Е.А. Спирина1, С.В. Козлов2, А.А. Бухарина3

1–3 Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева (г. Казань, Россия)

1 EASpirina@kai.ru; 2 SVkozlov@kai.ru; 3 AABukharina@kai.ru

Постановка проблемы. На сегодняшний день практически все сети связи являются гетерогенными, т.е. обеспечивают передачу данных между различными типами абонентских устройств с использованием подсетей, работающих в различных стандартах. Для получения корректных оценок нагрузки и пропускной способности необходимо проводить моделирование таких сетей с трафиком, близким к реальному, что обуславливает актуальность разработки модели трафика в гетерогенных сетях связи на основе экспериментальных данных.

Цель. Разработать модель трафика в гетерогенных сетях, позволяющую генерировать трафик с параметрами, близкими к реальному.

Результаты. Проведены экспериментальное исследование реального трафика в гетерогенной сети оператора связи «Новые технологии XXI века» и анализ основных моделей для генерации трафика в беспроводных сетях связи. Обоснован выбор математических моделей в виде одного и четырех прерванных пуассоновских процессов, а также прерванного детерминированного процесса и двух прерванных процессов обновления для генерации трафика в гетерогенных сетях связи и определены необходимые для их применения параметры. На основе полученных экспериментальных данных выполнена классификация абонентов в зависимости от типов абонентских устройств, используемых ими видов трафика, а также объема передаваемых ими данных. Сформирован перечень основных классов абонентов с указанием применяемых для генерации их трафика моделей и определены параметры этих моделей. Разработана математическая модель трафика в гетерогенных сетях связи. Представлены результаты моделирования передачи реального и сгенерированного согласно разработанной модели трафиков по гетерогенной сети связи, подтвердившие ее корректность.

Практическая значимость. Разработанная модель трафика в гетерогенных сетях связи позволяет получать корректные оценки основных характеристик этих сетей методом математического моделирования.

Спирина Е.А., Козлов С.В., Бухарина А.А. Разработка модели трафика в гетерогенных сетях связи на основе экспериментальных данных // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 1. С. 92−110. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202401-09

1. Межуев А. М., Коренной А. В., Стуров Д. Л., Родионов Д. В. Оценка эффективности информационного обмена в цифровых сетях связи наземно-воздушного базирования: алгоритмическое и программное обеспечение // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 9. С. 138-148. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202309-12.
2. Hasanov M.H., Mammadov F.H., Taghiyev A.D., Gurbanova G.H. Assessment of quality of service characteristics of similar traffic in gsm standard mobile telecommunication networks // T-Comm. 2023. V. 17. № 6. P. 48-53.
3. Макаров И.В. Оценка пропускной способности системы связи беспилотного летательного аппарата для решения задач управления // Радиотехника. 2013. Т. 77. № 4. С. 40-45.
4. Buzhin I.G., Antonova V.M., Gaifutdinov E.A., Mironov Yu.B. Methodology for a comprehensive assessment of the telecommunication services qualityof transport networks using SDN/NFV technologies // T-Comm. 2022. V. 16. № 12. P. 40-45.
5. Kozlov S., Spirina E., Ashaev I., Bukharina A., Gaysin A. Novel Modification of the Collective Dynamic Routing Method for Sensors’ Communication in Wi-Fi Public Networks // Sensors. 2022. № 22. Р. 8602. https://doi.org/10.3390/s22228602.
6. Спирина Е.А., Козлов С.В. Метод маршрутизации, обеспечивающий повышение пропускной способности IP сетей в условиях внутрисистемных помех // Журнал радиоэлектроники. 2015. № 12. URL: http://jre.cplire.ru/jre/dec15/3/text.pdf.
7. Алферов А. Г., Власов Ю.Б., Толстых И.О., Толстых Н.Н., Челядинов Ю.В. Формализованное представление эволюционирующего информационного конфликта в телекоммуникационной системе // Радиотехника. 2012. № 8. С. 27-33.
8. Лернер И.М., Хайруллин А.Н. Теория разрешающего времени в области систем широкополосного доступа. Алгоритм оценки джиттера, обусловленного передачей данных, и пропускной способности с полиномиальным временем исполнения // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17. № 5. С. 48-57.
9. Лернер И.М., Файзуллин Р.Р., Хайруллин А.Н., Шушпанов Д.В., Ильин В.И., Рябов И.В. Повышение удельной пропускной способности как фундаментальная проблема теории связи. Стратегия развития в постшенноновскую эпоху. Ч. 1. Ретроспективный обзор методов приема и обработки сигналов в частотно-селективных каналах связи при скоростях передачи информации выше скорости Найквиста // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. Т. 77. № 1. С. 37-50. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202301-02.
10. Лернер И.М., Файзуллин Р.Р., Хайруллин А.Н., Шушпанов Д.В., Ильин В.И., Рябов И.В. Повышение удельной пропускной способности как фундаментальная проблема теории связи. Стратегия развития в постшенноновскую эпоху. Ч. 2. Ретроспективный обзор методов приема и обработки сигналов в частотно-селективных каналах связи при наличии межсимвольных искажений // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. T. 77. № 2. С. 16–33. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202302-02.
11. Лернер И.М., Файзуллин Р.Р., Шушпанов Д.В., Ильин В.И., Рябов И.В., Хайруллин А.Н. Повышение удельной пропускной способности как фундаментальная проблема теории связи. Стратегия развития в постшенноновскую эпоху. Ч. 3. Ретроспективный обзор методов оценки пропускной способности частотно-селективных каналов связи при наличии при наличии межсимвольных искажений и использовании ФМн-n и АФМн-N-сигнала // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. T. 77. № 3. С. 24–33. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202303-02.
12. Лернер И.М., Файзулин Р.Р. Рябов И.В. Оптимизированный алгоритм оценки пропускной способности каналов связи, функционирующих на базе теории разрешающего времени // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 4. С. 91-109. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202204-13.
13. Лебедев И.С., Сикарев И.А., Сухопаров М.Е., Рзаев Б.Т. Повышение качества анализа состояния безопасности телекоммуникационной системы при сегментации сетевого трафика // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2022. Т. 16. № 9. С. 28-32.
14. Канаев А.К., Лукичев М.М., Лукичева В.Л. Методика формирования эквивалентного мультисервисного узла технологической сети связи в среде имитационного моделирования, учитывающая все параметры качества обслуживания в установившемся режиме // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2019. Т. 13. № 12. С. 13-23.
15. Гамукин В.В. Моделирование комплексного сервиса для обеспечения работы образовательной организации: взгляд экспертов // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 3. С. 42-53.
16. Шелухин О.И., Осин А.В. Влияние самоподобности трафика на оптимизацию параметров телекоммуникационных сетей // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2007. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-samopodobnosti-trafika-na-optimizatsiyu-parametrov-telekommunikatsionnyh-setey (дата обращения: 24.11.2023).
17. Baugh C.R. 4IPP Traffic Model for IEEE 802.16.3, IEEE 802.16 URL: http://www.ieee802.org/16/tg3/contrib/802163c-00_51.pdf. (дата обращения: 24.11.2023).
18. Trang Dinh Dang, Balázs Sonkoly, Sándor Molnár. Fractal Analysis and Modeling of VoIP Traffic // Proceedings of 11th International Telecommunications Network Strategy and Planning Symposium. 2004. Р. 217-222.
19. Halgamuge S., Wang L. Computational Intelligence for Modelling and Prediction. Springer Science & Business Media. 2005. 414 p.
20. Анисимов А.В., Андреев C.Д., Тюрликов А.М. Моделирование входного трафика в беспроводной сети связи // Сб. статей «Вопросы передачи и защиты информации». СПб: СПбГУАП. 2011. C. 275-290.
21. Murizah Kassim, Mahamod Ismail, Mat Ikram Yusof. Statistical Analysis and Modeling of Internet Traffic IP-based Network for Teletraffic Engineering // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2015. V. 10. Is. 3. Р. 1505-1512.
22. Popoola J., Ipinyomi R. A. Empirical Performance of Weibull Self-Similar Teletraffic Model // International Journal of Engineering and Aplied Sciences (IJEAS). 2017. V. 4. Is. 8. Р. 77-79.
23. Jinhuan Zhang, Anfeng Liu, Peng Hu, Jun Long. A fuzzy-rule-based packet reproduction routing for sensor networks // International Journal of Distributed Sensor Networks. 2018. V. 14. Is. 4. Р. 1-18.
24. Гребенщикова А.А., Елагин В.С. Моделирование трафика данных для оценки слайсинга в умной системе 5G на восходящей линии связи // Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т. 8. № 2. С. 44–54.
25. Колесников А.В., Иванов И.П., Басараб М.А. Нелинейно-динамические модели сетевого трафика // Нелинейный мир. 2014. Т. 12. № 4. С. 44-56.
26. El Helou M., Lahoud S., Ibrahim M., Khawam K. A Hybrid Approach for Radio Access Technology Selection in Heterogeneous Wireless Networks // European Wireless 2013. 19th European Wireless Conference. Guildford, UK. 2013. Р. 1-6.
27. Internet Traffic Archive. URL: http://ita.ee.lbl.gov.
28. Xu W., et al., Exploiting Hotspot-2.0 for Traffic Offloading in Mobile Networks // IEEE Network. September/October 2018. V. 32. № 5. Р. 131-137. DOI: 10.1109/MNET.2017.1700058.
29. 3GPP2 Contribution C.R1002-0, CDMA2000 Evaluation Methodology, December 2004. URL: https://web.archi-ve.org/web/20061014014956/http://www.3gpp2.org/Public_html/specs/C.R1002-0_v1.0_041221.pdf (дата обращения: 24.11.2023).
30. Baugh C., Huang J. Traffic model for 802.16 TG3 MAC/PHY simulations // IEEE 802.16 Contribution 802.16.3c-01/30r1. March 2001. URL: https://web.archive.org/web/20100911214705/http://www.wirelessman.org/tg3/contrib/802163c-01_30r1.pdf (дата обращения: 24.11.2023).
31. Широков В.Л. Модели оценки производительности многофункциональных систем обмена трафиком на примере беспроводных сетей доступа Wi-Fi, Wireless MAN и WiMAX // Электронный журнал «Вычислительные сети. Теория и практика». М.: BC/NW. № 2(5). 2004. Раздел 6, статья 1. URL: https://network-journal.mpei.ac.ru/cgi-bin/main.pl?ar=1&l=ru&n=5&pa=6.
32. Козлов С.В., Спирина Е.А. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2018617214. Программный комплекс OFDM Planning. Заявка №2018612208; Зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ 21.06.2018.