Закрыть

Форма обратной связи

Отправить
mashtab

/812/309-03-21

УПРАВЛЕНИЕ ТРАФИКОМ В ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ СВЯЗИ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ СБОРА ИНФОРМАЦИИ ОБ ИНТЕНСИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ И ИХ ПРОГНОЗИРОВАНИИ

12.11.2012 /Статьи

В статье рассмотрены вопросы управление трафиком на этапе оперативного управления связью в транспортной сети, основанные на выборе адекватной модели для  оценки трафика в условиях неопределенности ее изменения.

The article addresses the issues of traffic control at the stage of operational control of transport network communication, which issues are based on a choice of an adequate model for assessing traffic in the context of an uncertainty of its change.

Ключевые слова: управление, трафик, нагрузка.

Key words: control, traffic, load.

 

В настоящее время в связи с интенсивной цифровизацией систем специального назначения, где в качестве доминирующей технологии используется технология коммутации пакетов, управление трафиком в данных системах и особенно в транспортных сетях связи приобретает существенное значение.

В управление трафиком можно выделить следующие фазы (этапы):

фаза прогнозирования, предназначена для прогнозирования характера и объема информационного трафика в системе управления войсками;

фаза организации обмена данными, предназначена для определения порядка доступа к телекоммуникационным ресурсам, предоставления услуг связи по категориям должностных лиц и услуг связи, показателей и критериев качества  обмена данными, порядка их контроля, создания системы оперативного управления обменом данными;

оперативная фаза, предназначена для осуществления оперативного управления обменом данными в целях обеспечения необходимого уровня качества услуг связи.

Отметим следующие особенности прогнозирования информационной нагрузки в системах связи специального назначения, вытекающие из их специфики:

сложность (а в некоторых случаях и невозможность) проведения эксперимента в целях сбора статистического материала;

априорная неопределенность многих исходных данных;

чрезвычайная сложность ряда прогнозируемых процессов;

большая цена ошибок прогнозирования;

ограниченное время, отводимое на осуществление процесса прогнозирования;

полевые системы связи специального назначения, как правило, создаются для решения задач в течение ограниченного интервала времени;

наличие и изменение приоритетности информационных направлений на различных этапах выполнения специальных задач;

наличие ярко выраженных центров информационного тяготения.

На основе приведенных особенностей прогнозирования информационной нагрузки можно утверждать, что любые проекты, разрабатываемые при планировании сети связи специального назначения будут очень приближенно соответствовать реальным условиям функционирования сети связи. Поэтому задачу рационального распределения трафика сети приходится решать в системе оперативного управления.

В настоящее время осуществляется переход к новым принципам управления связью, которые определяются следующими положениями:

невозможностью качественного прогнозирования характеристик факторов, определяющих построение сети связи;

возможностью создания распределенной, многосвязной сети связи на основе большого числа «дешевых» структурных элементов;

возможностью оперативного управления потоками данных путем автоматизированного изменения маршрутов доставки сообщений и ограничения доступа к телекоммуникационным ресурсам.

По сути, чаша весов объемности, сложности и важности решаемых задач по управлению связью склоняется от планирования связи к оперативному управлению ее силами и средствами.

Оперативное управление трафиком в транспортной сети осуществляется на основе использования моделей управляемого процесса. Для оперативного управления могут быть использованы два вида моделей: плановая и оперативная. Плановая модель обмена данными формируется на этапе планирования связи на основе составленных прогнозов на изменение параметров трафика на основе предыдущего опыта эксплуатации сети и представляет собой совокупность требуемых показателей качества предоставления услуг связи по информационным направлениям и по категориям должностных лиц. Оперативная модель формируется в ходе оперативного управления связью в зависимости от условий функционирования и конкретного состояния системы связи.

При формировании оперативной модели основой является оценка текущего значения и краткосрочное прогнозирование изменения интенсивности информационных потоков в звеньях коммутации в режиме реального времени.

Понятно, что горизонт прогнозирования при оперативном управлении значительно меньше, чем при планировании.

Проведенные исследования при разработке основ оперативно-технического управления сетью связи показали, что при оценке интенсивности пакетов в звеньях коммутации транспортной сети связи специального назначения применим следующий подход.

Весь интервал наблюдения разбивается на короткие временные интервалы t и вычисляются точечные оценки интенсивности пакетов.

по которым определяется оценка интенсивности λ(t).

При этом искомая интенсивность представляется многочленом m-го порядка.

Несмотря на то, что интенсивность нестационарного потока – детерминированная функция, точно выявить ее можно, только имея все множество реализаций. Наблюдая процесс (поток) на отдельных временных интервалах, получают оценки интенсивности в общем случае смещенные. Для того, чтобы построить процедуру оценки наилучшим образом, всегда полезно иметь какие-либо дополнительные априорные сведения о возможных видах и скорости изменения интенсивности. И именно при решении данной задачи целесообразно использовать возможности экспертной системы.

Для получения оценки интенсивности могут быть использованы различные классические методы оценивания: максимума правдоподобия, статистических решений, наименьших квадратов и т.д.

Основным недостатком классических методов оценивания является их сложность. Как доказано в [1] даже при использовании для оценки интенсивности метода наименьших квадратов получается достаточно большой объем вычислений. Классические методы оценивания являются асимптотически оптимальными и позволяют, имея длинные реализации процесса, получить наилучшую оценку.

При управлении транспортной сетью требуется получать текущие оценки интенсивности по коротким реализациям процесса. Внутри коротких интервалов вид изменения интенсивности, как правило, не сложнее многочлена первого порядка. При этом достаточно эффективными будут различные субоптимальные операторы, например, оператор текущего среднего, который для оценки интенсивности имеет вид [1]:

Машинная реализация оператора текущего среднего основана на дискретном усреднении:

При этом Tc=nt. При оценке интенсивности почти стационарных потоков оператором текущего среднего интервал Тс, нужно выбирать из условия

где tc – интервал почти стационарности потока.

При оценке интенсивности стационарного потока оператор текущего среднего дает несмещенную оценку. Если поток почти стационарен, то при выборе интервала сглаживания из условия (4) оператор текущего среднего для каждого интервала почти стационарности обеспечит также несмещенную оценку интенсивности. Статистическую ошибку оценивания интенсивности, которая уменьшается с увеличением интервала Тс, можно характеризовать дис­персией текущей оценки.

Для случая дискретизированного процесса при ∆t >> τo дисперсия оценки

где Ro – корреляционная функция процесса λo(∆t), τo – интервал корреляции процесса λo(∆t). Адаптивные свойства оператора текущего среднего полностью определяются интервалом сглаживания Тс: чем меньше величина Тс, тем они более выражены, тем меньше ошибка смещения, вызванная изменением модели потока.

При моделировании различных процессов существует негласное правило: если о виде изменения процесса ничего не известно или известно мало, то не следует выбирать сложные модели [1].

Выбор более сложной модели изменения интенсивности, чем она есть на самом деле, как правило, приводит к такому же отрицательном; результату, как и выбор более простой модели. Применение сложных методов оценки не имеет смысла, так как в процессе функционирования сети изменения интенсивности будет неопределенной детерминированной величиной.

Так как оценка интенсивности используется при управлении сетью, то она служит прогнозом в следующем цикле управления. Поэтому очевидно, что методы оценивания должны обладать свойствами адаптации. Так как при оценке интенсивности все составляющие выборки используются с одинаковой степенью влияния, то адаптивные свойства классических методов не превышают этих свойств оператора текущего среднего.

В последнее время для оценки и прогнозирования различных характеристик случайных процессов разработаны различные адаптивные  методы. Причем, свойства адаптации придавались как простым субоптимальным операторам, так и некоторым классическим методам (оптимальной фильтрации, наименьших квадратов).

Одним из первых и наиболее просто реализуемых в системе оперативного управления  адаптивных субоптимальных операторов появился оператор Брауна или оператор экспоненциального сглаживания, который в цифровой форме имеет вид

где  – параметр сглаживания.

Для почти стационарного потока оператор экспоненциального сглаживания обеспечивает несмещенную оценку интенсивности. Если поток имеет интервалы с линейным изменением интенсивности, то получаемая оценка является смещенной, причем величина смещения пропорциональна скорости этого изменения. Случайная составляющая ошибка определится дисперсией

Сравнивая выражения (5) и (7), можно сказать, что при одинаковых интервалах сглаживания оператор Брауна обеспечивает вдвое меньшую случайную ошибку, чем оператор текущего среднего.

Как уже отмечалось выше, при проектировании сети, как правило, невозможно заранее предсказать вид изменения интенсивности. В этих условиях применение сложных операторов оценки нецелесообразно. С другой стороны, чтобы учесть изменения в моделях интенсивности, используемые операторы должны обладать адаптивными  свойства. Суммируя все вышесказанное, можно рекомендовать для оценки интенсивности оператор экспоненциального сглаживания, который при соответствующем выборе параметра  будет обладать выраженными адаптивными свойствами.

Полученные оценки интенсивности используются для составления краткосрочного прогноза. При решении данной задачи целесообразно выбирать горизонт прогнозирования в следующем диапазоне.

Понятно, что предложенный метод управления трафиком в транспортной сети связи способен решать задачи рационального распределения информационных потоков в достаточно ограниченном диапазоне изменения трафика сети. При значительных, скачкообразных изменениях потока информации в целях предотвращения перегрузки сети должны быть использованы нормативные методы управления на организационном уровне.

 Литература 

 Принципы построения систем управления информационными сетями. Под ред. Н.И. Буренина. Л.: ВАС, 1985. 47 с.