-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


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

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

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

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

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

(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


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

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,



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

(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


(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

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 ~

(3.151)

=

(3.156)


-23-

| ki

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
