RU2756883C1 - Apparatus for probabilistic modelling of the process of functioning of a telecommunication network - Google Patents
Apparatus for probabilistic modelling of the process of functioning of a telecommunication network Download PDFInfo
- Publication number
- RU2756883C1 RU2756883C1 RU2020119882A RU2020119882A RU2756883C1 RU 2756883 C1 RU2756883 C1 RU 2756883C1 RU 2020119882 A RU2020119882 A RU 2020119882A RU 2020119882 A RU2020119882 A RU 2020119882A RU 2756883 C1 RU2756883 C1 RU 2756883C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- input
- output
- block
- multiplier
- unit
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области вычислительной техники и телекоммуникационным системам и предназначен для использования в комплексах автоматизированных систем управления телекоммуникационными сетями.The invention relates to the field of computer technology and telecommunication systems and is intended for use in complexes of automated control systems for telecommunication networks.
Известен вероятностный автомат, содержащий генератор пуассоновского потока импульсов, генератор тактовых импульсов, элемент И, регистр, блоки задания закона распределения, элементы И и памяти (см. авт.св. СССР N 645162, G06F 15/20, 1979).Known probabilistic automaton containing a Poisson pulse stream generator, a clock pulse generator, an I element, a register, blocks for setting the distribution law, I and memory elements (see USSR ed. N 645162, G06F 15/20, 1979).
Однако известный вероятностный автомат моделирует цепь Маркова, в которой переход из состояния в состояние не зависит от времени пребывания в предыдущем состоянии, что огранивает функциональные возможности автомата.However, the well-known probabilistic automaton models a Markov chain in which the transition from state to state does not depend on the time spent in the previous state, which limits the functionality of the automaton.
Известен вероятностный автомат (см. авт.св. СССР N 1045232, G06F 15/36, 1983, бюл. 36), содержащий генератор тактовых импульсов, элемент И и ИЛИ, регистр сдвига, блока памяти и задания времени.Known probabilistic automaton (see ed. USSR N 1045232, G06F 15/36, 1983, bul. 36), containing a clock pulse generator, an AND and OR element, a shift register, a memory block and a time setting.
Недостатком вероятностного автомата является то, что выбор состояния регистром сдвига производится без учета внешних управляющих воздействий, вследствие чего вероятностный автомат не может моделировать управляемые цепи Маркова, что исключает его применение для анализа процесса функционирования реальных телекоммуникационных сетей. Данный вероятностный автомат позволяет моделировать неуправляемые полумарковские цепи, в то время как большинство процессов, реально протекающих в телекоммуникационных сетях, являются управляемыми. Реализация управляющих воздействий приводит к изменению вероятносто-временного механизма перехода сети из одного состояния в другое. Например, ограничения доступа информационных сообщений в сеть, вводимые при резком возрастании пользовательского трафика с целью предотвращения перегрузки, приводит к изменению вероятности перегрузки сети и времени ее пребывания в номинальном состоянии.The disadvantage of the probabilistic automaton is that the choice of the state by the shift register is made without taking into account external control actions, as a result of which the probabilistic automaton cannot simulate controlled Markov chains, which excludes its use for analyzing the functioning of real telecommunication networks. This probabilistic automaton allows one to simulate uncontrolled semi-Markov chains, while most of the processes that actually take place in telecommunication networks are controllable. The implementation of control actions leads to a change in the probabilistic-temporal mechanism for the transition of the network from one state to another. For example, restrictions on the access of information messages to the network, introduced with a sharp increase in user traffic in order to prevent congestion, leads to a change in the probability of network congestion and the time it remains in a nominal state.
Кроме того, анализируя процесс без учета шумов возбуждения, устройство не позволяет моделировать марковские цепи на основе гауссовских последовательностей, являющихся наиболее общей моделью вероятностностных процессов, реально протекающих в телекоммуникационных сетях (с учетом канальных шумов, шумов трактов приема и т.п.). Моделирование марковских последовательностей на основе гауссовских процессов позволяет использовать для проверки правильности принимаемых решений наиболее мощные из известных в настоящее время методов оптимизации методов, основанных на критерии оптимальности Беллмана и принципе максимума Понтрягина [1, 2, 3]In addition, by analyzing the process without taking into account the excitation noise, the device does not allow simulating Markov chains based on Gaussian sequences, which are the most general model of probabilistic processes that actually occur in telecommunication networks (taking into account channel noise, noise of receive paths, etc.). Modeling Markov sequences based on Gaussian processes allows using the most powerful currently known optimization methods based on Bellman's optimality criterion and Pontryagin's maximum principle to check the correctness of the decisions made [1, 2, 3]
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому устройству (прототипом) является вероятностный автомат (см. Патент RU 2099781 С1 от 20.12.1997 г. Вероятностный автомат. Зимарин В.И., Ненадович Д.М. и др.) содержащий генератор тактовых импульсов, элементы И и ИЛИ, блоки элементов И, памяти, задания времени, датчик случайной последовательности, блок формирования корректирующей последовательности, блок коррекции, блок формирования значений элементов матрицы, блок формирования значений индикаторов, блок управления и дешифратор.The closest in technical essence to the claimed device (prototype) is a probabilistic automaton (see Patent RU 2099781 C1 from 20.12.1997, Probabilistic automaton. V.I. Zimarin, D.M. Nenadovich, etc.) containing a clock pulse generator, AND and OR elements, blocks of AND elements, memory, time setting, a random sequence sensor, a corrective sequence generation unit, a correction unit, a matrix element values generation unit, a indicator value generation unit, a control unit and a decoder.
Недостатками прототипа является низкая степень адекватности моделирования процесса изменения состояний телекоммуникационной сети, обусловленная произвольным заданием значений параметров, определяющих вероятностно-временной механизм изменения состояния моделируемого процесса.The disadvantages of the prototype are the low degree of adequacy of modeling the process of changing the states of the telecommunication network, due to the arbitrary setting of the values of the parameters that determine the probabilistic-temporal mechanism of changing the state of the modeled process.
Кроме того, недостаточная степень адекватности, обусловливается тем, что процесс функционирования телекоммуникационной сети достаточно полно описывается известным в теории массового обслуживания процессом «рождения и гибели» [4, 5], математическое описание которого достаточно хорошо согласуется с разностными уравнениями, используемыми для моделирования процесса изменения состояний системы [5] и исключает избыточность в реализации прототипа.In addition, the insufficient degree of adequacy is due to the fact that the process of functioning of a telecommunication network is sufficiently fully described by the process of “birth and death” known in the queuing theory [4, 5], the mathematical description of which is in good agreement with the difference equations used to model the process of change states of the system [5] and eliminates redundancy in the implementation of the prototype.
Целью предполагаемого изобретения является создание устройства для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети, существенно повышающего степень адекватности модели процесса функционирования телекоммуникационной сети, на основе технической реализации дополнительных информационных каналов.The purpose of the proposed invention is to create a device for probabilistic modeling of the process of functioning of a telecommunications network, significantly increasing the degree of adequacy of the model of the process of functioning of a telecommunications network, based on the technical implementation of additional information channels.
Указанная цель достигается тем, что в известный вероятностный автомат, состоящий из датчика случайной последовательности, блока формирования корректирующей последовательности, блока коррекции, блока формирования значений матрицы, блока управления, блока формирования значений индикаторов, генератора тактовых импульсов, элемента И, блока элемента И, блока памяти, дешифратора, блока задания времени, элемента ИЛИ, дополнительно введены блок оценки интенсивности потока пакетов данных, блок оценки интенсивности обслуживания пакетов данных, блок оценки интенсивности выхода пакетов данных из очереди. Выход генератора тактовых импульсов подключен к прямому входу элемента И и первому входу блока задания времени. Выход элемента И соединен с входом блока элементов И, с синхронизирующим входом блока формирования значений индикаторов и с вторым входом блока управления. Группа выходов блока элементов И соединена с входами блока памяти, группа выходов которого соединена с группой входов блока задания времени, группа выходов которого подключена к входам элемента ИЛИ и является выходами устройства. Выход элемента ИЛИ соединен с инверсным входом элемента И. Выход датчика случайной последовательности подключен к первой группе входов блока коррекции, группа выходов которого соединена с первой группой входов блока формирования значений индикаторов. Вторая группа входов блока коррекции подключена к группе выходов блока формирования корректирующей последовательности. Группа выходов блока формирования значений элементов матрицы параллельно подключена к группе входов блока формирования корректирующей последовательности, к третьей группе входов блока коррекции и, к второй группе входов блока формирования значений индикаторов. Выход блока управления соединен с четвертым входом блока формирования значений элементов матрицы и с входом дешифратора. Выходы блоков оценки интенсивности потока пакетов данных, оценки интенсивности обслуживания пакетов данных, оценки интенсивности выхода пакетов данных из очереди соединены с первым, вторым и третьим входами блока формирования значений элементов матрицы, входы блоков являются первым, вторым и третьим входами вероятностного автомата. Группа выходов блока формировали значений индикаторов соединена с группой входов блока элементов И. Третьи группа входов блока формирование значений индикаторов соединена с группой выходов блока памяти. Выход дешифратора подключен к второму входу блока задания времени. Первый вход блока управления является четвертым входом вероятностного автомата.This goal is achieved by the fact that a known probabilistic automaton, consisting of a random sequence sensor, a corrective sequence generation unit, a correction unit, a matrix value generation unit, a control unit, an indicator value generation unit, a clock pulse generator, an I element, an I element block, a memory, decoder, time setting unit, OR element, additionally introduced a unit for estimating the intensity of the data packet flow, a unit for estimating the intensity of service of data packets, a unit for estimating the intensity of data packets leaving the queue. The output of the clock pulse generator is connected to the direct input of the AND element and the first input of the time setting block. The output of the AND element is connected to the input of the block of the AND elements, to the synchronizing input of the unit for generating the indicator values and to the second input of the control unit. The group of outputs of the block of elements AND is connected to the inputs of the memory block, the group of outputs of which is connected to the group of inputs of the block of setting the time, the group of outputs of which is connected to the inputs of the element OR and is the outputs of the device. The output of the OR element is connected to the inverse input of the AND element. The output of the random sequence sensor is connected to the first group of inputs of the correction unit, the group of outputs of which is connected to the first group of inputs of the unit for generating indicator values. The second group of inputs of the correction unit is connected to the group of outputs of the correction sequence formation unit. The group of outputs of the block for generating the values of the matrix elements is connected in parallel to the group of inputs of the block for forming the correcting sequence, to the third group of inputs of the correction block and, to the second group of inputs of the block for generating the indicator values. The output of the control unit is connected to the fourth input of the unit for forming the values of the matrix elements and to the input of the decoder. The outputs of the blocks for estimating the intensity of the data packet flow, estimating the intensity of servicing data packets, estimating the intensity of the output of data packets from the queue are connected to the first, second and third inputs of the block for generating the values of the matrix elements, the inputs of the blocks are the first, second and third inputs of the probabilistic automaton. The group of outputs of the block formed the values of indicators is connected with the group of inputs of the block of elements I. The third group of inputs of the block for forming the values of indicators is connected with the group of outputs of the memory block. The decoder output is connected to the second input of the time setting block. The first input of the control unit is the fourth input of the probabilistic automaton.
Принцип создания предлагаемого устройства для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети основан на известных результатах теории марковских процессов, теории массового обслуживания, теории переменных состояния и теории последовательного оценивания.The principle of creating the proposed device for probabilistic modeling of the process of functioning of a telecommunication network is based on the well-known results of the theory of Markov processes, the theory of queuing, the theory of state variables and the theory of sequential estimation.
В рассматриваемом случае под состоянием телекоммуникационной сети (ТКС) будем понимать количество пакетов данных, находящихся в системе в каждый момент времени η (k) (в очереди и на обслуживании).In the case under consideration, the state of the telecommunication network (TCN) will be understood as the number of data packets in the system at each moment of time η (k) (in the queue and at service).
В этом случае, уравнения состояния и наблюдения, составляющие полную математическая модель этого случайного процесса могут быть представлены в следующем виде [1-4]:In this case, the equations of state and observation that make up the complete mathematical model of this random process can be represented in the following form [1-4]:
- где 
(Суть введения индикаторов состоит в получении адекватных дискретному, как по времени, так и по состоянию процессу функционирования цифровой ТКС, на основе леммы о существовании стохастического дифференциала для стандартного винеровского процесса [3]),(The essence of the introduction of indicators is to obtain adequate discrete, both in time and in state, the process of functioning of a digital TCS, based on the lemma on the existence of a stochastic differential for a standard Wiener process [3]),
С(k) - М-мерная матрица-строка возможных состояний процесса η(k);С (k) - M-dimensional matrix-row of possible states of the process η (k);
П(k+1,k,r(k)) - матрица одношаговых переходных вероятностей (ОПВ), значения элементов которой зависят от вводимых управляющих воздействий r(k) и определяемая в соответствии с соотношениями Пml (k+1,k,r(х))=qmlT, Пmm=qmmT+1, Т - период изменения состояния; Г(k) - М-мерная диагональная матрица возбуждения процесса θ(k) с элементами 
В рассматриваемом М - мерном случае взаимосвязь индикаторов определяется выражениемIn the considered M-dimensional case, the relationship of indicators is determined by the expression
а уравнение состояния для любого m-го индикатора может быть записано в видеand the equation of state for any m-th indicator can be written in the form
Результаты анализа процессов функционирования современных ТКС показывают [4], что они имеют дискретный характер (как по времени, так и по состояниям), и достаточно корректно могут быть аппроксимированы аппаратом цепей Маркова, в частности дискретным вариантом известного процесса "рождения и гибели" [4].The results of the analysis of the processes of functioning of modern TCS show [4] that they have a discrete nature (both in time and in states), and can be quite correctly approximated by the apparatus of Markov chains, in particular, a discrete version of the well-known process of "birth and death" [4 ].
В этом случае интенсивности (q) изменения состояния сети типа μ/μ/n/N в множестве M=n+N (где n и N - количество обслуживающих приборов и максимальное число пакетов в очереди к ресурсу соответственно) могут быть представлены в следующем виде:In this case, the intensities (q) of changes in the state of a network of the μ / μ / n / N type in the set M = n + N (where n and N are the number of servicing devices and the maximum number of packets in the queue to the resource, respectively) can be represented in the following form :
0 при |m-1|≥2, n<m<n+N,0 for | m-1 | ≥2, n <m <n + N,
- где λ, μ, ν - интенсивности поступления, обслуживания и выхода из очереди информационных пакетов соответственно.- where λ, μ, ν are the rates of arrival, service and exit from the queue of information packets, respectively.
В этом случае, учитывая взаимосвязь интенсивностей перехода процесса из состояния в состояние (q) с элементами матрицы ОПВ (Пml(k+1,k,u(х))=qmlT, Пmm=qmmT+1) осуществляется реальная взаимосвязь уравнения состояния ТКС с реальными параметрами системы, отражающими особенности ее реализации на уровне вероятностно - временной механизм изменения состояния ТКС. При этом матрица ОПВ, учитывая особенности процесса "рождения и гибели", приобретает «ленточную» структуру [4]:In this case, taking into account the relationship between the intensities of the transition of the process from state to state (q) with the elements of the OPV matrix (П ml (k + 1, k, u (x)) = q ml T, П mm = q mm T + 1) the real relationship of the equation of state of the TCS with the real parameters of the system, reflecting the features of its implementation at the level of the probabilistic - temporal mechanism of the change in the state of the TCS. In this case, the OPV matrix, taking into account the peculiarities of the "birth and death" process, acquires a "ribbon" structure [4]:
Анализируя выражения (6-9) нетрудно проследить взаимосвязь процесса функционирования ТКС с различными фазами обслуживания информационных сообщений, определяемыми в основном интенсивностями поступления и обслуживания пакетов данных ТКС, а так же ее характеристиками - количеством обслуживающих приборов (n), количеством мест в очереди (N). При этом характер интенсивности перехода системы из состояния в состояние при смене фаз процесса обслуживания (0<m≤n, m=0, m=n+N, n<m<n+N, m=n+N) носит случайный скачкообразный характер, зависящий как от нагрузки, так и от количества свободных обслуживающих приборов в системе обслуживания сети, количества мест для ожидания начала обслуживания.Analyzing expressions (6-9), it is easy to trace the interconnection of the TCS functioning process with various phases of service of information messages, determined mainly by the rates of arrival and service of TCS data packets, as well as its characteristics - the number of serving devices (n), the number of places in the queue (N ). In this case, the nature of the intensity of the system transition from state to state when the phases of the service process change (0 <m≤n, m = 0, m = n + N, n <m <n + N, m = n + N) is of a random jump-like character , which depends both on the load and on the number of free servicing devices in the network servicing system, the number of places to wait for the start of servicing.
Учитывая, что в устройстве-прототипе значения элементов матрицы ОПВ назначались произвольно, и это приводило к тому, что моделирование процесса функционирования позволяло выявить лишь общие тенденции процесса изменения состояния ТКС, основной задачей заявляемого устройства, является осуществление численного расчета значений элементов матрицы ОПВ на основе данных получаемых из реально функционирующей сети на основе выражений Пml[k+1,k,r(x))=qmlT, Пmm=qmmT+1 и (6-9). В этом случае, необходимо решить задачу формирования несмещенных, эффективных оценок параметров λ, μ, ν с минимальной дисперсией.Considering that in the prototype device the values of the elements of the OPV matrix were assigned arbitrarily, and this led to the fact that the modeling of the functioning process made it possible to identify only general trends in the process of changing the state of the TCS, the main task of the proposed device is to carry out the numerical calculation of the values of the elements of the OPV matrix based on the data obtained from a really functioning network on the basis of the expressions П ml [k + 1, k, r (x)) = q ml T, П mm = q mm T + 1 and (6-9). In this case, it is necessary to solve the problem of forming unbiased, effective estimates of the parameters λ, μ, ν with minimum variance.
Из теории последовательного оценивания известно [6], что оптимальная по критерию минимума среднего байесовского апостериорного риска оценка интенсивностей поступления, обслуживания и выхода пакетов данных из очереди в ТКС может быть сформирована по результатам наблюдения интервалов времени между событиями поступления пакетов данных в сеть, их обслуживания и выхода из очередей по причинам поступления на обслуживание и превышения времени ожидания - хn, n≥1, имеющими, в общем случае, гамма- распределения с плотностямиFrom the theory of sequential estimation, it is known [6] that an estimate of the rates of arrival, service and exit of data packets from the queue in the TCS, optimal according to the criterion of the minimum of the average Bayesian a posteriori risk, can be formed from the results of observing the time intervals between the events of the arrival of data packets in the network, their service and leaving queues for reasons of arriving at service and exceeding the waiting time - х n , n≥1, having, in the general case, gamma distributions with densities
(Это, и последующие выражения в полной мере относится и к величинам μc, νc).(This and the following expressions fully apply to the quantities μ c , ν c ).
В этом случае, выражение для оптимальной (в байесовском смысле) оценки интенсивности поступления информационных сообщений, μс и λс νc при функции потерь видаIn this case, the expression for the optimal (in the Bayesian sense) estimate of the intensity of the arrival of information messages, μ s and λs ν c with a loss function of the form
- где С(n) - стоимость n-наблюдений, а выражения для формирования оценочного значения λс (μс, νc), порога остановки наблюдений 
- где 
Далее, при аппаратной реализации выражений (13-15) и подстановки полученных значений в (6-9) можно произвести расчет интенсивностей перехода процесса из состояния в состояние, а затем и значений элементов матрицы ОПВ. Further, with the hardware implementation of expressions (13-15) and substitution of the obtained values in (6-9), it is possible to calculate the intensities of the transition of the process from state to state, and then the values of the elements of the OPV matrix.
Таким образом, устройство, построенное на таком принципе работы, в отличии от прототипа, в котором происходит произвольное задание вероятностно-временного механизма изменения состояний, моделируемого процесса функционирования ТКС, позволяет существенно увеличить степень адекватности модели при минимально возможном количество шагов наблюдения за интервалами времени между поступлением в ТКС пакетов данных (оценка λc), интервалами времени между началом и окончанием обслуживания пакетов данных (оценка μc), интервалами времени между постановкой и выходом пакетов данных из очереди (оценка νc), на основе выполнения байесовского критерия.Thus, a device built on this principle of operation, in contrast to the prototype, in which an arbitrary assignment of the probabilistic-temporal mechanism of state change, the simulated process of the TCS functioning, takes place, makes it possible to significantly increase the degree of model adequacy with the minimum possible number of steps for monitoring the time intervals between arrivals. in the TCS of data packets (estimate λ c ), time intervals between the beginning and end of servicing data packets (estimate μ c ), time intervals between setting and leaving data packets from the queue (estimate ν c ), based on the fulfillment of the Bayesian criterion.
На фиг. 1 и 2 представлена общая функциональная схема заявленного устройства, на фиг. 3 представлена функциональная схема блока оценки интенсивности потока пакетов данных, на фиг. 4 представлена функциональная схема блока формирования значений элементов матрицы, на фиг. 5 представлена функциональная схема блока управления.FIG. 1 and 2 show a general functional diagram of the claimed device, FIG. 3 is a functional diagram of a block for estimating the intensity of a stream of data packets; FIG. 4 is a functional diagram of a block for generating values of matrix elements; FIG. 5 shows a functional diagram of the control unit.
Устройство для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети, представленное на фиг. 1 состоит из датчика случайной последовательности 1, блока формирования корректирующей последовательности 2, блока коррекции 3, блока формирования значений матрицы 4, блока управления 5, блока формирования значений индикаторов 6, генератора тактовых импульсов 7, элемента И 8, блока элемента И 9, блока памяти 10, дешифратора 11, блока задания времени 12, элемента ИЛИ 13, блока оценки интенсивности потока пакетов данных 14, блока оценки интенсивности обслуживания пакетов данных 15, блока оценки интенсивности выхода пакетов данных из очереди 16. Выход генератора тактовых импульсов 7 подключен к прямому входу элемента И 8 и первому входу блока задания времени 12. Выход элемента И 8 соединен с входом блока элементов И 9, с синхронизирующим входом 64 блока формирования значений индикаторов бис вторым входом блока управления 5. Группа выходов блока элементов И 9 соединена с входами блока памяти 10, группа выходов которого соединена с группой входов блока задания времени 12, группа выходов которого подключена к входам элемента ИЛИ 13 и является выходами устройства. Выход элемента ИЛИ 13 соединен с инверсным входом элемента И 8. Выход датчика случайной последовательности 1 подключен к первой группе входов блока коррекции 3, группа выходов которого соединена с первой группой входов блока 6 формирования значений индикаторов. Вторая группа входов блока коррекции 3 подключена к группе выходов блока формирования корректирующей последовательности 2. Группа выходов блока формирования значений элементов матрицы 4 параллельно подключена к группе входов блока формирования корректирующей последовательности 2, к третьей группе входов блока коррекции 3 и к второй группе входов блока формирования значений индикаторов 6. Первый вход блока формирования значений элементов матрицы 4, соединен с выходом блока оценки интенсивности потока пакетов данных 14, второй вход блока формирования значений элементов матрицы 4 подключен к выходу блока оценки интенсивности обслуживания пакетов данных 15, третий вход блока формирования значений элементов матрицы 4 соединен с выходом блока оценки интенсивности выхода пакетов данных из очереди 16. Входы блоков оценки интенсивности потока пакетов данных 14, оценки интенсивности обслуживания пакетов данных 15, оценки интенсивности выхода пакетов данных из очереди 16, являются первым, вторым и третьим входами устройства для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети. Выход блока управления 5 соединен с четвертым входом блока формировали значений элементов матрицы 4 и с входом дешифратора 11. Группа выходов блока формировали значений индикаторов 6 соединена с группой входов блока элементов И 9. Третьи группа входов блока формирования значений индикаторов 6 соединена с группой выходов блока памяти 10. Выход дешифратора 11 подключен к второму входу блока задания времени 12. Первый вход блока управления 5 является четвертым входом устройства для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети. Устройство для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети работает следующим образом. С выхода датчика случайной последовательности 1 значения случайной вспомогательной последовательности с нормальной плоскостью распределения в двоичном коде поступают на вход блока коррекции 3. В блоке 2 на основе значений элементов матрицы ОПВ, поступающих с выходов блока 4 формируются значения корректирующих последовательностей в соответствии с правилом "трех сигм" и реализующие уравнение Колмогорова-Чепмена для расчета финальных вероятностей нахождения устройства в m-ом состоянии (Корн Г. Корн Т. Справочек по математике для научных работников и инженеров. Определения, теоремы, формулы. М. Наука, 1984, - 833 с). Блок формирования корректирующей последовательности 2 может быть реализован в соответствии со схемой, представленной в устройстве-прототипе.The device for probabilistic modeling of the process of functioning of a telecommunication network, shown in Fig. 1 consists of a
В блоке 3 по значениям корректирующих последовательностей производится коррекция математического ожидания (МО) вспомогательной последовательности в соответствии с условиями, определяемыми принятой моделью (2). Кроме того, в блоке 3 осуществляется коррекция дисперсии вспомогательной последовательности в соответствии с правилом Гm=2πmm, определяемым моделью (2). Блок коррекции 3 может быть реализован в соответствии со схемой, представленной в устройстве-прототипе.In
С выходов блока 3 значения откорректированной вспомогательной последовательности, поступают на группу входов блока формирования значений индикаторов.From the outputs of
В блок 6 с группы выходов блока памяти 10 также поступают значения индикаторов состояния на предыдущем интервале смены состояния устройства θo(кТсс) - θM (кТсс). В моменты выхода устройства из предыдущего состояния в блоке 6 по значениям откорректированной вспомогательной последовательности и значениям индикаторов на предыдущем интервале ВЫЧИСЛЯЮТСЯ значения индикаторов на следующий период Тсс в соответствии с моделью (2) и выражением (5).The
Блок вычисления значений индикаторов 6 может быть реализован по схеме, представленной устройстве-прототипе.The unit for calculating the values of the
Моменты выхода устройства из предыдущего состояния определяются тактовым генератором 7, элементом ИЛИ 13, элементом И 8 при формировали нулевой комбинации на выходе блока задания времен 12. С помощью блока элементов И 9 производится запись вычислительных значений индикаторов θo (кТсс) - θM (кТсс) в блок памяти 10, где реализуется их хранение до момента истечения периода изменения состояния Тсс. Период изменения состояния определяется блоком задания времени 12 по значениям кода, формируемого блоком управления 5. При этом значения кода с выхода блока управления 5 преобразуются дешифратором 11 в код, соответствующий значению Тсс, записываются в реверсивный счетчик блока 12 и считываются тактовым генератором 7 до момента появления нулевой комбинации на выходе блока 12, свидетельствующей об истечении времени пребывания устройства в данном состоянии. Управление вероятностно-временным механизмом изменения состояний устройства производится сменой значений элементов матрицы переходных вероятностей на выходах блока формирования значений матрицы 4, осуществляемого по управляющим кодовым комбинациям, поступающим с выхода блока управления 5 в моменты выхода устройства из предыдущего состояния. Коррекция значения периода смены состояний, соответствующего формируемой на следующий шаг (k+1)Тcc матрице ОПВ, как было отмечено выше, производится также по значениям управляющей кодовой последовательности, формируемой блоком 5.The moments of the exit of the device from the previous state are determined by the
Блок управления 5 представляет собой куб постоянной памяти, в котором записана программа работы устройства, и может быть реализован, в соответствии со схемой, представленной в устройстве-прототипе.The
Значения элементов матрицы вычисляются в блоке 4 в соответствии с выражениями (6-9) на основе оценочных значений 
В итоге, на выходах блока задания времени 12 имеем, записанные в двоичном коде значения индикаторов состояния процесса функционирования ТКС (5) в каждый из моментов времени (определяемых генератором тактовых импульсов 7), с учетом введенного управляющего воздействия. Блок задания времени 12 может быть реализован в соответствии со схемой, представленной в устройстве-прототипе.As a result, at the outputs of the
Функциональная схема блока оценки интенсивности потока пакетов данных 14, представлена на фиг. 2, 3. Функциональная схема блока оценки интенсивности обслуживания пакетов данных 15, представлена на фиг. 4, 5. Функциональная схема блока оценки интенсивности выхода пакетов данных из очереди 16 представлена на фиг. 6, 7. A functional block diagram of the data packet
Блок оценок интенсивности потока пакетов данных состоит из суммирующего счетчика 14.1 временных интервалов между приходами пакета данных, счетчика сообщений 14.2, делителей 14.4 и 14.8, сумматоров 14.3 и 14.5, вычитателя 14.7, компаратора 14.6, умножителя 14.9, устройства извлечения квадратного корня 14.10 и субблока управления 14.11. Бинарная импульсная последовательность с входа ТКС в параллельном коде поступает на входы 14.1.1 и 14.2.1 счетчика временных интервалов 14,1 и счетчика сообщений 14.2 соответственно, вторые входы 14.1.2 и 14.2.2 счетчиков 14.1 и 14.2 соответственно соединены с выходом компаратора 14.6, первый вход которого соединен с выходом 14.1.3 счетчика временных интервалов 14.1, второй вход компаратора 14.6.3 соединен с выходом 14.10.2 устройства извлечения квадратного корня 14.10, третий вход 14.2.3 счетчика сообщений 14.2 соединен с четвертым выходом 14.11.5.2 субблока управления 14.11, второй выход 14.2.4 соединен с первым входом 14.3.1 сумматора 14.3, третий выход 14.2.5 подключен к первому входу 14.5.1 сумматора 14.5. Второй вход 14.3.3 сумматора 14.3 соединен с выходом 14.11.4.2 субблока управления 14.11, выход 14.3.2 сумматора 14.3 подключен ко второму входу 14.4.3 делителя 14.4, первый вход которого 14.4.1 подключен к выходу 14.1.3 счетчика временных интервалов 14.1, второй вход которого 14.1.2 соединен с выходом 14.6.2 компаратора 14.6, к этому же выходу подключены второй вход 14.2.2 счетчика сообщений 14.2, второй вход 14.4.2 делителя 14.4. Второй вход 14.5.2 сумматора 14.5 соединен с выходом 14.11.4.2 субблока управления 14.11, выход сумматора 14.5.3 подключен ко входу 14.7.1 вычитателя 14.7, второй вход которого соединен с выходом 14.11.3.2 субблока управления 14.11, выход которого 14.7.3 соединен со входом 14.9.1 умножителя 14.9 и входом 14.8.1 делителя 14.8. Второй вход 14.9.2 умножителя 14.9 подключен к выходу 14.11.2.2 субблока управления 14.11, выход умножителя 14.9 соединен со вторым входом делителя 14.8, выход 14.8.3 которого соединен со входом 14.10.1 устройства извлечения квадратного корня 14.10, выход которого 14.10.2 соединен со вторым входом компаратора 14.6.3. Выходом блока оценнки интенсивности потока сообщений является выход 14.4.4 делителя 14.4.The block of estimates of the intensity of the data packet flow consists of a summing counter 14.1 of time intervals between data packet arrivals, a counter of messages 14.2, dividers 14.4 and 14.8, adders 14.3 and 14.5, a subtractor 14.7, a comparator 14.6, a multiplier 14.9, a device for extracting a square root 14.10 and a control subunit 14.11 ... A binary pulse sequence from the input of the TCS in a parallel code is fed to the inputs 14.1.1 and 14.2.1 of the counter of time intervals 14.1 and the counter of messages 14.2, respectively, the second inputs 14.1.2 and 14.2.2 of counters 14.1 and 14.2, respectively, are connected to the output of the comparator 14.6 , the first input of which is connected to the output 14.1.3 of the time interval counter 14.1, the second input of the comparator 14.6.3 is connected to the output 14.10.2 of the square root extractor 14.10, the third input 14.2.3 of the message counter 14.2 is connected to the fourth output 14.11.5.2 of the control subunit 14.11, the second output 14.2.4 is connected to the first input 14.3.1 of the adder 14.3, the third output 14.2.5 is connected to the first input 14.5.1 of the adder 14.5. The second input 14.3.3 of the adder 14.3 is connected to the output 14.11.4.2 of the control subunit 14.11, the output 14.3.2 of the adder 14.3 is connected to the second input 14.4.3 of the divider 14.4, the first input of which 14.4.1 is connected to the output 14.1.3 of the counter of time intervals 14.1, the second input of which 14.1.2 is connected to the output 14.6.2 of the comparator 14.6, the second input 14.2.2 of the message counter 14.2, the second input 14.4.2 of the divider 14.4 are connected to the same output. The second input 14.5.2 of the adder 14.5 is connected to the output 14.11.4.2 of the 14.11 control subunit, the output of the adder 14.5.3 is connected to the input 14.7.1 of the subtractor 14.7, the second input of which is connected to the output 14.11.3.2 of the 14.11 control subunit, the output of which is 14.7.3 connected with input 14.9.1 of multiplier 14.9 and input 14.8.1 of divider 14.8. The second input 14.9.2 of the multiplier 14.9 is connected to the output 14.11.2.2 of the control subunit 14.11, the output of the multiplier 14.9 is connected to the second input of the divider 14.8, the output of which is connected to the input 14.10.1 of the device for extracting the square root 14.10, the output of which is connected to 14.10.2 with the second input of the comparator 14.6.3. The output of the block for estimating the intensity of the flow of messages is the output 14.4.4 of the divider 14.4.
На фиг. 4 представлена функциональная схема субблока управления 14.11, состоящего из генератора тактовых импульсов 14.11.1 и четырех делителей с переменным коэффициентом деления 14.11.2-14.11.5. Выход 14.11.1.1 генератора тактовых импульсов 14.11.1 соединен со входами 14.11.2.1, 14.11.3.1, 14.11.4.1, 14.11.5.1 делителей с переменным коэффициентом деления 14.11.2-14.11.5 соответственно, выходы делителей 14.11.2.2-14.11.5.2 являются выходами блока управления.FIG. 4 shows a functional diagram of the 14.11 control subunit, which consists of a clock pulse generator 14.11.1 and four dividers with a variable division ratio 14.11.2-14.11.5. The output of 14.11.1.1 of the clock pulse generator 14.11.1 is connected to the inputs of 14.11.2.1, 14.11.3.1, 14.11.4.1, 14.11.5.1 of the dividers with a variable division ratio 14.11.2-14.11.5, respectively, the outputs of the dividers are 14.11.2.2-14.11. 5.2 are the outputs of the control unit.
Нетрудно видеть, что блоки 14, 15 и 16 имеют одинаковое структурное построение и функционируют в соответствии с одними и тем же алгоритмом. Различие состоит только в наблюдаемых временных интервалах, на основе которых формируются оценки 
Двоичная импульсная последовательность значений временных интервалов между поступлением пакетов данных в сеть подается на вход 14.1 блока оценок интенсивности потока пакетов данных из системы управления ТКС. Блок 14 аппаратно реализует выражения 13-15, вычисляя пороговое значение (14) на основе 
Блок формирования значений элементов матрицы 4, состоит из первого 4.1, второго 4.2 и третьего 4.3 дешифраторов, входы которых соединены с выходом системы управления ТКС, выход первого дешифратора 4.1 соединен с первым входом 4.5.1 первого компаратора 4.5, первым входом 4.6.1 второго компаратора 4.6, первым входом 4.7.1 третьего компаратора 4.7 и вторым выходом 14.18.2 умножителя 4.18. Выход второго дешифратора 4.2 соединен со вторым входом 4.5.2 первого компаратора 4.5, вторым входом 4.6.2 второго компаратора 4.6, вторым входом 4.7.2 третьего компаратора 4.7 и первым входом 4.4.1 сумматора 4.4 и вторым входом 4.21.2 вычитателя 4.21. Вторым входом 4.4.2 сумматора 4.4 является выход третьего дешифратора 4.3, параллельно соединенный с третьим входом 4.7.3 третьего компаратора 4.7 и со вторым входом 4.30.2 умножителя 4.30. Выход первого компаратора 4.5 соединен с входом 4.8.1 ключа 4.8, вторым входом 4.8.2 является выход блока 14, выходом ключа 4.8, является первый вход 4.16.1 умножителя 4.16, вторым входом которого является выход блока 5, выход умножителя 4.16 соединен с первым входом 4.34.1 запоминающего устройства 4.34. Второй выход 4.5.4 компаратора 4.5 соединен с первым 4.9.1 ключа 4.9 второй выход которого 4.9.2 подключен к первому входу 4.17.1 умножителя 4.17, второй вход которого 4.17.2 соединен с выходом блока 5, выход умножителя 4.17 соединен с входом 4.26.1 сумматора с логической единицей 4.26, выход 4.26.2 сумматора соединен с вторым входом 4.34.2 запоминающего устройства 4.34. Третий выход компаратора 4.5, соединен с первым входом 4.10.1 ключа 4.10, вторым входом 4.10.2 которого является выход блока 15, выход ключа 4.10 соединен с первым входом 4.18.1 умножителя 4.18, второй вход 4.18.2 соединен с выходом дешифратора 4.1, а выход 4.18.3 подключен к первому входу 4.22.1 умножителя 4.22, второй вход которого подключен к выходу блока 5, а выход 4.22.3 соединен с третьим входом 4.34.3 запоминающего устройства 4.34. Первый выход 4.6.5 второго компаратора 4.6 соединен с первым входом 4.11.1 ключа 4.11, второй вход которого 4.11.2 соединен с выходом блока 14, а выход 4.11.3 с первым входом 4.19.1 умножителя 4.19, второй вход которого подключен к выходу блока 5, выход умножителя 4.19 соединен с четвертым входом 4.34.4 запоминающего устройства 4.34. Второй выход 4.6.6 второго компаратора 4.6 соединен с первым входом 4.12.1 ключа 4.12 выход которого 4.12.2 соединен с первым входом 4.20.1 умножителя 4.20, второй вход которого соединен с выходом блока 5, а выход 4.20.3 соединен со входом 4.23.1 сумматора с логической единицей 4.23, выход которого 4.23.2 соединен с пятым входом 4.34.5 запоминающего устройства 4.34. Третий выход 4.6.7 второго компаратора 4.6 соединен с первым выходом 4.13.1 ключа 4.13, выход которого 4.13.2 соединен с первым входом 4.21.1 вычитателя 4.21, второй вход 4.21.2 которого соединен с выходом 4.2.2 дешифратора 4.2, а выход 4.21.3 подключен к первому входу 4.24.1 умножителя 4.24, второй вход которого подключен к выходу блока 16, выход вычитателя 4.21 соединен с первым входом 4.27.1 сумматора 4.27, второй вход 4.27.2, которого соединен с выходом 4.28.2 умножителя 4.28, первый вход 4.28.1 которого подключен к выходу блока 15, а второй к выходу второго дешифратора. Выход 4.27.3 сумматора 4.27 соединен с первым входом 4.31.1 умножителя 4.31, второй вход которого соединен с выходом блока 5, а выход 4.31.3 подключен к шестому входу 4.34.6 запоминающего устройства 4.34. Первый выход 4.7.4 третьего компаратора 4.7 соединен с входом 4.14.1 ключа 4.7 выход 4.14.2 которого соединен с входом 4.25.1 управляемого умножителя 4.25, второй вход 4.25.2 которого соединен с выходом блока 15, третий вход 4.25.3 подключен к выходу 4.2.2 дешифратора 4.2, выход 4.25.4 управляемого умножителя 4.25 соединен с первым входом 4.29.1 сумматора 4.29, второй вход 4.29.2 соединен с выходом 4.30.3 умножителя 4.30, первый вход которого 4.30.1 соединен с выходом блока 16, а второй вход 4.30.2 соединен с выходом 4.3.2 дешифратора 4.3, выход 4.29.3 сумматора 4.29 соединен с входом 4.32.1 умножителя 4.32 второй вход 4.32.2 соединен с выходом блока 5, выход 4.32.2 умножителя 4.32 соединен с входом 4.33.1 самматора с логической единицей 4.33, выход 4.33.2 которого соединен с входом 4.34.7 запоминающего устройства 4.34. Выход 4.7.5 компаратора 4.7 соединен с входом 4.15.1 устройства формирования логического нуля 4.15, выход которого 4.15.2 соединен с входом 4.34.8 запоминающего устройства 4.34, вход 4.34.9 которого соединен с выходом блока 5. Выходы 4.34.10-4.34.17 запоминающего устройства 4.34, является выходами блока формирования значений элементов матрицы 4, параллельно соединенными с входами 2, 3 и 6 устройства для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети.The block for forming the values of the elements of the
Блок формирования значений элементов матрицы функционирует следующим образом. На вход блока в двоичной импульсной последовательности поступают данные из системы управления (СУ) реально функционирующей ТКС. В составе данных различных СУ, разработанных в соответствии с современными технологиями создания сетей управления электросвязью (Telecommunications Management Network - TMN) и рекомендациями МСЭ-Т по управлению сетями серий M, Q, X, G, I [5], содержится информация о количестве обслуживающих приборов, мест в очереди и количестве пакетов данных, находящихся в данный момент на обслуживании в ТКС. С целью выделения этих данных в состав блока формирования значений матрицы введены три дешифратора, формирующие на своих выходах данные в двоичном коде о количестве пакетов в сети (дешифратор 4.1) - m, о количестве обслуживающих приборов (дешифратор 4.2) - n, и количестве мест в очереди к началу обслуживания (дешифратор 4.3) - N. Дешифрированные данные поступают на входы трех компараторов, в первом из которых происходит проверка выполнения условия 0<m≤n, во втором n<m<n+N, а в третьем m=n+N. В зависимости от выполнения того или иного условия выполняется аппаратная реализация выражений 6, 8, 9 для расчета интенсивностей перехода моделируемого процесса функционирования сети из состояния в состояние (условие m=0 будем считать не реальным, для реально функционирующей ТКС), на основе оценочных значений 
Выражения 6,16,17 реализуется посредством элементов 4.8-4.10,4.16-4.18, 4.22, 4.26 при выполнении условия 0<m≤n. Выражения 8, 16, 17 реализуется посредством элементов 4.11-4.13, 4.19 -4.21, 4.23, 4.24, 4.27, 4.28 и 4.31, при выполнении условия n<m<n+N. Выражения 9, 16, 17 реализуется посредством элементов 4.14, 4.15, 4.25, 4.29, 4.32, 4.33 при выполнении условия m=n+N. Полученные значения элементов матрицы ОПВ сохраняются в запоминающем устройстве 4.34 и считываются в блоки 2, 3 и 6 по команде из блока управления 5 по завершению цикла управления (Тсс).
Входящие в состав заявленного устройства сумматоры могут быть реализованы аналогично описанным в книге Питкина О.А. «Проектирование микроэлектронных цифровых устройств». - М. Сов. Радио, 1977, с. 123, рис. 4.12. Счетчики, умножители, делители, вычитатель, устройство формирования логического нуля и дешифраторы могут быть реализованы аналогично устройствам, описанным в [7-9]. Устройство извлечения квадратного корня, может быть реализованы на основе арифметико-логического устройства, аналогичного устройствам, представленным в [8]. Компараторы могут быть реализованы в соответствии со схемами, описанными в книге Сидорова А.И. и Лебедева О.И. «Импульсные и цифровые устройства». - Л. ВАС, 1980, с. 34, рис. 19.The adders included in the claimed device can be implemented similarly to those described in O.A. Pitkin's book. "Designing microelectronic digital devices". - M. Sov. Radio, 1977, p. 123, fig. 4.12. Counters, multipliers, dividers, subtractors, logic zero shaping device and decoders can be implemented similarly to the devices described in [7-9]. The device for extracting the square root can be implemented on the basis of an arithmetic-logic device similar to the devices presented in [8]. Comparators can be implemented in accordance with the schemes described in the book by A.I. Sidorov. and Lebedeva O.I. "Pulse and digital devices". - L. VAS, 1980, p. 34, fig. 19.
Таким образом, из анализа принципа работы становится очевидным, что заявленное устройство для вероятностного моделирования процесса функционирования телекоммуникационной сети, наряду с сохраненными возможностями моделирования управляемых полумарковских цепей, способно оценивать параметры реально функционирующих телекоммуникационных сетей и реализовывать их в ходе моделирования, что приводит к существенному увеличению степени адекватности разработанной модели процесса функционирования сети. Реализация заявляемого устройства в контуре управления ТКС позволит существенно повысить качественные показатели системы управления телекоммуникационной сетью.Thus, from the analysis of the principle of operation, it becomes obvious that the claimed device for probabilistic modeling of the process of functioning of a telecommunications network, along with the preserved capabilities of modeling controlled semi-Markov circuits, is capable of assessing the parameters of actually functioning telecommunications networks and implementing them during modeling, which leads to a significant increase in the degree of the adequacy of the developed model of the network functioning process. The implementation of the proposed device in the control loop of the TCS will significantly improve the quality indicators of the telecommunications network control system.
Источники информацииSources of information
1. Сэйдж Э, Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М. Связь, 1976, 496 с. 1. Sage E, Mele J. Estimation theory and its application in communication and control. M. Communication, 1976, 496 p.
2. Сэйдж Э., Уайт Ч. Оптимальное управление системы. М. Радио и связь, 1982, 92 с. 2. Sage E., White C. Optimal control of the system. M. Radio and communication, 1982, 92 p.
3. Segall A. Optimal Control of Noise Finit State Markov Process IEEE Trans. Automat Contr. 1977, v. 22, N 2, p.179-186;3. Segall A. Optimal Control of Noise Finit State Markov Process IEEE Trans. Automat Contr. 1977, v. 22, No. 2, p. 179-186;
4. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М. Наука. 1966, 420 с. 4. Gnedenko B.V., Kovalenko I.N. Introduction to the theory of queuing. M. Science. 1966, 420 p.
5. Ненадович Д.М. Методологические аспекты экспертизы телекоммуникационных проектов. - М. Горячая линия - Телеком, 2008 - 272 с. 5. Nenadovich D.M. Methodological aspects of the examination of telecommunication projects. - M. Hot line - Telecom, 2008 - 272 p.
6. А.Г. Тартаковский, Последовательное оценивание параметров и фильтрация случайных процессов, Пробл. передачи информ., 1982, том 18, выпуск 4, 62-656. A.G. Tartakovskii, Sequential Estimation of Parameters and Filtering of Random Processes, Probl. transmission inform., 1982, volume 18,
7. Паперков А.А. Логические основы ЦВТ. М. Связь, 1973, с. 203, рис. 4;7. Paperkov A.A. Logical foundations of digital computer technology. M. Communication, 1973, p. 203, fig. 4;
8. Дроздов Е.А., Комарницкий В.А., Пятибратов А.П. ЭВМ ЕС. - М. Машиностроение, 1981, с. 158-170.8. Drozdov E.A., Komarnitskiy V.A., Pyatibratov A.P. EC computer. - M. Mechanical Engineering, 1981, p. 158-170.
9. Мальцева Е.А., Франберг Э.М., Ямпольский B.C. Основы цифровой техники. М. Радио и связь, 1980.9. Maltseva E.A., Franberg E.M., Yampolsky B.C. Fundamentals of digital technology. M. Radio and communication, 1980.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020119882A RU2756883C1 (en) | 2020-06-09 | 2020-06-09 | Apparatus for probabilistic modelling of the process of functioning of a telecommunication network |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020119882A RU2756883C1 (en) | 2020-06-09 | 2020-06-09 | Apparatus for probabilistic modelling of the process of functioning of a telecommunication network |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2756883C1 true RU2756883C1 (en) | 2021-10-06 |
Family
ID=78000287
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020119882A RU2756883C1 (en) | 2020-06-09 | 2020-06-09 | Apparatus for probabilistic modelling of the process of functioning of a telecommunication network |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2756883C1 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995035000A2 (en) * | 1994-06-15 | 1995-12-21 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson | Distributed connection control in telecommunication networks |
| RU2309555C2 (en) * | 2001-12-19 | 2007-10-27 | Сименс Акциенгезелльшафт | Method for operating communication network |
| US20080208784A1 (en) * | 2006-11-15 | 2008-08-28 | Gene Network Sciences, Inc. | Systems and methods for modeling and analyzing networks |
| US20120158391A1 (en) * | 2010-04-29 | 2012-06-21 | The Regents of the University of California, a U.S. entity | Pathway recognition algorithm using data integration on genomic models (PAGADIGM) |
| US20130329588A1 (en) * | 2012-06-08 | 2013-12-12 | T-Mobile Usa, Inc. | Behavior-based network optimization through cell clustering |
-
2020
- 2020-06-09 RU RU2020119882A patent/RU2756883C1/en active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995035000A2 (en) * | 1994-06-15 | 1995-12-21 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson | Distributed connection control in telecommunication networks |
| RU2309555C2 (en) * | 2001-12-19 | 2007-10-27 | Сименс Акциенгезелльшафт | Method for operating communication network |
| US20080208784A1 (en) * | 2006-11-15 | 2008-08-28 | Gene Network Sciences, Inc. | Systems and methods for modeling and analyzing networks |
| US20120158391A1 (en) * | 2010-04-29 | 2012-06-21 | The Regents of the University of California, a U.S. entity | Pathway recognition algorithm using data integration on genomic models (PAGADIGM) |
| US20130329588A1 (en) * | 2012-06-08 | 2013-12-12 | T-Mobile Usa, Inc. | Behavior-based network optimization through cell clustering |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111709533A (en) | Distributed training method and device of machine learning model and computer equipment | |
| CN113033712B (en) | Multi-user cooperative training people flow statistical method and system based on federal learning | |
| Declerck et al. | State estimation of timed labeled Petri nets with unobservable transitions | |
| US20210056416A1 (en) | Distributed Deep Learning System | |
| CN111106960B (en) | Mapping method and mapping device of virtual network and readable storage medium | |
| RU2756883C1 (en) | Apparatus for probabilistic modelling of the process of functioning of a telecommunication network | |
| RU2759253C1 (en) | Device for probabilistic modeling of the functioning process and optimal assessment of the state of a telecommunications network | |
| CN111144572A (en) | Power distribution network disaster situation inference method and system based on tree-shaped Bayesian network | |
| CN115865607A (en) | Distributed training computing node management method and related device | |
| Mohammadi et al. | Machine learning assisted stochastic unit commitment: A feasibility study | |
| CN112001571B (en) | Markov chain-based block chain performance analysis method and device | |
| RU2773870C1 (en) | Apparatus for stochastic and fuzzy modelling of the process of functioning of advanced telecommunication networks | |
| JP5060515B2 (en) | Ground-to-ground traffic estimation method, ground-to-ground traffic estimation device and program | |
| Helm et al. | Flow-level Tail Latency Estimation and Verification based on Extreme Value Theory | |
| Breuer et al. | A Two-Phase BMAP| G| 1| N→ PH| 1| M–1 System with Blocking | |
| CN108804640B (en) | Data grouping method, device, storage medium and equipment based on maximized IV | |
| CN112953747A (en) | Method, system and terminal device for analyzing performance of alliance chain | |
| RU2755260C1 (en) | Apparatus for determining distribution functions of message flows and state of data transmission network implementing different message service disciplines in multi-link and single-link centres | |
| Haghighi et al. | A single-server Poisson queueing system with delayed-service | |
| CN113836438B (en) | Method, electronic device, and storage medium for post recommendation | |
| JP5238048B2 (en) | Application connection number peak value estimation apparatus, method, and program | |
| CN114580578B (en) | Method and device for training distributed random optimization model with constraints and terminal | |
| He et al. | An extended combinatorial analysis framework for discrete-time queueing systems with general sources | |
| Abramov | Statistical analysis of single-server loss queueing systems | |
| Li et al. | On the analytic assessment of the impact of traffic correlation on queues in continuous time domain |