К анализу эффектов группового поступления сигнальных сообщений на время ожидания начала обслуживания

В работе формулируется подход к анализу зависимости параметров вероятностно-временных характеристик математической модели SIP сервера с групповым поступлением сообщений от распределения длины группы. Развиваемый подход использует непараметрические методы статистического анализа. На основе проведенного анализа были найдены коэффициенты эластичности вероятностно-временных характеристик модели в зависимости от расстояния между распределениями длины группы заявок, что позволило получить поправочные коэффициенты для оценки этих характеристик при законах распределения длины группы заявок, отличных от равномерного.

Analyzing effects of SIP-messages batch arrival on queuing time for server processing

Development of multimedia services in modern telecommunication networks requires performance measures estimation of each network node. It is necessary to take into account the associated signaling traffic, such as signaling messages of Session Initiation Protocol (SIP), which today is one of the major signaling protocols in the next generation networks. The paper formulated an approach to analyze the dependence of probabilistic characteristics of SIP server mathematical model with batch arrival and vacations of the batch size distribution. Using non-parametric statistical methods we have proved the dependence of probabilistic characteristics of the distance between batch size distribution functions in the selected norm. The elasticity coefficients for probabilistic characteristics of the model for four distributions (Zipf, logarithmic, geometric and uniform) were found. The proposed approach provides additional factors to estimate the probability characteristics using a uniform batch size distribution.

Издательство
Федеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук
Номер выпуска
3
Язык
Русский
Страницы
74-80
Статус
Опубликовано
Год
2015
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов
  • 2 Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук
Ключевые слова
optimization; mathematical model; queueing system; social networks; Nonparametric statistical methods; Probabilistic measures; оптимизация; математическая модель; вероятностно-временные характеристики; система массового обслуживания; социальные сети; непараметрические статистики
Цитировать
Поделиться

Другие записи

Филипова Е.Р.
Строительство и реконструкция. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева. 2015. С. 91-95
Мещерский Г.А., Павловская Е.О., Гущина Ю.Ш.
Молодежный научный форум: естественные и медицинские науки. Общество с ограниченной ответственностью "Международный центр науки и образования". 2015. С. 37-40