
- •Математические модели в сетях связи
- •Содержание
- •1. Развитие технологий и услуг связи
- •1.1 Показатели развития
- •1.2 Тенденции развития технологий и услуг
- •1.3 Развитие технологий М2М
- •2. Задачи моделирования
- •2.1 Задачи моделирования, предметная область
- •2.2 Пример моделей развития технологий и услуг
- •2.3 Иллюстрации (надежность сетей связи)
- •2.4 Задачи модели по уровням ВОС (OSI)
- •3. Сети связи
- •3.1 Состав сети связи
- •3.2 Структура сети связи
- •3.3 Узел связи
- •3.4 Линия связи
- •3.5 Пространственное разделение каналов
- •3.6 Частотное разделение каналов
- •3.7 Временное разделение каналов (формирование ИКМ)
- •3.8 Временное разделение каналов (формирование пакетов)
- •4. Математическое моделирование
- •Введение
- •4.1 Сеть связи как СМО
- •2 Сеть связи как СМО
- •2.1.4 Технические нормы на показатели функционирования сетей передачи данных Минкомсвязи
- •2.1.5 Показатели надежности (Минкомсвязи)
- •3. Модели систем массового обслуживания
- •Обозначения СМО по Кендаллу (Kendall’s notation)
- •4.2 Характеристики потоков заявок
- •4.3 Простейший поток вызовов
- •4.4 Другие виды потоков
- •4.5 Поток с простым последействием
- •4.6 Поток с ограниченным последействием
- •4.7 Поток Пальма, потоки Эрланга
- •2.4 Другие виды потоков
- •4.8 Случайный процесс, характеристики трафика как случайного процесса
- •4.9 Автокорреляционная функция
- •Пример реализаций простейшего, самоподобного и антиперсистентного потоков
- •5.2 Поток освобождений
- •Изменение нагрузки, ЧНН, концентрация нагрузки
- •Расчет нагрузки
- •7. Пропускная способность
- •9.2 Функция распределения времени ожидания
- •9.3 Среднее время ожидания
- •9.4 Формула Полячека-Хинчина
- •9.5 Частные случаи
- •10 Основные результаты
- •11 Сети СМО
- •Сети СМО
- •Сложение случайных чисел (справка)
- •Последовательность СМО
- •Пример
- •11.2 Объект измерений
- •11.3 Анализируемые параметры
- •11.4 План проведения измерений
- •11.5 Обработка результатов
- •11.5.1 Точечные оценки
- •11.5.2 Интервальные оценки
- •11.5.3 Доверительный интервал для вероятности
- •11.5.3 Гистограммы, функции распределения
- •11.5.4 Функция распределения
- •12.2 Общая структура имитационной событийной модели
- •12.4 Получение потока событий с заданными свойствами
- •Эмпирический закон распределения
- •13. Пример расчета пропускной способности
- •Порядок расчета
- •расчет необходимой пропускной способности
- •Вариант расчета для общего случая
- •Модели выбора структуры
- •14.2 Пути, маршруты, веса, длина пути
- •14.3 Некоторые определения
- •14.4 Матричные представления
- •14.5 Деревья, остов графа
- •Алгоритмы теории графов (задачи динамического программирования)
- •14.5 Структура с наименьшей протяженностью линий (задача поиска кратчайшего остова (SST) графа)
- •14.5 Пример алгоритма Краскала
- •14.5 Кратчайший остов (SST) графа (алгоритм Прима)
- •14.5 Пример алгоритма Прима
- •14.5 Пример алгоритма Прима (продолжение)
- •Размещение узла в сети связи
- •размещение центров графа
- •размещение центров графа
- •размещение медиан графа
- •размещение медиан графа
- •размещение узла в сети связи – поиск центра и медианы графа
- •Вычисление длин кратчайших путей между вершинами
- •Алгоритм Флойда-Уоршалла
- •Алгоритм Флойда-Уоршалла (нахождение всех кратчайших путей в графе)
- •Пример реализации алгоритма Флойда-Уоршелла на VB
- •Алгоритм Дейкстры (описание 2)
- •Алгоритм Дейкстры (пример)
- •Алгоритм Дейкстры (поиск кратчайшего пути)
- •Некоторые алгоритмы поиска путей
- •Приближенные решения
- •муравьиный алгоритм
- •муравьиный алгоритм
- •Задачи кластерного анализа
- •Кластерный анализ
- •Кластерный анализ
- •Алгоритм кластеризации FOREL
- •Алгоритм кластеризации k-средних
- •Пример кластеризации
- •Применение кластерного анализа для выбора структуры сети
- •3.3 Выбор координат базовой станции при произвольном законе распределения трафика по территории
- •4.4 Моделирование и реализация, публикации
- •Модели надежности сети связи
- •3.3 Модели надежности сети связи
- •Общие определения
- •Иллюстрации (надежность сетей связи)
- •3.5 Метод добавления-удаления (IE – inclusion-exclusion)
- •Имитационное моделирование (надежность)
- •Задачи прогнозирования
- •Оптимизация сети связи
- •1. Исходные данные
- •2. Свойства трафика
- •Задачи прогнозирования (примеры)
- •Задачи прогнозирования (примеры)
- •Ассоциативный метод
- •Результаты(пример)
- •Аналитические модели 1. Линейная регрессия
- •Миграция трафика
- •Миграция на примере ОТТ сервисов
- •Задачи оптимизации
- •2 Надежность сети связи
- •Аналитические методы оптимизации
- •Экстремумы функции
- •Безусловная оптимизация
- •Условная оптимизация
- •2 Выпуклые функции
- •3 Условия Каруша-Куна-Таккера (ККТ)
- •Численные методы оптимизации
- •1 Общий алгоритм численных методов
- •Покоординатный спуск (пример)
- •3.2 Метод Хука-Дживса (поиск по образцу)
- •Метод Хука-Дживса (пример)
- •3.3 Симплекс метод Нелдера-Мида (поиск по деформируемому многограннику)
- •Симплекс метод Нелдера-Мида (пример)
- •3.4 Комплексный метод Бокса (Условная оптимизация)
- •3.5 Метод штрафных функций (Условная оптимизация)
- •3.4 Некоторые другие методы оптимизации выпуклых функций
- •4 Стохастические методы
- •4.1 Слепой случайный поиск
- •4.2 Эволюционный метод (генетический алгоритм)
- •Генетический алгоритм
- •Генетический алгоритм (пример)
- •Случайные графы (модели сети беспроводной связи)
- •Случайные графы
- •Случайные графы
- •Изменение связности сети
- •Влияние числа узлов сети на дисперсию связности
- •Приоритетное обслуживание
- •Алгоритм распределения трафика
- •Оптимизация структуры сети
- •Расписание управления трафиком
- •Качество обслуживания
- •Постановка задачи
- •Модель расписания управления трафиком
- •Задача оптимизации расписания управления
- •Модель реакции трафика
- •Условия переноса трафика
- •Описание стоимости времени
- •Пример оптимизации расписания управления
- •Балансировка трафика
- •Балансировка трафика
- •(нечеткие методы)
- •(нечеткие методы)
- •1. Распределение случайной величины
- •Случайная величина
- •Распределение случайной величины
- •Примеры функций распределения случайной величины (1)
- •Примеры функций распределения случайной величины (2)
- •Плотность распределения случайной величины
- •Примеры плотности распределения (1)
- •Примеры – равномерное распределение (2)
- •Числовые характеристики случайной величины (1)
- •Числовые характеристики случайной величины (2)
- •Числовые характеристики случайной величины (3)
- •2. Некоторые распределения вероятностей
- •3. Численные методы оптимизации Ф1П
- •ОДУ (Справка)
- •4. Модель ВОС (OSI)
- •Модель взаимодействия открытых систем (ВОС)
- •4. Параметры некоторых кодеков
- •Параметры кодеков
- •5. Курсовые проекты
- •Задание на курсовое проектирование

Расчет нагрузки
Интенсивность нагрузки услуги телефонной связи |
y = n y0 |
|||
n – число абонентов; |
|
|||
y0— удельная абонентская нагрузка (Эрл); |
|
|||
y0 |
|
|
|
|
= c t |
Эрл |
|
||
c |
- среднее число вызовов в ЧНН; |
|
t - средняя продолжительность занятия.
60

7. Пропускная способность
Под пропускной способностью коммутационной системы понимается интенсивность обслуженной системой нагрузки при заданном качестве обслуживания.
61

8.Система обслуживания с потерями (отказами)
8.1Обслуживание симметричного потока с простым последействием
Полнодоступная группа из V устройств, обслуживает заявки, образующие симметричный поток с простым последействием с параметром λi. Длительность обслуживания распределена по показательному закону. Требуется определить вероятности различных состояний системы в процессе обслуживания заявок.
Случайный процесс, эволюция которого после любого заданного момента времени t не зависит от эволюции, предшествовавшей t, при условии, что значение процесса в этот момент фиксировано («будущее» процесса не зависит от «прошлого» при известном «настоящем»;
(Вентцель): «будущее» процесса зависит от «прошлого» лишь через «настоящее»).
|
|
|
t |
|
τ |
|
|
|
|
|
|
tς |
|
|
t2 |
t |
|
|
t1 = 0 |
v |
|
|
||||
уравнение Колмогорова-Чепмена |
pji (t1, t2 ) = ∑pjr (t1, tς ) prj (tς , t2 ) |
|||||||
|
|
|
|
r=0 |
|
|
||
|
|
|
v |
|
|
|
|
|
|
pji (0, t +τ) = ∑pjr |
(0, t) prj (t, t +τ) |
r=0 |
|
Процесс рождения и гибели это марковский процесс с непрерывным параметром t, |
|
имеющий конечное (0, 1, 2,... ,i,..., υ) или счетное (0, 1, 2, ..., i, ...) множество состояний, в |
|
каждом из которых за бесконечно малый промежуток времени [t, t+τ) с вероятностью более |
|
нуля возможен непосредственный переход системы только в соседнее состояние. |
62 |
|

λ0 |
λi |
λi-2 |
λi-1 |
λi |
λi+1 |
1 |
2 |
. . . . . |
i-1 |
i |
i+1 |
µ 1 |
µ 2 |
µ i-1 |
µ i |
µ i+1 |
µ i+2 |
Состояния системы
pi (t +τ) = pi−1,i (τ)
= pi−1(t) pЗан (τ) +
pЗан = λrτ +O(τ)
pi (t +τ) − pi (t)
|
|
τ |
|
|
τ → 0 |
|
d |
pi (t) |
|
|
|
|
dt |
+ pi+1,i (τ) + pi,i (τ) +O(τ) =
pi+1(t) pОсвi+1(τ) + pi (t)(1− pЗан(τ) − pОсвi (τ)) +O(τ) pОсв = rτµ +O(τ) = [µ =1]= rτ +O(τ)
=λi−1 pi−1(t) −(λi−1 +i) pi (t) +(i +1) pi+1(t) + Oτ(τ)
=λi−1 pi−1(t) −(λi−1 +i) pi (t) +(i +1) pi+1(t)
dtd p0 (t) = −λ0 p0 (t) + p1(t)
63

d |
p |
|
(t) = −λ |
|
p |
|
(t) + p (t) |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
0 |
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
0 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|||||
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
d |
p |
|
(t) = λ |
p |
|
|
(t) −(λ |
+i) p |
(t) +(i +1) p |
i+1 |
(t) |
|||||
|
|
|
|
||||||||||||||
|
i |
i−1 |
|
i−1 |
|
|
i−1 |
i |
|
|
|
||||||
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Из условия стационарности |
|
|
|
d |
p0 (t) = 0; |
|
d |
p1(t) |
|
|
|||||||
|
|
|
dt |
|
dt |
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
−λ0 p0 + p1 = 0
λi−1 pi−1 −(λi−1 +i) pi +(i +1) pi+1 = 0
|
|
|
i−1 |
|
|
|
|
|
|
i−1 |
|
|
|
|
|||||
|
|
∏λk |
|
|
|
∞ |
∞ |
|
∏λk |
|
|||||||||
pi = |
k =0 |
|
p0 |
∑pi = p0 |
∑ |
k =0 |
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
i! |
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
i! |
|
|
|
i=0 |
i=0 |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
i−1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
i−1 |
|
||||||
|
|
|
∏λk |
|
|
|
|
|
|
|
|
∏λk |
|
||||||
|
|
|
k =0 |
|
|
если число устройств |
|
|
|
k =0 |
|
||||||||
pi = |
|
|
|
i! |
|
|
|
|
|
|
|
i! |
|
|
|||||
|
|
|
|
= |
|
|
= |
|
|
|
|
||||||||
|
i−1 |
|
|
равно v |
|
|
i−1 |
|
|||||||||||
|
|
∞ |
∏λk |
|
|
|
|
|
|
v |
∏λk |
|
|||||||
|
∑ k =0 |
|
|
|
|
|
|
|
∑ k =0 |
|
|||||||||
|
i=0 |
i! |
|
|
|
|
|
|
|
i=0 |
|
i! |
|
pi = iλ−i−11 pi−1
|
∞ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
∑pi =1 |
|
|
p0 = |
|
|
|
||||||||
∞ |
i−1 |
|||||||||||||
i=0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∏λk |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑ |
k =0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i! |
||||||
|
|
|
|
yv |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
i=0 |
|
|
|
|||
p |
|
= |
|
v! |
|
|
|
Для простейшего |
||||||
v |
|
|
|
|
потока |
|
|
|
||||||
|
|
k |
|
|
|
|
||||||||
|
|
v |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
∑ y |
|
|
|
1 Формула Эрланга |
|||||||
|
|
|
k =0 |
k! |
|
|
|
|
64 |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|

9. Система обслуживания с ожиданием (с очередью)
9.1 Обслуживание простейшего потока заявок
Полнодоступная группа из V устройств, обслуживает заявки, образующие простейший с параметром λ. Длительность обслуживания распределена по показательному закону. Требуется определить вероятности различных состояний системы в процессе обслуживания заявок.
Определение вероятностей состояния системы.
Процесс изменения состояний (i=0, 1, 2,...) системы можно рассматривать как Марковский процесс рождения и гибели со счетным множеством состояний, так как за бесконечно малый промежуток времени [t, t+τ) с вероятностью более нуля в состояние i возможен только непосредственный переход системы из состояний i-1, i, i+1. .
|
|
t |
|
|
τ |
|
|
|
|
|
|
tς |
|
|
t2 |
t |
|
|
t1 = 0 |
|
|
|
||||
Параметр потока освобождений |
vi |
β i |
при |
0 ≤ i ≤ v |
||||
= |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
β v |
при |
i > v |
65

В общем случае для процесса рождения и гибели со счетным множеством состояний с параметрами λi, и νi, i=0, 1, 2,..., стационарные вероятности состояний определяются следующими выражениями:
|
|
|
i−1 |
|
|
|
|
|
|
|
∏λk |
|
|
||
p |
= |
k=0 |
|
|
p |
|
|
i−1 |
|
|
|
||||
i |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
∏vk |
|
|
||
При β =1 k=0 |
|
|
|
|
|||
|
|
i−1 |
|
|
|
|
|
|
|
∏λk |
|
|
|
при |
|
p = |
k=0 |
p |
= |
||||
|
|||||||
i |
|
|
i! |
0 |
|
||
|
|
|
|
|
|
|
β i |
при |
0 ≤ i ≤ v |
vi = |
при |
i > v |
β v |
λ ; |
y = |
λ |
= |
yi |
p |
|
|
|
|
||||
k |
|
|
|
i! |
0 |
|
|
|
β |
|
|
66

pi = yv y i−vv! v
p0
p0
при 0 ≤ i ≤ v
при i > v
∞ |
|
|
|
y |
|
y |
2 |
|
y |
v |
y |
|
y |
2 |
|
|
∑pi =1 |
1 = p0 |
1 |
+ |
+ |
|
+ + |
|
|
+ |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|||||||||
1 |
2! |
|
|
1+ |
v |
v |
+ |
|||||||||
i=0 |
|
|
|
|
|
v! |
|
|
|
При y<v
p0 |
= |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
v−1 |
y |
i |
|
y |
v |
|
v |
|
||
|
|
∑ |
|
+ |
|
|
|
|||
|
i! |
v! |
v − y |
|
||||||
|
|
i=0 |
|
|
|
67

∞ |
v |
|
E2,v (y) = p(W > 0)= ∑pi = pv |
|
|
v − y |
||
i=v |
2 формула Эрланга (формула C)
E2,v (y) = |
|
|
|
Ev (y) |
|
|
||
|
|
y |
(1 |
− Ev (y)) |
E2,v (y) > Ev (y) |
|||
1 |
− |
|||||||
v |
||||||||
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
68