Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. Випуск 2. - 2019

Permanent URI for this collection

https://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/9297

Browse

Browsing Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. Випуск 2. - 2019 by Author "Drieiev, O."

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Фрактальний аналіз генератора самоподібного трафіку на основі ланцюга Маркова
    (ЦНТУ, 2019) Дрєєва, Г. М.; Смірнов, О. А.; Дрєєв, О. М.; Смірнова, Т. В.; Дреева, А. Н.; Смирнов, А. А.; Дреев, А. Н.; Смирнова, Т. В.; Drieieva, H.; Smirnov, O.; Drieiev, O.; Smirnova, T.
    В даній роботі проведено дослідження фрактальної розмірності часового ряду, який отримано за допомогою генератора самоподібного трафіку на основі ланцюгів Маркова з керованою фрактальною розмірністю. Для цього у роботі були вирішені наступні задачі: на основі числових експериментів визначення фрактальної розмірності генерованих числових послідовностей, показано статистично значимі зміни фрактальних властивостей числової послідовності на різних масштабах; вказано на недостатній розвиток високопродуктивних алгоритмів отримання самоподібних числових послідовностей для імітаційного генерування трафіку в телекомунікаційних системах та мережах; запропоновано напрями подальших досліджень щодо керування явищем мультифрактальності в генераторах, які основані на ланцюгах Маркова. Результатом роботи є обґрунтування підвищення продуктивності імітаційного моделювання руху інформації в телекомунікаційних системах та комп’ютерних мережах за рахунок генератора самоподібного трафіку на ланцюгах Маркова. В данной работе проведено исследование фрактальной размерности временного ряда, полученного с помощью генератора самоподобного трафика на основе цепей Маркова с управляемой фрактальной размерностью. Для этого в работе были решены следующие задачи: на основе численных экспериментов определения фрактальной размерности генерируемых числовых последовательностей, показано статистически значимые изменения фрактальных свойств числовой последовательности на разных масштабах; указано на недостаточное развитие высокопроизводительных алгоритмов получения самоподобных числовых последовательностей для имитационного генерирования трафика в телекоммуникационных системах и сетях; предложены направления дальнейших исследований по управлению явлением мультифрактальности в генераторах, основанные на цепях Маркова. Результатом работы является обоснование повышения производительности имитационного моделирования движения информации в телекоммуникационных системах и компьютерных сетях за счет генератора самоподобного трафика на цепях Маркова. In this work, we investigate the fractal dimension of the time series, which was obtained using a self-similar traffic generator based on Markov chains with controlled fractal dimension. The subject of the article is a fractal analysis of a self-similar traffic generator based on a Markov chain. The purpose of the study is to investigate the fractal dimension of the time series, which is obtained using a self-similar traffic generator based on Markov chains with controlled fractal dimension. For this purpose the following problems were solved in the work: on the basis of numerical experiments of determination of fractal dimension of generated numerical sequences, statistically significant changes of fractal properties of numerical sequence on different scales were shown; points out the insufficient development of high-performance algorithms for obtaining self-similar numerical sequences for simulating traffic generation in telecommunication systems and networks; Directions for further studies on the management of the multifractal phenomenon in Markov-based generators are proposed. Generators of self-similar traffic on Markov circuits differ from their counterparts with lower requirements for the computational power of simulation systems, which improves the performance of imitation modeling of information traffic in telecommunication systems and computer networks, so further development and study of such systems is relevant. On the basis of the simplified metric N (kε), an analytical expression for calculating the fractal dimension of the result of generating a binary number series based on a Markov chain is constructed. The dependence of the fractal dimension on the length of the interval at which the fractal dimension is calculated is made, and the assumption is made of the repetition of the multifractal property on classical metrics, such as dimension calculation based on R/S analysis or Minkowski dimension. In order to verify the assumptions, a numerical experiment was conducted which, with a reliability higher than 99%, confirmed the assumption of multifractal numerical sequence obtained by generators on Markov chains. Work can be continued to develop methods for managing multifractality parameters, or to eliminate multifractality when needed.