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1、通信网理论基础通信网理论基础通信网理论基础通信网理论基础第三章第三章第三章第三章 提高网络效率的提高网络效率的提高网络效率的提高网络效率的第三章第三章第三章第三章 提高网络效率的提高网络效率的一一提高网络效率的提高网络效率的一些措施些措施一些措施些措施彭木根彭木根()北京邮电大学无线信号处理与网络实验室北京邮电大学无线信号处理与网络实验室Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms大群化效应大群化效应普遍而言社会服务资源在一定范围内的统一利用总是要优于分散经营的社会服务资源在一定范围内的
2、统一利用总是要优于分散经营的通信网中的各种公共资源 如信道也有类似的规律即 在同样的质量指标下即 在同样的质量指标下信道的统一分配与分散利用相比能够传送更多的业务量这种规律就是大群化效应以 M/M/m(n)排队系统来说明通信网中许多实际系统都可用 M/M/m(n)模型来近似通信网中许多实际系统都可用 M/M/m(n)模型来近似对于即时拒绝的 M/M/m(n)系统Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms大群化效应大群化效应呼损是建网时的重要指标若要求pc 0.1 则若要求pc 0.1
3、则a=1 爱尔朗Erlang 时需m=3 =31%a=10 爱尔朗Erlang 时需m=13 =70.5%a=100 爱尔朗Erlang 时需m=96 =94%a=100 爱尔朗Erlang 时需m=96 =94%可见 业务量越大所需的信道数也越多以保证呼损指标系统效率也越高业务量与所需信道数不是线性关系Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms业务量与所需信道数不是线性关系从系统效率的变化已可以感受到大群化效应大群化效应大群化效应定量计算 看出大群化效应以爱尔朗为例仍然要求以 a=1
4、0爱尔朗为例仍然要求pc0.1有两种方法可实现此系统 如图Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms大群化效应大群化效应图 a 是分散的线路系统即需要用 10 个M/M/3 即时拒绝系统来承载a=10 爱尔朗的即需要用 10 个M/M/3 即时拒绝系统来承载a=10 爱尔朗的业务量强度,可保证用户呼损不大于 0.1,信道利用率为 31%图 b 是集中的线路系统图 b 是集中的线路系统即用一个 M/M/13 即时拒绝系统来承载a=10 爱尔朗的业务量强度就可保证用户呼损不大于 0.1,信
5、道利用率为 70.5%,且较图 a 节省了17 条信道省了17 条信道业务量越大 这种大群化效应越明显以时延指标来说明大群化效应以时延指标来说明大群化效应在信息转接网 分组交换网中也有大群化效应假设网络转接节点的存储容量足够大使节点成为不拒绝的排队系统使节点成为不拒绝的排队系统用 M/M/1 排队模型来模拟此时 系统的主要质量指标是时延或系统时间Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms此时 系统的主要质量指标是时延或系统时间大群化效应大群化效应对于 M/M/1 系统Wireless
6、Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms大群化效应示例(1)大群化效应示例(1)Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms大群化效应示例(2)大群化效应示例(2)?结论:?不论是即时拒绝的电路转接系统 还是不拒绝对信息转接系统,采用集中器使尽量多的业务量集中,都是有益的益的?但也要考虑到集中器和大群路本身也会出故障?群路越大 故障的影响也越大使网络的可靠性下降?使网络的可靠性下降?使用集中器会
7、增加费用?集中器本身有费用?集中器本身有费用?用户到集中器的线路也有费用?一般地说 比较分散的用户勉强集中也不一定合理组建通信网时应在兼顾业务量 呼损时延可靠性经济性发展性等信网时应在兼顾业务量 呼损时延可靠性经济性发展性等因素的情况下尽量利用大群化效应Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms延迟效应延迟效应在传统的电话系统中采用即时拒绝系统,等待时间为零,但是有呼损采用即时拒绝系统,等待时间为零,但是有呼损在数据通信系统中采用不拒绝系统,呼损为零,但是有一定的平均等待时间采用不拒绝
8、系统,呼损为零,但是有一定的平均等待时间若采用延时拒绝系统由于延时的存在,可提高系统效率,降低呼损由于延时的存在,可提高系统效率,降低呼损延时呼损和效率之间的关系仍以 M/M/m(n)为例来讨论Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms延迟效应延迟效应呼损的数值分析Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms延迟效应延迟效应对于非实时性业务由于允许一定的时延由于允许一定的时延又若
9、存储容量足够大则采用延迟拒绝 甚至不拒绝系统是非常有利的则采用延迟拒绝 甚至不拒绝系统是非常有利的采用即时拒绝方式则不合理实际的信息转接系统 应该是延迟拒绝系统实际的信息转接系统 应该是延迟拒绝系统因为存储器容量就是有限的对于实时业务对于实时业务也可采用呼叫信令的排队等待方式这样就可取得降低呼损的效果这样就可取得降低呼损的效果此时需要共路信令系统的支持Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms延迟效应延迟效应结论利用延迟效应可提高网络资源的利用率可降低呼损可取得较好的综合指标延时效应也
10、是建网时应考虑的因素之一Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应?最短径与可用径?最短径通常作为站间业务传输的主路由?可用径通常作为迂回路由。?迂回路由主要承载?当主路由发生故障时,主路由上的业务量?当主路由发生故障时,主路由上的业务量?当主路由满负荷时,主路由上溢出的业务量?迂回路由的作用?迂回路由的作用?采用迂回路由可以减小主路由中业务的呼损?当迂回路由中原来已有业务流时 这些业务流的呼损会增?当迂回路由中原来已有业务流时 这些业务流的呼损会增加,但全网总指标会有
11、所提高,这就是迂回效应Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应?例 有四个交换站,站间的业务量强度均为a=1爱尔朗,各边均为有两个信道的线路个信道的线路Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms
12、迂回效应迂回效应Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应可以看出 与无迂回时的呼损pc0相比可以看出 与无迂回时的呼损pc0相比有一条迂回路径时的呼损降低了近一半即 不增加网络资源或信道容量仅靠迂回效应可降低呼损,反之 若保持呼损不变则利用迂回效应可减少配置网络资源,总之 提高了网络的利用率应可减少配置
13、网络资源,总之 提高了网络的利用率Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms迂回效应迂回效应注:以上的计算中假定了溢出的呼叫也是泊松流,这样才能与原有的业务量强度相加并运用爱尔朗阻塞公式,但是这个假原有的业务量强度相加并运用爱尔朗阻塞公式,但是这个假定并不正确 书上有证明大家自己阅读.思路:求出溢出业务量的均值和方差,若二者不等则此流量思路:求出溢出业务量的均值和方差,若二者不等则此流量肯定不是泊松流,结论表明:当溢出量较小时 可近似为泊松流Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms谢谢谢谢!谢谢谢谢!Wireless Signal Processing&Network Lab,Beijing University of Posts&Telecomms
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