中国科学技术大学通信与信息系统专业研究生学位课《现代通信系统》—相关理论与新技术第二章信息网络建模理论(1)2006年2月中国科学技术大学合肥本章主要内容信息网业务种类和业务量特性信息网络建模的基本准则典型概率分布及随机过程实际业务源的建模典型信息网络的建模22.1信息网业务种类和业务量特性业务种类繁多：¾按信息的类型分：话音业务、数据业务、图像业务、多媒体业务¾按信息的传输速率分：固定比特率(CBR)业务、可变比特率(VBR)业务¾按收发端时间关系分：实时(RT)业务、非实时(NRT)业务¾按信息的传输方向分：交互式(interactive)业务、存储式(store-and-forward)业务¾按信道的连接方式分：面向连接业务、无连接业务3服务质量要求和业务量特性¾用户关心：业务内容和服务质量(QoS)¾网络建设者和运营者关心：网络资源利用率，关心业务的承载方式、传输方式和业务量特性¾用户的QoS要求：9面向连接网络：连接建立成功概率、连接建立延迟、连接释放延迟、连接保持时间等等9为分组网定义：比特误码率(BER)、信元丢失率(CLR)、端到端传输延迟(CTD)、信元延迟抖动(CDV)¾业务量特性是指信息传输过程中业务量的变化，一般通过统计的方法来描述。¾信息网常用的业务量参数：平均呼叫次数和呼叫保持时间、信息发送峰值速率和平均速率、平均突发长度。¾业务量的随机特性：业务量的分布函数和自相关函数4宽带网络的业务量特性¾业务量特性对网络保证用户的QoS有直接的关系，对业务量建模和业务量控制至关重要。¾宽带网络中视频业务和高速数据业务逐渐成为主导，它们的统计特性：9平均信息速率高：几兆(bps)～几十兆(bps)；9业务量突发性强：峰值速率与平均速率之比10~1009连接保持时间变化大：短则几秒，长则几小时9业务量具有自相似性(长期相关性)：业务量的随机特性在不同时间区间呈现相似的概率特征5信息网络的建模过程62.2信息网络建模的基本准则¾真实性（realandprecise）模型产生的业务量应接近真实业务源，尽量精确地描述真实业务源的主要统计特性¾可操作性（implementable）要易于进行数学分析或计算机仿真¾通用性（unified）模型应对多种不同业务具有适用性，尽量减少模型种类¾可匹配性（matchable）模型应易于与实际业务量拟合，业务量参数可以从实际网络中方便地得到¾保守性（conservative）近似计算或仿真得到的网络性能应不劣于实际网络性能7传统的业务量模型¾传统的业务量模型有二大类：1.马尔可夫类模型包括：泊松过程(PP:PoissonProcess)、间断泊松过程(IPP:InterruptedPP)、开关模型(ON/OFF)、马尔可夫调制泊松过程(MMPP:MarkovModulatePP)等。2.自回归类模型包括：自回归模型(AR:Auto-Regressive)、离散自回归模型(DAR)、自回归滑动平均模型(ARMA)和自回归综合滑动平均模型(ARIMA)等。¾马尔可夫类模型比较适合于进行理论分析，自回归类模型比较适合于计算机仿真，本课程着重于前者。8