ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕНЗОРНОГО АНАЛИЗА К МОДЕЛИРОВАНИЮ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ

В работе рассмотрены основные положения применения тензорного анализа к задаче моделирования телекоммуникационных сетей с целью оценки вероятностно-временных характеристик данных сетей, как показателей качества обслуживания информационных потоков в исследуемых сетях. Технологии современных телекоммуникационных сетей предполагают использование сложных по структуре маршрутов передачи информации, что обусловлено большим количеством устройств и постоянно изменяющейся топологией сети. Для моделирования процессов в телекоммуникационных сетях для оценки качественных показателей, таких, как среднее время задержки или вероятность потерь, обычно используются методы теории массового обслуживания, в которых достаточно сложно ввести информацию о структуре маршрутов передачи. Однако, данную информацию широко используют в графовых методах, учитывающих топологию сети. Тензорный анализ сетей позволяет объединить информацию о процессах, происходящих в отдельных системах сети, и информацию о структуре маршрутов передачи информации. В данной работе рассматриваются особенности применения тензорного анализа к задаче моделирования телекоммуникационных сетей. С этой целью сформулированы основные аксиомы предложенного метода, произведена классификация характеристик и параметров телекоммуникационных сетей с точки зрения тензорного анализа, рассмотрены методы и модели применения тензорного анализа к поставленной задаче, разработан алгоритм применения рассмотренного подхода к решению задачи моделирования телекоммуникационных сетей.

1. Гольдштейн Б.С., Кучерявый А.Е. Сети связи пост-NGN. – СПб.: БХВ-Петербург, 2014.

2. Recommendation ITU-T Y.1541. Network performance objectives for IPbased services. – ITU, 2011.

3. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и её приложения. – М.: Либроком, 2010.

4. Крон Г. Тензорный анализ сетей. – М.: Советское радио, 1978.

5. Петров А.Е. Тензорный метод двойственных сетей. – М. : ООО «Центр информационных технологий в природопользовании», 2007.

6. Лемешко А.В. Евсеева О.Ю., Гаркуша С.В. Результаты исследования тензорной модели многопутевой маршрутизации с обеспечением качества обслуживания в телекоммуникационных сетях // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 13, № 4. – С. 38–54.

7. Пономарев Д.Ю. Тензорная методология в информационных коммуникациях // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2012. – Т. 55, 5. – C. 18-23.

8. Ponomarev D. IMS quality of service estimation with tensor concept // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. – 2013. – Т. 6, 4. – C. 462-473.

9. Пономарев Д.Ю. Модель распределения трафика для перспективных инфокоммуникационных спутниковых сетей [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – 1. URL: www.science-education.ru/121-18407 (дата обращения: 15.04.2015).

10. Пономарев Д.Ю. Узловая модель распределения трафика для перспективных спутниковых сетей связи // Успехи современной радиоэлектроники. – 2015. – 10. – C. 55-58.

11. Мыльников А.А., Прангишвили А.И. Гомологические и когомологические инварианты электрических цепей // Автоматика и телемеханика. – 2002. – 4. – C. 67-75.

12. Васильченко Р.С., Пономарев Д.Ю. Программный комплекс оценки параметров QoS инфокоммуникационных сетей. – ФИПС (Роспатент) : Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, 21.09.2012. – №2012618595.