Фрактальный анализ и процессы в компьютерных сетях. Громов Ю.Ю - 57 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Нa рис. 7.2 представлена графическая зависимость коэффициента корреляции от параметра смещения. В результате ап-
проксимации с помощью программы alph.c указанной зависимости выражением (3.45) получены значения фрактального па-
раметра
α
~
.
Перейдем к определению интервальных статистик второго порядка RTT-задержки – коэффициента корреляции и дис-
персии агрегированного процесса. Значения RTT-задержки были получены с помощью стандартной программы ping. Со-
гласно алгоритму этой программы с периодичностью, равной 1 с (если RTT-задержка менее 1 с), отправляются тестовые па-
кеты до удаленного компьютера-приемника, получают ответ на него в виде пакета подтверждения и вычисляют значение
RTT-задержки с погрешностью не более 1 мс как разность временных отметок: моментов времени получения пакета под-
тверждения и отправки тестового пакета. Тестовые пакеты посылаются с узла fem.ri6. Удаленные приемники для тестирова-
ния выбирались по следующим критериям:
•
приемник должен быть достаточно удален, чтобы заметнее проявлялись случайные флуктуации трафика;
•
каналы связи до приемника должны быть достаточно загружены, но не перегружены для соответствия процессов пе-
редачи информации характеру работы сети Интернет;
Рис. 7.2. Коэффициенты корреляции числа отсчетов
• маршрут соединения до приемника не должен изменяться в течение всего эксперимента;
•
потери тестовых пакетов не должны быть большими, так как при большом проценте потерянных пакетов могут быть
значительные искажения в наблюдаемой картине передачи информации.
Были назначены следующие адреса приемников, каждому из которых определены соответствующие объемы выборок:
www.canada.com (204.187.152.26),
N = 10 420 отсчетов – в Канаде;
www.usa.net (204.68.24.106),
N = 8550 отсчетов – в США;
www.bnf.fr (193.50.133.220),
N = 6980 отсчетов – во Франции;
www.mpx.com.au(203.17.138.13),
N = 6910 отсчетов – в Австралии.
На рис. 7.3 представлена развернутая во времени картина изменений РТТ-задержек для указанных маршрутов. По оси
абсцисс отложены последовательности односекундных интервалов времени, в каждом из которых ордината в миллисекундах
равна
Т – присутствующей в этом интервале величине задержки. Вид этих изменений указывает на случайный характер этих
задержек. Выборочные дисперсии по каждому из маршрутов соответственно равны 0,107; 0,103; 0,035 и 0,160 с
2
.
Оценим фрактальные параметры рассматриваемых случайных процессов. Графики выборочных коэффициентов корре-
ляции строились по выборочным значениям отсчетов RTT-задержки с помощью программы corfun.c по формуле
()
∑
∑
−
=
=
−
−−
−
=
kN
j
N
j
jj
jkjjj
TMT
TMTTMT
KN
N
kr
1
1
2
,
}]{
~
[
}]{
~
[}]{
~
[
~
,
где Т
j
– величина отсчета RTT-задержки; N – объем выборки по каждому из маршрутов; K = 0, 1, ... – параметр смещения, крат-
ный числу интервалов длительностью 1 с;
∑
=
=
N
j
jj
T
N
TM
1
1
}{
~
,
∑
=
−=
N
j
jjj
TMT
N
TD
1
2
}]{[
1
)(
~
– соответственно выборочное сред-
нее и дисперсия.
На рис. 7.4 – 7.7 приведены графические зависимости коэффициентов корреляции от параметра смещения. Там же при-
ведены оценки значений фрактальных параметров
α
~
, полученные в результате аппроксимации с помощью программы
alpha.c этих зависимостей выражением (4.22).
Выборочная дисперсия агрегированного процесса приращений RTТ-задержек, полученная дисперсионно-временным
графическим методом, может служить еще одной статистикой второго порядка, подтверждающей фрактальный характер
сетевого трафика.

Страницы