Содержание к диссертации
Введение
1. Исследование особенностей мультимедийного видеотрафика при его передаче по пакетным сетям ... 16
1.1. Основные типы мультимедийного трафика реального времени 16
1.2. Общий подход к описанию мультимедийного трафика реального времени 18
1.3. Параметры качества обслуживания при передаче мультимедийного трафика в пакетных сетях передачи данных 21
1.4. Технологии и стандарты кодирования и передачи видеотрафика 25
1.5. Аппроксимация видеотрафика марковскими процессами 30
Выводы 35
2. Анализ и разработка методов моделирования телекоммуникационных систем передачи мультимедийных видеотрафиков 36
2.1. Анализ классов математических моделей для исследования процессов передачи мультимедийного видеотрафика в пакетных сетях 36
2.2. Сети массового обслуживания как модели телекоммуникационных систем 42
2.2.1. Параметры сетей массового обслуживания 43
2.2.2. Характеристики стационарного режима функционирования сети массового обслуживания 46
2.3. Расчет замкнутых неоднородных сетей массового обслуживания большой размерности 51
2.4. Вычисление характеристик сетей массового обслуживания, производных от метода анализа средних 57
2.5. Расчет замкнутых неоднородных сетей массового обслуживания с приоритетным обслуживанием 59
Выводы 63
3. Моделирование процессов передачи видеотрафика в пакетных сетях передачи данных 65
3.1. Общие принципы организации мультимедийных сервисов в пакетных телекоммуникационных сетях 65
3.2. Концептуальная модель задержек передачи видеотрафика 67
3.3. Математическая модель задержек передачи видеопотока 73
3.4. Вероятностно- временные характеристики модели оценки задержек передачи видеопотока 80
3.5. Результаты моделирования 82
Выводы 89
4. Оценка джиттера передачи видеопотоков в пакетных сетях передачи данных 90
4.1. Общая постановка задачи 90
4.2. Оценка дисперсии задержки передачи видеотрафика в пакетной сети, достоверность результатов 93
Выводы 100
Заключение 104
Библиографический список 106
- Параметры качества обслуживания при передаче мультимедийного трафика в пакетных сетях передачи данных
- Характеристики стационарного режима функционирования сети массового обслуживания
- Концептуальная модель задержек передачи видеотрафика
- Оценка дисперсии задержки передачи видеотрафика в пакетной сети, достоверность результатов
Введение к работе
Одной из тенденций развития современного общества является стремительный рост потребления различных информационных и телекоммуникационных услуг [1] — [3]. Постоянное снижение стоимости информационных услуг, а также развитие телекоммуникационной инфраструктуры (охват все большей территории и все большей части её населения) являются основными причинами этого роста.
Рассматривая особенности развития телекоммуникаций в Иордании, можно отметить следующую особенность [4]. Исторически недостаточно развитая инфраструктура, ограниченный объем инвестиций для её развития, и бурный спрос на телекоммуникационные услуги, в том числе на мультимедийные, который обусловлен экономическим и географическим положением страны, вызывает острую необходимость более эффективного использования всех имеющихся телекоммуникационных ресурсов.
Современные телекоммуникационные системы постоянно расширяют перечень своих услуг посредством предоставления все большего числа различного вида информационных сервисов, в том числе и мультимедийньгх. Примерами мультимедийньгх сервисов являются: видеотелефония, видеоконференция, высокоскоростная передача мультимедийньгх данных, IP-телефония, цифровое телевизионное вещание, мобильная видеосвязь и видео по запросу [5] — [8].
Традиционно для предоставления информационных услуг использовались синхронные методы передачи данных, при которых на первичной сети выделялись телекоммуникационные ресурсы в расчете на максимальную нагрузку, которые монопольно занимались потребителями и поставщиками соответствующих информационных услуг. В этом случае телекоммуникационные ресурсы сети использовались неэффективно, а общая производительность сети была низкой [9].
Применение пакетных методов передачи информации позволяет за счет статистического мультиплексирования значительно повысить общую пропускную способность телекоммуникационной сети [10] — [12].
Свидетельством этому служит сравнительный анализ способов коммутации для обеспечения мультимедийных услуг, приведенный в [13]. В этой статье обсуждаются перспективы построения мультимедийных сетей связи с использованием режима коммутации пакетов, имеющего следующие преимущества перед методом коммутации каналов:
• более высокую эффективность использования ресурсов звена передачи данных за счет статистического мультиплексирования трафиков пакетов многих приложений;
• значительно более низкую вероятность потери пакетов передаваемого трафика при повышении нагрузки на сеть, хотя при этом имеют место значительные непредсказуемые транзитные задержки;
• возможность гибкого динамического управления передаваемыми трафиками за счет использования различных механизмов назначения приоритетов элементам трафика, и резервирование телекоммуникационных ресурсов сети.
В связи с ростом производительности систем передачи данных [14] стало возможным использование пакетных методов передачи трафиков, генерируемых различными информационными сервисами, число которых может быть достаточно большим. Поэтому становится актуальной задача оценки параметров качества предоставляемого сервиса с учетом конкретных архитектуры и топологии используемой телекоммуникационной сети в условиях реальной информационной нагрузки [15].
Эта задача особенно актуальна в случае предоставления мультимедийного сервиса, который в значительной степени чувствителен к задержкам передачи его трафика [16].
В статьях [17] и [18] делается вывод о том, что технология ATM является наиболее подходящей технологией для эффективной передачи мультимедийной информации и предоставления услуг ATM-сетей с гарантированным требуемым качеством. Однако, обеспечение параметров качества услуг речевого трафика в сетях ATM является сложной задачей, решение которой невозможно без применения специальных методов управления транспортными, сетевыми и канальньгми ресурсами. В этих статьях подробно рассмотрены понятия качества и целостности услуг, эффективности использования ресурсов; приведена классификация механизмов управления трафиком; проведен сравнительный анализ алгоритмов управления перегрузками в сетях ATM.
Необходимо отметить, что к настоящему времени теория оценки параметров качества предоставляемого мультимедийного сервиса в пакетных сетях недостаточно развита.
Разработан ряд математических моделей различных классов, которые позволяют получить адекватную оценку параметров качества обслуживания для конкретных видов информационных сервисов, конкретных архитектур телекоммуникационных систем, а также конкретных их топологий, как правило, регулярных [15], [9], [19].
Наиболее актуальными, в плане решения задач оценки качества предоставляемого мультимедийного сервиса, выделяются три основные задачи:
1. Оценка параметров трафиков, генерируемых информационными сервисами определенного типа.
2. Собственно оценка параметров задержек передачи мультимедийного трафика, передаваемого в пакетной сети с заданной архитектурой и топологией.
3. Оценка дисперсии и джиттера задержки передачи мультимедийного трафика в пакетных сетях.
Для решения выше перечисленных задач применяются различные математические методы моделирования [20], [21], среди которых выделяются аналитические, имитационные и гибридные. Так, в статье [22] профессором Мархасиным предложен метод баланса интенсивностей нагрузок для решения задачи анализа интегрального телетрафика в радиоинтерфейсе, оптимизации и динамического управления качеством обслуживания мобильных сетей 3-го поколения, например систем GPRS. В работе [23] оценивается вероятность появления скачков интенсивности трафика в сотовых сетях подвижной связи и проводится анализ его рабочих характеристик, для решения данной задачи можно использовать аппарат теории самоподобия. В работах [24] и [25] анализируется видеотрафик, генерируемый различными сервисами в радио и мобильных сетях.
Для решения второй задачи в работе [26] предлагаются различные методы совпадения импульсных потоков для отыскания необходимых параметров суммарного трафика, передаваемого по телекоммуникационной сети с заданными архитектурой и топологией. Применение методов теории совпадения импульсных потоков для расчета трафиков нагрузки в широкополосных интегральных сетях ATM предлагалось в [27]. Цыбаков В. И. в работе [28] утверждает, что традиционные методы проектирования телефонных сетей оказываются неприемлемы для оценки параметров мультимедийных сетей, так как традиционные методы учитывают только лишь одномерный трафик, который к тому же является однородным. Мультимедийная сеть представляет собой интегрированную сеть с представлением широкого спектра услуг (речи, данных, видео), т. е. является сетью, обеспечивающей многомерный и неоднородный трафик.
Для решения задачи оценки джиттера задержки (задача 3) применяются математические модели различных классов. Наиболее распространенными являются аналитические и имитационные модели. Содержание этих методов более подробно рассмотрено в главе 2. Выбор используемого класса моделей определяется многими факторами, среди которых можно выделить следующие: цели моделирования, возможность адекватного описания исследуемых параметров в соответствующих классах математических моделей, трудоемкость разработки этих моделей и др [29] — [32].
В качестве примеров аналитического моделирования параметров качества предоставления мультимедийных сервисов можно выделить следующие работы. В статье [33] авторами Ивановым А.Б. и Соколовым И.В делается попытка построения обобщенной модели контроля качества услуг. В модели учитываются
Рекомендации ITU Е.430, Е.800 и концепция соответствия качества услуг представленного информационного сервиса. Эту модель предлагается использовать для проектирования, инсталляции и эксплуатации как существующих, так и вновь разрабатываемых информационных услуг современных телекоммуникационных сетей.
В работе [34] разработана аналитическая модель процессов обслуживания видеотрафика в узле коммутации ATM. Использование данной модели на этапе планирования пользовательских услуг видеоинформации позволит определять необходимые параметры качества обслуживания, такие как задержка, джиттер и вероятность потери пакетов, необходимых при установлении транспортного соединения.
В литературе часто встречаются аналитические модели различных телекоммуникационных систем, разработанных в классе конечных марковских цепей и непрерьшных марковских процессов. Для построения аналитической модели сети радиосвязи с неоднородными потоками информации в работе [35] выбраны методы непрерывных марковских процессов с конечным множеством состояний. Приведена модель, описывающая процесс передачи информации в радиосетях и позволяющая определить вероятности отказа по требованиям и по нагрузке для всей сети и для каждого поступающего в сеть потока.
В статье [36] предложена математическая модель IP сети передачи звука, представленная в виде марковского процесса, в котором стационарное распределение вероятностей состояний имеет непрерывный характер. Марковский процесс описывает возможности предоставления услуг с несколькими уровнями качества.
В статье [37] рассматриваются математические модели, описывающие процессы функционирования и управления трафиком в системах мобильной связи. В качестве математических аппаратов применены модели сетей и систем массового обслуживания с комбинированным обслуживанием, относительными приоритетами, ожиданием, потерями, резервированием ресурсов и ненадежными канала ми. Получены основные вероятностно-временные характеристики этих процессов.
В работе [38] представляется методика оценки качества обслуживания пользователей сети Интернет, а что касается мультимедийных сетей, то такая методика представлена в статье [39].
В качестве примеров имитационного моделирования параметров качества предоставления мультимедийных сервисов можно выделить работы [40] и [41], в которых для оценки параметров передачи мультимедийного трафика применялся метод имитационного моделирования. Представленные имитационные модели процессов передачи видеотрафика в телекоммуникационных сетях, работающих в режиме коммутации пакетов, на примере IP-сети, позволяют изучить поведение видеопотока в условиях, когда телекоммуникационная система не гарантирует качества предоставления соответствующих услуг абонентам. В этих моделях различные типы видеокадров, составляющие его последовательности, передаются отдельно (в каждом эксперименте передается один тип видеокадров), а в конце суммируются результаты. В этих моделях не учитывается влияние дополнительных кадров (например, повторно переданных) и не рассчитывается задержка, которая является основным параметром качества видеосервиса.
В работе [42] для исследования мобильной сети, предоставляющей различные мультимедийные услуги, представлена имитационная модель, которая позволяет определить параметры задержки и потери пакетов, происходящие в мобильных сетях. В данной имитационной модели исследуется процесс передачи узкоформатного видеоизображения с низкой частотой регенерации (низкокачественное видео).
В работе [6] рассматривается пример ATM-сети, которая предоставляет услугу передачи мультимедийного трафика ABR, в соответствии с которой гарантируется минимальная скорость передачи, и не производится синхронизации приемника и передатчика. Передаваемый видеопоток в данной системе имеет низкий приоритет, а число абонентов этой сети является ограниченным.
В работе [43] представляется имитационная модель, предназначенная для исследования вероятностно-временных характеристик транспортного протокола в беспроводной сети. В данной модели приводится анализ задержки при различных вероятностях потери пакетов информации для различных вариантов транспортного протокола TCP. Разработанная модель подтверждается реальными измерениями на реальной сети.
В работе [44] анализируется процесс цифровой передачи видеотрафика, который предъявляет строгие требования к ширине полосы пропускания, задержке и потере. Сети с коммутацией пакетов не могут гарантировать качество обслуживания, особенно при многоадресной (широковещательной) передаче видео. Для обеспечения большей гибкости и эффективности в этих сетях применяются различные механизмы управления потоками, позволяющие, с одной стороны, повысить эффективность, а с другой стороны, обеспечить требуемое качество предоставляемого сервиса. Сравнительный анализ приводится в [45] на примере передачи мультимедийного трафика стандарта MPEG. Сравниваются два механизма управления потоками: IntServ и DiffServ. Отдается предпочтение механизму Diff-Serv с приоритетами и разбиением мультимедийного передаваемого потока на ряд потоков с различными уровнями приоритетов.
Целью диссертационной работы является разработка методов и средств аналитического моделирования процессов передачи мультимедийных видеопотоков в пакетных сетях; применение разработанных методов для оценивания основных параметров качества мультимедийных видеосервисов (транзитной задержки и её джиттера).
Для достижения этих целей решены следующие основные задачи диссертационной работы:
1) Исследование особенностей мультимедийных трафиков, их классификация и параметризация.
2) Анализ особенностей методов кодирования и процессов передачи мультимедийных видеотрафиков в пакетных сетях.
3) Адаптация метода аналитического моделирования телекоммуникационных систем замкнутыми неоднородными сетями массового обслуживания для оценки параметров качества мультимедийных видеосервисов.
4) Разработка аналитических моделей задержек передачи видеотрафика в IP-сети и оценка джиттера и дисперсии этих задержек.
Научная новизна результатов:
1. Разработана модель видеотрафика реального времени, которая учитывает структуру и содержание мультимедийной информации, используемого ме-тода кодирования и сжатия при условии его передачи в пакетных сетях; основана на его аппроксимации пуассоновскими процессами.
2. Разработана методика аналитического моделирования процессов передачи мультимедийного трафика замкнутыми неоднородными сетями массового обслуживания большой размерности, которая учитывает топологию телекоммуникационной сети и применяемые протоколы обмена данными.
Разработана модель процесса передачи видеотрафика в TCP/IP сети с типичной звездообразной топологией, обеспечивающая оценивание широкого спектра вероятностно-временных характеристик её процессов функционирова v ния.
4. На базе разработанной модели получены оценки основных параметров качества представляемого мультимедийного видеосервиса (транзитная задержка и её джиттер).
Практическая ценность результатов работы.
Предложенные математические модели и методы позволяют проектировать систему передачи данных произвольной топологии, с учетом ее конкретного оборудования, с целью обеспечения требуемых параметров качества предос- Ф тавляемых мультимедийных сервисов различных видов.
Разработано программное обеспечение анализа приоритетных замкнутых неоднородных сетей массового обслуживания большой размерности (до 200 систем обслуживания, 3000 классов требований и 10 000 требований);
Предложенные модели использовались ООО "Первая миля" (Компьютерные сети Академгородка) при проектировании и развитии мультисервисной сети Академгородка.
Результаты проведенных исследований внедрены в учебный процесс Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Модель аппроксимации трафика мультимедийного видеосервиса марковскими цепями с учетом структуры и содержания его мультимедийной информации, её методов кодирования и сжатия, архитектуры используемых систем передачи данных.
2. Методика аналитического моделирования процессов передачи трафиков мультимедийных видеосервисов замкнутыми неоднородными сетями массового обслуживания большой размерности, основанная на отображении неоднородных информационных потоков соответствующими классами требований, задержки элементов этих потоков в соответствующем телекоммуникационном оборудовании соответствующими системами массового обслуживания.
3. Аналитическая модель процессов передачи видеотрафика в локальной сети с использованием стека протоколов ТСРЯР для оценки параметров качества (транзитная задержка и джиттер) предоставленных мультимедийных сервисов - видео по требованию.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Международной научно—технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций» (г. Новосибирск, 1997г); Российских научно—технических конференциях (г. Новосибирск, 1996, 2004 гг); Международной научно-практической конференции «Связь—2004»; научно-технических семинарах кафедры ТС и ВС Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики (г. Новосибирск, 1996 — 20О4гг).
Публикации: Основные результаты диссертационной работы опубликованы с 1996 по 2004 г. в 6 работах.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Общий объем работы составляет 145 страниц машинописного текста и включает: 23 рисунка, 18 таблиц, список литературы из 130 наименований и 2 приложения.
Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, кратко представлен анализ современного состояния проблемы математического моделирования процессов передачи мультимедийных трафиков в пакетных сетях передачи данных. Дан краткий обзор российских и зарубежных публикаций, в которых предложен ряд математических моделей телекоммуникационных систем различного назначения, раскрыты научная новизна и практическая ценность полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.
В первой главе проведен анализ особенностей видеотрафика, генерируемого различными мультимедийными сервисами. Определены его параметры, которые существенным образом влияют на качество предоставляемого мультимедийного сервиса. Определены допустимые значения параметров качества транспортных соединений, обеспечивающих мультимедийный сервис.
Разработана в классе марковских цепей математическая модель оценки структурных параметров видеопотока, кодированного в соответствии со стандартом MPEG. Для типичных схем кодирования видеопотока проведены расчеты объема трафика и параметров видеопотоков.
Разработанная в данной главе модель и проведенные расчеты использованы для параметризации моделей оценок задержки передачи мультимедийного видеопотока и параметризации модели оценивания джиттера этой задержки.
Вторая глава посвящена методам математического моделирования телекоммуникационных систем. В качестве базовой математической модели для анализа задержек передачи мультимедийного видеотрафика в пакетных сетях выбраны замкнутые неоднородные приоритетные сети массового обслуживания.
Модифицирован метод анализа средних для расчета замкнутых неоднородных СеМО в сторону учета возможности изменения требованиями своего класса и ориентации на анализ СеМО большой размерности.
Разработан метод расчета СеМО с приоритетным обслуживанием требований. Данный метод учитывает абсолютный приоритет и основан на декомпозиции приоритетной СеМО на множество П частных СеМО без приоритетного обслуживания.
В математической и инженерной системе MathCAD разработан программный комплекс, реализующий данные методы. Он позволяет проводить анализ замкнутых неоднородных СеМО с числом узлов до 200 и числом классов до 3000.
Третья глава посвящена разработке математической модели оценки задержек передачи мультимедийного видеотрафика в пакетных телекоммуникационных сетях.
Предложена модель процесса передачи видеотрафиков в TCP/IP сети с типичной топологией. Данная модель разработана в виде замкнутой неоднородной СеМО большой размерности.
Проведена параметризация модели, учитывающая параметры передаваемых видеопотоков, методы их кодирования, а также технические и программные параметры моделируемой телекоммуникационной сети.
Проведен ряд оценок вероятностно-временных характеристик моделируемой телекоммуникационной системы на базе расчетных характеристик СеМО.
Проведен ряд экспериментов с разработанной моделью, и получены зависимости предложенных оценок и времени расчета модели от числа клиентов мультимедийного видеосервиса. Полученные зависимости примерно соответствуют данным, приведенным в различных библиографических источниках.
В четвертой главе предложен метод оценки джиггера доставки мультимедийного видеотрафика. Он учитывает топологию исследуемой телекоммуникационной системы, структуру передаваемого видеопотока и маршрут его доставки.
Данный метод основан на оценке задержек передачи видеокадров сетями массового обслуживания и аппроксимации дисперсии задержек в компонентах телекоммуникационной системы дисперсиями задержек в системе массового обслуживания МIМ /1. Система массового обслуживания эквивалентна соответствующей системе массового обслуживания сети по интенсивности входного потока требований и их среднему времени пребывания в ней.
В приложении 1 приведен текст MathCAD программы, реализующей метод расчета замкнутой неоднородной сети массового обслуживания "анализа средних", обеспечивающий расчет сетей до 200 узлов и 3000 классов.
В приложении 2 приведена программа формирования модели процесса передачи видеотрафика в ГР-сети.
В выполнение работы внесли вклад:
Д.Т.Н. профессор А. Б. Мархасин — постановка задач исследований и научное руководство исследованиями;
к.т.н. А. Ф. Ярославцев — научное руководство исследованиями и обсуждение их результатов.
Параметры качества обслуживания при передаче мультимедийного трафика в пакетных сетях передачи данных
Интеграция сетей передачи данных, телефонных сетей общего пользования и мобильных телефонных сетей, позволяющих организовать мультимедийную связь между абонентами, является важной тенденцией в эволюции современных телекоммуникаций [48]. В настоящее время все более широкое распространение приобретает передача мультимедийных трафиков (изображения, речи, музьпси, видео, HTML трафика) по пакетным сетям передачи данных. Эти сети, как правило, используются одновременно большим количеством абонентов. Для организации совместного использования их пропускной способности применяется статистическое уплотнение каналов передачи данных. В связи с этим параметры качества передачи данных в пакетных сетях являются случайными величинами, а оценка их значений становится затруднительной. Необходимо отметить, что качество представляемого сервиса, связанного с передачей мультимедийных данных, является особенно критичным к параметрам качества передачи (транспортного соединения) этих данных.
В настоящее время ведется большое количество исследований в области анализа и оценки параметров качества передачи мультимедийных данных [42], [6], [49] и [50]. Но в общем виде эта задача до сих пор не решена, и поэтому она остается актуальной.
Мультимедийный трафик. Под мультимедийным трафиком понимается цифровой поток данных, который содержит различные виды информации, воспринимаемой органами чувства человека, обычно это звуковая и видеоинформация [51]. Мультимедийные потоки данных передаются по телекоммуникационным сетям с целью предоставления удаленных интерактивных сервисов. Наиболее распространенными на сегодняшний день мультимедийными сервисами, предоставляемыми пользователям сети, являются, видеотелефония, высокоскоростная передача мультимедийных данных, IP-телефония, цифровое телевизионное вещание, мобильная видеосвязь и цифровое видео по запросу.
В зависимости от типа предоставляемого сервиса выделяются две основные категории мультимедийного трафика [52]—[56]: 1. Трафик реального времени, предоставляющий мультимедийные сервисы для передачи информации между пользователями в реальном масштабе времени. 2. Трафик обычных данных, который образуется традиционными распределенными сервисами современной телекоммуникационной сети, таких как: электронная почта, передача файлов, виртуальный терминал, удаленный доступ к базам данных и др. В качестве примеров сервисов, генерирующих трафик реального времени можно привести следующие: 1) 1Р-телефония, 2) высококачественный звук, 3) видеотелефония, 4) видеоконференцсвязь, 5) дистанционное (удаленное) медицинское обслуживание (диагностика, мониторинг, консультация), 6) видеомониторинг, 7) широковещательное видео, 8) цифровое телевидение, 9) вещание радио и телевизионных программ [57], [58].
Основной тенденцией в развитии современных телекоммуникационных сетей является поддержка различных видов сервисов, в том числе мультимедийных [55], [58]. Требования различных типов мультимедийного трафика к сетевым ресурсам могут отличаться весьма существенно. Например, обычный трафик, как правило, не налагает особые ограничения на время его доставки до получателя. Все, что требуется такому трафику - это выделение ему минимальной пропускной способности.
Другим примером может быть трафик для проведения видеоконференций в реальном масштабе времени. Он требует не только значительную пропускную способность, но также и минимизацию времени доставки видеокадров до получателя. Кроме того, качество проведения сеанса видеоконференции не будет удовлетворительным, если задержки пакетов информации имеют слишком нерегулярный характер. В данном случае к ресурсам сети предъявляются жесткие требования по многим параметрам. Эти параметры подробно будут рассмотрены ниже.
Адекватное описание мультимедийного трафика в современных телекоммуникационных сетях является сложной и трудной задачей. Основными причинами этих трудностей являются: широкий диапазон скоростей передачи - от нескольких кбит/с, как в случае передачи телефонного трафика, до сотен Мбит/с, при передаче видеопотоков; разнообразные статистические свойства передаваемых мультимедийных информационных потоков (трафик реального времени налагает жесткие требовании к ресурсам сети); . большое разнообразие сетевых конфигураций, применяется множество технологий и протоколов передачи (Gigabit Ethernet, ATM, MPLS).
Имеется множество моделей описания трафиков в различных телекомму ф никационных сетях. Эти модели, как правило, описываются в классах моделей теории марковских процессов [59] и теории стохастических импульсных потоков [27]. В общем случае мультимедийный трафик некоторого сервиса представляется в виде случайного процесса. Пусть B(t) мгновенное значение трафика -есть количество блоков информации, которые генерирует соответствующий сервис в единицу времени. Тогда, в наиболее общем случае, случайный процесс B(t) описывается семейством функции распределения F (ж), где Практическое использование такого метода описания является затрудни- тельным (не создан математический аппарат, обеспечивающий оценку параметров качества такой нестационарной нагрузки общего вида, сложность в адекватном оценивании семейства функции распределения F_ (ж)). Для параметризации мультимедийного трафика, как правило, используется ряд характеристик, которые определены рекомендациями ITU [60], [61]. Эти характеристики описывают интегральные параметры случайного процесса В (t), пример реализации которого приведен на рис. 1. Выделяются следующие характеристики мультимедийных трафиков: значения трафика (мгновенное, максимальное, пиковое, среднее и ми нимальное), бит/с; коэффициент пачечности трафика (пульсация); средняя длительность пикового трафика; средняя длительность сеанса связи; форматы элементов трафика; максимальный, средний, минимальный размер пакета; интенсивность трафика запросов. Пиковое значение трафика превышает установленный пиковый порог й. Максимальное значение трафика и — максимальное количество блоков информации, генерируемое в единицу времени.
Характеристики стационарного режима функционирования сети массового обслуживания
Телекоммуникационные сети являются большими и сложными техническими системами, процесс функционирования которых имеет стохастический характер. Процессы в этих системах реализуются сложными распределенными алгоритмами. Они состоят из большого количества разнотипных компонентов, распределённых на значительной территории, имеющих сложную структуру взаимодействия.
Общая схема математического моделирования таких сложных систем проведена на рис.4. В процессе их моделирования исследователь имеет дело с тремя следующими объектами: (1) моделируемая система; (2) концептуальная модель исследуемой системы; (3) программная модель этой же системы.
Концептуальная модель — некоторая структура системных объектов, соответствующие параметры которой с заданным уровнем адекватности описывают исследуемые параметры моделируемой системы.
Программная модель представляет собой соответствующую концептуальной модели структуру программных объектов, используемого языка моделирования, которая обеспечивает оценку заданных параметров моделируемой системы.
Эксперимент с программной моделью представляет собой процесс выполнения программной модели, целью которого является получение оценок требуемых параметров концептуальной модели.
Построение концептуальной и программной моделей исследуемой телекоммуникационной системы заключается в выборе соответствующего множества объектов (модельных и программных) и установлении между ними структуры связей, соответствующей структуре связей элементов исследуемой системы [29], [31] и [86].
С позиции современных представлений теории математического моделирования сложных систем выделяются три основные группы методов математического моделирования, классификация которых представлена на рис.5: 1. Аналитическое моделирование; 2. Имитационное моделирование; 3. Гибридное моделирование. Аналитическое моделирование. В процессе моделирования поведение исследуемой системы описывается в виде некоторых функциональных и логических отношений. Для построения аналитических моделей применяются различные математические аппараты: (1) теория сетей массового обслуживания (СеМО); (2) марковские цепи; (3) дискретные и непрерывные процессы Маркова и (3) теория совпадения импульсных потоков (ТСИП).
По мере развития математических аппаратов соответствующих теорий и их вычислительных методов, которые отличались относительной быстротой и незначительной трудоемкостью, методы аналитического моделирования получили успешное повсеместное распространение в различных системах передачи данных.
В методах аналитического моделирования процесс функционирования исследуемой системы отображается средствами некоторого развитого математического аппарата (СеМО, марковские процессы, ТСИП) или композиции этих аппаратов. В рамках используемого аппарата вычисляются характеристики моделей, через которые определяются критерии функционирования этой системы.
Имитационное моделирование заключается в том, что с помощью моделирующей программы (программная модель) воспроизводятся некоторые траектории функционирования исследуемой системы на заданных интервалах времени. Эти траектории измеряются с помощью специальных программных средств. Параметры данных траекторий интерпретируются как критерии качества функционирования отображаемой этой моделью системы [32].
Имитационное моделирование это один из нескольких имеющихся в распоряжении исследователей методов решения задач проектирования телекоммуникационных систем, и оно является наиболее универсальным. Имитационное моделирование целесообразно применять в следующих случаях:
Кроме оценки определенных параметров исследуемой системы имитационное моделирование применяется в случае, когда необходимо осуществлять наблюдение за ходом процесса функционирования системы в течение определенного периода времени. В других случаях имитационное моделирование может быть единственно возможным вследствие трудности постановки эксперимента и в случае необходимости наблюдения моделируемого процесса в реальных условиях [87] [88].
Однако имитационное моделирование имеет существенные недостатки, которые заключаются в том, что вычислительная сложность метода имитационного моделирования, как правило, является высокой, кроме того, разработка имитационной модели часто обходится дорого и требует много времени и высококвалифицированных специалистов.[89], [90] и [30]. Гибридное моделирование применяется в случаях, когда аналитические и имитационные модели имеют чрезвычайно большую размерность, и производительность используемых вычислительных средств является недостаточной для проведения экспериментов с этими моделями.
Метод гибридного моделирования основан или на декомпозиции моделируемой системы или на декомпозиции соответствующей концептуальной модели. При декомпозиции моделируемой системы применяются три основных метода: 1. структурная декомпозиция; 2. функциональная декомпозиция; 3. декомпозиция по агрегированным состояниям.
Концептуальная модель задержек передачи видеотрафика
В данной модели предлагается метод анализа задержек при передаче мультимедийных видеотрафиков в пакетных телекоммуникационных сетях. Данный метод заключается в использовании неоднородных замкнутых сетей массового обслуживания с приоритетным обслуживанием.
В основе этого метода лежит отображение различных классов информационных потоков, имеющих место в модели телекоммуникационной системы, потоками требования в СеМО соответствующих классов, а задержки элементов информационных потоков в различных компонентах телекоммуникационной системы отображаются соответствующими структурными системами сети массового обслуживания. Маршруты передачи элементов информационных потоков при этом отображаются маршрутами переходов требований соответствующих классов [118], [119].
Этот метод иллюстрируется на примере моделирования процесса трансляции видеопрограмм в локальной сети конкретной архитектуры, описанной ниже.
Рассматривается локальная сеть вещания видеопрограмм, изображенная на рис.10. Коммутационная среда передачи данных организована на базе коммутатора, например, Catalyst 3512XL (или Catalyst 3524XL или Catalyst 3548XL) фирмы CISCO. Эти коммутаторы являются наиболее приемлемыми для подключения абонентов к телекоммуникационной сети [120].
Пусть каждый из N4 абонентов, территориально расположенных в одном жилом доме или в офисе, взаимодействует с выделенным информационным сервером с целью получения соответствующей видеопрограммы в реальном масштабе времени. Каждая рабочая станция абонента организована на базе персонального компьютера и подключена к коммутатору через порт Fast Ethernet в соответствии с международным стандартом IEEE.802.3u. Максимальная скорость передачи данных через такой порт достигает 100 Мб/с. Информационный сервер подключен к коммутатору через порт Gigabit Ethernet в соответствии со стандартом IEEE. 802.3z Максимальная скорость передачи данных через такой порт составляет 1000 Мб/с.
Предполагается, что в данной локальной сети используется стек протоколов TCP/IP. Для организации цифрового вещания выбранной видеопрограммы между клиентом (программный процесс, обеспечивающий прием видеопотока, его декодирование и воспроизведение) на рабочей станции абонента и сервером цифрового видеовещания (программный процесс информационного сервера, обеспечивающий кодирование видеопотока и его передачу клиенту) устанавливается ТСР-соединение [121].
IP-протокол не обеспечивает надежную доставку пакетов от сервера к клиенту, в нем обрабатывается каждый IP-пакет как независимая единица, не имеющая связи ни с какими другими ІР-пакетами. При передаче ІР-пакетов они претерпевают случайные задержки и могут быть неправильно приняты или потеряны. Всё это вызывает повторную передачу соответствующих TCP-сегментов и, следовательно, дополнительную задержку кадров, а также их переупорядочивание.
В протоколе IP нет механизмов, обычно применяемых для увеличения достоверности доставленных данных: отсутствует квитирование (обмен подтверждениями между отправителем и получателем), нет процедур упорядочения, повторных передач или других подобных функций. Если во время передачи видеопакета произошла какая-либо ошибка, то протокол IP по свой инициативе ничего не предпринимает для исправления этой ошибки [122], [123].
Вопросы обеспечения надежности доставки данных по сети в стеке TCP/IP решает протокол TCP, работающий непосредственно над протоколом IP. Именно протокол TCP организует повторную передачу пакетов, когда в этом возникает необходимость [124], [125]. Для передачи мультимедийного потока в цифровом виде он подвергается кодированию в соответствии со стандартами, например MPEG [51], [76]. В соответствии с этим стандартом поток видеокадров объединяется в группы GOP, каждая из которых имеет фиксированную длину и структуру. В составе групп выделяются видеокадры (VOP) трёх типов: 1-кадр (опорный); Р-кадр (предсказанный); В-кадр (двунаправленный). Сжатие по MPEG позволяет значительно уменьшить объем суммарного видеопотока данных. Хотя следует отметить, что ухудшение качества при высоком уровне сжатия будет наблюдаться вне зависимости от алгоритма обработки. Кроме приведенных выше параметров видеотрафика следует рассмотреть технические и программные параметры телекоммуникационной системы, в которой осуществляется передача этого трафика. Программные параметры телекоммуникационной системы определяют размерность соответствующей математической модели. Кроме того, эти параметры учитываются при определении следующих параметров компонентов модели: число обслуживающих приборов в каждом узле сети; дисциплину обслуживания требований в каждом узле сети; интенсивности обслуживания требований различных классов во всех узлах сети; маршрутные вероятности требований различных классов.
Оценка дисперсии задержки передачи видеотрафика в пакетной сети, достоверность результатов
В первой главе данной диссертационной работы сделан вывод о существенной зависимости параметров качества предоставляемого информационного сервиса от параметров качества используемых транспортных соединений. Особенно существенна эта зависимость для мультимедийных сервисов реального времени. Наибольшее влияние на параметры качества сервиса оказывают параметры задержки и джиггера используемых для его предоставления транспортных соединений.
Глава 3 данной работы посвящена оценке задержки доставки мультимедийного видеотрафика, для представленной на рис. 10 телекоммуникационной системы. Данная задержка была оценена с учетом структуры передаваемого видеопотока, по трем транспортным установленным TCP-соединениям по ІР-сети.
В настоящей главе рассматривается проблема оценки джиттера задержки видеотрафика на примере для данной телекоммуникационной системы.
В соответствии с международными стандартами джиттер установленного транспортного соединения определяется как разница между максимальной и минимальной задержками передачи транспортных блоков данных между конечными точками этого соединения.
Обычно в телекоммуникационной системе джиггер определяется в результате статистических измерений на сети. Оценка джиттера является размахом выборки, полученным в результате проведенных измерений. При математическом моделировании для оценки размаха выборки (джиттер Jt) будем использовать дисперсию задержки транспортных блоков следующим образом: Jt = 2a, где а2 -дисперсия задержки. Таким образом, задача оценивания джиггера сводится к задаче оценивания дисперсии задержки а2.
В реальных пакетных сетях задержка транспортных блоков является случайной величиной (св.). Данная св. образуется суммой задержек, которые претерпевают эти транспортные блоки в компонентах сети, образующих маршрут их доставки от поставщика услуг до потребителя. Маршрут доставки транспортных блоков определяется реализуемым на сети алгоритмом маршрутизации и, в общем случае, он также является случайным. Рассмотрим некоторую телекоммуникационную систему, которая образуется соответствующими структурами ее компонентов. Ее компонентами могут быть информационные серверы, маршрутизаторы, коммутаторы, каналы передачи данных, рабочие станции абонентов и т.д. В процессе доставки транспортных блоков в этих компонентах происходят задержки обработки этих блоков, обусловленные ограниченной производительностью компонентов (ограниченная скорость обработки и ограниченный объем буферной памяти). Кроме того, транспортные блоки могут претерпевать задержки передачи, обусловленные распределенными алгоритмами функционирования телекоммуникационной системы (например, тайм-ауты повторной передачи для неподтвержденных транспортных блоков). Обозначим через С = {ст.} — множество компонентов и распределенных алгоритмов телекоммуникационной системы, в которых передаваемые транспортные блоки претерпевают существенные задержки. Пусть NR— число всех возможных маршрутов доставки транспортных блоков, a R = {г..} — множество этих маршрутов. Каждый маршрут г. ей определяется как последовательность компонентов сети, в которых передаваемые транспортные блоки претерпевают задержки, т.е. г где cm соответствующий компонент пакетной сети. Обозначим через „« случайную величину, являющуюся задержкой неко-торого транспортного блока в компоненте cm . Тогда св. г, являющаяся задержкой транспортного блока на маршруте г, образуется суммой задержек во всех компонентах маршрута и определяется следующим выражением: C0VUcmiem Ь случайных величин cm,cm,cmt е С является сложной математической задачей, она требует знания совместного распределения всех этих с. в. (многомерной функций распределения), которое является неизвестным. К настоящему времени в такой общей постановке решение данной задачи не найдено. Строго можно её решить лишь для некоторых частных топологий телекоммуникационных сетей и используемых в них алгоритмов маршрутизации. Этими частными случаями являются такие сети, в которых выбор маршрута не зависит от состояния сети, и св. tcm являются независимыми друг ОТ друга (задержки в компонентах сети не зависит друг от друга, т.е. cov\cm icm ) — Дл всех ст сш, е С)- Необходимо заметить, что для телекоммуникационных систем, в которых ковариации cov(„„,„« ) не положительны для всех компонентов cm , стп є С, составляющих маршруты доставки, можно получить верхнюю оценку а2 св. . В остальных случаях используются различные аппроксимационные и статистические оценки, как правило, полученные с применением метода имитационного моделирования и проведения натурных измерений [42], [43].
