автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Разработка и исследование комплекса моделей трафика для сетей связи общего пользования

На правах рукописи

Парамонов Александр Иванович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ ТРАФИКА ДЛЯ СЕТЕЙ СВЯЗИ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ

05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург - 2014

005556700

005556700

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном бюджетном учреждении высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича".

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Кучерявый Андрей Евгеньевич

Официальные оппоненты:

Степанов Сергей Николаевич, доктор технических наук, профессор, ОАО "Интеллект Телеком", Информационно-аналитическая группа, руководитель

Саръян Вильям Карпович, доктор технических наук, профессор, ФГУП "Научно-исследовательский институр радио", Научно-образовательный центр исследования перспективных технологий в радиоотрасли, директор

Никульский Игорь Евгеньевич, доктор технических наук, доцент, Центральное научно-производственное объединение "Ленинец", начальник отдела

Ведущая организация Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский университет дружбы народов", г. Москва.

Защита состоится 05 ноября 2014 года в 14.00 на заседании диссертационного совета Д 219.004.02 при Федеральном государственном образовательном бюджетном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича», 193232, Санкт-Петербург, пр. Большевиков, д. 22, корпус 1, ауд. 554.

С диссертацией можно ознакомиться на сайте www.sut.ru и в библиотеке Федерального государственного образовательного бюджетного учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича» по адресу Санкт-Петербург, наб. реки Мойки, д. 65. Автореферат разослан 31 июля 2014 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, канд. техн. наук, доцент

В.Х. Харитонов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Исследования моделей трафика сетей связи общего пользования (ССОП) представляли и представляют собой одну из приоритетных задач в области телекоммуникаций. Начиная с появления сетей связи, их развитие всегда сопровождается и поддерживается разработкой соответствующих моделей трафика и методов расчета. На протяжении почти всего XX века сети связи общего пользования были гомогенными и предназначались, в основном, для передачи речевой информации. Всемирная телефонная сеть связи общего пользования (ТфОП) к 1990 году насчитывала около 600 млн пользователей, в то время как общее число пользователей Интернет и сухопутной сети сотовой подвижной связи (ССПС) не превышало нескольких десятков миллионов. Всемирная ТфОП создавалась на основе расчетов по формуле А.К. Эрланга, выдающегося датского ученого, предложившего в 1909 году использовать в качестве модели трафика для расчета ТфОП пуассоновский (простейший) входящий поток, экспоненциальное обслуживание и дисциплину обслуживания с потерями.

Опережающее развитие отрасли связи по сравнению с другими отраслями привело уже к середине 90-х годов прошлого века к изменению характера ССОП, превратившейся из гомогенной в гетерогенную сеть. Теория конвергенции применительно к сетям связи способствовала образованию единой сети связи общего пользования, включившей в себя и ТфОП, и Интернет, и ССПС. Преобразование гомогенной сети в гетерогенную потребовало оценки возможности использования, существовавших для ТфОП моделей трафика и методов расчета при создании гетерогенной ССОП, и разработки новых моделей трафика при отсутствии возможности адекватного использования существовавших. Опережающее развитие отрасли связи привело в дальнейшем, уже в XXI веке, к еще более существенному расширению ССОП, включающей уже сегодня такие составляющие как всепроникающие сенсорные сети USN (Ubiquitous Sensor Networks), целевые сети для транспортных средств

VANET (Vehicular AdHoc Networks), медицинские сети MBAN (Medical Body Area Networks) и т.д.

Появление множества сетей приводит не только к разработке новых моделей трафика и методов расчета, но и к пересмотру требований по качеству обслуживания QoS (Quality of Service). В добавление к метрике QoS вводится метрика качества восприятия QoE (Quality of Experience), появляются новые виды сетей, такие, как сети с малыми задержками и сети с низким энергопотреблением. Все это также требует учета при разработке новых моделей трафика и методов расчета.

Разработанный в диссертации комплекс моделей трафика позволяет адекватно отражать процессы эволюции современных сетей связи и планировать их развитие, что позволяет считать тему исследований актуальной.

Степень разработанности темы. В диссертации приводятся результаты исследований автора за период с 90-х годов прошлого века по настоящее время. Автор относит себя к ленинградской, а затем санкт-петербургской научной школе, созданной B.C. Лившицем в 60-е годы XX века. В работах этой школы традиционно большое внимание помимо теоретических выкладок уделялось экспериментальным исследованиям трафика как на действующих сетях операторов связи, так и путем имитационного моделирования.

Модели трафика исследовались такими отечественными и зарубежными учеными как Г.П. Башарин, B.C. Лившиц, А.Д. Харкевич, М.А. Шнепс-Шнеппе, Г.Г. Яновский, С.Н. Степанов, К.Е. Самуйлов, О.И. Шелухин, B.C. Гольдштейн, А.Е. Кучерявый, H.A. Соколов, З.Б. Ревелова, A.K. Erlang, A. Jensen, V.B. Iversen, Р. Kuhn, P. Tran-Gia, I. Norros. Их работы позволили сформировать модели трафика для телефонной сети связи общего пользования, общего канала сигнализации ОКС№7, модели абонентского трафика для различных категорий абонентов, использовать самоподобные процессы для анализа трафика в сетях передачи данных, найти адекватные модели для трафика приложений Интернет.

Несмотря на большое число исследований в области моделей трафика, ряд направлений развития представлений о моделях трафика и их особенностях для гетерогенных и самоорганизующихся сетей до сих пор требует пристального внимания. В диссертации разрабатываются подходы к прогнозированию развития сетей связи в условиях формирования гетерогенных сетей, выявляются и оцениваются процессы миграции трафика, определяется трансформация моделей трафика при эволюционном развитии сетей от гомогенных инфраструктурных к гетерогенным инфраструктурным и далее к триллионным самоорганизующимся и находятся адекватные модели для каждого периода развития сети, формируются модели для распределенного в пространстве трафика и предлагаются методы оптимизации его обслуживания, исследуются модели трафика для справочно-информационных центров и сетей машина-машина М2М (Machine-to-Machine), разрабатываются методы его сглаживания и близкие к оптимальным решения по распределению ресурсов сети.

Объект исследования. Объектом исследования являются сети связи общего пользования.

Предмет исследования. Предметом исследования является комплекс моделей трафика для сетей связи общего пользования.

Цель работы и задачи исследования. Цель работы состоит в разработке и исследовании комплекса моделей трафика для сетей связи общего пользования, позволяющего адекватно отражать процессы эволюции сетей и планировать их развитие.

Цель диссертационной работы достигается последовательным решением следующих задач:

- анализ существующих моделей трафика для ССОП и методов их расчета;

— разработка прогнозов развития технологий и услуг для ССОП на долгосрочный период;

- выявление и исследование процессов миграции трафика, разработка метода оценки характеристик миграции;

- разработка моделей пространственного распределения трафика в сотовых сетях подвижной связи с учетом параметров качества обслуживания;

- разработка методов оптимизации распределения базовых станций ССПС по обслуживаемой территории, обеспечивающая максимальную величину обслуживаемого трафика;

- разработка и исследование моделей потоков трафика IPTV и услуг OTT (Over The Тор) на примере Интернет-телевидения;

- разработка и исследование моделей трафика для сетей с малыми задержками;

- разработка и исследование моделей распределения трафика для всепроникающих сенсорных сетей;

- классификация, разработка и исследование моделей потоков трафика в сетях мащина-машина М2М;

- разработка и исследование моделей суточного трафика М2М и методов оптимизации обслуживания трафика пользователей в сетях М2М.

Научная новизна. Основными новыми научными результатами являются следующие:

1. В отличие от известного метода оценки параметров логистического закона для прогнозирования развития новых технологий телекоммуникаций предложен ассоциативный метод, использующий в качестве исходных данных характеристики развития подобной технологии за рубежом в совокупности с демографическими показателями Российской Федерации.

2. Обнаружено явление перераспределения трафика между технологиями телекоммуникаций, которое было названо миграцией трафика, и разработаны модель и метод оценки его характеристик.

3. Разработана модель выбора координат базовой станции ССПС на территории с произвольным распределением абонентского трафика, позволяющая по сравнению с известными моделями учесть параметры качества

обслуживания и имеющая в качестве целевой функции максимум пропускной способности (интенсивности обслуженного трафика).

4. Разработаны модифицированные методы формального элемента и к средних, учитывающие в отличие от известных параметры пропускной способности, что позволило решить задачу нахождения близкого к оптимальному распределения базовых станций по обслуживаемой территории, обеспечивающего максимальную величину обслуживаемого трафика.

5. Выявлено свойство антиперсистентности потока на малых фрагментах художественного фильма при его передаче по IPTV в дополнение к известным ранее свойствам самоподобия. При исследовании услуги OTT Интернет-телевидение свойство антиперсистентности потока выявлено и при больших фрагментах видео при нехватке ресурсов сети в условиях негарантированного уровня качества обслуживания.

6. Предложен и исследован новый класс сетей - сети связи с малыми задержками. Доказана необходимость использования гигабитных сетей доступа для таких сетей, в частности для приложений системы е-здоровья.

7. Разработана модель распределения трафика для NGN при внедрении USN, отличающаяся от известных тем, что в распределении потоков трафика учитываются также потоки, создаваемые пользователями и провайдерами услуг USN.

8. Предложена классификация трафика М2М, которая по сравнению с известными, основана на характеристиках трафика различных групп устройств М2М. Разработаны модели трафика М2М и при их исследовании доказано, что потоки опосредованного трафика при массовой активации устройств М2М являются антиперсистентными, что ранее не наблюдалось для сетей подобного класса.

9. Разработаны модель суточного трафика М2М, учитывающая в отличие от известных влияние расписания на трафик, и близкое к оптимальному расписание управления трафиком М2М на основе неклассических методов оптимизации, что позволяет, по сравнению с известными методами, улучшить

качество обслуживания трафика услуг, на которые оказывает влияние М2М трафик.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в определении эволюционного процесса трансформации потоков трафика от пуассоновских потоков в гомогенной ТфОП к самоподобным в гетерогенной, но все еще инфраструктурной, NGN и далее к антиперсистентным потокам в самоорганизующихся сетях Интернета Вещей, выявлении и описании процессов миграции трафика, нахождении близких к оптимальным решений по размещению ресурсов сети для обслуживания пространственно распределенного трафика при модификации методов кластеризации, в разработке методов сглаживания для моделей суточного трафика и близких к оптимальным расписаний по обслуживанию трафика, в том числе для сетей М2М.

Практическая ценность работы состоит в обеспечении сетей связи общего пользования комплексом моделей трафика, который позволил адекватно отражать процессы эволюции современных сетей связи, планировать и проектировать сети связи общего пользования в течение длительного периода их существования с начала 90-х годов прошлого века по настоящее время на основе научно обоснованных моделей и характеристик трафика. Результаты диссертационной работы использованы при выполнении научно-исследовательских работ в ФГУП ЦНИИС, ФГУП JIO ЦНИИС, проектно-изыскательских работ Северо-Западного филиала ОАО «ГИПРОСВЯЗЬ», «ГИПРОСВЯЗЬ СПБ», СПбГУТ в курсах лекций, практических занятиях и лабораторных работах.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы теории телетрафика, математической статистики, теории оптимизации, теории вероятностей, имитационного моделирования, программные средства имитационного моделирования, в том числе собственной разработки.

Положения, выносимые на защиту.

1. Ассоциативный метод прогнозирования в совокупности с демографическими характеристиками для новых технологий телекоммуникаций и результаты долгосрочного прогноза развития сотовых сетей в Российской Федерации.

2. Модель миграции трафика при внедрении новых технологий, и метод оценки характеристик миграции трафика между новыми технологиями телекоммуникаций.

3. Модель выбора координат базовой станции ССПС на территории с произвольным распределением абонентского трафика, имеющая в качестве целевой функции максимум пропускной способности (интенсивности обслуженного трафика).

4. Модифицированные методы формального элемента и к средних и близкое к оптимальному распределения базовых станций ССПС, обеспечивающее максимальную величину обслуживаемого трафика.

5. Антиперсистентность потока на малых фрагментах видео при его передаче по IPTV и на больших фрагментах видео при нехватке ресурсов сети в условиях негарантированного уровня качества обслуживания при предоставлении услуги OTT Интернет-телевидение.

6. Новый класс сетей связи общего пользования — сети связи с малыми задержками и необходимость использования гигабитных сетей доступа для таких сетей, в частности для приложений системы е-здоровья.

7. Модель распределения трафика NGN при внедрении USN.

8. Классификация трафика М2М, модели опосредованного и псевдодетерминированного М2М. Антиперсистентные свойства опосредованного трафика при массовой активации устройств М2М, й высокая степень самоподобия псевдодетерминированного трафика.

9. Модель суточного трафика М2М, учитывающая влияние расписания управления и метод построения близкого к оптимальному расписания управления трафиком на основе неклассических методов оптимизации.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректным применением математического аппарата, имитационным моделированием, натурными экспериментам, широким спектром публикаций. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Международных и Российских конференциях: 3 th International Seminar on Tclctraffic Theory and Computer Modelling (Bulgaria, 1990), Международная научно-техническая конференция «Проблемы функционирования информационных сетей» (Новосибирск, 1991), St.-Petersburg International Teletrafflc Seminar «New Telecommunication Services for Developing Networks» (St.-Petersburg, 1995), Regional International Teletrafflc Seminar (Pretoria, South Africa), Научный семинар «Информационные сети и системы» (Москва, 1999), Научно-практический семинар «Проблемы разработки, внедрения и эксплуатации цифровых систем коммутации» НТОРЭС им. А.С. Попова (Санкт-Петербург, 2000, Саратов, 2001), Юбилейная научная конференция «Связисты СПбГУТ и телекоммуникации XXI века» (Санкт-Петербург, 2000), International Telecommunication Symposium VITEL 2000 (Slovenia, 2000), ISNT'2000 Teletrafflc Issue and Technology on Broadband Telecommunication (China, 2000), The 3rd International Conference on Advanced Communication Technology. ICACT-2001 (Korea, 2001), Годовая конференция АДЭ «Инфокоммуникации - неотъемлемая часть современного бизнеса» (Москва, 2001), Международная конференция по телекоммуникациям ICC 2001 (Санкт-Петербург, 2001), St. Petersburg Regional International Teletrafflc Seminar «Telecommunication Network and Teletrafflc Theory» (Санкт-Петербург, 2002), 2 Международная конференция «Построение ИМСС в составе РИИ» (Санкт-Петербург, 2002), Международная конференция ССиТ (Санкт-Петербург, 2002), Всероссийская конференция «Сети связи следующего поколения» (Санкт-Петербург, 2003), International Teletrafflc Congress-18, International Telecommunication Union and International Teletrafflc Congress Workshop, Technical University of Denmark (Germany, 2003), 5 Международная конференция no NGN (H. Новгород, 2005), 62 Научно-техническая

конференция, посвященная Дню Радио (Санкт-Петербург, 2007), 9 th International IEEE Conference NEW2AN (Санкт-Петербург, 2009), Научно-техническая конференция НТОРЭС им. Попова (Санкт-Петербург, 2009, 2014), 2 Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» (Санкт-Петербург, 2013), а также на научно-технических советах ЛОНИИС, ЦНИИС, заседаниях кафедры «Сети связи» СПбГУТ.

Личный вклад автора. Все результаты, представленные в диссертации, получены автором лично или в соавторстве. В работах, выполненных в соавторстве, участие автора является определяющим.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 257 наименований, и трех приложений. Работа изложена на 269 страницах без приложений, содержит 101 рисунок, 17 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении приведено обоснование актуальности темы исследования, проанализированы достижения в предметной области исследований, определены цель и задачи работы, представлены основные научные результаты, полученные в диссертации, сформулированы теоретическая и практическая ценность работы, даны сведения об апробации работы и публикациях, изложены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертационной работы на основе анализа эволюции моделей трафика и методов расчета сетей связи за последние 20 лет, теории конвергенции, тенденций развития телефонной сети связи общего пользования, сетей связи следующего поколения, сотовых сетей подвижной связи, всепроникающих сенсорных сетей, концепции Интернета Вещей сформирован комплекс задач по разработке и исследованию моделей трафика для современных сетей связи, решение которых позволяет адекватно отражать процессы эволюции сетей и планировать их развитие.

Во второй главе диссертационной работы исследуются модели трафика для сотовых сетей подвижной связи. Конвергенция ТфОП и ССПС впервые привела к созданию гетерогенной сети связи общего пользования. Это явление, а также технологические особенности сотовых сетей и систем связи привели к появлению целого ряда новых задач. Опережающее развитие новых технологий телекоммуникаций, отмеченное уже в начале внедрения ССПС, потребовало изменить традиционные подходы к прогнозированию развития сетей связи. В диссертации предложено для прогнозирования новых технологий телекоммуникаций использовать ассоциативный метод в совокупности с демографическими особенностями Российской Федерации. Это позволило получить достаточно надежные долговременные прогнозы развития абонентской базы ССПС на горизонте планирования в 15-20 лет (относительная ошибка прогноза на начало 2014 года, выполненного в 2000 году, не превзошла 30 %). Кроме того, уже тогда удалось определить превышение предельным числом абонентов ССПС численности населения. Следует отметить, что эти результаты значительно отличались (в большую сторону) от существовавших в то время прогнозов развития ССПС в Российской Федерации.

Превращение сети связи общего пользования в гетерогенную сеть привело также к появлению нового явления, названного автором миграцией трафика. В главе предложены метод оценки численных характеристик миграции трафика на примере миграции из ТфОП в ССПС, а также функция распределения скорости перемещения абонента, позволяющая оценить возможности миграции трафика из ССПС в сети беспроводного широкополосного доступа. Основными факторами, влияющими на перераспределение трафика между сетями мобильной и фиксированной связи являются:

1. Стоимость единицы информации, передаваемой через сеть (тариф). В модели предполагается, что если расходы пользователя на телекоммуникации

меньше заданной величины, то пользователь не учитывает финансовый фактор, а выбирает наиболее удобную услугу.

2. Доступность терминалов (услуг) связи. Рассматривая два вида услуг (ТфОП и СПС), оценивается недоступность услуг ТфОП как доля времени, в течение которого абонент находится вне дома или офиса.

3. Число абонентов в обеих сетях. Этот фактор определяет долю трафика, замкнутого в каждой из сетей.

Указанные критерии адекватны и для оценки миграции трафика между любыми сетями. В главе приведены соответствующие формализованные соотношения и примеры оценки миграции из ТфОП для Санкт-Петербурга и Российской Федерации.

В работе получена функция распределения скорости перемещения абонента как смесь распределений для различных групп абонентов:

где р^р2,рг ~ вероятность попадания в соответствующую группу, /К^ЛМ./з (*) - плотность распределения вероятности для соответствующей группы, каждая из которых представляется усеченным нормальным распределением со своими значениями средней скорости т и среднеквадратического отклонения а. Результирующая функция плотности распределения приведена на рисунке 1.

&(*) = рЛ (х) + р2/2 (х) + р,/, О),

й«

0.05

0.10

0

0

10 20 30

40

50 60

70

X

Рисунок 1 - Эмпирическое и теоретическое распределения скорости

При большом числе групп результирующее распределение должно стремиться к нормальному (усеченному). Однако, в реальной ситуации наиболее вероятна ситуация, рассмотренная выше, когда группы абонентов существенно отличаются по скорости перемещения. Полученный результат показывает, что скорость перемещения, подавляющего числа абонентов укладывается в рамки скорости пешехода.

В третьей главе приводятся результаты разработки моделей пространственного распределения трафика в сетях связи четвертого поколения в условиях преобладания трафика передачи данных. Разработаны метод и алгоритм оптимизации размещения базовых станций системы длительной эволюции (LTE).

В сетях подвижной связи появляется новый класс задач по разработке и исследованию пространственно-распределенных моделей трафика.

В работе доказано, если интенсивность абонентского трафика задана непрерывной функцией а(х,у), то координаты размещения базовой станции будут определяться как математическое ожидание (точка рассеяния) функции распределения абонентского трафика:

*0 = j: JJVa (*. y)dxdy = jjxf„ (x, y)dxdy, ^

"s "s

B = \\fà{x,y)dxdy = \\a{x,y)dxdy (3)

5 S

При решении полагаем, что BS обеспечивает предоставление услуг доступа на территории, ограниченной окружностью с центром в точке установки BS. Качество предоставления услуг характеризуется достижимой скоростью передачи данных (полосой пропускания) на уровне доступа. Полоса пропускания зависит от расстояния между BS и UE, и может быть описана функцией от расстояния. Каждое UE характеризуется интенсивностью абонентского трафика а0. Радиус зоны обслуживания BS ограничивается

некоторой величиной R. Целью выбора точек расположения BS является обеспечение связи на всей территории при условии максимума интенсивности обслуженного трафика (пропускной способности). Пропускная способность в точке i - 6, может быть определена как функция от расстояния

b„=g(r,), (4)

где g(r^) - функция, описывающая зависимость пропускной способности от

расстояния, которая может быть построена на основе известных моделей затухания и параметров, определяемых стандартом беспроводного доступа. Например, модель Окамура Хата:

As = 46,33 + (44,9 - 6,55 • log йу) log rit + 33,9 • log / - a(h,) -13,82 ■ log hJ + C, (5) где a{hi) - коэффициент, учитывающий особенности окружающей среды;

a(h,) = (1,1 • log /- 0,7)/;, - (1,56 log/ - 0,8) , ll, - высота антенны в точке / (м); - высота антенны в точке установки BS j

(м);

[О Для малых городов и пригородов, [3 Для крупных городов.

Радиус зоны обслуживания Rjy в данном случае выбирается исходя из

требований к качеству обслуживания.

f(R) = Ьшх => 0 < Д < гш (6)

Для решения задачи предлагается использовать методы кластерного анализа. Рассматривается применение методов формального элемента (FOREL - Formal Element) и it-средних, которые модифицированы таким образом, чтобы учесть долю обслуженного трафика. Пример решения задачи приведен на рисунке 2.

Рисунок 2 - Последовательность итераций поиска точек установки BS (1, 2, 3 и последняя итерации) при равномерном законе распределения абонентского трафика по территории

На рисунке 2 приведена последовательность итераций поиска точек установки (1, 2, 3 и последняя итерации) при равномерном законе распределения абонентского трафика по территории.

Решение данной задачи позволяет получить близкое к опттимальному распределение базовых станций по обслуживаемой территории, обеспечивающее максимальную величину обслуживаемого трафика. Для решения задачи использованы методы кластеризации и разработаны модифицированные методы формального элемента (FOREL) и ¿-средних.

В четвертой главе диссертационной работы разрабатываются и исследуются модели трафика для приложений сетей связи следующего поколения NGN (Next Generation Networks). В начале XXI века в МСЭ-Т был разработан комплекс стандартов, определяющий NGN как сеть пакетной

коммутации с неограниченным набором услуг и гарантированным уровнем качества обслуживания. Еще в 1995 г. I. Norros нашел высокую степень самоподобия при передаче файлов. Измерения факсимильного трафика также указывали на его отличие от трафика телефонии. Различные работы были посвящены исследованию самоподобия для трафика 1PTV, при этом для мультикастингового трафика была выявлена малая степень самогюдобия, а для уникастингового - средняя. Исследование моделей трафика 1PTV с целью определения требований к генерации трафика на модельной сети проводились в ФГУП ЦНИИС с участием автора. Автором было выявлено свойство антиперсистентности потока на малых фрагментах художественного фильма при его передаче по IPTV в дополнение к известным ранее свойствам самоподобия. При исследовании услуги OTT Интернет-телевидение свойство антиперсистентности потока выявлено и при больших фрагментах видео при нехватке ресурсов сети в условиях негарантированного уровня качества обслуживания. В работе приведен анализ особенностей трафика OTT услуг доступа к видео контенту. В качестве объектов исследования выбран трафик различных провайдеров видео контента: ОРТ (Первый канал), при доступе к онлайн трансляции. CNN (Cable News Network) и сайт, ретранслирующий программы различных каналов (kaban.tv).

На рисунке 3 приведены характеристики потоков трафика вещательных каналов ОРТ и Kaban TV (измерения за интервалы 10 мс).

160 140

Ü 20 0

70,0 80,0 90,0 100,0 110,0 120,0 130,0 140,0 150,0 0 10 20 30 40 50 60 70

Время с Время с

Рисунок 3 - Трафик ОРТ и Kaban TV

Из приведенных иллюстраций видно, что трафик ОРТ имеет выраженный пачечный характер, пачечный характер трафика Kaban TV менее выражен. Оценка коэффициента Херста методом анализа изменения дисперсии приведена на рисунке 4.

О 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5

О

-0,5 -1 -1,5

I "2

g -2,5 -3 -3,5 -4 -4,5

Рисунок 4 - Оценка коэффициента Херста методом анализа изменения дисперсии

Поток видеоданных в идеальных условиях (минимальные задержка доставки пакета и джиттер, достаточная производительность сервера) имеет выраженный характер самоподобного процесса (коэффициент Херста в данном эксперименте более 0,8). В случаях, когда влияние параметров качества функционирования сети значительно, свойства потока в большей степени отличаются от свойств самоподобного потока, причем значение коэффициента Херста может уменьшаться и менее чем до 0,5, как это видно из результатов эксперимента. Таким образом, потоки Интернет-телевидения могут обладать и антиперсистентными свойствами независимо от продолжительности фрагмента фильма.

Сети NGN были построены исходя из наиболее жестких требований по качеству обслуживания для такой услуги как передача речи. При этом задержка не должна превышать 100 мс. Исходя из этих требований осуществлялось и проектирование сетей NGN. Выполнение этих требований не является тривиальной задачей. Поэтому, в последние годы пристальное внимание уделялось развитию широкополосного доступа на скоростях в 100 Мб/с и выше. В последнее же время появились услуги, которые требуют меньшей

задержки, чем 100 ме. Речь идет об играх реального времени и услугах системы е-здоровья. Такие услуги требуют разработки новых моделей трафика и формирования новых требований к сетям, которые могут обеспечить требуемые задержки. В диссертации такие сети названы сетями связи с малыми задержками. С использованием модели сети связи из рекомендации МСЭ-Т У. 1541 доказана необходимость использования гигабитных сетей доступа при построении указанных сетей, в частности для приложений системы е-здоровья.

В пятой главе диссертационной работы предлагаются и исследуются модели для приложений концепции Интернета Вещей - всепроникающих сенсорных сетей и сетей М2М.

В работе предложена модель распределения потоков трафика услуг на основе иБЫ. Данная модель учитывает не только трафик сенсорной сети, но и трафик, производимый при предоставлении соответствующих услуг. Модель позволяет оценить воздействие нового вида услуг на сеть.

Также предложена классификация моделей трафика М2М, в которой условно выделены 3 основных типа трафика: опосредованный трафик, производимый активными автоматическими устройствами (датчиками); псевдодетерминированный трафик, производимый автоматическими системами с пассивными датчиками; служебный трафик, характерный для систем с активными датчиками.

На рисунке 5 приведен пример опосредованного потока пакетов в системе, полученный с помощью имитационного моделирования.

Результаты исследований показали, что опосредованный трафик в системах М2М может иметь выраженный антиперсистентный характер. При моделировании потока, приведенного на рисунке 5, коэффициент Херста составил Н = 0,292 .

Статистические свойства потока опосредованного трафика определяются такой особенностью как зависимость источников трафика, которая при наступлении некоторых событий приводит к массовой активности устройств и, как следствие, случайным пикам трафика.

450,00

400,00

350,00

| 300,00 ш

10 250,00 о

3 200,00

о

5е 150,00 х

Время (с)

Рисунок 5 - Пример опосредованного потока пакетов, полученный с помощью имитационного моделирования

В шестой главе диссертационной работы приведены результаты анализа влияния М2М трафика на качество обслуживания и результаты разработки метода управления трафиком машина-машина на основе расписания.

Результаты наблюдений и моделирования показывают, что рост трафика М2М в сетях связи окажет влияние на качество обслуживания трафика других услуг связи. На рисунке 6 приведена зависимость потерь пакетов от времени при наличии в потоке трафика М2М. Приведенная зависимость получена с помощью имитационной модели, которая представляет собой систему массового обслуживания с постоянным временем обслуживания и конечным буфером. На вход поступает трафик, образованный суммой потоков М2М трафика, имеющего периодический характер и простейшего потока.

Как видно из приведенного примера изменение доли потерянных пакетов носит ярко выраженный периодический характер, определяемый характером М2М трафика.

9.Ж

Время, с

Рисунок 6 - Зависимость потерь пакетов от времени Возможным механизмом управления трафиком может быть взаимодействие оператора с провайдером или пользователем М2М услуг. В качестве такого механизма может быть использовано управление на основе расписания (рисунок 7).

Провайдер услуг М2М (пользователь)

Элементы М2М

Рисунок 7 - Взаимодействие оператора связи и провайдера (пользователя) услуг М2М Под расписанием управления трафиком на интервале времени равному суткам будем понимать функцию

ДО, 0<t<H, (7)

где t - время суток, T(t) - безразмерная величина управляющего воздействия 0 < T(t) < 1, численное значение которой отражает потенциальную

необходимость ограничения трафика, поступившего в момент Н - число единиц времени в сутках. Если значение T(t) = 0, то полагаем, что необходимости ограничения трафика нет, если T(t) = 1, полагаем, что требуется максимальное ограничение трафика. Полагаем, что провайдер реагирует на величину управляющего воздействия, что проявляется в управлении производимым трафиком. При этом общий объем трафика (данных) за период действия расписания не изменяется, а лишь перераспределяется во времени.

Средняя величина управляющего воздействия за сутки равна

В качестве цели построения расписания управления можно рассматривать задачи изменения трафика в течение суток при сохранении его средней величины.

Действие расписания приводит к тому, что М2М трафик трансформируется.

где а(1;Т(т), 0< г <Н) - фактическая интенсивность трафика в момент 1, учитывающая реакцию на расписание управления Т(т) на протяжении суток 0 < г < Н.

Если цель управления состоит в обеспечении качества обслуживания трафика, то задача построения расписания состоит в нахождении функции Т(0. Эта функция, воздействуя на интенсивность трафика а(г), через реакцию провайдера изменит ее так, что влияние трафика на качество обслуживания будет минимально при условии сохранения средней величины трафика и того, что интенсивность нагрузки не превысит допустимую величину.

Для характеристики влияния трафика на качество обслуживания введем гипотетическое обслуживающее устройство (СМО типа М/М/1/К). Будем использовать средневзвешенную величину вероятности потерь. Вероятность потерь определяется как

(8)

a{t) = a(t; Т(т),0 <т<Н)

(i -P«))-P(tY - , (9)

i-рог1 ()'

где p(t)=—^ — интенсивность нагрузки (Эрл); À(t) - интенсивность M

поступления пакетов (пакетов/с); ц — интенсивность обслуживания (пакетов/с); К - число мест ожидания в буфере.

Средневзвешенная величина вероятности потерь будет равна

\a(t)dt

о

1 "

где ait) (Эрл) - величина интенсивности нагрузки (Эрл); а-—\a(t)dt (Эрл) -

и о

средняя величина интенсивности нагрузки за рассматриваемый период (сутки); H - продолжительность периода расписания управления.

Для решения данной задачи нужно минимизировать вероятность потерь на интервале времени от 0 до H

\ 1 г 1 (Ч)

M = minj-^-^-J a(f;7"(r),0 < г < H)■ p(t)dt\,

при ограничениях Т = const, 0 < T(t) < 1, â = const, 0 < a(t) < .

Задача относится к неклассическому вариационному исчислению или к задачам оптимального управления, для решения которых, как правило, используется принцип максимума JI.C. Понтрягина. В работе предлагается рассмотреть аппроксимацию исходной задачи, позволяющую свести ее к задаче математического программирования, где ищется не функция, а значения параметров управления. Для этого вводится допущение, которое состоит в том, что искомая функция является ступенчатой функцией времени с конечным числом интервалов п [?,,?,), [с2,/-),...,f„,',) - Функция T(t) кусочно-постоянна, т.е. T(t) = T, при te[t„tM), причем Последнее означает, что функция

периодическая. Полагаем, что период составляет сутки (24 часа). С учетом условий, задача оптимизации заключается в минимизации суммы

5 = шт\^а1{Т1,\<]<И)-р, ,

(12)

где а,(Гу,1 < у < И) фактическая (зависящая от величины управления) интенсивность трафика, определенная как кусочно-постоянная функция времени, заданная на т последовательных, смежных интервалах (квантах) времени; р, - вероятность потерь данных на г м интервале времени;

а = —У\а.(Т ,1 <} <Щ - средняя величина интенсивности трафика

т „, ' '

(бит/ед. времени); N — число интервалов управления; 7; — величина управления на ¡-м кванте времени.

Параметрами оптимизации являются: число интервалов управления момент начала у'-го тарифного интервала а]; величина управления на у'-ом интервале т . Ограничения: максимальное число интервалов управления Л',^; максимальное значение интенсивности нагрузки ата>. Данная задача решается в два этапа:

1. Выбор положения участков управления.

2. Решение задачи оптимизации расписания управления с ограничением максимальной нагрузки.

На рисунке 8 показан график реакции трафика на расписание управления.

Исходный рафик -Управляющее воздействие

Номер кванта времени

ЯШ Трансформированный трафик

Рисунок 8 - Исходный и трансформированный трафик, расписание управления трафиком

В приложениях приведены исходные тексты программного обеспечения, модели размещения базовых станции сети беспроводного доступа на картах Yandex, акты внедрения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработан и исследован комплекс моделей трафика для сетей связи общего пользования, позволяющий адекватно отражать процессы эволюции сетей и планировать их развитие. Основные результаты работы заключаются в следующем:

1.Для прогнозирования развития новых технологий телекоммуникаций предложено использовать ассоциативный метод в совокупности с демографическими характеристиками Российской Федерации. Выполненные в начале XXI века на основе предложенного подхода прогнозы развития числа абонентов ССПС в Российской Федерации до 2015 и 2020 годов адекватно отразили процесс развития числа абонентов ССПС.

2. Разработаны модели распределения речевого трафика ССПС, определены их численные характеристики и доказано, что доля междугородного трафика и коэффициенты распределения (тяготения) по направлениям для ТфОП и ССПС статистически равны.

3. Обнаружено явление перераспределения трафика между технологиями телекоммуникаций, которое было названо миграцией трафика, и разработаны модель и метод оценки его характеристик.

4. Для оценки потенциальной миграции трафика из ССПС в сети беспроводного широкополосного доступа разработана модель для скорости перемещения абонентов, представляющая собой смесь трех усеченных нормальных распределений, и определены ее численные характеристики на примере Санкт-Петербурга.

5. Разработана модель выбора координат базовой станции ССПС на территории с произвольным распределением, абонентского трафика, позволяющая по сравнению с известными моделями учесть параметры качества

обслуживания и имеющая в качестве целевой функции максимум пропускной способности (интенсивности обслуженного трафика).

6. Разработаны модифицированные методы формального элемента и к-средних, учитывающие в отличие от известных параметры пропускной способности, что позволило решить задачу нахождения близкого к оптимальному распределения базовых станций по обслуживаемой территории, обеспечивающего максимальную величину обслуживаемого трафика.

7. Выявлено свойство антиперсистентности потока на малых фрагментах художественного фильма при его передаче по IPTV в дополнение к известным ранее свойствам самоподобия. При исследовании услуги OTT Интернет-телевидение свойство антиперсистентности потока выявлено и при больших фрагментах видео при нехватке ресурсов сети в условиях негарантированного уровня качества обслуживания.

8. Разработаны модель и метод сглаживания суточного трафика для справочно-информационных центров (call-центров), позволяющий создать близкое к оптимальному расписание работы операторов центра.

9. Разработаны модели обслуживания трафика интеллектуальной сети связи и доказано, что его влияние на сеть связи в условиях предоставления классического набора услуг CS1 находится в пределах естественных колебаний трафика.

10. Предложен и исследован новый класс сетей - сети связи с малыми задержками. Доказана необходимость использования гигабитных сетей доступа для таких сетей, в частности для приложений системы е-здоровья.

11. Разработана модель распределения трафика для NGN при внедрении USN, отличающаяся от известных тем, что в распределении потоков трафика учитываются также потоки, создаваемые пользователями и провайдерами услуг USN.

12. Предложена классификация трафика М2М, которая по сравнению с известными, основана на характеристиках трафика различных групп устройств М2М. Разработаны модели трафика М2М и при их исследовании доказано, что

потоки опосредованного трафика при массовой активации устройств М2М являются антиперсистентными, что ранее не наблюдалось для сетей подобного класса.

13. Разработаны имитационные модели опосредованного, псевдодетерминированного и служебного трафика в сетях М2М. Статистические свойства потока опосредованного трафика определяются такой особенностью как зависимость источников трафика, которая при наступлении некоторых событий приводит к массовой активности устройств и, как следствие, случайным пикам трафика. Результаты имитационного моделирования данного потока доказывают, что он является антиперсистентным.

14. Статистические свойства псевдодетерминированного трафика определяются числом и периодами последовательностей опроса устройств, а также интенсивностью рестартов. Результаты имитационного моделирования данного потока доказывают, что он является самоподобным с высокой степенью самоподобия.

15. Разработана имитационная модель трафика машина-машина и доказано его влияние на качество обслуживания. В частности, влияние опосредованного трафика может проявляться в резком снижению качества обслуживания при возникновении событий, приводящих к массовой активации М2М устройств. Влияние псевдодетерминированного трафика может проявляться в периодическом снижении качества обслуживания, с периодом зависящем от режима работы М2М устройств.

16. Разработана аналитическая модель суточного трафика, учитывающая влияние расписания управления. Модель может быть использована как в задачах анализа изменения трафика при управлении по расписанию, так и в задачах оптимизации расписания управления.

17. Разработан метод получения близкого к оптимальному расписания управления трафиком на основе использования неклассических методов оптимизации, что позволяет за счет трансформации производимого М2М

трафика улучшить качество обслуживания трафика услуг, на которые оказывает влияние М2М трафик.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в журналах из перечня ВАК:

1. Парамонов, А. И. Характеристики нагрузки интеллектуальной сети / А. С. Миков, А. Е. Кучерявый, 3. Б. Ревелова, А. И. Парамонов // Электросвязь. -2000.-№ 11.-С. 7-9.

2. Парамонов, А. И. Стратегия развития сетей связи на основе новых технологий / В. Д. Нестеренко, А. Е. Кучерявый, А. И. Парамонов // Электросвязь. - 2001. - № 1. - С. 25-27.

3. Парамонов, А. И. База данных телетрафика для местных сетей / А. И. Парамонов, 3. Б. Ревелова, Т. Н. Старкова // Электросвязь. - 1993. - № 2. -С. 20 - 22.

4. Парамонов, А. И. Миграция речевого трафика в современных сетях связи / А. И. Парамонов, А. Е. Кучерявый // Электросвязь. - 2007. - № 12. - С. 20-22.

5. Парамонов, А. И. Анализ результатов измерения нагрузки на сотовых сетях / А. Е. Кучерявый, А. И. Парамонов, 3. Б. Ревелова // Электросвязь. - 1997. -№ 7. - С. 23-24.

6. Парамонов, А. И. Реструктуризация трафика сетей связи и новые подходы к прогнозированию их развития / А. Е. Кучерявый, 3. Б. Ревелова, А. И. Парамонов // Электросвязь. - 2003. - № 2. - С. 9-12.

7. Парамонов, А. И. Анализ трафика пользователей Интернета в ТфОП / А. Е. Кучерявый, В. Д. Нестеренко, А. И. Парамонов, 3. Б. Ревелова // Электросвязь. - 2004. - № 9. - С. 24-26.

8. Парамонов, А. И. Модели трафика для сенсорных сетей в u-России / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов //Электросвязь. - 2006. -№ 6. - С. 15-18.

9. Парамонов, А.И. Особенности проектирования и управления когнитивными беспроводными сетями связи / В.И. Комашинский, А.И. Парамонов, М.А.С. Сайд // Вестник связи. - 2012. - № 10. - С. 79-80.

10. Парамонов, А.И. Особенности проектирования и управления когнитивными беспроводными сетями связи / В.И. Комашинский, А.И.Парамонов, М.А.С. Сайд // Вестник связи. - 2012. - № 11. - С. 15-17 (окончание).

11. Парамонов, А.И. Особенности видеотрафика для сетей связи следующего поколения / А.Е. Кучерявый, Д.В. Тарасов, А.И. Парамонов // Электросвязь. - 2010. - № 2. - С. 37-43.

12. Парамонов, А.И. Характеристики жизненного цикла мобильной сенсорной сети при различных потоках ложных событий / А.Е. Кучерявый, И.А. Богданов, А.И. Парамонов // Электросвязь. - 2013. - № 1. - С. 32-33.

13. Парамонов, А.И. Сети связи с малыми задержками / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, Я.М. Аль-Наггар // Электросвязь. - 2013. — № 12. - С. 15-19.

14. Парамонов, А.И. Модели потоков трафика для сетей М2М / А.И. Парамонов // Электросвязь. - 2014 - № 4. - С. 9 - 14.

15. Парамонов, А.И. Управление трафиком машина-машина на основе расписания / А.И. Парамонов // Системы управления и информационные технологии. - 2014. - № 2 (56). - С. 84-88.

Монография:

16. Парамонов, А.И. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчёта / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, Е.А. Кучерявый. - М. : ФГУП ЦНИИС, 2008.-290 с.

Другие труды:

17. Парамонов, А.И. От телекоммуникационной к когнитивной инфокоммуникационной системе / В.И. Комашинский, Н.С. Мардер, А.И. Парамонов // Технологии и средства связи. - 2011. - № 4. - С. 52-54.

18. Парамонов, А.И. Построение сетей связи на базе инфраструктуры электросетей / В.И. Комашинский, Д. Гуревич, А.И. Парамонов // Технологии и средства связи. - 2011. - № 6. - С. 30-32.

19. Парамонов, А.И. ИТКС и ГЛОНАСС для решения транспортных проблем в крупных и средних городах / В.И. Комашинский, А.И. Парамонов, JI.B. Юрасова// Технологии и средства связи. - 2012. — № 1.-С. 16-17.

20. Парамонов, А.И. Анализ способов распределения абонентской емкости по концентраторам / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // 3th International Seminar on Teletrafic Theory and Computer Modelling, Bulgaria. - October, 1990. - PP. 80-83.

21. Парамонов, А.И. Выбор способа распределения абонентов различных категорий по концентраторам / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // ПФИС, Новосибирск, 1991. - 2 с.

22. Парамонов, А.И. От e-России к и-России. Сенсорные сети / А.Е. Кучерявый, Е.А. Кучерявый, А.И. Парамонов // 5-я Международная конференция по NGN (NGN - 2005): материалы, Н. Новгород, 23-25 августа 2005. - С. 33-35.

23. Парамонов, А.И. Прогноз закономерностей развития связи в начале XXI века / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Информационные сети и системы: научный семинар, Москва, 26-27 октября 1999. - С. 6-8.

24. Парамонов, А.И. Прогнозируемые закономерности развития связи в первой четверти XXI века / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Труды MAC, 1999.-№4.-4 с.

25. Парамонов, А.И. Моделирование и прогнозирование трафика в современных сетях связи / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Проблемы разработки, внедрения и эксплуатации цифровых систем коммутации: научно-практический семинар НТОРЭС им. A.C. Попова. - СПб., 2000. - С. 58-61.

26. Парамонов, А.И. Современные методы теории телетрафика / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Связисты СПбГУТ и телекоммуникации XXI века: юбилейная научная конференция, СПб., 12—13 октября 2000. — С. 92—93.

27. Парамонов, А.И. Развитие сетей связи и изменение структуры доходов операторов / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Аналитический и информационный журнал АДЭ. - 2001. - № 6. - С. 4-6.

28. Парамонов, А.И. Перспективы развития сетей местной связи в России / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Проблемы разработки, внедрения и эксплуатации цифровых систем коммутации: научно-практический семинар НТОРЭС им. A.C. Попова, Саратов, 2001. - С. 7-11.

29. Парамонов, А.И. Стратегические вопросы внедрения новых технологий на сетях связи / А.Е. Кучерявый, В. Д. Нестеренко, А.И.Парамонов// ICC 2001, St. Petersburg: международная конференция по телекоммуникациям, СПб., 11-15 июня 2001.-С. 3-8.

30. Парамонов, А.И. Анализ тенденций изменения трафика с учетом развития новых технологий телекоммуникаций / А.Е. Кучерявый,

B. Д. Нестеренко, А.И.Парамонов // ICC 2001, St. Petersburg: международная конференция по телекоммуникациям, СПб., 11-15 июня 2001. — С. 8-11.

31. Парамонов, А.И. Структурные характеристики нагрузки Интернет / А.Е. Кучерявый, З.Б. Ревелова, А.И.Парамонов // ICC 2001, St. Petersburg: международная конференция по телекоммуникациям, СПб., 11-15 июля 2001. -

C. 75-78.

32. Парамонов, А.И. Реструктуризация трафика сетей связи и новые подходы к прогнозированию их развития / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Построение ИМСС в составе РИИ: 2-я Международная конференция, СПб., 21-23 августа 2002. — 3 с.

33. Парамонов, А.И. Новые подходы к прогнозированию развития сетей связи / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, С.А. Молчан // Международная конференция ССиТ 2002, СПбГУТ, СПб., 16-19 сентября 2002. - С. 333-338.

34. Парамонов, А.И. Влияние развития СПС на трафик ТфОП / А.Е. Кучерявый, З.Б. Ревелова, А.И. Парамонов // Сети связи следующего поколения: Всероссийская конференция, СПб., 25-27 февраля, 2003. - С. 136—141.

35. Парамонов, А.И. Прогнозирование развития сетей 3G в Российской Федерации / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // 62-я НТК, посвященная Дню Радио: труды конференции. - СПб.: СПбГЭТУ, 2007. - С. 96-97.

36. Парамонов, А.И. Инженерная методика расчета сети сигнализации ОКС № 7 / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // 62-я Научно-техническая конференция, посвященная Дню Радио: труды конференции. - СПб. : СПбГЭТУ, 2007. - С. 9899.

37. Парамонов, А.И. Проблемы управления беспроводными когнитивными сетями / А.И. Осадчий, В.И. Комашинский, А.И. Парамонов. // Создание

потенциала в области стратегического управления в электросвязи: семинар центра Мастерства МСЭ, СПб., 28 февраля-1 марта 2012. - С. 58.

38. Парамонов, А.И. Когнитивная инфокоммуникационная система и интеллектуальная телефония / А.И. Осадчий, В.И. Комашинский, А.И. Парамонов // Пятые научные чтения, посвященные Дню Радио «Телефонная связь: прошлое, настоящее, будущее»: материалы. - СПб.: СПбГЭТУ, 2012. -С. 99-104.

39. Парамонов, А.И. Система мониторинга NGN и мониторинг значений параметра Херста / А.Е. Кучерявый, Д.В. Тарасов, А.И. Парамонов // 64-я НТК НТОРЭС им. Попова: труды конференции, апрель 2009. - С. 109-110.

40. Парамонов, А.И. Генерация видеотрафика для модельных сетей / А.Е. Кучерявый, Д.В. Андреев, А.И. Парамонов // 64-я НТК НТОРЭС им. Попова: труды конференции, апрель 2009. - С. 110-111.

41. Парамонов, А.И. Прогнозирование параметров абонентской нагрузки с учетом структурного состава / З.Б. Ревелова, А.И. Парамонов // 3th International Seminar on Teletrafic Theory and Computer Modelling, Bulgaria, October 1990. -5 c.

42. Парамонов, А.И. Прогнозирование и измерение параметров абонентской нагрузки с учетом структурного состава: в кн. «Анализ систем информатики» / З.Б. Ревелова, А.И. Парамонов. - М., 1991, С. 112-116.

43. Парамонов, А.И. Особенности вторжений во всепроникающие сенсорные сети. Новые виды вторжений / И.А. Богданов, А.И. Парамонов, А.Е. Кучерявый // 2-я Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании»: сб. научных статей, СПб., 26-27 февраля 2013. - С. 49-52.

44. Парамонов, А.И. Анализ трафика и распределение ресурсов са11-центра с использованием имитационного моделирования / А.И. Парамонов // 69-я НТК НТОРЭС им. Попова: труды конференции, СПб., апрель 2014. - 2 с.

45. Парамонов, А.И. Управление трафиком М2М на основе тарифного расписания / А.И. Парамонов // 69-я НТК НТОРЭС им. Попова: труды конференции, СПб., апрель 2014. — 2 с.

46. Paramonov, A. Influence of the Changing Time Tariff on the Traffic (model and calculation results) / J. Fidlin, Z. Revelova, A. Paramonov // ITC Digital Communication Network Management. St. Petersburg, June 1993. - PP. 363-372.

47. Paramonov, A. Facsimile Subscribers Traffic Research / A. Koucheryavy, Z. Revelova, A. Paramonov, N. Ishuk // St. Petersburg International Teletraffic Seminar, 25 June-2 July, 1995. - PP. 475-487.

48. Paramonov, A. Traffic for Cellular Network During First Year of Operation / A. Koucheryavy, Z. Revelova, A. Paramonov // St. Petersburg International Teletraffic Seminar «New Telecommunication Services for Developing Networks», LONIIS, St. Petersburg, 25 June-2 July, 1995. - PP. 667-676.

49. Paramonov, A. Mobile network Traffic Measurements Results / A. Koucheryavy, Z. Revelova, A. Paramonov // Regional International Teletraffic Seminar, South Africa Telcom. - Pretoria, South Africa 4-8 September 1995. -PP. 425-432.

50. Paramonov, A. Traffic Modeling for New Services Performance Evaluation / A. Paramonov, D. Batton, D. Stern // ITS, St. Petersburg, 1998. - PP. 83-94.

51. Paramonov, A. Simulation method for telephone operators group perfomance analysis / A. Koucheryavy, A. Paramonov // International Telecommunication Symposium VITEL 2000, October 16-17, Ljubljana, Slovenia, 2000. - PP. D/3-D/6.

52. Paramonov, A. Network simulation system / A. Koucheryavy, A. Paramonov, V. Lohmotko // ISNT'2000 Teletraffic Issue and Technology on Broadband Telecommunication, Hangzhou, China, November 15-17, 2000. - 9 p.

53. Paramonov, A. Impact of Mobile Telecommunications Networks Expansion on the Voice Traffic in Fixed Public Telecommunications Networks / A. Koucheryavy, Kyu Ouk Lee, V. Nesterenko, A. Paramonov // The 3rd International Conference on Advanced Communication Technology. ICACT-2001. Proceedings, Muju Resort, Korea. February 8-10, 2001. - 4 p.

54. Paramonov, A. The analysis of Internet users traffic with PSTN / A. Koucheryavy, V. Nesterenko, A. Paramonov // St. Petersburg Regional International Teletraffic Seminar «Telecommunication Network and Teletraffic Theory», LONIIS, 29 January-1 February 2002. - PP. 246-254.

55. Paramonov, A. Application of network planning tools for information content allocation / A. Koucheryavy, V. Lokhmotko, A. Paramonov, Z. Revelova // International Teletraffic Congress-18, International Telecommunication Union and International Teletraffic Congress Workshop. - Berlin, Germany, Technical University of Denmark, 31 August-5 September 2003. - PP. 2.4/1-2.4/12.

56. Paramonov, A. The Video Streaming Monitoring in the Next Generation Network / A. Koucheryavy, D. Tarasov, A. Paramonov // LNCS, Springer. 9th NEW2AN, LNCS 5764, 15-18, September 2009. - PP. 191-205.

57. Paramonov, A. The mobile Sensor Network Life-Time under Different Spurious Flows Intrusion / A. Koucheryavy, I. Bogdanov, A. Paramonov // LNCS, Springer. 13 th NEW2AN, LNCS 8121, August, 2013. - PP. 312-317.

Подписано в печать 30.06.2014. Формат 60x84 1/16. Псч. л. 2,0. Тираж 100 экз.

Отпечатано в СПбГУТ, 191186, Санкт-Петербург, наб. реки Мойки, 61