软交换话务量模型适用性分析

更新时间:2019-11-20
        前面已经根据软交换话务量的宏观特征,提出了多种构建软交换话务量模型的方法,但是,这些构建模型的能力和适用性各不相同,在实际应用中,应该如何做出合适的选择呢?下面,就探讨一些选择的基本原则。
一、 流量模型一般意义上的选择标准
对一个流量模型的评价应该从以下儿个方面考虑(或者说建立模型的目标应该如下)。
(1)与实际信源一致
流量模型应该准确描述业务流的各项特性,主要的流量特性有:
信源类型 简单信源(单独产生信元,如一个终端)、一般信源(多个简单信源叠加);
信元的到达过程 到达率或间隔时间;
信元类型 定长信元、不定长信元;
信源特性 突发性、边缘分布、自相关性、一二级统计特性、自协方差函数;
排队性能 队长、服务效率、等待时间、抖动、信息丢失等。
(2)模型参数估计方便可行
这一标准包含两个方面:一是在一定的置信水平下,根据有限的测量数据给出模型参数估计;二是能够在不中断网络运行的情况下进行测鼠与估计。
(3)适用于聚合流量
模型能够拟合可能出现在网络中的各种简单流量的特性及其聚合后的流鼠特性。
(4)应用广泛
流量模型能够涵盖:多种业务;多种信源;多个QoS参数。
这样的模型的优点是计算的一致性,缺点是增大了复杂性。但为了实际可行,一般的模型常常只满足上述3个条件之一。
(5)适用于不同的使用方法
模型最好既适用于理论分析又适用千模拟仿真。理论分析可在网络设计阶段预测网络的行为。模拟仿真可用于调整和验证模剧和基千模型的判断。
(6)容易实现
这一标准主要包括:算法复杂度低,模型参数可由实测数据很容易地计算出来,模型参数少,模型参数直观容易理解。
(7)适用于自相似流量
这是标准(3)的一部分,之所以单列出来是因为自相似是分组通信网流星的一个主要的特征。因此要求模型能够精确匹配原始数据的边缘分布,并且自相关函数近似千原始数据。
(8)适用于混合流鼠
流量模型应该主要拟合自相似流量,同时也要能拟合非自相似流量,还要能够拟合二者的混合流量。
(9)模型使用的稳定可靠
这些选择标准并非对于所有的情况都是顺应一致的。对千某些情况,这些标准甚至是相互矛盾的,但不能因此而怀疑这些标准是毫无意义的。实际上几乎不可能找到一个模型在它的整个应用范围内符合上述所有标准。因此,在选择模型时,应该根据不同的悄况而对上述标准进行取舍。
二、软交换话务最橾型的适用性选择
本章分别在假设软交换网络中主要业务的话务扯统计特性满足短相关特性和长相关特性的基础上,为软交换网络构建了儿种可能的话务量模型。在实际应用时,具体应选择哪种模型,可以给出以下原则。
首先,需要明确软交换网络的话务屉是长相关的还是短相关。这可以通过两种方法来判断:
相关性分析,计算话务鼠数据的自相关或自协方差函数,如果自相关函数呈负指数衰减,则可认为话务量是短相关,反之,是长相关的;
Hurst参数分析,通过某种算法,计算数据的Hurst参数H,如果HE(0,0.5],则可认为话务量是短相关,反之,是长相关的。
其次,每种模型的能力和适用情况不太一样,要根据实际应用的需要加以选择。
基于随机过程理论的随机模型比较适合作为排队系统的输入,适用于软交换系统的性能分析和优化,以及容戳规划中的呼损率计算等;
基于时间序列理论的随机模型适合仿真及预测将来的话务量情况,适用千软交换系统的过载控制、区分服务、容鼠规划中的动态优化等具有决策控制特征的应用。
        最后,模型精度和复杂度的折衷考虑。一般而言,复杂模型精度高,但计算复杂度较大;简单模型精度低,但计算相对简单。
        总而言之,长相关和短相关两类模型各有优缺点,由于缺乏软交换网络实际运营的话务量历史数据,不能对模型的有效性和精确性进行验证,所以目前还不能判定哪类模型能够更准确地反映软交换的实际话务植,这些还有待千实际数据的验证。另外,需要注意的是,本章主要针对软交换网络发展初期,以提供实时会话类业务为主时的流量建模,当下一代网络业务类型更加多样化(比如包括消息类、交易类、电子商务类等业务类型)时,其话务量分析和流鼠建模将更加复杂。
 

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