Соловьёв Максим Сергеевич

Факультет: Компьютерных Информационных Технологий и Автоматики
Специальность: Телекоммуникационные Системы и Сети
Тема магистрской работы: «Исследование особенностей обеспечения показателей качества в мультисервисных сетях при внедрении новых сервисов в стандарте GSM»
Научный руководитель: Воропаева Виктория Яковлевна





















Автореферат

"Исследование особенностей обеспечения показателей качества в мультисервисных сетях при внедрении новых сервисов в стандарте GSM"

- Введение
- Обзор по теме
- Актуальность
- Постановка задачи исследования
- Основная часть
- Концепция построения конвергентной сети
- Обеспечение параметров QoS для разных типов трафика
- Фрактальные процессы при прогнозировании трафика
- Выводы
- Список использованной литературы

Введение

  • Телекоммуникационные сети, которые используют радиоканал как средство доступа конечного пользователя к услугам сети переживают в данное время именно этап бурного развития и широкого внедрения. Направление развития, которое наметилось, получило название NGN-технологии. Оно имеет все признаки унификации методов и средств, которые существуют и тех что создаются, в единую интегрированную структуру. Этот процесс не может быть простым и однозначным, поскольку должен происходить в условиях перестройки существующих сетей и технологий, которые часто требуют коренных изменений для интеграции у NGN-структуры. В то же время, перестройка, которая обеспечивает повышение эффективности работы сети в ближайшем будущем не должна отрицательно обозначиться на конкурентоспособности оператора сети в настоящем, а, скорее, наоборот - оказывать содействие расширению рынка пользователей уже в процессе модернизации сети. Конвергентный путь развития телекоммуникационных сетей, наверное, единое прагматически обоснованное направление для операторов, которые имеют сложившийся рынок пользователей. Тем не менее, он требует взвешенных решений, с тем, чтобы приобретая новые возможности за счет преобразований, не навредить существующему рынку.
  • В реальности, для мобильного оператора, задача построения и усовершенствование конвергентной сети усложняется ограниченностью ресурсов существующей GSM сети, снижением надежности предоставления услуг в условиях перегрузки радиоканалов, слабой приспособленностью GSM-технологии для передачи данных. Появление и развитие новых технологий, в частности Wi-Fi, которые потенциально могут предоставить большее количество услуг, угрожает оттоком «традиционных» GSM-пользователей к Wi-Fi-операторам.
  • Интерес операторов мобильной связи к сегменту беспроводного широкополосного доступа проявился довольно давно и изначально был связан скорее с предоставлением услуг доступу в Интернет по технологии Wi-Fi, чем с полноценным внедрением концепции NGN.
  • Общее использование возможностей сетей NGN и сетей мобильной связи, полноценная их конвергенция, способна обеспечить абонентов уникальным набором возможностей и услуг. Если же предоставление конвергентных услуг обеспечивается оператором мобильной связи "из одних рук" - резко повышается привлекательность такой сети для клиентов, а значит, оператор получает конкурентные преимущества. Решения оказывается безусловно эффективным и с экономической точки зрения.

    Обзор по теме

  • Вопрос конвергенции и обеспечения качества обслуживания уже анализировались специалистами Украины и России, в частности предоставления абоненту услуг по заявленными параметрами качества и построение моделей обеспечения гибкого управления сетью рассматривались Семеновым Ю. А., В. Вишневским, Олифер Н. Г., вопросам конвергенции неоднократно были посвящены работы Б. С. и А. Б. Гольдштейнов.
  • Ведущие исследовательские лаборатории известных компаний CISCO Systems, Motorola, Siemens, Huawei Technologies, NetCentrex, Strom telecom, Access Networks и другие являются передовыми с точки зрения внедрения механизмов регулирования качества услуг QoS в сетевых решениях. На отечественном пространстве – это компании Tario.Net, НТЦ "Протей".
  • Среди иностранных исследователей следует отметить работы по вопросом обеспечения качества в мультисервисных сетях П. Фергюсона, Д. Хеймана, В. Иверсена, Л. Клейнрока.
  • Для оказания мультимедийной услуги в реальном времени с гарантированным качеством, необходимо классифицировать трафик по классам обслуживания. Большинство исследований по обеспечению качества привели к тому, всё возлагалось непосредственно на сеть оператора. Однако это не позволило полностью обеспечить QoS между конечными пользователями. Этот вопрос до сих пор остается открытым и требует дальнейшего исследования. В ряде публикаций предлагается платформа, поддерживающая обслуживание мультимедийного трафика в реальном времени между конечными пользователями. Для гарантирования QoS используются технологии SDP/SIP, RSVP-TE и CAC. SDP/SIP устанавливает непрерывное соединение, которое гарантирует запрашиваемые услугой QoS. Технологии RSVP-TE и CAC устанавливают QoS-гарантированный путь между узлами сети для установленного сеанса SDP/SIP. Данная платформа может использоваться как на существующих IP сетях, так и беспроводных конвергентных сетях будущего.

    Актуальность

  • Актуальность данной темы вытекает из того, что конвергенция дает возможность эффективного использования существующих ресурсов (канальная емкость). Стоимость полосы Wi-Fi дешевле, чем полосы сети GSM/3G, что снижает для оператора себестоимость услуг связи, которые предоставляются клиенту.
  • Объектом исследования - является телекоммуникационная сеть мобильного оператора связи.
  • Предмет исследования - параметры качества обслуживания, которые характерны для разных типов трафика.

    Постановка задачи исследования

  • Предоставление услуги абоненту в любое время в любом месте, стало лозунгом большинства операторов мобильной связи. Конвергенция с Wi-Fi где используется пакетная IP-коммутация, которая не имеет совершенных возможностей предоставления качественных услуг, становится проблемой, для решении которой необходимо: определить будущие сервисы конвергентной Wi-Fi/GSM сети, параметры классов обеспечения качества, и варианты приоретизации трафика; исследовать механизм предоставления абоненту доступа к среде передачи; проанализировать вероятностные характеристики относительно настройки точек доступа и рабочих станций для повышения качества покрытия.

    Основная часть

    Концепция построения конвергентной сети

  • С появлением концепции NGN сетей появилась возможность конвергенции существующих сетей с коммутацией каналов с сетями с коммутацией пакетов. В ответ на это в апреле 2005 года союзом 3GPP была принята спецификация (шестой релиз) технологии UMA, что, в свою очередь, стало толчком для отвесного внедрения нового стандарта операторами всего мира (Orange, T-mobile, British Telecom) [1].


    Рисунок 1 – Реализация технологии UMA в конвергентной сети

  • Технология UMA (рис. 1) дает возможность использования широкополосного беспроводного Интернет-соединения (Wi-Fi) для мобильной телефонной связи [2]. Это касается голосовых вызовов, мобильного Интернета, электронной почты, MMS, SMS и любых других мобильных услуг, для которых необходимо подключение к существующим мобильным сетям.
  • Двухрежимный абонентский терминал сам определяет возможность получения услуг через одну из сетей (GSM/Wi-Fi), при этом приоритет предоставляется именно Wi-Fi сети [3]. Абоненты, которые не имеют двухрежимных телефонов, будут подключены к классической GSM сети. Wi-Fi точки доступа подключены к существующей транспортной IP-сети, которая используется для транспортирования пакетов EDGE. Эта IP-сеть соединяется к UMA Network Controller (UNC), который в свою очередь включен в классический MSC. Шлюзование между MSC и UNC происходит через шлюзы Wireless Media Gateway (WMG) - для поддержки голосовой несущей UMA, и Security Gateway (SeGW) - шлюз безопасности - для защиты UMA. На UNC происходит пакетирование и кодирование голоса при роуминге Wi-Fi/GSM, и распаковывание и декодирование при обратной передаче.
  • Работа такой конвергентной GSM/Wi-Fi сети и аспекты её построения изображены на рис. 2.


    Рисунок 2 – Архитектура UMA

  • Следует также отметить, что при звонках внутри Wi-Fi пакеты не оставляют IP-сети, а при вызовах в пределах GSM в качестве транспортной используется существующая транспортная сеть оператора.
  • На рисунке 3 рассмотрен переход абонента из покрытия GSM сети в UMA сеть. Как можно увидеть, механизм хендовера позволяет поддерживать соединение во время перехода с одной зоны обслуживания в другую, что не принесет абоненту никаких трудностей.


    Рисунок 3 - Процедура хендовера в конвергентной сети.
    Этот рисунок анимированный: кадров - 36, циклов - 3, длительность - 21 секунда.

  • Для решения проблемы перегрузки GSM сетей, которые связаны с сосредоточением многочисленных абонентов на ограниченной территории вариант конвергенции UMA технологии является эффективным сравнительно с использованием микросот, поскольку, во-первых, не требует от оператора пересмотра существующего частотного планирования, а во-вторых, является в несколько раз дешевле, чем установка базовой станции. В том числе значительно дешевле стоит лицензирование частот под Wi-Fi, сравнительно с критически ограниченным диапазоном под GSM.
  • Технология UMA поможет увеличить количество абонентов за счет привлечения существующих и потенциальных пользователей стационарных сетей. Если абонент имеет домашнюю Wi-Fi сеть, то благодаря UMA он сможет осуществлять звонки через нее, используя свой мобильный телефон. Такое решение можно предложить и корпоративным клиентам. Также можно видеть преимущества единого номера абонента, более низкой стоимости звонков в пределах одной IP - сети. Кроме того, UMA сервисами смогут пользоваться посетители кафе, ресторанов, отелей, где уже установлены Wi-Fi точки доступа (Hot Spot).

    Обеспечение QoS параметров для разных типов трафика

  • Кроме стандартного набора услуг, которые предоставляются мобильными операторами, можно выделить следующие сервисы, которые появятся в сети IP:
  • - передача голоса (VoWi-Fi);
  • - видео звонки;
  • - видео конференция;
  • - передача данных;
  • - Интернет серфинг;
  • - передача голоса (VoIP) для корпоративных абонентов;
  • - развёртывание фемтосот для корпоративных абонентов.
  • Успех или провал конвергенции зависит от того, насколько сложной окажется реализация гарантированных уровней качества сервиса (QoS) в среде IP.
  • Определением термина QoS может стать следующее: "QoS - QoS refers to the ability of a network to provide better service to selected network traffic over various underlying technologies...", которое можно перевести як: "QoS - способность сети обеспечить необходимый сервис заданному трафику в определенных технологических рамках".
  • QoS подразумевает решение следующих задач:
  • - Определение приоритетов и дифференцирование трафика;
  • - обеспечение информационных потоков необходимыми сетевыми ресурсами;
  • - повышение надежности передачи;
  • - предотвращение сетевых перегрузок;
  • - формирование сетевого трафика для сглаживания и создание более равномерного потока.
  • Сущность гарантированного качества обслуживания, заключается в том, что оно реализует верховенство требований пользователя относительно качества услуг: пользователь выдает службе заявку на услуги необходимого ему качества, а служба выполняет эту заявку или сообщает пользователю о невозможности ее реализации. Последний вариант рассматривается как чрезвычайная ситуация.
  • Результат функционирования системы управления в системах с QoS проявляется в том, что пользователю гарантируется заказанное им качество услуг, независимо не только от его трафика, но и от трафиков других пользователей. Естественно, что этот эффект в ряде случаев может сопровождаться некоторым снижением качества услуг у пользователей, которые владеют более низким приоритетом.
  • Выделим главные параметры качества, которые являются базовыми при предоставлении услуги абоненту:
  • - задержка при передаче информации - время, которое нужное для передачи информации от источника до получателя;
  • - вариация задержки - разность между абсолютной задержкой пакета и нормированной;
  • - время ответа на запрос - для сетевых баз данных и CAD-систем;
  • - процент потерянных пакетов - отношение потерянных пакетов к общему количеству переданных;
  • - емкость канала связи - реальное количество ресурсов, достаточных пользователю на определенном пути передачи данных;
  • - пропускная способность - максимальная скорость канала на участке.
  • Что касается параметров задержек, процента потери пакетов, приведенных в таблице 1, обратимся к рекомендациям ITU-T Y.1540 [4] .
  • Таблица 1. Параметры IP QoS классов.
    • Параметр Класс 0 Класс 1 Класс 2 Класс 3 Класс 4 Класс 5
    Задержка 100 мс 400 мс 100 мс 400 мс 1 с -
    Вариация задержки 50 мс 50 мс - - - -
    Процент потерянных пакетов 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 -

  • Базовые функции QoS состоят в обеспечении необходимых параметров сервиса и определяются относительно трафика как:
  • - классификация - соотнесение пакета к определенному классу трафика;
  • - разметка - назначение соответствующего приоритета (метки);
  • - управление перегрузками - использование механизма очередей;
  • - предотвращение перегрузок - использование механизмов RED (отбрасывание пакетов из мощных потоков) и ECN (сообщение о снижении интенсивности);
  • - регулирование.
  • Функционально классификация и разметка чаще всего обеспечиваются на входных портах оборудования, а управление и предотвращение перегрузок - на выходных.
  • Выше упоминалось о соотнесении пакета к определенному классу трафика. Согласно рекомендациям ITU-T Y.1541 [4] следует выделять 6 классов трафика, которые приведены в таблице 2, для обеспечения механизмов QoS.
  • Таблица 2. QoS классы для IP сетей
    • Класс QoS Пример приложений Механизмы в узле Сетевые приемы
    0 Трафик реального времени, интерактивный, чувствительный к джитеру Отдельные очереди с приоритетом обслуживания, упорядочивание трафика Принудительная маршрутизация и путь
    1 Трафик реального времени, интерактивный, чувствительный к джитеру Отдельные очереди с приоритетом обслуживания, упорядочивание трафика Менее принудительная маршрутизация и путь
    2 Передача данных, очень интерактивный трафик (сигнальная информация) Отдельные очереди, приоритет отброса пакетов Принудительная маршрутизация и путь
    3 Передача данных, интерактивный трафик Отдельные очереди, приоритет отброса пакетов Менее принудительная маршрутизация и путь
    4 Трафик с низкими потерями (мелкие пересылки, большой трафик, видео потоки) Длинные очереди, приоритет отброса пакетов Любая маршрутизация или путь
    5 Традиционные приложения IP сетей Отдельные очереди (фоновый приоритет) Любая маршрутизация или путь

  • Итак, мы определили необходимые условия для обеспечения качества в IP сети, но следует отметить, что речь шла об участке сети - IP- транспорт. Вопрос по обеспечению качества обслуживания на участке радиодоступа Wi-Fi остаются открытыми.
  • Стандарт 802.11e, а также спецификация Wi-Fi Multimedia разработана Wi-Fi альянсом, в некоторой степени регулирует вопросы QoS в беспроводных IP сетях.
  • WMM выделяет следующие классы трафика беспроводной сети:
  • - голосовая связь, IP-телефония (высочайший);
  • - видео;
  • - обычный;
  • - фоновый (низший).


    Рисунок 4 - Схема доступа трафика с разным приоритетом к среде передачи

  • В стандарте 802.11е HCF (Hybrid Coordination Function) во многом похоже с PCF (Point Coordination Function): интервалы между сигнальными фреймами делятся на два периода, CFP и CP. Во время CFP, Hybrid Coordinator (HC) контролирует доступ в эфир. А во время CP, все станции функционируют по EDCF. Главное расхождение от PCF заключается в том, что присутствуют классы трафика. На рисунке 4 показанная схема доступа трафика с разным приоритетом к среде передачи. Также HC может координировать трафик любым избранным им способом (а не только циклически). Кроме того станции дают информацию о длине их очередей для каждого из классов трафика. HC может использовать эту информацию для того, чтобы дать одной станции больший приоритет. Другое отличие заключается в том, что станциям дается Transmit Opportunity (TXOP): они могут посылать несколько пакетов один за одним, в выделенный им период времени, который выбирает HC.
  • Для расчета времени TXOP следует использовать следующую формулу:
    , где

  • - количество МАС-кадров, которые были приняты на средней скорости передачи за сервисный интервал;
  • - номинальный размер МАС-кадра;
  • - физическая скорость передачи;
  • - максимальный размер МАС-кадра (2304 байт);
  • - перегрузка за интервал времени.
    , где

  • - сервисный интервал;
  • - средняя скорость передачи.
  • Итак, время TXOP определяется, как максимальное, между временем, которое нужно для передачи кадров со скоростью , и временем, которое необходимо для передачи МАС-кадра максимального размера со скоростью .
  • - Вычисляется количество МАС-кадров, которые поступили со средней скоростью передачи за сервисный интервал, который уже установлен по формуле (2);
  • - вычисляется время ТХОР, которое нужно предоставить для нового потока по формуле (1);
  • - новому потоку предоставляется контроль доступа к среде при условии выполнения следующего условия:
    , где

  • k - количество существующих потоков;
  • k+1 - индекс для нового потока;
  • T - интервал посылки маячка (beacon);
  • Tср - время, которое предоставляется для EDCF трафику.
  • Проанализировав приведенную модель, можно увидеть, что поскольку во внимание берется каждая станция, гарантированный доступ к среде передачи получит каждый абонент.
  • Процесс передачи бикона - распределенный, т.е. в нем принимают участие все станции. Станция, которая организует сеть, задает серию моментов времени - ожидаемое время передачи бикона (Target Beacon Transmission Time, TBTT). [5,6,7] Процесс передачи и успешной доставки биконов принципиально важен для работы сети, поэтому рассмотрим аналитическую модель процесса передачи биконов.
  • Процесс передачи биконов представлен как последовательность виртуальных слотов (переменной длины), и начинается в каждый момент TBTT. Эта последовательность включает максимум K слотов, а общая длина всех виртуальных слотов не может превышать размер ATIM-окна.
  • Аналитическая модель [7] позволяет рассчитать среднее число биконов, успешно переданных за бикон-интервал B=(N,K,M) , где N - число точек доступа в сети, K - максимальное число виртуальных слотов в ATIM-окне, M - размер ATIM окна в слотах.
  • Очевидно, что B=(N,K,M)=1 для всех M≥K≥1, i B=(N,1,M)=0, если N>1 i M≥1. Вероятность того, что конкретное устройство успешно передаст свой бикон на протяжении бикон-интервала, может быть вычислена как P=B(N,K,M)/N.
  • Вероятность того, что ровно j из n устройств начнут передачу своего бикона в текущем виртуальном слоте
    , где

  • - число вариантов выбора j с n устройств;
  • n - количество устройств, которые не передали свои биконы;
  • k - количество нерассмотренных виртуальных слотов;
  • j - количество устройств, которые начнут передачу своего бикона;
  • Бикон считается переданным успешно тогда, когда ровно одна точка начала передачу бикона в текущем виртуальном слоте. Вероятность этого события P(1,n,k). Вероятность того, что ни одна из точек не планирует передачу своего бикона в текущем виртуальном слоте - P(0,n,k). Рассматривая последовательно K виртуальных слотов один за другим, можно вычислить количество успешно переданных биконов B(N,K,M) рекурсивно:

  • где 1 - функция-индикатор, которая принимает значение 1, если истинно, и 0 в противном случае

  • Результаты показывают, что число успешных передач биконов растет, пока число устройств не слишком велико и точке удается передать свой бикон почти в каждом бикон-интервале (рисунок 4). Однако количество устройств в сети достигает определенного значения, которое зависит от размера ATIM-окна, число успешных передач снижается, так как вероятность коллизии биконов резко возрастает. Когда в сети находится N устройств, зависимость числа успешных передач от размера ATIM-окна растет с характерной периодичностью. Причем этот период приблизительно равняется времени передачи бикона. Т.е. увеличение размера ATIM-окна на произвольную величину, меньшую какой-то предельной, может не увеличить успешность передачи биконов. Вероятность успешной передачи бикона конкретным устройством в зависимости от числа устройств в сети и размера ATIM-окна (рисунок 5). Причем вероятность успешной передачи бикона падает медленно к определенному числу устройств в сети, так как вероятность коллизии биконов небольшая.

    Фрактальные процессы при прогнозировании трафика

  • Экспериментальные исследования и анализ многочисленных измерений информационных потоков на пакетном уровне указывает на специфическую природу процессов в телекоммуникационных сетях, которое не укладывается в традиционные рамки известных случайных моделей. [8].
  • Характерным для описания процессов передачи данных пакетным трафиком являются обнаруженные на практике свойства самоподобия или масштабной инвариантности статистических характеристик. В современной научной литературе эти свойства связывают с особым классом физических процессов – фрактальные процессы.
  • В теории систем существует соотношение, связывающее выходной процесс системы с входным (интеграл свертки)

  • где импульсная переходная характеристика h(t) определяет полную память систем, то есть на состояния u(t) в момент времени t оказывают влияния все предыдущие значения f(τ), 0≤τ К иному крайнему случаю можно прийти, если в качестве импульсной переходной характеристики использовать дельта-функцию.
  • Однако, существую системы с неполной памятью. Процессы в них занимают промежуточное положение и значение. В ходе функционирования этих систем при формировании выходного процесса участвуют не все состояния системы: система как бы невозвратно теряет часть своих состояний на некоторых интервалах времени. Поэтому вполне логичным является использование для описания функционирования таких систем канторовского множества.
  • Для примера рассмотрим канал связи, обладающий фрактальными свойствами. Для построения канторовского множества является прямоугольник с площадью, равной размеру файла X=λt - количество посланных за время t данных. Ему соответствует результат интегрирования , при f(τ)=λ. На первом этапе разбиения при ξ=1/3 количество переданных данных 2ξλt, потерянных - ξλt. На n-м этапе разбиения (2&xi)^n;λt и λt[1-(2ξ)^n;]. После предельного перехода n → ∞ количество переданных данных вычисляется из выражения , которое после замены переменных t-τ=y и f(τ)=λ будет иметь вид . Данный интеграл нормирован на единицу, поэтому число переданных пакетов λt&supβ; оказывается меньше числа посланных - λt, в то время как информация передана в полном объёме. Это является определяющим фактором, поскольку подобное применение фрактальных свойств трафика приносит большой выигрыш.
  • Технология передачи информации предусматривает, что поток байтов разбивается на отдельные серии фиксированной длины и информация передается по дуплексному каналу взаимодействия
  • Поскольку трафик формируется случайным образом, это стационарный процесс, протекающий во времени, у него интервалы между точками – независимые случайные величины, имеющие одинаковую плотность распределения. Рассмотрим моделирование трафика путем режима «ON/OFF»[8,9,10]. ON – интервал времени, в течение которого осуществляется передача данных, OFF – отсутствие подобной передачи. Длительность промежутков случайна, и окончание режима ON является собой начало режима OFF. При анализе работы данного режима следует уделить особое внимание на «тяжелое» распределение, характеризующее тот факт, что вероятности ON/OFF интервалов порядка Т (длинных серий передачи данных и межсерийных интервалов) могут быть значительными: . Дисперсии этих интервалов оказываются значительными.

  • Выводы

  • Использование технологии UMA позволит освободить часть радиоканальних ресурсов в местах, где наблюдаются перегрузка.
  • Переход к пакетной передаче данных позволит внедрить новые абонентские сервисы с минимальными затратами.
  • Установлены следующие виды трафика для конвергентной WiFi/GSM сети, такие как передача голоса (VoWi-Fi), видео звонки, видео конференция, передача данных, Интернет серфинг, передача голоса (VoIP) для корпоративных абонентов, развертывание фемтосот для корпоративных абонентов, и определено 6 классов приоритетности трафика.
  • Режим Hybrid Coordination Function (HCF) является наиболее приемлемым с точки зрения предоставления доступа к среде приоритетного трафика, таким образом обеспечивая QoS для разнообразных служб.
  • Вероятность успешной передачи бикона падает медленно до определенного числа устройств в сети, так как вероятность коллизии биконов небольшая. При фиксированном числе устройств в сети вероятность коллизии биконов зависит от числа виртуальных слотов, что растет с увеличением ATIM-окна.
  • Прогнозирование с применением фрактальных свойств будет более четким и возможным, поскольку большинство параметров системы, такие как корреляционная функция, дисперсия будут статическими, и лишь часть - динамическими - время, количество переданных данных.

    Список использованной литературы


    1. Alex Shneyderman, Alessio Casati. Fixed Mobile Convergence. – McGraw-Hill Osborne Media.-2008.–272 p.
    2. The Role of UMA in Mobile Networks Evolution.–Kineto Wireless inc.–2007. (http://www.kineto.com/products/downloads/kineto_wp_UMA_MNE_2007.pdf)
    3. Praphul Chandra, David Lide. Wi-Fi Telephony: Challenges and Solutions for Voice over WLANs. – Newnes. – 2006. – 286 p.
    4. ITU-T Recommendation Y.1540/Y.1541. Network perfomance objectives for IP-based services. Geneva: International Telecommunication Union. – 2006. (http://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-Y.1541-200602-I!!PDF-E&type=items)
    5. IEEE 802.11e: Medium Access Control (MAC) Quality of Service Enhancements, NY – 2005.
    6. Соловьёв М.С. Механізми забезпечення якості в конвергентних Wi-Fi/ GSM мережах. Проблемы Телекоммуникаций – 2009 / Материалы III международной научно-технической конференции. – Киев, КПИ – 2009, с.57.
    7. ITU-T Recommendation G.1010 Quality of Service and perfomance. Geneva: International Telecommunication Union. – 2006.
    8. Соловьёв М.С., Воропаева В.Я. Прогноз трафика GSM сетей с учётом свойств фрактальности. Проблемы Телекоммуникаций – 2008 / Материалы II международной научно-технической конференции. – Киев, КПИ – 2008, с.99-101.
    9. В.Вишневский, Д.Лаконцев, А.Сафонов, С.Шпилев: QoS в сетях Wi-Fi, Связь и телекоммуникации – 2008.
    10. А.Я. Городецкий, В.С. Заборовский Фрактальные процессы в компьютерных сетях. СПб: 2000.
    11. Paxson V. and Floud S. Wide Area traffic: The failure of Poisson Modeling v.3 – N3 1995.
    12. Lucantioni O.D., Neuts M.F. and Reibman A.R. Methods for Perfomance Evaluation of VBR Video Traffic Models v.2 – N2, 1994.

    • Наверх | Биография | Автореферат | Библиотека | Ссылки | Поиск | МТС-2008 |