автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Исследование и разработка методов управления трафиком в сетях АТМ

На правах рукописи

Киреева Наталья Валерьевна

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ В СЕТЯХ ATM

Специальность 05.12.13 -Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара 2004

Работа выполнена в Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики (ПГАТИ)

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Карташевский В.Г.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Солодянников Ю.В. (ПГАТИ) кандидат технических наук, доцент Хавлин О.В. (СамГТУ)

Ведущее предприятие: Самарский государственный университет (СамГУ), г. Самара

Защита состоится «»г. B часов на

заседании диссертационного совета Д219.003.02 в Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики по адресу: 443010, г. Самара, ул. ЛТолстого, 23.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью учреждения, просим направлять по вышеуказанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ПГАТИ Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного1 совета

ф е гаев Б.И.

д.т.н., про

ВВЕДЕНИЕ

ОБШДЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Анализ тенденций развития мирового сообщества показывает, что оно становится Глобальным Информационным обществом. Его развитие основывается на быстрых технологических изменениях, которые трансформируют индустрию информации и позволяют строить высокоскоростные сети связи с широким спектром услуг и высоким качеством обслуживания. В число наиболее перспективных технологий входит технология асинхронного режима переноса - ATM. Сети электросвязи, построенные на технологии ATM, обладают весьма существенными преимуществами, что и предопределило их широкое внедрение. Успешное функционирование сетей электросвязи и, в частности сетей ATM во многом зависит от эффективности алгоритмов защиты от перегрузок и от управления трафиком.

Значительный вклад в изучение и исследование сетей связи, в частности ATM, внесли Цыбаков Б.С., Жожикашвили В.А., Аджемов А.С., Гольдштейн Б.С., Ершов В.А., Ершова Э.Б., Щека А.Ю. и другие отечественные и зарубежные ученые.

Чтобы избежать искажений трафика, необходимы механизмы, которые позволяли бы коммутаторам ATM осуществлять контроль за передачей данных, определять допустимые границы изменений времени передачи блоков данных, "интеллектуально" распределять ресурсы сети ATM, то есть нужны механизмы управления трафиком ATM.

На существующих коммутационных системах реализуется около трёх десятков алгоритмов контроля за перегрузками. Наиболее известны схемы управления потоком на основе буферного окна, медленного старта, двойной обработки связи и контроля скорости. Зачастую довольно сложно сравнить и охарактеризовать различные схемы контроля. Решение проблемы управления перегрузками остаётся высокоприоритетной задачей, особенно в условиях наращивания скоростей передачи, объёмов передаваемой информации и размеров сети.

Проблеме управления потоками посвящены публикации Захарова Г.П., Яновского Г.Г., Вишневского В.М., Солодянникова Ю.В., Назарова А.Н., Симонова М.В., Кучерявого Е.А., Мархасина А.Б., Алленова О.М.

Главной задачей механизмов управления трафиком является обеспечение максимального коэффициента использования сетевых ресурсов при минимальном риске возникновения перегрузок. При этом основными показателями качества обслуживания можно считать вероятность потери ячейки

и время задержки передачи. Перегрузка элементов, при которых сеть не может га]

обслуживания для уже установленных или устанавливаемых соединений. Как правило, перегрузка может быть вызвана флуктуациями потоков трафика или выходом из строя какого-либо сетевого элемента. В обоих случаях это может привести как к несоблюдению обязательств по обеспечению качества обслуживания существующих соединений, так и к невозможности установления нового соединения с запрошенным качеством обслуживания. Кроме того, в случае,- когда канал связи, загружен частично, коммутатор может использовать часть полосы пропускания для передачи дополнительного информационного потока. Тогда возникает вопрос о времени и объеме передаваемого дополнительного информационного потока. Коммутаторы должны учитывать передачу данных по основным и транзитным маршрутам и вовремя выделять требуемую полосу пропускания с учетом времени доставки приоритетного трафика. Следовательно, встает вопрос адаптивного управления потоками информации.

При-проведении исследований в области управления трафиком ATM автор опирался на работы Булдыгина В.В., Казаченко Ю.В., Вишневского В.М., Назарова А.Н. и Кучерявого Е.А.

Таким образом, вопрос исследования построения механизмов управления трафиком,' ориентированных на определенные приложения, на данный момент остается открытым. Разработка алгоритмов управления трафиком сетей ATM является актуальной задачей и продолжает оставаться предметом интенсивных исследований, как в России, так и за рубежом.

Цель работы

Исследование и разработка алгоритмов управления трафиком в сетях

ATM.

Основные задачи исследования

- анализ существующих механизмов управления трафиком в сетях ATM для расчета вероятности потери ячеек при вариации нагрузки;

- разработка аналитической модели трафика сети ATM;

- разработка и анализ алгоритма краткосрочного прогнозирования трафика коммутатора ATM;

- разработка и анализ алгоритма адаптивного управления потоком ячеек в коммутаторе ATM;

- разработка методики вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления;

- оценка эффективности алгоритмов управления трафиком сети ATM методом имитационного моделирования.

Методы исследования

Теоретические и экспериментальные исследования, проведенные в диссертации, основаны на применении методов теории вероятностей, теории случайных процессов и методов имитационного моделирования.

Научная новизна работы

В работе впервые:

- разработана математическая модель информационных процессов в коммутаторе, показавшая их квазипериодический случайный характер;

- предложена процедура прогнозирования мгновенного значения, пропускной способности коммутатора в сетях ATM на базе классического фильтра Калмана;

- предложены модели случайных процессов с «тяжелыми хвостами» в виде предгауссовских и Lp-процессов для решения задачи адаптивного управления трафиком;

- разработан алгоритм адаптивного управления трафиком в коммутаторе ATM;

- разработана методика вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления;

- проведен сравнительный анализ эффективности использования алгоритмов управления трафиком методом имитационного моделирования.

Практическая ценность и реализация результатов работы

В работе изложен новый метод управления дополнительным потоком в сети ATM, способный гарантировать доставку трафика сети с адаптивным выделением полосы пропускания для дополнительного трафика.

Разработанная имитационная модель фрагмента сети ATM позволяет анализировать функционирование алгоритмов управления потоком и оценить их работоспособность и эффективность.

Разработанные в диссертации алгоритмы управления трафиком в сети ATM и программа моделирования алгоритмов управления нашли применение в ОАО «Гипросвязь» при проектировании сетей ПД с использованием технологий ATM и MPLS, наложенных на ATM, и проектировании сетей доступа NGN в части использования технологии ATM.

Вышеуказанные результаты также приняты для практического использования в Самарском филиале ОАО «Волгателеком».

Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.

Апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на II Международной научно-технической конференции (Уфа, 2002 г.), на LVII Научной сессии, посвященной Дню радио (Москва, 2002 г.); на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава ПГАТИ (Самара, 1999 - 2004 г.г.).

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 17-ти научных работах. Публикации включают 8 статей и 9 тезисов докладов.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы содержит 149 страниц текста с 82 иллюстрациями. Список литературы насчитывает 73 наименования. Общий объем работы с приложениями составляет 179 страниц.

Положения, выносимые на защиту

- модель трафика сети ATM, учитывающая его квазипериодичность, и основанная на использовании предгауссовских и Lp-процессов;

- метод адаптивного управления трафиком в коммутаторе ATM;

- алгоритмы управления трафиком сети ATM на основе методов краткосрочного прогнозирования и адаптивного управления;

- методика вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления;

- имитационная модель управления трафиком при использовании алгоритма краткосрочного прогнозирования (алгоритм на основе фильтра Калмана), алгоритма своевременного обнаружения перегрузок (RED) и адаптивного управления потоком.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение

Данный пункт выявляет наиболее актуальные проблемы управления трафиком в сети ATM, которые позволяют уменьшить вероятность потери ячейки и целесообразность адаптивного управления для дополнительного трафика. Здесь также сформулированы цель и задачи диссертационной работы, основные положения, выносимые на защиту, перечислены методы исследования.

Глава 1

Данная глава является обзорной, в ней перечисляются и анализируются используемые сегодня алгоритмы управления трафиком в сетях ATM.

Развитие современных сетевых технологий, успехи в создании волоконно-оптических линий связи и сверхбольших интегральных схем привели к разработке способа транспортирования информации, получившего название асинхронного режима переноса (ATM). Технология ATM сегодня считается наиболее подходящей для процесса передачи и коммутации при предоставлении широкополосных услуг. Фиксированный размер ячеек сокращает вариацию задержки, что позволяет создавать сети для эффективной передачи мультимедийной информации, предоставления услуг с гарантированным требуемым качеством.

Сущность режима ATM состоит в транспортировании всех видов информации пакетами фиксированной длины (ячейками), когда потоки ячеек от различных пользователей асинхронно мультиплексируются в едином цифровом тракте (рис. 1).

Рис.1

Чтобы избежать искажений трафика, необходимы механизмы, которые позволяли бы коммутаторам ATM осуществлять контроль за передачей данных, определять допустимые границы изменений времени передачи блоков данных, "интеллектуально" распределять ресурсы сети ATM, то есть нужны механизмы управления трафиком ATM.

Основной задачей управления трафиком является задача защиты от перегрузок. Поэтому в главе рассмотрены следующие алгоритмы защиты от перегрузок сетей ATM: алгоритм с ранним удалением пактов (EPD), алгоритм с удалением, остатков пакетов (PPD), алгоритм с общим управлением потоком (GFC), алгоритм с квантовым управлением потоком (QFC), алгоритм с использованием информации о перегрузке, передаваемой в направлении передачи (FECN), алгоритм с использованием информации о перегрузке, передаваемой источнику сетевым узлом, испытывающим перегрузку (BECN), алгоритм с пропорциональным управлением скоростью (PRCA), усиленный

алгоритм с пропорциональным управлением скоростью (EPRCA), статистический алгоритм отбрасывания ячеек, принцип, используемый понятие «виртуальный источник/приемник» (VS/VD), передача блоков ATM. По результатам анализа сделаны следующие выводы: существующие алгоритмы не защищают сети ATM от перегрузок, вызванных переполнением буферных накопителей коммутаторов ATM.

С помощью механизмов управления потоком потери ячеек в сети можно свести к минимуму. Однако полностью устранить их невозможно даже при реализации очень эффективной архитектуры коммутаторов ATM. При значительном насыщении буферного пространства коммутаторов ячейки будут отбрасываться, так как коммутатор не сможет обрабатывать их с той скоростью, с которой они поступают. При этом основная проблема состоит в процедуре принятия» решения о том, какие именно ячейки следует отбрасывать. Большинство коммутаторов ATM реализует статистический алгоритм удаления ячеек с фиксированными граничными условиями. Однако такой алгоритм работы не способен обеспечить равномерное распределение ресурсов между соединениями, к тому же буферное пространство используется неэффективно.

Зачастую довольно сложно сравнить и охарактеризовать различные схемы, контроля. Решение проблемы управления перегрузками остаётся высокоприоритетной задачей, особенно в условиях наращивания скоростей передачи, объёмов передаваемой информации и размеров сети.

Следовательно, разрабатываемые алгоритмы управления трафиком в сетях ATM должны поддерживать функцию справедливого распределения полосы пропускания, обеспечивать, контроль трафика по длине очереди в буферных накопителях коммутаторов ATM и выборочное уничтожение ячеек с заданной вероятностью.

Глава 2

Здесь основное внимание уделено анализу потерь вызовов в сети ATM, a также разработке моделей-управления трафиком при использовании алгоритма краткосрочного прогнозирования и алгоритма своевременного обнаружения перегрузок RED. При создании сетей на базе технологии ATM важнейшими задачами являются, с одной стороны, определение объема ресурсов, необходимых для предоставления пользователям- услуг с гарантированным качеством обслуживания, а с другой,- определение потерь вызовов пользователей ATM сети при имеющемся объёме сетевых ресурсов.

В работе проведен анализ потерь вызовов в ATM-сети при конечном числе источников нагрузки. Для расчета использовался приближенный метод, в основе которого лежит пересчет числа пользователей, имеющих переменную (или неопределенную) скорость передачи, в число источников с постоянной скоростью передачи.

Проведённые численные исследования показали, что если при расчёте не

способность сети при конечном числе источников нагрузки оказалась выше примерно на 7%.

В главе проведена разработка алгоритма управления трафиком на основе краткосрочного прогнозирования с использованием фильтра Калмана.. Данный механизм позволяет уменьшить вероятность потери ячейки при большой нагрузке посредством управления входящим потоком, базирующимся на данных предсказания. .

Известно, что предположение о стационарности пуассоновского процесса делается для достаточно большого промежутка времени. Таким образом, при краткосрочном прогнозировании можно утверждать, что на малом промежутке времени любая реализация из ансамбля обладает свойствами нестационарного процесса. Предполагается, что в исследуемом случае и модель, и наблюдения имеют некоррелированный шум с гауссовским распределением.

Работа алгоритма фильтра Калмана в диссертации представлена в виде двух этапов:

Где q - прогнозируемое значение очереди; q- оцененное значение очереди; q- действительное значение очереди.

В связи с тем, что сети, построенные на базе оборудования ATM, функционируют на достаточно высоких скоростях, оценку параметров трафика необходимо проводить в режиме реального' времени - только тогда можно динамически воздействовать на источники нагрузки. В силу рекурсивности и простоты вычислений применение для процедуры прогнозирования алгоритма, построенного на базе фильтра Калмана, позволяет достаточно быстро производить оценку и тем самым давать возможность механизму краткосрочного прогнозирования обеспечивать управление в реальном времени.

Поведение системы представляется в следующем виде:

1. Этаппрогнозирования: - прогноз:

— ковариационная матрица ошибок предсказания: = 2. Этап оценки:

— коэффициент Калмана: — Р^ );

— оценка состояния на шаге у. <7;Ч1 = + — );

ковариационная матрица ошибок оценки: = Р*^ — КмР'м

X, 0<q'(t)<C,-L \=а-\, S L<q(t)<L, P-X, q\t)>L

О)

где X - интенсивность; с{ - прогнозируемое значение очереди; £ -коэффициент близости порога; а, Р - коэффициент ограничения, причем Р <а< 1; Ь - значение порога.

Графическое представление механизма краткосрочного прогнозирования представлено на рис.2, где Т/огес - дискретный момент времени прогнозирования.

Следующим, рассмотренным в данной главе алгоритмом управления, стал алгоритм своевременного обнаружения перегрузок RED. Он использует скрытую обратную связь для уведомления о перегрузках путем выборочного уничтожения ячеек пользователя. Вместо того чтобы дожидаться перегрузки и переполнения буферов, следствием чего станет уничтожение всех поступающих данных, RED уничтожает часть поступающих ячеек. Их число и частота уничтожения определяются параметром, называемым вероятностью уничтожения (/*<,)• Этот параметр рассчитывается каждый раз в соответствии с текущим состоянием ресурсов ATM-коммутатора, т.е. фактически определяется длиной очереди на обслуживание трафика в АТМ-коммутаторе.

Средняя длина очереди рассчитывается так

4 = fi-—1-4.+4 •—, * I 2") 2"

(2)

Здесь Ьт - длина очереди при предыдущем подсчете; - текущая длина очереди; п - весовойкоэффициент (и>1).

Вероятность уничтожения пакетов Р, определяется следующим образом:

Здесь

(3)

где Рт1х - максимальная вероятность уничтожения ячеек; N - количество ячеек, помещенных в очередь с момента последнего сброса; R - длина пакета протокола, инкапсулированного в ATM; Rmx - максимальная длина пакета, инкапсулированного в ATM, Tmx - максимально допустимое значение, Ттт -минимально допустимое значение.

В алгоритме RED вероятность уничтожения пакета является функцией от его размера. Размеры передаваемых пакетов определяются динамически в процессе передачи через ATM-коммутатор. Это позволяет справедливо распределять полосу пропускания между потоками данных различных пользователей.

По результатам анализа были разработаны имитационные модели алгоритмов краткосрочного прогнозирования и своевременного обнаружения перегрузок. На рис. 3 представлен фрагмент графика состояния очереди в буфере коммутатора. Кривая 1 отображает состояние очереди без какого-либо управления трафиком, кривая 2 - при управлении с помощью алгоритма RED, кривая 3 - при управлении с помощью краткосрочного прогнозирования.

Имитационная модель позволяет оценить состояние загрузки буфера поступающих на вход коммутатора ячеек и представляет иллюстрацию этого процесса в реальном масштабе времени. По полученным результатам можно производить оптимизацию управляющих коэффициентов для достижения необходимого значения вероятности перегрузки системы.

Подводя итог можно сказать, что при заданных условиях механизм краткосрочного прогнозирования более эффективен, чем механизм RED. Сброс ячеек происходит не так жестко, а значит, вероятность передачи пакета возрастает. Что в свою очередь сказывается на эффективности работы сети в целом. Но при других условиях алгоритм своевременного обнаружения перегрузок может показать лучшие результаты по сравнению с механизмом краткосрочного прогнозирования.

Рис.3

t

Глава 3

Эта часть работы посвящена исследованию информационных процессов в коммутаторе, математическому моделирования и разработке имитационной модели адаптивного управления потоком в сети ATM.

Рассматривая коммутатор ATM в нем можно выделить два потока ячеек -транзитный (основной) поток и дополнительный поток.

Соответственно в системе можно, выделить входящую очередь сообщений, т.е. очередь сообщений, еще не обработанных узлом, и очередь исходящих сообщений - обработанных, но не отправленных сообщений. Соответственно в системе присутствует два буфера: входной и выходной.

Процесс приема, обработки и передачи ячеек ATM в каждом отдельном узле носит случайный, почти периодический характер. Поэтому разумно считать,, что распределение количества информации в буферах может описываться квазипериодическим случайным процессом X(t).

Квазипериодические случайные процессы, описывающие количество необработанной в буферах информации, существенно разнятся при переходе от одного узла к другому. В реальности это означает, что в то время как в одних узлах в буферах накапливается чрезмерный объем информации, в других узлах, напротив, данные могут быть уже обработаны и переданы.

В качестве модели случайных процессов изменения объема сообщений в

очереди на передачу в работе используются предгауссовские процессы, определяемые как

Ее4 (5)

и Lp-процессы, которые также называются «распределением с тяжелыми хвостами», т.е.

(6)

Обе модели используют относительно слабые предположения о распределении случайного процесса и включают в себя большинство известных моделей: гауссовские, пуассоновские, ограниченные случайные процессы и т.д.

Применим рассмотренные выше выкладки к информационным процессам в коммутаторе. Предположим, что случайный процесс E,(t) = X(t)—m(t). По своей сути где - входящий суммарный

информационный поток, который не может быть обслужен в момент времени t, принять во внимание, что число источников нагрузки конечно, возникают ошибки проектирования, т. е. занижение фактической пропускной способности ATM сети и , как следствие, завышение требований необходимого объёма оборудования. Таким образом, было установлено, что фактическая пропускная

£|5(0|Р<оо, teT

Л"2(/) - суммарный поток собственных сообщений, т.е. обслуженных сообщений. Разобьем временной интервал Т е [0,24] на части Т = Т, ,

где:

Т1 -промежуток времени, где т{/) > С,, Т2 - промежуток, тдеХ(1)~т(0=0, Т3 -оставшаяся часть промежутка.

На промежутке 7| дополнительный информационный поток не может быть отправлен вовсе, на промежутке можно использовать всю полосу пропускания для передачи дополнительного информационного потока. Промежуток Т3 требует дополнительного рассмотрения (рис. 4).

Сиг/сек

Рис. 4

На промежутках для дополнительного информационного потока используются только временные промежутки которые определены из

условия малой вероятности превышения полосы пропускания:

р{5ир(^(0+Г(0<2(0)}<а, (7)

где а - малое число, например, а = 0,01, - неслучайная функция равная части полосы пропускания используемой для дополнительным информационным потоком, заданная в виле:

!;(') = 2(0-(1+Л)/я(0, (8)

где Л - коэффициент порогового значения. Для неизвестной константы Л получено следующее определяющее соотношение:

(9)

Для рассматриваемого случайного процесса очевидно, что полоса пропускания, т.е. случайный процесс Х(0 всегда ограничен. Однако, для получения хороших оценок вероятностей /'(вир^(/) — У(0) ^ С) , необходимо

чтобы случайная величина X(t), teT не имела бы «тяжелые хвосты», т.е. чтобы вероятности P(X(t)>u) достаточно быстро убывали при росте и уже при относительно небольших и. Поэтому достаточно реалистичными будут модели предгауссовских случайных процессов подчиненных достаточно хорошей преднорме.

В этой главе также рассматривается другой подход к данной задаче, когда величина порогового значения Л не вычисляется, а статистически оценивается по реализациям изменения объема сообщений в очереди на передачу Xk(t),

где к = 1,2, ...,#.

В результате вычислений были получены графики функций изменения скорости передачи собственных сообщений X(t), график функции учета наличия приоритетов в трафике собственных сообщений Z(t) и функция определения скорости передачи дополнительного информационного трафика

У(0.

Часть материала в этой главе посвящена разработке методики вычисления и корректировке порогового значения , а также алгоритму адаптивного управления для аналитического вычисления и статистической оценки этого параметра. Структурная схема алгоритма адаптивного управления исходящим трафиком представлена на рис. 5.

Было проведено имитационное моделирование алгоритма адаптивного управления дополнительным потоком. При неизменном входном потоке сообщений в случае моделирования без учета управления потоком сообщений, очередь на передачу в коммутаторе представлена на рис.6.

На рис. 7 представлен результат моделирования с учетом дополнительного информационного потока, посылаемого генератором стороннего трафика на ATM-станцию в случае, когда пороговое значение Л, было рассчитано в соответствии с (9).

В процессе моделирования было видно, что в момент отправки сообщений коммутатором количество пакетов уменьшается до некоторого значения, чтобы освободить часть полосы пропускания при превышении.

В определенный момент времени передача дополнительного потока ячеек ATM прекращается, давая возможность коммутатору пересылать весь генерируемый ATM трафик.

По полученным результатам можно производить оптимизацию управляющих коэффициентов для достижения необходимого значения вероятности перегрузки системы.

Имитационному моделированию были подвергнуты три описанных выше алгоритма управления потоком: алгоритм краткосрочного прогнозирования, алгоритм своевременного обнаружения перегрузок RED и алгоритм адаптивного управления потоком. Результаты моделирования представлены в таблице 1, из которой следует, что использование алгоритма адаптивного управления потоком дает наименьший коэффициент потери ячеек.

Табл. 1

Алгоритмы управления -потоком Источник Передано пакетов Передано ячеек Потеряно ячеек всего Потеряно ячеек при перегрузке /своих Коэффициент потери ячеек (частость)

Без управления 6 2290 465566 20669 20669 0,044

Алгоритм RED 6 2290 465566 22557 11173 0,024

Метод краткосрочного прогнозирования 6 2290' 465566 22427 5587 0,012

Без управления 12 5285 120639 7537 4030 0,033

Адаптивное управление 12 5285 120639 8310 253 0,0021

Рис.5

Рис.7

Заключение

Здесь сформулированы основные результаты работы.

В результате сравнительного анализа алгоритмов управления трафиком показано, что разрабатываемые алгоритмы управления трафиком в сетях ATM должны поддерживать функцию справедливого распределения полосы пропускания, использовать процедуры превентивного метода защиты, обеспечивающие контроль трафика по длине очереди в буферных накопителях коммутаторов ATM и выборочное уничтожение ячеек с заданной вероятностью.

На основе анализа реализаций изменения объема информации в буфере коммутатора ATM предложено рассматривать информационные процессы как квазипериодический случайный процесс, на основе предложенной модели

поставлена задача адаптивного управления информационным потоком и выявлен круг решаемых задач, учтены уровни приоритетов служебного трафика в сети.

Проведено исследование случайных процессов, являющихся моделью изменения интенсивности трафика сети ATM, применительно к коммутаторам, предложено два способа вычисления скорости передачи дополнительного информационного потока: аналитическими моделями случайных процессов и статистической оценкой.

Выбран математический аппарат и разработано математическое описание изменения информационных процессов в коммутаторах ATM, используемое для построения алгоритмов адаптивного управления информационным потоком.

Предложена процедура прогнозирования мгновенного значения пропускной способности коммутатора в сетях ATM на базе классического фильтра Калмана.

Разработан алгоритм адаптивного управления потоком в коммутаторе

ATM.

Разработана методика вычисления и корректировки порогового значения А в алгоритме адаптивного управления с учетом выбранных моделей квазипериодического случайного процесса. Алгоритм адаптивного управления позволяет гарантировать доставку трафика сети с адаптивным выделением полосы пропускания для дополнительного информационного потока.

С использованием моделей информационных процессов в коммутаторе на базе предгауссовских и Lp-процессов предложен метод вычисления «функции Y(t), определяющей искомую скорость передачи дополнительного информационного потока в сети ATM и приведены методы расчета порогового значения, отвечающей за превышения установленных критериев в коммутаторе.

Проведен сравнительный анализ алгоритмов управления трафиком * на основе имитационного моделирования. Дана оценка состояния буфера коммутатора ATM при различных алгоритмах управления трафиком. Показано, что наилучшими характеристиками управления обладает предложенный алгоритм адаптивного управления потоком.

Приложения

Приведены тексты программ моделирования, а также документы, подтверждающие внедрение и использование результатов работы.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Денисова Т.Б, Киреева Н.В. «Защита от перегрузок в сетях ATM» Сборник научных трудов ученых Поволжья, "Информатика, радиотехника, связь", Самара, 1999, №4.

2. Денисова Т.Б., Киреева Н.В. «Управление потоками в ШЦСИО» Тезисы докладов. VI Российская научная конференция, Самара, 1999.

3. Денисова Т.Б., Киреева Н.В. «Анализ характеристик трафика в сетях ATM» Информатика, радиотехника, связь. Сборник трудов, выпуск №5, Самара, 2000.

4. Денисова Т.Б., Киреева Н.В. «Управление и контроль трафика ATM» Тезисы докладов. VII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2000.

5. Киреева Н.В. «Магистральная технология будущего: ATM или GIGABIT ETHERNET?» Тезисы докладов. VII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2000.

6. Киреева Н.В. «Анализ моделей трафика служб в ATM сетях» Информатика, радиотехника, связь. Сборник трудов, выпуск №6, Самара, 2001.

7. Киреева Н.В. «Управление трафиком в ATM сетях при помощи алгоритма RED» Тезисы докладов. VIII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2001.

8. Киреева Н.В. «Методы переноса телефонного трафика через сеть ATM» Тезисы докладов. VIII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2001.

9. Киреева Н.В., Никитин А.С. «Сравнительный анализ алгоритмов управления трафиком ATM» Информатика, радиотехника, связь. Сборник трудов, выпуск №7, Самара, 2002.

10. Киреева Н.В., Никитин А.С. «Имитационная модель на основе алгоритмов управления трафиком сети ATM» Тезисы докладов. IX Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2002.

11. Киреева Н.В. «Анализ алгоритмов управления трафиком ATM». Проблемы техники и технологии телекоммуникаций. Сборник материалов II Международной научно-технической конференции, Уфа, 2002.

12. Киреева Н.В. «REX MAIL - подсистема электронной почты Х.400» Тезисы докладов. IX Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2002.

13. Карташевский В.Г., Киреева Н.В., Никитин А.С. «Анализ алгоритмов управления трафиком ATM на основе имитационного моделирования» Сборник материалов LVII Научной сессии, посвященной Дню радио, Москва, 2002.

14. Киреева Н.В., Никитин А.С. «Имитационная модель алгоритмов управления ATM трафика» Труды учебных заведений, СПбГУТ, СПб, 2002, № 168.

15. Киреева Н.В. «Алгоритм RED в сетях ATM» Тезисы докладов. X Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2003.

16. Киреева Н.В. «Адаптивное управление трафиком ATM на основе имитационного моделирования» Инфокоммуникационные технологии. Сборник трудов, выпуск №4 , Самара, 2003.

17. Киреева Н.В. «Имитационное моделирование метода адаптивного управления трафиком ATM» Тезисы докладов. XI Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2004.

Подписано в печать 05.02.04 Формат 60x84 '/л Бумага писчая № 1 Гарнитура Таймс Печать оперативная Усл. печ. л. 1,05 Физ. печ. л. 1,13 Уч.-изд. л. 0,58 Тираж 100 экз.

Типография государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики» 443010, г. Самара, ул. Л. Толстого, 23. Тел./факс (8462) 39-11-11,39-11-81

€ 3219

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ В СЕТЯХ ATM.

1.1. Основы технологии ATM.

1.2. Анализ качества обслуживания в сетях ATM.

1.2.1. Формирование трафика.

1.3. Управление перегрузками на сети ATM.

1.4. Контроль потока ABR.

1.5. Контроль приоритетов.

1.6. Организация очередей в коммутаторах.

1.6.1. Реализация очередей для категории трафика со службой UBR.

1.7. Существующие алгоритмы защиты от перегрузок.

1.7.1. Анализ кредитной схемы управления перегрузками.

1.7.2. Анализ скоростных схем управления перегрузками.

1.8. Управления трафиком сетей ATM.

1.8.1. Сброс данных на пакетном уровне.

1.8.2. Управляемые буферы.

1.8.3. Передача блоков ATM.

1.8.4. Принцип виртуальный источник/приемник - VS/VD.

Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ТРАФИКОМ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ АЛГОРИТМА КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И АЛГОРИТМА СВОЕВРЕМЕННОГО

ОБНАРУЖЕНИЯ ПЕРЕГРУЗОК RED

2.1. Описание трафика.

2.1.1. Характеристика источника трафика.

2.1.2. Анализ моделей трафика служб.

2.1.3. Параметры скорости передачи ячеек и неравномерности трафика.

2.2. Расчет потерь вызовов в ATM сети при конечном числе источников нагрузки.

2.3. Методы прогнозирования.

2.3.1. Статистическое прогнозирование.

2.4. Анализ механизма ограничения входящей нагрузки на основе краткосрочного прогнозирования.

2.4.1. Модифицированный адаптивный последовательный алгоритм предсказания.

2.4.2. Механизм краткосрочного прогнозирования на базе фильтра Калмана.

2.5. Анализ алгоритма своевременного обнаружения перегрузок

2.5.1. Применение алгоритма обнаружения перегрузок в сетях

ТСРЛР.

2.5.2. Алгоритм обнаружения перегрузок RED в сетях ATM.

2.6. Разработка имитационной модели алгоритмов краткосрочного прогнозирования и своевременного обнаружения перегрузок.

2.6.1. Анализ принципов моделирования телекоммуникационных систем.

2.6.2. Имитационное моделирование алгоритма краткосрочного прогнозирования.

2.6.3. Имитационное моделирование алгоритма своевременного обнаружения перегрузок RED.

2.6.4. Анализ результатов моделирования.

Выводы.

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРВАНИЕ И ИМТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И АДАПТИВНОГО

УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ

3.1. Особенности сетей связи.

3.2. Постановка задачи адаптивного управления.

3.3. Анализ передачи трафика с учетом приоритетов.

3.4. Метод расчета числа пакетов, проходящих через ATM коммутатор на основе Z преобразования.

3.5. Оценка вероятности переполнения очереди пакетами ATM.

3.6. Исследование информационных процессов в коммутаторе.

3.6.1. Оценка порогового значения А для Ьр-процессов.

3.6.2. Оценка порогового значения А для предгауссовских процессов.

3.6.3. Оценка порогового значения А для гауссовских процессов.

3.6.4. Статистическая оценка порогового значения А.

3.7. Разработка методики адаптивного управления потоком информации.

3.7.1. Разработка алгоритма адаптивного управления потоком информации.

3.7.2. Разработка схемы адаптивного управления дополнительным информационным потоком.

3.8. Анализ принципов моделирования телекоммуникационных систем.

3.9. Имитационное моделирование алгоритма адаптивного управления потоком.

3.10. Анализ результатов моделирования.

3.10.1. Качественный анализ.

3.10.2. Количественный анализ.

Выводы.

Актуальность темы

Анализ тенденций развития мирового сообщества показывает, что оно становится Глобальным Информационным обществом. Его развитие основывается на быстрых технологических изменениях, которые трансформируют индустрию информации и позволяют строить высокоскоростные сети связи с широким спектром услуг и высоким качеством обслуживания. В число наиболее перспективных технологий входит технология асинхронного режима переноса — ATM. Сети электросвязи, построенные на технологии ATM, обладают весьма существенными преимуществами, что и предопределило их широкое внедрение. Успешное функционирование сетей электросвязи и, в частности сетей ATM во многом зависит от эффективности алгоритмов защиты от перегрузок и от управления трафиком.

Значительный вклад в изучение и исследование сетей связи, в частности ATM, внесли Цыбаков Б.С., Жожикашвили В.А., Аджемов А.С., Гольдштейн Б.С., Ершов В.А., Ершова Э.Б., Щека А.Ю. и другие отечественные и зарубежные ученые.

Чтобы избежать искажений трафика, необходимы механизмы, которые позволяли бы коммутаторам ATM осуществлять контроль за передачей данных, определять допустимые границы изменений времени передачи блоков данных, "интеллектуально" распределять ресурсы сети ATM, то есть нужны механизмы управления трафиком ATM.

На существующих коммутационных системах реализуется около трёх десятков алгоритмов контроля за перегрузками. Наиболее известны схемы управления потоком на основе буферного окна, медленного старта, двойной обработки связи и контроля скорости. Зачастую довольно сложно сравнить и охарактеризовать различные схемы контроля. Решение проблемы управления перегрузками остаётся высокоприоритетной задачей, особенно в условиях наращивания скоростей передачи, объёмов передаваемой информации и размеров сети.

Проблеме управления потоками посвящены публикации Захарова Г.П., Яновского Г.Г., Вишневского В.М., Солодянникова Ю.В., Назарова А.Н., Симонова М.В., Кучерявого Е.А., Мархасина А.Б., Алленова О.М.

Главной задачей механизмов управления трафиком является обеспечение максимального коэффициента использования сетевых ресурсов при минимальном риске возникновения перегрузок. При этом основными показателями качества обслуживания можно считать вероятность потери ячейки и время задержки передачи. Перегрузка определяется как состояния сетевых элементов, при которых сеть не может гарантировать запрошенное качество обслуживания для уже установленных или устанавливаемых соединений. Как правило, перегрузка может быть вызвана флуктуациями потоков трафика или выходом из строя какого-либо сетевого элемента. В обоих случаях это может привести как к несоблюдению обязательств по обеспечению качества обслуживания существующих соединений, так и к невозможности установления нового соединения с запрошенным качеством обслуживания. Кроме того, в случае, когда канал связи, загружен частично, коммутатор может использовать часть полосы пропускания для передачи дополнительного информационного потока. Тогда возникает вопрос о времени и объеме передаваемого дополнительного информационного потока. Коммутаторы должны учитывать передачу данных по основным и транзитным маршрутам и вовремя выделять требуемую полосу пропускания с учетом времени доставки приоритетного трафика. Следовательно, встает вопрос адаптивного управления потоками информации.

При проведении исследований в области управления трафиком ATM автор опирался на работы Булдыгина В.В., Казаченко Ю.В., Вишневского В.М., Назарова А.Н. и Кучерявого Е.А.

Таким образом, вопрос исследования построения механизмов управления трафиком, ориентированных на определенные приложения, на данный момент остается открытым. Разработка алгоритмов управления трафиком сетей ATM является актуальной задачей и продолжает оставаться предметом интенсивных исследований, как в России, так и за рубежом.

Цель работы

Исследование и разработка алгоритмов управления трафиком в сетях ATM.

Задачи исследования

- анализ существующих механизмов управления трафиком в сетях ATM для расчета вероятности потери ячеек при вариации нагрузки;

- разработка аналитической модели трафика сети ATM;

- разработка и анализ алгоритма краткосрочного прогнозирования трафика коммутатора ATM;

- разработка и анализ алгоритма адаптивного управления потоком ячеек в коммутаторе ATM;

- разработка методики вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления;

- оценка эффективности алгоритмов управления трафиком сети ATM методом имитационного моделирования.

Методы исследования

Теоретические и экспериментальные исследования, проведенные в диссертации, основаны на применении методов теории вероятностей, теории случайных процессов и методов имитационного моделирования.

Научная новизна работы

В работе впервые:

- разработана математическая модель информационных процессов в # коммутаторе, показавшая их квазипериодический случайный характер;

- предложена процедура прогнозирования мгновенного значения пропускной способности коммутатора в сетях ATM на базе классического фильтра Калмана;

- предложены модели случайных процессов с «тяжелыми хвостами» в виде предгауссовских и Ьр-процессов для решения задачи адаптивного управления трафиком;

- разработан алгоритм адаптивного управления трафиком в коммутаторе ATM;

- разработана методика вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления;

- проведен сравнительный анализ эффективности использования Ф алгоритмов управления трафиком методом имитационного моделирования.

Практическая ценность и реализация результатов работы

В работе изложен новый метод управления дополнительным потоком в сети ATM, способный гарантировать доставку трафика сети с адаптивным выделением полосы пропускания для дополнительного трафика.

Разработанная имитационная модель фрагмента сети ATM позволяет анализировать функционирование алгоритмов управления потоком и оценить их работоспособность и эффективность.

Разработанные в диссертации алгоритмы управления трафиком в сети ATM и программа моделирования алгоритмов управления нашли применение в ОАО «Гипросвязь» при проектировании сетей ПД с использованием технологий ATM и MPLS, наложенных на ATM, и проектировании сетей доступа NGN в части использования технологии ATM.

Вышеуказанные результаты также приняты для практического использования в Самарском филиале ОАО «Волгателеком».

Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.

Апробация работы

Основные положения работы докладывались и обсуждались на II Международной научно-технической конференции (Уфа, 2002 г.), на LVII Научной сессии, посвященной Дню радио (Москва, 2002 г.); на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава ПГАТИ (Самара, 1999 — 2004 г.г.).

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 17-ти научных работах. Публикации включают 8 статей и 9 тезисов докладов.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы содержит 149 страниц текста с 82 иллюстрациями. Список литературы насчитывает 73 наименования. Общий объем работы с приложениями составляет 179 страниц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате сравнительного анализа алгоритмов управления трафиком показано, что разрабатываемые алгоритмы управления трафиком в сетях ATM должны поддерживать функцию справедливого распределения полосы пропускания, использовать процедуры превентивного метода защиты, обеспечивающие контроль трафика по длине очереди в буферных накопителях коммутаторов ATM и выборочное уничтожение ячеек с заданной вероятностью.

На основе анализа реализаций изменения объема информации в буфере коммутатора ATM предложено рассматривать информационные процессы как квазипериодический случайный процесс, на основе предложенной модели поставлена задача адаптивного управления информационным потоком и выявлен круг решаемых задач, учтены уровни приоритетов служебного трафика в сети.

Проведено исследование случайных процессов, являющихся моделью изменения интенсивности трафика сети ATM, применительно к коммутаторам, предложено два способа вычисления скорости передачи дополнительного информационного потока: аналитическими моделями случайных процессов и статистической оценкой.

Выбран математический аппарат и разработано математическое описание изменения информационных процессов в коммутаторах ATM, используемое для построения алгоритмов адаптивного управления информационным потоком.

Предложена процедура прогнозирования мгновенного значения пропускной способности коммутатора в сетях ATM на базе классического фильтра Калмана.

Разработан алгоритм адаптивного управления потоком в коммутаторе ATM. Разработана методика вычисления и корректировки порогового значения Л в алгоритме адаптивного управления с учетом выбранных моделей квазипериодического случайного процесса. Алгоритм адаптивного управления позволяет гарантировать доставку трафика сети с адаптивным выделением полосы пропускания для дополнительного информационного потока.

С использованием моделей информационных процессов в коммутаторе на базе предгауссовских и Ьр-процессов предложен метод вычисления функции Y(t), определяющей искомую скорость передачи дополнительного информационного потока в сети ATM и приведены методы расчета порогового значения, отвечающей за превышения установленных критериев в коммутаторе.

Проведен сравнительный анализ алгоритмов управления трафиком на основе имитационного моделирования. Дана оценка состояния буфера коммутатора ATM при различных алгоритмах управления трафиком. Показано, что наилучшими характеристиками управления обладает предложенный алгоритм адаптивного управления потоком.

1. Алленов О.М. ATM в кадрах переменной длины. // Сети и системы связи, №3,1999.

2. Алленов О.М. Алгоритм RED: красный свет для лишних пакетов. // Сети. Network World, №9, 1998. С.28-31.

3. Алленов О.М. Защита от перегрузок в сетях ATM. // Сети и системы связи, №5, 1998.

4. Алленов О.М. Управление трафиком ATM. // Сети и системы связи, № 4,1998.

5. Алленов О.М. Альтернативные алгоритмы защиты от перегрузок в сетях ATM. // LAN/Журнал сетевых решений, №5, 1999.

6. Алленов О.М. Исследование алгоритмов защиты от перегрузок сетей ATM для трафика ABR. // Метрология и измерительная техника в связи, №5,2001.

7. Акселл И., Хельстранд Ф. Управление трафиком и оптимизация ресурсов в сетях АТМ//Вестник связи, №8, 1999. С.20-26.

8. Арсеньев БП., Яковлев С.А. Интеграция распределенных баз данных. Спб.: Издательство «Лань», 2001. — С.464.

9. Булдыгин В.В., Казаченко Ю.В. Метрические характеристики случайных величин и процессов. Киев.: Издательство «TBiMC», 1998.-С.248.

10. Бакланов И.Г. Технологии измерений в современных телекоммуникациях. -М.: Эко-Тренз, 1998. С. 140.

11. Бессарабский А.Ю. Передача голоса по сетям ATM. Часть 1.Часть2//Сети и системы связи, №1,1998. -С.94-104; №2,1998.-С.1-6.

12. Бертсекас Д, Галлагер Р. Сети передачи данных. Пер. с англ. М.: Мир. - 1989. С.544.

13. Брынкин И.В. Передача телефонного трафика в сетях АТМ//Вестник связи, №4, 1998. -С. 13 6-139.

14. Булычев Ю.Г., Бурлай И.В. Системный подход к моделированию ^ сложных динамических систем в задачах оптимизации спрогнозирующей моделью, //томатика и телемеханика. 1996. -№3. — С. 34-36.

15. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том 1. -М.: «Советское радио», 1972. С.744.

16. Васильева А.Б., Никоненко В.Н., Крастилевская М.А. Широкополосные сети связи на основе ATM. -М: ЦНТИ Информсвязь, 1996.-С. 104.

17. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. - С.506.

18. Вишневский В.М., Герасимов А.И. Исследование потоков в замкнутых экспоненциальных сетях массового обслуживания //g Проблемы управления и теории информации. 1983. Т. 12, №6. 1. С. 16-22.

19. Гмурман И.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш.шк., 1977.

20. Гоциридзе Г.В. Методология анализа надежности сетей передачи данных (алгоритмы и программы)./ Гоциридзе Г.В., Жожикашвили А.В., Фархадов М.П. М.: Диалог МГУ, 1990. - С.30.

21. Елисеев A.M., Назаров А.Н., Мещеряков С.П., Симонов М.В. Технология ATM // Спб.: Телекоммуникационные технологии -1995. Вып.1. С.25-37.

22. Ершов В.А., Ершова Э.Б., Ковалев В.В. Метод расчета пропускной способности звена Ш-ЦСИС с технологией ATM. Электросвязь. - 2000. - №3, С.20-23.

23. Ершов В.А., Ершов Д.В. Управление канальными ресурсами ЦСИС на основе его резервирования Электросвязь. - 1994. -№12. - С.8-12.

24. Ершов В.А., Ершова Э.Б., Щека А.Ю. Метод оценки качества обслуживания на мультисервисной сети с учетом числа пользователей услуг. Электросвязь. - 2001. - №8. - С.5-8.

25. Ершов В.А., Ершова Э.Б., Щека А.Ю. Метод расчета потерь вызовов в ATM-сети при конечном числе источников нагрузки. -Электросвязь. 2001. - №9. - С.33-35.

26. Ершов В.А. Метод расчета вероятности потерь информационных ячеек на узле быстрой коммутации пакетов с асинхронно-временным мультиплексированием. // М.: «Наука» сб. науч. Статей «Управление в распределенных системах». 1993. — С.21-26.

27. Ефимушкин В.А., Ледовских Т.В., Салькова М.В. Механизмы управления трафиком в сетях АТМ//Электросвязь, №1, 2003. -С.39-41.

28. Ефимушкин В.А., Ледовских Т.В., Салькова М.В. Механизмы управления потоками класса ABR в сетях ATM (часть И)//Электросвязь, №3, 2003. -С.33-36.

29. Ефимушкин В.А., Ледовских Т.В. Коммутаторы в ATM сетях. Часть 1. Часть 2// Сети, Декабрь, 1999. -С.28-35; Январь, 2000. -С.26-31.

30. Захаров Г.П., Симонов М.В., Яновский Г.Г, Службы и архитектура широкополосных цифровых сетей интегрального обслуживания. Сер. Технологии электронных коммутаций. М.: Эко-Трендз, т.41, 1993, - С.102.

31. Засецкий А.В., Иванов А.Б., Постников С.Д., Соколов И.В. Контроль качества в телекоммуникациях и связи. Часть И, под ред. А.Б. Иванова. М.: Компания САЙРУС СИСТЕМС, 2001. - С.335.

32. Ивин Ю. Э. Механизмы управления трафиком при моделировании коммутаторов ATM // Электросвязь, №9, 2001.-С.45-47.

33. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия.-СПб.: Питер, 2000. С.699.

34. Кульгин М. Контроль трафика в сетях ATM. // LAN/Журнал сетевых решений, №12, 1998.

35. Кучерявый Е.А. Механизм управления трафиком ATM при использовании краткосрочного прогнозирования. // Электросвязь №3, 2000. С.32-34.

36. Лагутин B.C., Степанов С.Н. Телетрафик мультисервисных сетей связи. М.: Радио и связь, 2000. - С.319

37. Лебединский А.К. Технология ATM на цифровых сетях связи//Автоматика, связь, информатика, №11,2000. -С.21-24; №1,2001. -С.42-45; №2,2001. -С.34-36; №5,2001. -С.23-28; №12,2001.-С.11-14.

38. Лившиц М.А. Гауссовские случайные функции. Киев.: Издательство «TBiMC», 1995. - С.246.

39. Линец Г.И., Фомин Л.А., Будко П.А., Ватага А.И. Учет влияния спектральных свойств трафика на параметры сети с технологией ATM. Электросвязь. - 2001. - №11. - С.24-26.

40. Малашенко Ю.Е. Математические модели анализа потоковых сетевых систем. М.: ВЦ РАН, 1993. С. 161.

41. Назаров А.Н., Разживин И.А., Симонов М.В. ATM : Технические решения создания сетей / Под редакцией А.Н. Назарова. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - С.376.

42. Назаров А.Н., Симонов М.В. ATM : Технология высокоскоростных сетей. М.: «Эко-Тренз», 1997. С.232.

43. Назаров А.Н. Три модели битового трафика служб в широкополосных цифровых сетях интегрального обслуживания / Труды Международной конференции по информационным сетям и системам 1С1НА8-96. СПб. 16-19.09.96. С.464-467.

44. Назаров А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сети ATM. -М.: Горячая линия — Телеком, 2002. -С.255.

45. Назаров А.Н. Модели и метод статистического мультиплексирования трафика в цифровых трактах с оценкой качества функционирования узлового оборудования ATM сетей//Электросвязь, №3,2000. -С. 14-19.

46. Назаров А.Н., Карандеев Д.А. Два метода определения момента времени изменения характеристик трафика в сетях с ATM // Электросвязь 1999, № 5. С.33-36.

47. Нерсесян С.Г. Исследование и разработка методов построения и анализа интегрированных систем передачи. Автореф. дис. канд. тех. наук. М. - 1984. - С.20.

48. Низамов Ш.Р. Методы адаптивного управления информационными потоками в корпоративных сетях связи. Дис. канд. тех. наук. — Уфа. -2002. — С. 125.

49. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2001. - С.672.

50. Привалов А.Ю. Анализ вероятностных характеристик изменчивости задержки пакета в телекоммуникационных сетях. Самара.: СГАУ им. С.П. Королева, 2000. С.168.

51. Пугачев B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз, 1962. — С.21.

52. Пороцкий С.М. Имитационное моделирование сетей ATM с разномасштабными потоками событий. Электросвязь. - 1998. -№7. - С.33-35.

53. Руководство по технологиям объединения сетей, 3-е издание: Пер. с анг. -М.: Издательский дом " Вильяме", 2002. -С. 1040.

54. Руководящий документ отрасли. Порядок применения технологии асинхронного режима переноса на Взаимоувязанной сети связи России, ЦНИИС, 2001.

55. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Издательство «Связь», 1976. - С.495.

56. Седякин Н.М. Элементы теории случайных импульсных потоков. М.: Издательство «Советское радио», 1965. - С.264.

57. Турко С.А., Фомин Л.А., Будко П.А., Зданевич С.Н., Гахова Н.Н. Оптимизация пропускной способности звеньев ШЦСИС при ограниченных ресурсах//Электросвязь, №2, 2002. С. 17-19.

58. Цыбаков Б.С. Модель телетрафика на основе самоподобного случайного процесса. // Радиотехника № 5,1999. С.24-31.

59. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 1997.

60. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. М.: Наука, 1992.-С.261.

61. ATM Forum. Traffic Management Specification. Draft Version 4.1, BTD-TM-02.02, December 1998.

62. ATM Forum / 98-0871. Markov Method for QoS Parameter Accumulation Updated for Correlation with Simplified Alternative. Lucent Technologies. December 1998.

63. Bernet Y. Networking Quality of Service and Windows Operating Systems //New Riders Publ. 2001. - P.702.

64. Drossu R., Obradovic Z. Regime Signaling Techniques for Nonstationary Time Series Forecasting // School of Electrical Engineering and Computer Science, Washington State University,1998.

65. Didelet E. Circuit-Switched Traffic Forecasting Using Neural Networks// ITC'15, Washington D.C., USA, 22-27 June, 1997.

66. Demystifying CNS/ATM. CANSO CNS/ATM Workgroup Report,1999. Доступно по адресу: http://www.canso.org

67. Higginbottom G.N. Performance Evaluation of Communication Networks. Artech House, 1998.

68. Kalyanarama S., Jain R., Fahmy S., Vandalore B. The ERICA Switch Algorithm for ABR Traffic Management in ATM Networks // IEEEACM Transactions on Networking. 2000. - № 8; http://www.cis.ohio-state.eduriain/papers/erica.htm

69. Kim D., Cho Y. Analysis of Relative Rate Switch Algorithms for ABR Flow Control in ATM Networks. // IEICE Transactions on Communications. 1999. -№ 10. P. 1586-1594.

70. Kamolphiwong S., Karbowiak A., Mehrpour H. Flow Control in ATM Networks: Survey // Computer Communications. 1998. - № 21. - P. 951-968.

71. Moreland J. A robust sequential projection algorithm for traffic load forecasting//BSTJ, Jan, 1982.

72. Othmar Kyas. ATM networks. An International Thomson Publishing Company, 1995. P. 367.

73. Ursini E.L., Yacoub M.D., do Amaral W.C., Girolami A. Modified Adaptive Sequential Projection Algorithm // ITC'14. 1994. P. 11551164.1. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

74. Денисова Т.Б, Киреева Н.В. «Защита от перегрузок в сетях ATM» Сборник научных трудов ученых Поволжья, "Информатика, радиотехника, связь", Самара, 1999, № 4.

75. Денисова Т.Б., Киреева Н.В. «Управление потоками в ШЦСИО» Тезисы докладов. VI Российская научная конференция, Самара, 1999.

76. Денисова Т.Б., Киреева Н.В. «Анализ характеристик трафика в сетях ATM» Информатика, радиотехника, связь. Сборник трудов, выпуск №5, Самара, 2000.

77. Денисова Т.Б., Киреева Н.В. «Управление и контроль трафика ATM» Тезисы докладов. VII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2000.

78. Киреева Н.В. «Магистральная технология будущего: ATM или GIGABIT ENTHERNET?» Тезисы докладов. VII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2000.

79. Киреева Н.В. «Анализ моделей трафика служб в ATM сетях» Информатика, радиотехника, связь. Сборник трудов, выпуск №6, Самара, 2001.

80. Киреева Н.В. «Методы переноса телефонного трафика через сеть ATM» Тезисы докладов. VIII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2001.

81. Киреева Н.В. «Управление трафиком в ATM сетях при помощи алгоритма RED» Тезисы докладов. VIII Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2001.

82. Киреева Н.В., Никитин А.С. «Сравнительный анализ алгоритмов управления трафиком ATM» Информатика, радиотехника, связь. Сборник трудов, выпуск №7, Самара, 2002.

83. Киреева Н.В., Никитин А.С. «Имитационная модель на основе алгоритмов управления трафиком сети ATM» Тезисы докладов. IX Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2002.

84. Киреева Н.В. «REX MAIL — подсистема электронной почты Х.400» Тезисы докладов. IX Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2002.

85. Киреева Н.В. «Анализ алгоритмов управления трафиком ATM». Проблемы техники и технологии телекоммуникаций. Сборник материалов II Международной научно-технической конференции, Уфа, 2002.

86. Карташевский В.Г., Киреева Н.В., Никитин А.С. «Сравнительный анализ алгоритмов управления в ATM сетях» Сборник материалов LVII Научной сессии, посвященной Дню радио, Москва, 2002.

87. Киреева Н.В., Никитин А.С. «Имитационная модель алгоритмов управления ATM трафика» Труды учебных заведений, СПбГУТ, СПб, 2002, № 168.

88. Киреева Н.В. «Алгоритм RED в сетях ATM» Тезисы докладов. X Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2003.

89. Киреева Н.В. «Адаптивное управление трафиком ATM на основе имитационного моделирования» Инфокоммуникационные технологии. Сборник трудов, выпуск №4 , Самара, 2003.

90. Киреева Н.В. «Имитационное моделирование метода адаптивного управления трафиком ATM» Тезисы докладов. XI Российская научная конференция, ПГАТИ, Самара, 2004.

91. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ АЛГОРИТМА КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СВОЕВРЕМЕННОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПЕРЕГРУЗОК

92. AnsiString StatusInStep; //строка состояниеint PacketSize; int MaxPacketSize;

93. AnsiString EventGenerate; //время и размер генерацийint PacketGen(); void Reset();

94. TGenerator* GetGenerator();

95. TGenerator* GetGenerator(int Num); bool UseStatus(int StatusUsing=-l); int SearchNextUse(int Num); int SearchPrevUse(int Num);

96. SendStep=int(result+0.5); //к целому виду if(SendStep>MaxPacketSize) SendStep=int(MaxPacketSize); PacketSize=SendStep;

97. CountStep=int(result+0.5)+l; //приведение результата к целомувиду

98. StatSendCell; ++StatSendPacket; return Number+None;elseif(SendStep>l) {

99. StatSendCell; return Number;--------------------------------------------------------------------------1. TBuffer: :TBuffer() {for(int i=0;i<MaxMemory;i++) Dim1.=None; DCount=0;

100. Count=0; //счётчик данных на входе1. PaRED=0;1. PbRED=0;1. Step=0;

101. PaKalman=0.1; PbKalman=0.3; StatLooseCell=0; StatLooseCellCont=0;

102. Pmax=l; //счётчик данных на входе1. Pe=0;1. Memory=MaxMemory;

103. QueueLenght=(l-mult)*PreviousQueueLenght+(mult)*DCount; if(MinTreshold<QueueLenght)

104. PbRED=Pmax* (QueueLenght-MinTreshold)/(MaxTreshold-MinTreshold)*PackSz/MPackSz; if( 1 -(CellCount)*PbRED !=0) PaRED=PbRED/(l-(CellCount)*PbRED); else

105. PaRED=Pmax; if(PaRED> 11 |PaRED<0) PaRED=Pmax;if (PaRED<RND) {

106. Put(Data); ++CellCount; return Data;else {

107. StatLooseCellCont; CellCount=0; return Data;

108. Art Num. .ModeStep=MStep; Art [Num] .IntensiveStep=IStep;

109. CrossStepUse=0; //сеть не делала шагов1. UseStatusString=false;1. OutNone=None;1. OutRED=None;1. OutKalman=None;запрещение сбора статистики for(int i=0;i<MaxStations;i++) if(Art1.InUse)

110. Art1. .Reset(); //переинициализация

111. TurnNone.Reset(); TurnRED.Reset();

112. TurnKalman.Reset(); //-------------------------------------------------------------------------bool TAtmCross::UseStatus(int StatusUsing) //разрешение сборастатистики {if(StatusUsing!=-1) //проверка на чтение/запись

113. AnsiString TAtmCross::GetStatus(int Num) //возвращает строку состоянияпо умолчанию для всех используемыхif(UseStatusString) {1. AnsiString Result="";if(Num=-l) {

114. Result=,,mar"+IntToStr(CrossStepUse)+,\n'; for(int i=0;i<MaxStations;i++) //перебор if(Art1.InUse) //если используется

115. Result+=Art1. StatusString()+'\n';else {if(Num>=0||Num<MaxStations) Result+=ArtNum. .StatusString(); else

116. Result="Error in Num ("+IntToStr(Num)+").M;return Result;return "Запрещен сбор статистики."; }н-------------------------------------------------------------------:------

117. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ АЛГОРИТМА АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКОМ

118. AnsiString EventGenerate; //время и размер генерацийint PacketGen(); void ResetQ;

119. TGenerator* GetGeneratorQ;тип распределения длин пакетов //интенсивность распределения //длин пакетовдоп.данные к типу распределения //длин пакетов

120. TGenerator* GetGenerator(int Num);bool UseStatus(int StatusUsing=-l); //разрешение сбора статистики int SearchNextUse(int Num); //поиск следующего используемогоint SearchPrevUse(int Num); //поиск предыдущего используемого

121. AnsiString GetStatus(int Num=-1); //возвращает строку состояния };endif //AtmCross for Atm Emulator //.-------------------------------------------------------------------------

122. StatSendPacket=0; StatSendCelM); PacketSize=0; MaxPacketSize=l ООО;

123. SendStep=int(MaxPacketSize); PacketSize=SendStep;

124. ModeStepValue=l; //предотвращение ошибкиfor(int i=l;i<=ModeStepValue;i++) result-=log(l .0-RND)/LogExp; result*=IntensiveStep;

125. CountStep=int(result+0.5)+l; //приведение результата к целомувиду

126. StatSendCell; ++StatSendPacket; return Number+None;elseif(SendStep>l) {

127. StatSendCell; return Number;--------------------------------------------------------------------------int TBuffer::PutAdapt(int Data) //в какую ячейку(для отладки)

128. RCount=MaxMemory-DCount; //Cexp=2/(l+2*Beta); //Aexp=pow(RCount,2/(l+2*Beta)); // Bexp=RCount*RCount/2; //Exp=C*(pow(RCount,2/(l+2*Beta))-RCount*RCount/2);if (RCount>=0) {

129. AnsiString TAtmCross: :GetStatus(int Num) //возвращает строку состоянияпо умолчанию для всех используемыхif(UseStatusString) {1. AnsiString Result="";if(Num=-l) {

130. Result='^ar"+IntToStr(CrossStepUse)+,\n'; for(int i=0;i<MaxStations;i++) //перебор if(Art1.InUse) //если используется

131. Result+=Art1. StatusString()+'\ri;else {if(Num>=0| |Num<MaxStations) Result+=ArtNum. .StatusString(); else

132. Result-'Error in Num (,,+IntToStr(Num)+,,).,,;return Result;return "Запрещен сбор статистики."; }-----------------------------------------------------------

133. Открытое Акционерное Общество1. ГИПРОСВЯЗЬ

134. Лицензия № 0112505 от 5 февраля 2001 года1. УТВЕРЖДАЮ»

135. По итогам проектных работ и результатов моделирования принимаются следующие решения:- о целесообразности использования исследуемых методов управления;- о возможности оптимизации существующих сетей ПД при существенном изменении поступающего трафика.

136. Открытое акционерное обществовалгАтелеком Q О АГАТЕ A EKD М1. Самарский филиал443010 Россия, г. Самара, ул. Красноармейская, 17 телефон: (846-2) 32-10-20, факс: (846-2) 70-40-20, e-mail: directors@dionis.samtel.ru, www.ssr.ruна №