METHOD FOR DETERMINING STATISTICAL CHARACTERISTICS TRAFFIC OF A DISTRIBUTED TELECOMMUNICATION NETWORK
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.4.190Keywords:
traffic, fractal, distributed telecommunication network, long-term statistical dependence, Fano factorAbstract
The proposed approach to determining the statistical characteristics of a multiservice distributed telecommunication network (DTT). The use of self-similarity properties allowed us to obtain a statistical model of the network process if we set a finite-dimensional distribution of its samples. The results of theoretical studies on determining the statistical characteristics of DTT traffic and the limits of changes in the properties of the traffic process are presented. The corresponding mathematical model is constructed, which is the basis for obtaining statistical characteristics. All considered statistical characteristics are uniquely determined using only three parameters: fractal exponent; point process intensity; fractal settling time. Identification of these parameters is sufficient for building models of statistically self-similar processes in RTCM.Downloads
References
Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V. (2019), “Improving Big Data Centers Energy Efficiency: Traffic Based Model and Method”, Green IT Engineering: Social, Business and Industrial Applications. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Springer, Cham, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
Ross K.W. Multiservice Loss Models for Broadband Telecommunication Networks. – Springer-London, 1995. – 426 р.
Кучук Г.А. Управління трафіком мультисервісної розподіленої телекомунікаційної мережі / Г.А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку. – К.: ЦНДІ НіУ, 2007. – Вип. 2. – С. 18-27.
Кучук, Г.А. Розрахунок навантаження мультисервісної мережі [Текст] / Г.А. Кучук, Я.Ю. Стасєва, О.О. Болюбаш // Системи озброєння і військова техніка. – 2006. – No 4 (8). – С. 130 – 134.
Poroshenko A., Kovalenko A. Optimization of a basic network in audio analytics systems, Advanced Information Systems, vol. 7, no. 1, pp. 23–28, 2023, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.1.04
Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
Кучук Г. А., Можаєв О. О., Воробйов О. В. Метод прогнозування фрактального трафіка. Радіоелектронні та комп'ютерні системи. 2006. № 6 (18). С. 181–188.
Кучук, Г.А. Моделювання трафіка мультисервісної розподіленої телекомунікаційної мережі [Текст] / Г.А. Кучук, І.Г. Кіріллов, А.А. Пашнєв // Системи обробки інформації. – Х.: ХУ ПС, 2006. – Вип. 9 (58). – С. 50 – 59.
Aqeel Abdulhussein M. A.-M., Smirnova T., Buravchenko K., Smirnov O., The method of assessing and improving the user experience of subscribers in software-configured networks based on the use of machine learning, Advanced Information Systems, vol. 7, no. 2, pp. 49–56, 2023, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.07
Зиков І. С., Кучук Н. Г., Шматков С. І. Синтез архітектури комп'ютерної системи управління транзакціями e-learning. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 3. С. 60–66. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10
Кучук Г.А. Метод дослідження фрактального мережного трафіка // Системи обробки інформації. – Х.: ХУ ПС, 2005. – Вип. 5 (45). – С. 74-84.
