[ УДК 621.396.931
На правах рукописи
УРЬЕВ ГРИГОРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ
ИCCЛЕДОВАНИЕ ФРАКТАЛЬНЫХ СВОЙСТВ ПОТОКОВ ТРАФИКА
РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ И ОЦЕНКА ИХ ВЛИЯНИЯ НА
ХАРАКТЕКРИСТИКИ ОБСЛУЖИВАНИЯ
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ
Специальность 05.12.13 – « Системы, сети и устройства телекоммуникаций»
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Москва 2007
Работа выполнена на кафедре «Радиотехника и радиотехнические системы» Московского Государственного Университета Сервиса (МГУС)
Научный руководитель - Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор О.И. Шелухин
Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор А.В. Светлов кандидат технических наук С.В.Голованов
Ведущая организация - ФГУП НИИ «Платан» с заводом при НИИ
Защита диссертации состоится « 22 » марта 2007 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д. 212.186.04 при Пензенском государственном университете по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.
С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке Пензенского государственного университета.
Автореферат размещен на сайте www.pnzgu.ru Автореферат разослан «_14_» февраля 2007 г.
Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор Смогунов В. В
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. На рынке телекоммуникационных услуг речевые и видео сервисы, образующие трафик реального времени, занимают одно из лидирующих мест, и с каждым годом число пользователей подобными услугами возрастает.
Последние исследования показывают, что телекоммуникационный трафик для большинства видов сервисов является самоподобным (фрактальным).
Известно множество как экспериментальных, так и теоретических исследований в этой области, однако очень небольшое число работ посвящено исследованию фрактальной природы трафика речевых и видео сервисов.
В настоящее время отсутствуют систематизированные исследования оценок воздействия самоподобных свойств речевого и видео трафика на качество обслуживания каждого подписчика таких сервисов. Исследование данной проблемы представляется важным, поскольку при наличии самоподобного трафика в системах передачи речи и видео качество обслуживания, как правило, ухудшается по сравнению с тем, что наблюдалось бы, например, в случае пуассоновского трафика.
Существенный вклад в решение задач этого класса внесли ученые нашей страны Лиханов Н.C, Потапов А.А., Цыбаков Б.С., Шелухин О.И. и др., а также зарубежные ученые K. Park, W. Willinger, P. Abry, M. S. Taqqu, Ilkka Norros и др.
Учет самоподобных (фрактальных) свойств трафика позволит более точно описать и воспроизвести речевой и видео трафик, что, в свою очередь, обеспечит возможность получения заданных показателей качества обслуживания (QoS – Quality of Service).
Поэтому исследование свойств самоподобности речевого и видео трафика, их влияния на характеристики телекоммуникационной сети (ТС) представляется весьма актуальным.
Цель и задача работы. Целью диссертационной работы является исследование фрактальных (самоподобных) свойств трафика реального времени (речевого и видео) и оценка влияния моно- и мультифрактальности трафика на характеристики ТС с целью обеспечения заданного качества обслуживания QoS.
Для достижения указанной цели в диссертации сформулированы и решены следующие основные задачи работы:
1. Оценка экспериментальных статистических и фрактальных характеристик речевого и видео трафика с различными стандартами кодирования речи и видео с помощью разработанного специализированного программноаппаратного комплекса и проведение ряда экспериментальных исследований трафика ТС;
2. Разработка аналитических и численных моделей и их сравнительный анализ для адекватного описания и имитационного моделирования речевого и видео трафика с учетом самоподобных (моно- и мультифрактальных) свойств, для различных стандартов сжатия речевых и видео сигналов, сетевых протоколов и технологий;
3. Оценка влияния на характеристики качества обслуживания QoS телекоммуникационных сетей моно- и мультифрактальных свойств речевого и видео трафика с помощью разработанных аналитических и вычислительных алгоритмов.
Методы исследования. Для проведения исследований использовались методы математической статистики и теории случайных процессов, теории массового обслуживания, а также методы имитационного моделирования.
Достоверность и обоснованность результатов исследований, полученных автором диссертации, подтверждена строгостью применяемых математических методов, рецензированием работ, опубликованных в центральной печати, согласованием основных теоретических научных положений с результатами экспериментальных исследований, длительностью экспериментальных исследований, их повторяемостью и контролируемостью.
Предметом исследований являются: экспериментальные исследования телекоммуникационого трафика реального времени (речевого и видео). Моно- и мультифрактальные модели речевого и видеотрафика. Разработка рекомендаций по повышению эффективности управления и обработки трафика реального времени.
Научная новизна исследований, проведенных в данной работе, состоит в следующем:
1. Экспериментальные исследования статистических и фрактальных характеристик речевого и видео трафика при использовании различных стандартов сжатия в крупномасштабных телекоммуникационных сетях позволили показать, что трафик речевых и видео сервисов обладает самоподобными моно- и мультифрактальными свойствами;
2. Моно- и мультифрактальные модели речевого трафика VoIP как на уровне соединений, так и на пакетном уровне, для кодеков G.711, G.728, G.729, G.723.1, параметры которых оценены из статистических характеристик реального трафика, позволили провести исследование методов выбора параметров телекоммуникационных сетей;
3. Моно- и мультифрактальные модели видеопоследовательностей как на уровне смены сцен, так и в пределах отдельных сцен, позволили провести исследование влияния характеристик кодеков H.263, MPEG-2, MPEG-3, MPEG-4 и др. на эффективность ТС;
4. Методика оценки влияния самоподобности трафика на построение очередей, позволила доказать, что учет мультифрактальности значительно увеличивает вероятность отбрасывания пакетов «критического» узла телекоммуникационной сети.
Практическая ценность работы и использование ее результатов:
1. Получены аналитические выражения и численные результаты оценки степени самоподобности реального телекоммуникационного трафика (речевого и видео), выполненные в различных сетях. Показано, что учет долговременных моно и мультифрактальных свойств трафика обеспечивает получение более точных соотношений между параметрами QoS телекоммуникационных сетей и параметрами трафика.
2. Результаты диссертации использованы при оценке эффективности эксплуатации ТС ООО «Комплексные телекоммуникационные услуги». В частности, разработанные в диссертации рекомендации по оценке эффективности работы маршрутизаторов при передаче трафика видеоконференций с учетом самоподобия позволили снизить коэффициент потери пакетов с 5% до 2%, что подтверждается соответствующим актом о внедрении.
3. Результаты работы внедрены в курсах «Метрология и радиоизмерения», «Основы телевидения и видеотехники» и «Сетевые информационные технологии» ГОУ ВПО «Московский государственный университет сервиса», а также в курсе « Моделирование систем» Московского технического университета связи и информатики, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Методика, аналитические и численные результаты статистического анализа трафика реального времени в сети VoIP и стандартах сжатия речи (G.711, G.728, G.729, G.723.1), позволяющие оценить моно и мультифрактальные характеристики трафика;
2. Двухуровневая модель речевого трафика на уровне вызовов и на уровне пакетов, которая разработана на основе анализа статистических свойств реального трафика и отличается тем, что в ней учтен не только моно-, но и мультифрактальный характер речевого долговременно зависимого трафика.
3. Результаты экспериментального статистического анализа и имитационного моделирования видеопоследовательностей на выходе цифровых видеокодеков H.263, MPEG-2, MPEG-3, MPEG-4 и др., позволяющие оценить зависимость характеристик и параметров моно- и мультифрактальности видеотрафика в зависимости от стандартов видео кодирования и сетевых протоколов;
4. Двухуровневые модели видео трафика: импульсная - на уровне смены сцен и долговременно зависимая - в пределах отдельных сцен и отличается тем, что в ней учтен не только моно-, но и мультифрактальный характер видео трафика.
5. Алгоритмы и полученные в результате имитационного моделирования характеристики моно- и мультифрактального трафика, позволяющие оценить качество передачи самоподобного речевого и видео трафика с пакетной коммутацией при вариации начальных и граничных условий;
6. Результаты аналитических исследований влияния моно- и мультифрактальности речевого и видео трафика на вероятность отбрасывания пакетов «критического» узла телекоммуникационной сети, доказывающие, что в случае мультифрактального трафика вероятность отбрасывания значительно возрастает.
Личный вклад. Все основные научные результаты, изложенные в диссертационной работе, получены автором лично.
Реализация результатов диссертационной работы. Работа выполнялась в рамках НИР ГОУ ВПО МГУС № 01.04.04 (РН ВНИТЦ №0120.0.404696, 2004-2006гг.) «Исследование и разработка цифровых методов сбора, обработки и передачи данных на всех уровнях автоматизированной системы контроля и учета электроэнергии».
Апробация результатов. Основные научные и практические результаты докладывались и обсуждались:
- на Международном форуме информатизации (МФИ- 2004, 2005, 2006гг.) конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы», Москва, 2004, 2005, 2006 гг;
- на Х-й и XI – Международной научно-практической конференции «Наука – сервису», секция «Применение информационных технологий в электротехнических комплексах и системах» МГУС, 2005, 2006 гг;
- научной конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, 2005 г.
Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 17 печатных работ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из ведения, пяти глав, заключения и 3-х приложений.
Работа содержит 166 страниц машинописного текста, 155 рисунков и 44 таблиц. Список литературы включает 95 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность выбранной темы диссертации, формулируются цель и задачи, которые необходимо решить для достижения поставленной цели.
В первой главе даны основные теоретические сведения о самоподобных процессах, процессах с долговременными (ДВЗ) и кратковременными (КВЗ) характеристиками, методах оценки степени самоподобности телетрафика с помощью показателя Херста Н. Показано широкое распространение явления самоподобия для описания статистических характеристик трафика в ТС, в том числе для описания свойств трафика речевых и видео сервисов. Приводятся основные сведения о качестве обслуживания в ТС, определяются основные показатели качества обслуживания, а также дается анализ основных способов кодирования речи и видео используемых при пакетной коммутации.
Вторая глава посвящена исследованию экспериментальных и аналитических характеристик речевого трафика в ТС, структура которой представлена на рис.1.
На рис. 2. отображена структура разработанного в диссертации программноаппаратного комплекса, иллюстрирующей последовательность проведения эксперимента и этапы получения статистических данных обрабатываемого речевого и видео трафика.
Результаты статистической обработки экспериментально полученных цифровых информационных потоков ТС, как на уровне вызовов, так и на уровне пакетов, показали, что пуассоновская модель не согласуется с результатами эксперимента, а объединенный процесс является сильно коррелированным и проявляет свойства долговременной зависимости (ДВЗ), что доказывает самоподобие трафика. Показано, что для моделирования объединенного трафика VoIP можно использовать как фрактальный гауссовский шум, так и более сложные многокомпонентные модели. Анализ суммарного речевого трафика на уровне пакетов в распределенной ТС, выявляет в нем композицию нескольких, в общем случае нестационарных процессов и может быть представлен в виде двух, в общем случае нестационарных компонент.
Первая обусловлена трафиком на больших (минутных и часовых) интервалах времени и описывает периодические структуры ежедневных нагрузок.
Как правило, эта компонента имеет сильно пульсирующую, в общем случае негауссовскую структуру, корреляционные свойства которой ограничены суточными колебаниями трафика.
Вторая компонента присутствует только на малых (милисекундных и секундных) масштабах времени, имеет долговременный характер и исчезает при увеличении масштаба структуры ежедневных нагрузок, обычно наблюдаемых в каналах передачи информации. Для моделирования таких процессов предложено использовать обобщенное распределение Парето w(x) = abc/xc+1, для xb, и распределение Вейбулла w(x) = (x c 1 / b c ) exp(( x / b) c ), где c >0 – параметр формы распределения ; b – параметр масштаба.
В главе показано, что трафик речи на уровне вызовов может быть описан и смоделирован полумарковским процессом c переходной функцией виi,j= 1,2..N, где Fij (t) = P{Tn < t | n = j, n1 = i } - функция распреQ ij (t ) = p ij F ij (t ), деления (ФР) времени пребывания процесса (t) в состоянии i, если известно, что следующим его состоянием будет состояние j; pij = P{n = j|n-1 = i} ; i j; pii = 0 – вероятность того, что цепь Маркова (ЦМ), находящаяся в состоянии i, в очередной момент изменения состояния перейдет в состояние j;
{Pi(0), i X}- начальное распределение ; N – число состояний ЦМ.
Для разработки математической модели речевого трафика на уровне пакетов, рассмотрен агрегированный случайный процесс xSt на временном интервале (St, S(t + 1)) в виде отсчетов большого числа (N(t) = N) независимых и одинаково распределенных трафиковых серий. Каждая серия описывается фрактальным гауссовским шумом (ФГШ) с общими параметрами гауссовского распределения, 2 и параметром Херста Н. В результате, агрегированная нестационарная ФГШ-модель для отсчетов сетевого трафика с масштабом времени S для различных времен t =0,±1,±2, … записывается как Здесь N - оценка числа суммируемых ФГШ, оцениваемая из полумарковской модели вызовов; T-длительность интервала, соответствующего i-му состоянию ЦМ и определяется ФР Fij (t ) = P {Tn < t | n = j, n 1 = i}; GH(t) - ФГШ с показателем Херста Н, средним значением m, СКО и корреляционной Показано, что с ростом числа мультиплексируемых источников значение оцененного показателя Херста возрастает, что особенно заметно на оценках, полученных при помощи метода R/S-статистики. Предложенные модели более реалистично описывают поведение нестационарных серий сетевого трафика на малых масштабах времени и должны использоваться при оценке эффективности ТС.
В главе приводятся результаты имитационного моделирования самоподобных процессов, полученные с использованием разработанного в диссертации ПО на основе пакета прикладных программ Network Simulator (NS2).
Показано, что в случае высокой загруженности пуассоновская модель не согласуется с результатами моделирования, а объединенный речевой трафик является сильно коррелированным и проявляет свойства долговременной зависимости. Степень ДВЗ оценивается показателем Херста, который лежит в диапазоне ( 0,5 < H 1 ), и подтверждает самоподобность речевого трафика.
В третьей главе рассмотрены особенности измерения и статистического описания фрактальных свойств видеосигналов различных стандартов H.263, MPEG-2, MPEG-3, MPEG-4 и др. В главе определены основные свойства самоподобных видео процессов и методы оценки наличия самоподобной структуры в реальных видео данных Проведенные статистические исследования цифровых видеопоследовательностей на выходе видео кодеков показали, что они имеют нестационарный характер и могут быть представлены в виде двух компонент:
случайного процесса в виде ступенчатой функции, характеризующей изменение уровня, вызванного сменой сцен и долговременно зависимого случайного процесса в пределах каждой сцены.
Изучена структура выборок из реального MPEG видео трафика вещательного качества на предмет наличия самоподобной структуры. В результате анализа рассмотренных трасс наблюдалось, что все VBRисточники имеют показатель Херста H 0,7, что говорит о высокой степени долговременной зависимости видео трафика. В процессе обработки видеоданных в стандарте H.263 оценивались и были разработаны математические модели видеопоследовательностей в системах записи и воспроизведения видеоинформации, в системах видеонаблюдения, видеоконференций и видео телефонии. Показано, что в общем случае видеосигнал может быть описан тремя составляющими: числом сцен Sn, которое описывается распределением S(), со средним S и дисперсией S2 ; интервалами времени между поступлениями Tn = tn tn-1, где {Tn: n = 2,3,4…} независимые и одинаково распределенные случайные величины с функцией распределения длительности сцен FT(), плотностью распределения T() и средним значением T; долговременно зависимым процессом, описывающим видеотрафик на уровне сцены.
Распределение размеров сцен { S(.), Sn: n = 0,1,2,3,…M} с пространством состояний i = 0, 1, 2, …, M 1 хорошо описываются отрицательно вероятностей распределения длины очереди logPQ> L] (1) и logPFBM[Q > L] показателя Херста Н приведены на рис.5. (а – r = 5; б – r = 7) Показано, что аппроксимация приводит к хорошо изученному случаю распределения очереди по закону Вейбулла, когда в качестве входного процесса выбирается монофрактальное броуновское движение. Исследованы и представлены некоторые последствия мультифрактальности. Найдено, что аппроксимированные вероятности длины очереди на хвосте распределения очереди в мультифрактальном случае гораздо выше, чем в монофрактальном (гауссовском) случае.
Полученные аналитические зависимости и выражения позволяют более корректно провести анализ оценки QoS ТС как при монофрактальном, так и мультифрактальном трафике.
В трех приложениях к диссертации приведено разработанное автором программное обеспечение, с помощью которого осуществлены измерения и проведены статистические исследования самоподобных свойств телекоммуникационных процессов.
Заключение.
В диссертационной работе решена важная научно-техническая задача исследования фрактальных (самоподобных) свойств трафика реального времени (речевого и видео) и оценка влияния моно- и мультифрактальности трафика на характеристики ТС с целью обеспечения заданного качества обслуживания QoS.
1. Проведенный статистический анализ трафика крупной корпоративной ТС показал, что трафик реального времени (речевой и видео) обладает существенными самоподобными свойствами, а также является долговременно зависимым случайным процессом, что необходимо учитывать при оценке эффективности ТС.
2. Статистический анализ речевого трафика показывает, что он может быть представлен в виде двух, в общем случае нестационарных, компонент.
Первая, обусловленная трафиком на уровне вызовов на больших (минутных и часовых) интервалах времени, описывает периодические структуры ежедневных нагрузок и имеет сильно пульсирующую, в общем случае, негауссовскую структуру. Вторая компонента присутствует только на малых (секундных и милисекундных) масштабах времени, имеет самоподобный долговременный характер и постепенно исчезает с ростом масштаба агрегирования.
3. Для описания сильно пульсирующего речевого трафика на пакетном уровне предложена нестационарная ФГШ-модель, число суммируемых парциальных компонент которой оценивается из полумарковской модели вызовов, а длительность интервала суперпозиции, соответствующего i-му состоянию ЦМ, определяется ФР длительности этого состояния. Оценки степени самоподобности методами R/S статистики и изменения дисперсии выявили, что показатель Херста лежит в интервале 0,75 – 0,95.
4. Статистический анализ видео трафика показывает, что он может быть представлен в виде двух, в общем случае нестационарных, компонент. Первая, импульсная, обусловлена процессом смены сцен и вторая, долговременно зависимая, обусловлена процессом на уровне сцены.
Для описания процесса смены сцен предложено использовать процессы смещающихся уровней. Для описания видео процесса на уровне сцены предложено использовать фрактальные авторегрессионные алгоритмы р-го порядка.
5.Имитационное моделирование, речевых кодеков G.711, G.728 и G.729 и видеокодеков H.263, MPEG-2, MPEG-3, MPEG-4, показало, что суммарный трафик проявляет свойства самоподобности и ДВЗ. Оценки показателя Херста лежат в диапазоне (от 0,6 до 0,9).
5. Исследования речевого и видео трафика показали, что совокупный трафик, передаваемый с использованием различных протоколов не только монофрактален (самоподобен), но также и мультифрактален. Трафик монофрактален на больших временных интервалах (минуты и больше), главным образом вследствие того, что размеры файлов описываются распределениями с «тяжелыми хвостами».
Мультифрактальное поведение на малых временных интервалах обусловлено, прежде всего, динамикой протоколов управления потоками, сетевых перегрузок, потери пакетов и повторной передачи пакетов, и наиболее полно характеризуется спектром Лежандра.
Наиболее широкий мультифрактальный спектр наблюдается для случая кодирования Н.263 VBR, а наименьший, стремящейся к монофрактальному случаю – для случая c CВR-последовательностью.
7. Предложена математическая модель мультифрактального трафика на основе комбинации мультипликативных каскадов и измеренных статистических характеристик телекоммуникационного трафика. В результате, процесс моделирования представляет собой совмещение мультипликативного каскада и логнормального процесса. Полученная в результате модель трафика в состоянии охватить все характеристики мультифрактальности, определяемые при помощи ее функции масштабирования и моментного коэффициента.
8. Исследования механизма построения очередей для отдельного сервера с бесконечной емкостью буфера при постоянной интенсивности обслуживания, с обобщенным мультифрактальным процессом на входе, показали, что аппроксимированные вероятности длины очереди на хвосте распределения очереди в мультифрактальном случае гораздо выше, чем в монофрактальном (гауссовском) случае. Так, например, для размера буфера L = 10 3 вероятность может возрастать с 10 6 при монофрактальном характере трафика до 5х при мультифрактальном. Полученные формулы дают корректные результаты при анализе как мультифрактального, так и монофрактального трафика.
Основные публикации по теме диссертации :
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК 1. Урьев Г.А.Фрактальные свойства и моделирование видеопоследовательностей. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Издательство «Радиотехника».
Электромагнитные волны и электронные системы, 2007, №2, стр.37-45.
2. Урьев Г.А. Самоподобие и моделирование видеопоследовательностей.
// Урьев Г.А., Шелухин О.И., Осин А.В. Издательство «Радиотехника». Наукоемкие технологии, 2007, №2. стр.15-35.
3. Урьев Г.А. Оценка влияния самоподобия трафика на построение очередей. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Осин А.В. Издательство «Радиотехника». Наукоемкие технологии, 2007, №2. стр.52-61.
4. Урьев Г.А. Результаты экспериментальных исследований сетевого трафика телекоммуникационной сети. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Осин А.В., «Теоретические и прикладные проблемы сервиса».- 2005.- №1-2 (14c.38 - 49.
Публикации в других изданиях 1. Урьев Г.А. Экспериментальные исследования речевых потоков в сетях VоIP. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Осин А.В. Издательство «Радиотехника».
Электротехнические комплексы и информационные системы, 2006. №2. с. - 58.
2. Сравнительный анализ методов оценки стационарности самоподобных процессов. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Осин А.В., Невструев И.А., Издательство «Радиотехника». Электротехнические комплексы и информационные системы, 2006. №1, стр.55-60.
3. Урьев Г.А. ЭМС электротехнических и мультимедийных средств интеллектуального здания. Международный форум информатизации (МФИМатериалы конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы», Москва, 2006 г с.278-279.
4. Математические модели и имитационное моделирование агрегированного трафика VoIP. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Пружинин А.В., Осин А.В., Издательство «Радиотехника». Электротехнические комплексы и информационные системы, 2006. №1. с.32 – 37.
5. Урьев Г.А. Результаты экспериментальных исследований видео трафика телекоммуникационной сети. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., Издательство «Радиотехника». Электротехнические комплексы и информационные системы, 2006. №1 с.24-27.
6.Урьев Г.А Математические модели смены сцен видеотрафика, основанные на процессе сдвигающихся уровней. «Известия ВУЗов - электротехнические комплексы и информационные системы», Москва, N1, 2005, с.94 Урьев Г.А Моделирование MPEG трафика в телекоммуникационных сетях. Материалы Х-й международной научно-практической конференции – Наука сервису. ГОУ ВПО МГУС, - М., 2005г. с.108 - 111.
8. Урьев Г.А. Фрактальные свойства видеопоследовательностей MPEGУрьев Г.А., Сирухи Дж. В Материалы Х-й международной научнопрактической конференции – Наука сервису. ГОУ ВПО МГУС, - М., 2005.
с.111 - 113.
9.Урьев Г.А. Математические модели трафика VoIP на уровне вызовов и пакетов. Труды конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». Международный конгресс». Коммуникационные технологии и сети» (МФИ-2005) Москва, 2005,с.257- 10. Терминологический словарь «Бизнес - Безопасность – Телекоммуникации» Авторы: Урьев Г.А., Новикова Е.Г., Петраков А.В., Рабовский С.В., Шемигон Н.Н. М.: Энергоатомиздат, 2005. - 328 с.
11. Урьев Г.А.Фрактальный анализ речевого трафика VoIP на уровне пакетов. // Урьев Г.А.,Шелухин О.И., Материалы научной конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУСИ, книга 1, 2005, с.43 - 44.
12. Урьев Г.А. Самоподобные модели видеотрафика на уровне сцен. // Урьев Г.А., Шелухин О.И., «Известия ВУЗов - электротехнические комплексы и информационные системы», Москва N1, 2005, с.104 - 110.
13. Урьев Г.А. Измерение статистических характеристик речевого трафика телекоммуникационной сети// Урьев Г.А., Шелухин О.И. Международный форум информатизации (МФИ-2004) Материалы конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы», 2004 г. стр.280-281.
«