Исследование и разработка методов анализа качества обслуживания сетевого трафика при использовании протокола управления очередями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Фомин, Владимир Владимирович

• Фомин, Владимир Владимирович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Фомин, Владимир Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ПРИНЦИПЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В 1Р СЕТИ И ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ САМОПОДОБНОГО ТРАФИКА.

1.1 Понятие фрактальности.

1.2 Основы теории самоподобных процессов.

1.2.1 Определение самоподобного процесса.

1.2.2 Медленно и быстро убывающие зависимости.

1.2.3 Понятие коэффициента Хэрста.

1.2.4 Распределения с «тяжелыми хвостами».

1.3 Аспекты теории нелинейной динамики.

1.4 Современное состояние проблемы обеспечения качества обслуживания.

1.4.1 Технология в промежуточных устройствах.

1.4.2 Описание модели

1.4.3 Алгоритмы активного управления очередями.

1.5 Выводы по главе 1.

Глава 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕАЛИЗАЦИИ СЕТЕВОГО ТРАФИКА.

2.1 Описание реализаций сетевого трафика.

2.2 Исследование реализации статистическими методами.

2.2.1 Плотность распределения.

2.2.2 Автокорреляционная функция.

2.2.3 Энергетический спектр.

2.2.4 Коэффициент Хэрста.

2.3 Исследование реализации методами теории нелинейной динамики

2.3.1 Идея восстановленного аттрактора.

2.3.2 Вычисление средней взаимной информации.

2.3.3 Вычисление корреляционной размерности восстановленного аттрактора.

2.4 Выводы по главе 2.

Глава 3. АНАЛИЗ САМОПОДОБНОГО ТРАФИКА В МОДЕЛИ НЕГАРАНТИРОВАННОЙ ДОСТАВКИ ДАННЫХ (BEST-EFFORT SERVICE).

3.1 Моделирование сетевого канала в среде NS-2.:.

3.2 Результаты эксперимента.

3.2.1 Потеря пакетов.

3.2.2 Задержка при передаче пакета.

3.2.3 Дрожание при передаче пакета (packet jitter).

3.3 Выводы по главе 3.

Глава 4. АНАЛИЗ САМОПОДОБНОГО ТРАФИКА В МОДЕЛИ ДИФФЕРЕНЦИРУЕМОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

4.1 Постановка эксперимента. Моделирование сетевого канала связи.

4.2 Результаты эксперимента.;.

4.2.1 Потеря пакетов.

4.2.2 Задержка при передаче пакета.

4.2.3 Дрожание при передаче пакета.

4.3 Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов анализа качества обслуживания сетевого трафика при использовании протокола управления очередями»

Актуальность темы

Эффективность использования полосы пропускания канала всегда была актуальной задачей, но ее важность возросла в последние годы в связи с появлением все более жестких требований к качеству обслуживания (QoS). Для обеспечения необходимых требований к различным потокам данных используются два метода QoS: управление перегрузкой и предотвращение перегрузок. Первый метод основан на присвоении квот и приоритетов потокам, и в случае перегрузки, потоки получают качество, ограниченное их квотой и приоритетом (например, WRR - Weighted Round Robin). Второй метод ограничивает размер очереди, сигнализируя источникам данных о необходимости уменьшить скорость передачи информации (например, WRED -Weighted Random Early Detection).

Первыми учеными, которые начали решать проблему предотвращения и борьбы с перегрузками были Салли Флойд (Sally Floyd), Ван Якобсон (V. Jacobson), Кевин Фолл (Kevin Fall), Ратул Махаджан (Ratul Mahajan) и др. Среди отечественных исследователей следует отметить работы Лиханова Н.С., Потапова A.A., Цыбакова Б.С., Шелухина О.И., Добрушина P.JL, Кузнецова H.A., Вишневского В.М., Ляхова А.И., Богуславского Л.Б. и др.

Несмотря на внушительный объем публикаций [7], [8], [60], [62], [63], [64] по теме предотвращения перегрузок, остается проблема выбора настроек параметров для алгоритма WRED в зависимости от свойств входного трафика.

Последние исследования [17], [19], [22], [31], [33], [35], [36], [42], [53], [62] демонстрируют, что телекоммуникационный трафик для большинства видов сервисов является самоподобным (фрактальным). Учет фрактальных свойств позволит более точно описать исследуемый трафик, что, в свою очередь, даст возможность оценить влияние самоподобия на характеристики QoS. Поэтому актуальными представляются исследования самоподобных б свойств сетевого трафика, их влияния на характеристики QoS и оптимизация параметров протокола WRED с целью обеспечения заданного QoS.

Цель работы

Целью диссертационной работы являются исследование свойств самоподобия сетевого трафика, оценка их влияния на характеристики качества обслуживания и оптимизация работы алгоритма WRED с целью обеспечения заданного QoS.

Основные задачи исследования

- Анализ методов обеспечения качества обслуживания в условиях самоподобного трафика.

- Подготовка и проведение эксперимента по сбору трафика, а также выполнение статистического анализа полученных реализаций трафика на предмет выявления характерных свойств.

- Моделирование и анализ поведения сетевого трафика в модели негарантированной доставки данных (best-effort service) с учетом его самоподобных свойств.

- Моделирование и оптимизация параметров протокола WRED для обеспечения требований QoS.

Методы исследования

Для решения перечисленных задач в работе использованы методы теории вероятностей и математической статистики, теории нелинейных динамических систем, а также имитационное моделирование на ЭВМ.

Положения, выносимые на защиту

- Метод выявления самоподобных свойств трафика на основе положений нелинейной динамики.

- Количественные и качественные результаты статистического анализа реального самоподобного трафика.

- Результаты имитационного моделирования характеристик ОоБ сети с негарантированной доставкой данных в зависимости от степени самоподобия сетевого трафика.

- Результаты оптимизации параметров протокола управления очередями \VRED с целью обеспечения С^оЗ в условиях самоподобия трафика.

Научная новизна

В диссертации получены следующие новые научные результаты:

- Получены результаты экспериментальных исследований реального сетевого трафика, показывающие, что реализации трафика обладают самоподобными свойствами.

- Предложен метод выявления самоподобных свойств трафика на основе положений нелинейной динамики.

- Дан анализ работы алгоритма управления сетевого трафика в сети с негарантированной доставкой данных в условиях самоподобия трафика. Выявлено влияние самоподобия трафика на характеристики С^оБ.

- Проведена оптимизация параметров алгоритма \VRED в сети с дифференцируемым обслуживанием с целью обеспечения заданных параметров ОоБ. Оценено влияние степени самоподобия сетевого трафика на результаты оптимизации.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Результаты, полученные в данной работе, могут быть использованы в существующих и создаваемых сетях передачи данных. Сформулированные рекомендации рационального выбора параметров алгоритма управления очередями "\VRED позволяют повысить эффективность использования буферов маршрутизатора, и как следствие, улучшить уровень обслуживания.

Результаты диссертационной работы внедрены в телекоммуникационной компании ЗАО «Волга Телеком» и в учебный процесс ГОУВПО ПГУТИ, о чем свидетельствуют соответствующие акты.

Апробация работы

Теоретические и практические аспекты работы докладывались и обсуждались на XIV Российской научной конференции профессорско-преподавательского состава ПГАТИ, Самара, 2007; 10 и 12 Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, 2008, 2010; 9 Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникации», Казань, 2008; X Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», Самара, 2009.

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 10 опубликованных работах. Публикаций включают 3 статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК.

Структура и объем работы

Настоящая диссертация содержит 148 страниц и состоит из введения, четырех глав, заключения и 5 приложений, включая 143 иллюстраций и 6 таблиц. Список литературы содержит 51 наименование.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Фомин, Владимир Владимирович

4.3 Выводы по главе 4

В настоящей главе было проанализировано поведение сетевого трафика с различными значениями коэффициента Хэрста в модели с дифференцируемым обслуживанием в перегруженном канале связи. В качестве протокола управления перегрузками был выбран взвешенный алгоритм произвольного раннего обнаружения WRED. По результатам данного анализа можно сделать следующие выводы:

1. Для несамоподобного трафика процент потерянных пакетов для всех 6 вариантов значений порогов протокола \VRED не превышает 1%, причем, чем меньше Н, тем меньше потерянных пакетов. С ростом степени самоподобия у трафика увеличивается и процент потерь, но не превышает 5%. На число ошибок влияют и пороговые значения протокола WRED. Так, наихудшими вариантами являются 1 и 2, в то время как наиболее оптимальными вариантами пороговых значений являются 4, 5 и 6. Максимальная разница между ними достигает чуть более 1% потерянных пакетов. Переход к дифференцируемой модели связи с применением алгоритма активного управления очередями WRED позволяет значительно улучшить данных параметр связи по отношению к среде с негарантированной доставкой данных. Максимальный выигрыш наблюдается для трафика с коэффициентом Хэрста от 0,1 до 0,5. Причем для данного участка отличия в выборе пороговых значений алгоритма WRED наиболее существенны. С дальнейшим ростом коэффициента Хэрста выигрыш становится менее ощутимым, но даже для наихудшего случая он в 1,37 раз лучше для аналогичного варианта в модели best-effort.

2. В данном эксперименте оценка задержки при передаче пакета проводилась по трем значениям - минимальному, среднему и максимальному. Минимальная задержка для различных пороговых значений WRED остается неизменной, за исключением 2 варианта для самоподобного трафика с Н = 0,9. Характер графика минимальной задержки зависит от значения коэффициента Хэрста. Так для трафика с Н ~ 0,1 - 0,4, минимальная задержка остается постоянной. Дальнейший рост коэффициента Хэрста приводит к уменьшению минимальной задержки с незначительными всплесками в районе Н = 0,6 и Н= 0,9. Величина средней задержки с ростом коэффициента Хэрста плавно увеличивается. Для данного параметра характерна разница между различными вариантами пороговых значений алгоритма управления. График максимальной задержки также увеличивается с ростом Н. Значительный выигрыш в задержке с применением в сети алгоритма активного управления очередями, наблюдается* лишь для: средней величины. Причем выигрыш становится меньше с ростом коэффициента^ Хэрста. Наилучшим вариантом значений параметров WRED для данного случая являются 1 и 2, а наихудшим - 4, 5 и 6. Но даже в худшем случае выигрыш по отношению к модели сети с негарантированной доставкой данных составляет 1,5 раз.

3. Джиттер, как и задержка оценивался по трем значениям - минимальному, среднему и максимальному. Минимальное значение джиттера остается неизменным для различных пороговых значений алгоритма и различных значений параметра Хэрста. Лишь для 2, 5 и 6 вариантов наблюдается уменьшение в точке //=0,8 и для 5 и 6 вариантов - в точке //=0,9. Для средней величины джиттера наблюдается незначительный рост данного параметра на участке от Н- 0,1 до //= 0,2. Дальнейший рост коэффициента Хэрста приводит к плавному уменьшению средней величины джиттера. График максимальной величины джиттера имеет наиболее неравномерный характер. Выигрыш минимального джиттера по отношению к сети с негарантированной доставкой данных наблюдается лишь для 2, 5 и 6 вариантов пороговых значений и лишь для самоподобного трафика с коэффициентом Хэрста Н = 0,8. В остальных случаях наблюдается незначительный регресс. Для средней величины джиттера с применением алгоритма \VRED наблюдается незначительное улучшение для всех типов трафика. Причем для трафика с коэффициентом Хэрста от 0,1 до 0,6 наблюдается спад. Дальнейшее увеличение коэффициента Хэрста приводит к росту выигрыша. Максимальная величина джиттера остается на прежнем уровне по отношению к предыдущему опыту, и лишь для самоподобного трафика с //=0,6 для всех вариантов и для трафика с Н = 0,9 для 5 и 6 вариантов наблюдается ухудшение данного параметра качества связи.

4. Анализ основных характеристик производительности сетевого соединения в данном эксперименте показал, что применение алгоритма активного управления очередями \VRED в «узком» канале, способствует улучшению качества, связи. Данное улучшение качества связи зависит от коэффициента Хэрста. Наиболее заметный, выигрыш наблюдается для отброшенных пакетов и средней величины задержки. С ростом Н выигрыш для обоих параметров уменьшается, но все равно остается значительным по отношению к модели с негарантированной доставкой данных.

5. Анализ полученных данных позволяет сделать рекомендации рационального выбора пороговых значений алгоритма \VRED в зависимости от свойств трафика. Основные результаты оптимизации параметров протокола управления \VRED сведены в таблицу 4.3.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящая диссертационная работа посвящена исследованию методов обеспечения гарантированного качества обслуживания и поиск параметров работы алгоритма WRED для самоподобного трафика, обеспечивающих наилучший QoS по отношению к системам с негарантированной доставкой данных.

Основным результатом проведенных в диссертационной работе теоретических и экспериментальных исследований являются рекомендации рационального выбора параметров алгоритма управления очередями WRED, позволяющих повысить эффективность использования буферов маршрутизатора, и как следствие, улучшить уровень обслуживания.

Для достижения этой цели в работе сделано следующее:

1. Подробно рассмотрено современное состояние и главные понятия теории самоподобного трафика, такие как фрактальность, самоподобие, коэффициент Хэрста, распределения с тяжелыми хвостами. Также рассмотрены основы теории нелинейной динамики. Приведены главные аспекты архитектуры дифференцированных услуг QoS, а также формирование РНВ (рег-hop behavior) политик по значению поля кода дифференцированной услуги (DSCP) IP пакета.

2. Проведенный статистический анализ трафика, собранного на сети Интернет-провайдера ОАО «Самара Телеком» показал, что реализации трафика обладают самоподобными свойствами. Кроме того, в исследуемых временных рядах обнаружена слабая детерминированная составляющая.

3. Построена имитационная модель сети с негарантированной доставкой. t данных, позволяющая детально проанализировать основные характеристики качества связи - потеря пакетов, задержка при передаче пакета и джиттер. Показана неэффективность работы алгоритма FIFO в случае, когда' скорость передачи выше пропускной способности канала («узкий» канал). С ростом коэффициента Хэрста производительность работы алгоритма FIFO значительно ухудшается.

4. Экспериментально показано, что применение алгоритма активного управления очередями WRED в «узком» канале, способствует улучшению качества связи. Данное улучшение качества связи зависит от коэффициента Хэрста. Наиболее заметный выигрыш наблюдается для отброшенных пакетов и средней величины задержки. С ростом Н выигрыш для этих параметров уменьшается, но все равно остается значительным по отношению к модели с негарантированной доставкой данных.

5. Проведено исследование влияния различных значений параметров протокола WRED на качество обслуживания. Даны рекомендации рационального выбора параметров алгоритма WRED, позволяющих увеличить эффективность использования буферов маршрутизатора и, как следствие, поднять пропускную способность или улучшить уровень QoS.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Фомин, Владимир Владимирович, 2010 год

1. Айвазян, С А. Прикладная статистика. Основы эконометрики / С. А. Айвазян. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 432 с.

2. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. - 340 с.

3. Вегешна, С. Качество обслуживания в 1Р сетях / С. Вегешна. М.: Вильяме, 2003. - 368 с.

4. Вентцель, Е. С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. М.: Высшая школа, 2002. - 380 с.

5. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Е. Гмурман. М.: Высш. шк., 2002. - 478 с.

6. Гольденберг, Л. М. Цифровая обработка сигналов / Л. М. Гольденберг. -М.: Радио и связь, 1990. 280 с.

7. Гончаров, А. А. Исследование влияния параметров алгоритма \VRED на осцилляции длин очередей в маршрутизаторе/ А. А. Гончаров, Ю. А. Семенов // Информационные процессы. 2006. - Т. 6, №2. - С. 153-159.

8. Гончаров, А. А. Исследование возможностей получения гарантированного качества обслуживания при передаче мультимедиа через перегруженные каналы / А. А. Гончаров, А. Ю. Ильин, Ю. А. Семенов // Информационные процессы. -М., 2006. С. 310-321.

9. Гончаров, А. А. Исследование возможности получения гарантированного качества обслуживания (С^оБ) в общедоступных сетях Интернет / А. А. Гончаров, Ю. А. Семенов // ХЬУП Научная конференция МФТИ. М.,2005. С. 200-202.

10. Гончаров, А. А. Исследование зависимости вероятности потери пакета от его длины как средство диагностики транспортного канала / А. А. Гончаров, Ю. А. Семенов // ХЬУШ Научная конференция МФТИ. М.,2006. С. 264-265.

11. Городецкий, А. Я. Информатика. Фрактальные процессы в компьютерных сетях: учебное пособие / А. Я. Городецкий, В. С. Заборовский. СПб.: СПбГТУ, 2000. - 384 с.

12. Заборовский, В. С. Управление в компьютерных сетях: концепция сетевых процессоров / В. С. Заборовский, М. Г. Рязанов. М.: Демиург, 1998. - 180 с.

13. Карташевский, В. Г. Основы теории массового обслуживания / В. Г. Карташевский М.: Радио и связь, 2006. - 107 с.

14. Карташевский, В. Г. Применение аппарата нелинейного анализа динамических систем для обработки IP и VoIP трафика / В. Г. Карташевский, В. В. Фомин // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2010. Т.13, № 1. - С. 87-89.

15. Карташевский, И. В. Анализ и исследование трафика протокола SIP / И. В. Карташевский, А. Ю. Криштофович, В. В. Фомин // Труды 12 Международной конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». -Москва, 2010, С.258-259.

16. Кирьянов, Д. В. Самоучитель MathCad 2001 / Д. В. Кирьянов СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 544 с.

17. Криштофович, А. Ю. Идентификация модели трафика сети ОКС №7 / А. Ю. Криштофович // VI Международная научно-техническая конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применения»- М., 2004. С.190-191.

18. Криштофович, А. Ю. Построение прогнозов сети ОКС №7 / А. Ю. Криштофович // V Международная научно-техническая конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2003, - С. 7579.

19. Криштофович, А. Ю. Самоподобный случайный процесс как модель трафика сети ОКС №7 / А. Ю. Криштофович // Информатика, радиотехника, связь. Самара, 2002. - №7. -С. 64-65.

20. Криштофович, А. Ю. Способы математического описания самоподобного трафика / А. Ю. Криштофович // IX российская научная конференция ПГАТИ. Тезисы докладов. Самара, 2002. - С.58.

21. Криштофович, А. Ю. Анализ трафика протоколов HTTP и VoIP / А. Ю. Криштофович, В. В. Фомин // Труды учебных заведений связи. 2007. - № 177. - С.14-18.

22. Криштофович, А. Ю. Определение самоподобия в сетевом трафике / А. Ю. Криштофович, В. В. Фомин // Труды X Международной конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2008, С.316-317.

23. Кузнецов, С. П. Динамический хаос / С. П. Кузнецов. М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2001. - 296 с.

24. Кучерявый, Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет / Е.А. Кучерявый. СПб.: Наука и Техника, 2004. - 336 с.

25. Лагутин, В. С. Телетрафик мультисервисных сетей связи / В. С. Лагутин, С. И. Степанов. М.: Радио и связь, 2000. - 320 с.

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

27. Малинецкий, Современные проблемы нелинейной динамики / Г. Г. Малинецкий, А, Б. Потапов. М.: Едиториал УРСС, 2002. - 360 с.

28. Мусалимов, В. М. Динамика фрикционного взаимодействия / В. М. Мусалимов, В. А. Валетов. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. - 192 с.

29. Найденов, В. И. Эффект Хэрста в геофизике / В. И. Найденов, И. А. Кожевникова // Природа. 2000. - №1. - С. 44-46.

30. Нейман, В. И. Новое направление в теории телетрафика / В. И. Нейман // Электросвязь. 1998. - №7. - С. 27-30.

31. Осин, А. В. Самоподобность телекоммуникационного трафика / А. В. Осин // IV Международная конференция «Современная бытовая техника, управляющие системы и телекоммуникации». М., 2002. - С. 94 - 97.

32. Осин, А. В. Сравнительный анализ методик оценки самоподобности телекоммуникационного трафика / А. В. Осин // Радиоэлектроника и информатика: Сб. науч. Трудов / МГУС. М„ 2002. - С. 37 - 46.

33. Петров, В. В. О самоподобном сетевом трафике / В. В. Петров, Е. А. Богатырев // X Междунар. научно-техн. конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектрика, электроника и энергетика». М., 2004. - С. 53-54.

34. Петров, В. В. Самоподобие в сетевом трафике / В. В. Петров // 58-я Научная сессия РНТОРЭС им. A.C. Попова. М., 2003. - С.126.

35. Петров, В. В. Статистический анализ сетевого трафика / В. В. Петров, Е. А. Богатырев // X Междунар. научно-техн. конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектрика, электроника и энергетика». М., 2004. - С. 40-42.

36. Росляков, А. В. Способы математического описания самоподобного трафика / А. В. Росляков, А. Ю. Криштофович // IX российская научная конференция ПГАТИ. Самара, 2002. - С.58.

37. Семенов, Ю. А. Протоколы Интернет. Энциклопедия / Ю. А. Семенов. М.: Горячая линия Телеком, 2001. - 304 с.

38. Столингс, С. Современные компьютерные сети. 2-е изд. / С. Столингс. -СПб.: Пи тер, 2003. 784 с.

39. Таненбаум, Э. Компьютерные сети. 4-е изд. / Э. Таненбаум. СПб.: Питер, 2005. - 992 с.

40. Уайндер, С. Справочник по технологиям и сетям связи / С. Уайндер. М.: Мир, 2000. - 360 с.

41. Уолрэнд, Дж. Телекоммуникационные и компьютерные сети. Вводный курс / Дж. Уолрэнд. М.: Постмаркет, 2001. - 480 с.

42. Фомин, В. В. Статистический анализ IP и VoIP трафика / В. В. Фомин // Инфокоммуникационные технологии. 2009. Т.7, № 1. - С. 40-44.

43. Фомин, В. В. Исследование алгоритма управления очередями WRED в модели дифференцируемого обслуживания / В. В. Фомин // Инфокоммуникационные технологии. 2010. Т.8, № 2. - С. 27-31.

44. Фомин, В. В. Вейвлет-анализ IP трафика / В. В. Фомин // Труды учебных заведений связи. 2008. - № 179. - С.20-23.

45. Фомин, В. В. Обработка IP трафика на основе вейвлет-анализа / В. В. Фомин, В. А. Шилкин // Тезисы докладов IX междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникации». Казань, 2008, С. 434-435.

46. Фомин, В. В. Прогнозирование сетевого трафика с помощью нейро-нечеткой системы ANFIS / В. В. Фомин, В. А. Шилкин // Труды учебных заведений связи. 2009. - № 180. - С.48-50.

47. Фомин, В. В. Обеспечение качества обслуживания с помощью алгоритма активного управления очередями WRED / В. В. Фомин // Тезисы докладов X междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникации». Самара, 2009, С. 60-62.

48. Чаки, Ф. Современная теория управления / Ф. Чаки. М.: Мир, 1975. - 280 с.

49. Чечурин, А. В. Исследование алгоритмов оценки размерности восстановленного аттрактора / А. В. Чечурин // Межвузовский сборник научных трудов. М., 2006. - Вып.1. - С. 15-22.

50. Шелухин, О. И. О фрактальной структуре цифровых речевых потоков / О. И. Шелухин, А. В. Леднев, А. В. Осин // LVIII научная сессия РНТОРЭС им. A.C. Попова, посвященная Дню радио: Труды. М., 2003. - Т. 1. - С.63 -65.

51. Шелухин, О. И. Фрактальные процессы в телекоммуникациях / О. И. Шелухин, А. М. Тенякшев, А. В. Осин; под ред. О. И. Шелухина. М.: Радиотехника, 2003. - 480 с.

52. Шелухин, О. И. Цифровая обработка и передача речи / О. И. Шелухин, Н. Ф. Лукьянцев. М.: Радио и связь, 2000. - 456 с.

53. Шелухин, О.И. Результаты экспериментальных исследований сетевого трафика телекоммуникационной сети / О. И. Шелухин, А. В. Осин, Г. А. Урьев // Теоретические и прикладные проблемы сервиса. М., 2005. - №4. -С. 90-95.

54. Шринивас, В. Качество обслуживания в IP сетях / В. Шринивас. М: «Вильяме», 2003. - 366 с.

55. Шустер, Г. Детерминированный хаос / Г. Шустер. М.: Мир, 1988. - 240 с.

56. A Single Rate Three Color Marker http://www.ietf.org/rfc/rfc2697.txt. -September 1999.

57. An Expedited Forwarding PHB, http://www.ietf.org/rfc/rfc2598.txt. June 1999.

58. Assured Forwarding PHB Group, http://www.ietf.org/rfc/rfc2597.txt June 1999.

59. Barry, M. A Brief History of the Internet / M. Barry, G. Vinton, D. David. -http://www.isoc.org/intemet/historv/brief.shtml 4.08.2000.

60. Bennett, J.C.R. Hierarchical Packet Fair Queuing Algorithms / J.C.R. Bennett // IEEE Transactions on networking. 1997. - Vol. 5, № 5. - P. 459-463.

61. Beran, J. Statistical Methods for Data with Long-Range Dependence / J. Beran // Statistical Science. 1992. - Vol. 7. - P. 404-416.

62. Chandra, K. Non-linear Time-Series Models of Ethernet Traffic / K. Chandra, C. You, G. Olowoyeye, C. Thompson // Submitted to INFOCOM. 1998. P.167-174.

63. Definition of the Differentiated Services Field (DS Field) in the IPv4 and IPv6 Headers http://www.ietf.org/rfc/rfc2472.txt December 1998.

64. Floyd, S. Recommendations on using the gentle variant of RED http://www.aciri.org/floyd/red/gentle.html. March 2000.

65. Leland, W. E. On the self-similar nature of Ethernet traffic / W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger, D.V. Wilson // IEEE Transactions of Networking, 1994. -Vol. 2, №1. P.l-15.

66. RSVP Working Group Home Page http://www.ietf.org/html. charters/rsvp-charter.html

67. Takens, F. Detecting strange attractors in turbulence / F. Takens // Lecture Notes in Mathematics. Berlin, 1981. - P. 366-381.

68. Technical Specification from Cisco, Distributed Weighted Random Early Detection,http.7/www.cisco.com/univercd/cc/td/doc/product/software/ios 111/ccl 11/wred.pdf 16.08.2001.

69. The Network Simulator (NS) Home Page, http://www.isi.edu/nsnam/ns/

70. Tsybakov, B. S. Self-similar processes in communications networks / B. S. Tsybakov, N. S. Georganas // IEEE Trans. Inform. Theory. 1998. - Vol. 44. -P. 1713-1725.

71. Type of Service in the Internet Protocol Suite, http://www.ietf.org/rfc/rfcl349.txt 01.07.1992.

72. Пример одного из сценариев, использованного при моделировании в среде NS-2 сети с негарантированной доставкойданных

73. Creating New Simulator set ns new Simulator.

74. Пример одного из сценариев, использованного при моделировании в среде NS-2 сети с гарантированной доставкойданных

75. Creating New Simulator set ns new Simulator.

76. Промежуточные результаты эксперимента в сети с негарантированной доставкой данных

77. Результаты эксперимента для трассы с коэффициентом Хэрста Н = ОД.х 10

78. II I I Г i И I И I I I ''1.1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000simulation time secj

79. Рис. 4.1.1 Временной ряд исследуемой реализации

80. Рис. 4.1.2 График R/S-статистиких 1044.51 .I . . I . . .-ГГ.-г———-rr-T—-^E