CC BY
7ТЕХНИКА СРЕДСТВ СВЯЗИ, № 2 (142), 2018
К.В. Ушанев
Военно-космическая академия имени А.Ф.Можайского
СНИЖЕНИЕ СТРУКТУРНОЙ СЛОЖНОСТИ ТРАФИКА В ЦЕЛЯХ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ
АННОТАЦИЯ. В статье изложена методика преобразования трафика сложной структуры (на примере трафика с Парето-распределением интервалов времени между поступлением пакетов) в трафик с экспоненциальным распределением интервалов времени между поступлением пакетов.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: коэффициент вариации, трафик сложной структуры, преобразование трафика.
В настоящее время в теории телетрафика, как правило, применяют модель пуассоновско-го потока [1]. Однако исследования [2] показали, что достаточно часто трафик не может быть адекватно описан моделью пуассоновского потока. Циркулирующему в системе связи трафику свойственны наличие группирования пакетов (длительных временных интервалов между поступлением пакетов), наличие сложной структуры [3]. Время обработки трафика сложной структуры в узлах маршрутизации и коммутации пакетов существенно повышается [3]. Исследования на реальном телекоммуникационном оборудовании показали, что в отдельных случаях наличие трафика сложной структуры увеличивает время его обработки в узлах коммутации в 1,5—2 раза, а также растет вероятность потери пакетов трафика. В свою очередь увеличение времени обработки трафика ведет к снижению качества обслуживания QoS (Quality of service) в системе связи.
Таким образом, формируется актуальная задача снижения структурной сложности трафика, повышения производительности и качества обслуживания сети.
Введем ряд понятий и определений:
— трафик — нагрузка, создаваемая потоком вызовов, сообщений, пакетов и сигналов, поступающих на средства связи;
— статистические характеристики трафика — математическое ожидание mT распределения интервалов времени между поступлением пакетов трафика; среднее квадратическое отклонение распределения интервалов времени
между поступлением пакетов трафика стт, где т — временной интервал между соседними пакетами трафика [3];
— коэффициент вариации ст = стт/тт — дисперсионная характеристика трафика, определяющая его структурную сложность [3];
— трафик сложной структуры — трафик с коэффициентом вариации интервалов времени между пакетами ст>1.
В направлении снижения структурной сложности трафика ведутся исследования, в которых трафик прогнозируется методом подбора авторегрессионной модели ARIMA с минимальным числом параметров [4]. Оптимизация входных параметров телекоммуникационных систем, по критерию максимального обеспечения заданного качества обслуживания трафика предлагается в работе [5]. Методика преобразования трафика сложной структуры в трафик с экспоненциальным распределением с использованием оператора преобразования распределения трафика предложена в работе [6].
Наиболее адекватно позволяет описать трафик сложной структуры, циркулирующий в сети связи, модель трафика с распределением Паре-то [5].
Для решения актуальной задачи по снижению структурной сложности трафика, повышения производительности и качества обслуживания сети за основу взят подход из работы [6].
Целью настоящей работы является определение значений параметров оператора преобразования для решения задачи по снижению структурной сложности трафика в узловом ком-
MEANS OF COMMUNICATION EQUIPMENT. Iss. 2 (142). 2018
мутационном оборудовании сети связи, а также выявить основные ограничения применимости методики работы [6], возникающие с учетом временных задержек при процессе преобразо-
вания трафика, а также возможности приложения предлагаемой методики по исследованию процессов функционирования многоканальных систем связи.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Крылов В.В., Самохвалова С.С. Теория телетрафика и ее приложения. — СПб.: БВХ-Петербург. 2005. — 288 с.
2. Шелухин О.И., Тенякишев А.М., Осин А.В.
Фрактальные процессы в телекоммуникациях. Монография / Под ред. О.И. Шелухина. — М.: Радиотехника. 2003. — 480 с.
3. Бахарева Н.Ф. Аппроксимативные методы и модели массового обслуживания для исследования компьютерных сетей. Диссертация доктор технических наук по спец. 05.13.15. — Пенза: Поволжский ГУТИ. 2011.
4. Гребенников А.В., Крюков Ю.А., Черня-
гин Д.В. Моделирование сетевого трафика и прогнозирование с помощью модели АЫМА // Системный анализ в науке и образовании. 2011. №1.
5. Осин А.В. Влияние самоподобности речевого трафика на качество обслуживания в телекоммуникационных сетях. Диссертация кандидат технических наук по спец. 05.12.13. — М.: МГУС. 2005.
6. Линец Г.И., Фомин Л.А., Скоробогатов С.А. Снижение влияния самоподобности трафика в пакетных сетях // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2008. № 11. С. 38-42.
