автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Разработка метода управления перегрузками в сетях SIP на основе прогноза сигнального трафика

На правах рукописи

КАШИН Михаил Михайлович

РАЗРАБОТКА МЕТОДА УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕГРУЗКАМИ В СЕТЯХ SIP НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗА СИГНАЛЬНОГО ТРАФИКА

Специальность 05.12.13 - «Системы, сети и устройства телекоммуникаций»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О НОЯ 2011

Самара 2011

005001546

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» (ГОУ ВПО ПГУТИ).

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Росляков A.B.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Лихтциндер Б. Я.

кандидат технических наук, Криштофович А. Ю.

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Самарский

государственный университет»

Защита состоится 25 ноября 2011 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 219.003.02 при Поволжском государственном университете телекоммуникаций и информатики по-адресу: 443010, г. Самара, ул. Льва Толстого, д.23.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО ПГУТИ. Автореферат разослан__2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 219.003.02 доктор технических наук, профессор / ^ Мишин Д.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Вектор развития услуг связи за последнее десятилетие имел четкую направленность в сторону повсеместного использования сетей на базе протокола IP (Internet Protocol) в качестве транспорта для передачи не только данных, но и речевых сообщений. Развивались и сами услуги связи, и теперь голосовой вызов - лишь одна из многочисленных услуг, предоставляемых операторами связи. Появилось множество различных технологий построения сетей фиксированной, мобильной и конвергентной связи на базе концепции передачи голоса поверх IP - VoIP (Voice over IP).

Протоколы сигнализации в современных сетях связи эволюционировали наряду с технологиями построения этих сетей. Первый стандартизированный протокол сигнализации в сетях VoIP -Н.323, заимствовал основные свои элементы у протоколов сигнализации традиционных телефонных сетей связи. Однако в скором времени протокол инициации сеансов SIP (Session Initiation Protocol), благодаря широкой поддержке производителей, был принят на вооружение ведущими стандартизирующими организациями и на сегодняшний день является основным протоколом сигнализации VoIP.

Одновременно с развитием технологий менялись и основные проблемы при проектировании и эксплуатации сетей связи. Одной из первых была проблема расчета необходимой полосы пропускания в сети для пропуска заданной нагрузки. Однако в связи с бурным развитием IP-сетей и ростом пропускной способности каналов связи выделение достаточной полосы пропускания перестало быть насущной проблемой. Другой немаловажной проблемой стало обеспечение должного качества обслуживания QoS (Quality of Service) в гетерогенной среде передачи критичной к параметрам QoS медиа информации и менее критичного, но более непредсказуемого, трафика данных. Изначально при расчете параметров узлов сети и требований к ним со стороны QoS применялись классические постулаты теории телетрафика. Однако вскоре было обнаружено, что трафик медиа данных, так же как и трафик данных, обладает долгой "памятью" и, следовательно, необходимо использовать новые методики расчета. Задачами обеспечения QoS для трафика медиаданных занимались множество российских и иностранных ученых, среди них Вишневский В.М, Кучерявый Е.А., Нейман В.И., Степанов С.Н., Шелухин О.И., Цыбаков Б.С., Яновский Г.Г., Jiang W., Beran J., Willinger W. и др.

Одной из малоизученных проблем современных сетей связи является управление перегрузками (УП) в сети сигнализации. Данной проблемой для сетей на базе протокола SIP занимались Иевлева Т.В.,

Летников А.И., Самуилов К.Е., Абаев П.О., Ohta М., Hilt V., Shen С., Rosenberg J., Schulzrinne Е. и др. Однако, во всех исследованиях использовались теоретические модели систем массового обслуживания с пуассоновским трафиком. Поэтому актуальным является исследование реального трафика протокола сигнализации SIP, собранного на действующей мультисервисной сети, на предмет выявления в нем характерных свойств для дальнейшего их применения с целью управления перегрузками.

Цель работы. Целью диссертации является сбор и статистический анализ сигнального трафика протокола SIP для выявления в нем характерных свойств, выбор эффективного метода прогнозирования сигнальной нагрузки SIP и разработка улучшенного метода борьбы с перегрузками в сетях с учетом выявленных особенностей сигнального трафика.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи исследования:

1) Выполнен сбор статистических данных сигнального трафика протокола SIP в мультисервисной сети крупного оператора связи.

2) Проведен количественный и качественный анализ собранных статистических данных о трафике SIP с целью выявления его характерных свойств.

3) С учетом выявленных свойств реального трафика протокола SIP выбран наиболее эффективный метод его прогнозирования.

4) Разработан улучшенный метод борьбы с перегрузками в сети SIP, учитывающий статистические свойства сигнального трафика.

5) Произведено сравнение разработанного метода с существующими методами борьбы с перегрузками в сети SIP и оценен выигрыш и относительная стоимость его практической реализации.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач в работе использованы методы статистической обработки временных рядов, теории вероятности, математической статистики и имитационного моделирования на ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Количественные и качественные результаты статистического анализа реального сигнального трафика протокола SIP.

2) Методика определения эффективного метода прогнозирования сигнального трафика SIP на основе количественных и качественных критериев.

3) Новый метод борьбы с перегрузками в сетях SIP позволяет устранить недостатки существующего метода «503».

4) Результаты имитационного моделирования, показывающие, что наиболее эффективным с точки зрения большинства критериев является метод прогноза, основанный на принципе минимизации среднего квадрата ошибки MMSE (Minimum Mean Square Error).

5) Учет самоподобных свойств сигнального трафика повышает эффективность нового метода борьбы с перегрузками в сетях SIP.

Научная новизна данной работы заключается в следующем:

1) Количественный и качественный анализ собранных статистических данных о трафике сигнального протокола SIP в крупной мультисервисной сети связи свидетельствует о достаточно сильной степени самоподобия исследуемого случайного процесса поступления сигнальных сообщений на серверы сети.

2) Учет самоподобных свойств сигнального трафика протокола S1P позволяет повысить качество анализа и синтеза мультисервисных сетей связи.

3) Новый метод борьбы с перегрузками в сетях SIP позволяет обеспечить более высокое качество работы сети по сравнению с существующим методом за счет учета статистических свойств сигнального трафика

Научная значимость диссертации определяется следующими, полученными в ней результатами:

1) Получены количественные и качественные оценки степени самоподобия сигнального трафика протокола SIP.

2) Предложена методика определения наиболее эффективного метода прогнозирования сигнального трафика SIP на основе количественных и качественных критериев.

3) Предложен новый метод борьбы с перегрузками, который позволяет уменьшить задержки установления соединений в сети SIP.

Достоверность и обоснованность научных результатов, полученных в данной работе, подтверждена адекватностью применяемых для исследования математических методов, длительностью и повторяемостью эксперимента, а также соответствием результатов имитационного моделирования выдвигаемым положениям.

Практическая ценность работы. Предложенный в данной работе улучшенный алгоритм борьбы с перегрузками позволяет устранить недостатки существующего метода «503», существенно повысить устойчивость сетей SIP и значительно сократить задержки установления соединений в них. Результаты статистического анализа трафика SIP, предложенная методика выбора эффективного метода

прогноза, а также новый метод борьбы с перегрузками в сетях SIP могут быть использованы на реальных сетях, а также в учебных целях.

Реализация результатов работы. Результаты данной диссертационной работы внедрены в Тульском и Самарском филиалах ОАО "Ростелеком", а также в учебный процесс ГОУ ВПО ПГУТИ, что подтверждается соответствующими актами.

Личный вклад. Все основные научные положения и выводы, составляющие содержание данной работы, получены автором лично.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты данной работы обсуждались и докладывались на VII и VIII Международных конференциях "Актуальные проблемы современной науки", Самара, 2006 и 2007, VII Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Самара, 2006, IX Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Казань, 2008, 10-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA), Москва, 2008, X Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Самара, 2009, XI Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Уфа, 2010; XIII - XVIII Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава, ПГУТИ, Самара, 20072011.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 работ, в том числе 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа содержит 148 страниц и состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 155 наименований и 3 приложений.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, показана научная новизна и практическая значимость результатов диссертации, а также перечислены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведена систематизация и анализ существующих исследований в области технологии VoIP. Сама технология передачи голоса поверх протокола IP за последнее время претерпела множество изменений и дополнилась большим количеством новых услуг. В связи с этим в рамках диссертации предложено использовать термин «IP-коммуникации», охватывающий весь спектр технологий и услуг связи, основанных на концепции VoIP.

Существует два основных подхода к исследованию трафика IP-коммуникаций - на уровне вызовов и на уровне пакетов. Исследование трафика на уровне вызовов предполагает, что каждый поступающий вызов создает одинаковую нагрузку на исследуемую систему. В действительности каждая отдельная услуга может оказывать различную нагрузку на реализующие ее элементы. Некоторые услуги требуют передачи нескольких десятков сообщений (конференции), могут использовать большую полосу пропускания (широкополосное видео), а также могут оказываться без установления голосового или видео соединения как такового (передача сообщений).

Второй подход основывается на том факте, что в отличие от традиционной телефонии в сетях IP-коммуникаций передача любых сообщений осуществляется с помощью технологии коммутации пакетов, что накладывает свои особенности на исследуемые характеристики (изменение нагрузки во времени, размер буферов узлов сети, длины очередей в этих буферах и т.д.). Для исследования трафика IP-коммуникаций на уровне пакетов целесообразнее рассматривать отдельно сигнальный трафик и трафик пользовательской информации (трафик медиаданных), так как в пакетных сетях эти два вида трафика могут передаваться по разным маршрутам, иметь разные законы распределения временных параметров и обрабатываться различными узлами сети.

Трафик медиаданных является наиболее популярным объектом исследований. Это объясняется высокими требованиям QoS, а также их непосредственному влиянию на качество услуг, воспринимаемое пользователями.

Сигнальный трафик исследовался значительно реже, чем медиатрафик, однако по важности он ни в чем ему не уступает. Перегрузки на отдельных узлах обработки сигнальных сообщений или во всей сети в целом могут привести к задержке или даже к невозможности установить соединение.

Протокол- инициации сеансов связи SIP является стандартом сигнализации для современных телекоммуникационных сетей. Одним из самых интересных и востребованных направлений исследований трафика SIP являются методы борьбы с перегрузками в сети сигнализации. В последнее время ряд исследователей представили различные модификации стандартного метода борьбы с перегрузками, основанного на передаче ответного сообщения с кодом 503 «Услуга недоступна» (метод «503»), Однако у существующего метода были выявлены значительные недостатки, без устранения которых все

предложенные модификации являются всего лишь временными "косметическими" решениями.

В заключительной части первой главы сформулированы основные задачи исследования, выполненного в диссертации.

Во второй главе произведен статистический анализ сигнального трафика протокола SIP на предмет выявления в нем самоподобных свойств. Исходные данные для анализа собирались на сети одного из крупных российских операторов связи. Объект, на котором собирались данные, в архитектуре протокола SIP является комбинированным сетевым узлом, включающим SIP-прокси сервер, участвующий во всех фазах установления/разрушения вызова, сервер регистрации и сервер переадресации. Также данный объект реализует различные дополнительные виды обслуживания (ДВО) как традиционные для телефонной сети (удержание вызова, переадресация, ожидание вызова и др.), так и специфические для сети SIP (3-х сторонняя конференция, регистрация одного номера за несколькими устройствами, обратный вызов занятого абонента, передача сообщений и др.). Все это делает сигнальный трафик весьма разнообразным и по своей структуре не похожим на сигнализацию в традиционных сетях связи.

Полученные Крпич«<тао принятых <ообщ*ннй SIP

данные (рис. 1) >«■«». представляют собой временные метки

1 500 000

прихода различных

А 4 1 оооооо

сообщений SIP тт

(INVITE, NOTIFY,

OPTION И др )" Вр.мт oip»«M Л=015»и»

Данные на сети Рис. 1 - Исходные данные за 6-ти

собирались в течение часовой период наблюдения

недели 24 часа в сутки.

Для начала временной ряд анализировался на предмет наличия в нем основных свойств самоподобного трафика:

- долговременная зависимость или медленно убывающая зависимость процесса проявляется, когда его автокорреляционная функция убывает гиперболически (по степенному закону);

- \lf-myu проявляется, когда спектральная плотность области низких частот неограниченно возрастает, стремясь к бесконечности при стремлении частоты к нулю;

- «тяжелохвостое» распределение, в отличие от «легкохвостых» распределений, имеющих экспоненциальное, быстрое убывание «хвоста», имеет медленное, гиперболическое убывание «хвоста»;

8

- медленно убывающая дисперсия проявляется, когда дисперсия агрегированного процесса убывает медленнее, чем величина, обратная выборке агрегации (для достаточно больших значений выборок).

В результате исследования было выявлено, что сигнальный трафик SIP обладает всеми вышеперечисленными свойствами самоподобия.

Стоит отметить, что все выводы относительно самоподобных свойств, сделанные для исходного ряда, имеют место и для агрегированных рядов. Агрегированный ряд рассматривается в контексте данной работы, потому что одним из важных свойств самоподобных процессов является сохранение основных статистических характеристик с увеличением уровня агрегации. Временной ряд с уровнем агрегации m образуется из исходного ряда X путем разбиения его на интервалы времени длительностью т. Каждый отчет нового агрегированного ряда является отношением количества пришедших за данный интервал сообщений к длительности интервала т. В работе использовались уровни агрегации m = 10, 20 и 40 секунд.

Известно, что количественной мерой степени самоподобия случайного процесса служит параметр Хёрста Я. Чем ближе Я к 1, тем больше процесс самоподобен, то есть тем больше вероятность того, что если процесс возрастал/убывал в предыдущие промежутки времени, то он будет продолжать рост/убывание и дальше.

Для исходного временного ряда X, а также для агрегированных рядов Х(">>, Х(20) и Х40> была произведена оценка параметра Хёрста различными методами: RIS статистики, дисперсионного анализа, периодограммным, абсолютных моментов, дисперсии остатков, оценок Эрби-Витча и Виттла. Результаты оценки параметра Хёрста различными методами приведены в таблице 1.

Все методы оценки параметра Хёрста, кроме оценки Эрби-Витча и Виттла, дают лишь приблизительную его оценку, так как являются графическими и основываются на принципе аппроксимации, что может вносить значительные искажения в результаты. Эти методы могут лишь позволить предположить, есть ли в анализируемых процессах долговременная зависимость. На основании анализа оценок методами Эрби-Витча и Виттла, можно сделать вывод, что параметр Хёрста находится в пределах 0.6 < Я < 0.8 , что свидетельствует о достаточно сильной степени самоподобия. Таким образом, на основе анализа параметра Хёрста, а также большинства самоподобных свойств, можно утверждать, что исследуемый сигнальный трафик протокола SIP является самоподобным. Это делает возможным его краткосрочное прогнозирование для целей управления перегрузками в сетях SIP.

Табл. 1 Результаты оценки параметра Я различными методами

Метод оценки Исходный ряд X Агрегированный ряд У0' Агрегированный ряд А™ Агрегированный РЯД^

RIS статистика 0,729 94,45% 0,543 88,01% 0,436 84,49% 0,298 78,05%

Дисперсионный анализ 0,960 77,82% 0,946 57,90% 0,941 56,20% 0,932 56,45%

Периодограммный метод 0,658 23,63% 1 71,00% 1 79,56% 1 84,99%

Метод абсолютных моментов 0,414 47,22% 0,115 52,77% 0,052 54,92% 0,278 57,40%

Метод дисперсии остатков 0,973 95,86% 1 96,52% 1 98,06% 1 97,16%

Метод Эрби-Витча 0,567 [0,555-0,578] 0,637 [0,599-0,674] 0,677 [0,620-0,734] 0,766 [0,674-0,858]

Метод Виттла 0,678 [0,668-0,688] 0,857 [0,828-0,886] 0,931 [0,890-0,973] 0,991 [0,932-1,050]

Примечание: Для R/S статистики, дисперсионного анализа, периодограммного метода, метода абсолютных моментов и метода дисперсии остатков в каждой ячейке табл. 1 указаны оценка параметра Хбрста и коэффициент корреляции (в %), а для методов Эрби-Витча и Виттла - среднее значение оценки параметра Хёрста и 95 % доверительный интервал.

В третьей главе осуществлен выбор наиболее эффективного метода для краткосрочного прогноза сигнального трафика протокола SIP. Сравнение различных методов прогнозирования осуществлялось на основе качественных и количественных оценок.

Качественные оценки учитывают следующие критерии: точность, простота, работа в реальном времени и адаптивность. Такие критерии, как адаптивность и возможность работы в реальном времени, можно считать обязательными, так как это требуется для последующей реализации метода для целей управления трафиком в телекоммуникационном оборудовании. Другие два критерия, простота и точность, являются противоположными. Самые точные методы прогноза зачастую бывают несоизмеримо сложными в реализации, что делает их малопривлекательными для разработчиков программного обеспечения. С другой стороны методы, показывающие не самый точный прогноз, могут быть значительно проще внедрены и реализованы на оборудовании. Отсюда можно сделать вывод, что основной вопрос при выборе метода прогноза по вышеперечисленным критериям будет заключаться в выборе наилучшего соотношения простота/точность.

Количественные оценки учитывали следующие параметры: средний квадрат ошибки; обратное отношение сигнал/шум или коэффициент

детерминации R2\ коэффициенты переоценки К и недооценки 1С, средняя относительная ошибка прогноза МАРЕ.

В качестве возможных методов прогнозирования были выбраны:

- из моделей с короткой памятью - метод AR(1) (параметр авторегрессии AR=1) и ARIMA(0,1,1) (параметры интегрируемости и скользящего среднего ¿=МА=1, параметр AR=0) как самую простую и самую "сложную" (в вычислительном плане) модель;

- из моделей с длинной памятью - FARIMA (l,d,l) (параметр интегрируемости d для данного трафика равен 0,2), как метод, который лучше всего подходит для прогнозирования самоподобного трафика;

- метод минимума среднего квадрата ошибки MMSE (Minimum Mean Square Error);

- метод статического прогнозирования по среднему значению ряда (Stat).

Были вычислены значения основных параметров оценки качества прогноза: коэффициенты детерминации R2, переоценки К , недооценки ft и средняя относительная ошибка прогноза МАРЕ (табл. 2).

Табл. 2 - Параметры оценки качества методов прогнозирования

Параметр Метод прогнозирования

Stat AR(1) ARIMA(0,1,1) MMSE FARIMA

R2 0 0,477269 0,668002 0,661927 0,783652

К' 0,247713 0,073457 0,061635 0,048101 0,090021

1С 0,261019 0,077433 0,061871 0,033086 0,031384

МАРЕ,% 46,2873 15,9114 14,2973 13,6644 13,4085

Из таблицы видно, что самыми лучшими, с точки зрения большинства параметров, являются методы ММБЕ и ГАММА. Несмотря на лучшие показатели коэффициента детерминации, метод FARIMA уступает методу ММБЕ в коэффициенте недооценки. К тому же, с точки зрения качественных критериев, метод РАЮМА не может быть использован в качестве предсказателя реального времени, так как основывается на параметре Хёрста Я, оценка которого, как было показано во второй главе, является нетривиальной задачей. В то же время одним из главных достоинств метода ММБЕ является то, что он позволяет строить прогноз на основании истории о трафике в режиме реального времени. Кроме того метод ММ8Е удовлетворяет всем остальным качественным критериям. Он обладает высокой точностью и адаптивностью, что подтверждается количественными параметрами; он достаточно прост в реализации, что позволит реализовывать его в сетевых устройствах без увеличения их вычислительных ресурсов.

Спрогнозированное методом ММБЕ значение временного ряда сигнального трафика БГР может быть записано в виде:

Х,+1 = 1УХ\ О)

где X' - вектор предыдущих значений временного ряда [А'<_т+1;Л'(], т

- порядок регрессии, W- вектор оцененных значений весовых коэффициентов, который вычисляется по формуле:

^Г-С1, (2)

где в - автокорреляционная матрица вида:

Ро ■■• Рт-1

G =

(3)

Рт-\ ••• Ро

Г- автокорреляционный вектор вида:

Г = [л. ••• a]- W

Значения автокорреляций можно определить по формуле: 1

а = (5)

В четвертой главе предложен новый метод борьбы с перегрузками в сети сигнального протокола SIP. Модель описывает два взаимодействующих сервера - сервер-отправитель и сервер-получатель. Механизм УП направлен на защиту сервера-получателя. Для этой цели между двумя серверами реализована обратная связь (ОС). Принцип работы нового метода заключается в измерении текущей загрузки сервера-получателя, обработки измеренных значений и информировании сервера-отправителя о том, как ему следует изменить генерируемую нагрузку. Среди всех механизмов ограничения интенсивности поступающей нагрузки наиболее эффективным оказался метод оконного регулирования (метод win). Основная идея данного метода заключается в том, что сервер-отправитель может послать только определенное количество сообщений до того, как получит хотя бы одно сообщение от получателя. Счетчик сообщений окна увеличивается с каждым посланным запросом и уменьшается с каждым полученным ответом. При этом сервер-получатель с каждым посланным ответом динамически меняет размер окна, тем самым регулируя интенсивность поступающей нагрузки от серверов-отправителей.

В работе предложен модифицированный метод управления

перегрузками (далее - метод win+), использующий

результаты прогноза трафика SIP. За основу был взят метод win, но результаты измерения текущей загрузки сервера суммировались с результатами прогноза трафика,

выполненными с помощью метода MMSE (рис. 2). Таким Рис. 2 - Схема работы образом, компенсировалась

метода win+ задержка, вносимая звеном

ОС, а также задержка обработки информации обоими серверами.

Для сравнения существующего метода "503", методов win и win+ было проведено компьютерное моделирование. Топология, используемая при моделировании, представляла собой 3 сервера-отправителя и один сервер-получатель. В ходе эксперимента суммарная входящая нагрузка превышала пропускную способность сервера-получателя. Задачей моделирования было определить поведение сервера-получателя при использовании различных методов борьбы с перегрузками.

Результаты моделирования приведены на рис. 3, где показана зависимость полезной пропускной способности сервера от суммарной нагрузки, поступающей от серверов-отправителей, нормированная относительно пропускной способности сервера-получателя. Из рисунка видно, что при использовании метода "503" полезная пропускная способность сервера при достижении максимального значения загрузки сервера резко падает. Это резкое падение является коллапсом сервера, когда все его ресурсы уходят на отбой вновь поступающих вызовов. При этом у сервера нет возможности обслужить даже существующие вызовы. Его полезная пропускная способность почти равна Рис 3 _ Результаты моделирования нулю.

Метод win+

1

Прогноз MMSE

Метод win

Сервер А

^ —

1.2

С другой стороны методы win и win+ позволяют поддерживать максимальную загрузку сервера при любой нагрузке. Благодаря оконному механизму серверы-отправители по информации от сервера-получателя ограничивают интенсивность исходящего трафика таким образом, что суммарная интенсивность трафика от всех серверов равнялась пропускной способности сервера-получателя.

Предложенный метод win+ лучше метода win по очень важному критерию - времени установления соединения в сети SIP. При пересечении порога максимальной загрузки сервера метод win благодаря присущей ему инерционности приводит к сбросу лишних сообщений и, следовательно, к последующий их ретрансляции. В результате эксперимента было выявлено, что при использовании метода win количество ретранслированных сообщений на один вызов находится в основном пределах от 1 до 4 (рис. 4).

В свою очередь 4 ретранслированных сообщения означают, что; 11,05 | задержка установления; "04

соединения увеличится на 003 .....

7.5 секунд, что при среднем времени установления■ j соединения также в 7,5 001 П

секунд приводит к «».....1

суммарным 15 секундам. К тому же в реальной сети в Рис. 4 - Вероятность появления

период максимальной одного и более ретранслированных загрузки этот порог может

достигаться много раз на протяжении нескольких часов, что в итоге приведет к значительному ухудшению качества предоставляемых сетью услуг вследствие увеличения задержки установления соединения.

Предложенный метод win+ позволяет минимизировать количество ретранслированных сообщений таким образом, что большая их часть лежит в пределах от 1 до 2, что подразумевает максимальную дополнительную задержку до 1,5 секунды. Таким образом, использование метода win+ дает 80% выигрыш в уменьшении времени установления соединений по сравнению с методом win.

I

I

■.............-

В заключении подведены итоги диссертации:

1. Произведен сбор статистических данных трафика сигнального протокола SIP на действующей мультисервисной сети крупного оператора связи, анализ которых показал наличие у него всех основных свойств самоподобия.

2. Оценка параметра Хёрста, характеризующего степень самоподобия трафика протокола SIP, показала, что его значения находятся в пределах 0,6 < Ж 0,8.

3. Проведено компьютерное моделирование работы четырех различных методов прогнозирования трафика протокола SIP.

4. На основе количественных и качественных критериев был выбран наиболее эффективный метод - MMSE, позволяющий делать кратковременный прогноз величины трафика протокола SIP.

5. Разработан новый метод управления перегрузками в сети SIP win+, учитывающий кратковременный прогноз сигнального трафика.

6. Проведено компьютерное моделирование, показывающее преимущество разработанного метода УП над существующим.

7. Показано, что разработанный метод УП не только позволяет устранить недостатки существующего метода, но и сократить время установления соединения на 80% по сравнению с методом, не учитывающим кратковременный прогноз сигнальной нагрузки.

Публикации по теме диссертации

1. Кашин, М. М. Исследование свойств сигнального трафика протокола SIP / М. М. Кашин, А. В. Росляков // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. -2009. - №5. - С. 26-29 (в перечне ВАК).

2. Кашин, М.М. Методы борьбы с перегрузками в сети SIP / М. М. Кашин / Инфокоммуникационные технологии. - №1, т. 9. - 2011. - С. 67-70 (в перечне ВАК).

3. Кашин, М. М. Метод борьбы с перегрузками в сети SIP на основе статистического анализа сигнального трафика / М. М. Кашин // Инфокоммуникационные технологии. - №3, т. 11. — 2011. - С. 65-69 (о перечне ВАК).

4. Кашин, М. М. Исследование характера сигнального трафика IP-коммуникаций / М. М. Кашин, А. В. Росляков // Технологии и средства связи. -2009.-№2.-С. 18-19.

5. Кашин, М.М. Обеспечение качества обслуживания в сетях NGN / М.М. Кашин, A.B. Росляков // VII Международная конференция «Актуальные проблемы современной науки». - Самара, 2006. - С. 40-42.

6. Кашин, М. М. Анализ принципов построения и применения на сетях NGN гибких коммутаторов (softswitch) / М. М. Кашин, А. В. Росляков // XIII юбилейная Российск. научн. конф. проф.-препод. состава, научн. сотрудн. и аспир., ПГАТИ. - Самара, 2006. - С. 46-47.

7. Кашин, М. М. Методика расчета поступающей нагрузки в сетях следующего поколения NGN / М. М. Кашин, А. В. Росляков // VII Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». -Самара, 2006.-С. 157-159.

8. Кашин, М. М. Модель QoS для сетей IMS / М. М. Кашин, А. В. Росляков // Труды 3-го Междунар. форума «Актуальные проблемы современной науки». -Самара, 2007. - С. 39-40.

9. Кашин, М. М. Метод оценки параметров трафика сети NGN/ М. М. Кашин, А. В. Росляков // XIV Российск. научн. конф. проф.-преп. состава, научи, сотрудн. и аспир. ПГАТИ. - Самара, 2007. - С. 44.

10. Кашин, М. М. Статистический анализ сигнального трафика протокола SIP / М. М. Кашин, А. В. Росляков //XV Российск. научн. конф. профессор.-препод. состава, научн. сотруд. и аспир. ПГАТИ. - Самара, 2008. - С. 85-86.

11. Кашин, М. М. Задача исследования сигнального трафика в сетях IP-телефонии / М. М. Кашин // IX Мевдунар. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». - Самара, 2008. - С. 83-84.

12. Кашин, М. М. Статистический анализ сигнального трафика протокола SIP/ М. М. Кашин // Доклады 10-й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA). - Москва, 2008. - С. 235-238.

13. Кашин, М. М. Выбор метода прогнозирования сетевого трафика / М. М. Кашин, А. В. Росляков // Труды XVI Российск. научн. конф. профессор.-препод. состава ПГУТИ. - Самара, 2009. - С. 103-104

14. Кашин, М.М. Выбор метода прогнозирования сетевого трафика протокола SIP / М.М. Кашин // X Междунар. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». - Самара, 2009. - С. 103-104.

15. Кашин, М. М. Модифицированный метод управления перегрузками в сети SIP / М. М. Кашин, А. В. Росляков // XI Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». - Уфа, 2010. - С. 124 -126.

16. Кашин, М.М. Методы борьбы с перегрузками в сети сигнализации SIP / М. М. Кашин, A.B. Росляков // Труды XVII Российской научн. конф. профессор.-препод. состава, научн. сотруд. и аспир. ПГУТИ. - Самара, 2010. - С. 69-70.

17. Кашин, М. М. Модифицированный метод управления перегрузками в сети SIP / М.М. Кашин, A.B. Росляков // XVIII Российская научн. конф. профессор.-препод. состава, научн. сотруд. и аспир. ПГУТИ. - Самара, 2011. - С. 75.

Отпечатано фотоспособом в соответствии с материалами, представленными закатиком Подписано в печать 6.10.11 г. Формат 60х84'/16 Бумага писчая№1. Гарнитура Тайме.

_Заказ 1082. Печать оперативная .Усл. печ. л.0.91. Тираж ЮОзкз._

Отпечатано в издательстве учебной и научной литературы Поволжского государственного университета телекоммуникаций и инфорнатихи 443090, г. Самара, Московское шоссе 77. т. (846) 228-00-44

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ ТРАФИКА IP-КОММУНИКАЦИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 ПОНЯТИЕ IP-КОММУНИКАЦИЙ.

1.2 ПРОТОКОЛЫ IP-КОММУНИКАЦИЙ.

1.2.1 Сигнальная и пользовательская информация.

1.2.2 Протоколы передачи пользовательской информации.

1.2.3 Протоколы передачи сигнальной информации.

1.3 УРОВНИ ИССЛЕДОВАНИЯ ТРАФИКА IP-КОММУНИКАЦИЙ.

1.4 ИССЛЕДОВАНИЯ ТРАФИКА IP-КОММУНИКАЦИЙ НА УРОВНЕ ВЫЗОВОВ.

1.5 ИССЛЕДОВАНИЯ ТРАФИКА НА УРОВНЕ ПАКЕТОВ.

1.5.1 Анализ исследований трафика передачи медиаданных.

1.5.2 Анализ исследований сигнального трафика.

1.6 ПЕРЕГРУЗКИ В СЕТИ SIP И БОРЬБА С НИМИ.

1.6.1 Перегрузки в сети SIP.

1.6.2 Недостатки существующего метода борьбы перегрузками в сети SIP.

1.7 ВЫВОДЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

ГЛАВА 2 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СИГНАЛЬНОГО ТРАФИКА

ПРОТОКОЛА SIP.

2.1 ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ.

2.2 ПРОВЕРКА НАЛИЧИЯ ОСНОВНЫХ СВОЙСТВ САМОПОДОБНЫХ ПРОЦЕССОВ.

2.2.1 Определения дискретных во времени самоподобных процессов.

2.2.2 Обработка исходных данных.

2.2.3 Анализ автокорреляционных функций.

2.2.4 Анализ спектральных плотностей.

2.2.5 Анализ плотностей распределений.

2.2.6 Анализ дисперсии.

2.3 ПАРАМЕТР ХЕРСТА И ЕГО ОЦЕНКА.

2.3.1 R/S статистика.

2.3.2 Дисперсионный анализ.

2.3.3 Периодограммный метод.

2.3.4 Оценка Виттла.

2.3.5 Оценка параметра Херста.

2.4 ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ САМОПОДОБНОГО ТРАФИКА ПРОТОКОЛА СИГНАЛИЗАЦИИ SIP.

3.1 МОНОФРАКТАЛЬНЫЕ И МУЛЬТИФРАКТАЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ATC - автоматическая телефонная станция

BCK - выделенный сигнальный канал

OKC - общеканальная сигнализация no - программное обеспечение

CMO - система массового обслуживания yn - управление перегрузками

3GPP - 3rd Generation Partnership Project

CAMEL - Customized Application for Mobile Enhanced Logic

DDoS - Distributed Denial of Service

DNS - Domain Name System

DoS - Denial of Service

ENUM - E. 164 NUmber Mapping

FSM - Finite State Machine

HTTP - Hyper Text Transfer Protocol

IAX - Inter-Asterisk eXchange

IETF - Internet Engineering task Force

IM - Instant Messagin

IMS - IP Multimedia Subsystem

IP - Internet Protocol

ITU-T - Internation Telecommunications Union - Telecommunications

MCP - Media Server Control Protocol

MGC - Media Gateway Controller

MGCP - Media Gateway Control Protocol

MGW - Media Gateway

MSC - Mobile Switching Center

NGN - Next Generatio Network

OSI - Open System Interconnection

QoS - Quality of Service

RTP - Real-Time Protocol

SBC - Session Border Controller

SCCP - Skinny Call Control Protocol

SCTP - Stream Control Transmission Protocol

SIP - Session Initiation Protocol

SMS - Short Message Service

TCP - Transmission Control Protocol uc - Unified Communications

UDP - User Datagram Protocol

URI - Universal Resource Identifier

VAD - Voice Activity Detection

VBR - Variable Bit Rate

Актуальность темы. Вектор развития услуг связи за последнее десятилетие имел четкую направленность в сторону повсеместного использования сетей на базе протокола IP (Internet Protocol) в качестве транспорта для передачи речевых сообщений. Развивались и сами услуги связи, и теперь голосовой вызов - лишь одна из многочисленных услуг, предоставляемых операторами связи. Появилось множество различных технологий построения сетей фиксированной, мобильной и конвергентной связи на базе концепции передачи голоса поверх IP - VoIP (Voice over IP).

Протоколы сигнализации в современных сетях связи эволюционировали наряду с технологиями построения этих сетей. Первый стандартизированный протокол сигнализации в сетях VoIP - Н.323, заимствовал основные свои элементы у протоколов сигнализации традиционных телефонных сетей связи. Однако в скором времени протокол инициации сеансов SIP (Session Initiation Protocol), благодаря широкой поддержке производителей, был принят на вооружение ведущими стандартизирующими организациями и на сегодняшний день является основным протоколом сигнализации VoIP.

Одновременно с развитием технологий менялись и основные проблемы при проектировании и эксплуатации сетей связи. Одной из первых проблем был расчет необходимой полосы пропускания в сети для пропуска заданной нагрузки. Однако в связи с бурным развитием IP-сетей и ростом пропускной способности каналов связи выделение достаточной полосы пропускания перестало быть насущной проблемой. Другой немаловажной проблемой стало обеспечений должного качества обслуживания QoS (Quality of Service) в гетерогенной среде передачи критичной к параметрам QoS медиа информации и менее критичного, но более непредсказуемого, трафика данных. Изначально при расчете параметров узлов сети и требований к ним со стороны QoS применялись классические постулаты теории телетрафика. Однако вскоре было обнаружено, что трафик медиа данных, так же как и трафик данных, обладает долгой "памятью" и, следовательно, необходимо использовать новые методики расчета. Задачами обеспечения QoS для трафика медиаданных занимались множество российских и иностранных ученых, среди них Шелухин О.И., Цыбаков Б.С., Яновский Г. Г., Нейман В. И., Кучерявый Е.А., Jiang W., Beran J., Willinger W.

Одной из малоизученных проблем современных сетей связи является управление перегрузками (УП) в сети сигнализации. Данной проблемой для сетей протокола SIP занимались Иевлева Т.В., Летников А.И., Самуйлов К. Е., Ohta М., Hilt V., Shen С., Rosenberg J., Schulzrinne E. Однако в большинстве исследований трафик собирался в лабораторной сети и предложенные в результате исследований решения носили «косметический» характер. Поэтому актуальным представляется исследование трафика протокола сигнализации SIP, собранного на действующей мультисервисной сети, на предмет выявления в нем характерных свойств для дальнейшего их применения с целью управления перегрузками.

Цель работы. Целью диссертации является сбор и статистический анализ данных о величине трафика протокола SIP для выявления в нем характерных свойств, выбор эффективного метода прогнозирования сигнальной нагрузки SIP и разработка улучшенного метода борьбы с перегрузками в сетях с учетом выявленных особенностей сигнального трафика.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи исследования:

1) Выполнен сбор статистических данных сигнального трафика протокола SIP в мультисервисной сети крупного оператора связи.

2) Проведен количественный и качественный анализ собранных статистических данных о трафике SIP с целью выявления его характерных свойств.

3) С учетом выявленных свойств реального трафика протокола SIP выбран наиболее эффективный метод его прогнозирования.

4) Разработан улучшенный метод борьбы с перегрузками в сети SIP, учитывающий статистические свойства сигнального трафика.

5) Произведено сравнение разработанного метода с существующими методами борьбы с перегрузками в сети SIP и оценен выигрыш и относительная стоимость его практической реализации.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач в работе использованы методы статистической обработки временных рядов, теории вероятности, математической статистики и имитационного моделирования на ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Количественные и качественные результаты статистического анализа данных трафика сигнального протокола SIP.

2) Методика определения эффективного метода прогнозирования сигнального трафика SIP на основе аналитических и численных критериев.

3) Новый метод борьбы с перегрузками в сетях SIP позволяет устранить недостатки существующего метода «503».

4) Результаты имитационного моделирования, показывающие, что оптимальным с точки зрения большинства критериев является метод прогноза, основанный на принципе минимизации среднего квадрата ошибки MMSE (Minimum Mean Square Error).

5) Учет самоподобных свойств сигнального трафика повышает эффективность нового метода борьбы с перегрузками в сетях SIP.

Научная новизна данной работы заключается в следующем:

1) Количественный и качественный анализ собранных статистических данных о трафике сигнального протокола S1P в крупной мультисервисной сети связи свидетельствует о достаточно сильной степени самоподобия исследуемого случайного процесса поступления сигнальных сообщений на серверы сети.

2) Учет самоподобных свойств сигнального трафика протокола SIP позволяет повысить качество анализа и синтеза мультисервисных сетей связи.

3) Новый метод борьбы с перегрузками в сетях STP позволяет обеспечить более высокое качество работы сети по сравнению с существующим методом за счет учета статистических свойств сигнального трафика.

Научная значимость диссертации определяется следующими, полученными в ней результатами:

1) Получены количественные и качественные оценки степени самоподобия сигнального трафика протокола SIP.

2) Предложена методика определения наиболее эффективного метода прогнозирования сигнального трафика SIP на основе количественных и качественных критериев.

3) Предложен новый метод борьбы с перегрузками, который позволяет уменьшить задержки установления соединений в сети SIP.

Достоверность и обоснованность научных результатов, полученных в данной работе, подтверждена адекватностью применяемых для исследования математических методов, длительностью и повторяемостью эксперимента, а также соответствием результатов имитационного моделирования выдвигаемым положениям.

Практическая ценность работы. Предложенный в данной работе улучшенный алгоритм борьбы с перегрузками позволяет устранить недостатки существующего метода «503», существенно повысить устойчивость сетей SIP и значительно сократить задержки установления соединений в них. Результаты статистического анализа трафика SIP, предложенная методика выбора эффективного метода прогноза, а также новый метод борьбы с перегрузками в сетях SIP могут быть использованы на реальных сетях, а также в учебных целях.

Результаты данной диссертационной работы внедрены в Тульском и Самарском филиалах ОАО "Ростелеком", а также в учебный процесс ГОУ ВПО Ш УТИ, что подтверждается соответствующими актами.

Личный вклад. Все основные научные положения и выводы, составляющие содержание данной работы, получены автором лично.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты данной работы обсуждались и докладывались на VII и VIII Международных конференциях "Актуальные проблемы современной науки", Самара, 2006 и 2007, VII Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Самара, 2006, IX Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Казань, 2008, 10-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA), Москва, 2008, X Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Самара, 2009, XI Международной конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Уфа, 2010; XIII - XVIII Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава, ПГУТИ, Самара, 2007-2011.

По теме диссертации опубликовано 17 работ, в том числе 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК.

В первой главе проведена систематизация и анализ существующих исследований в области технологии VoIP. На первом этапе классификации весь трафик предлагалось рассматривать либо на уровне вызовов, либо на уровне пакетов. На втором этапе классификации все исследования на уровне пакетов предлагалось рассматривать отдельно для трафика сигнальной информации и пользовательского трафика. В главе показано, что эти два типа трафика существенно отличаются друг от друга, и сигнальный трафик является наименее изученным. Был приведен обзор исследований трафика ОКС№7, SIGTRAN, SIP-T и SIP, определены недостатки существующих исследований и наименее изученные области, на основании чего были сформулированы задачи исследования.

Во второй главе был произведен статистический анализ трафика сигнального протокола SIP на предмет выявления в нем свойств самоподобия. В результате было показано, что данный трафик обладает большинством из свойств самоподобного трафика: медленно убывающей автокорреляционной функцией, спектральной плотностью, асимптотически стремящейся к бесконечности, в области низких частот, «тяжелохвостой» плотностью распределения вероятности, медленно убывающей дисперсией. Получена оценка параметра Хёрста, характеризующего степень самоподобия трафика, которая находится в пределах 0.6 < Н < 0.8, что свидетельствует о достаточно сильной степени самоподобия. В результате был сделан вывод о потенциальной возможности прогнозирования трафика SIP.

В третьей главе было проведено сравнение различных методов прогнозирования самоподобного трафика протокола SIP. Сравнение осуществлялось на основе двух методов оценки - аналитическом и численном. Каждый из этих методов оценки включал в себя по 4 критерия. Было показано, что самыми оптимальными с точки зрения большинства критериев являются методы MMSE и FARIMA. По ряду причин метод FARIMA не может быть использован в качестве предсказателя реального масштаба времени, а одним из главных достоинств метода MMSE является то, что он позволяет строить прогноз на основании истории о трафике «на лету».

В четвертой главе рассмотрен новый метод борьбы с перегрузками, разработанный с целью устранить недостатки существующего метода. В основе его лежит механизм обратной связи, с помощью которого серверы-получатели могут контролировать поступающую на них нагрузку. Был предложен модифицированный метод УП, учитывающий самоподобные свойства сигнального трафика протокола SIP. Эти особенности позволяют строить кратковременный прогноз интенсивности на основе исторических данных. Модифицированный метод УП использовал предложенный в главе 3 предсказатель MMSE. Результаты работы предсказателя MMSE использовались для корректировки входных данных функции мониторинга нового метода УП. В результате были оценены выигрыш и относительная стоимость практической реализации модифицированного метода УП.

В заключении подведены основные итоги данной диссертации.

В приложениях приведены акты внедрения результатов диссертационной работы.

4.5 ВЫВОДЫ

Существующий метод борьбы с перегрузками в сети SIP обладает целым рядом недостатков. В данной главе описан новый метод борьбы с перегрузками, разработанный с целью устранить недостатки существующего метода. В основе его лежит механизм обратной связи, с помощью которого серверы-получатели могут контролировать поступающую на них нагрузку. Предложенная обобщенная модель управления перегрузками может быть использована в сетях SIP с различной топологией и различными требованиями по приоритезации трафика. Модель состоит из нескольких основных компонентов, реализующих определенную функцию.

Одним из основных преимуществ от применения нового метода является устранение эффекта коллапса сервера, когда в случае перегрузки все ресурсы уходят на отбой вызовов и сервер не в состоянии обслуживать даже текущие вызовы. Такое поведение присуще существующему методу борьбы с перегрузками и может привести от перегрузки в одном узле к полной неработоспособности сети SIP. При использовании нового метода контролируемый сервер даже в случае перегрузки продолжает обслуживать максимально возможное для него количество вызовов.

Однако, в случае достижения сервером максимальной загрузки, неизбежны дополнительные задержки установления соединения. Для устранения данного недостатка можно использовать модифицированный метод УП, учитывающий самоподобные свойства сигнального трафика протокола SIP. Эти особенности позволяют строить кратковременный прогноз интенсивности на основе исторических данных. Модифицированный метод УП использует предложенный в главе 3 предсказатель MMSE. Результаты работы предсказателя MMSE используются для корректировки входных данных функции мониторинга нового метода УП. Таким образом, модифицированный метод дает 80 % выигрыш в уменьшении задержки

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной диссертационной работе было произведено исследование свойств трафика протокола Б1Р и разработан новый метод управления перегрузками в сети сигнализации БГР.

В результате систематизации существующих работ в области исследования трафик 1Р-коммуникаций было выявлено два основных подхода. Первый подход рассматривал весь трафик как поток вызовов на исследуемую систему. Было показано, что данный подход обладает рядом недостатков, которые приводят к некорректной оценке производительности системы. Второй подход основывается на том факте, что все сообщения передаются в виде пакетов. При использовании этого подхода трафик медиаданных и трафик сигнализации рассматриваются отдельно. При исследовании трафика медиаданных много раз выявлялись его самоподобные свойства. В дальнейшем эти свойства были использованы для оптимизации механизмов обеспечения С>о8 для этого типа трафика. Трафик сигнализации исследовался значительно реже и существующие на данный момент исследования обладают рядом недостатков, ограничивающих сферу применения предлагаемых решений.

К тому же было показано, что существующие методы управления перегрузками в сети Э1Р обладают рядом серьезных недостатков. Для устранения этих недостатков в данной работе было произведено следующее:

1. Был произведен сбор статистических данных трафика сигнального протокола Б1Р на действующей сети крупного оператора связи

2. Проведен анализ трафика, показавший наличие в нем всех основных свойств самоподобия.

3. Оценка параметра Херста, характеризующего степень самоподобия трафика, показала, что его значения находятся в пределах 0.6<Н <0.8.

4. Проведено компьютерное моделирование работы четырех различных методов прогнозирования.

5. На основе восьми критериев был выбран оптимальный метод, позволяющий делать кратковременный прогноз трафика SIP.

6. Разработан новый механизм управления перегрузками в сети сигнализации SIP, учитывающий кратковременный прогноз трафика.

7. Проведено компьютерное моделирование, показывающее преимущество разработанного механизма над существующим.

8. Показано, что разработанный механизм управления перегрузками не только позволяет устранить все основные недостатки существующего метода, но и позволяет сократить время установления соединения на 80% по сравнению с механизмом, не учитывающим кратковременный прогноз.

1. Leland, W.E. On the self-similar nature of ethernet taffic (extended version) / W.E.Leland, M.S.Taqqu, W.Willinger, D.V.Wilson // 1.EE/ACM Transactions of Networking - 1993. - Vol.2 №1. - P. 1-15.

2. Willinger, W. Self-similarity through high-variability: Statistical analysis of Ethernet LAN traffic at the source level / W. Willinger, M. S. Taqqu, R. Sherman, D. V. Wilson // IEEE/ACM Trans. Networking 1997. - Vol. 5, № 1. -P. 71-86.

3. Beran, J. Long-range dependence in variable-bit-rate video traffic / J. Beran, R. Sherman, M.S. Taqqu, W. Willinger // IEEE Trans. Comraun 1995. -Vol. 43, № 2. - P. 1566-1579.

4. Crovella, M. E. Self-similarity in world wide web traffic: Evidence and possible causes / M. E. Crovella, A. Bestavros// IEEE/ACM Trans. Networking -1997. Vol. 5, № 6. - P. 835-846.

5. Grossglauser, M. On the relevance of long-range dependence in network traffic / M. Grossglauser, J.-C. Bolot // IEEE/ACM Trans. Networking 1999. -Vol. 7, №5. -P. 629-640.

6. Ostring, S. A. M. The influence of long-range dependence on traffic prediction/ S. A. M. Ostring, H. Sirisena // IEEE ICC'01 2001. - Vol. 4. - P. 1000-1005.

7. Artificial Conversational Speech/ ITU-T Recommendation P.59. 1993.

8. Trang, D. D. Fractal Analysis and Modeling of VoIP Traffic // D. D. Trang, B. Sonkoly, S. Molnar// Telecommunications Network Strategy and Planning Symposium. 2004. - Issue №1. - P. 123-130.

9. Seger, J. Modelling approach for VoIP Traffic Aggregations to Transferring Tele-Traffic Trunks in an QoS enabled IP-Backbone Environment/ J. Seger// International Workshop on Inter-domain Performance and Simulation. -2007.-paper ID 02-01.

10. Casilari, E. Modelling of Voice Traffic Over IP Networks/ E. Casilari, H. Montes, F. Sandoval// IEICE Transactions on Information and Systems. -2007. - Iss. 12. - P. 2886-2896.

11. Jiang, W. Analysis of On-Off Patterns in VoIP and Their Effcct on Voice Traffic Aggregation/ W. Jiang, H. Schulzrinne// Ninth International Conference on Computer Communications and Networks. 2000. - P. 82-87.

12. Susanto, H. Examining Self-Similarity Network Traffic intervals Электронный документ./ H. Susanto, Byung-Guk Kim. Режим доступа: www.eecs.tufts.edu/~hsusan0a/ predictlnterval.pdf - 08.12.2008

13. Осин, А. В. Влияние самоподобности речевого трафика на качество обслуживания в телекоммуникационных сетях: автореф. дис. . канд. тех. наук: 05.12.13: защищена 10.11.05 / А. В. Осин; МГУС. Москва, 2005-20 с.

14. Guha, S. An Experimental Study of the Skype Peer-to-Peer VoIP System Электронный документ./ S. Guha, N. Daswani, R. Jain. Режим доступа: ww.guha.cc/saikat/pub/cucs05-skype-abstract.php - 08.12.2008.

15. Duffy, D.E. Statistical Analysis of CCSN/SS7 Traffic Data from Working CCS Subnetworks/ D. E. Duffy, A. A. Mcintosh, M. Rosenstein, W. Willinger// IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 1994. - Vol. 12, № 3. - P. 544-551.

16. Криштофович, А. Ю. Построение нагрузки сети ОКС №7/ А. Ю. Криштофович // Доклады 5-й международной конференции DSPA. — Москва, 2003.-с. 3-5.

17. Криштофович, А. Ю. Исследование и разработка моделей трафика сети общеканальной сигнализации ОКС №7: дис. . канд. техн. наук / А. Ю. Криштофович ПГАТИ, 2004. - 106с.

18. Сейфетдинов, Р. Р. Исследование и разработка методов анализа нагрузки сети ОКС №7 в сетях мобильной связи второго и третьего поколения: дис. . канд. техн. наук / Р. Р. Сейфетдинов ПГАТИ, 2006.

19. Росляков, А. В. Оценка сигнальной нагрузки на сеть ОКС №7 от интеллектуальных услуг на базе технологии CAMEL/ А. В. Росляков, А. В. Титов // Мобильные телекоммуникации. 2007. - № 6-7. - с. 42-51.

20. Гайдамака, Ю. В. Модель протокола SCTP и ее применение к анализу характеристик сигнального трафика в сетях сотовой подвижной связи / Ю. В. Гайдамака, Н. В. Першаков, А. В. Чукарин // Электросвязь. -2007.-N 8.

21. ITU-T Recommendation Q.7xx Series Specifications of Signaling System № 7 // ITU-T White Book. 1993.

22. Росляков, А. В. OKC №7: Архитектура протоколы применение / A. В. Росляков // М.: Эко-Трендз, 2008

23. Летников, А. И. Разработка методов оценки качества функционирования систем сигнализации на сетях с коммутацией каналов и пакетов: автореф. дис. . канд. тех. наук:05.12.13: защищена 01.11.2007 / А. И. Летников; МТУСИ. Москва, 2007. - 18с.

24. Jung-Shyr, W. The Performance Analysis of SIP-T Signaling System in Carrier Class VoIP Network/ W. Jung-Shyr, Peir-Yuan Wang // 17th International Conference on Advanced Information Networking and Applications AINA. -2003.-P. 39-44.

25. De Marco, G. A Technique to Analyse Session Initiation Protocol Traffic / G. De Marco, G. Iacovoni// 11th ICPD. 2005. - Vol.2. - P. 595 - 599.

26. He, Q. Analyzing the Characteristics of VoIP Traffic Электронный документ. / Q. He. Режим доступа: Iibrary2.usask.ca/theses/available/etd-07132007-120004/unrestricted/thesis.pdf - 08.12.2008

27. Летников, А. И. Разработка модели для анализа показателей качества функционирования сигнализации по протоколу SIP / А . И . Летников, В. А. Наумов// Электросвязь. 2007. - №7. - С. 44 - 47.

28. Neame, Т. Characterisation and modeling of Internet traffic streams Электронный документ. / Т. Neame. Режим доступа:www.ee.unimelb.edu.au/multimedia/research/ cubinTimNeameThesis.pdf 08.12.2008

29. Петров, В. В. Структура телетрафика и алгоритм обеспечения качества обслуживания при влиянии эффекта самоподобия: дис. . канд. техн. наук/ В. В. Петров МЭИ, 2004. - 199с.

30. Заборовский, В. С. Методы и средства исследования процессов в высокоскоростных компьютерных сетях: дис. . д-ра техн. наук/ В. С. Заборовский СПГТУ, 1999 г - 268с.

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

32. Шелухин, О. И. Фрактальные процессы в телекоммуникациях / О. И. Шелухин, А. М. Тенякшев, А. В. Осин М.: Радиотехника, 2003. - 480 с.

33. Городецкий, А. Я. Фрактальные процессы в компьютерных сетях / А. >1. Городецкий, В. С. Заборовский- СПб.: Информатика. Учебное пособие, 2000.

34. Duffy, D. Е. Analyzing telecommunications traffic data from working common channel signaling subnetworks / D. E. Duffy, A. A. Mcintosh, M. Rosenstein, W. Willinger // Interface Foundation of North America. 1993. -Vol. 25.-P. 156-165.

35. Bolotin, V. A. Modeling call holding time distributions for CCS network design and performance analysis/ V. A. Bolotin // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 1994. - Vol. 12, № 3. - P. 433-438.

36. Garret, M. Analysis, modeling and generation of self-similar VBR traffic / M. Garret, W. Willinger // ACM SIGCOMM. 1994. - P. 269-280.

37. Huang, C. Modeling and simulation of self-similar variable bit rate compressed video: a unified approach / C. Huang, M. Devetsikiotis, I. Lambadaris, A. Kaye//ACM SIGCOMM. 1995.-P. 114-125.

38. Beran, J. Long-range dependence in variable bit rate video traffic / J. Beran, R. Sherman, M. S. Taqqu and W. Willinger // IEEE Transactions on Communications. 1995. - Vol. 43. - P.1566-1579.

39. Ong, L. Framework Architecture for Signaling Transport / Ong, I. Rytina, M. Garcia, H. Schwarzbauer, L. Coene, H. Lin, I. Juhasz, M. Holdrege, С. Sharp // IETF RFC 2719. 1999.

40. Vemuri, A. Session Initiation Protocol for Telephones (SIP-T) / A. Vemuri, J. Peterson // IETF RFC 3372. 2002.

41. Bearer independent call control protocol / ITU-T Recommendation Q.1901. 2000.

42. Beran, J. Long-Range Dependence in Variable-Bit Rate Video Traffic / J. Beran, R. Sherman, M.S. Taqqu, W. Willinger //IEEE Transactions on Communications 1995. - Vol. 43, № 2/3/4.

43. Руководящий технический материал по расчету сети ОКС № 7 / Государственный комитет Российской Федерации по связи и информатизации. Москва. -1998 г.

44. Росляков, А. В. Анализ статистических параметров нагрузки звена ОКС №7 / А. В. Росляков, С. В. Канарейкин // Электросвязь. 2006. - №7.

45. Галкин, А. М. Анализ характеристик сетей NGN с учетом свойств самоподобия трафика / А. М. Галкин, О. А. Симонина, Г. Г. Яновский // Электросвязь. 2007. - №12.

46. Ohta, M. Overload Control in a SIP Signaling Network / M. Ohta// ICISP apos 2006. - P. 11-11.

47. Kang, H. J. SIP-based VoIP Traffic Behavior Profiling and Its Applications / H. J. Kang, Z.-L. Zhang, S. Ranjan, A. Nucci // MineNet 2007. -P. 39-44.

48. Иевлева, Т. В. Обнаружение и предотвращение перегрузок оборудования Softswitch при регистрации SIP-телефонов / Т. В. Иевлева, С. В. Журавлев // Электросвязь 2007. - №12.

49. Beran, J. Statistics for Long Memory Processes / Beran Jan // Chapman and Hall; New York, NY, 1994.

50. Samorodnitsky, G. Stable Non Gaussian Random Processes: Stochastic Model swith Infinite Variance Электронный документ. / G. Samorodnitsky , M. Taqqu. Режим доступа: http://math.bu.edu/people/murad/stable-expanded.html -08.12.2008

51. Park, К. SelfSimilar Network Traffic: An Overview Электронный документ./ К. Park, W. Willinger. Режим дocтyпa:www.cs.purdue.edu/nsl/intro-ss-chap.pdf - 08.12.2008

52. Popescu, A. Traffic Self-Similarit Электронный документ./ A. Popescu. Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=l0.1.1.37.1080 - 08.12.2008

53. Schroeder, M. Fractal, Chaos, Power Laws / Manfred Schroeder New York: W. H. Freeman, 1991.

54. Денисова, Т. Б. Модели трафика в прикладных задачах / Т. Б. Денисова // Электросвязь. — 2007. №6

55. Gilles, F. Modeling teletraffic arrivals by a Poisson cluster process / F. Gilles, B. Gonzalez-Arevalo, T. Mikosch, G. Samorodnitsky // Queueing Systems: Theory and Applications. 2006. - Vol. 2. - P.121-140.

56. Ghaderi, M. On the relevance of self-similarity in network traffic prediction / M. Ghaderi // School of Computer Science, University of Waterloo Technical Report. 2003. - ID CS-2003-28

57. Ramakrishnan, P. Self-similar traffic models / P. Ramakrishnan // University of Maryland Technical Report. 1999. - ID CSHCN T.R.99-5.

58. Jurgen F. Traffic prediction algorithm for speculative network processors / F. Jurgen, T. Wild // 17th Annual International Symposium on High Performance Computing Systems and Applications. 2003.

59. Xue, F. Traffic Modeling Based on FAR1MA Models Similarity Электронный документ./ F. Xue, J. Liu, Y. Shu, L. Zhang. Режим доступа: il.tju.edu.cn/publications/2001/Jc2001.pdf - 08.12.2008.

60. Зюльков, И. А. Самоподобные свойства трафика систем с повторными вызовами / И. А. Зюльков // Вестник ВГУ. — 2002. №1

61. Taqqu, М. Is network traffic self-similar or multifractal? / S. T. Murad, V. Tcverovsky, W. Willinger // Fractals 1997. - №5 - P.63 - 74.

62. Robert, S. New models for pseudo self-similar traffic / S. Robert, J.-Y. Lc Boudec // Performance Evaluation 1997. - Vol. 30. - P.57-68.

63. Khayari, R. The Pseudo Self-Similar Traffic Model: Application and Validation / R. El Abdouni Khayari, R. Sadre, B. Haverkort, A. Ost // DSN-PDS. -2002,-Vol. 56. — P.3-22.

64. Nogueira, A. Modelling Self-similar traffic through Markov Modulated Poisson Process over multiple time scales Электронный документ./ A. Nogueira, P. Salvador, R. Valadas, A. Pacheco. Режим доступа: www.av.it.pt/~rv/Papers/hsnmc03.pdf- 08.12.2008.

65. Veitch, D. A wavelet based joint estimator of the parameters of longrange dependence / D. Veitch, P. Arby // IEEE Transactions on Information Theory 45,- 1999.

66. Ramirez Pacheco, J.C. Performance Analysis of Time-domain Algorithms for Self-similar Traffic / J.C. Ramirez Pacheco, D. Torres Roman // 16th International conference о electronics, communications and computers. -2006.-P. 28-28.

67. CCITT Recommendation E.431 Service quality assessment for connection set-up and release delays // CCITT E-Series. 1992.

68. Rosenberg, J. SIP: Session Initiation Protocol / J. Rosenberg, H. Schulzrinne, G. Camarillo etal. //IETF RFC 3261.-2002.

69. Lin, Huai-An P. VoIP Signaling Performance Requirements and Expectations / Huai-An P. Lin, Taruni Seth, Albert Broscius, Christian Huitema // IETF Signalling Transport Internet Draft 1999.

70. Gujarati, D. Basic Econometrics / Damodar N. Gujarati // The McGraw-Hill.-2004.

71. Kist, A. A. QoS Framework for SIP Signalling / A. A. Kist, R. J. Harris // International Conference on Communications Systems and Applications (CSA 2004). Canada, 2004

72. Rosenberg, J. Requirements for Management of Overload in the Session Initiation Protocol / J. Rosenberg // IETF RFC 5390. 2008.

73. Hilt, V. Design Considerations for Session Initiation Protocol (SIP) Overload Control / V. Hilt, E. Noel, C. Shen, A. Abdelal // IETF SIPPING Working Group draft. 2009.

74. Hilt, V. Session Initiation Protocol (SIP) Overload Control / V. Hilt, H. Schulzrinne // IETF SIPPING Working Group draft. 2009.

75. Call processing performance for voice service in hybrid IP networks / ITU-T Recommendation Y.1530. 2007.

76. SIP-based call processing performance / ITU-T Recommendation Y. 1531. 2007.

77. One-way transmission time/ ITU-T Recommendation G.l 14. 2003.

78. Geneiatakis, D. Survey of Security Vulnerabilities in Session Initiation Protocol/ D. Geneiatakis, T. Dagiuklas, G. Kambourakis et al // IEEE Communication Surveys. 2006. - Vol.8 №3.

79. Ha, Do-Yoon Design and Implementation of SIP-aware DDoS Attack Detection System/ Do-Yoon Ha, Chang-Yong Lee, Hyun-Cheol Jeong// Advances in Information Sciences and Service Sciences. 2010. - Vol.2 №4.

80. Kostopoulos, G. Security Analysis of SIP Signalling during NASS-IMS bundled Authentication/ G. Kostopoulos, O. Koufopavlou// International Conference on Networking and Services. 2007. - p.35.

81. Heo, J. Statistical SIP traffic modeling and analysis system/ J. Heo; E.Y. Chen, T. Kusumoto, M. Itoh// International Symposium on Communications and Information Technologies. 2010. - p. 1223 - 1228.

82. Heo, J. A statistical analysis method for detecting Mass Call Spam in SIP-based VoIP service/ J. Heo; E.Y. Chen, T. Kusumoto, M. Itoh// 8th Asia-Pacific Symposium on Information and Telecommunication Technologies. 2010. -p. 1-6.

83. Schulzrinne, H. RTP: A Transport Protocol for Real-Time Applications/ H. Schulzrinne, S. Casner, R. Frederick, V. Jacobson// RFC 3550. 2003.

84. Postel, J. User Datagram Protocol/ J. Postal// RFC 768 1980.

85. Robert, S. New Models for Pseudo Self-similar traffic Электронный документ. / S. Robert, Jean-Yves Le Boudec Режим доступа: http://www.stephan-robert.ch/attachments/File/Mypapers/perfl.pdf - 21.04.2011

86. Cormen, Т. H. Introduction to Algorithms/ Т. H. Cormen, С. E. Leiserson, and R. L. Rivest// McGraw-Hill. 1994.

87. Кашин, M. M. Исследование свойств сигнального трафика протокола SIP/ М. М. Кашин, А. В. Росляков // T-Comm Телекоммуникации и Транспорт. - 2009. - №5. - С. 26-29.

88. Кашин, М. М. Методы борьбы с перегрузками в сети SIP / М. М. Кашин // Инфокоммуникационные технологии. №1, т. 9. - 2011. - С. 67-70.

89. Кашин, М. М. Метод борьбы с перегрузками в сети SIP на основе статистического анализа сигнального трафика / М. М. Кашин // Инфокоммуникационные технологии. №2, т. 10. - 2011 - С. 65-69.

90. Кашин, М. М. Исследование характера сигнального трафика IP-коммуникаций / М. М. Кашин, А. В. Росляков // Технологии и средства связи. -2009. №2.-С. 18-19.

91. Кашин, М. М. Обеспечение качества обслуживания в сетях NGN / М. М. Кашин, А. В. Росляков // VII Международная конференция «Актуальные проблемы современной науки». Самара, 2006. - С. 40-42.

92. Кашин, М. М. Анализ принципов построения и применения на сетях NGN гибких коммутаторов (softswitch) / М. М. Кашин, А. В. Росляков // XIII юбилейная Российск. научн. конф. проф.-препод, состава, научн. сотрудн. и аспир., ПГАТИ. Самара, 2006. - С. 46-47.

93. Кашин, М. М. Методика расчета поступающей нагрузки в сетях следующего поколения NGN / М. М. Кашин, А. В. Росляков // VII Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». -Самара, 2006. С. 157-159.

94. Кашин, М. М. Модель QoS для сетей IMS / Кашин М. М., А. В. Росляков // Труды 3-го Междунар. форума «Актуальные проблемы современной науки». Самара, 2007. - С. 39-40.

95. Кашин, М. М. Метод оценки параметров трафика сети NGN / Кашин М. М., А. В. Росляков // XIV Российск. научн. конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудн. и аспир. ПГАТИ. Самара, 2007. - С. 44.

96. Кашин, М. М. Статистический анализ сигнального трафика протокола SIP / Кашин М. М., А. В. Росляков // XV Российск. научн. конф. профессор.-препод. состава, научн. сотруд. и аспир. ПГАТИ. Самара, 2008. -С. 85-86.

97. Кашин, М. М. Задача исследования сигнального трафика в сетях IP-телефонии / М. М. Кашин // IX Междунар. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Самара, 2008. - С. 83-84.

98. Кашин, М. М. Статистический анализ сигнального трафика протокола SIP/ М. М. Кашин // Доклады 10-й Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA). Москва, 2008. - С. 235-238.

99. Кашин, М. М. Выбор метода прогнозирования сетевого трафика / М. М. Кашин, А. В. Росляков // Труды XVI Российск. научн. конф. профессор-препод, состава ПГУТИ. Самара, 2009. - С. 103-104.

100. Кашин, М. М. Выбор метода прогнозирования сетевого трафика протокола SIP / М. М. Кашин // X Междунар. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». Самара, 2009. — С. 103-104.

101. Кашин, М. М. Модифицированный метод управления перегрузками в сети SIP / М. М. Кашин, А. В. Росляков // XI Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций». -Уфа, 2010.-С. 124- 126.

102. Кашин, М. М. Методы борьбы с перегрузками в сети сигнализации SIP / М. М. Кашин, А. В. Росляков // Труды XVII Российской научн. конф. профессор.-препод. состава, научн. сотруд. и аспир. ПГУТИ. Самара, 2010. - С. 69-70.

103. Кашин, М. М. Модифицированный метод управления перегрузками в сети SIP / М. М. Кашин, А. В. Росляков // XVIII Российская научн. конф. профессор.-препод. состава, научн. сотруд. и аспир. ПГУТИ. -Самара, 2011. С. 75.

104. Internet protocol // IETF RFC 791. 1981.

105. Postel, J. User Datagram Protocol / J. Postel // IETF RFC 768. 1980.

106. Transmission Control Protocol // IETF RFC 793. 1981.

107. Schulzrinne, H. RTP: A Transport Protocol for Real-Time Applications / H. Schulzrinne, S. Casner, R. Frederick, V. Jacobson //IETF RFC 3550. 2003.

108. Andreasen, F. Media Gateway Control Protocol (MGCP) Version 1.0 / F. Andreasen, B. Foster// 1ETG RFC 2705. 2003.

109. Packet-based multimedia communications systems / ITU-T Recommendation H.323. 2009.

110. Gateway control protocol: Version 3/ ITU-T Recommendation H.248.2005.

111. Procedures for real-time Group 3 facsimile communication over IP networks / ITU-T Recommendation T.38. 2010.

112. ISDN user-network interface layer 3 specification for basic call control / ITU-T Recommendation Q.931. 1998.

113. Rosenberg, J. Session Initiation Protocol (SIP): Locating SIP Servers / J. Rosenberg, H. Schulzrinne / IETF RFC 3263. 2002.

114. Rosenberg, J. An Offer/Answer Model with the Session Description Protocol (SDP) / J. Rosenberg, H. Schulzrinne / IETF RFC 3264. 2002.

115. Roach, A. Session Initiation Protocol (SIP)-Specific Event Notification / A. B. Roach // IETF RFC 3265. 2002.

116. Jennings, C. Private Extensions to the Session Initiation Protocol (SIP) for Asserted Identity within Trusted Networks / C. Jennings, J. Peterson, M. Watson // IETF RFC 3325. 2002.

117. Willis, D. Session Initiation Protocol (SIP) Extension Header Field for Registering Non-Adjacent Contacts/ D. Willis, B. Hoeneisen // IETF RFC 3327. -2002.

118. Rosenberg, J. An Extension to the Session Initiation Protocol (SIP) for Symmetric Response Routing / J. Rosenberg, H. Schulzrinne // IETF RFC 3581. -2003.

119. Rosenberg, J. Indicating User Agent Capabilities in the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Rosenberg, H. Schulzrinne // IETF RFC 3840. 2004.

120. Sparks, R. Actions Addressing Identified Issues with the Session Initiation Protocol's (SIP) Non-INVITE Transaction / R. Sparks // IETF RFC 4320. 2006.

121. Peterson, J. Enhancements for Authenticated Identity Management in the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Peterson, C. Jennings // IETF RFC 4474. -2006.

122. Rosenberg, J. Obtaining and Using Globally Routable User Agent URIs (GRUUs) in the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Rosenberg // IETF RFC 5627.-2009.

123. Jennings, C. Managing Client-Initiated Connections in the Session Initiation Protocol (SIP) / C. Jennings, R. Mahy, F. Audet // IETF RFC 5626. -2009.

124. Handley, M. SDP: Session Description Protocol / M. Handley, V. Jacobson, C. Perkins // IETF RFC 4566. 2006.

125. Andreasen, F. Session Description Protocol (SDP) Capability Negotiation / F. Andreasen // IETF RFC 5939. 2010.

126. Huitema, C. Real Time Control Protocol (RTCP) attribute in Session Description Protocol (SDP) / C. Huitema // IETF RFC 3605. 2003.

127. Elwell, J. Connected Identity in the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Elwell // IETF RFC 4916. 2007.

128. Rosenberg, J. The Session Initiation Protocol (SIP) UPDATE Method / J. Rosenberg // IETF RFC 3311. 2002.

129. Audet, F. The Use of the SIPS URI Scheme in the Session Initiation Protocol (SIP) / F. Audet // IETF RFC 5630. 2009.

130. Johnston, A. Session Initiation Protocol (SIP) Basic Call Flow Examples / A. Johnston, S. Donovan, R. Sparks, C. Cunningham, // IETF RFC 3665.-2003.

131. Sinnreich, H. Simple SIP Usage Scenario for Applications in the Endpoints / H. Sinnreich, A. Johnston, E. Shim, K. Singh // IETF RFC 5638. -2009.

132. Petrack, S. The PINT Service Protocol: Extensions to SIP and SDP for IP Access to Telephone Call Services / S. Petrack, L. Conroy // IETF RFC 2848. -2000.

133. Gurbani, V. The SPIRITS (Services in PSTN requesting Internet Services) Protocol / V. Gurbani, A. Brusilovsky, I. Faynberg et al. // IETF RFC 3910. 2004.

134. Vemuri, A. Session Initiation Protocol for Telephones (SIP-T): Context and Architectures / A. Vemuri, J. Peterson // IETF RFC 3372. 2003.

135. Camarillo, G. Integrated Services Digital Network (ISDN) User Part (ISUP) to Session Initiation Protocol (SIP) Mapping / G. Camarillo, A. B. Roach, J. Peterson, L. Ong // IETF RFC 3398. 2002.

136. Elwell, J. Interworking between the Session Initiation Protocol (SIP) and QSIG / J. Elwell, F. Derks, P. Mourot, O. Rousseau // IETF RFC 4497. -2006.

137. Camarillo, G. Mapping of Integrated Services Digital Network (ISDN) User Part (ISUP) Overlap Signalling to the Session Initiation Protocol (SIP) / G. Camarillo, A. B. Roach, J. Peterson, L. Ong // IETF RFC 3578. 2003.

138. Camarillo, G. Early Media and Ringing Tone Generation in the Session Initiation Protocol (SIP) / G. Camarillo, H. Schulzrinne // IETF RFC 3960. 2004.

139. Camarillo, G. The Early Session Disposition Type for the Session Initiation Protocol (SIP) / G. Camarillo // IETF RFC 3959. 2004.

140. Zimmerer, E. MIME media types for ISUP and QSIG Objects / E. Zimmerer, J. Peterson et. al. // IETF RFC 3204. 2001.

141. Johnston, A. Session Initiation Protocol (SIP) Public Switched Telephone Network (PSTN) Call Flows / A. Johnston, S. Donovan, et. al. // IETF RFC 3666.-2003.

142. Rosenberg, J. Reliability of Provisional Responses in the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Rosenberg, H. Schulzrinne // IETF RFC 3262. 2002.

143. Peterson, J. A Privacy Mechanism for the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Peterson // IETF RFC 3323. 2002.

144. Donovan, S. The SIP INFO Method / S. Donovan // IETF RFC 2976.2000.

145. Schulzrinne, H. The Reason Header Field for the Session Initiation Protocol (SIP) / H. Schulzrinne, D. Oran, G. Camarillo // IETF RFC 3326. 2002.

146. Camarillo, G. Grouping of Media Lines in the Session Description Protocol (SDP) / G. Camarillo, J. Holler, H. Schulzrinne // IETF RFC 3388. -2002.

147. Sparks, R. Internet Media Type message/sipfrag / R. Sparks // IETF RFC 3420. 2002.

148. Willis, D. Session Initiation Protocol (SIP) Extension Header Field for Service Route Discovery During Registration / D. Willis, B. Hoeneisen // IETF RFC 3608.-2003.

149. Rosenberg, J. Caller Preferences for the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Rosenberg, H. Schulzrinne, P. Kyzivat // IETF RFC 3841. 2004.

150. Donovan, S. Session Timers in the Session Initiation Protocol (SIP) / S. Donovan, J. Rosenberg // IETF RFC 4028. 2005.

151. Rosenberg, J. The Stream Control Transmission Protocol (SCTP) as a Transport for the Session Initiation Protocol (SIP) / J. Rosenberg, H. Schulzrinne, G. Camarillo // IETF RFC 4168. 2005.

152. Карташевский, И. В. Исследование и разработка методов анализа непуассоновских моделей трафика мультисервисных сетей: автореф. дис. . канд. тех. наук:05.12.13: защищена 24.12.2010 / И. В. Карташевский; ПГУТИ. -Самара, 2010,- 16.1. И РОСТЕЛЕКОМ

153. Директор Тульского филиала ОАО1. А/.уі,- /1. Жук Н.Е.1. На N8го»2011г.7: j

154. АКТ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ результатов диссертационной работы Кашина М.М.

155. Технический директор Тульского филиала ОАО «Ростелеком»

156. РОСТЕЛЕКОМ ¡ иЖНГр€9теЛШКОМ