Nghiên cứu phương pháp xác định trễ gói ip trong mạng truyền tải thế hệ mới (TT)

-0-

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
_____

__

Đào Ngọc Lâm

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH
TRỄ GÓI IP TRONG MẠNG TRUYỀN TẢI
THẾ HỆ MỚI

Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
Mã số: 62.52.70.05
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội - 2014


-1-

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
KÝ HIỆU
CDF

TÊN ĐẦY ĐỦ
Cumulated

GIẢI THÍCH

Distribution Hàm phân bố xác suất

Function

tích lũy

IPTD

IP Packet Transport Delay

Trễ truyền tải gói IP

IPDV

IP Packet Delay Variation

Biến động trễ gói IP

MLE

Maximum

Likelihood Ước lượng khả năng

Estimation

cực đại (giống nhất)

NGN

Next Generation Network

Mạng thế hệ mới

PDF

Probability Density Function

Hàm mật độ xác suất

Ghi chú: Các cụm từ “mục” đề cập ở bản tóm tắt hàm ý các chỉ số
mục ở bản luận án đầy đủ.


-2-

MỞ ĐẦU
i)

Bối cảnh, lý do lựa chọn và sự cần thiết của đề tài luận án

Trong xu thế phát triển và hội tụ công nghệ viễn thông và công
nghệ thông tin, mạng truyền thông thế hệ mới (NGN) được hình
thành nhằm đáp ứng nhu cầu bùng nổ của các loại hình dịch vụ đa
phương tiện, đặc biệt là các loại hình dịch vụ trên Internet. Trễ gói IP
trong mạng truyền tải NGN là yếu tố có ý nghĩa và tính chất quyết
định chất lượng dịch vụ đặc biệt là các dịch vụ tương tác thời gian
thực. Vì vậy, việc xác định trễ gói IP cùng với các tham số đo hiệu
năng khác trong môi trường mạng truyền tải NGN là cần thiết.
ii) Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là phương pháp xác định trễ gói IP cùng
với các đặc trưng thống kê của nó. Phạm vi nghiên cứu như sau:
 Trễ gói IP một chiều xét trong phạm vi mạng truyền tải lõi NGN.
 Các đặc trưng thống kê liên quan trễ gói IP được xét đến gồm
biến động trễ và phân bố trễ xét trong miền thời gian.
iii) Mục đích, ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Mục đích nghiên cứu là giải quyết các bài toán khoa học và thực
tiễn như lựa chọn phương pháp đo, ước lượng và tổng hợp trễ gói IP,
phân tích các đặc trưng trễ gói, so sánh hiệu năng mạng về phương
diện trễ gói tin, từ đó đánh giá mức độ hiệu quả sử dụng mạng.
Các phương pháp tổng hợp trễ gói IP toàn trình từ trễ gói thành
phần cho phép đánh giá trễ gói một cách linh hoạt và giảm thiểu chi
phí liên quan đến phép đo trực tiếp. Các phương pháp ước lượng
tham số phân bố giúp đơn giản hóa mô hình toán, giảm thiểu chi phí
do độ phức tạp tính toán và thông tin thu thập không đầy đủ.


-3-

iv) Bố cục luận án
CHƯƠNG 1 – TỔNG QUAN: Trình bày tổng quan về vấn đề
nghiên cứu bao gồm tổng kết, hệ thống hóa, phân tích, đánh giá tình
hình và các công trình nghiên cứu có liên quan. Trên cơ sở đó, mục
tiêu, nhiệm vụ, nội dung và phương pháp nghiên cứu được xác định.
Cuối cùng là tóm tắt các kết quả đóng góp chính của luận án.
CHƯƠNG 2 – PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH SỐ ĐO TRỄ GÓI
IP QUA MẠNG TRUYỀN TẢI NGN: Trình bày cơ sở lý luận và lý
thuyết nền tảng liên quan đến vấn đề nghiên cứu như mạng truyền tải
NGN (mục 2.2) và IPTD (mục 2.3), tổng kết một cách hệ thống các
phương pháp và mô hình xác định số đo IPTD qua mạng truyền tải

NGN bằng toán học (mục 2.4) và thực nghiệm (mục 2.5).
CHƯƠNG 3 – PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ TRỄ
GÓI IP QUA MẠNG TRUYỀN TẢI NGN: Trình bày phương pháp
ước lượng tham số (mục 3.2) và phương pháp tổng hợp hàm để xác
định phân bố IPTD qua mạng truyền tải NGN (mục 3.3).
Cơ sở lý thuyết cho phương pháp ước lượng tham số bao gồm
mô hình phân bố xác suất (mục 3.2.1.1), lý thuyết ước lượng tham số
phân bố (mục 3.2.1.2), phương pháp luận thống kê kiểm tra sự phù
hợp của mô hình và đánh giá mức độ sai số của mô hình (mục
3.2.1.3). Trên cơ sở đó, các mô hình toán ước lượng tham số cho các
phân bố điển hình có liên quan được thiết lập (mục 3.2.2). Các
phương pháp ước lượng tham số theo mô-men và theo hàm khả năng
cực đại (MLE) được phân tích, so sánh và mô phỏng đối với các
phân bố điển hình để lựa chọn phương pháp thích hợp (mục 3.2.2.4).
Tiếp theo, mô hình mạng và các điều kiện thực nghiệm để xác định
số đo IPTD cho toàn bộ nghiên cứu được đề xuất (mục 3.2.3). Từ đó,


-4-

mô hình phân bố IPTD đối với lưu lượng Internet trên các phân đoạn
mạng truyền tải lõi NGN được nghiên cứu để lựa chọn từ các mô
hình cạnh tranh giả thuyết trên cơ sở phân tích các số đo thống kê
thực nghiệm theo phương pháp ước lượng tham số, đánh giá sai số
và lựa chọn mô hình (mục 3.2.4).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp luận tổng hợp hàm phân bố và
các đặc trưng thống kê của biến ngẫu nhiên tổng được giới thiệu
(mục 3.3.1). Trên cơ sở đó, các mô hình toán phân bố trễ gói IP
mang lưu lượng Internet qua liên mạng truyền tải NGN được tổng
hợp từ các phân bố IPTD thành phần (các mục 3.3.2, 3.3.3, 3.3.4 và

3.3.5). Từ đó, các quan hệ tham số và quy luật phụ thuộc của tham số
và mô-men phân bố IPTD toàn trình vào các tham số phân bố IPTD
thành phần cũng được phân tích và đánh giá.
CHƯƠNG 4 – PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH BIẾN ĐỘNG
TRỄ GÓI IP QUA MẠNG TRUYỀN TẢI NGN: Trình bày phương
pháp xác định IPDV qua liên mạng truyền tải NGN trên cơ sở
phương pháp ước lượng phân vị phân bố IPTD. Cơ sở lý thuyết và
phương pháp luận bao gồm mô hình toán xác định IPDV (mục 4.2.1)
và phương pháp ánh xạ hàm phân bố về dạng chuẩn tắc (mục 4.2.2)
được vận dụng vào hai bài toán điển hình sau:
(1) Bài toán xác định IPDV toàn trình từ các mô-men phân bố
IPTD trên các phân đoạn mạng thành phần, áp dụng đối với trường
hợp lưu lượng đa dịch vụ truyền tải qua mạng lõi NGN (mục 4.3).
Bài toán được giải quyết dựa trên phép ánh xạ hàm phân bố gần đúng
và phép tích chập phân bố thực nghiệm để xác định mức phân vị của
phân bố IPTD. Sai số có được từ hai phương pháp được phân tích, so
sánh và khảo sát theo sự biến thiên của mức phân vị làm cơ sở cho


-5-

việc lựa chọn mức phân vị phù hợp áp dụng để xác định IPDV đối
với lưu lượng đa dịch vụ truyền tải qua mạng lõi NGN.
(2) Bài toán xác định biến động IPTD qua nút mạng truyền tải
NGN có chính sách xử lý phân biệt dịch vụ đối với lưu lượng đa dịch
vụ (mục 4.4) được giải quyết dựa trên cơ sở phân tích các yếu tố và
tiến trình xử lý phân biệt dịch vụ và phương pháp ánh xạ hàm phân
bố trong trường hợp phân bố thông thường và hai trường hợp phân
bố giới hạn ở các biên.

CHƯƠNG 1
1.1

TỔNG QUAN

PHÁT BIỂU BÀI TOÁN (Mục 1.3 trong luận án)
Bài toán đặt ra cần giải quyết là xác định các phương pháp và mô

hình toán biểu diễn IPTD, phân bố IPTD, IPDV và các đại lượng đặc
trưng thống kê liên quan, mối tương quan giữa trễ toàn trình với trễ
trên các thành phần của mạng truyền tải lõi NGN, đồng thời kiểm
nghiệm kết quả bằng cách đánh giá sai số giữa mô hình lý thuyết và
mô hình thực nghiệm có được từ dữ liệu đo ở mạng thực tế.
Bài toán được xét đến với điều kiện giả thuyết mạng truyền tải
lõi NGN có cấu hình đã được xác lập trước theo mô hình được
khuyến nghị bởi ITU-T Y.2012, được sử dụng để truyền tải lưu
lượng đa loại hình dịch vụ truyền thông trong điều kiện hoạt động
bình thường với các điều kiện mạng cụ thể được xác định ở mục
3.2.3, sai số gây ra bởi phương tiện hỗ trợ đo thống kê IPTD không
đáng kể.


-6-

1.2

MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU (Mục 1.4)
Mục tiêu nghiên cứu là thiết lập các phương pháp và mô hình

toán xác định IPTD cùng với các đặc trưng phân bố IPTD và IPDV

trong mạng truyền tải lõi NGN.
Các nhiệm vụ nghiên cứu chính bao gồm:


Nghiên cứu cơ sở lý thuyết, phương pháp luận, mô hình thực

mạng thực tế và các điều kiện thực nghiệm liên quan đến việc xác
định số đo thống kê IPTD qua mạng truyền tải NGN


Nghiên cứu phương pháp xác định mô hình toán ước lượng tham

số phân bố IPTD qua mạng truyền tải lõi NGN từ dữ liệu thống kê
thực nghiệm, so sánh và đánh giá sai số giữa mô hình lý thuyết và
thực nghiệm để lựa chọn mô hình phù hợp từ các mô hình giả thuyết.


Nghiên cứu phương pháp thiết lập mô hình toán tổng hợp hàm

phân bố IPTD qua liên mạng truyền tải NGN từ các tham số phân bố
trễ thành phần, xác định quan hệ và quy luật phụ thuộc của tham số
và mô-men phân bố toàn trình vào các tham số IPTD thành phần.


Nghiên cứu phương pháp và mô hình toán ước lượng IPDV toàn

trình từ các mô-men phân bố IPTD thành phần, đánh giá sai số để lựa
chọn mức phân vị của CDF thực nghiệm đối với IPTD toàn trình qua
liên mạng lõi NGN; thiết lập mô hình toán xác định IPDV qua nút
mạng truyền tải NGN đa dịch vụ.

1.3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (Mục 1.6)
Phương pháp chủ yếu và xuyên suốt trong luận án là phân tích

toán học, mô phỏng bằng mô phỏng MATHLAB và tiến hành thực
nghiệm để kiểm nghiệm giả thuyết.


-7-

1.4

KẾT QUẢ ĐÓNG GÓP (Mục 1.7)

 Đề xuất lựa chọn mô hình và đưa ra công thức ước lượng tham số
phân bố gamma chuyển dịch và Pareto tổng quát để xác định
phân bố trễ gói IP truyền tải lưu lượng Internet qua mạng lõi
NGN với độ chính xác cho phép của phân bố ước lượng so với
thực nghiệm (mục 3.2);
 Thiết lập mới các mô hình toán xác định phân bố trễ gói IP toàn
trình tổng hợp từ các trễ gói IP thành phần có phân bố gamma
chuyển dịch, Pareto tổng quát và hỗn hợp Pareto tổng quát với
phân bố đều; từ đó biểu diễn được quan hệ và quy luật phụ thuộc
của các tham số và mô-men phân bố trễ gói IP toàn trình theo các
tham số phân bố trễ gói IP thành phần đối với lưu lượng Internet
truyền tải qua mạng lõi NGN (mục 3.3);
 Xây dựng các thủ tục xác định và đánh giá sai số ước lượng biến
động trễ gói IP toàn trình từ số đo trễ gói IP thành phần, từ đó
chọn được dải phân vị phù hợp để ước lượng biến động trễ gói IP

đối với lưu lượng đa dịch vụ qua mạng lõi NGN trên cơ sở phát
hiện mới về sự phụ thuộc của sai số ước lượng biến động trễ gói
toàn trình vào độ lệch phân bố và mức phân vị (mục 4.3); thiết lập
được mô hình toán biểu diễn biến động trễ gói IP qua nút mạng
truyền tải lõi NGN có cơ chế xử lý phân biệt dịch vụ (mục 4.4).


-8-

CHƯƠNG 2

PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH SỐ ĐO TRỄ GÓI
IP QUA MẠNG TRUYỀN TẢI NGN

2.1

NGN VÀ MẠNG TRUYỀN TẢI NGN (Mục 2.2)
Khác với mạng truyền dữ liệu truyền thống, NGN có kiến trúc

phân lớp và nhiều giao thức mới liên quan để cung cấp đa loại hình
dịch vụ bao gồm cả thoại, video, dữ liệu và các dịch vụ gia tăng ký
sinh khác và được sử dụng trong mạng NGN. Do vậy các đặc trưng
trễ gói IP ắt hẳn có sự thay đổi so với mạng truyền thống trước đó.
Với kiến trúc phân tầng và phân miền trong NGN, IPTD được
hình thành và tích lũy từ các phần tử mạng xử lý lưu lượng đa loại
hình dịch vụ và các kết nối truyền tải IP/MPLS có băng thông rộng,
tốc độ cao. Việc tích hợp IP với chuyển mạch nhãn đa giao thức tốc
độ cao có thể làm thay đổi tính chất của IPTD trong mạng lõi NGN.
2.2

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH SỐ ĐO
TRỄ GÓI IP (Mục 2.4 và 2.5)
IPTD có thể được xác định thông qua mô hình toán như sau:
(2.1)

với N là số nút mạng gói đi qua, Ts là thời điểm bit đầu tiên của gói
xuất hiện trong hàng đợi của nút mạng phát, Tr là thời điểm bit cuối
cùng của gói đến hàng đợi của nút mạng thu, Dprop là trễ lan truyền
qua môi trường truyền tải, Dq là trễ hàng đợi phụ thuộc vào lưu
lượng và là đại lượng ngẫu nhiên, Dtr=L/s là trễ phát gói với s là tốc
độ đường truyền ngõ ra, L là kích thước gói, Dproc= Dh+Dp là trễ xử


-9-

lý gói IP với Dh, Dp tương ứng là trễ xử lý phần mào đầu và chuyển
tiếp phần tải tin.
Phương pháp tích cực sử dụng gói dò có cấu trúc xác định với
nhãn thời gian, số trình tự được chèn vào luồng lưu lượng truyền tải
qua mạng giữa các điểm đo và phương pháp thụ động dựa trên việc
giám sát để chọn gói mang lưu lượng trực tiếp từ các phần tử mạng
hoặc các tác tử (agent) tại các điểm đo qua giao thức SNMP có thể
được vận dụng kết hợp để xác định số đo IPTD.

CHƯƠNG 3

PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ TRỄ

GÓI IP QUA MẠNG TRUYỀN TẢI NGN
3.1

XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ IPTD QUA MẠNG BẰNG
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ (Mục 3.2)
Nội dung nghiên cứu giải quyết bài toán gồm các bước: xác định

các họ phân bố giả thuyết cạnh tranh sau khi loại trừ các họ phân bố
không phù hợp trên cơ sở các phân tích định tính và định lượng sơ bộ
phân bố thực nghiệm của trễ gói IP mang lưu lượng Internet truyền
tải qua mạng lõi NGN, ước lượng các tham số phân bố giả thuyết, so
sánh và đánh giá sự phù hợp và sai số giữa mô hình phân bố lý
thuyết và thực nghiệm để lựa chọn mô hình tối ưu.
3.1.1.1
i)

Phương pháp ước lượng tham số phân bố
Phương pháp cân bằng mô-men

Phương pháp cân bằng mô-men dựa trên cơ sở cân bằng mô-men
phân bố mẫu đo thực nghiệm với mô-men phân bố theo lý thuyết:


-10-

ii) Phương pháp MLE
Giả sử d là biến ngẫu nhiên có CDF là F(d,θ) và PDF là f(d,θ)
với θ={θ1,2,…, θP} là tập tham số phân bố, d={d1, d2…,dN} là tập
mẫu quan sát được. Hàm L(θ | d) được định nghĩa là hàm khả năng
có được giá trị θ khi biết trước giá trị d hay gọi tắt là hàm khả năng.
Nguyên tắc của phương pháp MLE là xác định nghiệm Θ để hàm khả
năng L(θ | d) đạt cực đại theo đối số :

(3.15)
Phương pháp được giải quyết trên cơ sở giả thiết các tập mẫu có
phân bố độc lập với nhau với hàm khả năng như sau:
(3.16)

 



(3.17)

Có thể nhận thấy điều kiện cực đại của L(θ | d) cũng chính là
điều kiện cực đại của

và được xác định bởi hệ phương trình:


3.1.1.2

(3.18)

Phương pháp lựa chọn và đánh giá sai số mô hình

Các mô hình phân bố cạnh tranh được so sánh để lựa chọn mô
hình phù hợp nhất thông qua việc đánh sai số của mô hình lý thuyết
so với phân bố thực nghiệm theo các phương pháp sau:
i)

Phân tích các đặc trưng phân bố thực nghiệm

Mô hình phân bố IPTD giả thuyết được lựa chọn sơ bộ dựa trên
việc khảo sát tập mẫu thống kê thu thập được theo các tiêu chí như:


-11-

- Xác định các tham số thống kê cơ bản như: giá trị nhỏ nhất, giá
trị lớn nhất, kỳ vọng, phương sai hay các mô-men bậc thấp.
- Phân tích đồ thị phân bố trễ để xác định các thuộc tính tiềm ẩn
như tỉ lệ phân bố giữa thân và đuôi, tính đối xứng.
ii) Loại bỏ mô hình phân bố không phù hợp
Phương pháp này dựa trên việc kiểm tra số liệu thống kê theo
phân bố thực nghiệm so với số liệu tính toán từ phân bố giả thuyết để
loại trừ các mô hình không phù hợp theo với các tiêu chí:
-

Độ lệch giữa mẫu thực nghiệm so với mô hình giả thuyết
không chấp nhận được

-

Hệ số của mô hình phân bố không thể ước lượng được với
độ bất định cho phép

-

Không phù hợp quy luật biến thiên của dữ liệu và không thể
tiên đoán được các mẫu với độ tin cậy nhất định

iii) Chọn mô hình phân bố tối ưu

Phương pháp chọn phân bố tối ưu dựa trên lý thuyết biến đổi tích
phân xác suất được sử dụng để lựa chọn phân bố có sai số bé nhất
còn lại sau khi loại trừ các phân bố không phù hợp: Nếu biến ngẫu
nhiên X có CDF là hàm liên tục FX(x) thì Y= FX(X) là biến ngẫu
nhiên có phân bố đồng nhất Error! Reference source not

found.trong [0, 1]. Vì vậy, có thể quy việc kiểm tra tập giá trị quan
sát D={d1,d2,…dM} theo mô hình phân bố FD(d,) về phép kiểm tra
tập giá trị Y={FD(d1,), FD(d2,),… FD(dM,)} có phù hợp với mô
hình phân bố đồng nhất hay không:
 Bước 1: Thu thập mẫu dữ liệu thống kê: d1< d2< … < dM


-12-

 Bước 2: Thực hiện phép ánh xạ {di}i[1,M]{Yi=FX(di,)} i [1,M]
trong đó  là tập tham số ước lượng và FD(d,) là CDF giả thuyết
đối với tập mẫu D. Yi được mong đợi tuân theo CDF đồng nhất:
(3.34)
 Bước 3: Xác định hàm phân bố thực nghiệm FY(y) cho Y={Yi}:
(3.35)
 Bước 4: Xác định sai số của phép ước lượng:
(3.36),
(3.37)
 Bước 5: Lựa chọn phân bố giả thuyết có sai số E chấp nhận được.
3.1.2
3.1.2.1

Thiết lập và lựa chọn mô hình toán ước lượng tham số
Ước lượng tham số phân bố gamma chuyển dịch

Mô hình phân bố gamma chuyển dịch có PDF và CDF như sau:
(3.42)
trong đó, 

là tham số định dạng,

là tham số tỉ lệ, 

là

tham số định vị hay chuyển dịch theo trục thời gian,
là hàm gamma; g(x) là hàm mật độ phân bố
gamma, u(t) là hàm nhảy bậc đơn vị.
(3.43)


-13-

Trong đó:

là hàm gamma không hoàn

chỉnh khoảng thấp,

là hàm gamma

không hoàn chỉnh khoảng cao.
i)

Phương pháp cân bằng mô-men

(3.48)

ii) Phương pháp MLE
l= mini[1,M](Di)

(3.57)
(3.60)

với:

(3.59)
(3.56)

3.1.2.2

Ước lượng tham số phân bố Pareto tổng quát
(3.62)

(3.63)
trong đó:

là tham số định dạng,

là tham số định vị, miền phân bố:

là tham số tỉ lệ,

-14-

(3.64)
i)

Phương pháp cân bằng mô-men
l= mini[1,N](di);

(3.67)

(3.70)

ii) Phương pháp MLE
l= mini[1,N](di).
Với

, cần vận dụng phương pháp số gần đúng để xác định c từ:

(3.73)

(3.74)
3.1.2.3

Lựa chọn phương pháp ước lượng tham số

Các nghiên cứu mô phỏng bằng MATHLAB đã được thực hiện
với số lượng mẫu trên 10000 cho thấy phương pháp MLE có độ
chính xác cao hơn phương pháp cân bằng mô-men. Kết quả ước
lượng theo phương pháp mô-men có thể nằm ngoài không gian tham
số khi số lượng mẫu lớn trong khi đó phương pháp MLE có thể được

vận dụng với không gian mẫu có kích thước lớn và có tính hội tụ về
giá trị chính xác khi tăng dần số lượng mẫu.


-15-

Trên cơ sở các phân tích lý thuyết, kết quả mô phỏng và điều
kiện thực nghiệm cho phép thu thập và xử lý số lượng mẫu đủ lớn,
phương pháp MLE được lựa chọn để tính toán ước lượng tham số
phân bố trong khi phương pháp mô-men chỉ được sử dụng như phép
ước lượng thô để xác định sơ bộ phân bố ban đầu.
3.1.3

Thiết lập mô hình và điều kiện thực nghiệm đo IPTD
qua mạng truyền tải lõi NGN

Mô hình đo IPTD thực nghiệm trong mạng truyền tải lõi NGN
của VNPT được mô tả ở hình 3.7 được đề xuất thiết lập nhằm thu
thập dữ liệu thống kê phục vụ cho việc nghiên cứu các phương pháp
xác định phân bố và biến động trễ gói IP ở các chương 3 và 4. Phạm
vi đo thực nghiệm bao hàm tập hợp các phần tử định tuyến, chuyển
mạch tại lõi và biên cùng với các kết nối băng rộng trong mạng
truyền tải lõi NGN có dung lượng kênh 10–50 Gb/s, năng lực xử lý
của nút mạng là 1600 Gbit/s (half-duplex), mức tải lưu lượng và xử
lý chiếm dụng trung bình 40 – 70% tài nguyên mạng. Lý do lựa chọn
mức tải như trên là vì đây là mức tải phổ biến trong điều kiện hoạt
động bình thường, hơn nữa các thiết bị mạng đều có giới hạn nhất
định về năng lực xử lý trong khi dung lượng tài nguyên mạng lõi
NGN nêu trên là khá cao.
Các điều kiện thực nghiệm được lựa chọn dựa trên các khuyến

nghị về khung lý thuyết đo hiệu năng IP. Các gói dò được tạo ra, thu
thập và xử lý tại các nút mạng theo các chính sách khác nhau nhờ địa
chỉ cổng, loại giao thức và các trường thông tin đặc biệt như mã phân
biệt lớp lưu lượng của các loại hình dịch vụ DSCP/EXP chèn trong
mào đầu IP/MPLS của gói tin truyền tải qua môi trường DiffServ


-16-

trong mạng NGN. Thông tin này có được nhờ việc truy vấn cấu hình
chính sách chất lượng dịch vụ (QoS) từ các phần tử mạng.
Yêu cầu đặt ra đối với tập mẫu thu thập được cần có số lượng
mẫu đủ lớn (10000 - 1000000 mẫu) và việc lấy mẫu được tiến hành
tại các thời điểm (giờ trong ngày, ngày trong tuần và trong tháng,
tháng trong năm) và tình huống khác nhau với tải lưu lượng khác
nhau, trên các phân đoạn mạng bao gồm các phần tử mạng và kết nối
khác nhau [VI]. Các yêu cầu này nhằm đảm bảo tập mẫu điển hình
được khảo sát một cách hệ thống và khá đầy đủ, giảm thiểu sai số
của kết quả thống kê thực nghiệm do trễ gói IP trong thực tế có thể là
một quá trình ngẫu nhiên không dừng theo không gian và thời gian.
Mẫu kết quả đo được thu thập với đơn vị đo là 1/1000 giây. Do
đặc trưng tải lưu lượng trong mạng truyền tải lõi NGN rất lớn nên
khó có thể thực hiện gửi gói theo một chu kỳ cố định mà chỉ có thể
điều khiển duy trì chu kỳ hội tụ về một mức trung bình là 1 giây. Với
chu kỳ này, để đạt được số mẫu nói trên, cần thời gian đo tương ứng
xấp xỉ 3 giờ cho đến 11 ngày đối với một phân đoạn mạng.
Dữ liệu IPTD thực nghiệm liên quan đến lưu lượng dịch vụ
Internet được sử dụng để nghiên cứu đối với các mô hình đề xuất ở
chương 3. Dữ liệu IPTD thực nghiệm liên quan đến lưu lượng đa loại
hình dịch vụ bao gồm Internet, truyền dữ liệu qua mạng riêng ảo

(Virtual Private Network), thoại và video qua IP (VoIP, V2IP),
truyền hình qua IP (IPTV), hội nghị truyền hình, video theo yêu cầu
(VoD), các dịch vụ gia tăng ký sinh trên Internet được sử dụng để
nghiên cứu đối với các mô hình đề xuất ở chương 4.


-17-

3.1.4

Đề xuất chọn mô hình phân bố IPTD đối với lưu lượng
Internet qua mạng truyền tải lõi NGN

Phương pháp MLE và giải thuật đánh giá sai số mô hình theo
phương pháp biến đổi tích phân xác suất được vận dụng để lựa chọn
mô hình phân bố tối ưu đối với lưu lượng Internet qua mạng truyền
tải lõi NGN từ dữ liệu đo thống kê thực nghiệm.
Từ các phân tích đặc trưng phân bố thực nghiệm cho thấy IPTD
đối với thành phần lưu lượng Internet trong miền mạng truyền tải lõi
NGN cùng với kết quả khảo sát từ các nghiên cứu trước, một số mô
hình phân bố giả thuyết được lựa chọn để kiểm tra sự phù hợp của
mô hình như: ‘gamma’, ‘Pareto’, 'exponential', ‘Gaussian ‘, ‘Lognormal’, 'weibull'.
Căn cứ vào các kết quả kiểm tra sơ bộ các tập mẫu gồm 10.000
mẫu thống kê thu được từ số đo thực nghiệm, các mô hình phân bố
gamma chuyển dịch và phân bố Pareto có sai số giữa phân bố lý
thuyết và thực nghiệm nằm trong dải chấp nhận được (trong vòng
10%) nên được chọn làm các mô hình giả thuyết cạnh tranh để lựa
chọn mô hình phù hợp với IPTD trong mạng truyền tải lõi NGN.
Kết quả thực nghiệm cho thấy sai số đánh giá thống kê mô hình
gamma chuyển dịch có sai số phần lớn trong dải 3–7%. Các nghiên

cứu thực nghiệm tương tự cũng đã được thực hiện đối với mô hình
Pareto tổng quát và cho kết quả sai số trung bình xấp xỉ 10%.
3.2

XÁC ĐỊNH PHÂN BỐ TRỄ GÓI IP QUA LIÊN MẠNG
TRUYỀN TẢI NGN BẰNG TỔNG HỢP HÀM PHÂN BỐ
(Mục 3.3)


-18-

Bài toán đặt ra là xác định mô hình toán biểu diễn phân bố và
mối quan hệ phụ thuộc tham số của IPTD toàn trình trên cơ sở tổng
hợp các hàm phân bố của IPTD trong các mạng thành phần có được
từ kết quả ước lượng tham số đã được trình bày.
3.2.1

Cơ sở lý thuyết và phương pháp luận

PDF của biến tổng được xác định từ các PDF thành phần fi(t):
(3.77),
(3.79)
3.2.2

Xác định phân bố trễ gói IP toàn trình từ thành phần
phân bố gamma chuyển dịch

(3.108)

(3.112)

(3.113)

(3.114)
;

(3.116)
(3.117)
(3.118)


-19-

Nếu ký hiệu Γ’(k,θ,l) là họ phân bố gamma chuyển dịch trong đó
k, θ và l tương ứng là các tham số định dạng, tỉ lệ và định vị, có thể
thấy rằng khi IPTD trong từng phân đoạn mạng (Di) thỏa mãn Di ~
Γ’(ki,θ,li)i[1,N] thì trễ tổng (D) thỏa mãn

=1

, Σ, = =1

nghĩa là cùng thuộc một họ phân bố, trong

đó, tham số định dạng và định vị có thuộc tính tích lũy và bằng tổng
các tham số phân bố trên các phân đoạn mạng thành phần.
Về mối quan hệ giữa các mô-men bậc thấp của phân bố tổng và
các tham số phân bố thành phần: độ lệch của phân bố tổng chỉ phụ
thuộc vào giá trị tham số định dạng của phân bố thành phần, phương
sai phụ thuộc vào giá trị tham số định dạng và tham số tỉ lệ, giá trị kỳ

vọng phụ thuộc vào cả ba tham số định dạng, tỉ lệ và định vị.
Trong trường hợp tham số định dạng là số nguyên, phân bố
gamma chuyển dịch suy biến thành phân bố Erlang chuyển dịch. Có
thể thấy rằng Γ’(1,θ,l) là phân bố mũ chuyển dịch với tham số =1/θ,
Γ’(v/2,2,l)~2(v,l) là phân bố chi-squared chuyển dịch có v bậc tự do.
3.2.3

Xác định phân bố trễ gói IP toàn trình từ thành phần
phân bố Pareto tổng quát

Xét trường hợp gói IP được truyền tải qua một mạng bao gồm N
mạng thành phần (phân đoạn mạng hoặc nút mạng) và N-1 kết nối
giữa các mạng thành phần. Giả thiết IPTD trên kết nối thứ i[1,N-1]
là giá trị xác định di,

là PDF và

là CDF:
(3.126)

Giả thiết IPTD trong mạng thành phần thứ i[1,N] có phân bố
Pareto tổng quát với PDF và CDF tương ứng như sau:


-20-

(3.127)

(3.128)

trong đó:

là tham số định dạng, ci

là tham số tỉ lệ, li

là tham số định vị, với miền phân bố trễ trên phân đoạn mạng thứ i:
(3.129)

(3.140)

(3.141)

(3.136)

(3.139)





(3.142)


-21-

(3.143)
Nếu ký hiệu P(k,θ,l) là họ phân bố Pareto tổng quát trong đó k, θ
và l tương ứng là các tham số định dạng, tỉ lệ và định vị, có thể thấy
rằng khi IPTD trong từng phân đoạn mạng (Di) thỏa mãn Di ~

P(ki,θ,li)|i[1,N] và IPTD trên các kết nối giữa các phân đoạn mạng
là đại lượng xác định di|i[1,N-1] thì trễ tổng (D) thỏa mãn:
,

(3.149)

trong đó, tham số định vị có thuộc tính tích lũy từ các tham số định
vị trên các phân đoạn mạng thành phần và trễ xác định trên các kết
nối giữa chúng, nghịch đảo tham số định dạng có thuộc tính tích lũy
từ nghịch đảo tham số định dạng thành phần, tham số tỉ lệ phụ thuộc
vào các tham số định dạng và tỉ lệ thành phần.
Về mối quan hệ giữa các mô-men bậc thấp của phân bố tổng và
các tham số phân bố thành phần: phương sai phụ thuộc vào cả giả trị
tham số định dạng và giá trị tham số tỉ lệ, trung bình thống kê phụ
thuộc vào cả ba tham số định dạng, tỉ lệ và định vị.

3.2.4

Xác định phân bố trễ gói IP toàn trình từ thành phần
hỗn hợp các phân bố đều và Parato tổng quát

Trong số các mô hình hỗn hợp giữa phân bố đều, gamma và
Pereto tổng quát, có thể chứng minh rằng mô hình hỗn hợp phân bố
đều và Pareto tổng quát có thể biểu diễn tường minh bằng toán học.
Xét IPTD qua N phân đoạn mạng có phân bố đều và P phân đoạn
mạng có phân bố Pareto tổng quát, kết quả có được như sau:


-22-

(3.151)

=

(3.156)


-23-

| ki<1i[1,N];
|ki<0.5i[1,N].
3.2.5

Xác định phân bố trễ gói IP toàn trình từ các phân bố
thực nghiệm

Trong trường hợp phân bố IPTD trên các phân đoạn mạng không
có dạng hàm liên tục phổ biến và đơn giản, cần vận dụng phương
pháp xác định phân bố thực nghiệm để xác định hàm phân bố IPTD
thực nghiệm:
(3.159)
trong đó N là số phân đoạn mạng, Ri là biến ngẫu nhiên R ứng với
phân đoạn mạng thứ i,

là PDF của biến ngẫu nhiên Ri.

CDF thực nghiệm có thể rút ra được từ (3.159) như sau:
(3.160)

CHƯƠNG 4

PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH BIẾN ĐỘNG TRỄ

GÓI IP QUA MẠNG TRUYỀN TẢI NGN
4.1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN XÁC
ĐỊNH BIẾN ĐỘNG TRỄ GÓI IP (Mục 4.2)

4.1.1

Mô hình toán tổng quát xác định biến động trễ gói IP

Trong thực tế, IPDV có thể được xác định dựa trên số liệu thống
kê với các giới hạn của phân bố IPTD theo phương pháp xác định
phân vị của phân bố: IPDV được xác định theo khoảng cách giữa
phân vị trên (

) và dưới (
–

) của phân bố trễ:
, 0≤ pi ≤1 , i={1,2}

(4.3)


-24-

4.1.2

Phương pháp ước lượng phân vị hàm phân bố IPTD

Phương pháp ánh xạ hàm phân bố gần đúng theo lũy thừa bậc hai
của biến Gauss chuẩn tắc dựa trên cơ sở biến đổi gần đúng biến ngẫu
nhiên T thành biến ngẫu nhiên Z~N(0,1):
(4.7)
với  là hệ số lệch phân bố của T. Từ đó, có thể rút ra công thức tính
gần đúng:
(4.9)
(4.10)
trong đó

là hàm lỗi ngược. Cuối cùng, có thể ước lượng phân

vị đối với biến T như sau:
(4.16)
4.2

XÁC ĐỊNH PHÂN VỊ VÀ BIẾN ĐỘNG TRỄ GÓI IP
QUA LIÊN MẠNG TRUYỀN TẢI NGN (Mục 4.3)

4.2.1

Xây dựng thủ tục ước lượng biến động trễ gói IP qua
liên mạng

4.2.1.1 Ước lượng IPDV theo phương pháp ánh xạ hàm phân bố


Bước 1: Xác định kỳ vọng và phương sai của IPTD cho từng
phân đoạn mạng k[1,N] và toàn trình:



Bước 2: Xác định phân vị tk bằng cách sắp xếp kết quả đo
theo thứ tự tăng dần d1 d2… dn, từ đó chọn tk = dm với m
là số nguyên nhỏ nhất thỏa mãn pm/n.