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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-08-10 12:29 标签： 很抱歉telecomm停止运行

视点聚焦 QoS的解决思路与方案的研究 基于运营网络实现电信级IP 薛强1,2张光昭1 (1．中山大学电子工程系广州510275；2．中国网络通信集团公司广东省分公司广州510620) _圜基于网络流量特性研究QoS技术已经陷入了困境，必须寻找更加实际的模型以适合运营商网 络的发展需要根据运营商网络的特征．借鉴TDM、PSTN、同步网、三层交换、MPLS、RSVP等技 术的思想．提出一种解决方案：通过定时优先调度算法，将IP网络带宽分为两部分一部分为 “准同步”带宽．用于传输有QoS要求的信息流，另一部分为普通带宽用于传输一般的信息流， 基于这个思路实现了实时业务流的中继带宽、严格CAC及随路资源确认最后根据实时業务流 的特征提出改进实时业务流交换算法的思路。 ‘关键谲准同步；中继；呼Hq接纳控制；资源确认 荣自相似特性的发现对网络的显著影响是：排队时延和丢包 1 IPQoS研究的困境 率激增、网络性能显著劣化。据此特性建立的具备自相似的 Gaussian 互联网经过多年的飞速发展．已经成为信息社会的 noise 数学模型主要有：分形高斯噪声(fractional Brownian 基础性设施，其重要性和深远影响持续加剧的势头有增 FG№、分形布朗运动(hcfionalmotionFB】Ⅵ)(是分形 无减。網络流量研究及其控制是保证互联网实时业务传 高斯噪声的增量和过程)、分形自回归滑动平均过程(fra 送质量的关键问题之一历来是业界关紸的焦点和研究 ctional autoregressiveintegratedmoving·averageprocesses， 的热点 FARIMA)(是渐进自相似过程)。可以模拟生成自相似流量的 distribution) 多年来．网络流量特性的研究一直使用Erlang模型，模型包括：ON／OFF模型、重尾分布(heavy．tailed 即泊松过程(Poisson 其中最简单的重尾分布是佩瑞多(Pareto)分布 processes)，包的到达过程是无记忆 K 网络流量特性的发现．主要带动了对下列問题的继续 的包的到达间隔服从指数分布。但自从1994年Park Mbit／s 等通过分析10 Ethemet局域网下测量的流量数据深入研究。 揭示了网络流量的尺度特性后网络流量研究进入了一个 ·各种条件下网络流量的测量技术； 新的历史阶段[tl。在此后近10多年．的时间内自相似 ·网络流量特性的深入研究： ·对IP分组交换所涉及的排队理论的研究，这也是众

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