<< Пред. стр. 5 (из 13) След. >>
Список литературы по разделу
Выбранная модель с достаточной степенью точности может быть описана формулой Хинчина - Поллачека [1]:
,
где - вероятность очереди равной заявок на обслуживание;
- коэффициент использования АРМ;
- среднеквадратическое отклонение времени обслуживания клиента;
- среднее время облуживания клиента.
Следствием из приведенной формулы является выражение, которое позволяет оценить изменение размеров очереди при сокращении нагрузки на АРМ:
,
где - сокращение размеров очереди;
- сокращение нагрузки на АРМ.
Проведенные расчеты показывают, что с увеличением коэффициента использования АРМ сокращение размеров очереди, при уменьшении нагрузки, становится более значительным, что может быть достигнуто повышением уровня автоматизации программного обеспечения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Мартин Дж. Системный анализ передачи данных. - М: Мир - 1975.
УДК 621.317
Л.Н. Сутягина, К.А.Сутягин
Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики
КАЧЕСТВО ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТОВ ОПЕРАТОРАМИ СВЯЗИ В СИСТЕМЕ С ОЧЕРЕДЯМИ
Наметившаяся в последнее время тенденция превосходства операторов мобильной связи над операторами стационарной обеспечена, в том числе и лучшей организацией работы с клиентами. Установленные показатели качества работы ГТС более мало пригодны для оценки качества обслуживания клиентов, которое с применением методов квалиметрии может быть определено как моментная потребность в услуге, формулируемое следующим образом [1]:
*Neit, (1)
где *Ne - потребность индивидуума (клиента), группы индивидуумов или общества,
i -характер потребности (запрашиваемая услуга),
t - момент времени, когда возникла потребность в данной услуге.
Фактически в отрасли связи оказание услуги состоит из четырех этапов, каждому из которых инцидентна определенная моментная потребность клиента:
- оформление права доступа к услуге;
- предоставление услуги по требованию клиента (абонента);
- поддержание оплаченной услуги в работоспособном состоянии;
- возможность оперативной оплаты счетов за полученные услуги.
На каждом из этапов существует разница во времени между моментом возникновения потребности и моментом ее реализации.
Ts= (ta-t0), (2)
где Ts - разница во времени между моментом возникновения потребности в услуге и моментом ее реализации;
t0 - момент подачи заявки на услугу;
ta - момент реализации (активации) услуги.
Следовательно, с позиций группы (общества) клиентов выражение (2) примет вид:
Ts=(ta-t0)/N (3)
где N - количество моментных требований.
В целом качество обслуживания будет определяться математическим ожиданием времени пребывания в очереди.
ЛИТЕРАТУРА
1. Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров. - М: Экономика. - 1982
УДК 681.783.322.001.57
В.Х. Багманов И.К. Мешков А.Х. Султанов
Уфимский государственный авиационный технический университет
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МАСШТАБНО-ИНВАРИАНТНОЙ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ СПУТНИКОВЫХ СИСТЕМ НАБЛЮДЕНИЯ
Характерной особенностью спутниковых изображений является их нерегулярность проявляющаяся в сильных, сравнимых по уровню со средним значением флуктуациях яркости, а также в чередовании областей с низкими и высокими значениями яркости - перемежаемости.
В ряде исследований было установлено, что космические изображения, как и многие объекты, генетическое происхождение которых обусловлено разномасштабными процессами, имеют случайную фрактальную структуру. Самоподобие случайных структур связано со статистической однородностью их строения на различных пространственных масштабах.
Наиболее адекватной в математическом смысле концепцией, описывающей свойства масштабно-самоподобных структур, является концепция случайных фрактальных множеств, основные принципы которой были разработаны Мандельбротом.
Строгого и полного определения фракталов в настоящее время не существует. По одному из определений Мандельброта, фракталом называется структура (множество), состоящее из частей, которые в каком-то смысле подобны целому. Рассмотрим для определенности в качестве структурного объекта (множества) совокупность яркостей, образующих строку (развертку) спутникового изображения при сканировании земной поверхности системой космического наблюдения. Как видно из рис.1, множество яркостей в совокупности образует весьма нерегулярную кривую, ассоциируемую со случайным процессом. Развертка строки изображения на рис.1 соответствует пространственному разрешению системы наблюдения 160 м, то есть дискретной выборке яркостей с интервалом 160 м, и получена с помощью сканера МСУ-СК спутниковой системы "Ресурс".
Развертка изображения, в данном случае строка, представляет собой структурный объект, который в математическом смысле можно трактовать как некоторое множество, обладающие свойством масштабного самоподобия.
Подобно тому, как гладкие кривые или поверхности используются для аппроксимации различных природных объектов, в качестве наиболее адекватного приближения при описании структур или объектов, обладающих свойствами самоподобия, используются фракталы.
Целью данной работы является систематический анализ фрактального, масштабно-инвариантного поведения спутниковых изображений антропогенных и природных ландшафтов, полученных с помощью сенсоров различного пространственного разрешения из масштабного ряда R~10,100,1000 (м). В качестве методологического подхода используется подход на основе исследования логарифмических асимптотик двумерных Фурье-спектров.
уровень сигнала
, м
Рис.1 Развертка спутникового изображения.
Данные сканера МСУ-СК(R=160 м).
а) б) в)
Рис.2 Результаты обработки данных сенсора AVHRR(R=1100 м).
На рис.2 представлены спутниковое изображение (а), двумерный Фурье-спектор (б) и зависимость усредненного одномерного спектра
от логарифма пространственной частоты k (в).
Вычислительные эксперименты показали, что усредненные спектры спутниковых изображений имеют линейные логарифмические асимптотики
ln~(2H+1)lnk,
где H- показатель самоподобия Херста, являющийся основной характеристикой фрактальной структуры.
Исследования поддержаны грантом INTAS № 04-77-7198.
УДК 621.391
А.М. Комиссаров
Уфимский Государственный Авиационный Технический Университет
ПОДХОД К РАСЧЕТУ РАЗМЕРА КАДРА В ПАКЕТНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ЗАДЕРЖКИ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ
ВВЕДЕНИЕ
При прохождении пакетов по различным сетям возникает необходимость их разбивать на фрагменты меньшего размера, этот процесс называется сегментацией. Предлагается использовать сегментацию для оптимизации прохождения пакетов через сеть. Пакет по приходу в маршрутизатор полностью обрабатывается затем передается дальше, таким образом определенный объем информации разбитый на более мелкие пакеты должен пройти по цепочки маршрутизаторов быстрее, чем разбитый на на меньшее число крупных пакетов. Однако каждый пакет передаются с дополнительной служебной информацией (адреса отправителя и получателя, проверочные разряды и т.д.), т.е. количество передаваемой по сети информации увеличивается и задержка возрастает. В статье предлагается метод расчета оптимального размера пакета с учетом: объема передаваемой информации, количества маршрутизаторов по пути передачи, объема служебной информации в пакете. Это позволит сократить задержки при передачи информации.
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1.1 Пусть требуется переслать массив информации объемом M бит с наименьшим временем задержки Тз, по пути пролегающему через цепочку маршрутизаторов R1-Rk (k=2,3,..), связь между которыми осуществляется по одинаковым каналам с пропускной способностью C бит/с. Маршрутизатор при получении пакета, полностью буферизирует его, обрабатывает и затем пересылает дальше, т.е. действует как накопительное перевалочное устройство. Предполагаем, что маршрутизатор действует мгновенно (задержки обработки пакета нет), но учитываем поэтапный характер передачи и те интервалы времени, когда пакеты следуют от одного маршрутизатора к другому. Служебная информация составляет b бит и протоколов обмена информацией в сети. Задержка передачи файла, разбитого на n пакетов длинной l (M=n?l), по цепочки из k маршрутизаторов определяется по формуле [1]
Tз=[(l+b) ?(n+k-2)]/ C (1)
M=n?l (2)
Необходимо минимизировать значение Тз изменяя длину пакетов, найти оптимальную длину пакета.
1.2 Массив информации М требуется пересылается по двум путям с наименьшим временем задержки Тз, в каждом из которых имеется цепочка маршрутизаторв. Условия передачи пакетов по каждому пути и расчет времени задержки для каждого пути Тз1 и Тз2 выполняется как в п. 1.1, пропускные способности каналов связи С везде одинаковые. Общее время задержки будет соответствовать наибольшей задержки для каждого пути.
Тз=max{Тз1, Тз2}. (3)
2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ
2.1 В уравнении (1) l заменяем на M/n и находим оптимальное
значение n
Tз=[(M/n+b)?(n+k-2)]/C=[M+b(k-2)+bn+M(k-2)/n]/C=
= (4)
Для того, чтобы минимизировать Тз по переменной n нужно минимизировать множитель в квадратных скобках во втором слагаемом, дифференцируем его по n и приравниваем 0.
; (5)
Оптимальная длинна пакета из (1) и (2)
(6)
2.2 Для минимизации Тз по (3)необходимо, чтобы Тз1=Тз2 . Весь объем информации М нужно оптимально поделить между путями М=М1+М2. Исходя из условий (1),(2)
(l1+b) ?(n1+k1-2)]/ C=(l2+b) ?(n2+k2-2)]/ C (7)
М=М1+ М2 = n1?l1+ n2?l2 (8)
где k1 и k2 число маршрутизаторов в первом и во втором пути. Используя формулы (5),(6) и (8) делаем замену в формуле (7) и получаем выражение
(9)
Уравнение (9) решается относительно М1 , затем по формулам (5),(6) и (8) находятся переменные M2, n1, n2 , l1, l2. Уравнение (9) аналитеческого решения не имеет, его решают используя численные методы [3].
В статье рассмотрена задача передачи объема информации по двум путям, в дальнейшем предлагается рассмотреть задачу передачи файла, если путей более двух.
ПРИМЕР
Пусть имеется цепочка маршрутизаторов R1_-R2- R3- R4 , пропускные способности соединительных каналов связи С=100 кбит/с, требуется переслать массив информации М=4 Мбит, размер служебной информации b=400 бит. По формуле (6) получаем оптимальный размер пакета
l==28284 бит
При этом n=141 пакет, ТЗ=41,01 с. На рис. 1 представлен график зависимости Тз от длинны пакета l.
Рассмотрим пример для второй задачи рис.2. Массив информация объемом М=4 Мбита передается из R1 в R3 по двум путям R1 -R2 -R3 и R1 -R4 -R5 -R3, пропускные способности соединительных линий связи С=100 кбит/с, размер служебной информации b=400 бит. Подставляем известные значения в (9) и получаем уравнение
Решая его методом Ньютона получаем М1=2011737 бит, отсюда М2=1988263 бит, по (5) n1=71 пакет, l1=28334 бит, n2= 100 пакетов, l2=19882 бит, время задержки составит Тз=20,69 с. (Tз1=20,68 с, Тз2=20,69 с, ). Если по двум путям отправить одинаковые объемы информации М1=М2=2?106 бит то получим Тз1=20,65 с (l1=28284, n1=71), Тз2=20,91 с (l2=20000, n2=100).
Рис.1 График зависимости времени
задержки от длинны пакета
для задания в примере
Список литературы
1. Стивенс У.Р. Протоколы TCP/IP: Практическое руководство .-СПб.: БХВ- Петербург; 2003.-672 с
2. Столлингс В. Современные компьютерные сети., СПб: Питер, 2003. -783 с.
3. Турчак Л. И. Основы численных методов: Учеб. пособие .- М.: Наука, 1987.- 320 с.
УДК 621.39
А.А. Габдрахманов
Уфимский государственный авиационный технический университет
ЗАДАЧИ, ВОЗНИКАЮЩИЕ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ДИСПЕТЧЕРСКОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ТРАНСПОРТОМ
Используемая в настоящее время система диспетчерского контроля маршрутного транспорта в городах РФ, основанная на индуктивной связи, сильно устарела и нуждается в полной замене, предлагаемые же зарубежные аналоги основаны на использовании спутниковой системы позиционирования GPS, требующей больших капиталовложений при реализации в масштабах города, в связи с чем перед авторами была поставлена четко сформулированная задача: создание функционирующей системы, способной осуществлять надежный контроль транспортной сети города, отличающейся от зарубежных аналогов низкой стоимостью и минимальной ежемесячной платы услуг сотовых операторов GSM.
Система функционирует следующим образом: устройство установленное на транспортное средство, при попадании в зону действия автоматизированного контрольного пункта, передает необходимую информацию, далее с устройства автоматизированного контрольного пункта, информация, посредством услуги GPRS, оператора сотовой связи GSM, поступает на коммутатор, откуда посредством оптоволоконной линии связи передается на центральный диспетчерский пункт, где происходит её обработка и хранение. Двусторонняя связь предусматривает передачу информации и в обратном направлении.
Функциональные возможности:
- передача уникального кода с устройства, устанавливаемого на транспортное средство на центральный диспетчерский пункт;
- возможность передачи аварийных сигналов (захват транспортного средства террористами, вызов медицинской, технической службы, милиции, МЧС);
- двусторонняя речевая связь водителя транспортного средства с операторами центрального диспетчерского пункта;
- возможность получения водителем текстового сообщения с центрального диспетчерского пункта;
- речевой автоинформатор устанавливаемый на транспортное средство позволит в автоматическом режиме сообщать данный и следующий остановочные пункты;
- устанавливаемое электронное табло на остановочном пункте позволит информировать пассажиров о времени прибытия транспортного средства на остановочный пункт.
Для обеспечения надежной связи нескольких устройств транспортных средств с устройством устанавливаемом на остановочном пункте, была выбрана беспроводная технология передачи данных Bluetooth. В Bluetooth- технологии сфокусированы лучшие на сегодняшний день достижения современной микроэлектроники, как в области аппаратуры, так и в программном обеспечении. Bluetooth- физически представляют собой микросхемы, обеспечивающие связь в диапазоне 2,4 ГГц, мощностью до 100 мВт, радиусом действия до 100 м и скоростью передачи данных до 723,3 Кбит/с в ассиметричном режиме, причем ведомые устройства, устанавливаемые на устройств транспортных средств, находятся в режиме ожидания команды запрос- ответ, что позволит исключить влияние шумовых помех в случае реализации проекта в масштабах города.
В качестве промежуточного звена обеспечивающего передачу информации с устройств транспортных средств на центральный диспетчерский пункт и в обратном направлении могут использоваться радио-модули сотовой связи GSM работающих в режиме передачи данных GPRS с максимальной скоростью передачи данных до 115,2 Кбайт/с, далее с коммутатора оператора сотовой связи поток с множества устройств устанавливаемых на остановочных пунктах посредством оптоволоконной линии связи концентрируется в центральном диспетчерском пункте.
Поставленные цели возможны к реализации только после грамотного расчета всех передаваемых объемов информации на всех ступенях системы, сравнения их с параметрами используемого оборудования, вероятности блокировок в зависимости от времени.
Таким образом, необходимо решить следующие задачи:
1) определить объемы формируемой информации передаваемой с устройства устанавливаемом на транспортном средстве на центральный диспетчерский пункт и в обратном направлении;
2) оценить загруженность системы в зависимости от времени, дней и месяцев года;
3) сопоставить максимально и минимально возможные объемы передаваемой информации в зависимости от загруженности сети оператора сотовой связи.
Рассчитав загруженность системы в различные промежутки времени мы сможем узнать вероятности блокировок, количественный процент принятой и утерянной информации, время задержки, и исходя из полученных данных смоделируем процесс оптимального функционирования системы.
УДК 621.391
Р.Р. Султанов
Уфимский государственный авиационный технический университет
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК БЕСПРОВОДНОЙ ПАКЕТНОЙ СЕТИ
При разработке и модернизации систем связи необходимо проводить аналитическую и математическую оценку их характеристик и параметров, прогнозировать возможные новые функции системы в соответствии с потребностями рынка. В г.Уфе успешно внедряется новая система - Автоматизированная диспетчерская система контроля за маршрутным автотранспортом (АДСК "Урал-Транспорт"). Поэтому возникла необходимость в разработке математической модели оценки её характеристик.
Система АДСК "Урал-Транспорт" предназначена для контроля и управления движением транспортных средств (ТС) пассажирского назначения, а также для транспортных средств различных муниципальных и ведомственных служб. Данная система осуществляет оперативный контроль за движением транспортных средств и тем самым, позволяет оптимизировать и более рационально распределить транспортные ресурсы по маршруту движения, повысить безопасность и улучшить качество обслуживания пассажиров, сократить эксплуатационные затраты на содержание диспетчерских служб.
Система состоит из следующих подсистем:
1) устройство идентификации ТС (УТС) - устанавливается на ТС и осуществляет передачу идентификационного кода ТС и другую информацию (служебную, сигнал аварии и т.д.);
2) автоматизированная контрольная точка (АКТ) - устанавливается на остановочных пунктах (ОП) по маршруту следования ТС. Она является точкой доступа и регистрации ТС, и предназначена для обмена идентифицирующей и другой технологической информации с УТС и передачи информации далее по транспортной сети на центральный диспетчерский пункт;
3) центральный диспетчерский пункт (ЦДП) - предназначен для сбора информации, поступающей через АКТ и транспортную сеть от ТС.
Взаимодействие между УТС и АКТ происходит при помощи технологии беспроводной связи Bluetooth. Данная технология позволяет осуществлять обмен информацией с радиусом до 100 м.
В качестве транспортной сети может использоваться любая технология передачи (мобильные сети, Radio-Ethernet, оптические сети и т.д.). В связи с существующей инфраструктурой операторов сотовых сетей и с текущим объемом передаваемой информации была выбрана транспортная сеть сотового оператора GSM по GPRS-каналу.
Ширина канала для Bluetooth устройств составляет 723.2 кб/с в асинхронном режимы (впрочем, даже в этом режиме остаётся до 57.6 кб/с для одновременной передачи в обратном направлении), или 433.9 кб/с в полностью синхронном режиме. Если не передаются данные, то через Bluetooth соединение можно передавать до 3 аудиоканалов. Каждый из аудиоканалов поддерживает по 64 кб/с синхронному аудиоканалу в каждом направлении. Но в данной системе скорость передачи информации по каналу Bluetooth составляет 115,2 Кбит/с.
GPRS - это пакетная система передачи данных, функционирующая аналогично с сетью Интернет. Весь поток данных отправителя разбивается на отдельные пакеты и затем доставляется получателю, где пакеты собираются воедино, и совсем необязательно, что все пакеты пойдут одним маршрутом.
Кроме того, пакеты данных передаются одновременно по многим каналам в паузах между передачей речи. Именно в одновременном использовании нескольких каналов и заключается выигрыш в скорости, которая теоретически может достигать 171.2 кбит/с. Важно отметить, что голосовой трафик оператора сотовой связи имеет безусловный приоритет перед данными, так что скорость передачи информации определяется не только возможностями сетевого и абонентского оборудования, но и загрузкой сети.
Для приближенной оценки параметров системы используется методология теории систем массового обслуживания. Общая структура системы представлена на рисунке 1.
Рис.1.
Для более точной оценки необходимо учитывать используемые телекоммуникационные технологии. При разработке математической модели возникает несколько задач:
1) определение типа передаваемой нагрузки исходя из характера исходящей информации и интенсивности движения ТС;
2) модель установления соединения и передачи информации по технологии Bluetooth;
3) модель обслуживания по транспортной сети (в нашем случае по GPRS-каналу).
Здесь мы будем рассматривать модель системы массового обслуживания (СМО) по GPRS-каналу.
Рассмотрим исходные предположения для модели (рис.2):
- нагрузка поступающая на базовую станцию сотового оператора GSM делится на речевую нагрузку (от мобильных станций) и пакетную нагрузку (GPRS).
- поступающие нагрузки считается пуассоновскими с интенсивностями соответственно ?1 и ?2;
- время обслуживания с экспоненциальным распределением со средними значениями 1/?1 и 1/?2;
- речевая нагрузка может блокироваться при отсутствии канальных интервалов и имеет абсолютный приоритет перед пакетной нагрузкой. Для её обслуживания выделено N1 каналов из N;
- пакетная нагрузка может ставиться в очередь, и для её обслуживания используется оставшаяся часть каналов (N2=N-N1 канала). При этом канальные интервалы, которые не используются речевой нагрузкой, могут быть использованы для пакетной нагрузки.
Рис.2
В приведенной модели стратегия управления называется схемой с подвижной границей. Показатели качества для речевой нагрузки не зависят от характера пакетной нагрузки. Но при обслуживании пакетной нагрузки существует область перегрузки, возникающая при увеличении речевой нагрузки.
Максимальное использование схемы с подвижной границей в предположении бесконечной очереди имеет вид:
?2 < N - Е(i) = N - ?1(1 - Pв)= N2 + [N1 - (1 - Pв)], (1)
где Рв - вероятность блокировки речевой нагрузки; Е(i) - среднее число речевых соединений; ?1 - коэффициент использования для речевой нагрузки; ?2 - коэффициент использования для пакетной нагрузки.
Тогда ? - общий коэффициент использования системы (рис.1) будет определяться:
? = ?2 + ?1(1 - Pв) < N,
где ?1(1 - Pв) - коэффициент использования для речевой нагрузки.
Условие стабильности очереди пакетов (1) показывает, что производительность системы по обработке данных может превышать выделенную пропускную способность для заданных N2 канальных интервалов. Однако в области перегрузки ?2 > N2 или ?2 > ?2N2 появляются чрезмерные очереди, поэтому в схеме с подвижной границей должна предусматриваться техника контроля перегрузки.
Здесь рассматривается вариант с резервированием - как более общий случай систем с интегрированной передачей информации, речь и пакеты.
В случае отсутствия резервирования N2 канальных интервалов схема управления системы обслуживания будет называться - стратегия интеграции с абсолютным приоритетом. Тогда задержка пакетов будет определяться соотношением ? = ?1 / ?2 >> 1, чем больше показатель ?, тем больше становится задержка пакетов.
Анализ данных СМО происходит с помощью составления диаграммы состояний и решения системы уравнений равновесия, но при рассмотрении реальных систем с большим числом канальных интервалов усложняется анализ, и возникают численные проблемы. Поэтому применяют приближенные методы. Они делятся на два метода: один для области без перегрузок ?2 < N2, а другой - для области с перегрузкой ?2 > N2.
В области без перегрузок приближенное выражение для среднего времени ожидания пакетов имеет вид:
где ? = N - ?, p(i) - формула Эрланга, E2,N-i(?2) - формула C Эрланга
Среднее время ожидания будет определяться выражением:
Данный метод позволить нам рассчитать следующие параметры: вероятность блокировки речевой нагрузки, среднее число каналов занятых каждым видом нагрузки, время ожидания пакетов в очереди.
Рассмотрим второй приближенный метод - для области перегрузок. Применяемый метод основан на гидродинамическом подходе (ГДП). Он позволяет рассмотреть очень большое скопление пакетов в периоды повышения интенсивности речевой нагрузки. Основная идея ГДП состоит в моделировании пакетной нагрузки как детерминированной. Тогда рапределение длины очереди может рассматриваться как непрерывный процесс с поступающим потоком ?2 и уходящим потоком ( N - i ) ?2. Тогда чистая интенсивность роста очереди пакетов при i речевых соединениях в СМО равна
.
При ГДП средняя нормированная задержка найдется в виде:
Таким образом, рассмотренные модели позволяют нам рассчитать характеристики СМО для различных случаев, и оценить показатели транспортной сети по GPRS-каналу, необходимые модернизации оборудования для предотвращения перегрузок. Изменяя тип передаваемой нагрузки, можно провести расчет показателей качества обслуживания этой нагрузки и прогнозировать изменения в системе АДСК "Урал-Транспорт".
УДК 681.332.5
Sh.K Formanov, A.N. Startsev, O.Sh. Sharipov, J.B. Azimov
Institute of mathematics of Uzbekiston Academy of sciences
ANOMALOUS SIGNAL DETECTION AND ESTIMATION ON THE STOCHASTIC NOISE BACKGROUND
The problem of the minimax recovery of a nonparametric two-dimensional signal blurred by some khown function (it corresponds to atmosphere aberration and optical system aberration) and observed with additive noise is considered. The unknown function of two variables is assumed to belong to a hyperrectangle of Under some conditions, we find the exact asymptotic behavior of the quadratic minimax risk. We propose linear minimax estimator and show that its maximal risk attains asymptotically the minimax risk. In the case of non-gaussian noise we propose other estimator that however is not asymptotically optimal.
Let the unknown true signal lie in a subset of and value represent the signal which would have been recorded at in a blur free, noiseless situation. Systematic blurring of the true signal is modelled by the spread function The signal is now blurred over all positions with relative strength :
Random blurring is just additive noise, so that we observe
where are independent random variables with zero mean and variance
Now, let denote the Fourier coefficients of the signal with respect to the trigonometrical basis. The unknown signal is assumed to be peroidic with period 1 with respect to each variable and belong to the nonparametric class
The function is assumed to be known, periodic with period 1. We are interested in the asymptotic behaviour of the minimax risk
where inf is taken over all estimations and sup is taken over all signals from the class H and denotes the usual -norm.
We call an estimator asymptotically minimax if
In this investigation we establish in gaussian case the exact asymptotic behavior of the minimax risk for class H safisfying some regularity conditions and propose a minimax estimator, i.e. its maximal risk is asymtotically equivalent to the minimax risk.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СЕТИ
УДК 621.39:654.071
Д.Ф. Абдуллин, А.И. Гулин
Уфимский государственный авиационный технический университет
ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ СВЯЗИ СОВРЕМЕННОГО ОПЕРАТОРА
В современных телекоммуникационных сетях большинства компаний-операторов используется множество технологий - ATM, IP, frame relay, X.25, SDH, PDH, Ethernet. Кроме того, все активнее начинают применяться технологии MPLS, xDSL и DWDM. Широкое распространение получили также технологии конвергенции для передачи через существующие магистрали голосовой и мультимедийной информации в реальном режиме времени.
Одновременное применение в составе телекоммуникационной инфраструктуры разнородного оборудования, а также желание пользователей одних сетей взаимодействовать с пользователями других вызывают потребность в организации совместной работы этих сетей и порождают нетривиальную задачу по созданию эффективного механизма управления обширным и весьма разнообразным парком устройств. В свое время Международный союз электросвязи (ITU) выдвинул идею технологии TMN, которая определяет общие принципы планирования, функционирования и технического обслуживания системы управления (СУ) электросвязью.
Рассмотрим пример, который иллюстрирует назначение и взаимосвязь основных элементов и интерфейсов архитектуры TMN. Пусть в составной сети сосуществуют пять технологий:
- магистральная первичная сеть на базе SDH;
- сеть, состоящая из цифрового оборудования PDH;
- аналоговая сеть на основе FDM;
- сеть передачи данных TCP/IP, работающая поверх цифровых и аналоговых каналов первых трех сетей;
- УАТС, находящиеся в разных точках сети и связанные между собой по каналам, предоставляемым первыми тремя сетями.
Современное оборудование SDH оснащено встроенными агентами TMN, поддерживающими интерфейс Q и управляется TMN-менеджером. Оборудование сетей PDH администрируется своим TMN-менеджером, система поддерживает управление по TMN старой версии. FDM-аппаратура, установленная гораздо раньше остального оборудования, управляется "вручную" по показаниям приборов и сигналам сигнализации. Маршрутизаторы сети TCP/IP за счет встроенных агентов MIB допускают управление по протоколу SNMP, для управления сетью используется специализированный под задачи управления сетями передачи данных SNMP-менеджер. И наконец, УАТС не поддерживают агенты TMN, но могут управляться по фирменному интерфейсу TL/1(М), представляющему из себя набор текстовых команд в кодировке ASCII.
Для управления неоднородной сетью выбран подход, основанный на архитектуре TMN, который позволяет сохранить существующие эффективные СУ отдельными сетями (см. рис.1).
Рисунок. 1. Система управления сетью
Для транспортных сетей SDH оптимальным решением является использование существующей СУ на основе TMN-платформы. TMN-платформы представляют собой набор базовых средств, готовых и настраиваемых элементов системы, а также инструментальных средств, ускоряющих разработку менеджеров и агентов. Имеющаяся платформа предназначена для администрирования SDH-сети, т.к. она доработана под ее нужды, и обеспечивает взаимодействие между уровнем управления сетевыми элементами (3) и уровнем управления сетью (2) за счет встроенных инструментов. Третий уровень (по рисунку) также построен на основе TMN-платформы и может быть тем же самым продуктом, какой используется на уровне управления сетевыми элементами, а может являться и любой другой реализацией (в том числе и неплатформенной) стандартов TMN.
СУ оборудованием PDH построена похожим на SDH способом. Однако, т.к. используемая на этой сети СУ строилась по устаревшим принципам, то появляется проблема несовместимости интерфейсов. Поэтому для включения действующей СУ PDH в СУ составной сетью необходимо использовать Q-медиатор, который создается программными средствами.
Оборудование FDM было установлено в достаточно отдаленное время и не может управляться удаленно. Однако можно организовать определенный контроль за сетью. По изменению параметров передачи на отдельном элементе этой сети можно судить о ситуации на соседних элементах. Чтобы интегрировать FDM-аппаратуру в общую СУ требуется установить Q-адаптеры (QA), являющиеся физическими устройствами с заложенными функциями, на ключевых сетевых элементов. Данные QA преобразуют электрические сигналы со встроенных измеряющих приборов и внешней сигнализации в сообщения, которые могут передаваться в СУ FDM через промежуточную сеть. Контролирующая аппаратуру система разрабатывается с помощью средств TMN-платформы.
В общей системе для управления сетью TCP/IP можно оставить SNMP-менеджер, поскольку он эффективно решает вопросы функционирования данной сети. Для связи СУ IP-сетью с остальной частью TMN-системы в нее необходимо встроить дополнительный программный элемент (QA), выполняющий роль агента с интерфейсом Q. Этот адаптер должен не только играть роль транслятора интерфейсов, но и служить инструментом для построения СУ следующего уровня - уровня сетевого управления.
С целью управления УАТС в рассматриваемом нами примере также была использована индивидуальная СУ, построенная на TMN-платформе. Т.к. это оборудование сети не поддерживает интерфейс Q, то используется QA, работающий на отдельном компьютере и преобразующий интерфейсы TL/1(М) сразу всех устройств, входящих в сеть, в интерфейс Q. На этом же компьютере можно установить систему администрирования всеми УАТС, основанную на TMN-платформе.
В процессе создания общей СУ требуется реализовать несколько типов QA. Сегодня на рынке имеются специальные инструментальные средства для разработки Q-адаптеров, а также готовые программные Q-адаптеры для наиболее популярных интерфейсов (TL/1(М) и SNMP) и распространенных типов оборудования [1, 2].
Администраторы и операторы сети управления соединяются с менеджерами со своих рабочих станций с помощью интерфейса F, который поддерживает такие современные технологии, как Java и Web.
Т.к. менеджер связывается с агентом при помощи полного транспортного стека, то при сборе данных от встроенных агентов можно использовать промежуточную маршрутизируемую сеть передачи данных произвольной сложности. Это обстоятельство является одним из важных компонентов открытости архитектуры TMN и направлено на объединение любых сетей, в том числе и таких, которые не могут переносить данные, используемые системой управления, в своих основных информационных потоках [1]. Так, например, многим телекоммуникационным сетям предыдущих технологических поколений (модемные аналоговые сети доступа, аналоговые телефонные сети) для организации управления требуется отдельная, вспомогательная (промежуточная) сеть. На рисунке промежуточная сеть соединяет агенты уровня сетевых элементов (4) с менеджерами уровня управления сетевыми элементами (3), хотя при необходимости с тем же успехом промежуточная сеть может использоваться для связи более высоких уровней.
Менеджер уровня сетевого управления (2) общается с агентами, встроенными в СУ уровня сетевых элементов. Каждая СУ нижнего уровня выполняет также функции агента для менеджера верхнего. Такой агент работает с укрупненной моделью (MIB) своей части сети, в которой собирается только та информация, которая нужна менеджеру верхнего уровня для управления сетью в целом, т.е. используется иерархический подход. Т.о. сокращается объем информации, циркулирующей между уровнями СУ, что делает работу СУ гораздо более эффективной.
Как видно из рисунка, аналогичным образом с агентами уровня управления сетью взаимодействует менеджер уровня управления обслуживанием (1).
Привлекательным свойством архитектуры TMN является возможность оценки характеристик работы сети на всех уровнях - от оценки величины трафика на портах коммутаторов до времени реакции пользовательских бизнес-приложений. Измерение рабочих характеристик сети на верхних уровнях позволяет контролировать соглашение об уровне обслуживания (SLA), заключаемое между пользователем сети и ее администраторами (или компанией-оператором). Обычно SLA оговаривает такие параметры надежности, как коэффициент готовности услуги в течение года и месяца, максимальное время устранения сбоев, а также показатели производительности - например, среднюю и максимальную пропускную способность при соединении двух точек подключения пользовательского оборудования, время реакции сети (если информационный сервис, для которого определяется время реакции, находится внутри сети), максимальное время задержки пакетов при передаче через сеть (в случае использования сети только в качестве транзитного транспорта) [3].
Рассмотренный пример хорошо иллюстрирует возможность архитектуры TMN по построению распределенных гетерогенных СУ. Каждая из них может состоять из некоторого числа менеджеров и агентов, решающих свои задачи и взаимодействующих либо по интерфейсу Q, либо по интерфейсу Х. Последний обеспечивает масштабируемость решений архитектуры TMN, т.к. позволяет строить СУ сколько угодно большими сетями за счет организации горизонтальных связей между отдельными TMN-системами.
Список литературы:
1. Дубенсков П. О. TMN в конце тоннеля. - Сети и системы связи, №5/1998
2. Гребешков А.Ю. Стандарты и технологии управления сетями связи. - М.: Эко-Трендз, 2003. - 288 с.
3. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. - СПб.: Питер, 2003. - 864 с.
УДК 621.3
Filimonov A.I., Gulin A.I.
Ufa state aviation technical university
THE FEATURES OF THE MULTI-SERVICE NEW GENERATION NETWORKS, FUTURE TRENDS AND LIMITING FACTORS
1. Multi-service networks and the concept of multi-service
The rapid growth of the telecommunication technologies for the period of last 10 years, the appearance of new types of services and as well as rapidly growing demands of the users of these services led operators to the concept of the "multi-service" network. Literally speaking, it is such type of network, which will provide not one, but several types of service to the user. It is necessary to say, that practically all the operators of the mobile and fixed networks, where they use intellectual services as well as the Internet access via DSL service, IDSN service, VoIP - voice over IP service and others, are interested in the ability of multi-service.
The very concept of multi-service network seems to appear some ideological doctrine. The official treatise of "multi-service" term in the normative document of the Ministry of Telecommunication of the Russian Federation "Conceptualnye polozheniya po postroeniyu multiservisnyh setey na VSS Rossii" is the following: "Multi-service network is the network, constructed in accordance with the concept of the next generation network providing the unlimited set of services".
The Ministry of Telecommunication of the Russian Federation demands the multi-service networks the following requirements: "multi-service", which means the independence of the providing services from the transport technology; "broadband", which means the ability of the flexible and dynamical variation of the connection speed in a wide range, according to the current needs by the user; "multi-media", which means the ability of the network to transmit multi-component data (speech, video and audio data) with the required real time synchronization of these components; "intellectuality", which means the ability of the service control of the call and the connection of the user or the provider of the service; "invariance of the access", which means the ability to organize the access to the service independently from the used technology, "multi-operator", which means that several operators can participate in the process of providing the service and share of their responsibility according to their business area.
The existing networks public switched telephone network (PSTN) and public data service network (PDSN) at the present moment do not satisfy the requirements, mentioned above. The limited features of traditional networks prevent the application of the new services. On the other hand, the increasing of the provided service volumes can negatively affect the index of service quality of the calls of the basic services in existing networks.
The second reason, that these networks do not satisfy the mentioned above requirements is the changing of traffic type. Today the data traffic exceeds the telephone traffic in it's rate of growth. At first the main volume of the traffic consisted from the telephone traffic, then at present moment the volume of transmitting data has essentially increased lately. The annual growth of the data traffic is 100-200% and the telephone traffic has only 3-5%.
It is not a secret, that the narrow specialization of the modern networks is their weak place: in fact every type of communication has at least one independent network. As the result - the existence of a great number of separate networks, and each network requires its own stage of development, production and technical service. And at this moment the resources of one particular network can not be used by another network. The problem of effective management of the informational resources with the simultaneous expanding of network functionality and the nomenclature of service arise. All mentioned factors require the deployment of full-scale multi-service networks.
2. The next generation networks - NGN
How are the concepts of the NGN and multi-service networks connected? The general methods of the development of multi-service networks found their reflection in the concept of the forward-looking next generation networks - NGN. NGN network is the multi-service network, which have the following basic principles: the separation between functions of transmitting and switching, the functions of the call management and services management.
Using such network architecture, it is easy to add or to remove the service, without basic changing of the network equipment. So, the operator first can build NGN network in basic configuration, and then step by step and flexibly add services, according to the market requirements.
The concept of NGN as well as the concept of multi-service network is interpreted by different vendors in different ways, because NGN is being only formed now. The official treatise of "multi-service" term in normative document of the Ministry of Telecommunication of the Russian Federation "Conceptualnye polozheniya po postroeniyu multiservisnyh setey na VSS Rossii" is the following: "The next generation network (NGN) - is the concept of networks development the networks, providing the unlimited set of services with flexible abilities of the management of these services, abilities of personalizing and creating new services due to the unification of the network solutions, which suppose the realization of the universal transport network with the dispersed switching and with the moving of the providing services functions in the end network edges and also the integration with the traditional networks."
<< Пред. стр. 5 (из 13) След. >>
Список литературы по разделу