Дисертаційну роботу присвячено математичному моделюванню та методам дослідження самоподібного мережевого трафіка. У процесі досліджень запропонована математична модель самоподібного трафіка. Результати імітаційного моделювання дозволили розробити методи прогнозування та запобігання завантаженням в системах передачі даних. Аналіз отриманих в дисертаційній роботі наукових і практичних результатів дозволяє зробити такі висновки: 1. Проведено обзор і аналіз сучасного стану теорії самоподібного мережевого трафіка, розглянуто основні поняття, методи дослідження, математичні моделі трафіка на основі самоподібних стохастичних процесів. 2. Проведено порівняльний аналіз оцінювання параметра Херста як ступеня самоподоби випадкового процесу. Запропоновано метод знаходження незміщеної оцінки показника Херста з використанням методів нормованого розмаху і зміни дисперсії агрегованого ряду. Даний метод, на відміну від уже існуючих, дозволяє отримати незміщену оцінку показника Херста, яка має вибіркову дисперсію не більшу, ніж мінімальна із вибіркових дисперсій оцінок. 3. Отримав подальший розвиток -аналіз стосовно телекомунікаційних даних. Показник Херста розглядається як функція числа часових відліків, що дозволяє визначити такі характерні особливості реалізацій мережевого трафіка: незалежність випадкових даних, наявність циклічних складових і середню довжину неперіодичного циклу, наявність довготермінової і короткотермінової залежності. 4. Шляхом імітаційного моделювання досліджено характеристики самоподібного трафіка, які викликають появу перевантажень при проходженні трафіка через комутований канал зв’язку. Моделювання проходження трафіка через вузол зв’язку показало, що значущими є три характеристики процесу: інтенсивність, параметр Фано і показник Херста. Проведено аналіз впливу кожного параметра на розмір середньої довжини черги в буфері каналу зв’язку. 5. Запропоновано математичну модель трафіка, що розглядається як самоподібний випадковий процес, який є функціональним перетворенням фрактального гаусівського шуму. На відміну від уже існуючих моделей, параметрами цієї моделі є характеристики самоподібного трафіка, які зумовлюють перевантаження в мережі. Ця модель дозволяє легко змінювати завантаження мережі в необхідному діапазоні при імітаційному моделюванні. 6. Проведено імітаційне моделювання і розроблено метод оцінювання залежності ступеня завантаженості каналу мережі від параметрів трафіка, який проходить, що, на відміну від існуючих методів, дозволяє при заданих розмірах буферної пам’яті і пропускної здатності каналу визначати гранично допустиме навантаження даної мережі. Аналіз результатів імітаційного моделювання довів, що розроблена математична модель трафіка є адекватною. 7. Запропоновано методи прогнозування та запобігання перевантаженям у мережі. Результати чисельного експерименту дозволили для відомого значення пропускної здатності і отриманих параметрів вхідного потоку даних визначити середній розмір буферної пам’яті, необхідний для нормального проходження ділянки трафіка через комутатор і/або для відомого значення буферної пам’яті визначити необхідну пропускну здатність каналу та за необхідності перенаправляти потоки даних. 8. За допомогою системи OPNET проведено імітаційне моделювання розроблених методів і моделей, яке виявило можливість прогнозування перевантажень мережі й управління потоками даних, що надходять на вузол зв’язку, дозволяючи зменшити втрати даних на 5–10%, зменшити затримки передачі даних на 30–40%, збільшити швидкість передачі даних на 5–10% та уникнути перевантаження буферної пам’яті у вузлах зв’язку. 9. Результати досліджень використовуються на Державному підприємстві «Завод ім. В. О. Малишева» при реконфігурації комп’ютерної мережі; в ТОВ «Харківські телекомунікації» і ТОВ «Обліково-керівні системи» при розробці білінгових систем; а також у навчальному процесі Харківського національного університету радіоелектроніки, що підтверджено відповідними актами. |