S Laskuharjoitus 3: Ratkaisuhahmotelmia

Samankaltaiset tiedostot
S Laskuharjoitus 2: Ratkaisuhahmotelmia

S Teletekniikan perusteet

Liikenneongelmien aikaskaalahierarkia

Demonstraatiot Luento

MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42

Liikenneteoriaa (vasta-alkajille)

Kuva maailmasta Pakettiverkot (Luento 1)

TVP 2003 kevätkurssi. Kertaus Otto Alhava

Tiedonvälitystekniikka 1-3 ov. Kurssin sisältö ja tavoite

3. Esimerkkejä. Sisältö. Klassinen puhelinliikenteen malli (1) Klassinen puhelinliikenteen malli (2)

3. Esimerkkejä luento03.ppt S Liikenneteorian perusteet - Kevät

Harjoituksen sisältö ja tavoitteet

Jos nollahypoteesi pitää paikkansa on F-testisuuren jakautunut Fisherin F-jakauman mukaan

T Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely

Tehtävä 1. Jatka loogisesti oheisia jonoja kahdella seuraavaksi tulevalla termillä. Perustele vastauksesi

Estojärjestelmä (loss system, menetysjärjestelmä)

Nopea tiedonsiirto terveydenhuollossa, ATM-tietoverkko

Nimi: Op.numero: Yritän arvosanan korotusta, olen läpäissyt IVT:n tentin


Jatkuvat satunnaismuuttujat

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

r = n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

J. Virtamo Jonoteoria / Prioriteettijonot 1

6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11)

¼ ¼ joten tulokset ovat muuttuneet ja nimenomaan huontontuneet eivätkä tulleet paremmiksi.

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuihin 2-4 liittyen

Demonstraatiot Luento 7 D7/1 D7/2 D7/3

Estynyt puheluyritys menetetään ei johda uusintayritykseen alkaa uusi miettimisaika: aika seuraavaan yritykseen Exp(γ) pitoaika X Exp(µ)

HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 1 Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

T Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti , 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1

Kanta ja Kannan-vaihto

SISÄLMYSLUETTELO QUO VADIS?... 9

MATEMATIIKAN KOE, LYHYT OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

pitkittäisaineistoissa

Liikenneteorian tehtävä

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48

A-OSA. Kyseessä on binomitodennäköisyys. 30 P(Tasan 10 sadepäivää ja muut 20 poutapäiviä) 0,35 (1 0,35) ,35 0, ,

J. Virtamo Jonoteoria / Prioriteettijonot 1

Esimerkki: Tietoliikennekytkin

Poisson-prosessien ominaisuuksia ja esimerkkilaskuja

Tentti erilaiset kysymystyypit

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

AMMATTIKORKEAKOULUJEN LUONNONVARA-ALAN VALINTAKOE

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

AMMATTIKORKEAKOULUJEN LUONNONVARA-ALAN VALINTAKOE

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Jonojen matematiikkaa

Suotuisien tapahtumien lukumäärä Kaikki alkeistapahtumien lukumäärä

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme?

Ominaisarvo-hajoitelma ja diagonalisointi

1 YLEISKUVAUS Laajakaistaliittymä Palvelun rajoitukset PALVELUKOMPONENTIT Päätelaite Nopeus...

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

Järvitesti Ympäristöteknologia T571SA

IP-pohjaisen puheratkaisun käyttöönotto vaihdeverkossa

Informaatio ja Strateginen käyttäytyminen

Aineistoista. Laadulliset menetelmät: miksi tarpeen? Haastattelut, fokusryhmät, havainnointi, historiantutkimus, miksei videointikin

Matemaatikot ja tilastotieteilijät

Gripenberg. MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta

4. laskuharjoituskierros, vko 7, ratkaisut

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,

(b) Vedonlyöntikertoimet syytetyn ihonvärin eri luokissa

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdanto. Tiedonsiirtoverkkojen perusteista

1 YLEISKUVAUS Valokaistaliittymä Palvelun rajoitukset PALVELUKOMPONENTIT Päätelaite Nopeus...

Mikä neljästä numeroidusta kuviosta jatkaa alkuperäistä kuviosarjaa? Perustele lyhyesti

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.

802118P Lineaarialgebra I (4 op)

D ( ) E( ) E( ) 2.917

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?

Tehtävät 1/10. TAMPEREEN YLIOPISTO Informaatiotieteiden tiedekunta Valintakoe Matematiikka ja tilastotiede. Sukunimi (painokirjaimin)

Bayesin pelit. Kalle Siukola. MS-E2142 Optimointiopin seminaari: Peliteoria ja tekoäly

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä.

52480S TIETOKEARKKITEHTUURIT Tentti

Netemul -ohjelma Tietojenkäsittelyn koulutusohjelma

Diofantoksen yhtälön ratkaisut

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

OSI malli. S Tietoliikenneverkot S Luento 2: L1, L2 ja L3 toiminteet

AMMATTIKORKEAKOULUJEN TEKNIIKAN VALINTAKOE

LIITE 1 VIRHEEN ARVIOINNISTA

Tietoliikenne II. Syksy 2005 Markku Kojo. Tietoliikenne II (2 ov,, 4 op) Page1. Markku Kojo Helsingin yliopisto Tietojenkäsittelytieteen laitos

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Helsingin, Jyväskylän, Oulun, Tampereen ja Turun yliopisto Matematiikan valintakoe klo 10 13

AMMATTIKORKEAKOULUJEN LUONNONVARA- JA YMPÄRISTÖALAN VALINTAKOE

Juuri 10 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

Mittausepävarmuuden laskeminen

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoverkkolaboratorio

ENNAKKOTEHTÄVÄ 2017: Maisterivaiheen haku, tuotantotalous

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

Kenguru 2012 Junior sivu 1 / 8 (lukion 1. vuosi)

SEKASTRATEGIAT PELITEORIASSA

Viivästysmaksut ja muut palvelumaksut Viivästyskorko ,81 0,00 0,81 Vakiokorvaus perintäkuluista 40,00 0,00 40,00 Yhteensä 40,81

Peliteoria luento 2. May 26, Peliteoria luento 2

Transkriptio:

S-38.118 Laskuharjoitus 3: Ratkaisuhahmotelmia Mika Ilvesmäki lynx@tct.hut.fi 1st December 2000 Abstract Tässä dokumentissä esitellään enemmän tai vähemmän taydellisesti ratkaisuja syksyn 2000 teletekniikan perusteiden laskuharjoitusten kotitehtäviin. Täydellisiä ratkaisuja en aivan kaikissa kohdissa esitä, jotta opiskelijan täytyisi vähintäänkin nähdä numeroarvon laskemisen tai välivaiheen johtamisen vaiva. Jos siinä sivussa tulee mietittyä laskua ja laskun taustalla olevia reaalimaailman ongelmia sekä matemaattisten mallien rajoittuneisuutta ja toisaalta käyttökelpoisuutta niin hyvä. Ellei, niin ainakaan tentissä eitämän dokumentin ratkaisuja esittämällä (=kopioimalla) saa täysiä pisteitäsikälimikäli jokin tässäesitetyistä tehtävistä koskaan löytää tiensä tenttiin. 1

1 Pakettivälityksen hyötysuhde Pakettiverkossa data liikkuu nimensä mukaisesti paketteina. Paketti koostuu otsikosta sekä varsinaisesta datasta. Myös pelkkiä otsikoita voidaan lähettää. Pienillä pakettien pituuksilla otsikon osuus on merkittävämpi kuin suurilla pakettien pituuksilla. Pienillä paketeilla otsikko siis aiheuttaa suhteellisesti enemmän lisäkuormaa ja vaatii suhteellisesti enemmän kaistanleveyttä kuin suurilla paketeilla. Tiedonsiirron hyötysuhde jää tällöin pieneksi. Tiedonsiirron hyötysuhteen parantamiseksi otsikko voidaan tiivistää eli kompressoida. 1.1 Paketoinnin hyötysuhde mikä on VoIP-yhteyden todellinen kaistanleveys, kun käytetään G.711- GSM- ja G.723.1 -koodausta (ACELP) paketin pituuden ollessa 20, 40 ja 80 ms ILMAN otsikon kompressiota sekä otsikon kompression KANSSA (vastaukseen yht. 18 lukua). Laske myös kuinka monta prosenttia otsikko vaatii lisäkaistaa kussakin tapauksessa ja Oheiseen kuvaan 1 on tuotettu PCM-koodatun puheen vastausarvot ja esimerkkilasku. Erityisesti kannattaa pistää merkille, että pakettiverkossa koodekkinopeuden lisäksi kuormitusta verkkoon tuo itse paketointi (eli pakettiotsikon välitys). Näinollen todelliset tiedonsiirtonopeudet ovat korkeampia kuin vastaavassa piirikytkentäisessä verkossa. 1.2 OSI-kerros ja VoIP-puhelu Internet-verkossa Yritys käyttää VoIP -puhelinjärjestelmää eri puolilla Suomea olevien toimipisteidensä välillä. Helsingissä oleva toimitusjohtaja haluaa neuvotella Oulussa toimivan tuotepäällikön kanssa. Oheiseen kuvaan on nimetty käytetyt (Kuva 2) mitä OSI -protokollamallin kerrokset yhteyden eri vaiheissa. VoIP-puhelin muuntaa puheen digitaaliseen muotoon ja muodostaa biteistä paketteja (esim 20 ms), joiden eteen se lisää RTP-, UDP-, IP- ja ETH-otsakkeen. Nämä paketit lähetään paikallisen lähiverkon kautta eteenpäin seuraavalle reitittimelle, joka tutkii kunkin paketin IP-otsikon ja ohjaa paketit seuraavalle 2

9R,3SDNHWLQ RWVLNRQ NRNRQDLVSLWXXV LOPDQ SDNNDXVWD 573 WDYXD 8'3 WDYXD,3 WDYXD 9R,3SDNHWLQ RWVLNRQ NRNRQDLVSLWXXV SDNDWWXQD VLV YLUKHHQNRUMDXNVHQ.RRGHNNL 1RSHXV >ELWV@ (,.2035(662,17,$.2035(662,78 3&0 * RWVLNRQ OLVlNDLVWD NRNRQDLV RWVLNRQ RWVLNRQ OLVlNDLVWD NRNRQDLV RWVLNRQ SNW SLWXXV >PV@ WDUYH >ELWV@ NDLVWD >ELWV@ RVXXV >à@ WDUYH >ELWV@ NDLVWD >ELWV@ RVXXV >à@ RWVLNNR WDYXD SDNHWWL PV!! VHNXQQLVVD RQ SNW SNW HL NRPS!! SNW [ WDYXDSNW WDYXD!! ELWWDYX [ WDYXD ELW!! NRNRQDLVNDLVWDQOHYH\V NELWV Г NELWV NELWV!! RWVLNRLGHQ RVXXV [ à à SDNHWWL PV!! VHNXQQLVVD RQ SNW SNW NRPS!! SNW [ WDYXDSNW [ ELWWDYX ELW!! NRNRQDLVNDLVWDQOHYH\V NELWV Г NELWV NELWV!! RWVLNRLGHQ RVXXV [ à à PCM-koodatun puheen teholliset tiedonsiirtonopeudet paket- Figure 1: tiverkossa / 62 62 / 9(/ 9(/ / /86 /86 / 5738'3 5738'3 /,3,3,3,3 / (7+ (7+ (7+ (7+ / +HOVLQNL 2XOX 9R,3,3UHLWLWLQ,3UHLWLWLQ 9R,3 SXKHOLQ SXKHOLQ Figure 2: OSI-malli VoIP-puhelun välityksessä reitittimelle, jossa toistuu sama operaatio. Kun paketit saapuvat Ouluun, ne menevät ensin RTP-puskuriin (dejitter buffer), jossa ne järjestetään oikeaan järjestykseen ja sitten ne ajetaan VoIP-puhelimeen takaisin analogiseksi ääneksi. 3

2 Tilastollinen kanavoituminen pakettiverkoissa ATM-kanavointilaitteeseen on liitetty kuusi tilaajaa, jotka tarjoavat verkkoon toisistaan riippumatonta vaihtelevannopeuksista videokuvaa. Tilaajia on kahdenlaisia (ja heitä on kolme kumpaakin lajia verkossa eli n a = n b =3): 1. Lähteen A perusnopeus(λ Aperus ) on 15 Mbit/s ja 10% ajasta tarvittava nopeus(λ Amax )on30mbit/s 2. Lähteen B perusnopeus(λ Bperus ) on 15 Mbit/s ja 30% ajasta tarvittava nopeus(λ Bmax )on20mbit/s Väylän tilaajille tarjoama nopeus(λ vayla ) on 148,75 Mbit/s Mikä on väylän keskimääräinen kuormitus? Millä todennäköisyydellä väylä on ylikuormitustilassa? Kuinka suuri osa väylälle tarjottavista soluista menetetään? Kuinka suuren osa soluistaan menettää tilaaja A? Entäpä tilaaja B? Oletetaan, että ylikuormitustilan aikana hylättävät solut valitaan satunnaisesti. Laske edellä olevattehtävät, kun tilaajia on 24 (n a = n b = 12) ja A:n perusnopeus on 3,75 Mbit/s ja huippunopeus 10% ajasta 7,5 Mbit/s sekä B:n perusnopeus on 3,75 Mbit/s ja huippunopeus 30 % ajasta on 5 Mbit/s. Vertaile kummassakin tapauksessa saamiasi tuloksia. Mitä havaitset ja mistä arvelet ilmiön johtuvan? 2.1 Ratkaisu Väylän keskimääräinen kuormitus: Kun tilaajat ovat jakautuneet tasan A ja B tyyppisiin tilaajiin ja kun huippunopeus on q a =10% ja q b =30% ajasta, väylän kuormitus ρ = ρ a + ρ b = n a ((1 q a )λ Aperus + q a λ Amax )+ n b ((1 q b )λ Bperus + q b λ Bmax ). Kummassakin tapauksessa kuormitus on yhtäsuuri. 4

Ylikuormitustilan todennäköisyys: Kummassakaan tapauksessa ylikuormitustilaa ei esiinny elleivät kaikki lähteet lähetä huippunopeuksillaan (totea tämä laskemalla!). Lähteet ovat toisistaan riippumattomia (oletus) joten todennäköisyys, että kaikki lähettävät yht aikaa huippunopeuksillaan riippuu tietenkin lähteiden määrästä ja siitä todennäköisyydestä, että yleensä ollaan huippunopeustilassa. Kuuden tilaajan tapauksessa todennäköisyys ylikuormitustilalle on paljon suurempi kuin 24 tilaajan tapauksessa. Solujen menetystodennäköisyys Solujen menetystodennäköisyys(b loss )määritellään 1 B loss = P [ylikuormitus](λmax λ vayla) ρλ vayla. Koska menetystodennäköisyys riippuu ylikuormitustilan todennäköisyydestä onselvää, että kuuden tilaajan tapauksessa B loss on suurempi kuin 24 tilaajan tapauksessa. Solujen menetykset tilaajittain Soluja menetetään satunnaisesti eli menetystodennäköisyys ei riipu sen lähteestä, menettävät lähteet soluja huippunopeuksiensa suhteessa. Solujen menetystodennäköisyys voidaan laskea allaolevan yhtälöryhmän mukaan: { 2BA = 3B B B A +B B 2 = B loss 1. Kuuden tilaajan tapauksessa A:n menetystodennäköisyys on δ a = 4, 09 10 7 ja B:n δ b =2, 73 10 7. 2. 24 tilaajan tapauksessa A:n menetystodennäköisyys on δ a =8, 05 10 21 ja B:n δ b =5, 37 10 21. Havaitaan, että vaikka väylän keskimääräinen kuormitus on sama 6 ja 24 tilaajan tapauksissa, saadaan 24 tilaajan tapuksessa huomattavasti pienemmät todennäköisyydet ylikuormitustilalle ja solujen menetystodennäköisyyksille. Koska useamman lähteen tapauksessa huippunopeudet ovat pienempiä tasoittuvat ruuhkahuiput paremmin toistensa sekaan. Ilmiötä kutsutaan tilastolliseksi kanavoitumiseksi. Kuva voi selventää tai sekoittaa asiaa lisää. 1 Muutkin määrittelyt on hyväksytty arvostelussa, mikälineonselkeästi ja perustellen esitetty. 5

Sheet2 Chart 4 1,2 Tilastollisen kanavoinnin vaikutus liikenteen keskiarvoon 1 0,8 Keskiarvo 0,6 0,4 Linkki 5 10 25 50 75 100 0,2 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500-0,2 Aika (solua) Page 1 Figure 3: Tilastollinen kanavoituminen erilaisilla liikennelähteillä 6