WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

Тарасов Дмитрий Витальевич

исследование характеристик системы мониторинга сетей связи следующего поколения

Специальность: 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Санкт-Петербург –2012

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича на кафедре сетей связи.

Научный руководитель:         Кучерявый Андрей Евгеньевич

доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты:         Костин Александр Алексеевич

доктор технических наук, профессор,

СПбГУТ им.проф. М.А.Бонч-Бруевича,

начальник департамента  международных

научно-технических проектов;

                                        Пяттаев Владислав Олегович

кандидат технических наук,

ФГУП «ЦНИИС-ЛО ЦНИИС»,

заместитель директора.

                                               

Ведущая организация:                ООО “НТЦ Севентест”, С.Петербург

       Защита состоится «_____» ____________2012 г. в _____ часов на заседании диссертационного совета Д.219.004.02 при Санкт-Петербургском университете телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 61.

       С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Отзыв на автореферат заверенный печатью учреждения, просим выслать по вышеуказанному адресу на имя секретаря диссертационного Совета.

       Автореферат разослан «____»_____________ 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат технических наук, доцент                                        Харитонов В.Х.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Концепция сетей связи следующего поколения NGN (Next Generation Network), регламентированная в рекомендациях Сектора Стандартизации телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т), предоставляет оператору возможность организации на сети неограниченного числа услуг. Такая характеристика NGN с одной стороны чрезвычайно привлекательна для операторов и пользователей, а с другой стороны требует нового подхода к внедрению и эксплуатации NGN и ее фрагментов. В последнее время общепризнанным является тот факт, что особое внимание для обеспечения эффективного внедрения и эксплуатации следует уделять тестированию и мониторингу. Задачи тестирования и мониторинга в NGN породили даже новую стратегическую проблему, так называемую глобальную совместимость, под которой понимается совместимость технических средств, услуг, классов и параметров качества обслуживания.

Одной из наиболее сложных задач в рамках обеспечения глобальной совместимости является тестирование и мониторинг видеотрафика. Видеотрафик, являясь по природе самоподобным, играет всё бльшую роль при внедрении услуг NGN. В работе исследуются особенности видеотрафика для NGN, в которой услуги по передаче видео реализуются в основном на базе технологии IPTV.

Системным вопросам построения NGN посвящены работы Б.С.Гольдштейна, А.Е. Кучерявого, Н.А.Соколова, Г.Г.Яновского, А.Б. Васильева, А.Л. Цуприкова, Л.З. Гильченка и др. В достаточной степени на сегодняшний день развита теория и практика тестирования технических средств NGN. Что же касается системы мониторинга NGN как таковой, то до последнего времени практически отсутствовали как системные решения по ее разработке, так и исследования характеристик, в том числе оценивания параметров мониторинга по результатам измерений, рациональных значений интервалов агрегирования данных при обработке результатов измерений и т.д. Усугубляет ситуацию с решением проблем мониторинга NGN и то, что трафик в сетях связи следующего поколения приобрел ярко выраженный характер самоподобия, что особенно присуще видеотрафику и его основной составляющей – трафику IPTV. Последнее требует углубленного изучения характеристик трафика IPTV и разработки соответствующих методов его адекватного представления по результатам измерений.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка архитектуры системы мониторинга NGN и исследование ее характеристик, в том числе и для мониторинга трафика IPTV.

Для достижения поставленной цели в диссертации последовательно решаются следующие задачи:

- анализ развития сетей связи общего пользования при внедрении концепции NGN,

- анализ функциональных архитектур NGN и IMS и предоставления услуг IPTV на основе рекомендаций и проектов рекомендаций МСЭ-Т,

- разработка архитектуры системы мониторинга NGN на базе проведенного анализа,

- анализ параметров качества обслуживания, в том числе для IPTV, подлежащих мониторингу в NGN,

- разработка методологии оценки параметров качества обслуживания для системы мониторинга NGN,

- разработка метода оценки параметра Херста для трафика IPTV в системе мониторинга NGN,

- экспериментальные исследования различных по длительности фрагментов трафика IPTV,

- определение рационального интервала агрегирования данных при мониторинге трафика IPTV,

- исследование характеристик обслуживания измеренного трафика, модельного трафика на основе метода ON/OFF и модельного трафика на основе обратного вейвлет преобразования в системе G/M/1.

Методы исследования. Поставленные в диссертации задачи решены с использованием методов теории вероятностей, математической статистики, теории массового обслуживания и вейвлет преобразований.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

  1. Разработана архитектура системы мониторинга NGN с учетом эволюционного характера развития сети и комплексного использования как инвариантных по отношению к техническим средствам NGN подсистем, так и зависимых от них.
  2. Разработан метод оценки джиттера посредством формирования вариационного ряда с последующим симметричным его урезанием. Определено необходимое число испытаний для оценки задержки и джиттера, а также функции правдоподобия и математические ожидания объема выборки при использовании для оценивания метода последовательного анализа.
  3. Доказано асимптоматическое самоподобие трафика IPTV и на основе полученной по результатам экспериментальных исследований зависимости параметра Херста от интервала агрегирования определено рациональное значение интервала агрегирования данных для систем мониторинга NGN.
  4. Предложено для сравнения различных аппроксимаций трафика IPTV, а также его измеренных реализаций, использовать характеристики процесса обслуживания такого трафика – среднюю длину очереди и функцию распределения длины очереди – в системе G/M/1.
  5. Доказано, что существующий метод создания модельного трафика ON/OFF может не обеспечивать адекватного представления трафика IPTV, в то время как при использовании обратного вейвлет преобразования модельный трафик с достаточной для практики степенью точности отображает реальный трафик IPTV.

Практическая значимость работы. На основе полученных в работе результатов разработана рекомендация МСЭ-Т Q.3902 «Параметры мониторинга при внедрении технических средств NGN на сетях связи общего пользования», а также в исследовательском периоде 2009-2012 г.г. открыт новый вопрос Q.9/11 «Параметры мониторинга для протоколов NGN». Полученные результаты использованы также при разработке рекомендации МСЭ-Т Q.3925 “Виды потоков трафика, которые должны быть сгенерированы на модельной сети для тестирования параметров QoS для речи, данных и видео”. Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс в СПб ГУТ.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 62-ой Научно-технической конференции, посвященной Дню Радио (17 апреля 2007г., С-Петербург), 64-ой Научно-технической конференции, посвященной Дню Радио (21 апреля 2009г., С-Петербург), Международной конференции NEW2AN (18-22 сентября 2009г.), С-Петербург, заседаниях 11-ой Исследовательской комиссии МСЭ-Т (23-27 апреля 2007г., Женева, 19-23 января 2008г., Сеул, 26-30 апреля 2010г., Женева, 11-15 июня 2012г., Женева), а также на заседаниях кафедры.

Публикации. Основные научные результаты диссертации опубликованы в 18 печатных работах, в том числе одной книге и 12 вкладах в МСЭ-Т.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа изложена на 136 страницах, в том числе 36 рисунков и список литературы из 102 наименований.

Личный вклад автора. Все результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно.

На защиту выносятся следующие основные положения:

- эволюционная архитектура системы мониторинга NGN с комплексом инвариантных и неинвариантных по отношению к техническим средствам подсистем обеспечивает решение задач мониторинга в сетях связи следующего поколения,

- метод оценки джиттера с его определением посредством симметричного усечения вариационного ряда,

- асимптотическое самоподобие трафика IPTV, рациональное значение интервала агрегирования данных в системе мониторинга NGN,

- для адекватного представления трафика IPTV лучше использовать обратное вейвлет преобразование (MWM метод), чем классический метод ON/OFF.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформулированы цель и задачи диссертационной работы.

В первой главе диссертационной работы проведен анализ функциональных архитектур NGN и IMS, а также разработана архитектура системы мониторинга NGN.

Анализ функциональной архитектуры NGN и IMS осуществлен на базе набора рекомендаций МСЭ-Т. При этом, по результатам анализа установлена эволюционная суть рассмотренных архитектур, хотя и базирующихся на принципах пакетной коммутации, но учитывающих и взаимодействие с существующими элементами сети связи общего пользования как цифровыми, так и аналоговыми. Функциональная архитектура IPTV, например, вообще предусматривает в качестве одного из вариантов реализацию услуги IPTV на сетях, не достигших уровня NGN.

Принцип эволюционности является одним из основных при разработке архитектуры системы мониторинга NGN. Исходя из сказанного, разделы первой главы, посвященные разработке архитектуры системы мониторинга, начинаются с анализа системы мониторинга ОКС №7. Далее в главе анализируются возможности подсистемы мониторинга протокола SIP, которая так же, как и ОКС №7, инвариантна по отношению к производителю технических средств NGN, и подчеркивается подобие функций, выполняемых при мониторинге ОКС №7 в цифровых сетях и SIP в пакетных.

Однако, сложность собственно NGN требует использования всех рациональных подходов к созданию системы мониторинга NGN. Поэтому, при разработке ее архитектуры предусмотрено использование как решений инвариантных по отношению к техническим средствам, так и для ряда подсистем для сбора информации использованы решения производителей. Завершается глава рассмотрением разработанной автором архитектуры системы мониторинга NGN, рекомендуемой ныне МСЭ-Т как типовой.

Во второй главе подробно проанализированы параметры качества обслуживания в NGN. В основе набора параметров качества обслуживания в NGN лежат параметры, определенные в рекомендациях МСЭ-Т Y.1540 и Y.1541. Приводятся численные характеристики параметров и их соответствие классам обслуживания в NGN. Обращается внимание на параметры качества передачи речи и подчеркивается переход от субъективных методик к объективным (R-фактор), что стало возможным после проведения масштабных статистических исследований.

Следующая часть главы посвящена особенностям параметров качества обслуживания для видеопотоков. Действительно, видеотрафик является самоподобным. Кроме того, при оценке качества обслуживания, например для услуги IPTV, помимо объективных параметров, таких как задержка, джиттер и т.д., появляется и множество субъективных: от эмоционального восприятия пользователем того или иного фильма до параметров длительности выбора контента. В МСЭ-Т предложено для оценки качества при предоставлении видеоуслуг использовать новую метрику – качество восприятия (QoE – Quality of Experience), которая также рассмотрена в главе.

Такой подход требует не ограничиваться параметрами из рекомендаций серии Y МСЭ-Т и ввести дополнительно иные, более информативные параметры при мониторинге видеопотоков в NGN. Таким параметром может быть параметр Херста, широко применяющийся как функционал при рассмотрении самоподобных процессов, использование которого в целях мониторинга видеопотоков подробно исследуется в главе 4.

В третьей главе разработана методология оценки параметров мониторинга NGN.

Задача оценки параметров мониторинга сети связи состоит в практическом получении достаточно достоверных значений ряда параметров, отражающих качество функционирования сети. Параметры мониторинга сети являются случайными величинами, их оценки должны давать достаточно полное представление об этих величинах. Целью получения оценки некоторого параметра может быть необходимость знать его истинное значение (или диапазон значений) для дальнейшего использования, например, в задачах планирования и проектирования сетей связи, второй целью может быть подтверждение или опровержение того, что истинное значение данного параметра соответствует некоторому значению (нормативному значению). В зависимости от целей получения оценок, можно выделить две подзадачи:

- получение оценок, которые с определенной достоверностью описывают параметры функционирования;

- проверка параметра функционирования на соответствие установленному нормативному значению.

Для решения первой подзадачи требуется получение точечных или интервальных оценок параметров функционирования. В качестве таких оценок могут быть использованы оценки математического ожидания, дисперсии, коэффициент корреляции, доверительные интервалы при заданном уровне доверительной вероятности.

Для решения второй задачи требуется установить соответствие истинного значения некоторому заданному нормативному значению. Для этой цели могут быть использованы статистические критерии проверки гипотез.

В качестве исходных данных, как для первой, так и для второй подзадачи используются результаты измерений значений исследуемого параметра. Объем этих данных определяет достоверность получаемых результатов. Поэтому при оценке параметров функционирования и проверке гипотез на их соответствие нормативным значениям необходимо определение требуемого объема измерений, который бы позволил их оценить с заданной достоверностью.

Среди параметров функционирования NGN можно выделить группу параметров, характеризующих возможность того или иного события. К таким событиям можно отнести: потерю пакета, ошибку данных в пакете, отказа в доступе.

Кроме того, распространенными параметрами функционирования NGN являются задержка доставки IP пакета (IPTD) (время доставки пакета) и джиттер (IPDV) (разброс времени доставки пакета).

Задержка доставки пакета является одним из основных параметров, характеризующих качество обслуживания трафика. Превышение задержки выше некоторого значения может приводить к снижению качества предоставления услуг связи. Величина задержки доставки пакета является случайной и характеризуется распределением вероятности и его параметрами. В рекомендации Y.1541 IPTD определяется как верхняя граница среднего значения. Такое определение можно интерпретировать как верхнюю границу доверительного интервала для оценки математического ожидания.

Разброс времени доставки пакета или джиттер (IPDV) является второй важной характеристикой качества обслуживания трафика. Для ряда услуг, в первую очередь потоковых, например VoIP, чрезмерный разброс задержки вызывает снижение качества предоставления услуги из-за возникновения ощутимой задержки реакции собеседника или “пропадания” частей слов и фраз. Поэтому данная величина также должна соответствовать некоторой норме, установленной для данного класса обслуживания.

В Y.1541 приведены разъяснения относительно значения и определения , основной смысл которых состоит в том, что данная величина должна отражать возможный разброс времени доставки пакета в сети связи. Однако, при этом не дается однозначного определения как самой величины , так и методов ее оценки по результатам измерений. Согласно Y.1541 разброс времени задержки может определяться  как на основе оценки временных интервалов, так и на основе оценки квантилей распределения задержки.

Так, при определении на основе временных интервалов разброс времени доставки пакета будет определяться как

,                                                (1)

где - максимальное значение задержки, полученное на коротком интервале времени.

При определении на основе квантилей распределения задержки эта величина определяется как разница между верхним и нижним квантилями распределения:

,                                                (2)

где - верхний квантиль распределения , полученного по результатам измерений;

- нижний квантиль распределения , полученный на интервале измерений.

Графическая  интерпретация данного определения приведена на рис.1. На приведенном рисунке - функция плотности распределения времени доставки пакета, и – нижний и верхний квантили распределения соответственно.

Вероятность того, что величина задержки лежит в пределах и равна , это эквивалентно тому, что величина разброса задержки не превышает величины с вероятностью . Величина задержки меньше величины или превышает с вероятностью .

Рис. 1 - Определение на основе квантилей распределения задержки.

Такая интерпретация разброса задержки позволяет характеризовать не только величину разброса, но и его вероятностный характер. Вероятность того, что разброс задержки не превысит величины будет определяться как

.                                                (3)

В целях контроля соответствия разброса задержки нормативному значению удобнее пользоваться последним ее определением, т.е. определением через квантили распределения задержки.

Практическая оценка может быть получена следующим образом. Пусть проводятся измерений величины задержки , в результате которых получают выборку . Далее полученная выборка упорядочивается по возрастанию величины xi, i=1,K,n, в результате получают упорядоченную выборку (вариационный ряд) , где . Из полученной выборки исключается начальных и последних значений. При этом - это доля значений из выборки равная , где , заданная нормативом вероятность. То есть

,                                                                (4)

где - операция округления до целого значения.

Выборка принимает вид . Тогда оценка может быть получена как .                                

Проверка соответствия полученной оценки установленной норме заключается в проверке гипотезы , состоящей в том, что вероятность попадания величины задержки в интервал действительно равна .

В главе определены значения необходимого числа испытаний для оценивания потерь, задержки и джиттера, а также функции правдоподобия и математические ожидания объема выборки при использовании для оценивания метода последовательного анализа.

Четвертая глава посвящена разработке методов оценки параметров мониторинга для IPTV.

Измерения IPTV трафика показали, что ему присущи некоторые особенности, которые отличают его от, скажем, традиционного трафика телефонной сети. Трафик IPTV является самоподобным и для его оценки оценок IPTD и IPDV может оказаться недостаточно.

В диссертации для исследования трафика IPTV предложено использовать параметр Херста и вейвлет-анализ.

Для исследования характеристик трафика IPTV были проведены его измерения на модельной сети. Анализу были подвергнуты потоки пакетов на уровне RTP, т.е. фактически трафик IPTV.

Фрагмент минимальной длины составил 60с и включал в себя 6863 кадра, каждый длиной 1356 бит. По результатам обработки данных были найдены оценки параметра Херста и автокорреляционная функция.

На рис.2 приведена зависимость от log m, которая для измеренных значений оказывается почти линейной. Естественно, что при этом и оценка параметра Херста H=0.48 близка к 0.5. Однако, значение параметра Херста H=0.48 указывает на антиперсистентный характер потока, что вызвано очень малой длиной фрагмента фильма.

Рис.2. Нормализованная дисперсия для фрагмента длительностью 60 с.

На рис. 3 приведена автокорреляционная функция (АКФ) для измеренного трафика. Отметим, что значение параметра Херста H=0.48 характеризует поток как очень близкий к простейшему, то АКФ на рис. 3 не соответствует АКФ простейшего потока.

Рис.3. АКФ измеренного трафика.

Еще более наглядно это видно из сравнения рис.4 и рис.5, на которых приведены сравнительные характеристики вейвлет преобразований для простейшего потока и для измеренного соответственно. Цветовая гамма на рис.4 и рис.5 при максимальном насыщении соответствует минимальному значению коэффициентов вейвлет-преобразования, а при минимальном – наоборот.

Итак, при малом значении длительности фрагмента IPTV поток является антиперсистентным.

Рис.4. Вейвлет преобразование для простейшего потока.

Рис.5. Вейвлет преобразование для измеренного трафика при длине фрагмента фильма 60 с.

Далее проанализируем 45-минутный фрагмент того же фильма при различных значениях интервала агрегирования данных. На рис.6 приведена зависимость значения оценки параметра Херста от длины интервала агрегирования. Как видим, для 60 секундного фрагмента было недостаточно данных для возможности использования интервалов агрегирования в 50000 мс и выше. Можно сказать, что трафик IPTV является асимптотически самоподобным и для достаточно малых фрагментов самоподобие не проявляется.

Зависимость рис.6 имеет хорошее практическое применение. Действительно, для систем мониторинга IPTV можно рекомендовать значение интервала агрегирования данных не менее 5с.

Рис.6. Зависимость оценки параметра Херста от интервала агрегирования.

На рис.7 и рис.8 показаны реализации трафика при интервалах агрегирования (ai) 100мс, 1000мс, 10000мс, 100000мс для измеренного трафика и модельного соответственно (фрагмент 45 минут). Модельный трафик получен путем обратного преобразования с помощью метода MWM.

Рис. 7. Измеренный трафик при различных интервалах агрегирования.

Рис. 8. Модельный трафик на основе MWM для различных интервалов агрегирования.

Средние значения интервалов времени между поступлением пакетов и средние значения интенсивности потока пакетов достаточно близки. В первом случае измеренное среднее значение интервала времени составило 1=0,0109 мс, а во втором – 2=0,0112мс. Для средней интенсивности потока пакетов соответствующие значения равны a1=91,74 пакетов/с и a2=89,29 пакетов/с.

На рис.9 приведены автокорреляционные функции для измеренного и модельного потоков. АКФ определены следующим образом:

                                               (5)

для измеренного потока и

                                       (6)

для модельного.

Рис.9. АКФ для измеренного и модельного потоков.

Линейные зависимости от log(m) приведены соответственно на рис.10. Оценка параметра Херста в обоих случаях близка к H=0.8.

Рис.9. Линейные зависимости для коэффициента Херста.

Подобны и вейвлет преобразования для измеренного и модельного потоков, приведенные на рис.10.

Рис. 10. Вейвлет преобразования для измеренного и модельного потоков.

Далее с помощью метода ON/OFF был создан создадим поток трафика со значением близким к H = 0.8 параметра Херста. На рис. 11 приведено вейвлет преобразование для такого трафика, которое существенным образом отличается от вейвлет преобразований, показанных на рис.10.

Рис.11. Вейвлет преобразование для ON/OFF трафика.

Для численного анализа сравнения различных потоков с близкими значениями параметра Херста, но полученных различными способами, в работе предложено проанализировать их обслуживание системой G/M/1, изображенной на рис.12.

Рис.12. Система G/M/1.

На рис. 12 Х(t) – измеренный трафик, – модельный трафик на основе обратного вейвлет преобразования, – модельный трафик на основе метода ON/OFF. Соответствующие результаты (распределение длины очереди и ее среднее значение) представлены на рис. 13, 14, 15.

Рис. 13. Распределение длины очереди для измеренного трафика.

Рис. 14. Распределение длины очереди для модельного трафика на основе обратного вейвлет преобразования.

Рис. 15. Распределение длины очереди для трафика, созданного методом ON/OFF.

Анализ данных рис. 13, 14, 15 показывает, что для измеренного трафика и модельного трафика на основе обратного вейвлет преобразования средняя длина очереди приблизительно одинакова, в то время как для модельного трафика на основе метода ON/OFF (при близких значениях параметра Херста) средняя длина очереди меньше почти в два раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Основные результаты данной работы сводятся к следующим положениям:

  1. Одним из важнейших свойств развития сетей связи общего пользования является эволюционность, необходимая в настоящее время при начале внедрения концепции NGN и одного из вариантов ее реализации – IMS. Система мониторинга, являющаяся необъемлемой частью сетей связи, естественным образом эволюционируют вместе с сетью, что отображается в системе мониторинга NGN в виде как подсистемы ОКС №7, так и подобной ей подсистемы мониторинга SIP.
  2. Принципиально иная сложность NGN по сравнению с цифровой сетью требует при сохранении эволюционного характера развития системы мониторинга использовать при ее построеннии не только инвариантные по отношению к техническим средствам (производителям) подсистемы, но и зависимые от технических средств (производителей).
  3. Система мониторинга NGN создается, в основном, на базе пассивных методов мониторинга, поскольку реальное масштабное внедрение активных методов мониторинга затруднено в связи с необходимостью мониторинга в NGN, в том числе и самоподобного трафика IPTV.
  4. Разработана архитектура системы мониторинга NGN, принятая и рекомендованная к настоящему времени МСЭ-Т.
  5. Разработана методология оценки параметров мониторинга NGN. При этом рассмотрены две основные подзадачи: получение оценок, которые с определенной достоверностью представляют параметры функционирования, и проверка на соответствие установленному нормативному значению. Определено необходимое число испытаний при использовании фиксированной выборки, функции правдоподобия и математическое ожидание числа испытаний при использовании последовательного анализа для параметров мониторинга NGN.
  6. Предложено для практических целей при оценке джиттера использовать его определение через квантили распределения задержки. Разработан метод оценки джиттера посредством формирования вариационного ряда с последующим симметричным его урезанием.
  7. Определено необходимое число испытаний при использовании фиксированной выборки, функция правдоподобия и математическое ожидание числа испытаний при использования последовательного анализа для мониторинга параметра Херста.
  8. Доказано асимптотическое самоподобие трафика IPTV и на основе полученной по результатам экспериментальных исследований зависимости параметра Херста от интервала агрегирования определено рациональное значение интервала агрегирования данных для систем мониторинга NGN.
  9. Предложено для сравнения различных аппроксимаций трафика IPTV, а также его измеренных реализаций, использовать характеристики процесса обслуживания такого трафика – среднюю длину очереди и функцию распределения длины очереди – в системе G/M/1.
  10. Доказано, что существующий метод создания модельного трафика ON/OFF не обеспечивает адекватного представления трафика IPTV, в то время как при использовании обратного вейвлет преобразования модельный трафик с достаточной для практики степенью точности отображает реальный трафик IPTV.

По материалам диссертации опубликовано 18 печатных работ. Результаты внедрены в рекомендации МСЭ-Т и учебный процесс СПб ГУТ, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Список публикаций по теме диссертаций.

  1. Д.В. Андреев, Д.В. Тарасов, А.Е. Кучерявый. Модельные сети для тестирования технических средств сетей связи следующего поколения. Рекомендация Q.3900. Электросвязь, №12, 2007 (из перечня ВАК).
  2. А.Б. Васильев, Д.В. Андреев, Д.В. Тарасов, А.Е. Кучерявый. Тестирование технических средств NGN. М., ЦНИИС, 2008.
  3. Д.В. Тарасов, А.И. Парамонов, А.Е.Кучерявый. Особенности видеотрафика для сетей связи следующего поколения. Электросвязь, 2010 (из перечня ВАК).
  4. Д.В. Тарасов, Д.В.Андреев, А.Е. Кучерявый. Рекомендации МСЭ-Т по тестированию технических средств NGN. (тезисы доклада). 62-я Научно-техническая конференция, посвященная Дню Радио. Труды конференции. Апрель 2007. С.-Петербург, издательство СПб ГЭТУ «ЛЭТИ».
  5. Д.В. Тарасов, А.И, Парамонов, А.Е. Кучерявый. Система мониторинга NGN и мониторинг значений параметра Херста. 64-я Научно-техническая конференция, посвященная Дню Радио. Труды конференции. Апрель 2009г. С-Петербург, издательство СПБ ГЭТУ «ЛЭТИ».
  6. D. Tarasov, A. Paramonov, A. Koucheryavy. The Video Streaming Monitoring in the Next Generation Networks. 9th International Conference NEW2AN 2009. Proceedings. Springer, LNCS 5764.
  7. D. Tarasov, A. Koucheryavy. Draft Recommendation Q.tt3 “Distribution of Tests and services for NGN technical Means Testing in Model and Operator Networks”. ITU-T, COM 11-D89-E. Geneva, 23-27 January, 2006.
  8. D. Tarasov, A. Koucheryavy. Draft Recommendation Q.tt3 “Distribution of Tests and services for NGN technical Means Testing in Model and Operator Networks”. ITU-T, COM 11-D132-E. Geneva, 24-28 July, 2006.
  9. D. Tarasov, A. Koucheryavy. Draft Recommendation Q.tt3 “Distribution of Tests and services for NGN technical Means Testing in Model and Operator Networks”. ITU-T, COM 11-C13-E. Geneva, 23-27 April, 2007.
  10. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. Proposals of new questions under study for 2009-2012 Study Period from Q.8/11 responsibilities. ITU-T, COM 11-C108-E. Seoul, Korea, 16-23 January, 2008.
  11. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3904 “The Scenarios, list and types of tests for TM local and NUT testing for IMS on the Model Network”. ITU-T, COM11-C8-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  12. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3905 “The Scenarios, list and types of tests for TM local and NUT testing for IPTV on the Model Network”. ITU-T, COM11-C9-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  13. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3906 “The Scenarios, list and types of tests for TM local and NUT testing for Wireless Broadband on the Model Network”. ITU-T, COM11-C10-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  14. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3915 “Types and list of NGN services that could be tested (TS1) on the model network”. ITU-T, COM11-C11-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  15. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3916 “Testing scenarios, tests list and types for NGN (TS1) basic call and supplementary services”. ITU-T, COM11-C12-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  16. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3917 “Testing scenarios, tests list and types for NGN (TS1) streaming services”. ITU-T, COM11-C13-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  17. D. Tarasov, D. Andreev, A. Koucheryavy. New Recommendation draft Q.3918 “Testing scenarios, tests list and types for NGN (TS1) streaming services”. ITU-T, COM11-C13-E. Geneva, 19-23 January, 2009.
  18. D. Tarasov, D. Andreev, A. Prokopiev, A. Koucheryavy. Proposals on>

Подписано к печати 28.06.2012.

Объем 1 печ.л., тираж 80 экз., заказ № 123

Тип. СПбГУТ, 191186, СПб, наб.р. Мойки, 61






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.