Исследование и разработка метода оперативного управления мультисервисной сетью для потоков трафика с фрактальными свойствами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Шмелев, Иван Вячеславович

• Шмелев, Иван Вячеславович
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шмелев, Иван Вячеславович

Список используемых сокращений.

Введение.

Глава 1. Исследование направлений конвергенции информационных технологий в мультисервисной сети связи.

1.1. Анализ перспективных подходов к построению и систематизация требований к мультисервисным сетям связи.

1.2. Анализ возможностей использования технологии асинхронного режима передачи информации в телекоммуникационных сетях.

1.2.1. Основные понятия универсальной технологии ATM.

1.2.2. Классы услуг и уровни адаптации.

1.2.3. Параметры трафика и допуск соединений.

1.3. Анализ принципов организации взаимодействия сетей ATM с другими сетями и приложениями.

1.3.1. Организация передачи цифровых синхронных каналов Е1 и ЕЗ по сети ATM в режиме цифрового синхронного канала без анализа сигнализации.

1.3.2. Организация передачи цифровых синхронного канала Е1 по сети ATM в режиме цифрового синхронного канала с анализом структуры цифрового потока.

1.3.3. Организация передачи цифровых синхронных каналов Е1 по сети ATM в режиме цифрового синхронного канала с анализом сигнализации

1.3.4. Организация передачи по сети ATM цифровых речевых каналов с переменной скоростью.

1.3.5. Организация передачи по сети ATM трафика сетей протокола Х.25.

1.3.6. Организация передачи по сети ATM трафика сетей, работающих по протоколу Frame Relay.

1.3.7. Организация передачи по сети ATM трафика сетей протокола IP.

1.3.8. Использование технологии ATM в широкополосных цифровых сетях интегрального обслуживания.

1.4. Систематизация направлений развития систем интегрированного доступа для мультисервисных сетей.

1.4.1. Организация сетей доступа на универсальных сетевых технологиях

1.4.2. Доступ на основе модернизации существующих абонентских линий

1.4.3. Реализация высокоскоростной передачи данных и большого числа телефонных соединений по технологии VoDSL.

1.4.4. Основы технологии ATM over ADSL.

1.4.5. Доступ на беспроводных системах передачи данных.

1.4.6. Архитектура сети и организация услуг video-over-xDSL.

1.5. Анализ направлений развития формата видеокодирования MPEG.

1.6. Постановка задачи исследования.

1.7. Выводы.

Глава 2. Разработка подходов к формализованному описанию функционирования мультисервисных сетей.

2.1. Анализ свойств процессов в мультисервисных сетях связи.

2.2. Фрактальные процессы и способы их описания.

2.3. Моделирование трафика мультисервисных сетей связи фрактальным броуновским движением.

2.4. Проблемы оценки показателя Херста.

2.5. Математическая модель трафика мультисервисных сетей связи.

2.6. Выводы.

Глава 3. Определение вероятности переполнения буфера для смесей самоподобных процессов.

3.1 Описание моделей интегрированных потоков сообщений.

3.2 Нижняя оценка вероятности уклонений для первой модели смеси.

3.3 Нижняя оценка вероятности уклонений для второй модели смеси.

3.4 Верхняя оценка вероятности уклонений для первой модели смеси.

3.5 Анализ устойчивости оценок вероятности переполнения буфера для смеси самоподобных процессов.

3.6 Выводы.

Глава 4. Вычисление вероятности переполнения буфера для смесей самоподобных процессов с помощью численного моделирования

4.1. Постановка задачи исследования.

4.2. Вычисление стохастического интеграла от медленно убывающей функции

4.3. Случайная замена меры для смеси самоподобных процессов.

4.4. Описание алгоритма вычислений.

4.5. Анализ результатов численных расчетов.

4.6. Методы контроля доступом к МСС, обеспечивающие заданные параметры качества обслуживания

4.7. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка метода оперативного управления мультисервисной сетью для потоков трафика с фрактальными свойствами»

Актуальность темы обусловлена тенденцией формирования технической политики ведущих операторов связи на основе концепции мультисервисного обслуживания. Классическая трехуровневая цифровая сеть электросвязи (уровень первичной сети, уровень вторичных сетей и уровень систем и служб электросвязи) превращается в единую мультисервисную сеть связи (МСС), к которой предъявляются такие требования, как:

- передача разных видов трафика, в том числе мультимедийного трафика (данные +голос +видео) в едином пакетном виде;

- обеспечение заданного качества сервиса при передаче всех видов трафика и, в том числе, трафика реального времени;

- возможность построения виртуальных частных сетей для корпоративных заказчиков;

- обеспечение высокоскоростного доступа пользователей к сетевым ресурсам;

- повышенная надежность сети путем дублирования и замены сетевых компонентов;

- единые средства управления услугами и сетевыми ресурсами.

Особенностью МСС является возможность получения мультимедийной информации по одной линии связи, соединяющей абонента с сетью, что требует создания сетей с высокой пропускной способностью. Развитие технологий абонентского доступа (симметричного и асимметричного xDSL-доступа) в последние годы идет именно в этом направлении. Одно из наиболее динамично развивающихся направлений расширения спектра предоставляемых услуг - использование имеющейся сети абонентского доступа на медных кабелях для реализации услуги "Видео по заказу", называемой интерактивным телевидением.

Как на уровне доступа, так и в транспортном уровне мультисервисной сети эффективно используется технология ATM, интегрированная со всеми существующими технологиями коммутации пакетов. Интеграция в сетях с коммутацией пакетов различного по своей природе трафика, а так же особенности используемых технологий передачи данных и повышенная активность пользователей сетей, являются некоторыми из причин проявления фрактального (самоподобного) характера сетевого трафика, который подразумевает повторяемость распределения нагрузки во времени в различных масштабах, называемую масштабной инвариантностью. Влияние фрактальных свойств мультисервисного трафика проявляется в появлении мощных пиковых выбросов нагрузки, вызывающих значительные потери пакетов. Это справедливо и для случаев, когда суммарная средняя потребность передачи всех потоков существенно меньше максимально допустимых значений. Наличие автокорреляции во времени у сетевого трафика непосредственно влияет на пропускную способность сетей связи и эффективность ее использования.

Распределение запросов пользователей и предпочтений обладают сильными флюктуациями. Существуют различные механизмы управления трафиком пользователей. В технологии ATM существуют несколько классов услуг, каждый из которых имеет свой механизм управления интенсивностью выходного трафика в зависимости от состояния сети. К технологиям, обладающим данными характеристиками, необходимо отнести и пакетную технологию MPLS. Применение каждой из них дает возможность внести в архитектуру протокола IP механизм образования виртуальных путей, позволяющий рассматривать процесс их предоставления для поступающих потоков сообщений аналогично тому, как это происходит при занятии маршрута в сетях коммутации каналов. Другой важной характеристикой, обеспечиваемой MPLS, является возможность дифференциации процесса обслуживания нагрузки коммуникационных приложений по отношению к качеству или допустимости задержки в точках концентрации.

Исследования в области анализа трафика современных сетей коммутации пакетов показывают, что трафик сетей, обеспечивающих предоставление интегрированных услуг передачи голосовой информации, данных, видео может быть моделирован фрактальным броуновским движением. В ряде научных работ исследовано влияние фрактальных свойств трафика сетей с коммутацией пакетов на размер буферов коммутационных устройств. Отметим исследования Назарова А.Н., Неймана В.И., Норроса И., Лагутина B.C., Степанова С.Н., Цитовича И.И. и др., однако во всех работах обслуживаемый трафик описывался случайным процессами с одинаковыми интегральными свойствами: или марковскими процессами и их обобщениями или самоподобными процессами с фиксированным значением параметра Херста.

В диссертационной работе исследованы возможности обеспечения высокого качества передачи информации в МСС при совместной передаче потоков речевого трафика и трафика видеоприложений в предположении, что трафик имеет более сложную природу: различные источники нагрузки порождают трафик, описываемый случайными процессами с различными интегральными свойствами. При этом результаты исследования показывают, что модели, основанные на предположении, что обслуживаемый трафик можно описать одним процессом с характеристиками, соответствующими поведению большего количества абонентов сети, являются неустойчивыми.

Одним из показателей качества обслуживания информационных потоков в мультисервисной сети с коммутацией пакетов является вероятность потери ячеек (пакетов) в узлах при их передаче по сети. Необходимо рассчитывать длину буферов, переполнение которых приводит к потере ячеек (пакетов). Диссертационная работа посвящена развитию методов оперативного управления МСС сетью для смесей потоков речевого трафика и трафика видеоприложений. Предложен метод, позволяющий производить расчет характеристик обслуживания с учетом фрактального характера смеси потоков трафика. Методика расчета вероятности потерь пакетов в зависимости от емкости буферов позволяет производить обоснованный выбор емкости буферных накопителей в коммутаторах ATM МСС. В этой связи тема диссертационной работы является актуальной.

Целью диссертационного исследования является разработка численных методов оценки характеристик качества обслуживания в МСС потоков сообщений, представляющих собой смеси самоподобных процессов и на их основе анализ устойчивости математических моделей описания функционирования МСС в предположении, что обслуживаемый трафик можно описать одним процессом с характеристиками, соответствующими поведению большего количества абонентов сети, являются неустойчивыми.

Для решения поставленной задачи использовались методы теории телетрафика, теории сетей связи, теории случайных процессов, имитационное моделирование.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны имитационные и аналитические модели МСС с дифференцированным обслуживанием многокомпонентных потоков сообщений на основе представления их трафика как смеси самоподобных диффузионных процессов с различными значениями параметра Херста.

2. Разработан метод численного вычисления с заданной точностью стохастического интеграла от медленно убывающей функции с использованием экспоненциально растущего шага интегрирования.

3. Разработан метод применения случайной замены меры для смесей самоподобных диффузионных процессов с различным значением параметра Херста, который позволяет проводить численное вычисление вероятностей порядка 10"6.

В первой главе диссертационной работы проведен анализ современных технологий передачи информации, требований к качеству передачи информации для различных видов услуг.

В первом разделе проведен анализ перспективных подходов к построению МСС и проведена систематизация требований к таким сетям. Далее подробно рассмотрена технология ATM передачи данных как технология МСС. Анализ методов управления трафиком и его обслуживанием показал, что основным показателем качества является вероятность потери ячеек, которая зависит от размеров буфера в коммутаторах сети. Кроме того, определено, что основной причиной потерь является сгущение ячеек, которое вызвано различными причинами, связанными как со свойствами абонентского трафика, так и со средствами управления трафиком в сети.

Эти вопросы более подробно исследованы с следующем разделе, где проведен анализ принципов взаимодействия сетей ATM с другими сетями и приложениями. Здесь основное внимание уделено средствам управления качеством обслуживания различных видов нагрузки. Далее рассмотрены методы организации доступа к МСС, где показано, что они могут позволять абонентам получать весь спектр услуг, которые не могут быть адекватно описаны с использованием некоторого одного математического средства, поскольку пропускная способность абонентской лини становится настолько широкой, что необходимо различать конкретные способы ее использования.

В этой же главе рассмотрены и свойства потоков передачи видеоизображений. Здесь установлено, что такие потоки характеризуются крайней неоднородностью интенсивности потока, что обусловлено как свойствами самой видеоинформации, так и разнообразием технологий ее передачи и спектром запросов.

Проведенный в предыдущих разделах главы анализ средств телекоммуникаций на современном этапе показывает, что необходимо рассматривать вектор абонентской нагрузки, состоящий из нескольких компонент, каждая из которых должна отражать свойства трафика некоторых групп абонентов с одинаковыми интегральными характеристиками. Поскольку предполагается, что деление на компоненты осуществлено таким образом, что каждая из них описывает трафик принципиально различного происхождения: например одна - голосовой трафик, вторая - трафик данных, третья - видео в режиме реального времени и т.п., то можно считать эти компоненты статистически независимыми.

В связи с этим становится понятным, что обслуживаемый трафик X должен рассматриваться как сумма нескольких компонент

Х = £с,Х„ i=l где п - число компонент, с. - интенсивность трафика г'-ой компоненты, Xt - некоторый стандартный процесс, описывающий г-ую компоненту трафика и процессы X.,i = l,2,.,n, статистически независимы.

Для выбора математических средств описания компонент трафика в следующей главе рассматриваются вопросы использования диффузионных процессов и, в особенности, фрактального боуновского движения, как наиболее адекватного средства описания особенностей трафика современных сетей передачи данных.

Во второй главе проведен анализ понятия фрактальности, его связи с маш-табируемостью и самоподобием. Рассмотрена связь между понятием долговременной зависимости и показателем самоподобия. Далее рассмотрена задача моделирования самоподобного трафика с заданным параметром Херста на основе анализа свойств корреляционной функции процесса и показано, каким образом эта задача может быть сведена к построению траектории процесса с использованием белого шума. Рассмотрены также методы оценки параметра Херста, которые показывают, что при анализе смеси процессов с различными значениями этого параметра выделение компоненты с большим значением параметра Херста, но с относительно малой интенсивностью, является затруднительным.

В заключительной части главы приведена математическая модель трафика МСС. Предлагается использовать фрактальное броуновское движение с различными значениями параметра Херста для описания отклонения интенсивности трафика от его среднего значения, которое обозначается как процесс Yt. В этом случае получаем следующее представление

Y, = Io,Zf% i=l где Z"' - фрактальное броуновское движение со значением параметра Херста Hj, служащее для описания уклонения г-ой компоненты от ее среднего значения. Здесь же уточнена постановка задачи исследования, которое проводится в следующих главах.

В третьей главе диссертации рассматриваются две модели. В первом случае

Yt = Zt(1) + cZt(2), где Zf(1) и Zf(2) - два независимых самоподобных диффузионных процесса с параметрами Нх и Н2 , причем НХ<Н2, и корреляционными функциями вида:

R-i (t>s)= ~ (t2Hi + s2Hi — |t — s|2Hi), i = 1,2, а с - малый параметр.

Первая модель описывает ситуацию, когда имеется относительно небольшая часть пользователей сети, статистические свойства трафика которых хуже, чем у основной части абонентов. Это приводит к появлению самоподобной компоненты с большим значением параметра Херста. В разделе 3.2 рассматривается задача определения верхней границы для вероятности переполнения буфера, рассчитанного в предположении, что вторая компонента отсутствует.

Во втором случае

Yt = Zt(1) + ItCZt(2), где Z,(1) и Z,(2) такие же самоподобные процессы как и раньше, случайный процесс может принимать значения ноль и единица и не зависит от Z,(1) и Z,(2), С - некоторая скалярная величина. Случайный процесс /, отражает возможность переключения значительной части абонентов в режим, при котором их статистические свойства существенно ухудшаются, что приводит к возникновению самоподобной компоненты с большим значением параметра Херста, а величина С отвечает за интенсивность нагрузки этой части абонентов. Предполагается, что переключение процесса I, возможно только один раз, при этом вероятность того, что за время наблюдений /, примет значение единица, равна р.

Во второй модели нашло отражение то обстоятельство, что с малой вероятностью в сети могут происходить события, которые изменяют поведение больших групп пользователей сети. В результате значительная часть абонентов переходит в такой режим использования сети при котором их статистические свойства существенно ухудшаются. Это приводит к возникновению самоподобной компоненты с большим значением параметра Херста, чем в обычных стационарных условиях. Такое явление будет более значимым в узлах сети, более близких к обслуживающему устройству, нагрузка на которые изменяется в связи с произошедшим событием, и менее заметным на узлах доступа к сети. Рассматривая р как малый параметр, в разделе 3.3 исследуется устойчивость модели относительно этого параметра.

В разделе 3.4 показано, что полученные оценки являются асимптотически точными в смысле оценки главного члена логарифма вероятности переполнения буфера. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что при определенных условиях вторая компонента дает решающий вклад в вероятность переполнения буфера даже тогда, когда относительная интенсивность второй компоненты мала. Это дает основание сделать вывод о неустойчивости постановки задачи расчета длины буфера с гарантированным качеством обслуживания основываясь лишь на представлении входного потока как самоподобного потока с одним значением параметра Херста Нх.

В разделе 3.5 проведены численные исследования, которые показывают справедливость предположения о неустойчивости стандартных моделей, причем во второй модели неустойчивость проявляется наиболее сильно.

В заключительном разделе приводятся выводы, вытекающие из полученных теоретических результатов и численных исследований. Важно отметить, что полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что при правильном регулировании входного трафика можно превратить математически некорректно поставленную задачу определения длины буфера в корректно поставленную, что позволяет теоретически обосновать устойчивость работы сети.

В четвертой главе диссертационного исследования разработаны методы численного моделирования вероятности переполнения буфера процессом, задаваемым формулой

Yt = (1 - c)Zt(1) + cZt(2), где число с между 0 и 1 задает долю абонентов второго вида в общем количестве абонентов, а сам процесс задает величину отклонения от среднего значения числа поступивших сообщений до момента времени t за вычетом обслуженных сообщений. Здесь, для простоты, полагается, что отношение статистических характеристик среднеквадратического отклонения к средней интенсивности одинаковое у обеих групп абонентов и отличаются статистические свойства потоков только значением параметра Нерста. Это делается для того, чтобы получить принципиальные результаты о зависимости вероятности переполнения буфера от доли нагрузки, порождаемой источниками с большим значением параметра Херста. Если процессы различаются и среднеквадратической характеристикой источника, то это легко может быть учтено с помощью соответствующего мультипликативного множителя, что не сказывается на трудоемкости алгоритма моделирования.

Для моделирования самоподобного диффузионного процесса с параметром Н используется его следующее представление через стандартный винеровский процесс:

Z?=-Ц-Jh(t,T)dB(T),

Г(Н + -)где Н - параметр Херста, В (г) - винеровский процесс, Г(х) - гамма функция, а функция h(t,r) задается следующим образом: h(t,x) = н-1 t-т) 2,0< т< t,

Hi н1 t-x) 2-(-т) 2,т < 0.

Из вида функции h(t,T) видно, что интеграл будет сходится только при параметре Херста в пределах от 0,5 до 1, в которых и изменяется значение этого параметра для процессов, описывающих трафик современных МСС. Отметим, что функция h(t,r) медленно убывает при приближении ее аргумента г к -<х>. Скорость убывания столь мала, что сходится лишь интеграл от квадрата функции hit,г). Это обеспечивает существование соответствующего стохастического интеграла, поскольку в стохастических интегралах используется лишь сходимость интегралов от квадратов подинтегральных функций. Однако при численном интегрировании возникает существенная проблема, связанная с необходимостью обеспечить заданную точность вычислений. Для этого нужно определить границу, определяющую нижний предел интегрирования, который заменяет бесконечный предел. Ввиду медленной сходимости подинтегральной функции и отсутствии сходимости несобственного интеграла от функции h(t,r) значение предела интегрирования становится очень большим при Н близких к 1. Это делает невозможным использование стандартным методов вычислений, основанных на фиксированном шаге в процедуре численного интегрирования (как в методе трапеций или аналогичных методах). Поэтому оказалось необходимым провести дополнительные исследования методов вычисления таких стохастических интегралов и анализа точности численного вычисления таких интегралов при экспоненциально растущем шаге интегрирования. Эта проблема рассматривается в разделе 4.2 для интегралов от некоторого класса функций, к которому принадлежит и функция h(t, т).

Поскольку необходимо вычислять вероятности редких событий, то необходимо использовать специальный прием для моделирования таких событий, называемый случайной заменой времени, который рассматривается в разделе 4.3. Применение стандартных методов Монте-Карло потребовало бы столь значительного числа статистических экспериментов, которое невозможно реализовать на современных ЭВМ. Мы используем этот прием, чтобы обеспечить численное моделирование таких событий с достаточной достоверностью.

Поскольку компоненты процесса Yt считаются независимыми, то будем использовать случайную замену меры, основанную на вычислении поправочных весов для каждой компоненты процесса в отдельности. Это позволит использовать стандартные методы применения такой техники, основываясь на результатах в применении к фрактальному броуновскому движению.

В разделе 4.4 приведен алгоритм вычислений вероятности переполнения буфера, реализованный на языке С++. Текст соответствующей программы приведен в Приложении. В разделе 4.5 проведено исследование результатов вычислений для первой модели смеси при различных размерах буфера для ожидания.

В заключительном разделе приводятся выводы, вытекающие из полученных теоретических результатов и численных исследований. Важно отметить, что полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что при правильном регулировании входного трафика можно превратить математически некорректно поставленную задачу определения длины буфера в корректно поставленную, что позволяет теоретически обосновать устойчивость работы сети. Здесь же сформулированы основные результаты, полученные в этой главе.

В заключении сформулированы основные результаты проведенных исследований.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Шмелев, Иван Вячеславович

Основные результаты работы состоят в следующем.

1. Проведен анализ современных технологий обслуживания потоков сообщений в МСС, который показал необходимость рассмотрения трафика как многокомпонентного. Компоненты не могут быть описаны случайными процессами с одинаковыми интегральными характеристиками, поскольку они различаются как характером формирования сообщений, так и характером обслуживания и различными требованиями к качеству обслуживания. На основании проведенного анализа предложено рассматривать модель обслуживаемого трафика МСС как смеси независимых потоков сообщений, формируемых источниками различной природы: источниками голосовой нагрузки, источниками передачи данных (факс, эл. почта и т.п.), источниками видеоинформации в режиме реального времени и т.д.

2. Проведен анализ математических средств описания трафика различных источников сообщений, который показал, что для выделения основных особенностей трафика, существенно влияющих на качество обслуживания сообщений в современных МСС, наиболее адекватно использование самоподобных диффузионных процессов.

3. Построена математическая модель трафика мультисервисной сети как смеси самоподобных диффузионных процессов с различным значением параметра Херста. Проведен качественный анализ устойчивости таких моделей при исследовании качества обслуживания, когда в качестве основной характеристики выступает вероятность потерь ячеек в связи с переполнением буфера коммутатора. Установлено, что схемы описания таких сетей в предположении, что обслуживаемый трафик может быть описан процессом с фиксированным значением параметра Херста, являются неустойчивыми: наличие небольшой доли абонентов с характеристиками трафика, порождающими самоподобный процесс с большим, чем расчетное, значением параметра Херста, могут существенно снизить параметры качества услуг сети. Важно отметить, что такое ухудшение качества нарастает очень быстро и может проявляться и в сетях, спроектированных с существенным запасом пропускной способности. Вместе с тем, показано, что при определенном регулировании доступа к сети доля трафика с большим значением параметра Херста в общем трафике может быть достаточно большой, что позволяет обеспечивать заданные параметры качества обслуживания сообщений и в том случае, когда в сети возможно появление трафика с неконтролируемым (или отличающимся от расчетного) значением параметра Херста.

4. Разработан метод численного вычисления с заданной точностью стохастического интеграла от медленно убывающей функции с использованием экспоненциально растущего шага интегрирования.

5. Разработан метод численного моделирования редких событий, основанный на использовании случайной замены меры для смесей самоподобных диффузионных процессов с различными значениями параметра Херста, который позволяет проводить численное исследование качества обслуживания сообщений в интересной для практики области изменения вероятности потерь.

6. Построен и исследован метод расчета вероятности потерь ячеек в связи с переполнением буфера для коммутатора сети, обслуживающего мультисервисный трафик, представляющий собой смесь двух самоподобных диффузионных процессов с различным значением параметра Херста, основанный на использовании имитационного моделирования, который позволяет вычислять вероятности редких событий с заданной точностью. Проведен анализ полученных данных вычислений и получены рекомендации по организации функционирования мультисервисных сетей с гарантированным качеством обслуживания.

7. Разработанные в диссертации модели, алгоритмы и программные средства использованы для решения важной для практики задачи оценки вероятности переполнения буфера узла мультисервисной сети.

8. Предложены методы управления доступом к МСС, которые позволяют обеспечить функционирование сети с заданными параметрами качества услуг связи. Эти методы могут быть реализованы на сетях за счет введения приоритетов в обслуживании, при этом для низкоприоритетного трафика возможны ограничения доступа к ресурсам сети, если его параметры не соответствуют заранее оговоренным границам. Один из практических выводов состоит в том, что по мере возрастания доли трафика передачи данных в мультисервисных сетях необходимо предпринимать меры по управлению доступом к сети таким образом, чтобы доля трафика с неконтролируемым значением параметра Херста составляла не более трети от общего трафика в сети.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шмелев, Иван Вячеславович, 2004 год

1. Ананьев А.Н. Проектирование мультисервисных корпоративных сетей региональных операторов связи / -М.:. 2002.

2. Андердал Б. Самоучитель Windows 98 / -СПб.: Издательство "Питер". 1998. С. 368.

3. Анисимов К. Новая генерация сетей // Сетевой журнал, № 5. -М. 2001 С. 88-90.

4. Арнольд В. И. Теория катастроф / -М.: Наука. 1990. С. 128.

5. Барков И. Некоторые аспекты технологий IP-телефонии // iXBT.com -М. 2000.

6. Буассо М., Деманж М.,.-М. Введение в технологию ATM // -М.: Радио и связь. "97.

7. Башарин Г. П., Харкевич А. Д., Шнепс М. А. Массовое обслуживание в телефонии /-М.: Наука. 1968., С.244.

8. Башилов Г. Свобода голоса / -М.: Инфобизнес, №26. 2002.

9. Бенеш В. Э. Математические основы теории телефонных сообщений. / -М.: Связь. 1986. С.291.

10. Видерман А. В., Виницкий А. Д. Методы контроля нагрузки в интеллектуальной сети // -М.: Вестник связи. 2000. С. 25-27.

11. Вудс Д. Сжимаем видео или как работают видео кодеки // -М.: Сети и системы связи, №6. 2002. С. 103-106.

12. Геруинг К. QOS-к взлету готовы // -М.: Сетевой журнал, №1. 2000. С. 20-22.

13. Гольдштейн Б. С., Ехриель И. М., Рерле Р. Д. Конвергенция мобильных и интеллектуальных сетей // -М.: Вестник связи, N4. 2000. С. 15-25.

14. Голышко А. Мифы и реалии IP- телефонии // -М.: Технологии и средства связи.2001.С. 3

15. Городецкий А. Я., Заборовский B.C. Информатика. Фрактальные процессы в компьютерных сетях// Учебное пособие -СПб.: Издательство СПбГТУ. 2000.

16. Горнак А. М. Как передать видео по xDSL // -М.: Технологии и средства связи, №5.2002.

17. Горшкова JI., Ефимов Г. Системы сетевых протоколов // -М.: Сетевой журнал, № 67. 2000. С. 86-91.

18. Горячая десятка технологий // -М.: Сетевой журнал, № 6-7. 2000. С. 20-24.

19. Гринфилд Д. За кулисами рынка IP-телефонии // LAN, №4. -М.: Издательство "Открытые системы". 2002. С. 8.

20. Денисов А. А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. -Л.: Энерго-издат. 1982. С. 288.

21. Джеффри Фриц Повальное увлечение видео // -М: Сетевой журнал Data Communications, №1.2000. С. 41-46.

22. Дымарский Я. С., Крутяков Н. П., Яновский Г. Г. Управление сетями связи: принципы, протоколы, прикладные задачи II М.: Серия изданий "Связь и бизнес", ИТЦ "Мобильные коммуникации. 2003. С. 384.

23. Евдокименко Е. IP- телефонии больше не будет // -М.: Сетевой журнал, № 6. 2003. с. 56.

24. Епанечников В. А., Цветков А. Н. Справочник по прикладным программам для микро-ЭВМ / М.: "Финансы и статистика". 1988. С. 320.

25. ЗО.Зелковиц М., Шоу А., Дж. Гэннон Принципы разработки программного обеспечения / М.: Мир. 1982. С. 232

26. Зубарев Ю. Б., Дворкович В. П., Козлов В. А., Артамонов С. Е. Мультимедиа проблемы и перспективы внедрения систем в России // Цифровая обработка сигналов, №1.2001. С. 2-12.

27. Зубарев Ю. Б. Концепция развития в России сетей кабельного телевидения и систем широкополосного беспроводного доступа типа MMDS, LMDS и MWS // Технологии и средства связи. 2000. № 6.

28. Иглхарт Д.П., Шедлер Д.С. Регенеративное моделирования сетей массового обслуживания /- М.: "Радио и связь". 1984. С. 136.

29. Ионин Г. Л., Седол Я. Я. Статистическое моделирование систем телетрафика / М.: Радио и связь. 1982. С. 182.

30. Иванов П. ATM over ADSL: основы технологии и варианты реализации // -М:Сети. январь, 2000. С. 16-24.

31. Иванов Ю. В. Технология Ethernet для операторов. Часть 1. Обзор современных технологий построения мультисервисных сетей // -М.: Технология и средства связи, №3. 2001. С. 14-20.

32. Каталог "Телеком Транспорт" 2003-2004 годы.

33. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / М.: Мир. 1979. С 600.

34. Коган А. Б. IP-телефония: оценка качества связи // -М.: Технология и средства связи, №1. 2001. С. 78-82.

35. Корнышев Ю. Н., Пшеничников А. П., Харкевич А. Д. / Теория телетрафика М.: Радио и связь. 1996. С. 272.

36. Корнышев Ю. Н., Фань Г. Л. Теория распределения информации / М.: Радио и связь'86.

37. Костров В. О., Попова А. Г., Степанова И. В. Интеграция информационных технологий / М.: Радио и связь. 2003. С. 69.

38. Кочнев В. Ф., Сташин В. В. О выборе парадигмы математического моделирования крупномасштабных компьютерных сетей // -М.: ИНФОРМОСТ, Радиоэлектроника и Телекоммуникации, № 5 (23). 2002.

39. Краснофф Б. IAD приходят в малый бизнес // LAN, 5 -М.: Открытые системы. 2002. С. 6.

40. Крестьянинов С. В., Полканов Е. И., Шнепс-Шнеппе М. А. Международная стандартизация компьютерной телефонии // -М.: Технологии и средства связи, №1. 2001. С. 82-86.

41. Кроновер Р. М. Фракталы и хаос в динамических системах / -М.:ПОСТМАРКЕТ.

42. Культин Н. Б. Программирование в Turbo Pascal 7.0 и Delphi / Спб.: BHV -Санкт-Петербург. 1998. С. 240.

43. Курилов О. С. Сеть IP -телефонии: выбор схемы формирования пакетов // -М.: Технологии и средства связи, №6. 2002. С. 62-65.

44. Курилов О. С. Объективный анализ качества речи в IP-телефонии // -М.: Технологии и средства связи, №4. 2002. С. 76-78.

45. Кучерявый А. Е. Новые технологии телекоммуникации на сетях связи Российской Федерации // -М.: Вестник связи, N4.2000. С. 83 -87.

46. Кучерявый А. Е., Пятгагаев В .О., Моисеев С. М. Технология ATM на российских сетях связи / -М.: Радио и связь. 2002.

47. Кучерявый А. Е., Цупиков A. JL, Доленц Ф. Некоторые аспекты конвергенции сетей ТфОП/ЦСИС и IP // -М.: Вестник связи, N4. 2000, С. 35-41.

48. Лагутин В. С., Степанов С. Н. Телетрафик мультисервисных сетей связи / М.: Радио и связь. 2000. С. 320.

49. Лагутин В. С. Сети связи: проблемы эффективности использования ресурсов цифровых линий / М.: Радио и связь. 1999. С. 229.

50. Лагутин В. С., Попова А. Г., Степанова И. В. Перспективные технологии для телекоммуникационных сетей / М.: Радио и связь. 2000. С. 64.

51. Лагутин В. С., Попова А. Г., Степанова И. В. Сети телекоммуникаций в условиях эволюции оконечных устройств / -М.: Радио и связь. 1998. С. 78.

52. Лившиц Б. С., Пшеничников А. П., Харкевич А. Д. Теория телетрафика / М.: Связь. 1979. С. 224.

53. Лившиц Б. С., Фиддин Л. В. Системы массового обслуживания с конечным числом источников / М.: Связь. 1968. С. 167.

54. Макаренко А. В. Синтез адаптивной системы управления потоком кадров в сетях Gigabit Ethernet // -М.: Журнал радиоэлектроники, №2. 2002.

55. Месерв Д. Видеоконференц-связь держит курс на WEB // -М.: Сети, январь. 2000. С. 58-59.

56. Миллер М. Стандарты в изобилии// -М.: Сети, ноябрь. 1998. С. 32.

57. Миллер М. Как перейти на передачу речи по IP сетям // -М.: Сети, ноябрь. 1998. С. 34-35.

58. Митилино С. Фрактальная катастрофа TCP/IP // Компьютерное обозрение, №9"01.

59. Мюллер Н. Д. Передача мультимедиа по TCP/IP -сетям // -М.: Сетевой журнал, № 6-7. 2000, С. 72-78.

60. Назаров А. Н., Симонов М. В. ATM: технология высокоскоростных сетей / М.: ЭКО-Трендз. 1998.

61. Назаров А. Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров ATM сетей. / -М.: Горячая линия Телеком. 2000.

62. Назаров А. Н. Модели трафика служб с битовой скоростью передачи информации в широкополосных цифровых сетях интегрального обслуживания // -М.: Автоматика и телемеханика, №9. 1998.

63. Невдяев JI. М. Телекоммуникационные технологии, англо-русский толковый словарь-справочник / М.: МЦНТИ. 2002.

64. Нейман В. И. Самоподобные процессы и их применение в теории телетрафика // -М.: Труды MAC, № 1(9). 1999. С. 11-15.

65. Нейман В. И. Новое направление в теории телетрафика // -М.: Электросвязь, №7. 1988. С. 27-30.

66. Нейман В. И. Структуры систем распределения информации. 2-ое изд. перераб. и доп / М.: Радио и связь. 1983. С. 217.

67. Нейман В. И. Структуры систем распределения информации. 2-ое изд. перераб. и доп / М.: Радио и связь. 1983. С. 220.

68. Новиков О. А., Петухов С. И. Прикладные вопросы теории массового обслуживания // М.: Советское радио. 1969.

69. Нормы технологического проектирования / Городские и сельские сети НТП-112-2000 РД 45.120 2000, М., 2000.

70. Обзор продуктов и решений компании Cisco Systems. М.: 2002, С. 84.

71. Овчаров JI. А. Прикладные задачи теории массового обслуживания / М.: Машиностроение. 1969.77.0лифер В., Н. Олифер. Искусство оптимизации трафика // LAN, №12. -М.: Открытые системы. 2001. С. 14.

72. Парфенов Ю. А. , Мирошников Д. Г. "Последняя миля" на медных кабелях / М.: ЭКО-ТРЭНДЗ. 2001.

73. Подопрыгалов М. А. Мультисервисная пакетная магистральная сеть // -М.: Вестник связи, N4. 2000. С. 42-46.

74. Прайс Д. Программирование на языке Паскаль: Практическое руководство / М.: Мир. 1987. С. 232.

75. Пороцкий С. М. Имитационное моделирование сетей ATM с разномасштабными потоками событий // М.: Электросвязь, №7. 1998.

76. Прохорова Ю. В. Вероятность и математическая статистик / -М.: БРЭ. 1999.

77. Рейман JI. Д. Россия на пути к информационному обществу // Технологии и средства связи, №3. 2001. С. 8-10.

78. Ромашкова О. Н. Обработка пакетной нагрузки информационных сетей / М.: МИИТ. 2001.

79. Руководство по технологиям объединенных сетей, 3-е издание. / М.: Издательский дом "Вильяме". 2002. С. 1040.

80. Саати Т. Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения // М.: Советское радио. 1971. С. 515.

81. Сатовский Б. Л. Управление качеством обслуживания в мультисервисных сетях общего пользования // -М.: Вестник связи, №4. 1999.

82. Сатовский Б. Л. Доведение услуги ATM до конечного пользователя // М.: Компьютер Пресс, №5. 2000.

83. Седых С. Аппаратная оптимизация IP-трафика: сохраним и приумножим TCP/IP // -М.: Сетевой журнал, № 1. 2000. С. 64-68.

84. Система доступа Any Media Access System // M.: Материалы Lucent Nechnologies/ Bell Labs Innovations. 2002. C. 16.

85. Слепов H. H. Современные технологии цифровых оптоволоконных сетей связи / -М.: Радио и связь. 2000.

86. Смирнов М. А. Вопросы конвергенции Интернета и сотовой связи. Инфокоммуни-кации XXI века: технологии, услуги, качество. 2001.

87. CTI серверы, или еще раз о компьютерных АТС // -М.: Технологии и средства связи, №4. 2001 С. 68-70.

88. Танненбаум Э. Компьютерные сети. 3-е изд. / Спб.: Питер. 2002. С. 848.

89. Тенякшев А. М., Шелухин О. И., Осин А. В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях / -М.: ИПРЖР. 2003. С. 480.

90. Технические требования к аппаратуре связи, реализующей функции маршрутизации пакетов протокола межсетевого обмена (аппаратура маршрутизации пакетов 1Р)" Редакция 1- 1998г., утвержденная Госкомсвязи России 6.08.98.

91. Уальд К. На обочине широкополосного доступа // -М.: Сетевой журнал, № 2. 2001. С. 80-83.

92. Фертф Д. Управление сетями: интегрированные системы или отдельные продукты // -М.: Сетевой журнал, № 2. 2001. С. 42-43.

93. Фокс Дж. Программное обеспечение и его разработка / М.: Мир. 1985. С. 368.

94. Шагурина И. На пороге мультимедиа-взрыва // -М.: Сетевой журнал, № 6-7. 2000. С. 39.

95. Шварц М. Сети связи. Протоколы, моделирование и анализ: в 2-х частях / М.: Наука. 1992. С. 336.

96. Шварцман В. О. Качество услуг интегральный показатель деятельнсти служб электросвязи // -М.: Век качества, № 4. 2001. С. 16-21.

97. Шварцман В. О. Системы передачи в системах данных // -М.: Вестник связи, №4. 2000. С. 106-110.

98. Шехтман JI. И. Системы телекоммуникаций: проблемы и перспективы. (Опыт системного проектирования) // М.: "Радио и связь". 1998. С. 134.

99. Шмалько А. В. Цифровые сети связи: основы планирования и построения / М.: Эко-Трендз. 2001. С. 282.

100. Шмелев И. В. Корпоративные сети с использованием новых технологий / Системы управления сетями телекоммуникаций. М.: ЦНТИ "Информсвязь" №2167. 2000. С. 25.

101. Шмелев И. В. Преимущества и недостатки сетей Х.25 / Международный форум информатизации МФИ-2000. М.:МТУСИ. 2000. С. 16

102. Шмелев И. В. Сервисные службы на основе Х.25 / Международный форум информатизации МФИ-2000. М.:МТУСИ. 2000. С. 17

103. Шмелев И. В. Широковещате-льная технология IP/TV / Системы управления сетями телекоммуникаций. М.: ЦНТИ "Информсвязь" №2189. 2001. С. 18-24.

104. Шмелев И. В. Потоковое видео в сети Интернет / Системы управления сетями телекоммуникаций. М.: ЦНТИ "Информсвязь" №2189. 2001. С. 24-29.

105. Шмелев И. В. Пакетная телефония / Международный форум информатизации МФИ-2001. М.:МТУСИ. 2001. С. 26

106. Шмелев И. В. Инкапсуляция х.25 поверх IP / Международный форум информатизации МФИ-2001. М.:МТУСИ. 2001. С. 27

107. Шмелев И. В. Основные принципы IP-телефонии / Системы управления сетями телекоммуникаций. М.: ЦНТИ "Информсвязь" №2189. 2002. С. 36.

108. Шмелев И. В. Основные принципы построения сетей на основе технологий х.25 и Frame Relay // Руководство для работы сотрудников центра управления. М.: Совам. 1998. С.1-36.

109. Шмелев И. В. Разработка методических указаний по технической эксплуатации и обслуживанию оборудования SDH с учетом кольцевой структуры сети // Итоговый отчет по НИР, №01. М.: МТУСИ. 2000. С. 1-20 Рукоп.

110. Шмелев И. В. Оценка возможностей технической эксплуатации и обслуживания современных систем коммутации / Итоговый отчет по НИР, №02. М.: МТУСИ. 2001. С. 1-40

111. Шмелев И. В. Проблемы развития информационных технологий / Реинжиниринг бизнес-процессов на основе информационных технологий. М.: Моск. Госуд. Ун-т экономики, статистики и информатики. 2004. С.8

112. Шмелев И. В. Основные свойства для определения самоподобных процессов при передаче трафика в компьютерных сетях / Системы управления сетями телекоммуникаций. М.: ЦНТИ "Информсвязь" №2247. 2004. 2-3.

113. Шмелев И. В. Основные статистические свойства фрактального броуновского движения / Системы управления сетями телекоммуникаций. М.: ЦНТИ "Информсвязь" №2247. 2004. 3-4.

114. Шмелев И. В. Моделирование редких событий для мультисервисной сети, обсуживающей трафик, задаваемый смесью самоподобных процессов / Международный форум информатизации МФИ-2004. М.:МТУСИ. 2004. С. 10-11

115. Шмелев И. В. Модель трафика мультисервисной сети на основе смеси самоподобных процессов / Международный форум информатизации МФИ-2004. М.гМТУСИ. 2004. С. 12

116. Шнепс М. А. Об IP синдроме без айпизма // -М.: Вестник связи, №2. 2001. С. 38.

117. Шнепс М. А. Системы распределения информации. Методы расчета: Справочное пособие. / М.: Связь. 1979. С. 344.

118. Шнепс М. А. Численные методы теории телетрафика / -М.: Связь. 1974.

119. Шустер Г. Детерминированный хаос / М.: Мир. 1988. С. 242.

120. Энди Дорнан. Есть ли у ATM перспектива? // -М.: Журнал сетевых решений/LAN, июнь. 2001. С. 58-61.

121. Call signaling protocols and media stream packetization for packet based multimedia communications systems /ы ITU-T Recommendation H.225.0. 1997-10.

122. Control protocol for multimedia communication / ITU-T Recommendation H.245. -1997-10.

123. Deering, S. E. "SIP : Simple Internet Protocol" // IEEE Network Magazine, vol. 7, pp. 16-28, May/June. 1993.

124. Frigo N., Reichmann K., lannone P. Whatever Happened to Fiber-to-the-home? // OFC, USA. 2003.

125. ITU-T G.957. Optical interfaces for equipments and systems relating to the synchronous digital hierarchy.

126. ITU-T G.691, Optical interfaces for single-channel STM-64, STM-256 and other SDH systems with optical amplifiers.

127. Needham, R. M., and Schroeder, M.D. "Authentication Revisited", Operating Systems Rev., vol. 21, p. 7, Jan. 1987.

128. Norros I. Four approaches to fractional storage.

129. Norros I. A storage model with self-similar input // Queueing systems, V16 P. 387-396.

130. Perretti E., Thepot F. ATM in Europe / The User Handbook. 1997.

131. Teford M. Terabit WDM over multi-mode fiber // Lightwave Europe, № 7. 2002.

132. Visual telephone systems and equipment for local area networks which provide a non-guaranted quality of service / ITU-T Recommendation H.323V2. 1997-03.