Метод виявлення квазіперіодичних сплесків інтенсивності в мультисервісних мережах з мобільними абонентами

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.017409

Анотація

У статті запропоновано новий підхід до аналізу трафіку мультисервісних мереж на основі виявлення раніше не використовуваної інформаційної ознаки – наявності квазіперіодичних сплесків інтенсивності у самоподібному трафіку. На відміну від існуючих методів, які базуються на спектральних, ентропійних або статистичних характеристиках, запропонований метод використовує бінаризацію часових рядів трафіку за адаптивним порогом (k-сигма) з подальшим аналізом автокореляційної функції індикаторного ряду сплесків. Це дозволяє ефективно виявляти повторювані, хоча й нестрогіза періодом, структури в трафіку, що характерні для поведінки користувачів у Triple Play та Quadruple Play середовищах. Ключовою перевагою методу є його робастність до дестабілізуючих факторів з апріорі неповними статистичними характеристиками – зокрема, випадкових викидів, флуктуацій активності, мобільності абонентів та фонового шуму. Така робастність пояснюється тим, що аналіз здійснюється над бінарним рядом даних, в якому усунуто вплив абсолютних аномалій. Програмна реалізація методу на мові Python підтвердила його високу чутливість до квазіперіодичних структур (до 100 % у тестових сценаріях) та низький рівень хибних спрацьовувань (< 5 %) у порівнянні з FFT- та ентропійними підходами, які демонструють значну чутливість до нестаціонарностей. Результати дослідження розширюють можливості моніторингу, діагностики та прогнозування навантаження у сучасних мережах змішаного типу, зокрема в умовах мобільного широкосмугового доступу. Запропонована ознака може бути інтегрована до систем інтелектуального аналізу мережевого трафіку, IDS/IPS, а також використовуватися для підвищення ефективності механізмів QoS і адаптивного керування ресурсами.

Ключові слова: самоподібний трафік; квазіперіодичні сплески; інформаційна ознака; робастність; мультисервісні мережі; Quadruple Play; автокореляційний аналіз.