Библиографическое описание:ОЦЕНКА СРЕДНЕГО ВРЕМЕНИ ЗАДЕРЖКИ В ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ТЕНЗОРНОГО АНАЛИЗА : научное издание / Д. Ю. Пономарев. - Текст : непосредственный // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2018. - Т. 6, № 4. - С. 155-167. - ISSN 2310-6018, DOI 10.26102/2310-6018/2018.23.4.013. Перевод заглавия: TENSOR ANALYSIS METHODS FOR ESTIMATION OF AVERAGE DELAY OF INFOCOMMUNICATION NETWORKS
Аннотация:Инфокоммуникационные сети представляют собой телекоммуникационные сети, предназначенные для целей передачи информационных потоков различного рода. Для оценки качества обслуживания данных потоков в инфокоммуникациях используются различные характеристики, к которым также относится и среднее время задержки, максимальное значение которого определяется международными стандартами. В работе представлены результаты применения методов тензорного анализа к задаче оценки среднего времени задержки в инфокоммуникационных сетях с целью определения уровня качества предоставления услуг в данных сетях. Основные положения применения тензорного анализа к задаче моделирования инфокоммуникационных сетей позволяют использовать узловой и контурный методы для реализации тензорного подхода к оценке вероятностно-временных характеристик исследуемых сетей. Разработанная с использованием тензорной методологии узловая модель инфокоммуникационной сети в качестве исходных данных рассматривает интенсивности трафика и интенсивности обслуживания, что совпадает с основными параметрами, задаваемыми при анализе инфокоммуникационных сетей. Контурная модель инфокоммуникационной сети, несмотря на сложности в выборе исходных данных, демонстрирует хорошие возможности по оценке среднего времени задержки «в целом» для маршрута передачи информации по сети. По представленным в работе результатам моделирования инфокоммуникационных сетей можно сделать вывод о том, что необходимо узловой и контурный метод тензорного анализа использовать совместно. Узловой метод обеспечивает возможность расчета загрузки каждой системы сети с учетом топологии и влияния нескольких источников, а контурный метод на основе результатов, полученных узловым, позволяет определить среднее время задержки для маршрута передачи информации по сети.
Infocommunication networks are telecommunication networks that intended for a transmission of different types streams. In infocommunication various characteristics are used for a quality of service estimation. One of them is an average delay for which a maximum value is defined by international standards. In this work we present results of the tensor analysis application to the estimating the average delay of infocommunication networks for determine the level of quality of service. Base definitions of the tensor analysis of the infocommunication networks modelling are suggest nodal and mesh methods for the implementation of the tensor approach to the estimation of probabilistic-temporal characteristics of the investigated networks. The nodal tensor model of infocommunication network uses intensity of traffic and intensity of service as an initial data that correspond to main initial parameters specified in the analysis of telecommunication networks. The mesh tensor model demonstrates good opportunities to estimate the average delay time for the routes of information transmission over the network, but the mesh method has some difficulties in the initial data selection. According to the obtained results it is possible to conclude that a nodal and mesh method of tensor analysis should be used together. The node method provides the ability to calculate the load of each network system based on the topology and influence of multiple sources, and the mesh method uses the results from the node model for the average delay determination for transmission routes in the infocommunication network.
Ключевые слова:тензорный анализ сетей, инфокоммуникационная сеть, качество обслуживания, вероятностно-временные характеристики, среднее время задержки, tensor analysis of networks, infocommunication network, quality of service, probability and time characteristics, average delay
