CC BY
40
УДК 621.395
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЧЕВЫХ ПОТОКОВ В УО1Р-СЕТЯХ
О.И. Шелухин, Г.А. Урьев, А.В. Осин
Проанализированы результаты экспериментальных исследований речевого трафика VoIP c использованием разработанного программно-аппаратного комплекса.
Experimental study results of the voice traffic using developed soft hardware complex are analyzed.
При проектировании систем передачи речи, как правило, используют аналитические модели источников речевого трафика. Для формирования адекватных моделей требуется выполнять их параметризацию на основе экспериментальных данных. Поскольку современные телефонные сети (ТС) чаще всего являются мультисервисными, требуется создать специализированное программное обеспечение, позволяющее выделить из совокупного трафика только составляющие, относящиеся к речевым источникам. Рассмотрим статистические характеристики речевого трафика на базе реальных измерений в ТС.
На рис. І изображена обобщенная структурная схема VoIP-сети, в которой проводились измерения речевого трафика. В виде облаков на рисунке представлены ТС общего пользования с источниками трафика - речевыми абонентами, а также IP -сети, которые также являлись источниками телефонных вызовов (IP-телефоны). Сети традиционной телефонии через шлюз выходили в IP -сеть с узловым коммутатором (Cisco Catalyst 35GG), через который проходили все телефонные вызовы в системе. Поэтому измерительное оборудование подключалось к одному из портов коммутатора, на котором была создана SPAN-сессия с целью ответвления трафика, проходящего через коммутатор на этот SPAN-порт.
На рис. 2 отображена последовательность шагов проведения эксперимента и получения статистических данных.
Шаг 1. Два абонента общаются, являясь клиентами телефонной сети общего пользования (ТФОП). Создаваемый ими трафик пересылается из одного сегмента ТФОП в другой при помощи IP-сети. Как только трафик поступает на центральной коммутатор транзитного IP-сегмента, он ответвляется на SPAN-порт и попадает на подключенный к нему компьютер, сохраняясь на жестком диске.
Рис. 1. Обобщенная структура сети, в которой проводились измерения
Рис. 2. Структура программно-аппаратного комплекса
Шаг 2. Проводится первичный анализ всех полученных в результате измерения данных (временные метки, переданные байты, полученные байты, статистика по протоколам и т.д.). Обработка записанного лог-файла и представление его в виде, пригодном для экспортирования на СУБД, осуществляется с помощью специально разработанного программного обеспечения (ПО).
Шаг 3. С помощью специально созданного ПО производится выделение отдельных телефон-
ных разговоров из общего трафика (полученного на шаге 1) и сохранение их в виде звуковых файлов на жестком диске компьютера для дальнейшей сегментации и получения мультиплексированных потоков информации.
Шаг 4. Применяя созданное ПО к речевой базе данных, с помощью комбинированного алгоритма сегментации речевой информации выделяются ON/OFF-периоды в речи.
Шаг 5. Проводится анализ полученных длительностей с помощью программ MathCad, Statis-tica, Excel с целью получения гистограмм стохастических процессов и параметров ПРВ, на основании которых формулируются математические модели для описания выделенных данных.
Для проведения эксперимента мультиплексирования было выбрано 111 источников речевой информации длительностью более 5 мин. Каждый источник представлял собой информацию, поступающую в канал от одного из абонентов, участвующих в телефонном диалоге. Кодирование речевой информации осуществлялось при помощи кодека G.711, на выходе которого пакеты упаковывались в IP-пакеты по 4 пакета G.711 на один IP-пакет. В итоге рассматривалось мультиплексирование IP-пакетов, каждый из которых имел размер, равный 214 Байтам.
В качестве алгоритма сегментации источников речевой информации был избран комбинированный алгоритм разделения речи на ON/OFF-периоды. Этот алгоритм принимает решения на основании информации об уровне энергии в анализируемом кадре, а также используя информацию о числе переходов через нулевой уровень для данного кадра. Каждый речевой источник разбивается на кадры длительностью 10 мс, и решение принимается относительно каждого кадра. Так как для формирования одного IP-пакета использовалось 4 кадра G.711 по 5 мс каждый, то в каждом блоке сегментированной информации присутствовало по 2 кадра G.711, а для формирования IP-пакета требовалось использовать 2 блока сегментированной информации. Таким образом, если из двух следующих друг за другом блоков сегментированной информации хотя бы один являлся активным, то оба блока формировали IP-пакет и рассматривались как носители значащей информации. Если же из двух следующих друг за другом блоков не было определено ни одного активного, то IP-пакет для этой информации не создавался. Процедура формирования IP-пакетов схематично показана на рис. 3.
Рис. 3. Процедура получения 1Р-пакетов на основе информации кодека 0.711
После проведения процедуры формирования 1Р-пакетов для каждого источника выполнялось сложение полученных потоков, что являлось аналогом операции мультиплексирования в реальной сети. Схематически операция мультиплексирования для 5 1Р-потоков представлена на рис. 4.
Рис. 4. Мультиплексирование IP-потоков
После получения мультиплексированного потока 1Р-пакетов от различных речевых источников были оценены статистические характеристики полученного процесса поступлений.
Для оценки стационарности было проведено мультиплексирование различного числа 1Р-пото-ков (111, 50, 25, 10). На рис. 5 показаны реализации полученных процессов на выходе мультиплексора и их гистограммы, а на рис. 6 графики текущих выборочных среднего значения и дисперсии в зависимости от числа выборок процесса.
Как видно из рис. 5, с уменьшением числа мультиплексируемых источников проявляется так называемый эффект квантования данных.
1 I I I г
д
111 II П 1-і І-
■ ппП
ПА.
-ІП П
Піп,
О
XI
і г
Но
501
мер ]
Рис. 5. Полученные в результате эксперимента реализации мультиплексированных потоков и соответствующие им гистограммы при различном числе источников: а — 111; б— 50; в — 25; г - 10
30
РР
О
о> 20
ЧУ
й. 42
О
1 1 м 44 _ 1 1
- <и -
1 &—|—1 1 1 1
5000 Объел! выборк
Рис. 6. Выборочные средние и дисперсии мультиплексированных потоков для разного числа источников: а - 111; б- 50; в - 25; г - 10 А\)
й> й>
к 19
---------------------------------(Ш------------
Рис. 7. Оценки показателя Херста для скользящего окна ном числе источников: а - 111; б - 50; в -259г> 10
Гистограммы для всех случаев ^мультиплексированных потоков имеют колокУлоЬбразную форму и хорошо аппроксимируются ✓нормальным законом. ’
Для стационарного в широком ^м^ле процесса эти зависимости, изображенные на рис. 6, должны обладать достаточно быстр^й^сходимо-стью к постоянному уровню. Из рисунков видно, что такая сходимость наблюдается фля5 первых трех случаев мультиплексирования. В случае мультиплексировании 10 1Р-потоков()этЮзависи-мости выглядят неустойчивыми и слабо стабилизируются к постоянному уровню. Следовательно, при проектировании и исследовании ТС спривле-чением имитационных моделей следует-выбирать число источников более 10.
На рис. 7 представлены оценки показателя Херста для полученных в результате мультиплексирования данных. Для оценки свойств стационарности исследуемых данных по отношению к самоподобности показатель Херст^ оценивался для скользящего по данным окна, размером 5000 выборок, с шагом 200 выборок. Для 1дву§ используемых тестов (график изменения дисперсии и Я/Б-статистика) размер минимальногЪ .бЮка оценки выбран равным 10 выборок, а максимального -150 выборок. В результате при оценивании по максимальному блоку для вычисления „показателя Херста было доступно 25 значений,-чо-является
0.85
с различным уровнем мультиплексирования при различ-
достаточным для получения устойчивой оценки [1]. По результатам, представленным на рис. 7, можно сделать следующий вывод: при смещении окна оценки по выборке полученные значения показателя Херста выявляют устойчивое поведение и сосредоточены вблизи постоянного уровня. С ростом числа мультиплексируемых источников значение оцененного показателя Херста возрастает, особенно это заметно на оценках, полученных при
Я/1ри1в?(чнкенТестг‘™сй^ерсии
стационарность с привлечением методов оценки показателя Херста подтвердило высказанное предположение, что при исследовании Уо1Р-сетей, методами имитационного моделирования, следует рассматривать систему. с ч^лрм рр^евых^ ^сто^-у ников более 10. В этом случае можно ожидать получение устойчивых и повторяемых результатов моделирования в силу стационарности мультип лексированных 1Р-потоков.
ЛИТЕРАТУРА
а)
1. Шелухин О.И., Тенякшев А.В., Осин А.В. Моделирование информационных прЬцессор../П^ГредГ ОИ. Шл-СЯ хина. - М.: САЙНС-ПРЕСС,20(Ж
2. Шелухин О.И., Тенякшев А.В., Осин А.В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях / Под ред. О. И. Ше-лухина. - М.: Радиотехника, 2003.
Поступила 01.11.2005 г.
0,75 0,70 0.65
