话务控制及在话务高峰中的应用

话务控制是一种在突发话务高身时有效疏通话务并防止网路过负荷的手段,它涉及到话务控制信息的来源、采用话务控制实施的原则、话务控制应用的场合等。话务控制的最终目的是在网络出现异常情况时保护网路并尽可能多地疏通话务。本文结合２０００年春节期间南京话务疏通应急预案对话务控制进行详细介绍,并评价其在实际话务环境中的使用效果。     

关于S1240远端模块话务统计及疏忙方法

根据S1240远端用户模块(RSU)在天津本地网中被广泛地应用，且目前还没有完整的话务统计方法的情况，在介绍RSU工作原理的基础上，提出了一个全新的解决RSU话务统计的方法，建议在实际工作中对这一方法予以应用。     

网络话务控制原理及其应用初探

简要介绍了目前我国长话网的典型话务环境与话务特征,重点探讨了网管话务控制定义、目标、应用场合及启用话务控制原则、实施要素、分类,提出了对今后异常大话务环境下网络管理及网络安全的建议。     

一种GSM网络异常话务指标关联分析方法研究

文章针对现有网络异常话务监控机制中指标不全或者门限不够准确的问题，提出了一种将异常话务指标关联实际网络性能和客户投诉的分析方法，运用该方法能对异常话务监控机制进行有效修正和完善。同时，以某市公司在应用该方法后的实际效果，证明了该方法使异常话务监控机制得到有效完善，大幅提升了日常维护优化工作的效率。     

GSM双频网话务均衡策略分析

本文从GSM双频网话务均衡策略出发,对GSM双频网话务均衡策略、参数设置、均衡方法等给与了详细的分析,对实际的话务均衡工作均有较好的指导意义.     

网络话务控制原理及其应用初探

简要介绍了目前我国长话网的典型话务环境与话务特征，重点探讨了网管话务控制定义、目标、应用场合及启用话务控制原则、实施要素、分类，提出了对今后异常大话务环境下网络管理及网络安全的建议。     

应用GSM排队功能缓解网络TCH拥塞

本文从GSM双频网话务均衡策略出发,对GSM双频网话务均衡策略、参数设置、均衡方法等给与了详细的分析,对实际的话务均衡工作均有较好的指导意义。     

S1240型局话务统计功能及其应用

一、总述话务统计是评价交换机质量的重要依据,也是提供网络管理、路由规划的基本参数。所以,每一交换局投入运行以后,其首要任务之一就是要作各类话务统计。程控交换机优点之一就是能自动作各类话务统计。S 1240型机发展至今,在话务统计上已较为完备,可以作大量的话务统计工作,由于S 1240型机的全分散控制方式,使这些话务统计工作的执行对正常呼叫处理能力几乎毫无影响。一个交换局的话务流向可以用图1表示。     

高话务和高数据流量GPRS优化经验探讨

随着用户对数据业务的需求量越来越大,话音业务和数据业务对现网无线资源的竞争趋向激烈,如何做好在高话务和高数据流量时的GPRS网络优化工作是亟待解决的问题,本文主要讨论了合理分配高话务和高数据流量地区现网无线资源配置,积极试验和应用一系列新技术缓解资源竞争矛盾,摸索出维护和优化高话务和高数据流量地区GPRS网络的经验.     

CDMA移动通信中话务统计软件的优化

随着移动通信业务不断发展,市场部门和网络优化部门对话务统计工作提出了很多新的需求,如分区统计话务量,需要柱状图和饼图这样直观的数据展现方式等,原来厂家提供的话务统计软件已经无法满足这些需要。针对这些需求,该文应用面向对象的设计思路,利用VB编程语言的可视化编程方法、API函数直接调用键盘和鼠标的便利性、Access数据库强大的表格操作功能,对原有话务统计软件进行改造和优化,在提高工作效率、降低差错率的同时,也满足了各个部门的话务统计需要,获得了好评。     

自相似业务量的流量控制研究

由于自相似性是宽带网络中业务量的一个普遍特性,因此在进行宽带网络管理和流量控制时必须考虑它所带来的影响。目前,有关基于自相似业务量的流控机制的研究已经引起了人们广泛地注意。一些研究表明自相似业务量表现出了与传统模型不同的排队特征。本文围绕业务质量保证和流量控制机制,具体研究和分析了业务量的自相似性质对业务量成形、用法参数控制和呼叫接纳控制等流量控制机制的影响,并得到了一些重要结论。     

高速公路多路段状态联合估计方法

为了准确估计高速公路多个路段的交通状态,该文通过分析高速公路的路段宏观模型,提出了一种新的多路段误差状态方程。在该模型中,考虑了各路段交通密度、平均速度估计误差的传播。通过该模型,可以采用推广Kalman滤波方法进行多路段的交通状态估计。为了克服多路段状态方程的维数灾、提高计算效率并增强数值稳定性,根据系统矩阵分块的特点,该文采用了平方根滤波方法。仿真计算和实际应用表明,该文方法不仅避免了估计误差的积累效应,而且大大提高了多路段交通状态估计的计算效率。     

基于物联网技术的城市交通出行管理与服务体系研究

随着城市人口的增多和汽车数量的持续增加,交通堵塞现象日趋严重,由此引发了环境噪声、大气污染、能源消耗等严峻问题,为解决这些问题可从源头上进行思考。城市交通出行问题作为源头上的重要交通事件,对其进行深入研究、合理引导,将能有效改善城市交通问题。该文对交通出行的制约因素及其解决方法进行了综合分析,提出了基于物联网技术的交通出行解决方案,建立了面向交通出行管理与服务模型框架体系,通过对制约交通出行因素信息的全面采集,综合分析,实现对交通参与者的实时诱导与服务,从而提高公安机关交通管理与服务水平。     

P2P流量疏导与优化

针对目前P2P应用的普及,对互联网带宽的占用情况越来越严重的问题,介绍了吉林联通利用P2P流量疏导与优化系统,运用先进的P4P技术和创新模式,有效缓释电信运营商迅猛增长的P2P应用流量压力问题,并最终使得运营商具备对P2P流量和业务进行有效监控、管理和运营的能力。     

基于大数据技术的流量分析平台方案研究

数据产业进入了高速增长期,实现海量的数据流量分析经营成为运营商需迫切解决的问题。借助大数据相关技术,基于Hadoop架构体系提出了一套流量分析平台设计方案,并提供了详细的软件功能方案和基础架构方案,以期指导运营商流量分析类平台的落地建设。     

ATM业务流控制技术

业务流控制是ATM的关键技术之一。业务警管和连接接纳控制构成了ATM的业务流控制。通过网络和用户共同签订并承诺履行的业务合约实现连接接纳控制。对于不同的业务类型,其业务合约参数不同,具有相应的控制机制。业务流控制的国际标准化工作正在积极开展,I-TU-T 建议的标准为1.371。     

下一代移动通信业务的自相似研究和实现

随着我国第三代移动通信建设的日益临近,多媒体业务需求增长,以传统的以马尔可夫假设为基础的信源模型的单一语音业务正面临挑战.以语音、视频和数据为一体的第三代移动业务被发现不具有马氏假设的特性,而更多表现为自相似特性.因此这里介绍了自相似过程的数学模型,并研究了利用大量具有符合Pareto重尾分布的on/off源叠加产生自相似业务的方法,并且在OPNET网络仿真软件下实现的自相似业务模型.     

春节期间短消息业务模型的研究及应用

分析了春节期间短消息业务流量的各种特性,利用数理统计的方法建立了短消息业务流量的数学模型。利用该模型可以预测短信流量,指导移动网络的优化和升级。     

How to reconstruct end-to-end traffic based on time-frequency analysis and artificial neural network

End-to-end traffic, which describes the inherent characteristics and end-to-end behaviors of communication networks, is the crucial input parameter of network management and network traffic engineering. This paper proposes a new reconstruction algorithm to develop the research on reconstruction of end-to-end traffic in large-scale communication networks. We firstly conduct the time-frequency analysis on end-to-end traffic, and then localize its features to gain its time-frequency properties before decomposing it into the low-frequency and high-frequency components. We find that if decomposing appropriately, the low-frequency component of end-to-end traffic can accurately reflect its change trend, while its high-frequency component can well show the burst and fluctuation nature. This motivates us to find a reasonable time-frequency decomposition strategy to extract the low-frequency and high-frequency components of end-to-end traffic. Moreover, this further inspires us to use the regressive model to model the low-frequency part, exploit artificial neural network to characterize the high-frequency component, and then combine these two parts according to the regressive model and artificial neural network to precisely reconstruct end-to-end traffic. Simulation results show that in contrast to previous methods our algorithm is much more effective and promising.