voip通信网业务流量研究概述

        当各种业务施加于通信网络时，网络的性能就通过网络流址反映出来。由于网络所承载的网络流量可以充分反映网络的各种复杂的动态特性，因而网络流星模型也成为设计和分析网络体系架构、提高和改善网络性能的切入点。软交换网络基于分组交换技术，并可以提供多种类型的业务，这一特点导致软交换网络与传统电信网络具有不同的网络流量特点，其网络流量模型的研究成为一个全新的课题，有着十分重要的意义。

        为了使网络性能最佳，必须对网络流扯进行研究，从中抽取能刻画网络流屉特征的参数，并通过对网络流晕的建模、仿真和分析，寻找网络流掀控制的最佳方法，进而对网络流量实施有效的控制，以使网络达到最佳状态。

一、通信网流量研究的主要内容

网络流量的研究内容主要有网络流量的测量、网络流量的刻画和网络流量的控制。网络流量的测最是有针对性地测量网络中流量的各种参数（如到达时间间隔、丢失率、延迟等），从中分析和研究网络的运行特征，为流量的控制提供数据上的支持。网络流量的刻画是对网络流扯进行分析和建模，主要包括分析网络流量的特性、对网络流量进行建模、对网络流量进行预测。网络流量的控制包括对网络资源的分配和流最的控制。网络资源的分配是根据网络和流量的状态对资源进行分配调整，使网络件能达到最佳状态。流量控制是根据网络和流量的状态对业务的接入、传输的速率或分组的丢弃进行控制以使网络性能最佳。网络流鼠研究是下列T一作的基础：

叩通信网络的规划设计；

（1）、流扯控制策略制定；

（2）、网络性能分析；

（3）、网络应用的设计开发；

（4）、计费策略制定。

二、通信网流量建模的一般方法

        通信网流鼠模型是通信网流最特性研究的基础。根据流量模型进行通信网业务流量分析，可以对通信网络的规划与设计以及通信网的流量控制提供理论上的依据。业务量的仿真也是通信网流量模型的主要功能，其目的是验证模型所产生的流量与实际的流量是否一致；验证网络的规划与设计；验证流量控制策略等。因此，通信网流量模型是通信网络设计的基础，也是通信网业务流量控制策略制定和评价的依据。

1、流量模型研究的方式

通信网流量模荆研究与应用的一般思路是：
（1）、研究流量特性；

（2）、建立流量模型；

（3）、验证流量模型；

（4）、应用流量模刮。

        流量特性的研究一般可分为：首先确定流量特性中关键的几个方面，并确定对这几个方面的描述方法；然后用这些描述方法对流量进行描述，从而确定所要研究的流最及其特性。确定流量特性的方法一般有两种：一是从实测的流量数据出发，使用统计的方法计算流量的统计特性，从而刻画出流量来；另一种方法是从实际流量的性质出发，由流量到达的特性推导出流量的其他特性来。

        流量模型的建立也可以从两个方面进行：一是由流量特性推导（计算）出流量模型来；二是由相近的模型通过改变参数，使其拟合出与实际流量特性相同的流量来。流量模型的验证有两种方法：一是理论证明模型拟合流量的特性与实际流量特性相同；二是通过仿真验证流鼠模型拟合的流量特性与实际流量特性相同。

2、流量模型的组成

        流量模型可分为两部分：到达过程模型与服务过程模型，如图所示。

        到达过程模型（也称为业务模型、信源模型）描述了在用户与网络接口处的信源特性，主要有到达率（到达间隔）、到达负荷、长相关特性等参数。通过对到达过程的研究，可以了解信源的流扯特性。服务过程模型（也称为排队模型、网络模型）描述了信源与系统相互作用的规律，主要有阻塞率（呼损）、信元丢失率、时延（队长或等待时间）、抖动等参数。通过对服务过程的研究，可以知道一个控制策略施加于信源流量时所产生的效果。

        在流量模型的两个部分中，到达过程模型研究的是流量本身所固有的性质。而服务过程模型一般是在到达过程模型的基础上提出的控制策略。因而在流量模型的研究中，到达过程模型往往处于比较重要的位置。

3、流量模型的决定因素

在通信网流量建模过程中，下列因素是决定模型的主要因素。

(1)业务流掀观测点

不同的流量观测点因为用户数量和网络状况的不同，所以有不同的流量值和不同的流量特性。因而针对不同的观测点的模型是不同的。

(2)业务特性

不同特性的业务（比如会话类、信息类、娱乐类）具有不同的到达分布以及不同的业务持续时长分布，因而也决定了模型的性质。

(3)衡鼠业务流的时间级别

衡量业务流量的时间级别（如秒级、分级、小时级、天级、周级或者连接级、对话级、信元级）决定了业务流量的颗粒度，比如在传统电信网的泊松模型中，小的时间尺度下具有突发流量，在大的时间尺度下流量趋于平缓。大的时间尺度下的模型主要用于流量分配，小时间尺度下的模型主要用于流最的实时控制。

4、 流量模型的分类

(1)按模型使用方式分类

        流掀模型按模型使用方式可分为理论分析模型和模拟仿真模型。理论分析模型的主要目的是从理论上分析流扯的特性，从而为网络的设计与控制提供理论上的支持。模拟仿真模型的主要目的是用于模拟仿真，从而验证流量的特性及其对网络的影响，也可以用于对网络容量和控制措施的验证。

(2)按自相关类型分类

        流量模型按自相关类型分类又可分为长相关模型(LRD,LongRangeDependence)和短相关模型(SRD,ShortRangeDependence)。大多数传统的随机模型都是短相关的，如 马尔可夫(Markov)到达过程、更新过程、隐式马尔可夫过程、自回归滑动平均模型CARMA)、马尔可夫调制过程等；典型的长相关模型有：分形高斯噪声(FGN,FractionalGaussianNoises八分形布朗运动(FBM,FractionalBrownianMotion入分形求和自回归滑动平均过程(FractionalARIMAProcess)。

        简单地说，如果一个随机过程的自相关函数（或自协方差函数）呈指数衰减或更快，则该随机过程是短相关的，否则，它是长相关的。长相关模型的自相关函数衰减较慢，相关性较强，能够对突发性强的话务量源(TrafficSource)进行更准确的刻画。大多数短相关模型具有完备的数学基础理论，能够进行严谨的数学推理和排队性能分析，但是它们在描述带有突发性和自相似特性的话务量源时，却显得不够精确，甚至很不精确；长相关模型虽然能够对突发性强和具有自相似特性的话务量源进行更准确的刻画，但是它们的计算比较复杂，而且由于缺乏马尔可夫性（即无记忆性），因此到目前为止还没有形成完整的数学理论知识来对它们进行精确的排队性能分析。

(3)按建模方法分类

流量模型按建模方法也可分为传统流扯模型、高级流量模型与非统计流量模型。

传统流量模型，其自相关结构为指数衰减，主要模型有：更新模型、马尔可夫模型、流体流模型、自回归模型。传统流层模型的自相关结构为指数衰减，能够较好地描述具有马尔可夫特性的流量，但不适合用于描述具有自相似特性的流量。而目前网络的发展以分组网为主要方向，网络流扯以自相似流掀为主。传统流量模型不再适合描述下一代网络中的流量特性。

高级流量模型，其自相关结构比指数衰减得更慢，主要模型有：TES模型、自相似模型、随机密度模型。高级流量模型的主要目的是用来描述网络中的自相似流量，但高级流量模型仍采用统计方法建模，使得模型为了描述自相似或分形的流量而十分复杂，因而在实际中常常是不适用的，或者只能用于模型研究的某个方面。

非统计流量模型并不对原始时间系列进行概率统计，也不要求观测数据满足何种概率分布，而是直接从不同角度试图在观测数据中寻求规律。主要模型有：小波模型、神经网络模型、灰色系统模型、遗传程序设计、混沌模型。非统计流量模型在建模方法上开辟了新的途径，是目前的研究热点，其中混沌模型被认为是较好的模型，可以比较准确地反映流量的自相似特性和多分形特性。

三、通信网流量模型研究的发展趋势

传统的流量模型假定通信网流量具有马尔可夫性（即短相关性），这样的流量随着用户数量的增加而变得更加平滑。这一特性在PSTN网中得到了验证，但在分组网中的流量却不具备上述特性。相反，在分组网中的流量却具有长相关的特性，随着用户数量的增加，网络流量变得更具有突发性（也即流量的自相似性），迫使人们寻找新的理论和新的模型来描述网络流量特性。

1. 电路交换网与分组交换网流量特点对比

(1)电路交换网络流最研究

        电路交换网的流量特性研究始于丹麦工程师A.K.Erlang所创立的通信业务量理论(TeletrafficTheory)。通信业务量理论主要研究电信网（主要是PSTN网）的优化设计及流量控制，以阻塞损失型排队系统为主要理论。通信业务量理论中揭示了PSTN网络的流量特性，即在PSTN中业务的到达符合泊松分布，业务的持续时长为负指数分布。因而PSTN的流量可用M/M/m的排队系统来模型化。这一模型参数很少，极其简单明了，而且较好地反映了PSTN的流量特性，为PSTN网络的容量设计、流量控制与管理提供了坚实的理论基础。

        在电路交换网中，PSTN流量模型（泊松过程）被认为是数学技术在工业界最成功的应用之一。PSTN网络具有高度的静态性（其网络、用户、业务等比较稳定），因而可以使用典型用户、通常行为来描述系统，而且用平均值描述的系统性能就足够了。另一方面，PSTN流鼠模型具有简单、物理意义明确、容易实现的特性。

        泊松规律的有效性一直保持了近五十年，直到20世纪80年代出现的传真业务以及后来的拨号上网业务的出现，使得PSTN网的静态性遭到了破坏，泊松规律不再适用于PSTN网络中的非传统话务流量。

(2)分组交换网络流量研究
        Internet"尽力而为＂的服务机制使人们对它的服务质量不抱太高的希望。随着In­ernet的不断发展，用户不断增加，容星与流鼠的矛盾日益突出，加之不断有新业务提出更高的QoS需求，使得对Internet流员的研究势在必行。20世纪90年代以来的研究表明，分组交换网络中的业务流量不再具有泊松特性，而是具有自相似特性，如以太网、广域网、ATM网、Internet、No.7信令网中的流量都呈现出自相似的特性。自相似流量是引起Internet网中较高的拥塞率，.以及ATM网中较高的丢包率的主要原因之一。其原因是分组网中的业务是多种多样的，它们的连接时间变化范围非常大，占用带宽范围非常广，因而其流扯不可避免地在各种时间尺度上呈现突发性。近年来，随着Internet和ATM技术的发展，人们提出了众多的流量模型。在这些模型的应用中再也找不到昔日泊松模型应用于电路交换网的那种成功，每个模型都存在一定的缺陷。目前人们普遍认为分组网流趾模型不应该是大而全的，而应该为不同的情况、不同的应用设计不同的流屈模型。

2. 分组网流量模型的研究趋势

        由于分组网中流星的分形特性和自相似特性，使得目前的流量建模比PSTN中的流量建模更为困难。

        目前在分组网流量模型的建模过程中，受到下列几个问题的制约：一是采用哪几个参数来刻画流量特性，对研究流量模型才是足够的；二是没有一个公认的判定流最分形的标准；三是分形流措对系统性能的影响不是十分明了。从目前的研究趋势可以看出，未来的研究将主要集中在以下几个方面。(1)流量特性的研究，主要是研究怎样描述流量，即用什么参数可以比较充分确切地描述（定义）流量，以及应该怎样描述网络在不同的阶段所关心的流量特性。(2)网络中不同业务的流星模型叠加的建模方法，网络的不同阶段所使用的流量模型间的关系。(3)非统计模型方法研究，主要有混沌模型、遗传算法模型、神经网络、小波分析和灰色系统等，它们并不对原始时间序列进行概率统计，也不要求观测数据满足何种概率分布，而是直接从不同角度试图在观测数据中寻求规律。(4)组合模型方法研究，将两个或多个模型方法组合应用，相互取长补短，使模型与原始流量更加接近。降低组合模型的计算复杂度是组合方法建模的关键之一。