RU2677373C1 - Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика - Google Patents
Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика Download PDFInfo
- Publication number
- RU2677373C1 RU2677373C1 RU2017143606A RU2017143606A RU2677373C1 RU 2677373 C1 RU2677373 C1 RU 2677373C1 RU 2017143606 A RU2017143606 A RU 2017143606A RU 2017143606 A RU2017143606 A RU 2017143606A RU 2677373 C1 RU2677373 C1 RU 2677373C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- traffic
- service
- quality
- parameters
- fractal
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/40—Network security protocols
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области управления потоком или управления перегрузкой каналов связи и может быть использовано для обеспечения требований качества обслуживания (QoS) при передаче фрактального телекоммуникационного IP трафика. Технический результат заключается в повышении качества обслуживания телекоммуникационного трафика посредством определения оптимальных параметров очередей обслуживающего устройства, профиля трафика и фактического размера очереди на перспективу с использованием математического и имитационного моделирования. Для этого в режиме реального времени производят вычисление оптимальных значений параметров маршрутизатора отвечающих за обеспечение качества обслуживания, выделяемое время процессора и размер буфера, на основании моделей обслуживания самоподобного телекоммуникационного трафика, после анализа меры фрактальности и определения реальных значений показателей при помощи имитационного моделирования. 3 ил., 2 табл.
Description
Изобретение относится к области управления потоком или управления перегрузкой каналов связи и может быть использовано для обеспечения требований качества обслуживания (QoS) при передаче фрактального телекоммуникационного IP трафика.
Способность данного технического решения работать со всеми типами трафика независимо от используемой среды передачи позволяет использовать его в любых пакетных IP системах передачи данных.
21 век является веком широкой информатизации всех сфер жизнедеятельности человека. Информация является достоянием всего человечества и новой производительной силой.
Основное отличие сетей следующего поколения (NGN) от традиционных сетей заключается в том, что вся информация, циркулирующая в сети, разбита на две составляющие. Это - сигнальная информация, обеспечивающая коммутацию абонентов и предоставление услуг, и непосредственно пользовательские данные, содержащие полезную нагрузку, предназначенную абоненту (голос, видео, данные). Пути прохождения сигнальных сообщений и пользовательской нагрузки могут не совпадать. Основными устройствами организующими маршрут, порядок отправки, приоритет IP пакетов и, следовательно, обеспечивающими выполнение требований к качеству обслуживания (QoS), являются коммутаторы и маршрутизаторы.
В настоящее время существующие способы и технические решения не в полной мере учитывают разнородность передаваемой информации (предоставляемых услуг), т.е. многокомпонентность и пачечную структуру трафика.
Особенностью фрактального трафика является наличие в нем устойчивой кластеризации. К примеру, в трафике, который подчинен закону распределения Пуассона, кластеризация существует на краткосрочном масштабе, а на долгосрочном происходит ее сглаживание. В результате, если трафик пуассоновский, то появляющиеся при пульсации очереди в краткосрочной перспективе будут очищаться. Но как показывают исследования трафиковых трасс, неравномерное поведение сети само по себе неравномерно, то есть происходит группировка пульсаций. В таких случаях интенсивность поступления пакетов нельзя считать подчиняющейся закону Пуассона. Возникающие при этом длительные перегрузки способны оказать весьма негативное воздействие на производительность сети передачи данных.
Это обуславливает необходимость использования при обеспечении качества обслуживания технических решений способных учитывать при функционировании телекоммуникационных сетей фрактальную природу трафика.
Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу и выбранным в качестве прототипа является способ RU №2614983, 2017.
Сущность данного способа заключается в следующем.
Для каждого активного спутникового терминала изменяют скорость поступающего трафика пакетных данных и заполненность входного буфера спутникового терминала, определяют оптимальное значение уровня квантиля для прогнозных значений скорости поступления пакетных данных в буфер спутникового терминала на один, два и три цикла передачи вперед, формируют запрос динамического резервирования пропускной способности с учетом требований QoS, исходя из заполненности входного буфера и сформированных на предыдущих циклах передачи запросах, а также данных прогноза скорости поступления пакетного трафика, выполненного с учетом уровня квантиля, характеризующего избыточность резервирования, отправляют сформированные запросы на центральную станцию сети, центральная станция пересчитывает запрашиваемый терминалом объем пропускной способности в количество временных слотов, которые выделяются терминалам.
При этом в каждом активном спутниковом терминале выполняют классификацию трафика по дисциплине обслуживания и типу резервирования (CRA, RBDC, VBDC).
Для первоначальных запросов определяют долгосрочный статистический профиль поступающего агрегированного трафика, определяют краткосрочный статистический профиль агрегированного трафика, определяют параметры измерения выборочного среднего и выборочной дисперсии битовой скорости поступающего пользовательского трафика, а именно период измерения, величину шага квантования диапазона значений скорости, измеряют на выбранном периоде выборочное среднее и выборочную дисперсию скорости поступающего пользовательского трафика.
Определяют параметры прогнозируемой динамики условного среднего и дисперсии условного среднего битовой скорости, а именно коэффициенты регрессии и скользящего среднего, исходя из краткосрочного статистического профиля трафика, ожидаемого времени инерционности резервирования и распределения, прогнозируют значения условного среднего и дисперсии условного среднего битовой скорости поступающего на вход спутникового терминала трафика.
Формируют и отправляют на центральную станцию запрос на выделение пропускной способности с информацией о прогнозируемом статистическом профиле трафика и параметрах резервирования, на центральной станции, учитывая статистические профили трафика, формируют частотно временной план передачи, определяют оптимальное значение длительности временных слотов для спутниковых каналов сети на один цикл передачи, отправляют терминалам частотно-временные планы.
Способ прототип имеет следующие недостатки.
1. Не используют фрактальный анализ пульсирующей структуры телекоммуникационного трафика.
2. Не применяют имитационное моделирование для предсказания возникновения перегрузки.
В прототипе не учитывают фрактальность телекоммуникационного трафика, и он соответственно не способен обеспечить качество обслуживания при сильных пульсациях.
Также в прототипе не производят определение размера очереди на перспективу посредством имитационного моделирования, что не позволяет механизмам обеспечения качества обслуживания заблаговременно откорректировать параметры обслуживающего устройства.
Задача, которую решает предлагаемый способ, заключается в повышении качества обслуживания телекоммуникационного трафика посредством определения оптимальных параметров очередей обслуживающего устройства, профиля трафика и фактического размера очереди на перспективу с использованием математического и имитационного моделирования.
Функционирование изобретения поясняется следующими графическими материалами:
Фиг. 1 - функциональная схема способа повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика.
Для решения этой задачи предлагается способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика, заключающийся в том, что:
с интерфейса оператора 6 вводят в блок математического моделирования требуемые значения показателей качества обслуживания для очередей с различным приоритетом;
через интерфейс оператора конфигурируют маршрутизатор, при этом определяют приоритеты для различных потоков и устанавливают для них текущие значения размера буфера и интенсивности обслуживания, которые корректируют в дальнейшем из блока математического моделирования в автоматическом режиме.
к одному из выходов маршрутизатора 5 подключают снифер 7;
снифер 7, являющийся компьютером с установленным на нем специальным программным обеспечением, собирает данные о входном трафике 2 маршрутизатора 5 (время прихода пакета, класс приоритета, размер пакета);
данные о входном трафике со снифера 7 передают на анализатор фрактальности 9. Функционал данного блока реализуют специализированным программным обеспечением (Белов П.Ю., Белов К.Ю., Полоус А.И., Клименко В.В. Программа анализа фрактальности реального информационного трафика (ПАФРИТ). Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2014613976 от 14.04.2014.). Анализ трафика производится следующим образом.
Шаг 1. Формируют таблицы данных о входных пакетах. На данном шаге программно осуществляют снятие информации о трафике снифером 7.
Шаг 2. Агрегируют трафик. На данном шаге проводят агрегирование трафика, необходимое для работы методов определения показателя Харста Н и определения формы распределения входного потока.
Шаг 3. Определяют показатель Харста Н различными методами. Показатель Харста определяют тремя методами: нормированного размаха; индекса дисперсии для отсчетов; графика изменения дисперсии. Для получения численных значений, полученные в использованных методах зависимости аппроксимируют по методу наименьших квадратов.
Шаг 4. Определяют результирующий показатель Харста как среднее трех методов.
Полученное значение меры фрактальности Н передают на блок математического моделирования 11 и генератор трафика 8;
В блоке математического моделирования 11 осуществляют вычисление параметров очередей для каждого типа трафика в соответствии с моделями обслуживания фрактального телекоммуникационного трафика (Назаров А.Н., Сычев К.И. Модели и методы расчета показателей качества функционирования узлового оборудования и структурно-сетевых параметров сетей связи следующего поколения. - Красноярск: Изд-во ООО «Поликом», 2010. - ст. 254). Использованные математические модели позволяют вычислять значения показателей качества обслуживания через значения показателя Харста.
Показатель Харста Н в свою очередь вычисляют следующими известными методами с последующим усреднением суммы полученных значений:
1. График изменения дисперсии;
2. R/S-статистика
В выражении (1) 
и представляет собой выборочное среднее за период времени N. При построении графика 
от N в логарифмическом масштабе, после аппроксимации по методу наименьших квадратов, получают прямую линию с наклоном Н.
3. Индекс дисперсии для отчетов 
.
Для определения показателя Харста полученные зависимости аппроксимируют по методу наименьших квадратов.
на генератор трафика 8 передают от анализатора фрактальности 9 текущее значение показателя Харста, производят генерирование телекоммуникационного трафика с распределением объема данных соответствующим поступающему на вход;
при генерировании используют функцию обратную функции распределения Парето и датчик случайных чисел равномерно распределенных от 0 до 1;
сгенерированный трафик подают на блок имитационного моделирования 10, где производят ускоренную имитацию работы маршрутизатора 5. Ускоренную имитацию работы проводят за счет не выполнения операций по модуляции и кодированию, которые при реальной обработке проводят в модеме 4 и передатчике 3;
ускорение имитации работы маршрутизатора, ввиду того что скорости входного и выходного интерфейса ограничены производительностью ЭВМ, проводят за счет максимального использования ресурсов процессора ЭВМ;
в процессе работы имитационной модели определяют реальные значения показателей качества обслуживания (задержка, вариация задержки, вероятность отказа в обслуживании) на перспективу и передают их на блок математического моделирования 11, в котором сравнивают с требованиями к QoS и при необходимости корректируют параметры математической модели;
в блоке математического моделирования 11 осуществляют определение оптимальных параметров очередей на основании моделей обслуживания фрактального трафика и производят их корректировку в маршрутизаторе 5.
Маршрутизатор 5 благодаря полученным от блока математического моделирования настройкам обрабатывает трафик с учетом выполнения требований к качеству обслуживания, и формирует поток данных на входе модема 4.
модем 4 соединяют с передатчиком 3 в котором формируют сигналы передаваемые через среду распространения 1.
«Промышленная применимость» способа обусловлена наличием возможности реализовать его на штатных ЭВМ, путем установки дополнительного программного обеспечения и соединения их по Ethernet с маршрутизатором узла.
Сопоставление заявленного способа передачи фрактального телекоммуникационного трафика с прототипом показывает, что заявленный способ существенно отличается от прототипа.
Общие признаки заявляемого способа и прототипа:
1. Используют математическое вычисление параметров характеризующих распределение объема данных входного потока.
2. Используют стандартные методы обеспечения качества обслуживания (резервирование, профилирование, формирование).
3. Получают текущие статистические характеристики входного телекоммуникационного трафика.
Отличительные признаки предлагаемого решения.
1. Используют имитационное моделирование, которое позволяет предсказать появления перегрузки в случае некорректной работы используемой математической модели.
2. Используют в качестве модели поступления и обслуживания пакетов распределение Парето.
3. Используют в качестве параметра распределения показатель Харста, который характеризует меру фрактальности, то есть описывает степень пульсаций.
Графические материалы, используемые для иллюстрации предлагаемого решения:
Фиг. 1 - функциональная схема способа повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика.
Разработанный способ позволяет распределить пропускную способность УК таким образом, чтобы обеспечить выполнение требований качества обслуживания к среднему времени задержки, в соответствии с самоподобной структурой каждого приоритетного потока.
На фиг. 2, 3 и в табл.2 представлены результаты моделирования работы маршрутизатора при обслуживании самоподобного телекоммуникационного трафика с использованием способа прототипа и предлагаемого способа. Условия моделирования представлены в таблице 1. Сравнение графиков на фиг 2 и 3 позволяет сделать вывод о том, что величина задержки принимает меньшее значение при одних и тех же начальных условиях. Таким образом, задача изобретения по повышению качества обслуживания достигнута.
Claims (1)
- Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика, заключающийся в том, что в режиме реального времени производят вычисление оптимальных значений параметров маршрутизатора, отвечающих за обеспечение качества обслуживания, выделяемое время процессора и размер буфера, отличающийся тем, что: сниффером считывают параметры телекоммуникационного трафика и формируют таблицы данных о времени прихода пакета, адресе отправителя и размере пакета; в анализаторе фрактальности производят определение показателя Харста; вычисляют оптимальные значения объема буфера и интенсивности обслуживания для каждой очереди в маршрутизаторе, при этом используют модели обслуживания самоподобного телекоммуникационного трафика; производят имитационное моделирование работы маршрутизатора в ускоренном режиме при обработке сгенерированного трафика с показателем Харста, соответствующим измеренному; сравнивают показатели качества обслуживания, полученные в имитационной модели, с заданными в качестве требуемых оператором; корректируют параметры очередей для каждого типа трафика и математической модели обслуживания фрактального трафика, вычисляющей значения показателей качества обслуживания через значение показателя Харста; изменяют параметры маршрутизатора на основе полученных математической моделью значений объема буфера и интенсивности обслуживания.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017143606A RU2677373C1 (ru) | 2017-12-13 | 2017-12-13 | Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017143606A RU2677373C1 (ru) | 2017-12-13 | 2017-12-13 | Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2677373C1 true RU2677373C1 (ru) | 2019-01-16 |
Family
ID=65025402
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017143606A RU2677373C1 (ru) | 2017-12-13 | 2017-12-13 | Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2677373C1 (ru) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2728948C1 (ru) * | 2019-04-15 | 2020-08-03 | Федеральное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ скорейшего обнаружения момента возникновения перегрузки пуассоновского IP телетрафика |
| RU2742038C1 (ru) * | 2020-03-23 | 2021-02-02 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Способ динамического квазиоптимального распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с отказами |
| RU202244U1 (ru) * | 2020-09-22 | 2021-02-09 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимального размера пакета по критерию минимума общего времени передачи сообщения |
| RU203223U1 (ru) * | 2020-09-22 | 2021-03-26 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимального размера пакета по критерию минимума разности задержки и времени передачи сообщения |
| RU205444U1 (ru) * | 2021-04-09 | 2021-07-14 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимального размера пакета по критерию минимума задержки воспроизведения цифровых сжатых изображений в условиях оптимального сглаживания без потерь |
| RU2759003C1 (ru) * | 2021-03-15 | 2021-11-08 | Федеральное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием |
| RU2764784C1 (ru) * | 2021-03-15 | 2022-01-21 | Федеральное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ минимизации задержки при гарантированной передаче пакетированного сглаженного потока цифровых сжатых изображений |
| RU210691U1 (ru) * | 2022-01-27 | 2022-04-27 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимальных параметров сглаживания фрактального трафика по критерию максимального соответствия средней скорости и наибольшему всплеску входного агрегированного потока при условии отсутствия потерь пакетов из-за переполнения буфера |
| RU211968U1 (ru) * | 2022-02-14 | 2022-06-30 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации | Устройство для вычисления вероятности передачи информации |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003044635A1 (en) * | 2001-11-16 | 2003-05-30 | Cetacea Networks Corporation | Method and system for detecting and disabling sources of network packet flooding |
| RU2272362C1 (ru) * | 2004-09-21 | 2006-03-20 | Военный университет связи | Способ управления потоками при передаче пакетов данных |
| US7257082B2 (en) * | 2003-03-31 | 2007-08-14 | Ixia | Self-similar traffic generation |
| WO2008052583A1 (en) * | 2006-11-02 | 2008-05-08 | Nokia Siemens Networks Gmbh & Co. Kg | Monitoring method and apparatus of processing of a data stream with high rate/flow |
| US8395995B2 (en) * | 2003-04-01 | 2013-03-12 | International Business Machines Corporation | Signal pattern generation apparatus, signal pattern generation method, program for making computer system execute the signal pattern generation method, computer-readable storage medium on which the program is stored, network endurance testing system, and network endurance testing method |
-
2017
- 2017-12-13 RU RU2017143606A patent/RU2677373C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003044635A1 (en) * | 2001-11-16 | 2003-05-30 | Cetacea Networks Corporation | Method and system for detecting and disabling sources of network packet flooding |
| US7257082B2 (en) * | 2003-03-31 | 2007-08-14 | Ixia | Self-similar traffic generation |
| US8395995B2 (en) * | 2003-04-01 | 2013-03-12 | International Business Machines Corporation | Signal pattern generation apparatus, signal pattern generation method, program for making computer system execute the signal pattern generation method, computer-readable storage medium on which the program is stored, network endurance testing system, and network endurance testing method |
| RU2272362C1 (ru) * | 2004-09-21 | 2006-03-20 | Военный университет связи | Способ управления потоками при передаче пакетов данных |
| WO2008052583A1 (en) * | 2006-11-02 | 2008-05-08 | Nokia Siemens Networks Gmbh & Co. Kg | Monitoring method and apparatus of processing of a data stream with high rate/flow |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2728948C1 (ru) * | 2019-04-15 | 2020-08-03 | Федеральное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ скорейшего обнаружения момента возникновения перегрузки пуассоновского IP телетрафика |
| RU2742038C1 (ru) * | 2020-03-23 | 2021-02-02 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Способ динамического квазиоптимального распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с отказами |
| RU202244U1 (ru) * | 2020-09-22 | 2021-02-09 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимального размера пакета по критерию минимума общего времени передачи сообщения |
| RU203223U1 (ru) * | 2020-09-22 | 2021-03-26 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимального размера пакета по критерию минимума разности задержки и времени передачи сообщения |
| RU2764784C1 (ru) * | 2021-03-15 | 2022-01-21 | Федеральное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ минимизации задержки при гарантированной передаче пакетированного сглаженного потока цифровых сжатых изображений |
| RU2759003C1 (ru) * | 2021-03-15 | 2021-11-08 | Федеральное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием |
| RU205444U1 (ru) * | 2021-04-09 | 2021-07-14 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимального размера пакета по критерию минимума задержки воспроизведения цифровых сжатых изображений в условиях оптимального сглаживания без потерь |
| RU2776023C1 (ru) * | 2021-08-30 | 2022-07-12 | Магдалина Игоревна Резяпкина | Методика оценки параметров качества обслуживания с использованием аналитической и имитационной модели инфокоммуникационной сети с обработкой трафика реального времени |
| RU210691U1 (ru) * | 2022-01-27 | 2022-04-27 | Анатолий Николаевич Мартьянов | Устройство вычисления оптимальных параметров сглаживания фрактального трафика по критерию максимального соответствия средней скорости и наибольшему всплеску входного агрегированного потока при условии отсутствия потерь пакетов из-за переполнения буфера |
| RU211968U1 (ru) * | 2022-02-14 | 2022-06-30 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации | Устройство для вычисления вероятности передачи информации |
| RU2780659C1 (ru) * | 2022-02-25 | 2022-09-28 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Способ квазиоптимальной потоковой пакетной передачи мультимедиа по критерию минимума задержки и минимума относительных потерь из-за переполнения буфера |
| RU2790552C1 (ru) * | 2022-02-25 | 2023-02-22 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени с использованием попарного агрегирования слабокоррелируемых потоков |
| RU2804500C1 (ru) * | 2023-06-08 | 2023-10-02 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Способ резервирования пропускной способности для агрегированного фрактального трафика с адаптацией к текущей нагрузке |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2677373C1 (ru) | Способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика | |
| CN110972193B (zh) | 一种切片信息处理方法及装置 | |
| US10091675B2 (en) | System and method for estimating an effective bandwidth | |
| CN112543508A (zh) | 面向5g网络切片的无线资源分配方法及网络架构 | |
| CN108293200B (zh) | 设备吞吐量确定 | |
| WO2011009304A1 (zh) | 一种利用混合报文测量可用带宽的方法和装置 | |
| Petrangeli et al. | Software‐defined network‐based prioritization to avoid video freezes in HTTP adaptive streaming | |
| CA3149650C (en) | Methods and system for adaptive measurements applied to real time performance monitoring in a packet network | |
| Alwahab et al. | A simulation-based survey of active queue management algorithms | |
| Al-Jawad et al. | Policy-based QoS management framework for software-defined networks | |
| Menth et al. | Performance of PCN-based admission control under challenging conditions | |
| CN108011763B (zh) | 通信数据网络投资建设评估方法 | |
| US20210014725A1 (en) | Allocating radio access network resources based on predicted video encoding rates | |
| CN114640636B (zh) | 一种云视频管理方法及系统 | |
| KR101210926B1 (ko) | 동적 라우팅 비용 할당 서버, 장치 및 방법 | |
| Georgoulas et al. | Joint measurement-and traffic descriptor-based admission control at real-time traffic aggregation points | |
| CN106453114A (zh) | 流量分配方法及装置 | |
| CN108023766B (zh) | 一种基于SDN的自动QoE感知管理装置 | |
| Li et al. | Providing flow-based proportional differentiated services in class-based DiffServ routers | |
| Kozlovskiy et al. | Development of a modified method of network traffic forming | |
| RU2742038C1 (ru) | Способ динамического квазиоптимального распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с отказами | |
| CN108055147B (zh) | 通信数据网络业务性能分析方法 | |
| Yuan et al. | iVoIP: an intelligent bandwidth management scheme for VoIP in WLANs | |
| RU2804500C1 (ru) | Способ резервирования пропускной способности для агрегированного фрактального трафика с адаптацией к текущей нагрузке | |
| RU2759003C1 (ru) | Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20191214 |