На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Контрольная Характеристика трафика в сетях связи РФ. Прогнозирование трафика

Информация:

Тип работы: Контрольная. Добавлен: 20.01.2014. Страниц: 11. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Оглавление

1. Характеристика трафика в сетях связи РФ. Прогнозирование трафика 3
2. Технологии канального, сетевого и транспортного уровней 5
3. Модель, определение и архитектура сетей доступа 8
4. Политика операторов в продвижении и тарификации услуг 3G 10
Список литературы 11



1. Характеристика трафика в сетях связи РФ. Прогнозирование трафика

Трафик − нагрузка, создаваемая потоком вызовов, сообщений и сигналов, поступающих на средства связи. Услуга по пропуску трафика – «деятельность, направленная на удовлетворение потребности операторов связи в пропуске трафика между взаимодействующими сетями электросвязи» [1].
Знание характеристик трафика, создаваемого пользователями (абонентами) сети всегда является одной из основных задач исследований в области построения сетей связи. Действительно, именно значение трафика непосредственно определяет как капитальные затраты на оборудование сети, так и возможные доходы за счет его эксплуатации. В то же время, среднее значение трафика в течение многих лет, определяемое как 0,1 Эрл, характеризует и степень потребности пользователя (абонента) в информации (речевой), и долю времени, которую он потенциально готов потратить на эту часть своей деятельности.
Распределение абонентского трафика в час наибольшей нагрузки (ЧНН) подчиняется нормальному закону со среднеквадратическим отклонением л/у.
Удельный абонентский трафик для сотовой сети подвижной связи по результатам измерений составляет 0,009 Эрл. Характер поведения абонента сотовой сети связи и создаваемого им речевого трафика не дают оснований для отказа от нормального закона распределения в ЧНН и определения значения среднеквадратического отклонения на основании модели простейшего потока как л/у.
Удельный абонентский трафик для пользователей Интернет по результатам измерений составляет около 0,1 Эрл. Распределение абонентского трафика подчиняется логарифмически нормальному закону со среднеквадратическим отклонением 0,45 Эрл. При вычислении среднего значения нагрузки Интернет и его среднеквадратического отклонения использовались усеченные оценки, минимальное значение длительности сеанса принималось равным 1 мин, максимальное — 2 часа.
В соответствии, с исходными положениями теории телетрафика исходящий и входящий трафик для абонентов ТфОП считаются равными. По всей видимости это положение может быть распространено и на речевой трафик ССПС. Вместе с тем, для пользователей Интернет практически весь трафик может быть отнесен к исходящему.
Уже первый взгляд на характеристики мультисервисного трафика показывает, что традиционно используемые для телефонной сети общего пользования (ТфОП) методы прогнозирования развития сетей и прогнозируемые показатели могут быть неэффективными для мультисервисных сетей. Достаточно надежные прогнозы для ТфОП были получены при использовании логистической кривой в Российской Федерации в конце XX века. Вместе с тем, как уже отмечалось выше, использовать логистический закон для прогнозирования развития новых технологий надо крайне осторожно.
К традиционным методам прогнозирования процессов развития относятся полиномиальные методы. Полиномиальные методы «основаны на экстраполяции трендов и дают неплохие результаты при прогнозировании характеристик сетей на период 4-5 лет» [4, с. 153]. В отличие от логистической кривой полиномиальные методы прогнозирования основываются полностью на статистической информации и с их помощью можно получить достаточно надежные краткосрочные прогнозы. К сожалению, для долгосрочных прогнозов они малопригодны, вследствие расходящегося характера значений доверительных интервалов.
Использование зарубежного опыта для прогнозирования было бы очень полезным, поскольку в последние годы телекоммуникации в России развиваются в соответствии с общемировыми тенденциями, хотя и с некоторым отставанием.

2. Технологии канального, сетевого и транспортного уровней

Канальный уровень отвечает за организацию передачи данных между абонентами через физический уровень, поэтому на данном уровне предусмотрены средства адресации, позволяющие однозначно идентифицировать отправителя и получателя во всем множестве абонентов, подключенных к общему физическому каналу. В функции данного уровня также входит упорядочивание передачи с целью обеспечения возможности параллельного использования одного физического канала несколькими парами абонентов. Кроме того, средства канального уровня обеспечивают проверку ошибок, которые могут возникать при передаче данных физическим уровнем. Бо.......


Список литературы

1. Федеральный закон № 126-ФЗ «О связи» от 7 июля 2003 года.
2. Битнер, В.И. Принципы и стандарты межсетевого взаимодействия / В.И. Битнер. – Новосибирск: ВЕДИ, 2008. − 239 с.
3. Гургенидзе, А.Т. Мультисервисные сети и услуги широкополосного доступа / А.Т. Гургенидзе, В.И. Корше. − СПб.: Питер, 2010. − 434 с.
4. Кучерявый, А.Е. Сети связи следующего поколения / А.Е. Кучерявый, А.Л. Цуприков. – М.: ФГУП ЦНИИС. 2009. − 278 с.
5. Лихтциндер, Б.Я. Мультисервисные АТМ-сети / Б.Я. Лихтциндер. – М.: Эко-Трендз, 2009. − 320 с.
6. Шувалов, В.П. Телекоммуникационные системы и сети. Том 3. Мультисервисные сети / В.П. Шувалов, В.В. Величко, Е.А. Субботин и др. – М.: Эксмо, 2009. – 453 с.





Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.