Ұялы байланыс жүйесіне шолу
МАЗМҰНЫ
КІРІСПЕ 5
1 ЗАМАНАУИ МОБИЛЬДІ ЖЕЛІЛЕРДІҢ ТРАФИГІ ТУРАЛЫ ТЕОРИЯЛЫҚ МӘЛІМЕТТЕР 6
1.1 Ұялы байланыс жүйесіне шолу 6
1.1.1 Ұялы байланыс жүйелерін құру принциптері 6
1.1.2 WiMAX 10
1.1.3 ZigBee 11
1.1.4 Wi-Fi 12
1.2 Қазіргі мобильді жүйелердегі трафик ерекшеліктері 12
1.2.1 Өздігінен жүретін трафик ұғымы 13
1.2.2 Трафикті моделдеу туралы жалпы мәліметтер 14
1.2.3 Қазіргі және болашақ модельдер 16
1.3 Херст көрсеткішін бағалау 17
1.4 Ауыр құйрықты тарату 19
1.4.1 Парето таралуы 19
1.4.2 Вейбуллды бөлу 20
2 МОДЕЛЬДЕУ ӘДІСТЕРІ 20
2.1 Имитациялық модельдеу 21
2.2 Үлгі функциялары 21
2.3 Модельдерді жіктеу 22
2.4 Имитациялық модельдеудің артықшылықтары мен кемшіліктері 22
2.5 Дискретті-оқиғалы модельдеу 24
2.6 Желілік симуляторлар 24
2.6.1 OPNET Modeler (Optimized Network Engineering Tools) 25
2.6.2 OM NeT++ (Objective Modular Network Testbed inC++) 26
2.6.3 NS-2 28
3 NS-2 СИМУЛЯТОРЫНДАҒЫ МОДЕЛЬДІ ӘЗІРЛЕУ 32
3.1 Үлгі параметрлері 32
3.2 Зерттелетін трафик түрлері 33
3.2.1 CBR трафигі 34
3.2.2 Пуассон трафигі 34
3.2.3 Парето трафигі 35
4 ХЕРСТ КӨРСЕТКІШІН ЕСЕПТЕУ 39
5 ТІРШІЛІК ҚАУІПСІЗДІГІ 42
5.1 Қауіпті және зиянды факторлардың түрлері 42
5.2 Электр қауіпсіздігі 43
5.3 Электр тогымен зақымданудан қорғау шаралары 44
5.4 Компьютермен жұмыс істеу кезінде жұмыс орнын ұйымдастыру 46
5.5 Микроклиматқа қойылатын талаптар 48
5.6 Шу 48
5.7 Электромагниттік сәуле 48
5.8 Өрт қауіпсіздігі 50
6 ИНТЕРНЕТ ЖЕЛІСІНІҢ ЖАҢА ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫН ЕНДІРУ ТИІМДІЛІГІНІҢ ЭКОНОМИКАЛЫҚ МАҢЫЗЫ 50
6.1 Байланыстың дамуының экономикалық тиімділігі 51
6.2 Байланыс жұмыстарының сапасына сипаттама жасау 54
ҚОРЫТЫНДЫ 55
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 56
А Қосымшасы 58
КІРІСПЕ
Ақпаратты өңдеу, сақтау және беру процесінде процеске қатысушы арасында деректер алмасу қажеттілігі сөзсіз туындайды. Жергілікті және жаһандық желілер дамуын жалғастыруда, деректерді берудің жаңа хаттамалары пайда болуда, желілік жабдықтың аппараттық мүмкіндіктері кеңейтілеуде, қосылған абоненттер саны мен трафиктің жиынтық көлемі өсуде.
Интернет трафигі барлық пайдаланушылар үшін деректер алмасудың перспективалық ортасы санауға болады. Қазіргі заманауи интернет технологиялар әр салада басым және көбірек назар аударады.
Трафиктің статистикалық параметрлерінің құрылымын зерттеу, сонымен қатар инфокоммуникациялық желілердің әртүрлі деңгейлерінде есептеу және қазіргі ғылымның өзекті міндеті болып табылады. Трафикті өлшеу әдістемесі жеткілікті пысықталған, алайда желінің динамикалық дамуы, жаңа қызметтерді енгізу және пайдаланушылардың құмарлығын өзгерту болып жатқан өлшемдерді тұрақты талдауды талап етеді. Бұл жағдайға ұялы сымсыз құрылғылардың көп санының пайда болуы ықпал етті.
Сымсыз желілердің бір түрі жоғары жылдамдықты, сымсыз жергілікті желілерді ұйымдастыру үшін қолданылатын IEEE 802.11 стандарты болып табылады. Берілген трафик желі тораптары арасында деректер алмасуды орындау кезінде негізгі ерекшелік деп қарауға да болады. Сондықтанда трафиктің статистикалық сипаттамаларын алу міндеті туындады.
Дипломдық жұмыстың мақсаты әртүрлі интернет трафигінің параметрлерін салыстыру болып табылады. Нақтырақ алсақ:
1) CBR трафикті модельдеу
2) Парето заңы бойынша бөлінген трафикті модельдеу
3) Пуассон заңы бойынша бөлінген трафикті модельдеу.
Сондай-ақ әр трафик түрі үшін Херст көрсеткішін есептеу.
Модельдеуге және сымды, сымсыз желілер қабілеттілігін талдауға арналған NS2 бағдарламасының көмегімен талдау жүргізілді.
1 ЗАМАНАУИ МОБИЛЬДІ ЖЕЛІЛЕРДІҢ ТРАФИГІ ТУРАЛЫ ТЕОРИЯЛЫҚ МӘЛІМЕТТЕР
3.1 Ұялы байланыс жүйесіне шолу
Ұялы байланыс жүйелерінің негізгі түрлерін қарастырайық. Оларға жатады:
1. Ұялы жылжымалы радиобайланыс жүйелері;
2. Кеңжолақты қатынау жүйелері:
А) Wi-Fi,
Б) Wimax;
3. Сымсыз жеке желілер (WPAN) ZigBee, Bluetooth, UWB.
3.1.1 Ұялы байланыс жүйелерін құру принциптері
Негізгі ерекшелігі, жалпы қамту аймағы ұяшықтарға (ұяларға) бөлінеді, жекелеген базалық станциялардың қамту аймақтарымен (БС) анықталады. Ұялы телефондар ішінара жабылады және бірге желі құрайды.
Ұяшықтар ішінара қабаттасып, бірге желіні құрайды. Идеал (тегіс және қисық) бетінде бір БС-ның қамту аймағы шеңбер болып табылады, сондықтан олардан тұратын желі алтыбұрышты ұяшықтар (сот) түрінде беріледі.
Желі бірдей жиілік диапазонында жұмыс істейтін кеңістіктік таратқыштардан және абоненттің бір трансивердің қамту аймағынан екінші аймақтың өту аймағына ауысқан кезде ұялы байланыс абоненттерінің ағымдағы орнын анықтауға және байланыстың үзіліссіздігін қамтамасыз етуге мүмкіндік беретін коммутациялық жабдықтардан тұрады.
1.1 сурет - Ұялы жылжымалы байланыс желісінің құрамы
Ұялы байланыс қызметтері
Ұялы байланыс операторлары келесі қызмет түрлерін ұсынады:
* Дауыстық қоңырау;
* Ұялы байланыста автожауапбергіш (қызмет);
* Роуминг;
:: НАА (Нөмірді Автоматты Анықтағыш) және АнтиНАА;
* Қысқа мәтіндік хабарламаларды қабылдау және жіберу (SMS);
* Мультимедиалық хабарлар - бейнелерді, әуендерді, бейнелерді қабылдау және беру (MMS-сервис));
* Интернетке кіру;
* Бейнеқоңырау және бейнеконференция
* Ұялы телефонның орналасқан жерін анықтау (Location-based service).
Ұялы байланыс желілерінің "ұрпағы" дегеніміз не?
Ұялы байланыс буыны - бұл желі жұмысының функционалдық мүмкіндіктерінің жиынтығы, атап айтқанда: абонентті тіркеу, шақыруды орнату, ұялы телефон мен радиоарна бойынша базалық станция арасында ақпарат беру, абоненттер арасында қоңырау орнату рәсімі, шифрлау, басқа желілердегі роуминг, сондай-ақ абонентке ұсынылатын қызметтер жиынтығы.
Ұялы байланыс тарихы
Ұялы байланыс жүйелерінің эволюциясы 1G, 2G, 3G 4G және 5G бірнеше буынын қамтиды. Әр түрлі ұрпақ стандарттары, өз кезегінде аналогтық (1G) және цифрлық байланыс жүйелері (қалғандары) болып бөлінеді.
Желіге қатынауды ұйымдастыру үшін сымдарға тәуелді емес радиобайланыс жүйелері арнайы мақсаттар үшін (мысалы, армия, полиция, теңіз флоты және автомобильдік радиобайланыстың тұйық желілері) әзірленген және ақыр соңында адамдарға радиобайланысты пайдалана отырып, телефон арқылы сөйлесуге мүмкіндік беретін жүйелер пайда болды. Бұл жүйелер негізінен машиналарда жүрген адамдарға арналған және жылжымалы байланыстың телефон жүйелері ретінде белгілі болды.
Ұялы байланыстың бірінші ұрпағы (1G)
Motorola компаниясының ұялы байланыс бөлімшесінің басшысы Мартин Купер AT&T Bell Labs зерттеу бөлімінің бастығы Джоэл Энгелюге Нью-Йорк көшелерінде жүргенде телефон шалған күні, яғни 1973 күні жылдың ақпан айының 3 жұлдызы ұялы байланыстың ресми туған күні болып саналады. Осы екі компания ұялы телефонияның бастауында тұрды. Коммерциялық іске асыру 11 жылдан кейін осы технология 1984 жылы ақпаратты берудің аналогтық тәсіліне негізделген бірінші буынның мобильді желілері (1G) түрінде алынған.
Аналогтық ұялы байланыстың негізгі стандарттары AMPS (Advanced Mobile Phone Service - жетілдірілген жылжымалы телефон қызметі) (АҚШ, Канада, орталық және Оңтүстік Америка, Австралия), TACS (Total Access Communications System - байланысқа қол жеткізудің жалпы жүйесі) (Англия, Италия, Испания, Австрия, Ирландия, Жапония) және NMT (Nordic Mobile Telephone - Солтүстік ұялы телефон) (Скандинавия елдері және бірқатар басқа елдер) болды.
Ұялы байланыстың екінші ұрпағы (2G)
1982 жылы CEPT (франц. Conférence européenne des administration des postes et télécommunications - пошталық және телекоммуникациялық ведомстволардың Еуропалық конференциясы) GSM жылжымалы байланыс бойынша арнайы топ (франц. жалпы қолданыстағы - Еуропалық жерүсті жылжымалы байланыс жүйесін зерттеу және әзірлеу үшін - ұялы телефония жүйесінің екінші буыны (2G). Екінші буынның алғашқы мобильді желілері (2 G) 1991 жылы пайда болды. Олардың бірінші буын желілерінен негізгі айырмашылығы ақпаратты берудің сандық тәсілі болды, соның арқасында көптеген сүйікті SMS қысқа мәтіндік хабарламалармен алмасу қызметі пайда болды (ағылш. Short Messaging Service). Екінші буын желілерін салу кезінде Еуропа бірыңғай стандарт - GSM құру жолымен жүрді, АҚШ-та 2G-желілерінің көпшілігі аналогтық AMPS модификациясы болып табылатын D-AMPS (Digital AMPS - цифрлық AMPS) стандартының негізінде салынды. Айтпақшы, дәл осы жағдай GSM - GSM 1900 стандартының американдық нұсқасының пайда болуына себеп болды. 2G желілерінің мобильді құрылғылары үшін Интернет дамытумен және таратумен, wap (ағылш. Wireless Application Protocol-деректерді берудің сымсыз хаттамасы) - тікелей ұялы телефондардан ғаламдық Интернет желісінің ресурстарына сымсыз қатынау хаттамасы.
2G желілерінің негізгі артықшылығы телефонмен сөйлесулер цифрлық шифрлау арқылы шифрланғаны болды; 2G жүйесі SMS мәтіндік хабарламаларынан бастап деректерді беру қызметтерін ұсынды.
Екінші буын ұялы байланыс жүйесінің негізгі цифрлық стандарттары:
- D-AMPS (Digital AMPS-сандық AMPS; 800 МГц және 1900 МГц диапазондары);
- GSM (Global System for Mobile communications-мобильді байланыстың жаһандық жүйесі, 900, 1800 және 1900 МГц диапазондары);
- CDMA (800 және 1900 МГц диапазондары);
- JDC (Japanese Digital Cellular - жапон сандық ұялы байланыс стандарты).
Ұялы байланыстың үшінші ұрпағы (3G)
Ұялы байланыс желілерін одан әрі дамыту үшінші ұрпаққа (3G) көшу болды. 3G - бұл IMT-2000 (ағылш. International Mobile Telecommunications - 2000 халықаралық ұялы байланыс) бес стандартты біріктіреді - W-CDMA, CDMA2000, TD-CDMATD-SCDMA, DECT (ағыл. Digital Enhanced Cordless Telecommunication жақсартылған сандық сымсыз байланыс технологиясы). Аталған құрамдас бөліктерінің 3G тек алғашқы үш білдіреді толыққанды стандарттары ұялы байланыстың үшінші буыны.
Буын 3,5 G
Желінің одан әрі дамуына HSPA технологиясы (ағылш. High Speed Packet Access - жоғары жылдамдықты пакеттік қатынау) бастапқыда ол 14,4 Мбитс жылдамдыққа қол жеткізуге мүмкіндік берді, бірақ қазір теориялық тұрғыдан 84 Мбитс және одан да көп жылдамдықпен жетуге болады. HSPA алғаш рет 3GPP стандарттарының бесінші нұсқасында сипатталған. Оның негізінде теория жатыр, оған сәйкес салыстырмалы мөлшерлерде көп жүрісті берілісті қолдану жоғары жылдамдыққа қол жеткізуге мүмкіндік береді.
Ұялы байланыстың төртінші буыны (4G)
2008 жылдың наурыз айында Халықаралық электр байланысы одағының (ХЭО-Р) радиобайланыс секторы International Mobile Telecommunications Advanced (IMT-Advanced) спецификацияларының атауын алған 4G халықаралық жылжымалы сымсыз кең жолақты байланыс стандарты үшін бірқатар талаптарды анықтады, атап айтқанда абоненттерге қызмет көрсету үшін деректерді беру жылдамдығына қойылатын талаптарды белгілей отырып: 100 Мбитс жылдамдығы жылжымалы абоненттерге (мысалы, поездар мен автомобильдерге) ұсынылуы тиіс, ал аз қозғалмалы абоненттерге (мысалы, жаяу жүргіншілер мен тіркелген абоненттерге) 1 Гбитс.
Мобильді WiMAX (ағылш. Worldwide Interoperability for Microwave Access - микротолқынды қатынау үшін Дүниежүзілік үйлесімділік) және LTE (ағыл. Long Term Evolution - ұзақ мерзімді даму) 1 Гбитс жылдамдықтарын айтарлықтай аз қолдайды, оларды IMT-Advanced сәйкес келетін технологиялар деп атауға болмайды, бірақ олар 4G технологиясы ретінде қызмет жеткізушілермен жиі айтылса да, 2010 жылғы 6 желтоқсанда ХЭО-Р неғұрлым озық технологияларды 4G деп таныды.
Негізгі, базалық, төртінші буын технологиясы OFDM ортогоналды жиілік тығыздауының технологиясы болып табылады (ағылш. Orthogonal Frequency-Division Multiplexing - арналарды бөлу ортогоналды жилікпен мультиплекстеу). Сонымен қатар, MIMO (ағылш. Multiple Input Multiple Output - көптеген кіріс көптеген шығыс). Бұл технология кезінде таратқыш және қабылдағыш антенналар көрші антенналар арасында әлсіз корреляцияға қол жеткізу үшін таратқыш және қабылдағыш антенналарды таратады. [1]
Ұялы байланыстың бесінші ұрпағы (5G)
Қазіргі уақытта желілерді әзірлеу және құру бағытында ғылыми-зерттеу жұмыстары жүргізілуде. Бесінші буын желілеріне мынадай талаптар қойылды (LTE-мен салыстырғанда)):
- Абонентке есептегендегі деректерді беру жылдамдығының 10-100 есе өсуі;
- Айына абоненттің орташа тұтынатын трафигінің 1000 есе өсуі;
- Желіге қосылатын құрылғылардың көп санына (100 есе) қызмет көрсету мүмкіндігі;
- Абоненттік құрылғылардың қуатын көп рет азайту;
- Желіде кідірісті 5 және одан да көп рет қысқарту;
- Бесінші буын желілерін пайдаланудың жалпы құнын төмендету.
5G желілерін әзірлеумен бүкіл әлем бойынша бірнеше ел айналысады. Қазіргі уақытта міндет - қандай технологиялар негізінде жаңа желілер ашылатынын анықтау. Жабдықты оңтайландыру және стандарттау, сондай-ақ алғашқы тәжірибелік іске қосу 2015-2018 жылдарға жоспарланған, ал 2018-2020 жылдары тәжірибелі пайдалану үшін алғашқы коммерциялық емес 5G желілерін өрістету болатын. Қазіргі таңда бесінші буын желілерін коммерциялық іске қосу жұмыстары жүзеге асырылуда.
3.1.2 WiMAX
WiMAX ағылш.Worldwide Interoperability for Microwave Access IEEE 802.16 стандарты - кәбілдік қосындылармен салыстырылатын жылдамдыққа кеңжолақты байланысты қамтамасыз ететін сымсыз байланыс стандарты.
WiMAX келесі тапсырмаларды шешу үшін қолайлы:
* Wi-Fi кіру нүктелерін бір-бірімен және басқа интернет сегменттерімен қосу.
* Сымсыз кеңжолақты қатынауды қамтамасыз ету бөлінген желілер мен DSL балама ретінде.
* Деректерді берудің жоғары жылдамдықты сервистерін (3 Мбс дейін) және телекоммуникациялық қызметтерді ұсыну.
* Кіру нүктелерін құру географиялық жағдайға байланысты емес.
WiMAX Wi-Fi желісіне қарағанда жоғары жылдамдықпен Интернетке қол жеткізуге мүмкіндік береді. Бұл технологияны дәстүрлі DSL-және бөлінген желілер, сондай-ақ жергілікті желілер жалғайтын "магистральды арналар" ретінде пайдалануға мүмкіндік береді. Нәтижесінде мұндай тәсіл тұтас қалалар ауқымында жоғары жылдамдықты желілерді құруға мүмкіндік береді. [2]
3.1.3 ZigBee
ZigBee-APS (ағылш. IEEE 802.15.4 стандартымен регламенттелген, MAC ортасына қатынауды басқару деңгейі мен PHY физикалық деңгейінің төменгі деңгейлердегі сервистерді пайдаланатын NWK желілік деңгейі. ZigBee және IEEE 802.15.4 сымсыз жеке есептеу желілерін (WPAN) сипаттайды. Спецификация салыстырмалы түрде аз жылдамдықпен және желілік құрылғылардың автономды қоректендіру көздерінен (батареялардан) ұзақ жұмыс істеу мүмкіндігі кезінде деректерді кепілді қауіпсіз беруді талап ететін қосымшаларға бағытталған.
ZigBee технологиясының негізгі ерекшелігі, ол аз энергия тұтынуда желінің қарапайым топологиясын ("нүкте-нүкте", "терек" және "жұлдыз") ғана емес, сонымен қатар хабарламаларды қайта тарату және маршруттаумен өзін-өзі ұйымдастыратын және өздігінен тоқтататын ұяшықты (mesh) топологиясын да қолдайды. Сонымен қатар, ZigBee спецификациясы қосымша талаптарына және желінің жағдайына байланысты маршрутизация алгоритмін таңдау мүмкіндігін, қосымшаларды стандарттау механизмін - қосымшалардың профильдерін, стандартты кластерлер кітапханасын, соңғы нүктелерді, байлауларды, қауіпсіздіктің икемді механизмін қамтиды, сондай-ақ өрістету, қызмет көрсету және жаңғыртудың қарапайымдылығын қамтамасыз етеді.
1.2 сурет - ZigBee желілерінің топологиясы
3.1.4 Wi-Fi
WiFi - IEEE 802.11 сымсыз желілерін ұйымдастыру стандарттарының тобына жататын сымсыз деректер алмасу технологиясының өнеркәсіптік атауы. Сонымен қатар, Wi-Fi терминалы 802.11 b синонимі болып табылады, себебі 802.11 b стандарты кең таралған IEEE 802.11 стандарттары тобында бірінші болды. Қазіргі кезде Wi-Fi термині 802.11 b, 802.11 a, 802.11 g және 802.11 n стандарттарының кез келгеніне тең дәрежеде қатысты.
Жұмыс істеу принципі
Әдетте Wi-Fi желісінің схемасы кемінде бір қатынау нүктесінен және кемінде бір клиенттен тұрады. Сондай-ақ, екі Клиентті нүкте режимінде қосуға болады, кіру нүктесі қолданылмаса, ал клиенттер "тікелей" желілік адаптерлер арқылы қосылады. Сонымен қатар, байланыс желісінің идентификаторын (SSID) әрбір 100 мс 0.1 Мбитс жылдамдығында арнайы сигналдық пакеттердің көмегімен жібереді. Сондықтан 0.1 Мбитс - Wi-Fi үшін деректерді берудің ең аз жылдамдығы. SSID желісін біле отырып, клиент осы қатынау нүктесіне қосылу мүмкіндігін анықтай алады. Wi-Fi стандарты клиентке қосылу үшін критерийлерді таңдауда толық еркіндік береді.
3.2 Қазіргі мобильді жүйелердегі трафик ерекшеліктері
Қазіргі уақытта жоғары технологиялардың қарқынды дамуы деректерді пакеттік беру желілерінің пайда болуына және жаппай таралуына алып келді, олар біртіндеп арналар коммутациясымен жүйелерді ығыстыра бастады. Соңғы жылдары байланыс арналары арқылы берілетін трафик сипаты күрт өзгерді. Бұрын жүктеменің көп бөлігін сөйлеу трафигі құрады, ал қалған бөлігін аналогтық теледидар алды. Қазіргі уақытта бұқаралық компьютерлендіруге және ақпараттық технологиялардың дамуына байланысты деректерді берудің сапалы жоғары жылдамдықты арналарына қажеттілік күрт өсуде.
Қазіргі заманғы жүйелердің кең дамуы ақпарат алмасу кезінде сигнал берудің жоғары сапасын талап етеді. Сәйкесінше, біздің уақыттың байланыс арналары хабар таратудың цифрлық түріне көшті, онда берілетін трафик өзінің мәні мен сипаттамасын толығымен өзгертеді. Оптикалық сигналдардың негізгі операциясын орындаумен байланысты неғұрлым қарапайым және тиімді шешім ұсынылуы мүмкін. Есептеу желілерінің трафигі айқын білінетін асинхронды және пульсациялық сипатқа ие. Компьютер осы қажеттіліктің туындауына байланысты кез келген уақытта желіге пакеттерді жібереді. Бұл ретте пакеттерді желіге жіберу қарқындылығы және олардың көлемі кең шектерде өзгеруі мүмкін - мысалы, трафикті пульсациялау коэффициенті (трафиктің ең жоғары жылдам қарқындылығы оның орташа қарқындылығына қатынасы) қосылыстарды орнатпай 200-ге дейін, ал қосылыстарды орната отырып хаттамаларға - 20-ға дейін жетуі мүмкін. Компьютерлік трафиктің деректер шығындарына сезімталдығы жоғары, өйткені жоғалған деректерсіз жұмыс істеуге болмайды және оларды қайта жіберу есебінен қалпына келтіру қажет.
Мысалы, дауыс немесе сурет беретін мультимедиалық трафик пульсацияның төмен коэффициентімен, деректерді беру кідірістеріне жоғары сезімталдығымен (үздіксіз ойнатылатын сигнал ретінде көрсетілетін) және деректер шығындарына төмен сезімталдығымен (физикалық процестердің инерциондылығынан дауыстың немесе сурет кадрларының жекелеген өлшемдерінің жоғалуына байланысты алдыңғы және келесі мәндердің негізінде тегістеумен өтеуге болады) сипатталады.
1.2.1 Өздігінен жүретін трафик ұғымы
Соңғы он жарым жыл ішінде желілік трафиктің әртүрлі типтерін зерттеу желілік трафик өз табиғаты бойынша өздігінен немесе фракталды болып табылатынын дәлелдейді. "Өзін-өзі тану" әр түрлі масштабта қарау кезінде өзінің қасиеті мен сыртқы белгілерін сақтау процесінің қасиеті болып табылады. Бұл пайдаланылатын әдістері модельдеу және есептеу желілік жүйелерін пайдалануға негізделген пуассон ағындарын бермейді толық және нақты суреттер болып жатқан оқиғалардың желісі.
Бұдан басқа, өздігінен жүретін трафик бірнеше рет масштабтау кезінде сақталатын ерекше құрылымға ие. Іске асыруда, әдетте, трафиктің салыстырмалы аз орташа деңгейі кезінде импульстарының кейбір саны бар. Бұл құбылыс желі тораптары арқылы өзіндік трафигін өту кезінде сипаттарды нашарлатады (жоғалтулар, кідірістер, джиттер пакеттері). Сонымен қатар, бұл жағдайда, желі бойынша қозғалу жылдамдығы жоғары болған кезде пакеттер түйінге жеке емес, тұтас қораппен келіп түседі, бұл классикалық әдістемелер бойынша есептелген буфердің шектеулігіне байланысты олардың шығындарына әкелуі мүмкін. Желі трафигінің бұл ерекшеліктері жарияланымдардың лавин тәрізді өсуін және талдау, модельдеу және өздігінен жүретін трафикті болжау (сілтеме) әдістері бойынша зерттеулерді тудырды.
1.2.2 Трафикті моделдеу туралы жалпы мәліметтер
Трафик модельдері жаңа және қолданыстағы желілерді жоспарлау және басқару процесінде әртүрлі функцияларды орындайды. Осы маңызды функциялардың кейбірін атайық.
1) Олар желінің негізгі сипаттамаларын анықтаудың тиімді рәсімдерін және трафикті басқару функцияларын қолдайды.
2) Олар QoS параметрлерін бағалау үшін пайдаланылатын трафик мінез-құлқын алдын ала бағалау және моделдеу кезінде пайдалы.
3) Олар желілік ортада ресурстарды пайдалануды бағалауға көмектеседі.
Пуассон және Марков модельдері
Өзінің теориялық қарапайымдылығының арқасында пакеттер коммутациясы бар желілерде пуассондық процестер және Марков модуляциясы бар пуассондық процестер кеңінен қолданылады - (МРРР-Markov Modulated Poisson Process). Қазіргі ақпараттық трафиктің өзіндік сипаты біраз уақыт бұрын байқалса да, көптеген тәжірибелер осы феноменді төменде келтірілген бірнеше себептер бойынша елемеді:
1) пакеттік деректерді беру үшін қазіргі желілерде өлшенетін трафиктің өзіне тән емес сипаты байқалады;
2) оның желіге әсерін зерделеудің жеткіліксіздігі, хаттаманы жобалау және сипаттамаларды талдау.
Өйткені қазіргі заманғы желілерінің сипаттамаларын бағалау үшін дәстүрлі трафик моделі келмеді, онда арналар коммутациясы бар жүйелер трафигінің модельдері деректерді берудің нақты желілерінде өлшеу негізінде дамыды. Алайда, сымсыз желілерді модельдеу үшін олардың қолайлылығы әлі де даулы болып отыр.
Дәстүрлі телефон желілерінің ұзақ даму тарихының арқасында сөйлеуді беруге бағытталған жүйелердің желілік трафигі үшін көптеген трафик модельдері бар. Желі трафигінің сипаттамалары және желілік ресурстарды оңтайландыру бойынша жүргізілген ауқымды зерттеулер анықталды.
Пуассон моделі
Бұл трафиктің ең бірінші және ең әсем моделі. Сонымен қатар, ақпараттық ағындарды тарату үшін көптеген тәуелсіз трафик ағындары физикалық түрде құрастырылатын ақпараттық ағындарды тарату үшін Пуассон моделі қолайлы. Математикалық Пуассон процесі формуламен ұсынылған:
P(n)=(λt)nn!e-λt (1.1)
мұнда - сеанс үшін кіріс ағынының қарқындылығы; n-жеке трафик ағынының саны. Екі тізбекті кіріс арасындағы уақыт аралығы (пайдаланушы жүйеге) экспоненциалды формула бойынша бөлінген:
P(An=t)=1-e-λt (1.2)
Пуассон моделі кейбір талғампаз аналитикалық қасиеттері бар:
1) тәуелсіз пуассондық процестердің суперпозициясы жаңа пуассондық процесс болып табылады
2) бұл салдары жоқ процесс (жадсыз)
Бірақ бұл модель трафиктің автокорреляциясын анықтай алмайды, өйткені ол барлық нөлдік емес кідірістер үшін іс жүзінде бірдей. Болашақ желілерде пакеттік деректер трафигі басым болады деп күтілуде. Сондықтан жұмыс сипаттамаларын болжау үшін трафиктің автокреляциялық сипатын анықтау өте маңызды болып табылады. Жоғары жылдамдықты деректер беру желілерінде Пуассон процесін қолдануға болмайды, сондықтан ол біз үшін өз тартымдылығын жоғалтады.
Марковтың Моделі
Пуассон моделіне қарағанда, Марков моделі кездейсоқ бірізділікке An белгілі бір тәуелділіктерді енгізеді, сондықтан ол трафиктің ПӘК-ін ұстай алады. Процесс An Марковтың өту матрицасын есептеу арқылы анықталады P=Pij. Бірақ кез келген трафикті модельдеу Марковтың көп өлшемді моделін талап етеді және әрбір күй бос параметрлердің кейбір санын қосады. Іс жүзінде бұл параметрлерді бағалауды көп уақыт алады.
Трафикті моделдеудегі Пуассон мен Марков үлгілерінің шектеулілігі
Пуассон және ММРР сияқты дәстүрлі трафик моделдері ONOFF конфигурациялын пайдаланса, ON немесе OFF кезеңдері экспоненциалды неме геометриялық таралуға ие болады, яғни, соңғы дисперсиямен тарату.
Трафик тек қысқа мерзімді корреляция (SRD - short - range-dependence) дегенді білдіреді. Жиынтық трафик өзін "ақ шу" деп атайды және трафиктің ең маңызды үш сипаттамасының ешқайсысын анықтай алмайды. Бұл сипаттамалар: жаппай қызмет көрсету тиімділігі, сөзсіз бөлу, автокреляция.
Жергілікті есептеуіш желі мен жаһандық есептеуіш желі трафигінің соңғы зерттеулері, сондай-ақ "бүкіләлемдік паутина" және ауыспалы жылдамдығы бар бейнетіркеу сияқты қосымшалар трафигінің дестелер коммутациясы бар желілерде ұзақ мерзімді корреляцияның басымдығын көрсетті. Бұл үлкен уақыт аралықтарында трафиктің жоғары корреляциясының болуын білдіреді. Жаппай қызмет көрсету процесінде трафик корреляциясының маңыздылығы атап көрсетілсе де, көптеген зерттеулер SRD-ге тоғыстырылды. [3]
Трафиктің жаңа модельдерінің пайда болу қажеттілігі
Бүгінгі күні пайда болған жоғары жылдамдықты деректер беру желілерінің трафигі жаңа сипаттамаларды көрсетеді. Дәстүрлі трафиктің модельдері оларды анықтай алмайды, оның нәтижесі жүйенің өнімділігін шамадан тыс оптимистік бағалау болып табылады. Күткендегідей жаман емес жұмыс нәтижелері жоғары жылдамдықты коммутаторларды пакеттер берілетін асинхронды режимде, іс жүзінде көрсетті, бұл модель дәстүрлі трафик жарамайды желілерінде пайдалану үшін арналған деректер. Сондықтан, желілік ресурстарды тиімді пайдалану және желі өнімділігін оңтайландыру үшін оның сипаттамаларын түсіну өте маңызды.
Теориялық тұрғыдан болашақта трафик Гаусс процесіне жақындауы керек. Жеке қосымшаның басым әсері жиынтық трафик үшін айтарлықтай аз болады. Бірақ қазіргі уақытта желілік трафик Гаусс моделіне жақын емес. Соңғы 20 жылда дәстүрлі телефон желілері үшін Эрланг формуласына ұқсас кеңжолақты деректерді (мысалы, мультимедиалық) жіберу үшін көп әрекет жасалды. Бірақ әлі де осы функцияны орындай алатын модель жоқ. Қазіргі уақытта трафиктің қарқындылығы трафик ағындарының бірінің сәйкес келмейтін мінез-құлқы жалпы желілік трафиктің сипаттамаларында көрінбеуі үшін жеткіліксіз. Жол қозғалысының жақсы түрлеріне деген қажеттілік бұрынғыдан да өзекті.
1.2.3 Қазіргі және болашақ модельдер
Трафиктің сұйық моделі
Бұл модельде трафик көлемі ретінде қарастырылады және шығынмен сипатталады. Ол жеке трафиктердің үлесі аз, мысалы, ISDN (B-ISDN) ATM кеңжолақты желісіндегі жеке ұялы телефондар. Бұл жерде үлкен трафиктің үлесі желінің өнімділігін, сондай-ақ ресурстарды модельдеу мен есептеуді үнемдеуді жақсы және оңай талдауға мүмкіндік береді. Сұйық модельдер ONOFF конфигурацияларымен пульсациялайтын трафикті модельдеу үшін қолайлы. Аналитикалық айла-шарғы жасаудың ыңғайлылығы үшін келесі болжамдар жасалды: ON күйіндегі трафик тұрақты қарқындылықта белгілі нәтижеге жетеді, трафик ӨШІРУ кезінде өшіріледі, ҚОСУ және ӨШІРУ кезеңдері экспоненциалды бөлінеді және өзара тәуелсіз болады.
Өздігінен жүретін үлгі
Мұнда өзін-өзі іске қосу үшін ең жиі қолданылатын үш модельдер бар.
Бөлшек ARIMA - FARIMA. LDD моделдеу үшін FARIMA моделі өздігінен жүретін процестер үшін ең пайдаланылатын модельдердің бірі.
Xn=c+I=1PaI*xn-I+j=1qβj-j*εn-j+εn (1.3)
∆dXn=c+I=1PaI*∆d*xn-I++j=1qβj-j*εn- j+εn (1.4)
Бұл модельдің басты артықшылықтарының бірі-оның LRD және SRD процестерін бір уақытта модельдеу қабілеті. FARIMA қосымша жылдам Имитациялық модельдеу қамтамасыз етеді. Бұл SRD және LRD трафигіне арналған жаппай қызмет көрсету процесін бір уақытта имитациялағанда, әсіресе пайдалы, біз SRD және LRD тәуелділік дәрежесіне әсер ететін параметрлерді орната аламыз, біз SRD немесе LRD аса немесе аз сезімтал параметрлерді орната аламыз.
Шу - AWGN бөлшек Гаусс. FARIMA моделімен қатар, FGN-өздігінен трафик үшін басқа жиі қолданылатын стохастикалық модель. Ол LRD басым пакеттік трафикті және мультимедиалық қосымшалардың трафигін модельдеу үшін қолайлы. Ол жиынтық трафик үшін жаппай қызмет көрсету сипаттамаларын жақсы бағалауды береді.
Түрлендіргіш-кеңейтуші үлгі-TES. Бұл модель өлшенетін трафиктің жеке бөлінуі мен автокорреляциясын анықтауға қабілетті. TES жақсы моделі бір уақытта үш талапты қанағаттандыруы тиіс:
1) өлшенетін трафиктің гистограммасы модельдің жеке бөлінуіне сәйкес келуі тиіс;
2) модельдің автокорреляциясы өлшенетін трафикке қолайлы аралыққа дейін сәйкес келуі тиіс;
3) модельделетін және өлшенетін деректердің іріктеп алу траекториялары арасында жақсы сәйкестік бар.
1.3 Херст көрсеткішін бағалау
Херста өлшемі трафик көрсеткіші болып табылады. H (Hurst parameter) параметрі корреляциялық функциямен тікелей байланысты және 0,5-тен 1-ге дейінгі шектерде өзгереді. Бірлікке жақын болған сайын, неғұрлым күшті корреляциялық функция трафикке әсер етеді. Тапсырманы жеңілдету үшін зерттеушілер клиенттерді деректердің ретсіз ағынын емес, Пуассонды тарату заңына бағынышты деректерді қалыптастыруға мәжбүр етті. Сонымен қатар, дестелерді жіберу арасындағы кідірістерді тығыздықтың қорытынды таратылуы Пуассон заңына сәйкес болатындай етіп өзгертеді. Өзін-өзі сынау және H (Херст) көрсеткішін бағалау күрделі міндет. Әдетте жағдайларда деректер жиынтығымен әрдайым әрекет етеді, сондықтан анықтау бойынша трафик трассасы өздігінен жарамды болып табылады немесе тексеру мүмкін емес. Алайда, нақты өлшенген трафикте өзін-өзі қолданудың әртүрлі қасиеттерін зерттеу қажет. Бұл ретте бірқатар проблемалар туындайды.
1. Егер жоғарыда аталған өзіндік қасиеттер расталса да, талданған деректердің өзіндік құрылымы бар деген тұжырым жасауға болмайды, өйткені осындай қасиеттерге әкелетін басқа да әсерлер бар (мысалы, стационарлығы). Талдау тек адастыруға әкелетін тестілер туралы ғана негізделгендіктен, берілген деректер жиынтығы үшін берілген ауқымды ауқымда өзін-өзі басқару құрылымы туралы айтуға ақылға қонымды.
2. Херст көрсеткішін бағалау көптеген факторларға байланысты (мысалы, бағалау әдістемесі, үлгінің өлшемі, уақыт ауқымы, корреляциялық құрылым және т. б.), бұл қойылған "H бағалауы" міндеті үшін ең орынды табуды қиындатады.
3. Херст көрсеткішін практикалық мақсаттарда пайдалану кезінде (мысалы, буферлердің мөлшерін анықтау) теориялық өзіндік процестер үшін айқын осы көрсеткішті түсіндіру.
Қазіргі таңда уақытша қатарда өзін-өзі бағалауды бірнеше әдістері белгілі, олардың ішінде ең танымал RS-статистиканы талдау және дисперсияның өзгеру графигін талдау болып табылады.
RS-талдау - периодикалық емес циклдер, жады және т.б. сияқты олардың кейбір маңызды сипаттамаларын анықтауға мүмкіндік беретін уақытша қатарларды (көбінесе қаржылық) талдаудың статистикалық әдістері мен әдістерінің жиынтығы.
Херст көрсеткіші немесе Херст коэффициенті уақытша қатарларды талдауда қолданылатын шара. Бұл шама уақытша қатарда мәндердің екі бірдей жұптарының арасындағы кідіріс болғанда азаяды. Бұл ұғым алғаш рет гидрологияда ұзақ уақыт бойы байқалатын болжанбаған жаңбыр мен құрғақшылық жағдайында Нил өзеніндегі бөгеттің мөлшерін анықтау үшін практикалық мақсаттарда қолданылды. "Херст экспоненті" немесе "Херст коэффициенті" атауы осы саладағы жетекші зерттеуші Эдвин Херсттың құрметіне берілген. Стандартты H белгісі оның құрметіне берілген.
Херст экспоненті, H, масштабталған диапазонның асимптотикалық мінез-құлқының терминдерінде уақытша қатардың уақыт кесіндісінің функциясы ретінде келесідей анықталады:
ER(n)S(n)=CnH,n--infinity (1.5)
Мұнда, R(n) - қатардың бірінші N мәндерінің мөлшерлері, S(n) - стандартты ауытқу
E[x] - математикалық күту
n - уақыт аралығының шамасы (уақытша қатардың кесіндісіндегі нүктелер саны)
С - константа
Көрсеткішті дәлірек анықтау үшін, уақыт қатары жеткілікті ұзын болуы керек.
Олар үшін персистентті болып саналатын кезектілік-олар бар үрдісті сақтап қалады, яғни бұрынғы өсу одан әрі өсуге әкеледі және керісінше. 0,5 айқын үрдістің мәні айқын емес, ал аз мәнде процесс антиперсистенттілікпен сипатталады - кез келген үрдіс қарама-қарсы ауысуға ұмтылады.
Табиғи процестердің Херст көрсеткішінің мәні 0,72-0,73 мәндеріне жақын топтастырылады. Қорытынды айқын: TCPIP хаттамаларының стекінен өтіп, трафик өздігінен әрекет ету белгілерін көрсетпей, соңғысы модуляцияланады және ең нағыз "желілік фракталға" айналады. [5]
1.4 Ауыр құйрықты тарату
Егер асимптотикалық күш - заң моделі келесі ережені ұстанса, тарату ауыр құйрықты болып табылады:
PXx≅x-α өйткені x--infinity,0α (1.6)
Параметр тарату "құйрығының" кему жылдамдығын сипаттайды. Қарағанда аз болады, соғұрлым баяу өлтіреді "құйрығы". Таралудың асимптотикалық моделі гиперболалық болып табылады және экспоненциалды таратылымға қарағанда баяу шегіне ұмтылады. Өйткені "құйрық" баяу өлтіріледі, онда біз "ауыр құйрықпен"бөлумен айналысамыз. Бұл бөлудің мәні, ықтималдық шараның көп бөлігі бөлу құйрығында болуы мүмкін. Ол экспоненциалды, геометриялық және пуассондық бөлулерден ерекшеленеді
1) егер α=2, онда бөлу шексіз дисперсияға ие,
2) егер α=1, онда бөлу шексіз орташа болады.
Баяу құйрығы бар ең жиі қолданылатын таралу мысалдары Парето мен Вейбуллды бөлу болып табылады.
1.4.1 Парето таралуы
Бұл бөлу баяу құйрығымен ең қарапайым бөлу болып табылады. Ол барлық диапазонда гиперболалық сипатқа ие. Парето Fp(x) таралуының математикалық интегралды функциясы келесідей көрінеді:
Fp(x)=1-kxα (1.7)
Мұнда k x ең аз мәні болып табылады; - тарату құйрығының кему жылдамдығы.
K шамасы жай ауқымды коэффициент болып табылады және таралу құйрығына әсер етпейді.
1.4.2 Вейбуллды бөлу
Вейбуллдың Fw(x) интегралдық үлестіру функциясы мынадай түрде көрсетіледі:
Fw(x)=1-e-xab (1.8)
Екі параметр де а және b таралу құйрығына әсер етеді. Алайда, Вейбуллдың таралуының баяу құйрығының сипаты b мәніне аса сезімтал.
Әдетте, баяу кететін құйрықпен үлестіру деректер ағынының жүйеге пайдаланушының жүйелі кірулері мен пакеттің ұзындығы арасындағы уақыт аралығы сияқты жылжу процестерін сипаттайды. Егер трафик баяу құйрықпен бөлінумен сипатталса, онда ол жоғары корреляциялық болып табылады, бұл кіріс ағынының қызмет көрсету қарқындылығынан жоғары қарқындылығын білдіреді.
2 МОДЕЛЬДЕУ ӘДІСТЕРІ
Желілік трафикті моделдеу әдістерін концептуалды түрде екі класқа бөлуге болады - аналитикалық және имитациялық. Аналитикалық модель -формальды түрде модельделетін объектіні немесе процесті сипаттайтын математикалық өрнектер жиынтығы. Мұндай модельдер теориялық зерттеулер жүргізуге ыңғайлы, алайда көптеген көздер үшін барабар аналитикалық модель құру өте қиын.
Имитациялық модель - бұл нақты (әрекеттегі объектіден эксперименталды түрде алынған) бірізділікке жақын кейбір тізбекті генерациялайтын Алгоритмдер жиынтығы. Мұндай кезектілік ретінде, мысалы, желілік трафик болуы мүмкін. Имитациялық модельдерді пайдалану көбінесе қолайлы және ыңғайлы. Сонымен қатар, әдетте, Имитациялық модельдер тар ерекшелікке ие, және мұндай модельдерді қолдану модельді қысымның жаңа жағдайларына бейімдеу үшін зиянды жұмысты талап етеді.
2.1 Имитациялық модельдеу
Күрделі процестер мен жүйелерді сипаттаудың маңызды және пайдалы құралдарының бірі имитациялық модельдеу болып табылады. Имитациялау Веебстердің сөздігіне еліктеу [6], бұл нақты объект бойынша сарапшыларға жүгінбестен, елестету, құбылыстың мәнін түсіну дегенді білдіреді. Шын мәнінде, әрбір модель немесе физикалық нысан имитация пішіні болып келеді. Имитациялық үлгілеу - бұл жүйенің мінез-құлқын түсіну немесе осы жүйенің жұмыс істеуін қамтамасыз ететін әр түрлі құрылымдарды (кейбір критерий немесе өлшемдер жиынтығымен салынатын шектеулер шеңберінде) бағалау үшін нақты жүйенің моделін құру және осы модельге эксперимент қою процесі. Осылайша, имитациялық модельдеу процесін біз модельді құру және кейбір проблеманы зерттеу үшін модельді аналитикалық қолдану сияқты түсінеміз. Нақты жүйенің үлгісі ретінде біз объектілер тобын немесе идеяларды олардың нақты іске асырылуынан ерекшеленетін кейбір нысанда таныстыруды түсінеміз. Демек, қағазда ғана бар немесе жоспарлау сатысында тұрған жүйелердің жұмысын қолданыстағы жүйелердің жұмысы сияқты модельдеуге болады.
Сондықтан имитациялық модельді тегістеу-эксперименттік және қолданбалы әдістеме:
* жүйенің мінез-құлқын сипаттау;
*бақыланатын мінез-құлықты түсіндіре алатын теориялар мен гипотезаларды құру;
* бұл теорияларды жүйенің болашақ мінез-құлқын болжау үшін, яғни жүйедегі өзгерістерге немесе оның жұмыс істеу тәсілдерінің өзгеруіне байланысты болатын әсерлерге қолдану. Ғылыми пәндерге сәйкес жіктелуі мүмкін көптеген техникалық әдістерден айырмашылығы, олар өз тамырларымен кететін (мысалы, физикамен немесе химиямен), Имитациялық модельдеу ғылымның кез келген саласында қолданылады.
2.2 Үлгі функциялары
Кейбір объектіні, жүйені немесе ұғымды модельдің көмегімен ұсынудың барлық мәні соншалықты жалпы сипатқа ие, бұл модель функцияларының толық жіктелуін беру қиын. Модельдер ретінде қолданудың бес жағдайы бар:
1) шындықты ұғыну құралдары;
2) қарым-қатынас құралдары;
3) оқыту және жаттығу құралдары;
4) болжау құралы;
5) эксперименттерді қою құралдары.
Модель негізгі екі мақсаттардың біріне қол жеткізу үшін қызмет етуі мүмкін: немесе егер модель түсіндіру үшін қызмет ететін болса, сипаттау, не модель объектінің мінез-құлқын айқындайтын сипаттамаларын түсіндіруге және жаңғыртуға мүмкіндік беретін кезде нұсқама. Нұсқамалық үлгі әдетте сипаттамалық болып табылады, бірақ керісінше емес. Бұл дегеніміз, нұсқаушы модель әрқашан дерлік моделденетін объектіге қатысты сипаттама болып табылады, бірақ сипаттама моделі жоспарлау және жобалау мақсаттары үшін әрқашан пайдалы емес.
2.3 Модельдерді жіктеу
Жалпы модельдер мен имитациялық модельдерді, атап айтқанда, әртүрлі тәсілдермен жіктеуге болады. Өкінішке орай, олардың ешқайсысы толық қанағаттанарлық емес, бірақ әркім белгілі бір мақсатқа қызмет етеді. Жіктеме жүйесінің негізіне алынуы мүмкін модельдердің кейбір типтік топтарын көрсетеміз:
* статикалық (мысалы, объектінің көлденең қимасы) және динамикалық (уақытша қатарлар);
* детерминистік және стохастикалық;
* дискретті және үздіксіз;
* табиғи, аналогтық және символдық.
Күрделі жүйені моделдеу кезінде зерттеуші әдетте жоғарыда аталған сорттардың ішінен бірнеше модельдер жиынтығын қолдануға мәжбүр. Кез келген жүйе немесе кіші жүйе күрделілігі мен бөлшектенуі бойынша бір - бірінен айтарлықтай ерекшеленетін түрлі тәсілдермен ұсынылуы мүмкін. Көптеген жағдайларда жүйелік зерттеулер нәтижесінде бір жүйенің бірнеше түрлі модельдері пайда болады. Бірақ, әдетте, зерттеуші құрылғыны тереңірек талдап, мәселені жақсы түсінуіне қарай, қарапайым модельдер неғұрлым күрделі болып ауыстырылады.
2.4 Имитациялық модельдеудің артықшылықтары мен кемшіліктері
Барлық имитациялық модельдер "қара жәшік" түріндегі нысандарды білдіреді. Сондықтан қажетті ақпаратты немесе нәтижелерді алу үшін оларды "шешу" емес, имитациялық модельдерді "айдап өтуді" жүзеге асыру қажет. Имитациялық модельдер өзінің жеке шешімін талдау үлгілерінде орын алатындай түрде қалыптастыра алмайды, тек экспериментатор айқындайтын жағдайларда жүйенің мінез-құлқын талдау құралы ретінде қызмет ете алады. Сонымен қатар, имитациялық моделдеу мәселелерді шешудің маңызды әдістерінің жүйелік талдауының қолда бар бірнеше ғана бірі болып табылады. Құрал немесе әдісті кері емес, есепті шешуге бейімдеу қажет болғандықтан, табиғи сұрақ туындайды: имитациялық модельдеу қандай жағдайларда пайдалы?
Біз имитациялық үлгілеуді нақты жүйенің моделімен эксперименттік ретінде анықтадық. Эксперимент арқылы тапсырмаларды шешу қажеттілігі жүйе туралы белгілі дереккөздерде табуға болмайтын арнайы ақпаратты алу қажеттілігі туындаған кезде айқын болады. Егер модель мен нақты шарттар арасында сәйкестікті қамтамасыз ету қажет болса, нақты жүйеде тікелей эксперименттеу көп қиындықтарды жояды, алайда мұндай эксперименттің кемшіліктері кейде өте маңызды, өйткені:
1. Ол ұжымның белгіленген жұмыс тәртібін бұзуы мүмкін.
2. Эксперименттің әрбір қайталануы кезінде немесе эксперименттер сериясын өткізудің бүкіл уақыты ішінде бір жұмыс жағдайын қолдау қиын болуы мүмкін.
3. Іріктеудің бір шамасын алу үшін (және, демек, эксперименталды нәтижелердің статистикалық маңыздылығы) уақыт пен құралдардың шамадан тыс шығындары талап етілуі мүмкін.
4. Нақты жүйелермен эксперимент кезінде көптеген балама нұсқаларды зерттеу мүмкін емес болуы мүмкін.
Осы себептер бойынша зерттеуші мынадай шарттардың кез келгені болған кезде имитациялық модельдеуді қолданудың орындылығын қарауы тиіс:
1. Бұл есептің аяқталған математикалық қойылымы жоқ немесе тұжырымдалған математикалық модельді шешудің аналитикалық әдістері әлі әзірленбеген. Бұл категорияға кезектерді қарауға байланысты жаппай қызмет көрсетудің көптеген үлгілері жатады. [7]
2. Аналитикалық әдістер бар, бірақ математикалық процедуралар күрделі және көп еңбекті қажет етеді, бұл имитациялық моделдеу тапсырманы шешудің анағұрлым қарапайым тәсілін береді.
3. Аналитикалық шешімдер бар, бірақ қолда бар персоналдың жеткіліксіз математикалық дайындығының салдарынан оларды іске асыру мүмкін емес. Бұл жағдайда имитациялық модельді жобалауға, сынауға және жұмысқа арналған шығындарды мамандар тарапынан шақырумен байланысты шығындармен салыстыру керек.
4. Белгілі бір параметрлерді бағалаудан басқа, Имитациялық модельде белгілі бір кезең ішінде процестің барысын бақылауды жүзеге асырған жөн.
5. Имитациялық үлгілеу нақты жағдайларда эксперименттер қою және құбылыстарды бақылау қиындықтарының салдарынан жалғыз мүмкіндік болуы мүмкін; планета аралық ұшу жағдайында ғарыш кемелерінің мінез-құлқын зерделеу тиісті мысал бола алады.
6. Жүйелердің немесе процестердің ұзақ мерзімді әрекеті үшін уақытша шкаланы қысу қажет болуы мүмкін. Имитациялық модельдеу зерттелетін процестің уақытын толық бақылауға мүмкіндік береді, өйткені құбылыстың қалауы бойынша баяулауы немесе жеделдетілуі мүмкін.
Имитациялық үлгілеуге сүйене отырып, нәтижелерді де ең тиімді тәсілмен алуға бола ма? Жауап жиі теріс болады және келесі себептер бойынша:
1. Жақсы имитациялық модельді әзірлеу жиі қымбат болады және көп уақытты талап етеді, сондай-ақ осы ұжымда бола алатын және қалмайтын жоғары білікті мамандардың болуын талап етеді. Жақсы модель жасау үшін 3 жылдан 11 жылға дейін қажет болуы мүмкін.
2. Имитациялық модель заттардың нақты жағдайын көрсетеді, бірақ шын мәнінде бұл олай емес. Егер мұны ескермесе, кейбір өзіндік имитациялар қате шешімге әкелуі мүмкін.
3. Имитациялық үлгі негізінде дәл емес, және біз осы дәлсіздік дәрежесін өлшей алмайды. Бұл қиындық модельдің белгілі бір параметрлердің өзгеруіне сезімталдығын талдау арқылы ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
КІРІСПЕ 5
1 ЗАМАНАУИ МОБИЛЬДІ ЖЕЛІЛЕРДІҢ ТРАФИГІ ТУРАЛЫ ТЕОРИЯЛЫҚ МӘЛІМЕТТЕР 6
1.1 Ұялы байланыс жүйесіне шолу 6
1.1.1 Ұялы байланыс жүйелерін құру принциптері 6
1.1.2 WiMAX 10
1.1.3 ZigBee 11
1.1.4 Wi-Fi 12
1.2 Қазіргі мобильді жүйелердегі трафик ерекшеліктері 12
1.2.1 Өздігінен жүретін трафик ұғымы 13
1.2.2 Трафикті моделдеу туралы жалпы мәліметтер 14
1.2.3 Қазіргі және болашақ модельдер 16
1.3 Херст көрсеткішін бағалау 17
1.4 Ауыр құйрықты тарату 19
1.4.1 Парето таралуы 19
1.4.2 Вейбуллды бөлу 20
2 МОДЕЛЬДЕУ ӘДІСТЕРІ 20
2.1 Имитациялық модельдеу 21
2.2 Үлгі функциялары 21
2.3 Модельдерді жіктеу 22
2.4 Имитациялық модельдеудің артықшылықтары мен кемшіліктері 22
2.5 Дискретті-оқиғалы модельдеу 24
2.6 Желілік симуляторлар 24
2.6.1 OPNET Modeler (Optimized Network Engineering Tools) 25
2.6.2 OM NeT++ (Objective Modular Network Testbed inC++) 26
2.6.3 NS-2 28
3 NS-2 СИМУЛЯТОРЫНДАҒЫ МОДЕЛЬДІ ӘЗІРЛЕУ 32
3.1 Үлгі параметрлері 32
3.2 Зерттелетін трафик түрлері 33
3.2.1 CBR трафигі 34
3.2.2 Пуассон трафигі 34
3.2.3 Парето трафигі 35
4 ХЕРСТ КӨРСЕТКІШІН ЕСЕПТЕУ 39
5 ТІРШІЛІК ҚАУІПСІЗДІГІ 42
5.1 Қауіпті және зиянды факторлардың түрлері 42
5.2 Электр қауіпсіздігі 43
5.3 Электр тогымен зақымданудан қорғау шаралары 44
5.4 Компьютермен жұмыс істеу кезінде жұмыс орнын ұйымдастыру 46
5.5 Микроклиматқа қойылатын талаптар 48
5.6 Шу 48
5.7 Электромагниттік сәуле 48
5.8 Өрт қауіпсіздігі 50
6 ИНТЕРНЕТ ЖЕЛІСІНІҢ ЖАҢА ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫН ЕНДІРУ ТИІМДІЛІГІНІҢ ЭКОНОМИКАЛЫҚ МАҢЫЗЫ 50
6.1 Байланыстың дамуының экономикалық тиімділігі 51
6.2 Байланыс жұмыстарының сапасына сипаттама жасау 54
ҚОРЫТЫНДЫ 55
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 56
А Қосымшасы 58
КІРІСПЕ
Ақпаратты өңдеу, сақтау және беру процесінде процеске қатысушы арасында деректер алмасу қажеттілігі сөзсіз туындайды. Жергілікті және жаһандық желілер дамуын жалғастыруда, деректерді берудің жаңа хаттамалары пайда болуда, желілік жабдықтың аппараттық мүмкіндіктері кеңейтілеуде, қосылған абоненттер саны мен трафиктің жиынтық көлемі өсуде.
Интернет трафигі барлық пайдаланушылар үшін деректер алмасудың перспективалық ортасы санауға болады. Қазіргі заманауи интернет технологиялар әр салада басым және көбірек назар аударады.
Трафиктің статистикалық параметрлерінің құрылымын зерттеу, сонымен қатар инфокоммуникациялық желілердің әртүрлі деңгейлерінде есептеу және қазіргі ғылымның өзекті міндеті болып табылады. Трафикті өлшеу әдістемесі жеткілікті пысықталған, алайда желінің динамикалық дамуы, жаңа қызметтерді енгізу және пайдаланушылардың құмарлығын өзгерту болып жатқан өлшемдерді тұрақты талдауды талап етеді. Бұл жағдайға ұялы сымсыз құрылғылардың көп санының пайда болуы ықпал етті.
Сымсыз желілердің бір түрі жоғары жылдамдықты, сымсыз жергілікті желілерді ұйымдастыру үшін қолданылатын IEEE 802.11 стандарты болып табылады. Берілген трафик желі тораптары арасында деректер алмасуды орындау кезінде негізгі ерекшелік деп қарауға да болады. Сондықтанда трафиктің статистикалық сипаттамаларын алу міндеті туындады.
Дипломдық жұмыстың мақсаты әртүрлі интернет трафигінің параметрлерін салыстыру болып табылады. Нақтырақ алсақ:
1) CBR трафикті модельдеу
2) Парето заңы бойынша бөлінген трафикті модельдеу
3) Пуассон заңы бойынша бөлінген трафикті модельдеу.
Сондай-ақ әр трафик түрі үшін Херст көрсеткішін есептеу.
Модельдеуге және сымды, сымсыз желілер қабілеттілігін талдауға арналған NS2 бағдарламасының көмегімен талдау жүргізілді.
1 ЗАМАНАУИ МОБИЛЬДІ ЖЕЛІЛЕРДІҢ ТРАФИГІ ТУРАЛЫ ТЕОРИЯЛЫҚ МӘЛІМЕТТЕР
3.1 Ұялы байланыс жүйесіне шолу
Ұялы байланыс жүйелерінің негізгі түрлерін қарастырайық. Оларға жатады:
1. Ұялы жылжымалы радиобайланыс жүйелері;
2. Кеңжолақты қатынау жүйелері:
А) Wi-Fi,
Б) Wimax;
3. Сымсыз жеке желілер (WPAN) ZigBee, Bluetooth, UWB.
3.1.1 Ұялы байланыс жүйелерін құру принциптері
Негізгі ерекшелігі, жалпы қамту аймағы ұяшықтарға (ұяларға) бөлінеді, жекелеген базалық станциялардың қамту аймақтарымен (БС) анықталады. Ұялы телефондар ішінара жабылады және бірге желі құрайды.
Ұяшықтар ішінара қабаттасып, бірге желіні құрайды. Идеал (тегіс және қисық) бетінде бір БС-ның қамту аймағы шеңбер болып табылады, сондықтан олардан тұратын желі алтыбұрышты ұяшықтар (сот) түрінде беріледі.
Желі бірдей жиілік диапазонында жұмыс істейтін кеңістіктік таратқыштардан және абоненттің бір трансивердің қамту аймағынан екінші аймақтың өту аймағына ауысқан кезде ұялы байланыс абоненттерінің ағымдағы орнын анықтауға және байланыстың үзіліссіздігін қамтамасыз етуге мүмкіндік беретін коммутациялық жабдықтардан тұрады.
1.1 сурет - Ұялы жылжымалы байланыс желісінің құрамы
Ұялы байланыс қызметтері
Ұялы байланыс операторлары келесі қызмет түрлерін ұсынады:
* Дауыстық қоңырау;
* Ұялы байланыста автожауапбергіш (қызмет);
* Роуминг;
:: НАА (Нөмірді Автоматты Анықтағыш) және АнтиНАА;
* Қысқа мәтіндік хабарламаларды қабылдау және жіберу (SMS);
* Мультимедиалық хабарлар - бейнелерді, әуендерді, бейнелерді қабылдау және беру (MMS-сервис));
* Интернетке кіру;
* Бейнеқоңырау және бейнеконференция
* Ұялы телефонның орналасқан жерін анықтау (Location-based service).
Ұялы байланыс желілерінің "ұрпағы" дегеніміз не?
Ұялы байланыс буыны - бұл желі жұмысының функционалдық мүмкіндіктерінің жиынтығы, атап айтқанда: абонентті тіркеу, шақыруды орнату, ұялы телефон мен радиоарна бойынша базалық станция арасында ақпарат беру, абоненттер арасында қоңырау орнату рәсімі, шифрлау, басқа желілердегі роуминг, сондай-ақ абонентке ұсынылатын қызметтер жиынтығы.
Ұялы байланыс тарихы
Ұялы байланыс жүйелерінің эволюциясы 1G, 2G, 3G 4G және 5G бірнеше буынын қамтиды. Әр түрлі ұрпақ стандарттары, өз кезегінде аналогтық (1G) және цифрлық байланыс жүйелері (қалғандары) болып бөлінеді.
Желіге қатынауды ұйымдастыру үшін сымдарға тәуелді емес радиобайланыс жүйелері арнайы мақсаттар үшін (мысалы, армия, полиция, теңіз флоты және автомобильдік радиобайланыстың тұйық желілері) әзірленген және ақыр соңында адамдарға радиобайланысты пайдалана отырып, телефон арқылы сөйлесуге мүмкіндік беретін жүйелер пайда болды. Бұл жүйелер негізінен машиналарда жүрген адамдарға арналған және жылжымалы байланыстың телефон жүйелері ретінде белгілі болды.
Ұялы байланыстың бірінші ұрпағы (1G)
Motorola компаниясының ұялы байланыс бөлімшесінің басшысы Мартин Купер AT&T Bell Labs зерттеу бөлімінің бастығы Джоэл Энгелюге Нью-Йорк көшелерінде жүргенде телефон шалған күні, яғни 1973 күні жылдың ақпан айының 3 жұлдызы ұялы байланыстың ресми туған күні болып саналады. Осы екі компания ұялы телефонияның бастауында тұрды. Коммерциялық іске асыру 11 жылдан кейін осы технология 1984 жылы ақпаратты берудің аналогтық тәсіліне негізделген бірінші буынның мобильді желілері (1G) түрінде алынған.
Аналогтық ұялы байланыстың негізгі стандарттары AMPS (Advanced Mobile Phone Service - жетілдірілген жылжымалы телефон қызметі) (АҚШ, Канада, орталық және Оңтүстік Америка, Австралия), TACS (Total Access Communications System - байланысқа қол жеткізудің жалпы жүйесі) (Англия, Италия, Испания, Австрия, Ирландия, Жапония) және NMT (Nordic Mobile Telephone - Солтүстік ұялы телефон) (Скандинавия елдері және бірқатар басқа елдер) болды.
Ұялы байланыстың екінші ұрпағы (2G)
1982 жылы CEPT (франц. Conférence européenne des administration des postes et télécommunications - пошталық және телекоммуникациялық ведомстволардың Еуропалық конференциясы) GSM жылжымалы байланыс бойынша арнайы топ (франц. жалпы қолданыстағы - Еуропалық жерүсті жылжымалы байланыс жүйесін зерттеу және әзірлеу үшін - ұялы телефония жүйесінің екінші буыны (2G). Екінші буынның алғашқы мобильді желілері (2 G) 1991 жылы пайда болды. Олардың бірінші буын желілерінен негізгі айырмашылығы ақпаратты берудің сандық тәсілі болды, соның арқасында көптеген сүйікті SMS қысқа мәтіндік хабарламалармен алмасу қызметі пайда болды (ағылш. Short Messaging Service). Екінші буын желілерін салу кезінде Еуропа бірыңғай стандарт - GSM құру жолымен жүрді, АҚШ-та 2G-желілерінің көпшілігі аналогтық AMPS модификациясы болып табылатын D-AMPS (Digital AMPS - цифрлық AMPS) стандартының негізінде салынды. Айтпақшы, дәл осы жағдай GSM - GSM 1900 стандартының американдық нұсқасының пайда болуына себеп болды. 2G желілерінің мобильді құрылғылары үшін Интернет дамытумен және таратумен, wap (ағылш. Wireless Application Protocol-деректерді берудің сымсыз хаттамасы) - тікелей ұялы телефондардан ғаламдық Интернет желісінің ресурстарына сымсыз қатынау хаттамасы.
2G желілерінің негізгі артықшылығы телефонмен сөйлесулер цифрлық шифрлау арқылы шифрланғаны болды; 2G жүйесі SMS мәтіндік хабарламаларынан бастап деректерді беру қызметтерін ұсынды.
Екінші буын ұялы байланыс жүйесінің негізгі цифрлық стандарттары:
- D-AMPS (Digital AMPS-сандық AMPS; 800 МГц және 1900 МГц диапазондары);
- GSM (Global System for Mobile communications-мобильді байланыстың жаһандық жүйесі, 900, 1800 және 1900 МГц диапазондары);
- CDMA (800 және 1900 МГц диапазондары);
- JDC (Japanese Digital Cellular - жапон сандық ұялы байланыс стандарты).
Ұялы байланыстың үшінші ұрпағы (3G)
Ұялы байланыс желілерін одан әрі дамыту үшінші ұрпаққа (3G) көшу болды. 3G - бұл IMT-2000 (ағылш. International Mobile Telecommunications - 2000 халықаралық ұялы байланыс) бес стандартты біріктіреді - W-CDMA, CDMA2000, TD-CDMATD-SCDMA, DECT (ағыл. Digital Enhanced Cordless Telecommunication жақсартылған сандық сымсыз байланыс технологиясы). Аталған құрамдас бөліктерінің 3G тек алғашқы үш білдіреді толыққанды стандарттары ұялы байланыстың үшінші буыны.
Буын 3,5 G
Желінің одан әрі дамуына HSPA технологиясы (ағылш. High Speed Packet Access - жоғары жылдамдықты пакеттік қатынау) бастапқыда ол 14,4 Мбитс жылдамдыққа қол жеткізуге мүмкіндік берді, бірақ қазір теориялық тұрғыдан 84 Мбитс және одан да көп жылдамдықпен жетуге болады. HSPA алғаш рет 3GPP стандарттарының бесінші нұсқасында сипатталған. Оның негізінде теория жатыр, оған сәйкес салыстырмалы мөлшерлерде көп жүрісті берілісті қолдану жоғары жылдамдыққа қол жеткізуге мүмкіндік береді.
Ұялы байланыстың төртінші буыны (4G)
2008 жылдың наурыз айында Халықаралық электр байланысы одағының (ХЭО-Р) радиобайланыс секторы International Mobile Telecommunications Advanced (IMT-Advanced) спецификацияларының атауын алған 4G халықаралық жылжымалы сымсыз кең жолақты байланыс стандарты үшін бірқатар талаптарды анықтады, атап айтқанда абоненттерге қызмет көрсету үшін деректерді беру жылдамдығына қойылатын талаптарды белгілей отырып: 100 Мбитс жылдамдығы жылжымалы абоненттерге (мысалы, поездар мен автомобильдерге) ұсынылуы тиіс, ал аз қозғалмалы абоненттерге (мысалы, жаяу жүргіншілер мен тіркелген абоненттерге) 1 Гбитс.
Мобильді WiMAX (ағылш. Worldwide Interoperability for Microwave Access - микротолқынды қатынау үшін Дүниежүзілік үйлесімділік) және LTE (ағыл. Long Term Evolution - ұзақ мерзімді даму) 1 Гбитс жылдамдықтарын айтарлықтай аз қолдайды, оларды IMT-Advanced сәйкес келетін технологиялар деп атауға болмайды, бірақ олар 4G технологиясы ретінде қызмет жеткізушілермен жиі айтылса да, 2010 жылғы 6 желтоқсанда ХЭО-Р неғұрлым озық технологияларды 4G деп таныды.
Негізгі, базалық, төртінші буын технологиясы OFDM ортогоналды жиілік тығыздауының технологиясы болып табылады (ағылш. Orthogonal Frequency-Division Multiplexing - арналарды бөлу ортогоналды жилікпен мультиплекстеу). Сонымен қатар, MIMO (ағылш. Multiple Input Multiple Output - көптеген кіріс көптеген шығыс). Бұл технология кезінде таратқыш және қабылдағыш антенналар көрші антенналар арасында әлсіз корреляцияға қол жеткізу үшін таратқыш және қабылдағыш антенналарды таратады. [1]
Ұялы байланыстың бесінші ұрпағы (5G)
Қазіргі уақытта желілерді әзірлеу және құру бағытында ғылыми-зерттеу жұмыстары жүргізілуде. Бесінші буын желілеріне мынадай талаптар қойылды (LTE-мен салыстырғанда)):
- Абонентке есептегендегі деректерді беру жылдамдығының 10-100 есе өсуі;
- Айына абоненттің орташа тұтынатын трафигінің 1000 есе өсуі;
- Желіге қосылатын құрылғылардың көп санына (100 есе) қызмет көрсету мүмкіндігі;
- Абоненттік құрылғылардың қуатын көп рет азайту;
- Желіде кідірісті 5 және одан да көп рет қысқарту;
- Бесінші буын желілерін пайдаланудың жалпы құнын төмендету.
5G желілерін әзірлеумен бүкіл әлем бойынша бірнеше ел айналысады. Қазіргі уақытта міндет - қандай технологиялар негізінде жаңа желілер ашылатынын анықтау. Жабдықты оңтайландыру және стандарттау, сондай-ақ алғашқы тәжірибелік іске қосу 2015-2018 жылдарға жоспарланған, ал 2018-2020 жылдары тәжірибелі пайдалану үшін алғашқы коммерциялық емес 5G желілерін өрістету болатын. Қазіргі таңда бесінші буын желілерін коммерциялық іске қосу жұмыстары жүзеге асырылуда.
3.1.2 WiMAX
WiMAX ағылш.Worldwide Interoperability for Microwave Access IEEE 802.16 стандарты - кәбілдік қосындылармен салыстырылатын жылдамдыққа кеңжолақты байланысты қамтамасыз ететін сымсыз байланыс стандарты.
WiMAX келесі тапсырмаларды шешу үшін қолайлы:
* Wi-Fi кіру нүктелерін бір-бірімен және басқа интернет сегменттерімен қосу.
* Сымсыз кеңжолақты қатынауды қамтамасыз ету бөлінген желілер мен DSL балама ретінде.
* Деректерді берудің жоғары жылдамдықты сервистерін (3 Мбс дейін) және телекоммуникациялық қызметтерді ұсыну.
* Кіру нүктелерін құру географиялық жағдайға байланысты емес.
WiMAX Wi-Fi желісіне қарағанда жоғары жылдамдықпен Интернетке қол жеткізуге мүмкіндік береді. Бұл технологияны дәстүрлі DSL-және бөлінген желілер, сондай-ақ жергілікті желілер жалғайтын "магистральды арналар" ретінде пайдалануға мүмкіндік береді. Нәтижесінде мұндай тәсіл тұтас қалалар ауқымында жоғары жылдамдықты желілерді құруға мүмкіндік береді. [2]
3.1.3 ZigBee
ZigBee-APS (ағылш. IEEE 802.15.4 стандартымен регламенттелген, MAC ортасына қатынауды басқару деңгейі мен PHY физикалық деңгейінің төменгі деңгейлердегі сервистерді пайдаланатын NWK желілік деңгейі. ZigBee және IEEE 802.15.4 сымсыз жеке есептеу желілерін (WPAN) сипаттайды. Спецификация салыстырмалы түрде аз жылдамдықпен және желілік құрылғылардың автономды қоректендіру көздерінен (батареялардан) ұзақ жұмыс істеу мүмкіндігі кезінде деректерді кепілді қауіпсіз беруді талап ететін қосымшаларға бағытталған.
ZigBee технологиясының негізгі ерекшелігі, ол аз энергия тұтынуда желінің қарапайым топологиясын ("нүкте-нүкте", "терек" және "жұлдыз") ғана емес, сонымен қатар хабарламаларды қайта тарату және маршруттаумен өзін-өзі ұйымдастыратын және өздігінен тоқтататын ұяшықты (mesh) топологиясын да қолдайды. Сонымен қатар, ZigBee спецификациясы қосымша талаптарына және желінің жағдайына байланысты маршрутизация алгоритмін таңдау мүмкіндігін, қосымшаларды стандарттау механизмін - қосымшалардың профильдерін, стандартты кластерлер кітапханасын, соңғы нүктелерді, байлауларды, қауіпсіздіктің икемді механизмін қамтиды, сондай-ақ өрістету, қызмет көрсету және жаңғыртудың қарапайымдылығын қамтамасыз етеді.
1.2 сурет - ZigBee желілерінің топологиясы
3.1.4 Wi-Fi
WiFi - IEEE 802.11 сымсыз желілерін ұйымдастыру стандарттарының тобына жататын сымсыз деректер алмасу технологиясының өнеркәсіптік атауы. Сонымен қатар, Wi-Fi терминалы 802.11 b синонимі болып табылады, себебі 802.11 b стандарты кең таралған IEEE 802.11 стандарттары тобында бірінші болды. Қазіргі кезде Wi-Fi термині 802.11 b, 802.11 a, 802.11 g және 802.11 n стандарттарының кез келгеніне тең дәрежеде қатысты.
Жұмыс істеу принципі
Әдетте Wi-Fi желісінің схемасы кемінде бір қатынау нүктесінен және кемінде бір клиенттен тұрады. Сондай-ақ, екі Клиентті нүкте режимінде қосуға болады, кіру нүктесі қолданылмаса, ал клиенттер "тікелей" желілік адаптерлер арқылы қосылады. Сонымен қатар, байланыс желісінің идентификаторын (SSID) әрбір 100 мс 0.1 Мбитс жылдамдығында арнайы сигналдық пакеттердің көмегімен жібереді. Сондықтан 0.1 Мбитс - Wi-Fi үшін деректерді берудің ең аз жылдамдығы. SSID желісін біле отырып, клиент осы қатынау нүктесіне қосылу мүмкіндігін анықтай алады. Wi-Fi стандарты клиентке қосылу үшін критерийлерді таңдауда толық еркіндік береді.
3.2 Қазіргі мобильді жүйелердегі трафик ерекшеліктері
Қазіргі уақытта жоғары технологиялардың қарқынды дамуы деректерді пакеттік беру желілерінің пайда болуына және жаппай таралуына алып келді, олар біртіндеп арналар коммутациясымен жүйелерді ығыстыра бастады. Соңғы жылдары байланыс арналары арқылы берілетін трафик сипаты күрт өзгерді. Бұрын жүктеменің көп бөлігін сөйлеу трафигі құрады, ал қалған бөлігін аналогтық теледидар алды. Қазіргі уақытта бұқаралық компьютерлендіруге және ақпараттық технологиялардың дамуына байланысты деректерді берудің сапалы жоғары жылдамдықты арналарына қажеттілік күрт өсуде.
Қазіргі заманғы жүйелердің кең дамуы ақпарат алмасу кезінде сигнал берудің жоғары сапасын талап етеді. Сәйкесінше, біздің уақыттың байланыс арналары хабар таратудың цифрлық түріне көшті, онда берілетін трафик өзінің мәні мен сипаттамасын толығымен өзгертеді. Оптикалық сигналдардың негізгі операциясын орындаумен байланысты неғұрлым қарапайым және тиімді шешім ұсынылуы мүмкін. Есептеу желілерінің трафигі айқын білінетін асинхронды және пульсациялық сипатқа ие. Компьютер осы қажеттіліктің туындауына байланысты кез келген уақытта желіге пакеттерді жібереді. Бұл ретте пакеттерді желіге жіберу қарқындылығы және олардың көлемі кең шектерде өзгеруі мүмкін - мысалы, трафикті пульсациялау коэффициенті (трафиктің ең жоғары жылдам қарқындылығы оның орташа қарқындылығына қатынасы) қосылыстарды орнатпай 200-ге дейін, ал қосылыстарды орната отырып хаттамаларға - 20-ға дейін жетуі мүмкін. Компьютерлік трафиктің деректер шығындарына сезімталдығы жоғары, өйткені жоғалған деректерсіз жұмыс істеуге болмайды және оларды қайта жіберу есебінен қалпына келтіру қажет.
Мысалы, дауыс немесе сурет беретін мультимедиалық трафик пульсацияның төмен коэффициентімен, деректерді беру кідірістеріне жоғары сезімталдығымен (үздіксіз ойнатылатын сигнал ретінде көрсетілетін) және деректер шығындарына төмен сезімталдығымен (физикалық процестердің инерциондылығынан дауыстың немесе сурет кадрларының жекелеген өлшемдерінің жоғалуына байланысты алдыңғы және келесі мәндердің негізінде тегістеумен өтеуге болады) сипатталады.
1.2.1 Өздігінен жүретін трафик ұғымы
Соңғы он жарым жыл ішінде желілік трафиктің әртүрлі типтерін зерттеу желілік трафик өз табиғаты бойынша өздігінен немесе фракталды болып табылатынын дәлелдейді. "Өзін-өзі тану" әр түрлі масштабта қарау кезінде өзінің қасиеті мен сыртқы белгілерін сақтау процесінің қасиеті болып табылады. Бұл пайдаланылатын әдістері модельдеу және есептеу желілік жүйелерін пайдалануға негізделген пуассон ағындарын бермейді толық және нақты суреттер болып жатқан оқиғалардың желісі.
Бұдан басқа, өздігінен жүретін трафик бірнеше рет масштабтау кезінде сақталатын ерекше құрылымға ие. Іске асыруда, әдетте, трафиктің салыстырмалы аз орташа деңгейі кезінде импульстарының кейбір саны бар. Бұл құбылыс желі тораптары арқылы өзіндік трафигін өту кезінде сипаттарды нашарлатады (жоғалтулар, кідірістер, джиттер пакеттері). Сонымен қатар, бұл жағдайда, желі бойынша қозғалу жылдамдығы жоғары болған кезде пакеттер түйінге жеке емес, тұтас қораппен келіп түседі, бұл классикалық әдістемелер бойынша есептелген буфердің шектеулігіне байланысты олардың шығындарына әкелуі мүмкін. Желі трафигінің бұл ерекшеліктері жарияланымдардың лавин тәрізді өсуін және талдау, модельдеу және өздігінен жүретін трафикті болжау (сілтеме) әдістері бойынша зерттеулерді тудырды.
1.2.2 Трафикті моделдеу туралы жалпы мәліметтер
Трафик модельдері жаңа және қолданыстағы желілерді жоспарлау және басқару процесінде әртүрлі функцияларды орындайды. Осы маңызды функциялардың кейбірін атайық.
1) Олар желінің негізгі сипаттамаларын анықтаудың тиімді рәсімдерін және трафикті басқару функцияларын қолдайды.
2) Олар QoS параметрлерін бағалау үшін пайдаланылатын трафик мінез-құлқын алдын ала бағалау және моделдеу кезінде пайдалы.
3) Олар желілік ортада ресурстарды пайдалануды бағалауға көмектеседі.
Пуассон және Марков модельдері
Өзінің теориялық қарапайымдылығының арқасында пакеттер коммутациясы бар желілерде пуассондық процестер және Марков модуляциясы бар пуассондық процестер кеңінен қолданылады - (МРРР-Markov Modulated Poisson Process). Қазіргі ақпараттық трафиктің өзіндік сипаты біраз уақыт бұрын байқалса да, көптеген тәжірибелер осы феноменді төменде келтірілген бірнеше себептер бойынша елемеді:
1) пакеттік деректерді беру үшін қазіргі желілерде өлшенетін трафиктің өзіне тән емес сипаты байқалады;
2) оның желіге әсерін зерделеудің жеткіліксіздігі, хаттаманы жобалау және сипаттамаларды талдау.
Өйткені қазіргі заманғы желілерінің сипаттамаларын бағалау үшін дәстүрлі трафик моделі келмеді, онда арналар коммутациясы бар жүйелер трафигінің модельдері деректерді берудің нақты желілерінде өлшеу негізінде дамыды. Алайда, сымсыз желілерді модельдеу үшін олардың қолайлылығы әлі де даулы болып отыр.
Дәстүрлі телефон желілерінің ұзақ даму тарихының арқасында сөйлеуді беруге бағытталған жүйелердің желілік трафигі үшін көптеген трафик модельдері бар. Желі трафигінің сипаттамалары және желілік ресурстарды оңтайландыру бойынша жүргізілген ауқымды зерттеулер анықталды.
Пуассон моделі
Бұл трафиктің ең бірінші және ең әсем моделі. Сонымен қатар, ақпараттық ағындарды тарату үшін көптеген тәуелсіз трафик ағындары физикалық түрде құрастырылатын ақпараттық ағындарды тарату үшін Пуассон моделі қолайлы. Математикалық Пуассон процесі формуламен ұсынылған:
P(n)=(λt)nn!e-λt (1.1)
мұнда - сеанс үшін кіріс ағынының қарқындылығы; n-жеке трафик ағынының саны. Екі тізбекті кіріс арасындағы уақыт аралығы (пайдаланушы жүйеге) экспоненциалды формула бойынша бөлінген:
P(An=t)=1-e-λt (1.2)
Пуассон моделі кейбір талғампаз аналитикалық қасиеттері бар:
1) тәуелсіз пуассондық процестердің суперпозициясы жаңа пуассондық процесс болып табылады
2) бұл салдары жоқ процесс (жадсыз)
Бірақ бұл модель трафиктің автокорреляциясын анықтай алмайды, өйткені ол барлық нөлдік емес кідірістер үшін іс жүзінде бірдей. Болашақ желілерде пакеттік деректер трафигі басым болады деп күтілуде. Сондықтан жұмыс сипаттамаларын болжау үшін трафиктің автокреляциялық сипатын анықтау өте маңызды болып табылады. Жоғары жылдамдықты деректер беру желілерінде Пуассон процесін қолдануға болмайды, сондықтан ол біз үшін өз тартымдылығын жоғалтады.
Марковтың Моделі
Пуассон моделіне қарағанда, Марков моделі кездейсоқ бірізділікке An белгілі бір тәуелділіктерді енгізеді, сондықтан ол трафиктің ПӘК-ін ұстай алады. Процесс An Марковтың өту матрицасын есептеу арқылы анықталады P=Pij. Бірақ кез келген трафикті модельдеу Марковтың көп өлшемді моделін талап етеді және әрбір күй бос параметрлердің кейбір санын қосады. Іс жүзінде бұл параметрлерді бағалауды көп уақыт алады.
Трафикті моделдеудегі Пуассон мен Марков үлгілерінің шектеулілігі
Пуассон және ММРР сияқты дәстүрлі трафик моделдері ONOFF конфигурациялын пайдаланса, ON немесе OFF кезеңдері экспоненциалды неме геометриялық таралуға ие болады, яғни, соңғы дисперсиямен тарату.
Трафик тек қысқа мерзімді корреляция (SRD - short - range-dependence) дегенді білдіреді. Жиынтық трафик өзін "ақ шу" деп атайды және трафиктің ең маңызды үш сипаттамасының ешқайсысын анықтай алмайды. Бұл сипаттамалар: жаппай қызмет көрсету тиімділігі, сөзсіз бөлу, автокреляция.
Жергілікті есептеуіш желі мен жаһандық есептеуіш желі трафигінің соңғы зерттеулері, сондай-ақ "бүкіләлемдік паутина" және ауыспалы жылдамдығы бар бейнетіркеу сияқты қосымшалар трафигінің дестелер коммутациясы бар желілерде ұзақ мерзімді корреляцияның басымдығын көрсетті. Бұл үлкен уақыт аралықтарында трафиктің жоғары корреляциясының болуын білдіреді. Жаппай қызмет көрсету процесінде трафик корреляциясының маңыздылығы атап көрсетілсе де, көптеген зерттеулер SRD-ге тоғыстырылды. [3]
Трафиктің жаңа модельдерінің пайда болу қажеттілігі
Бүгінгі күні пайда болған жоғары жылдамдықты деректер беру желілерінің трафигі жаңа сипаттамаларды көрсетеді. Дәстүрлі трафиктің модельдері оларды анықтай алмайды, оның нәтижесі жүйенің өнімділігін шамадан тыс оптимистік бағалау болып табылады. Күткендегідей жаман емес жұмыс нәтижелері жоғары жылдамдықты коммутаторларды пакеттер берілетін асинхронды режимде, іс жүзінде көрсетті, бұл модель дәстүрлі трафик жарамайды желілерінде пайдалану үшін арналған деректер. Сондықтан, желілік ресурстарды тиімді пайдалану және желі өнімділігін оңтайландыру үшін оның сипаттамаларын түсіну өте маңызды.
Теориялық тұрғыдан болашақта трафик Гаусс процесіне жақындауы керек. Жеке қосымшаның басым әсері жиынтық трафик үшін айтарлықтай аз болады. Бірақ қазіргі уақытта желілік трафик Гаусс моделіне жақын емес. Соңғы 20 жылда дәстүрлі телефон желілері үшін Эрланг формуласына ұқсас кеңжолақты деректерді (мысалы, мультимедиалық) жіберу үшін көп әрекет жасалды. Бірақ әлі де осы функцияны орындай алатын модель жоқ. Қазіргі уақытта трафиктің қарқындылығы трафик ағындарының бірінің сәйкес келмейтін мінез-құлқы жалпы желілік трафиктің сипаттамаларында көрінбеуі үшін жеткіліксіз. Жол қозғалысының жақсы түрлеріне деген қажеттілік бұрынғыдан да өзекті.
1.2.3 Қазіргі және болашақ модельдер
Трафиктің сұйық моделі
Бұл модельде трафик көлемі ретінде қарастырылады және шығынмен сипатталады. Ол жеке трафиктердің үлесі аз, мысалы, ISDN (B-ISDN) ATM кеңжолақты желісіндегі жеке ұялы телефондар. Бұл жерде үлкен трафиктің үлесі желінің өнімділігін, сондай-ақ ресурстарды модельдеу мен есептеуді үнемдеуді жақсы және оңай талдауға мүмкіндік береді. Сұйық модельдер ONOFF конфигурацияларымен пульсациялайтын трафикті модельдеу үшін қолайлы. Аналитикалық айла-шарғы жасаудың ыңғайлылығы үшін келесі болжамдар жасалды: ON күйіндегі трафик тұрақты қарқындылықта белгілі нәтижеге жетеді, трафик ӨШІРУ кезінде өшіріледі, ҚОСУ және ӨШІРУ кезеңдері экспоненциалды бөлінеді және өзара тәуелсіз болады.
Өздігінен жүретін үлгі
Мұнда өзін-өзі іске қосу үшін ең жиі қолданылатын үш модельдер бар.
Бөлшек ARIMA - FARIMA. LDD моделдеу үшін FARIMA моделі өздігінен жүретін процестер үшін ең пайдаланылатын модельдердің бірі.
Xn=c+I=1PaI*xn-I+j=1qβj-j*εn-j+εn (1.3)
∆dXn=c+I=1PaI*∆d*xn-I++j=1qβj-j*εn- j+εn (1.4)
Бұл модельдің басты артықшылықтарының бірі-оның LRD және SRD процестерін бір уақытта модельдеу қабілеті. FARIMA қосымша жылдам Имитациялық модельдеу қамтамасыз етеді. Бұл SRD және LRD трафигіне арналған жаппай қызмет көрсету процесін бір уақытта имитациялағанда, әсіресе пайдалы, біз SRD және LRD тәуелділік дәрежесіне әсер ететін параметрлерді орната аламыз, біз SRD немесе LRD аса немесе аз сезімтал параметрлерді орната аламыз.
Шу - AWGN бөлшек Гаусс. FARIMA моделімен қатар, FGN-өздігінен трафик үшін басқа жиі қолданылатын стохастикалық модель. Ол LRD басым пакеттік трафикті және мультимедиалық қосымшалардың трафигін модельдеу үшін қолайлы. Ол жиынтық трафик үшін жаппай қызмет көрсету сипаттамаларын жақсы бағалауды береді.
Түрлендіргіш-кеңейтуші үлгі-TES. Бұл модель өлшенетін трафиктің жеке бөлінуі мен автокорреляциясын анықтауға қабілетті. TES жақсы моделі бір уақытта үш талапты қанағаттандыруы тиіс:
1) өлшенетін трафиктің гистограммасы модельдің жеке бөлінуіне сәйкес келуі тиіс;
2) модельдің автокорреляциясы өлшенетін трафикке қолайлы аралыққа дейін сәйкес келуі тиіс;
3) модельделетін және өлшенетін деректердің іріктеп алу траекториялары арасында жақсы сәйкестік бар.
1.3 Херст көрсеткішін бағалау
Херста өлшемі трафик көрсеткіші болып табылады. H (Hurst parameter) параметрі корреляциялық функциямен тікелей байланысты және 0,5-тен 1-ге дейінгі шектерде өзгереді. Бірлікке жақын болған сайын, неғұрлым күшті корреляциялық функция трафикке әсер етеді. Тапсырманы жеңілдету үшін зерттеушілер клиенттерді деректердің ретсіз ағынын емес, Пуассонды тарату заңына бағынышты деректерді қалыптастыруға мәжбүр етті. Сонымен қатар, дестелерді жіберу арасындағы кідірістерді тығыздықтың қорытынды таратылуы Пуассон заңына сәйкес болатындай етіп өзгертеді. Өзін-өзі сынау және H (Херст) көрсеткішін бағалау күрделі міндет. Әдетте жағдайларда деректер жиынтығымен әрдайым әрекет етеді, сондықтан анықтау бойынша трафик трассасы өздігінен жарамды болып табылады немесе тексеру мүмкін емес. Алайда, нақты өлшенген трафикте өзін-өзі қолданудың әртүрлі қасиеттерін зерттеу қажет. Бұл ретте бірқатар проблемалар туындайды.
1. Егер жоғарыда аталған өзіндік қасиеттер расталса да, талданған деректердің өзіндік құрылымы бар деген тұжырым жасауға болмайды, өйткені осындай қасиеттерге әкелетін басқа да әсерлер бар (мысалы, стационарлығы). Талдау тек адастыруға әкелетін тестілер туралы ғана негізделгендіктен, берілген деректер жиынтығы үшін берілген ауқымды ауқымда өзін-өзі басқару құрылымы туралы айтуға ақылға қонымды.
2. Херст көрсеткішін бағалау көптеген факторларға байланысты (мысалы, бағалау әдістемесі, үлгінің өлшемі, уақыт ауқымы, корреляциялық құрылым және т. б.), бұл қойылған "H бағалауы" міндеті үшін ең орынды табуды қиындатады.
3. Херст көрсеткішін практикалық мақсаттарда пайдалану кезінде (мысалы, буферлердің мөлшерін анықтау) теориялық өзіндік процестер үшін айқын осы көрсеткішті түсіндіру.
Қазіргі таңда уақытша қатарда өзін-өзі бағалауды бірнеше әдістері белгілі, олардың ішінде ең танымал RS-статистиканы талдау және дисперсияның өзгеру графигін талдау болып табылады.
RS-талдау - периодикалық емес циклдер, жады және т.б. сияқты олардың кейбір маңызды сипаттамаларын анықтауға мүмкіндік беретін уақытша қатарларды (көбінесе қаржылық) талдаудың статистикалық әдістері мен әдістерінің жиынтығы.
Херст көрсеткіші немесе Херст коэффициенті уақытша қатарларды талдауда қолданылатын шара. Бұл шама уақытша қатарда мәндердің екі бірдей жұптарының арасындағы кідіріс болғанда азаяды. Бұл ұғым алғаш рет гидрологияда ұзақ уақыт бойы байқалатын болжанбаған жаңбыр мен құрғақшылық жағдайында Нил өзеніндегі бөгеттің мөлшерін анықтау үшін практикалық мақсаттарда қолданылды. "Херст экспоненті" немесе "Херст коэффициенті" атауы осы саладағы жетекші зерттеуші Эдвин Херсттың құрметіне берілген. Стандартты H белгісі оның құрметіне берілген.
Херст экспоненті, H, масштабталған диапазонның асимптотикалық мінез-құлқының терминдерінде уақытша қатардың уақыт кесіндісінің функциясы ретінде келесідей анықталады:
ER(n)S(n)=CnH,n--infinity (1.5)
Мұнда, R(n) - қатардың бірінші N мәндерінің мөлшерлері, S(n) - стандартты ауытқу
E[x] - математикалық күту
n - уақыт аралығының шамасы (уақытша қатардың кесіндісіндегі нүктелер саны)
С - константа
Көрсеткішті дәлірек анықтау үшін, уақыт қатары жеткілікті ұзын болуы керек.
Олар үшін персистентті болып саналатын кезектілік-олар бар үрдісті сақтап қалады, яғни бұрынғы өсу одан әрі өсуге әкеледі және керісінше. 0,5 айқын үрдістің мәні айқын емес, ал аз мәнде процесс антиперсистенттілікпен сипатталады - кез келген үрдіс қарама-қарсы ауысуға ұмтылады.
Табиғи процестердің Херст көрсеткішінің мәні 0,72-0,73 мәндеріне жақын топтастырылады. Қорытынды айқын: TCPIP хаттамаларының стекінен өтіп, трафик өздігінен әрекет ету белгілерін көрсетпей, соңғысы модуляцияланады және ең нағыз "желілік фракталға" айналады. [5]
1.4 Ауыр құйрықты тарату
Егер асимптотикалық күш - заң моделі келесі ережені ұстанса, тарату ауыр құйрықты болып табылады:
PXx≅x-α өйткені x--infinity,0α (1.6)
Параметр тарату "құйрығының" кему жылдамдығын сипаттайды. Қарағанда аз болады, соғұрлым баяу өлтіреді "құйрығы". Таралудың асимптотикалық моделі гиперболалық болып табылады және экспоненциалды таратылымға қарағанда баяу шегіне ұмтылады. Өйткені "құйрық" баяу өлтіріледі, онда біз "ауыр құйрықпен"бөлумен айналысамыз. Бұл бөлудің мәні, ықтималдық шараның көп бөлігі бөлу құйрығында болуы мүмкін. Ол экспоненциалды, геометриялық және пуассондық бөлулерден ерекшеленеді
1) егер α=2, онда бөлу шексіз дисперсияға ие,
2) егер α=1, онда бөлу шексіз орташа болады.
Баяу құйрығы бар ең жиі қолданылатын таралу мысалдары Парето мен Вейбуллды бөлу болып табылады.
1.4.1 Парето таралуы
Бұл бөлу баяу құйрығымен ең қарапайым бөлу болып табылады. Ол барлық диапазонда гиперболалық сипатқа ие. Парето Fp(x) таралуының математикалық интегралды функциясы келесідей көрінеді:
Fp(x)=1-kxα (1.7)
Мұнда k x ең аз мәні болып табылады; - тарату құйрығының кему жылдамдығы.
K шамасы жай ауқымды коэффициент болып табылады және таралу құйрығына әсер етпейді.
1.4.2 Вейбуллды бөлу
Вейбуллдың Fw(x) интегралдық үлестіру функциясы мынадай түрде көрсетіледі:
Fw(x)=1-e-xab (1.8)
Екі параметр де а және b таралу құйрығына әсер етеді. Алайда, Вейбуллдың таралуының баяу құйрығының сипаты b мәніне аса сезімтал.
Әдетте, баяу кететін құйрықпен үлестіру деректер ағынының жүйеге пайдаланушының жүйелі кірулері мен пакеттің ұзындығы арасындағы уақыт аралығы сияқты жылжу процестерін сипаттайды. Егер трафик баяу құйрықпен бөлінумен сипатталса, онда ол жоғары корреляциялық болып табылады, бұл кіріс ағынының қызмет көрсету қарқындылығынан жоғары қарқындылығын білдіреді.
2 МОДЕЛЬДЕУ ӘДІСТЕРІ
Желілік трафикті моделдеу әдістерін концептуалды түрде екі класқа бөлуге болады - аналитикалық және имитациялық. Аналитикалық модель -формальды түрде модельделетін объектіні немесе процесті сипаттайтын математикалық өрнектер жиынтығы. Мұндай модельдер теориялық зерттеулер жүргізуге ыңғайлы, алайда көптеген көздер үшін барабар аналитикалық модель құру өте қиын.
Имитациялық модель - бұл нақты (әрекеттегі объектіден эксперименталды түрде алынған) бірізділікке жақын кейбір тізбекті генерациялайтын Алгоритмдер жиынтығы. Мұндай кезектілік ретінде, мысалы, желілік трафик болуы мүмкін. Имитациялық модельдерді пайдалану көбінесе қолайлы және ыңғайлы. Сонымен қатар, әдетте, Имитациялық модельдер тар ерекшелікке ие, және мұндай модельдерді қолдану модельді қысымның жаңа жағдайларына бейімдеу үшін зиянды жұмысты талап етеді.
2.1 Имитациялық модельдеу
Күрделі процестер мен жүйелерді сипаттаудың маңызды және пайдалы құралдарының бірі имитациялық модельдеу болып табылады. Имитациялау Веебстердің сөздігіне еліктеу [6], бұл нақты объект бойынша сарапшыларға жүгінбестен, елестету, құбылыстың мәнін түсіну дегенді білдіреді. Шын мәнінде, әрбір модель немесе физикалық нысан имитация пішіні болып келеді. Имитациялық үлгілеу - бұл жүйенің мінез-құлқын түсіну немесе осы жүйенің жұмыс істеуін қамтамасыз ететін әр түрлі құрылымдарды (кейбір критерий немесе өлшемдер жиынтығымен салынатын шектеулер шеңберінде) бағалау үшін нақты жүйенің моделін құру және осы модельге эксперимент қою процесі. Осылайша, имитациялық модельдеу процесін біз модельді құру және кейбір проблеманы зерттеу үшін модельді аналитикалық қолдану сияқты түсінеміз. Нақты жүйенің үлгісі ретінде біз объектілер тобын немесе идеяларды олардың нақты іске асырылуынан ерекшеленетін кейбір нысанда таныстыруды түсінеміз. Демек, қағазда ғана бар немесе жоспарлау сатысында тұрған жүйелердің жұмысын қолданыстағы жүйелердің жұмысы сияқты модельдеуге болады.
Сондықтан имитациялық модельді тегістеу-эксперименттік және қолданбалы әдістеме:
* жүйенің мінез-құлқын сипаттау;
*бақыланатын мінез-құлықты түсіндіре алатын теориялар мен гипотезаларды құру;
* бұл теорияларды жүйенің болашақ мінез-құлқын болжау үшін, яғни жүйедегі өзгерістерге немесе оның жұмыс істеу тәсілдерінің өзгеруіне байланысты болатын әсерлерге қолдану. Ғылыми пәндерге сәйкес жіктелуі мүмкін көптеген техникалық әдістерден айырмашылығы, олар өз тамырларымен кететін (мысалы, физикамен немесе химиямен), Имитациялық модельдеу ғылымның кез келген саласында қолданылады.
2.2 Үлгі функциялары
Кейбір объектіні, жүйені немесе ұғымды модельдің көмегімен ұсынудың барлық мәні соншалықты жалпы сипатқа ие, бұл модель функцияларының толық жіктелуін беру қиын. Модельдер ретінде қолданудың бес жағдайы бар:
1) шындықты ұғыну құралдары;
2) қарым-қатынас құралдары;
3) оқыту және жаттығу құралдары;
4) болжау құралы;
5) эксперименттерді қою құралдары.
Модель негізгі екі мақсаттардың біріне қол жеткізу үшін қызмет етуі мүмкін: немесе егер модель түсіндіру үшін қызмет ететін болса, сипаттау, не модель объектінің мінез-құлқын айқындайтын сипаттамаларын түсіндіруге және жаңғыртуға мүмкіндік беретін кезде нұсқама. Нұсқамалық үлгі әдетте сипаттамалық болып табылады, бірақ керісінше емес. Бұл дегеніміз, нұсқаушы модель әрқашан дерлік моделденетін объектіге қатысты сипаттама болып табылады, бірақ сипаттама моделі жоспарлау және жобалау мақсаттары үшін әрқашан пайдалы емес.
2.3 Модельдерді жіктеу
Жалпы модельдер мен имитациялық модельдерді, атап айтқанда, әртүрлі тәсілдермен жіктеуге болады. Өкінішке орай, олардың ешқайсысы толық қанағаттанарлық емес, бірақ әркім белгілі бір мақсатқа қызмет етеді. Жіктеме жүйесінің негізіне алынуы мүмкін модельдердің кейбір типтік топтарын көрсетеміз:
* статикалық (мысалы, объектінің көлденең қимасы) және динамикалық (уақытша қатарлар);
* детерминистік және стохастикалық;
* дискретті және үздіксіз;
* табиғи, аналогтық және символдық.
Күрделі жүйені моделдеу кезінде зерттеуші әдетте жоғарыда аталған сорттардың ішінен бірнеше модельдер жиынтығын қолдануға мәжбүр. Кез келген жүйе немесе кіші жүйе күрделілігі мен бөлшектенуі бойынша бір - бірінен айтарлықтай ерекшеленетін түрлі тәсілдермен ұсынылуы мүмкін. Көптеген жағдайларда жүйелік зерттеулер нәтижесінде бір жүйенің бірнеше түрлі модельдері пайда болады. Бірақ, әдетте, зерттеуші құрылғыны тереңірек талдап, мәселені жақсы түсінуіне қарай, қарапайым модельдер неғұрлым күрделі болып ауыстырылады.
2.4 Имитациялық модельдеудің артықшылықтары мен кемшіліктері
Барлық имитациялық модельдер "қара жәшік" түріндегі нысандарды білдіреді. Сондықтан қажетті ақпаратты немесе нәтижелерді алу үшін оларды "шешу" емес, имитациялық модельдерді "айдап өтуді" жүзеге асыру қажет. Имитациялық модельдер өзінің жеке шешімін талдау үлгілерінде орын алатындай түрде қалыптастыра алмайды, тек экспериментатор айқындайтын жағдайларда жүйенің мінез-құлқын талдау құралы ретінде қызмет ете алады. Сонымен қатар, имитациялық моделдеу мәселелерді шешудің маңызды әдістерінің жүйелік талдауының қолда бар бірнеше ғана бірі болып табылады. Құрал немесе әдісті кері емес, есепті шешуге бейімдеу қажет болғандықтан, табиғи сұрақ туындайды: имитациялық модельдеу қандай жағдайларда пайдалы?
Біз имитациялық үлгілеуді нақты жүйенің моделімен эксперименттік ретінде анықтадық. Эксперимент арқылы тапсырмаларды шешу қажеттілігі жүйе туралы белгілі дереккөздерде табуға болмайтын арнайы ақпаратты алу қажеттілігі туындаған кезде айқын болады. Егер модель мен нақты шарттар арасында сәйкестікті қамтамасыз ету қажет болса, нақты жүйеде тікелей эксперименттеу көп қиындықтарды жояды, алайда мұндай эксперименттің кемшіліктері кейде өте маңызды, өйткені:
1. Ол ұжымның белгіленген жұмыс тәртібін бұзуы мүмкін.
2. Эксперименттің әрбір қайталануы кезінде немесе эксперименттер сериясын өткізудің бүкіл уақыты ішінде бір жұмыс жағдайын қолдау қиын болуы мүмкін.
3. Іріктеудің бір шамасын алу үшін (және, демек, эксперименталды нәтижелердің статистикалық маңыздылығы) уақыт пен құралдардың шамадан тыс шығындары талап етілуі мүмкін.
4. Нақты жүйелермен эксперимент кезінде көптеген балама нұсқаларды зерттеу мүмкін емес болуы мүмкін.
Осы себептер бойынша зерттеуші мынадай шарттардың кез келгені болған кезде имитациялық модельдеуді қолданудың орындылығын қарауы тиіс:
1. Бұл есептің аяқталған математикалық қойылымы жоқ немесе тұжырымдалған математикалық модельді шешудің аналитикалық әдістері әлі әзірленбеген. Бұл категорияға кезектерді қарауға байланысты жаппай қызмет көрсетудің көптеген үлгілері жатады. [7]
2. Аналитикалық әдістер бар, бірақ математикалық процедуралар күрделі және көп еңбекті қажет етеді, бұл имитациялық моделдеу тапсырманы шешудің анағұрлым қарапайым тәсілін береді.
3. Аналитикалық шешімдер бар, бірақ қолда бар персоналдың жеткіліксіз математикалық дайындығының салдарынан оларды іске асыру мүмкін емес. Бұл жағдайда имитациялық модельді жобалауға, сынауға және жұмысқа арналған шығындарды мамандар тарапынан шақырумен байланысты шығындармен салыстыру керек.
4. Белгілі бір параметрлерді бағалаудан басқа, Имитациялық модельде белгілі бір кезең ішінде процестің барысын бақылауды жүзеге асырған жөн.
5. Имитациялық үлгілеу нақты жағдайларда эксперименттер қою және құбылыстарды бақылау қиындықтарының салдарынан жалғыз мүмкіндік болуы мүмкін; планета аралық ұшу жағдайында ғарыш кемелерінің мінез-құлқын зерделеу тиісті мысал бола алады.
6. Жүйелердің немесе процестердің ұзақ мерзімді әрекеті үшін уақытша шкаланы қысу қажет болуы мүмкін. Имитациялық модельдеу зерттелетін процестің уақытын толық бақылауға мүмкіндік береді, өйткені құбылыстың қалауы бойынша баяулауы немесе жеделдетілуі мүмкін.
Имитациялық үлгілеуге сүйене отырып, нәтижелерді де ең тиімді тәсілмен алуға бола ма? Жауап жиі теріс болады және келесі себептер бойынша:
1. Жақсы имитациялық модельді әзірлеу жиі қымбат болады және көп уақытты талап етеді, сондай-ақ осы ұжымда бола алатын және қалмайтын жоғары білікті мамандардың болуын талап етеді. Жақсы модель жасау үшін 3 жылдан 11 жылға дейін қажет болуы мүмкін.
2. Имитациялық модель заттардың нақты жағдайын көрсетеді, бірақ шын мәнінде бұл олай емес. Егер мұны ескермесе, кейбір өзіндік имитациялар қате шешімге әкелуі мүмкін.
3. Имитациялық үлгі негізінде дәл емес, және біз осы дәлсіздік дәрежесін өлшей алмайды. Бұл қиындық модельдің белгілі бір параметрлердің өзгеруіне сезімталдығын талдау арқылы ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Пәндер
- Іс жүргізу
- Автоматтандыру, Техника
- Алғашқы әскери дайындық
- Астрономия
- Ауыл шаруашылығы
- Банк ісі
- Бизнесті бағалау
- Биология
- Бухгалтерлік іс
- Валеология
- Ветеринария
- География
- Геология, Геофизика, Геодезия
- Дін
- Ет, сүт, шарап өнімдері
- Жалпы тарих
- Жер кадастрі, Жылжымайтын мүлік
- Журналистика
- Информатика
- Кеден ісі
- Маркетинг
- Математика, Геометрия
- Медицина
- Мемлекеттік басқару
- Менеджмент
- Мұнай, Газ
- Мұрағат ісі
- Мәдениеттану
- ОБЖ (Основы безопасности жизнедеятельности)
- Педагогика
- Полиграфия
- Психология
- Салық
- Саясаттану
- Сақтандыру
- Сертификаттау, стандарттау
- Социология, Демография
- Спорт
- Статистика
- Тілтану, Филология
- Тарихи тұлғалар
- Тау-кен ісі
- Транспорт
- Туризм
- Физика
- Философия
- Халықаралық қатынастар
- Химия
- Экология, Қоршаған ортаны қорғау
- Экономика
- Экономикалық география
- Электротехника
- Қазақстан тарихы
- Қаржы
- Құрылыс
- Құқық, Криминалистика
- Әдебиет
- Өнер, музыка
- Өнеркәсіп, Өндіріс
Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.
Ақпарат
Қосымша
Email: info@stud.kz