Оцінка параметрів неоднорідного вхідного потоку у телекомунікаційних мережах

Рисунок 2.36. Мережева архітектура мережі широкополосного доступу WiMAX

Клієнтський термінал складається із зовнішнього ODU (OutDoor Unit) і внутрішнього IDU (InDoor Unit) модулів. Зовнішній модуль виконує функцію високочастотного тракту, працюючого в діапазоні від 2 до 11 ГГц, а також містить усі активні компоненти і плоску інтегровану антену з високим коефіцієнтом посилення. Внутрішній модуль виконує наступні функції: передачу Ethernet-даних, управління системою, мультиплексування і маршрутизацію потоків, а також подання живлення на зовнішній блок.

Брандмауер (FireWall) забезпечує захист внутрішньої мережі від зовнішньої дії з боку Інтернету, а також блокує невживані з'єднання і пакети, забезпечуючи захист на прикладному рівні. Комутатор розподіляє отриманий трафік між двома мережами LAN і WiFi, які контролюються сервером. Реєстрація даних здійснювалася за допомогою маршрутизатора мережі WiМАХ в напрямах downlink і uplink. На рисунку 2.37 представлені кореляційні функції трафіку WiМАХ при різних розширеннях. З графіків видно, що кореляційна функція убуває досить повільно при різних розширеннях, що побічно свідчить про наявність самоподібності.

Як показують численні дослідження, найбільш перспективним способом обробки експериментального трафіку з метою оцінки міри самоподібності є використання вейвлет-аналізу.

Як приклад на рисунку 2.38 представлені результати обробки вихідного трафіку з розширенням 10 с, отримані за допомогою алгоритму автоматичного визначення меж масштабування [28]. На рисунку 2.38,а показана реалізація трафіку, отримана в результаті вимірів. На рисунку 2.38,б представлені результати роботи алгоритму автоматичного визначення нижньої межі масштабування. Суцільною лінією показана зона стрімкого зростання, а пунктиром -- зона нульової рівноваги. Оскільки при обчисленні функції Q для початкових масштабів j = 1,2,3 були отримані дуже маленькі значення, то їх логарифми були усічені до -10. Горизонтальні лінії відповідають Q = 0,01; 0.05 і 0.1.

Зафарбованим ромбом на графіках відмічена знайдена в результаті роботи алгоритму точка початку області масштабування . По цій точці можна судити про знаходження "межі розділу" між короткочасними і довготривалими кореляціями в даних. Оскільки при оцінці показника Херста враховуються тільки довготривалі кореляції, а наявність сильної короткочасної складової може тільки спотворити оцінку, то точка вибиралася в якості початкової при апроксимації логарифмічної діаграми.

На рисунку 2.38,в показані оцінки показника Херста по вейвлет-коефіцієнтам на усій області масштабування в діапазоні j = 1,2,..., 11, а на рисунку 2.38,г -- в діапазоні j = 7,... 15, знайдені по алгоритму автоматичного визначення нижньої межі масштабування.

У таблиці 2.12 представлена зведена інформація про оцінки показника Херста вхідного і вихідного трафіку, знайдені як без, так і з урахуванням вибору початкової межі масштабування для діапазонів масштабування 0,1, 1, 10 і 100 секунд з 95%-вими довірчими інтервалами. У таблиці для порівняння приведені оцінки, виконані на усій області логарифмічної діаграми і в зоні масштабування, початок якої визначений відповідно до автоматичного алгоритму.

Таблиця 2.10 - Результати оцінки степені само подібності вхідного та вихідного трафіка для різних діапазонів масштабування

Результати, представлені в таблиці, підтверджують, що якщо робити оцінку по усіх доступних масштабах, то оцінка показника Херста буде схильна до сильного впливу короткочасних кореляцій (Н > 1). Але як тільки при оцінці враховувалася знайдена межа розділу між короткочасними і довготривалими кореляціями, то показник Херста набував значень в діапазоні 0,54...0,93.

Таким чином, порівняльний аналіз знайдених оцінок показника Херста показує, що спостережуваний трафік має властивості самоподібності на різних інтервалах розширення, що свідчить про мультифрактальний характер досліджуваного трафіку.

Висновки

У цій дипломній роботі описано процеси, які відбуваються в мережі мобільного зв'язку, була розглянута актуальність використання технології передачі GPRS та її складових частин.

Була розроблена імітаційна модель мобільного зв'язку та були проведені дослідження процесів передачі сигналу з використанням однієї та кількох мобільних станцій, які довели, що розміщення каналу в базових станція виконується успішно. Також в результаті роботи над дипломною роботою були отримані дані, що підтверджують наявність самоподібної структури трафіку, яка була оцінена за допомогою показника Херста. Це пов'язано з тим, що в одному фізичному каналі є присутньою величезна кількість інформації, різною за своєю природою.

Всі дослідження були проведені в програмі імітаційного моделювання OPNET. Повна модель OPNET GPRS служитиме корисним інструментом для оцінки продуктивності і планування мережі GPRS.

Список використаної літератури

1. Шелухін О.І. Мультифрактали. Інфокомунікаційні програми / Шелухін О.І. - М.: Гаряча лінія - Телеком, 2011. - 576 с.: іл.

2. Шелухін О.І. Самоподібність і фрактали / Шелухін О.І., Осін А.В., Смольский С.М. - М.: Фізматліт, 2008.

3. Шелухін О.І. Оцінка самоподібності телекомунікаційного трафіка за допомогою вейвлетів // Електротехнічні та інформаційні комплекси та системи / Шелухін О.І., Осін А.В., Ахметшин Р.Р. - 2006. Т. 2, № 3. С. 28-34.

4. Шелухін О.І., Матвєєв С.Б., Пастухов А.С. Експериментальне дослідження GPRS-трафіку в стільниковій мережі зв'язку стандарта GSM // Електротехнічні та інформаційні комплекси та системи. 2007. Т. 3, № 2. С. 49-55.

5. Шелухін О.І., Матвєєв С.Б., Пастухов А.С. Експериментальне дослідження фрактальних властивостей GPRS-трафіку протоколів мережевих рівнів // Електротехнічні та інформаційні комплекси та системи. 2007. Т. 3, № 3. С. 33-41.

6. Шелухін О.І., Матвєєв С.Б., Пастухов А.С. Оцінка самоподібності трафіка в мережі широкосмугового доступа WiMAX // Електротехнічні та інформаційні комплекси та системи. 2008. Т. 4, № 1.2. С. 86-94.

7. Шелухін О.І. Моделі трафіку мобільних потокових програм / О.І. Шелухін // Електротехнічні та інформаційні комплекси та системи. 2007. Т. 3, № 4. С. 47-54.

8. Галактіонова О.В. Моделювання і оцінка параметрів неоднорідного вхідного потоку в телекомунікаційних системах: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. фіз.-мат. наук: спец. 05.13.18 «Математичне моделювання, чисельні методи і комплекси програм» / О.В. Галактіонова. - Тверь, 2011. - 23, с.

9. V. Vukadinovic, Lj.Trajkovic, «Mobile Application Part protocol implementetion in OPNET», Vancuver, BC, Canada.

10. R. Narayanan, P. Chan, M. Johansson, F. Zimmermann, Lj.Trajkovic, «Enhanced General Packet Radio Service OPNET Model» , Vancuver, BC, Canada.

11. R. Narayanan and Lj.Trajkoviж, «General Packet Radio Service OPNET Model», Vancuver, BC, Canada.

12. Астаф'єв Н.М. Вейвлет-аналіз: основи теорії та приклади застосування// УФН. 1996. Т.166, №11. С. 1145-1170.

Размещено на Allbest.ru