Бузюкова Ирина Львовна МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВЕРОЯТНОСТНО-ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛЬНОГО ТРАФИКА

На правах рукописи
Бузюкова Ирина Львовна
МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА
ВЕРОЯТНОСТНО-ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
СИГНАЛЬНОГО ТРАФИКА
В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ
05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Санкт-Петербург
2010
Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном
университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича.
Научный руководитель
Заслуженный деятель науки РФ
доктор технических наук, профессор
Яновский Геннадий Григорьевич
Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор
Самуйлов Константин Евгеньевич
кандидат технических наук, доцент
Юркин Юрий Викторович
Ведущая организация
ОАО «ГИПРОСВЯЗЬ–СПб»
Защита состоится « ___» __________2010 г. в _____часов на
заседании Диссертационного совета Д219.004.02 при Санкт-Петербургском
государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. БончБруевича по адресу: 191186 Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 61, ауд. 205.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.
Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью
учреждения, просим направлять по вышеуказанному адресу на имя ученого
секретаря диссертационного совета.
Автореферат разослан «__»_________ 2010 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета,
кандидат технических наук, доцент
Харитонов В.Х.
Подписано к печати 09.09.2010
Объем 1 печ. л. Тираж 80 экз. Заказ
Отпечатано в СПбГУТ. 191186 СПб, наб. р. Мойки, 61
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. На современном этапе развития
телекоммуникационного
рынка
существует
необходимость
в
предоставлении новых услуг, обеспечивающих возрастающие потребности
пользователей.
В то же время реальное состояние сетей связи оставляет актуальным
вопрос как обеспечения существующих услуг, так и поддержания
соответствующего качества. Подобная ситуация будет сохраняться еще
некоторое время, поэтому для Операторов связи остается важным вопрос
анализа качества обслуживания на эксплуатируемых сетях с целью
выполнения соглашения об уровне услуг.
Качество функционирования интеллектуальной сети связи с точки
зрения сигнализации определяется целым комплексом показателей, таких
как сигнальная нагрузка, обслуживаемая звеньями сигнализации и узлами
сети, среднее время и дисперсия задержки сообщений в звене сигнализации
и узлах ИСС.
Предоставление услуг ИСС приводит к значительному увеличению
объема трафика сигнализации, не связанного с установлением соединения.
Внедрение новых услуг, как и поддержание существующих требует
соответствующих сетевых ресурсов. Кроме того, условия рынка требуют от
Операторов связи повышения качества предоставляемых услуг.
Комплексное решение перечисленных задач представляет сложную
научную проблему и определяет необходимость проведения исследований,
связанных с анализом вероятностно-временных характеристик сигнального
трафика в ИСС с целью обеспечения требуемого качества обслуживания в
отношении обслуживания вызовов.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы
является
анализ
вероятностно-временных
характеристик
(ВВХ)
сигнального трафика в интеллектуальных сетях связи.
Для достижения поставленной цели рассматриваются следующие
задачи:
1. анализ влияния конфигурации сети на требуемые объемы
сигнального оборудования;
2. разработка математической модели узлов управления и коммутации
услуг и анализ времени задержки сообщения в узлах ИСС с
использованием методов декомпозиции и агрегации;
3. определение ВВХ сигнального трафика в ИСС с использованием
метода открытых сетей ВСМР1;
Аббревиатура BCMP состоит из первых букв фамилий авторов метода сетей
ВСМР (Baskett F., Chandy K.M., Muntz R.R., Palacios F.G.).
1
4. исследование ВВХ сигнального трафика, полученных на основе
рекомендаций ITU-T, и с использованием метода открытых сетей ВСМР;
5. сравнительный анализ ВВХ, полученных для сигнального трафика
аналитическим и имитационным способами.
Методы исследования. Проводимые исследования базируются на
теории вероятностей, теории массового обслуживания, теории графов,
теории открытых сетей ВСМР, методах декомпозиции и агрегации и
методах имитационного моделирования. Для численного анализа
используется программный математический пакет Mathcad 14.
Имитационное моделирование выполняется с помощью общецелевой
системы имитационного моделирования GPSS World Student Version
(GPSS, General Purpose Simulation System).
Научная новизна работы заключается в следующем.
1. Разработан метод расчета сигнальной нагрузки подсистемы INAP
(Intelligent Network Application Protocol) для случая наличия в сети
нескольких узлов управления услугами. Предлагаемый метод позволяет
отследить изменение величины сигнального трафика в случае увеличения
спроса на интеллектуальные услуги.
2. Предложены и обоснованы математические модели, позволяющие
адекватно оценивать среднее время пребывания сообщения в узле
управления услуг (SCP, Service Control Point) и узле коммутации услуг
(SSP, Service Switching Point). Разработанный метод расчета позволяет
учитывать различные сценарии вызовов для интеллектуальных услуг и
соответственно различные последовательности обмена сообщениями
между узлами ИСС. Выявлено, что при анализе времени задержки
сообщений в узлах ИСС можно использовать предположение об
экспоненциальном распределении времени обслуживания.
3. На базе общецелевой системы имитационного моделирования GPSS
World Student Version разработана имитационная модель узлов управления
и коммутации услуг.
4. Разработана и обоснована математическая модель протокола INAP,
позволяющая оценивать среднее время установления соединения при
использовании услуги ИСС.
5. Разработана имитационная модель процесса установления
соединения в ИСС.
Основные положения, выносимые на защиту
1. Алгоритм расчета сигнальной нагрузки подсистемы INAP при
наличии в сети нескольких узлов управления услугами.
2. Функциональная и математическая модели узлов управления и
коммутации услуг, отражающие принципы обработки сообщения в случае
использования распределенной архитектуры узлов.
3. Математическая модель процесса установления соединения в ходе
предоставления интеллектуальной услуги.
4. Имитационные модели узлов интеллектуальной сети.
5. Имитационная модель процесса установления соединения.
Практическая ценность и реализация результатов. Практическая
ценность работы заключается в применении разработанных моделей,
методов и методик для проектирования интеллектуальных сетей связи и
для оценки показателей качества обслуживания в существующих сетях.
Результаты работы используются в ЛО ЦНИИС, в НТЦ Протей и в учебном
процессе СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, что подтверждается
соответствующими актами о внедрении.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на всероссийской конференции
«ТЕЛЕКОМ-2007»
(Ростов-на-Дону,
2007),
на
международных
th
конференциях: Eurocon 2009 (Санкт-Петербург, 2009), 5 FRUCT Seminar
(Санкт-Петербург, 2009), New2an 2009 (Санкт-Петербург, 2009), 7th FRUCT
Seminar (Санкт-Петербург, 2010). Кроме того, основные результаты
докладывались и были одобрены на научно-технических конференциях и
семинарах СПбГУТ им проф. М.А. Бонч-Бруевича в (20062010) и РУДН
(2009).
Публикации. Основные положения диссертации изложены в 9 тезисах
докладов на научно-технических конференциях, 3 трудах конференций и 7
статьях, 4 из которых опубликованы в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ.
Всего по теме диссертации опубликованы 19 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа включает
в себя содержание, список сокращений, список обозначений, введение,
четыре главы, заключение и список литературы. Объем пояснительной
записки – 167 страниц, 40 иллюстраций, 21 таблица, 3 приложения. Список
использованной литературы насчитывает 117 наименований.
Личный вклад автора. Основные результаты теоретических и
прикладных исследований получены автором самостоятельно. В работах,
которые опубликованы в соавторстве, соискателю принадлежит основная
роль при постановке и решении задач и обобщении полученных
результатов.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснован выбор темы диссертации, ее актуальность,
характеризуется научная новизна и практическая ценность полученных
результатов, приводятся основные положения, выносимые на защиту,
сформулированы цель и задачи исследования.
В первой главе диссертационной работы проведен обзор текущего
состояния и тенденций развития интеллектуальных сетей связи в России.
Большинство Операторов продолжает предоставлять своим пользователям
хотя бы один из видов интеллектуальных услуг, поэтому большое значение
имеет вопрос обеспечения заданного качества и уровня обслуживания на
имеющихся сетях связи.
В диссертации проанализированы рекомендации по качеству и уровню
обслуживания в ИСС и сетях общеканальной сигнализации №7 (ОКС 7). В
качестве основного параметра для анализа ВВХ сигнального трафика в
ИСС выбрано время установления соединения для интеллектуальной услуги.
Рассмотрена архитектура интеллектуальной сети связи, в ходе анализа
процесса установления соединения для услуги ИСС определены элементы
сети, оказывающее влияние на показатели качества обслуживания вызова.
Проведен аналитический обзор исследований по анализу задержек
сообщений в сетях сигнализации. Выявлено, что для анализа для сетей
ОКС 7 активно используется метод, разработанный П. Кюном и
Г. Виллманном, в силу его простоты и приемлемого уровня достоверности.
Авторы предложили использовать метод декомпозиции и агрегации, создав
модели системы массового обслуживания (СМО) для каждого из уровней
ОКС 7.
В рамках проекта EURESCOM Р308 так же проводился расчет сети
ОКС 7 с учетом сигнального трафика ИСС. В ходе работы над проектом
была разработана модель ряда услуг ИСС, проведено построение модели
трафика и проанализирована производительность в сети. Однако с точки
зрения создания моделей узлов ИСС и анализа временных задержек в Р308
были проанализированы в должной степени только транзитные пункты
сигнализации.
Наряду с зарубежными авторами анализ ВВХ сигнального трафика
также проводился в работах российских ученых. Анализ параметров
качества обслуживания для ОКС 7 выполнялся в работах В.Г. Дедоборща,
Г.П. Башарина, М.А. Жаркова и К.Е. Самуйлова.
На основе данных работ и работ зарубежных авторов К.Е. Самуйлов
разработал инженерный метод расчета задержек времени установления
соединения для услуг ИСС. Кроме того, для анализа и расчета задержек
значащих сигнальных единиц (ЗнСЕ) в звене сигнализации (ЗС) ОКС 7
К.Е. Самуйлов разработал метод, устраняющий недостатки рекомендации
Q.706. Для учета задержки обработки сообщений в узлах коммутации и
управления услуг использовались данные по узлам, адекватным по
сложности анализируемым узлам. Из проведенного в работе анализа
следует, что средняя величина задержки при передаче одной транзакции,
полученная по методу К.Е. Самуйлова, имеет только приближенное
значение.
В рекомендациях ITU-T узлы SSP и SCP не были рассмотрены в
достаточной степени, и нормативные значения задержек обработки
сообщений в узлах ИСС приведены не были.
Таким образом, в результате анализа существующих исследований по
анализу ВВХ сигнального трафика сформулированы задачи по созданию и
анализу моделей узлов ИСС, задействованных в процесс установления
соединения, и самого процесса установления соединения с целью
улучшения показателей качества обслуживания.
Анализ сигнальной нагрузки на ИСС в сетях большой размерности
проводился в работах К.Е. Самуйлова, В.П. Полищука, А.В. Чукарина,
М.В. Лузгачева. С точки зрения архитектуры интеллектуальной сети
рассматривалась сеть с одним узлом SCP. Поэтому была выявлена
необходимость создания алгоритма расчета сигнальной нагрузки
подсистемы INAP при наличии в сети нескольких узлов SCP.
Во второй главе произведена оценка сигнальной нагрузки,
возникающей в ходе предоставления интеллектуальных услуг, для решения
задачи определения требуемых объемов сигнального оборудования
В случае интеллектуальной сети связи сигнальная нагрузка на звено
сигнализации создается сигнальными сообщениями, поступающими от
подсистем ISUP (ISDN User Part) и INAP. Согласно требованию ITU-T к
сигнальной нагрузке эта величина не должна превышать значения 0,2 Эрл в
условиях нормального функционирования сети, а в случаях повышенной
нагрузки – 0,4 Эрл.
Для расчета сигнальной нагрузки подсистемы INAP создается
алгоритм, рассчитанный на случай наличия в ИСС нескольких узлов
управления услугами. Метод учитывает несимметричную сигнальную
нагрузку на звенья сигнализации ОКС 7 в ИСС.
Для расчета интенсивности сигнальной нагрузки, создаваемой
сигнальными сообщениями подсистемы ISUP, используется алгоритм,
разработанный О.А. Волковой и К.Е. Самуйловым.
Алгоритм расчета сигнальной нагрузки подсистемы INAP на узлы и
звенья сигнализации ИСС рассматривается на примере фрагмента
междугородной сети связи, предоставляющей услуги ИСС абонентам
различных регионов России (рис. 1). Вызовы, связанные с обращением к
интеллектуальным услугам, поступают от восьми транзитных
междугородных узлов связи (ТмгУС), пять из которых реализуют функции
узла SSP. Сигнальная нагрузка от различных узлов SSP обслуживается
одним узлом SCP, расположенном в часовом поясе GMT+03:00,
сигнальные отношения между узлами ИСС реализованы в связанном
режиме сигнализации.
Рис. 1. Фрагмент интеллектуальной сети связи
Для решения задачи расчета сигнальной нагрузки на пучки ЗС между
узлами SSP и SCP строится неориентированный граф сети ОКС 7.
Множество V вершин графа соответствует множеству всех узлов сети.
Алгоритм расчета сигнальной нагрузки ИСС может быть представлен
следующим образом:
1. Определение сигнальной нагрузки, создаваемой обращениями к
каждой услуге от каждого пункта сигнализации в час наивысшей нагрузки
(ЧНН) в направлении от узла SSP к узлу SCP, и наоборот;
2. Определение сигнальной нагрузки, создаваемой вызовами каждой
услуги от каждого пункта сигнализации, для каждого часа по московскому
времени (в прямом и обратном направлениях);
3. Вычисление суммарной сигнальной нагрузки, создаваемой
вызовами всех услуг ИСС, для каждого пункта сигнализации и каждого
часа по московскому времени;
4. Определение сигнальной нагрузки для каждого сигнального
отношения интеллектуальной сети, т.е. для каждой пары узлов SSP и SCP, в
каждый час по московскому времени;
5. Определение максимальной сигнальной нагрузки на каждое
сигнальное отношение в каждом направлениях, создаваемой в ЧНН
вызовами всех услуг с учетом разницы в часовых поясах;
6. Вычисление емкости пучков звеньев сигнализации между узлами
SSP и SCP для каждого сигнального отношения;
7. Определение
максимальной
нагрузки,
которую
должны
обрабатывать узлы управления и коммутации услуг в ЧНН.
Кроме того, с целью анализа равномерной загруженности сигнального
оборудования вычисляется коэффициент концентрации нагрузки.
В процессе анализа сигнальной нагрузки рассматривается несколько
вариантов возможных конфигураций ИСС и оценивается влияние
изменения конфигурации на параметры сигнального трафика. На
основании исследования фрагмента сети, представленного на рис. 0.1,
показано, что перемещение узлов SCP в соседние часовые пояса или
введение дополнительных узлов SCP не приводит к уменьшению емкости
пучков ЗС на сигнальных отношениях. Это вызвано тем, что сигнальная
нагрузка,
которую
обслуживает
ИСС,
не
уменьшается,
а
перераспределяется по сигнальным отношениям.
Введение дополнительного узла SCP целесообразно для создания
системы резервирования в ИСС, а также в случае недостаточной
производительности первого узла SCP.
В ходе исследования коэффициента концентрации нагрузки показано,
что трафик, имеющий отношение к использованию услуг ИСС, имеет более
равномерное распределение по времени суток по сравнению с обычным
телефонным трафиком. Это связано с различием в периоде наибольшей
нагрузки у различных интеллектуальных услуг, предоставляемых на
рассматриваемом фрагменте ИСС, и разницей в часовых поясах.
Третья глава посвящена разработке модели узла интеллектуальной
сети с распределенной архитектурой. В диссертации созданы модели узлов
SCP и SSP на основе функциональных моделей этих узлов.
При анализе рассмотрены СМО с входящим пуассоновским потоком и
произвольным распределением времени обслуживания. Согласно
результатам исследований П. Кюна, Г. Виллманна и проекта Р308
предположение о пуассоновском распределении потока поступающих
вызовов является адекватным в случае рассмотрения услуг ИСС из CS-1
(Capability Set).
Распределенная архитектура узла управления услуг предусматривает
один центральный модуль с центральным процессором для обслуживания
функциональных процессов подсистем TCAP (Transaction Capabilities
Application Part) и INAP, а также n связанных периферийных модулей.
Внутри каждого периферийного модуля функциональные процессы
подсистем MTP2 (Message Transfer Part) обслуживаются одним
процессором, подсистем MTP3 и SCCP (Signaling Connection Control Part) 
другим процессором. Внутренняя (по отношению к узлу) сеть передачи
данных позволяет передавать сообщения между центральным и
периферийными модулями.
Процесс обработки сигнального сообщения в узле управления
услугами может быть описан с помощью открытой сети массового
обслуживания (СеМО), изображенной на рис. 2. Сеть, в которую поступают
заявки из внешнего источника, состоит из (2n  2) узлов. Заявки в
рассматриваемой
СеМО
соответствуют
сигнальным
единицам,
обрабатываемым узлом управления услугами. Поток заявок из внешнего
источника является суперпозицией n пуассоновских потоков (по числу
периферийных модулей), каждый из которых имеет интенсивность  / n .
Узел i (i=1, …, n) представляет собой однолинейную СМО M/G/1// f 10
c относительным приоритетом. В очереди с высоким приоритетом
находятся заявки, которые после обслуживания в данной СМО покинут
СеМО, а в очереди с низким приоритетом  заявки, поступившие в СеМО
из внешнего источника.
(λ/n)Pr
(λ/n)Pr
λ/n
λ/n
λ/n
n+1
1
λ/n
λ/n
λ/n
.
.
.
.
.
.
IS
(2n+1)
λ
λ
λ/n
λ/n
λ/n
n
2n
λ/n
λ/n
(λ/n)Pr
2n+2
.
.
.
λ/n
(λ/n)Pr
Рис. 2. Открытая СеМО для узла SCP
Средние времена W11 и W21 ожидания обслуживания в очереди для
заявок классов 1 и 2 соответственно в узле i (i=1, …, n) определяются
следующими формулами:
W11 
W01
W
; W21  01 ,
(1  11   21 )(1   21 )
1   21
где W01  среднее остаточное время обслуживания заявки на
обслуживающем приборе узла i (i=1, …, n) в момент поступления новой
заявки;
1
 p1   p1bp1  доля времени, в течение которого обслуживающий прибор
узла i (i=1, …, n) занят обслуживанием заявок p -го класса, p  1,2 .
2
 p1b p( 21)
p 1
2
W01  

1
( 2)
(11b11( 2)  21b21
),
2
где  p1  интенсивность поступления на узел i (i=1, …, n) заявок p -го
класса, p  1,2 ;
k
bp1  k-й начальный момент функции распределения (ФР) случайной
величины (СВ) времени обслуживания Bp1(x), p  1,2 .
Среднее время обслуживания заявки на уровне MTP2 совпадает со
средним временем передачи значащих сигнальных единиц в канал:
b p(11) 
8  L(p1)
B
,
где L(p1)  средняя длина ЗнСЕ, соответствующей заявке класса p , p  1,2
(байт), B  скорость передачи данных (кбит/с).
Средние времена T11(1) и T21(1) пребывания входящих и выходящих заявок
соответственно в узле i (i=1, …, n) вычисляются следующим образом:
T11(1)  b11(1)  W11 
Tf
2
; T21(1)  b21(1)  W21 
Tf
2
.
Дисперсия времени ожидания обслуживания заявок класса p в узле
типа 1
 w2 p1  W p(12)  W p21 .
Согласно работе О. Келла в СМО типа М/М/с с относительным
приоритетом второй момент времени ожидания обслуживания может быть
определен следующим образом:
W p(12) 
2 (1   k  k 1 )
, p  1,2 ,
(c ) 2 (1   k ) 2 (1   k 1 ) 3
1
P
P
( /  ) c  c 1 ( /  ) i ( /  ) c 






i .
где  
,
,


k
i


c!(1   )  i 0
i!
c!(1   ) 
ik
i 1
В случае рассмотрения экспоненциального времени обслуживания в
анализируемой СМО c  1,   1, P  2 .
Дисперсия времени обслуживания для заявок класса p , p  1,2 , в
системе с приоритетами:
 s2 p1  b p( 21)  (b p(11) ) 2 .
Узел j (j=n+1, …, 2n) представляет собой однолинейную СМО
M2/G2/1/ с двумя входящими потоками заявок разной интенсивности.
Средние времена T12(1) и T22(1) пребывания входящих и выходящих заявок
соответственно в узле вычисляются следующим образом:
(1)
T12(1)  b12(1)  W2 ; T22(1)  b22
 W2 ,
где W2 
2 b2( 2)
 среднее время ожидания обслуживания заявки в узле
2(1  2 b2(1) )
типа 2; 2  12  22 ; b2(1) 
(1)
b12(1)  b22
.
2
Дисперсия времени ожидания обслуживания и времени обслуживания
в СМО без приоритетов вычисляются как:
 w2 2  W2 
2 b2(3)
;  s2 2  b2( 2)  (b2(1) ) 2 .
3(1   2 )
Узел (2n+1) представляет собой СМО M/G/ с обслуживанием без
ожидания, на которую поступает суммарный поток заявок с узлов j
(j=n+1,…,2n) и узла (2n+2).
Среднее время пребывания заявки в узле равно среднему времени
обслуживания: T3(1)  b3(1) .
Дисперсия времени пребывания заявок в узле типа 3 совпадает с
дисперсией времени обслуживания:
 s2 3  b3( 2)  (b3(1) ) 2 .
Узел (2n+2) представляет собой однолинейную СМО M/G/1/.
Среднее время пребывания заявки в узле (2n+2) вычисляется по формуле
Полячека-Хинчина следующим образом:
T4(1)  b4(1) 
b4( 2)
.
2(1  b4(1) )
Дисперсия времени пребывания для заявок в узле типа 4 вычисляется
по формулам для расчета дисперсии в узле j (j=n+1, …, 2n).
(1)
Среднее время TSCP
пребывания сообщения в узле SCP может быть
определено следующим образом:
(1)
TSCP
= T11(1) + T12(1) + T3(1) + T4(1) + T3(1) + T22(1) + T21(1) .
Дисперсия
и квадратичный коэффициент вариации времени
пребывания сообщения в узле SCP вычисляются как:
2
 SCP
  w211   s211   w212   s212   s23   w24   s24   s23   w222   s222   w221   s221 ,
2
C SCP

2
 SCP
(1) 2
(TSCP
)
.
При проведении расчетов диапазон изменения значений λ должен быть
выбран таким образом, чтобы выполнялись условия существования
стационарного режима для отдельных узлов анализируемой СеМО:
11   21  1 , 12   22  1 ,  3  1 ,  4  1 .
Для определения нагрузки в узле SCP возьмем максимум нагрузки
одного из независимых процессоров, т.е. одного из типов узлов
анализируемой СеМО:
 SCP  max(  t ), t  1,4 ,
где t  1t b1(t1)  2t b2(1t ) , t  1,2 ; t  bt(1) , t  3,4 .
Модель узла коммутации услуг строится аналогично рассмотренной
модели узла управления услуг. На вход СеМО узла SSP поступают потоки
заявок, соответствующих сообщениям INAP и ISUP. Таким образом,
отличие СеМО узла SSP и СеМО узла SCP заключается в том, что
обслуживание заявки в узле типа 4 узла SSP соответствует обработке
сигнального сообщения в центральном модуле подсистемами TCAP и INAP
или подсистемой ISUP в зависимости от вида пришедшей заявки.
В диссертации рассмотрены случаи экспоненциального и
детерминированного распределений времени обслуживания сообщения
процессорами узла для получения верхней и нижней границы среднего
времени пребывания сообщения в узле ИСС. В процессе вычислений
использовались данные, полученные от одного из ведущих зарубежных
производителей интеллектуальных платформ и услуг.
На рис. 3 показана зависимость среднего времени пребывания
сообщения в узле ИСС от сигнальной нагрузки для экспоненциального и
детерминированного распределений времени обслуживания.
При сигнальной нагрузке до 0,4 Эрл относительная погрешность
результатов для экспоненциального и детерминированного распределений
не превышает 6%, что приемлемо для инженерных расчетов. Таким
образом, в дальнейшем при анализе времени пребывания сообщений в узле
можно использовать предположение об экспоненциальном распределении
времени обслуживания.
Рис. 3. Среднее время пребывания сообщения в узле ИСС
Для определения среднего времени обслуживания сообщения
различными подсистемами ОКС 7 использовались данные работы конца
90-х гг. Однако в настоящее время широко внедрены процессоры с более
высокой производительностью и скоростью обработки запросов.
Для того чтобы оценить требуемую производительность процессоров в
узлах ИСС, при проведении новых расчетов для узлов SCP и SSP
вносились следующие изменения в исходные данные:
 уменьшение среднего времени обработки сообщения процессорами
узлов (n  1)  (2n  2) в 5 раз (вариант а);
 уменьшение среднего времени обработки сообщения процессорами
узлов (n  1)  (2n  2) в 10 раз (вариант б);
 уменьшение среднего времени обработки сообщения процессорами
узлов (n  1)  (2n  2) в 5 раз и увеличение числа процессоров на уровне
МТР2 в 1,5 раза (вариант в);
 уменьшение среднего времени обработки сообщения процессорами
узлов (n  1)  (2n  2) в 5 раз и увеличение числа периферийных модулей и
процессоров на уровне МТР2 в 1,5 раза (вариант г).
Полученные результаты показаны на рис. 4.
а)
б)
Рис. 4. Среднее время обработки сообщения в узлах: а – SCP и б – SSP
В ходе исследования выявлено, что по мере уменьшения времени
обработки сообщения процессорами уровней MTP3-SCCP, TCAP-INAP
(ISUP), времени передачи по внутренней сети передачи данных, влияние
данного улучшения производительности на время пребывания сообщения в
узле падает. Это вызвано тем, что при уменьшении времени обработки
ниже 1 мс основной вклад во время задержки сообщения в узле вносит
обработка сообщения на уровне MTP2. Дальнейшее уменьшение времени
задержки сообщения в узле возможно только в случае увеличения скорости
передачи данных в канале.
На базе общецелевой системы имитационного моделирования GPSS
World Student Version проведено имитационное моделирование узлов
управления и коммутации услуг. Проведен сравнительный анализ
результатов моделирования и аналитических результатов. Подтверждена
правильность математических моделей, разработанных в диссертационной
работе.
В четвертой главе разработан метод анализа характеристик
интеллектуальной сети путем представления ее в виде открытой
неоднородной сети массового обслуживания с несколькими классами
заявок (рис. 5). Данную сеть принято также называть сетью ВСМР. Сеть
состоит из конечного множества узлов, которые моделируют прием,
обработку и передачу сообщений в сеть в узлах ИСС. Ромбы на схеме
СеМО моделируют передачу сообщений по каналу связи. Для простоты
ромбы добавлены только после двух узлов, но следует иметь в виду, что
они присутствуют после каждого узла.
Рис. 5. Модель процесса установления соединения в виде СеМО
Классы заявок, используемых при построении модели установления
соединения для услуги ИСС, соответствуют сообщениям подсистем ISUP и
INAP, которыми обмениваются узлы ИСС в процессе установления
соединения.
Каждый из узлов анализируемой СеМО принадлежит одному из двух
типов узлов сети BCMP. Узел первого типа может быть описан
однолинейной СМО с бесконечным накопителем и дисциплиной
обслуживания FCFS (First Came First Served). Узлы первого типа будем
использовать для исследования узлов SP (Signaling Point), STP (Signaling
Transfer Point), SSP и SCP.
Узел второго типа представляет собой многолинейную СМО с
бесконечным числом обслуживающих приборов. Узлы второго типа будем
использовать для исследования передачи сообщений по звену данных
сигнализации.
Среднее время установления соединения для услуги ИСС
«Универсальный номер доступа» (UAN, Universal access number),
соответствующее среднему времени пребывания в системе, можно
определить следующим образом:
(1)
TUAN

N
UAN
,
где N – среднее число заявок в системе,
UAN – интенсивность поступающего на сеть потока.
С учетом количества узлов первого и второго типа в СеМО среднее
число заявок в системе может быть вычислено следующим образом:
i  Ti (1)
N 
 8  UAN  T p(1) ,
(1)
i 1 1  i  Ti
5
где i – интенсивность потока заявок, поступающего на узел i, i  1,5 ,
Ti(1) – среднее время обслуживания заявки в узле i первого типа,
T p(1) – среднее время обслуживания заявки в узле второго типа.
Таким образом, формула для среднего времени установления
соединения для услуги ИСС примет вид:
(1)
TUAN

N1  N 2  N 3  N 4  N 5
UAN
 8  Tp .
(1)
Дисперсия времени установления соединения может быть определена
следующим образом:
5
2
 UAN
  ( w2 i   s2 i )  8   s2 p ,
i 1
где  w2 i  Wi 
Ti
( 3)
3(1   i )
; Wi 
i Ti
;  s2 i  Ti ( 2)  (Ti (1) ) 2 ;  s2 p  T p( 2)  (T p(1) ) 2 .
(1)
2(1  i Ti )
( 2)
Квадратичный коэффициент вариации времени установления соединения
2
UAN
C

2
 UAN
(1)
(TUAN
)2
.
С целью определения требуемой производительности узлов ИСС
среднее время установления соединения для услуги ИСС вычислялось при
условиях, описанных на с. 12. Под первым вариантом понимается
использование исходных данных из работы конца 90-х гг.
На рис. 6 показаны зависимости времени установления соединения для
услуги ИСС от сигнальной нагрузки для всех 5 вариантов.
Рис. 6. Время установления соединения для услуги ИСС
Кроме того, в диссертации было проведено имитационное
моделирование процесса установления соединения для одной из услуг
ИСС, предоставляемых на территории России, которое подтвердило
правильность математической модели.
В заключении перечислены основные научные и практические
результаты работы.
В приложениях приведены исходные коды моделей узлов
интеллектуальной сети и процесса установления соединения для
интеллектуальной услуги, а также приведены акты, подтверждающие
внедрение научных результатов диссертационной работы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В процессе проведенных в диссертационной работе исследований
получены следующие основные результаты.
1. Разработан метод расчета сигнальной нагрузки интеллектуальной
сети для случая использования нескольких узлов управления услугами SCP
и расположения узлов ИСС в нескольких часовых поясах. Данный метод
позволяет рассчитать сигнальную нагрузку на узлы интеллектуальной сети
и пучки звеньев сигнализации и тем самым определить требуемые объемы
сигнального оборудования. Кроме того, предлагаемый метод позволяет
отследить изменение сигнального трафика в случае увеличения спроса на
интеллектуальные услуги.
2. Предложены и обоснованы математические модели, позволяющие
оценивать среднее время пребывания сообщения в узлах управления и
коммутации услуг. Предлагаемый метод расчета позволяет учитывать
различные сценарии вызовов для услуг ИСС и структурный состав
обслуживаемого сигнального трафика. Показано, что при анализе времени
задержки сообщений в узлах ИСС приемлемо использовать предположение
об экспоненциальном распределении времени обслуживания.
3. Разработана и обоснована математическая модель протокола INAP,
позволяющая определить вероятностно-временные характеристики
сигнального трафика в ИСС и оценить среднее время установления
соединения при использовании услуги ИСС.
4. Проведено имитационное моделирование процесса обработки
сообщений в узлах ИСС и процесса установления соединения для одной из
услуг ИСС, предоставляемых на территории России. Проведены
сравнительные анализы аналитических и имитационных результатов,
показавшие правильность разработанных аналитических моделей.
СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Бузюкова И.Л. Задачи системного тестирования интеллектуальных услуг в
сетях связи // 58-я НТК: тез. докл. / СПбГУТ. СПб, 2006. – C. 12.
2. Бузюкова И.Л. Особенности тестирования программного обеспечения
интеллектуальных сетей связи // Труды учебных заведений связи / СПбГУТ. СПб, 2006.
№ 175. – C. 35 – 42.
3. Бузюкова И.Л. Особенности системного тестирования интеллектуальных
услуг в сетях связи // Сборник научно-технических статей. Выпуск 2 / СПБГУВК. СПб,
2007. – С. 29 –38.
4. Бузюкова И.Л. Принципы моделирования трафика в интеллектуальных сетях
связи // 59-я НТК: тез. докл. / СПбГУТ. СПб, 2007. – С. 22 – 23.
5. Бузюкова И.Л. Оценка производительности интеллектуальных сетей связи на
основе аналитических моделей // Программные продукты и системы. 2007. № 3 (79). –
С. 67–68.
6. Бузюкова И.Л. Исследование составляющих процесса вызова в
интеллектуальных сетях связи // Международная научно-практическая конференция
«ТЕЛЕКОМ-2007»: труды. Ростов-на-Дону: СКФ МТУСИ, 2007. – С. 158–160.
7. Бузюкова И.Л. Исследование временных задержек в узлах интеллектуальной
сети связи // 60-я НТК: тез. докл. / СПбГУТ. СПб, 2008. – С. 24.
8. Бузюкова И.Л., Яновский Г.Г. Методика расчета вероятностно-временных
характеристик интеллектуальных сетей связи // Информационно-управляющие системы.
2008. № 1. – С. 17–23.
9. Бузюкова И.Л. Расчет сигнальной нагрузки в ИСС // Труды учебных заведений
связи / ГОУВПО СПбГУТ. СПб, 2008. № 178. С. 111–113.
10. Бузюкова И.Л., Гайдамака Ю.В. Исследование сигнальной нагрузки
интеллектуальных сетей связи с узлами в разных часовых поясах // Научно-технические
ведомости СПбГПУ, 2008. № 5. – С. 67–74.
11. Buzyukova I., Gaidamaka Y. Russian National Intelligent Network: Signaling
Traffic Calculation for Different Configurations // Eurocon 2009, International IEEE
Conference: рroceedings. St. Petersburg (Russia), 2009. – P. 1742–1747.
12. Бузюкова И.Л. Исследование сигнальной нагрузки в интеллектуальных сетях
связи // 61-я НТК: тез. докл. / СПбГУТ. СПб, 2009. – С. 39 – 40.
13. Бузюкова И.Л. Методика расчета среднего времени установления соединения
в интеллектуальных сетях связи // XLV Всероссийская конференция по проблемам
математики, информатики, физики и химии: тезисы докладов. Секции математики и
информатики. М.: РУДН, 2009. – С. 180 – 182.
14. Buzyukova I. Signaling Traffic Calculation in Large-Scale Intelligent Networks // 5th
FRUCT Seminar. St. Petersburg, 2009.
15. Buzyukova I., Gaidamaka Y., Yanovsky G. Estimation of GoS Parameters in
Intelligent Network // Smart Spaces and Next Generation Wired/Wireless Networking. 9th
International Conference, NEW2AN 2009 and Second Conference on Smart Spaces,
ruSMART 2009: рroceedings. St. Petersburg (Russia), 2009. – P. 143–153.
16. Бузюкова И.Л. Модель сигнального трафика в интеллектуальных сетях связи //
Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2009. № 6 (91). – С. 105–110.
17. Бузюкова И.Л. Имитационная модель узла управления услугами с
распределенной архитектурой // 62-я НТК: тез. докл. / СПбГУТ. СПб, 2010. – С. 52–53.
18. Бузюкова И.Л., Бязров А.С., Гайдамака Ю.В. Имитационная модель узла
управления услугами интеллектуальной сети // IV-я ОТРАСЛЕВАЯ НАУЧНАЯ
КОНФЕРЕНЦИЯ-ФОРУМ «ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА»
57 апреля 2010 / МТУСИ. М., 2010.
19. Buzyukova I. Simulation Model of the Intelligent Network's Node // 7th FRUCT
Seminar. St. Petersburg, 2010.