Передача мультимедийного трафика реального времени с соблюдением требований по качеству обслуживания как актуальная задача в современных телекоммуникациях. Способы повышения коэффициента использования сети на основе стохастической глобальной оптимизации.
При низкой оригинальности работы "Оптимизация стохастической модели трафика для мультисервисных сетей", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Ограниченная пропускная способность сетей, большое число абонентов и жесткие требований к параметрам QOS могут становиться причинами падения качества предоставляемой мультимедийной услуги в многоканальных абонентских сетях. Данная модель позволяет легко характеризовать агрегированные мультимедийные потоки с помощью суммы функций отдельных кривых , а также осуществлять профилирование потоков на входе в сеть, например, с помощью алгоритма «дырявого ведра» [4]. Во-первых, из определения кривой поступления следует, что любые «всплески» трафика повышают требования к пропускной способности независимо от вероятности их появления, что приводит к неэффективному использованию сетевых ресурсов при передаче мультимедийного трафика. В дополнение к функции , характеризующей поток данных на произвольном интервале , каждая СКП включает в себя функцию , ограничивающую вероятность превышения некоторого порога, заданного функцией . Кусочно-линейная СКП обобщает модель GSBB за счет использования кусочно-линейной кривой поступления для характеризации трафика: Будем считать, что поток данных ограничен кусочно-линейной СКП , если выполняется следующее неравенство: где - размер очереди виртуального УК с кривой обслуживания в момент t, а в качестве ограничивающей функции выбрана экспоненциальная функция.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
