摘要：简要介绍了机器类通信的发展历史、业务特征及面临的技术挑战。采用分类对比的方法,重点介绍了海量机器类终端同步入网时机器类通信流量建模与接入控制的国内外研究进展。结合ITU和ITC建议的完善新业务流量分析理论的工作流程,阐述了"机器类通信业务特征分析、流量建模、接入控制"3个方面亟待解决的核心问题,以期为承载网络的性能评估和优化设计提供解决思路,为物联网和泛在网的推广应用及标准化工作提供参考。

摘要：网络仿真是一种全新的网络规划、设计和分析技术,它能够验证实际方案的有效性和比较多个不同的设计方案,为网络的规划设计提供可靠的定量依据。针对网络仿真中的关键问题—流量仿真与建模,对网络仿真软件OPNET的流量建模机制进行了研究分析,并就网络仿真中Email业务前景流量数学模型的建立做了研究,最后基于OPNET平台对仿真模型进行了仿真验证。

摘要：网络流量特性与流量模型是网络规划设计、性能评价等的基础。文章致力于天地一体化网络业务分析与流量建模研究,在完成天地一体化网络高速铁路(简称:高铁)专网业务分析的基础上,抽象高铁专网流量类型、业务传输内容、报文到达间隔、报文长度等特征,构造高铁专网仿真流量数据集,分析其流量特性。针对高铁专网流量的自相似性、突发性及周期性,采用alpha-stable自相似模型进行高铁流量建模,通过Q-Q(Quantile-Quantile)图验证模型的可信度。研究结果表明,该模型能有效刻画高铁专网的流量特性。文章的研究成果可为流量预测模型设计与仿真、网络资源合理分配等提供依据。

摘要：当前物联网流量建模与估计方法无法有效拟合物联网流量变化趋势,不能获得高精度的物联网流量估计结果,为了降低物联网流量估计偏差,改善物联网流量估计效果,提出基于数据挖掘技术的物联网流量建模与估计方法。首先,分析物联网流量当前的研究进展,收集物联网流量的历史数据样本,并对其进行归一化处理,得到一个更易建模的物联网流量历史数据样本集合;然后,采用数据挖掘技术中的支持向量机和BP神经网络分别对物联网流量的历史数据样本进行建模,并对两个建模结果进行加权,得到物联网流量估计结果;最后,分别与单一的支持向量机和BP神经网络进行对比实验,结果表明,所设计方法的物联网流量估计精度超过90%,而支持向量机和BP神经网络的物联网流量估计精度均低于85%,能以更高精度跟踪物联网流量变化趋势,减少了物联网流量估计误差,对比结果验证了该方法的物联网流量建模与估计优越性。

摘要：列车控制与服务网络要求列车控制业务和旅客服务业务在同一网络进行传输。为保证列车运行安全,必须对列车旅客服务业务流量进行监管,而旅客服务流量特性是实现有效监管的重要依据。在实验室局域网模拟列车旅客上网环境,通过WireShark采集常见旅客服务应用的流量数据,并提取公开流量数据集的部分数据作为补充,构造旅客服务业务流量数据集;利用Python相关工具包,将旅客服务业务报文到达时间间隔与经典概率分布模型拟合,对比拟合实验结果,据此建立旅客服务业务报文到达时间间隔的数学模型,并通过评价指标验证模型的可信度。本文的研究成果对列车控制与旅客服务网络规划设计、流量监管和系统仿真等方面具有重要意义。

摘要：为支持旅客列车车-地宽带互联更为有效的流量管理,提出了一种基于ON/OFF模型的Internet流量模型,并设计了相应的流量管理策略和预取访问算法。首先论证了旅客列车车-地宽带互联系统中用户会话请求的到达过程为泊松过程,然后通过系列仿真实验模拟了车-地宽带互联的流量分布,并构建实验床采集实测流量进行验证,结果表明基于泊松到达过程的流量模型能较好地反映车-地宽带互联的流量特性,并较好地服从Inv Gaussian分布。然后进一步引入了预取策略,大幅降低了车-地宽带互联系统的请求拒绝率和流量损失,提高了系统的吞吐率。

摘要：网络仿真是一种全新的网络规划、设计和分析技术,它能够验证实际方案的有效性和比较多个不同的设计方案,为网络的规划设计提供可靠的定量依据。针对网络仿真中的关键问题——流量仿真与建模,介绍了软件仿真系统OPNET的流量仿真与建模机制,并就网络仿真中FTP业务前景流量数学模型的建立做了研究,最后基于OPNETTechnology公司开发的网络仿真软件OPNET平台对仿真模型进行了仿真验证。

摘要：在引入时间序列预测理论和人工神经网络理论的基础上,设计出基于BP神经网络的流量预测模型,给出了有效流量预测方案。在预测模型中加入了动态调用预测功能,使得所设计网络流量预测系统在灵活性和高效性方面得到了提升,并且具备较强的自适应能力。

摘要：随着4G业务突飞猛进的发展,作为承载4G基站与核心网的主要传输承载网,PTN网络的规模也在不断扩大,但是PTN网络与传统的OTN、SDH的运维方式明显不同,对于PTN的网络管理提出了更高地要求,其中PTN网络的流量状况的监控及采集,以及对网络真实流量数据进行行为特性的深入分析,建立全面准确有效地业务模型,对于网络设计规划、流量控制、确保服务质量、拥塞控制和带宽分配等都有着非常重要的意义。文章以公司现有设备厂家网管、流量采集统计工具、以及一年以来的链路流量统计数据为基础,通过数学建模的思路,使用MATLAB拟合曲线建立模型,对造成网络流量突增的原因进行深入分析,并以此思路举一反三,开辟了一套PTN网络流量预测的方案。辅助PTN网络运维人员,加强PTN链路利用率的把控手段,减少网络隐患,提高网络的健康度和安全性,为公司各项业务的正常、稳定运行提供有力的支撑。