случая:

1) поступающий в сеть кадр попадает в пустой буфер, сразу же отправляется на обслуживание и попадает на интервал сбоя;

2) кадр поступает в непустой буфер, а сбой возникает в любой момент времени, когда кадры уже обслуживаются.

Тогда, для случая (1), в предположении о независимости процессов поступления кадров и возникновения сбоев, можно записать выражение для определения РПС1 - вероятности попадания кадра, поступившего в пустой буфер, на интервал сбоя:

Р = Р ■ Р

ПС1 (о) Сб.Ь'

(3)

где Р(о) - вероятность попадания кадра в пустой буфер; РСбЬ - вероятность возникновения сбоя на интервале обслуживания.

В [5] показано, что выражение (3) можно преобразовать к виду:

РПС! = (1 "Рт)(1 "^т ), (4)

где рт - коэффициент загрузки СМО в фазе т ; Ьс - среднее время обслуживания в фазе т .

Для практических расчетов [6] часто ис-пользуют приближенное выражение для опре2 деления второго сомножителя в выражении (3): 1 1 - я~"к*тЬт) ~ ^ЕтЬт. Для случая (2) можно записать выражение для нахождения РПС2 - вероятности попадания на интервал сбоя кадра, поступающего в заполненный буфер: РПС2 = рт ■ Рс, где Р - вероятность сбоя, возникающего в

любой момент времени. Учитывая [6], что Рс = КП = 1 - КГ , где КП - коэффициент простоя, для рассматриваемой СПД можно записать выражение для определения коэффициента потерь с четом возникновения сбоев:

ШЯ и Р + (1 - р )К Ь +

т пет 4 г т/ Ят т

+ р (1 - у /(Х_ + у )),

1 т 4 ' т' к Кт ' т' ' 7

(5)

где Рпет - вероятность потерь из-за переполнения буфера в фазе т , определяется из известного выражения для определения потерь в СМО класса МЮ/1 с ограниченным объемом буфера [5].

В качестве базовой математической модели будем рассматривать СМО класса МЮ/1 с неоднородным потоком заявок и приоритетным обслуживанием [7].

Средняя задержка кадров типа к (к = 1, 2,3) определяется как среднее время пребывания заявок в СМО МЮ/1 с относительными приоритетами [7]:

ик = ™к + Ьк, (6) где Ьк - среднее время обработки кадров в соответствующей фазе; м'к - среднее время ожидания в очереди:

М>и -

1=1

. (7)

2(1-7^X1-Я*) Среднеквадратическое отклонение (с.к.о.) времени пребывания в СМО заявок типа к (к = 1, 2,3) определяется так:

:^к2) + 2*А + Ьк2) я и

(8)

где Ь£2) и нк2) - вторые начальные моменты времени обслуживания и ожидания в очередях, соответственно

(3)

3(1 я Як- 1)2(1я Як )

(9)

к-1

(2)

с=1 с =1

с=1 с =1

2(1 - Як-1)2 (1 - Як)2 2(1 - Як-1)3 (1 - Як) В выражениях (7)-(9) используются следующие обозначения:

к к _

Як = Е Рс =Е (к = 1,3) - частичная суммар-

С=1 г =1

ная загрузка, причем Я0 = 0; Хг - интенсивность

+

потока заявок типа г; Ь(2) и Ь^ - соответственно, второй и третий начальные моменты времени обслуживания заявок типа г = 1,3.

Значения Ь^2-1 и Ь}3-1 могут быть получены экспериментальным путем в процессе измерения реальных параметров обработки данных в маршрутизаторах или рассчитаны для заданных априори конкретных законов распределений.

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

Средняя сетевая задержка и ее с.к.о. вычисляются через значения характеристик соответствующих фаз обслуживания: лгф

= xи», =

т=1

5у.

т=1

IPDV [8], 0,999 - квантиль функции распределения времени задержки, требуемый для вычисления IPDV, можно приближенно определить из следующего выражения:

IPTD = um + с о , (11)

upper m xm um'

где um - средняя задержка в фазе m обслуживания СД; oum - с.к.о. задержки в фазе m ; cxm - коэффициент, связанный с типом и параметрами распределения задержки. Графическая интерпретация определения квантиля IPTDupper функции распределения интервала задержки F (10) приведена на рис. 2. Значение IPTDmin определя-

где - число фаз обслуживания; ит - средняя задержка заявки в фазе т ; стт - с.к.о. задержки в фазе т = 1, N ф.

Выражения (6)-(10) получены для стационарного режима функционирования сети.

Для анализа IPDV необходимо иметь представление о законе распределения времени задержки в каждом из рассматриваемых сегментов сети. В отличие от характеристики 1РТБ и показателя потерь 1РК1, показатель IPDV не допускает суммирования его значений на участке, состоящем из нескольких сетевых секций (фаз обслуживания) [3].

Вычисление показателя IPDV на выходе каждого сетевого сегмента (фазы обслуживания) требует информации о законе распределения задержки в каждом из рассматриваемых сегментов.

При оценке и прогнозировании показателя

ется из выражения IPTD = u

r min пер min

min

u

б ■ + t ,

обр min piy

где unep min - минимальное время передачи кадра,

u _ 8wmin , n - минимальная длина кадра, выпер min _ -jj- min * ?

'max

раженная в байтах, V - максимальная скорость

* ' max *

передачи, t^.. - задержка распространения сигнала на рассматриваемом участке СД, между узлами i и j. Вычисленные значения коэффициента cx для некоторых типов распределений и значений их параметров приведены в табл. 1.

Численное исследование разработанной модели проводилось на основе выражений для СМО M/G/1 с неоднородным потоком заявок с двумя и тремя классами относительных приоритетов. Диапазон варьируемых параметров был выбран вблизи исходных данных, характерных для практики, приведенных в табл. 2.

При этом, при исследовании фаз, на которые воздействуют потоки отказов и восстановлений,

Таблица 1

Значения коэффициента c

Вид распределения Значения параметров Значения коэффициента вариации vx Значения коэффициента

Экспоненциальное - 1 5,90

Парето ¿ = 10; а = 2,01 7Д4 2,23

¿ = 10; а = 2,1 2,22 6,22

¿ = 10; а = 2,5 0,83 9,81

Вейбулла-Гнеденко а = 1; с = 0,2 15,8 8,16

а-1; с-1 1 5,90

а = 1; с = 10 0,35 2,35

а = 1; с = 100 0,11 1,4

т

1РТВ,

1РТОиррег <1РТ°)

Рис. 2. Графическая интерпретация определения квантиля функции распределения

интервала задержки

эти потоки интерпретировались как потоки заявок с высшим приоритетом и интервалы обслуживания заявок с высшим приоритетом соответственно.

Расчет IPTD производился с помощью приведенных выше выражений для определения средней задержки в СМО класса M/G/1 c тремя классами приоритетов в обслуживании (6), (7). С.к.о. вычислялось с помощью выражений (8), (9). IPLR определялось с помощью полученного выше выражения (5).

Результаты численных исследований разработанной модели кольцевой СД приведены на рис. 3.

Для проверки результатов аналитического моделирования разработаны имитационные модели как восходящей, так и нисходящей ветвей.

В обеих имитационных моделях производится разметка транзактов всех передаваемых видов трафика для их последующего раздельного табулирования. Потоки отказов в обеих моделях формируются генераторами, транзактам которых присваивается высший приоритет. В модели восходящей ветви фаза 3 подгружается дополнительным потоком, создаваемым специальным генератором. Этот поток имитирует суммарный поток, создаваемый NN -1 концентраторами,

Таблица 2

Исходные данные для исследования ОСД

Направление Номера фаз Средние интенсивности потоков, 1/мкс Средние значения интервалов обслуживания, мкс

передачи обслуживания Уо1Р+ВК Бо1Р Отказы Уо1Р+ВК Бо1Р Восстановления

1 7 ■ 10"5 ю-5 - 4,9 • 102 1,76-104 -

Восходящее 2 7- 10"4 ю-4 1,610"8 3 • 102 103 105

3 7 ■ 10"3 10"3 - 7,2 23,4 -

4 К)"3 - 1 -

Нисходящее 5 7- 10"4 2,9-10"4 - 3,8 ■ 101 1,2- 103

6 7 ■ 10^ 2,9-10"4 1,610"8 3 • 102 103 ю5

7 7 • 10^ 2,9-10"4 - 7,24 23

а генератор, подгружающий фазу 2, имитирует суммарный поток, создаваемый N -1 абонентами /-го концентратора, и терминируется отдельно от основного потока. Программа модели восходящей ветви содержит 87 выполняемых строк, а программа нисходящей ветви - 53 строки.

На рис. 3 а приведены кривые зависимости IPTD и с.к.о. задержки в сегменте СД от интенсивности потока одного пользователя: 1- IPTD, постоянное обслуживание, \ъ = 0; 2 - IPTD, простейший поток обслуживания, \ъ = 1; 3 - IPTD, гиперэкспоненциальное обслуживание, \ъ = 2;

4 - с.к.о. задержки, постоянное обслуживание;

5 - с.к.о. задержки, гиперэкспоненциальное обслуживание, \ъ = 1,5; 6 - с.к.о. задержки, гиперэкспоненциальное обслуживание, \ъ = 2 . Кривая 2' иллюстрирует результаты имитационного моделирования с исходными данными кривой 2.

В данном случае под гиперэкспоненциальным обслуживанием понимается поток обслуживания, в котором интервалы задаются гиперэкспонен-

а)

Задержка, МС

35 30 25 20 15 10 5

3 6 5

/ / / / / / 2 у

// / t /

» / ✓ /У V / ✓ / ✓

--- / / ✓ * у/ ✓ ✓ ✓

S У / s ' /

с

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8

X, кадр/мс

циальным распределением второго порядка. Выражения для определения набора характеристик этого распределения приводятся в [10].

На рис. 3 б показаны кривые зависимости IPLR от коэффициента загрузки СМО для фазы 2 (ненадежная СД), bm =1 мс, объем буфера К = 20, П = 100 мс: 1. К = 1; 2. 1В = 1,6-10-5 мс1;

m ' Bm Г ' Rm '

3. 1 = 10-4 мс-1.

Rm

На рис. 3 в приведено семейство кривых зависимости IPTD в фазе 2 от интенсивности потока (ненадежная сеть) для различных значений интенсивности потока отказов: L MP Krm = 1;

2. VoIP, КГ = 1;

3. DoIP, = 2,8-10-10 мкс-1;

Rm

4. VoIP, 1В = 1,6-10-10 мкс-1;

Rm

5. DoIP, К = 1,6-Ю-8 мкс-1;

Rm

6. VoIP, 1В = 1,6-Ю-8 мкс-1;

Rm

7. DoIP, К = 1,6-10-7 мкс-1;

Rm

8. VoIP, 1В = 1,6-10-7 мкс-1.

Rm

На рис. 3 г показано семейство кривых за-

б)

РпхИГ

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

/ / ' !

/ / /

/ /

/ / /

/ 1

/ / /

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9

О 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8

Задержка, МС

5 6

/ ^ У /

/

3 1

// /

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 ШДРЛ,С

Рис. 3. Результаты численных исследований моделей СД

висимостей средней задержки от интенсивности потока различных видов трафика в фазе 2 (ненадежная сеть), для различных средних значений интервала восстановления 7Вт:

1. DoIP, Кг = 1;

2. VoIP, Кг = 1;

3. DoIP, К = 1,6-10-8 мкс-1, Тп. = 0,1 с;

' Rm ' ' В/ ' '

4. VoIP, Т = 0,1с;

Bm

5. DoIP, ТВ = 1 с;

Bm

6. VoIP, Т = 1 с.

Bm

Анализируя полученные результаты, можно заметить, что минимальное среднее значение задержки и ее с.к.о. обеспечиваются при постоянном обслуживании (vb = 0 ), в системе M/D/1. При повышении коэффициента вариации интервала обслуживания происходит резкий рост задержки. При одних и тех же значениях интенсивности потока и средних значениях интервала обслуживания рост vb в фазе 1, в диапазоне 0^2, приводит к росту задержки при малых загрузках СМО в 3,1 раза, а при больших загрузках - более чем в 10 раз. В фазах с приоритетным обслуживанием, учитывающих ненадежность оборудования, интенсивность потока сбоев оказывает наибольшее влияние на задержку трафика с низким приоритетом. Восприимчивость средней задержки к возрастанию длительности интервалов восстановления также наибольшая для заявок с низшим приоритетом, а задержки заявок с высокими классами относительных приоритетов восприимчивы к увеличению интервала восстановления в наименьшей степени. Это объясняется тем, что до возникновения сбоя успевает обслуживаться большее число заявок с высшим приоритетом, при этом заявки с низшим приоритетом дольше ожидают в очереди. При возникновении сбоя низкоприоритетные требования продолжают ожидать обслуживания до тех пор, пока сбой не восстановится, и не будут обслужены заявки с высшим приоритетом. Это же проявляется и в восприимчивости к повышению коэффициента вариации времени восстановления - задержка заявок с высшим приоритетом обслуживания значительно меньше возрастает при росте коэффициента вариации времени восстановления vRm, чем задержка заявок с низшим приоритетом.

Кроме этого, наблюдается существенный рост IPLR при росте интенсивности потока отказов XRm. При больших значениях XRm кривая зависимости IPLR от загрузки СМО спрямляется, а угол ее наклона возрастает по сравнению с кривой, полу-

ченной для малых значений XRm. Последнее объясняется тем, что при разных значениях параметра XRm перераспределяется влияние слагаемых в выражении (5) на рост IPLR. При малых XRm большее влияние оказывает первое слагаемое, а при больших XRm увеличивается воздействие двух других слагаемых, что приводит к повышению крутизны и изменению характера кривой.

При возрастании интервала восстановления в диапазоне от 10 мс до 300 мс, при средних загрузках СМО (pm = 0,5 ), IPLR возрастает от 0,1-10-3 до 2,3-10-3, при фиксированном значении объема буфера, интервала обслуживания и интенсивности потока отказов. В то же время, при средних загрузках, при изменении интенсивности потока отказов в диапазоне от 0 до 10-4 мс-1, при фиксированных объеме накопителя, времени восстановления (ТВт = 0,1 с) и среднего значения интервала обслуживания ( bm =1 мс), IPLR возрастает более чем в 100 раз.

Анализируя полученные результаты, можно сформулировать следующие выводы и предложения.

1. Анализ характеристик качества обслуживания ненадежной СД целесообразно производить на основе аналитических и имитационных моделей СМО с неоднородным потоком заявок с тремя классами относительных приоритетов и многофазовым обслуживанием. При этом поток кратковременных отказов (аппаратурные сбои) должен интерпретироваться в виде потока заявок СМО с высшим классом приоритета, трафик VoIP - как поток заявок со средним приоритетом; трафик DoIP - как поток заявок с низшим приоритетом, а поток интервалов восстановления - как процесс обслуживания заявок с высшим приоритетом, с распределением интервалов общего вида.

2. Восприимчивость IPTD к возрастанию средних значений интервалов восстановления наибольшая для заявок с низшим приоритетом, в то время как задержка заявок с высоким классом относительных приоритетов в наименьшей степени восприимчива к росту средних значений интервала восстановления.

3. Минимальное значение IPTD обеспечивается при постоянном обслуживании, vb = 0 (в системе M/D/1);

4. При одних и тех же значениях интенсивности потока и средних значениях интервала обслуживания рост коэффициента вариации времени

обслуживания vЬl в диапазоне от нуля до двух, приводит к росту IPTD при малых загрузках СМО (р1 ~ 0,3) в 3,1 раза, а при больших загрузках (р1 ~ 0,8) - более чем в 10 раз.

5. В фазах с приоритетным обслуживанием, учитывающих ненадежность оборудования, влияние интенсивности потока аппаратурных сбоев проявляется в наибольшей степени на IPTD трафика с низким приоритетом (РоГР), при этом

задержка высокоприоритетного трафика (VoIP) испытывает наименьшую восприимчивость к повышению интенсивности потока кратковременных отказов.

6. Результаты аналитического и имитационного моделирования расходятся незначительно (менее 12-15 %) во всем диапазоне нагрузок, что свидетельствует о работоспособности разработанных моделей.

список литературы

1. Никульский, И.Е. Оптические интерфейсы цифровых коммутационных станций и сети доступа [Текст] / И.Е. Никульский. -М.:Техносфера, 2006. -256 с.

2. Никульский, И.Е. Реконструкция сети Волгодонского района [Текст]/Г.С. Егорочкин, В.В. Макаров, И.Е. Никульский, Ю.В. Метла //Вестник связи. -2005. -№ 7. -С. 53-56.

3. МСЭ-Т, рекомендация Y.1541/ Требования к сетевым показателям качества для служб, основанных на протоколе IP [Текст]. -Женева, 2006. -44 с.

4. ITU-T, Recommendation X.86/Y.1323 /«Ethernet over LAPS» [Текст]. -Geneva, 2001. -28 с.

5. Зелигер, Н.Б. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений: Учеб. пособие для вузов [Текст]/Н.Б. Зелигер, О.С Чугреев, Г.Г. Яновский. - М.: Радио и связь, 1984. -176 с.

6. Голинкевич, Т.А. Прикладная теория надежности: Учеб. пособие для вузов [Текст]/Т.А. Голинкевич.

- М.: Высш. шк., 1985. -137 с.

7. Никульский, И.Е. Моделирование ядра муль-тисервисной сети с относительной приоритезацией неоднородного трафика [Текст]/Т.И. Алиев, И.Е. Никульский, В.О. Пяттаев // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. -2009. -Вып. 04 (62). -С. 88-96.

8. Соколов, Н.А. Качество обслуживания трафика речи в сети NGN [Текст]/Н.А. Соколов//СоппеС;! Мир связи. -2006. -№ 7. -С. 13-15.

9. Бражник, А.Н. Имитационное моделирование: возможности GPSS World [Текст]/А.Н. Бражник.

- СПб.: Реноме, 2006. -439 с.

10. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям [Текст]/Р.Н. Вадзинский. -СПб.: Наука, 2001.

УДК 778.5

Е.И. Нестерова, А.В. Бабкин

модели и алгоритмы управления качеством сложной технической системы

(на примере кинематографической системы)

Цель управления кинематографической системой заключается в таком выборе оптимальных значений частных, обобщенных характеристик и интегральных показателей из соответствующих допустимых множеств, чтобы критерий качества кинопоказа системы в целом принимал наилучшее значение. При этом частные характеристики непосредственно входят в качестве управляемых параметров в обобщенные, обобщенные как управляемые параметры - в интегральные, а интегральные как управляемые параметры входят в

критерий качества кинопоказа, обеспечиваемого системой. Множества значений весовых коэффициентов частных характеристик, значений самих характеристик определяются по результатам ква-лиметрических экспертиз.

Весовые коэффициенты частных характеристик составляют совокупность измерений первичных показателей состояния базисных элементов системы, т. е. они принципиально представляют выборку - реализацию многомерной случайной величины. Объективным основанием этого факта

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.