Lưu lượng trong mạng FMC và ứng dụng kỹ thuật lưu lượng trong việc định tuyến QoS

 và phân tích cách thức ứng dụng kỹ thuật 
lưu lượng khi chưa có một mô hình lưu lượng chuẩn 
ABSTRACT 
Traffic engineering(TE) has an important role in the forecast, design and optimization of the 
Telecom network based on circuit switching (TDM) with mainly voice service. When NGN or most 
recently FMC network appeared, the same efficient tools to plan and optimize the network have been 
expected, as with TDM network before. At the begining, there are efforts to expand the existing tools, 
however trials have showed that these tools were unusable (such as Poisson model), the reason is 
NGN/FMC is multi-service network based on IP package-switching technology so that the traffic 
characteristics are quite different from the voice centric network. Many new traffic models have been 
poroposed but none of them was a comprehensive one. This article introduces the traffic techniques 
on the new generation Telecom network, gathering information about some new traffic models and 
analyzing the method to apply traffic techniques when there is no standard traffic model shown yet. 
I. GIỚI THIỆU 
Mạng FMC (Fixed Mobile Convergence) 
được xây dựng trên cơ sở hạ tầng mạng chuyển 
mạch gói IP và cung cấp các loại hình dịch vụ 
Viễn thông: Voice, video, data..v.v. Phương 
thức truy nhập sử dụng các công nghệ wireline, 
wireless (3G, Wifi, Wimax, PHS..). Ứng dụng 
của kỹ thuật lưu lượng trên mạng FMC là 
nghiên cứu đặc tính của người sử dụng dịch vụ, 
loại hình dịch vụ và tính chất của các luồng dữ 
liệu trao đổi giữa các đối tượng trên mạng từ đó 
khái quát nên các mô hình chuẩn. Dựa vào các 
mô hình được khái quát hoá này người ta xây 
dựng ra các lý thuyết và công cụ khác nhau cho 
việc tiết kế, tổ chức mạng đảm bảo được các 
yêu cầu của dịch vụ khác nhau và tránh được 
các hiện tượng tắc nghẽn 
Nghiên cứu về lưu lượng đã rất thành 
công trong thế hệ mạng chuyển mạch kênh 
PSTN (với lưu lượng voice chủ yếu) truyền 
thống, trong thế hệ mạng này các mô hình lưu 
lượng chuẩn đã được xây dựng và là công cụ 
hữu hiệu để hỗ trợ các quá trình khác nhau 
trong sự phát triển của mạng. Một số các lý 
thuyết, mô hình là công cụ hữu hiệu trong việc 
thiết kế, tối ưu và giải quyết các vấn đề hiệu 
năng mạng như: tiến trình Poisson, công thức 
Elang-B, lý thuyết hàng đợi ứng dụng [1,9]. 
Khi các kỹ thuật chuyển mạch gói bắt 
đầu hình thành, (ATM, X25 và tiếp sau là IP..), 
các mạng này chủ yếu cho việc truyền số liệu. 
Nguồn lưu lượng dữ liệu trên các mạng chuyển 
mạch gói này có tính chất ON/OFF, trong đó 
chu kỳ ON là thời gian truyền dữ liệu và OFF là 
khoảng thời gian không truyền. Do tính đơn 
giản, các tiến trình Poisson và Markov cũng đã 
được dùng cho mạng chuyển mạch gói này. Khi 
sử dụng các mô hình đơn giản này các chu kỳ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
25 
ON hặc OFF bộc lộ tính chất phân bố của nó có 
dạng hình học hay hàm mũ. Lưu lượng thể hiện 
tính không nhớ (Memoryless) nghĩa là sự phụ 
thuộc nhau thời gian ngắn (SRD-short range 
dependence). Các nguồn lưu lượng gom (lưu 
lượng gộp) sẽ thể hiện như nhiễu trắng (white 
noise) 
Nhiều phân tích gần đây về các lưu lượng 
trên mạng chuyển mạch gói IP trên các mạng 
LAN/WAN với các ứng dụng FTP, WWW, 
Email, Video.. đã cho thấy tính chất tự tương 
đồng (self-similar) với time scale khác nhau 
đang tồn tại một cách tự nhiên trong các lưu 
lượng này mà trước đây đã bỏ qua đồng thời 
cũng cho thấy các mô hình lưu lượng truyền 
thống như Poisson không còn đúng cho việc 
phân tích các lưu lượng mới này nữa [2]. 
Với mong muốn đưa ra được các mô hình 
tương tự cho thế hệ mạng Viễn thông dựa trên 
công nghệ chuyển mạch gói IP và gần đây nhất 
là mạng hội tụ FMC người ta cũng đã bắt tay 
vào nghiên về lưu lượng trên mạng này. 
II. MẠNG FMC VÀ CÁC DỊCH VỤ TIÊU 
BIỂU 
Trên mạng FMC là mạng Viễn thông thế 
hệ tiếp theo có sự hội tụ giữa mạng cố định và 
di động. Trên mạng FMC nhiều loại dịch vụ 
khác nhau nhưng có thể thấy 3 loại dịch vụ tiêu 
biểu là các dịch vụ trong nhóm Triplay services: 
VoIP (thoại qua mạng IP), IPTV (dịch vụ xem 
Tivi qua mạng IP) và HSI (Truy nhập Internet 
tốc độ cao). 
Dịch vụ VoIP là thế hệ tiếp theo của dịch 
vụ thoại PSTN truyền thống được xây dựng 
trên cơ sở hạ tầng mạng IP. Trong mạng này, 
các luồng dữ liệu voice sẽ được gói thành các 
packet và chuyển phát trên mạng IP, Để tiết 
kiệm băng thông, một số kỹ thuật mã hoá 
(codec) và kỹ thuật triệt khoảng lặng được sử 
dụng tại phía phát nhằm giảm tốc độ bít. Các kỹ 
thuật mã hoá phổ biến là G711, G723, G729.. 
Dịch vụ IPTV/VoD, P2P IPTV cung cấp 
các luồng thông tin Voice và Video đến một 
nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ quảng bá 
cho một nhóm khách hàng (IPTV-multicast) 
hay cho từng khách hàng (VoD). Dữ liệu trong 
dịch vụ này cũng là dạng dữ liệu video + voice 
thời gian thực (Soft-realtime) 
Dịch vụ truy nhập Internet tốc độ cao là 
loại hình dịch vụ Internet truyền thống nhưng 
có yêu cầu cao hơn về chất lượng dịch vụ và 
loại hình dịch vụ. Lưu lượng này bao gồm dữ 
liệu thông tin trao đổi trong quá trình duyệt 
web, truyền file, email.. 
Trên mạng FMC các lưu lượng Internet 
và Multimedia có dạng ON/OFF. Ví dụ với 
dịch vụ Web, chu kỳ ON thể hiện việc tải trang 
web và chu kỳ OFF thể hiện thời gian đọc 
thông tin. 
III. MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LƯU 
LƯỢNG TRÊN MẠNG FMC 
Một số thuộc tính của các luồng dữ liệu 
trên mạng mới đã được chỉ ra như: 
- Tính tự tương đồng [3,8,9]: Sự phân bố của 
lưu lượng có dạng sao lại toàn bộ hay một phần 
của nó sau một chu kỳ thời gian. Biểu diễn của 
sự tự tương đồng này qua tham số Husrt (H). 
Khi H gần tiến tới 1 thì sự tương đồng càng gần 
chính xác. Sự tự tương đồng có thể diễn ra theo 
các time-scale khác nhau và có thể biểu diễn 
bởi hàm phân bố heavy-tailed hay long-tailed. 
Hình so sánh tính chất tự tương đồng trong lưu 
lượng trong mạng FMC với tính chất của lưu 
lượng Poisson truyền thống. 
Hình 1. So sánh lưu lượng Poisson và Self-similar 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
26 
- Tính phụ thuộc nhau thời gian dài (Long-
range-dependence) [10,19]: Sự tự tương đồng 
theo time-scale khác nhau được gọi là (Long-
range-dependence-LRD). Tính phụ thuộc nhau 
thời gian dài này tương phản với tính chất của 
lưu lượng trên mạng PSTN truyền thống ở đó 
tiến trình đến và đi được phân bố theo Poisson. 
Hình 2 so sánh SRD và LRD, trong phân bố 
Poisson sự suy giảm của xác suất phía đuôi rất 
nhanh chóng và sát với hàm mũ của thời gian 
còn trong lưu lượng có đặc tính LRD, sự suy 
giảm của xác suất theo hàm hypebol. 
Hình 2. SRD và LRD 
Phân bố Heavy-tailed/ long-tailed: Một 
bộ phận lớn trong xác suất tập trung cao ở phía 
đuôi của sự phân bố so với phân bố hàm mũ. 
Điển hình của tính chất này được thể hiện trong 
phân bố Pareto [4] và Weibull [5]. 
Hình so sánh giữa phân bố Heavy-tailed 
và phân bố hàm mũ 
Hình 3. Phân bố Heavy-tailed và phân bố hàm 
mũ (exponential) 
- Tính rời rạc (Fractal): Tính chất này thể hiện 
rất rõ trong việc truyền các dữ liệu dạng gói lớn 
(bursts) như việc tải các file lớn, file audio, .. 
- Sự phân bố các chu kỳ ON/OFF khác nhau 
đối với các ứng dụng cụ thể trên mạng này 
[8,11,19,21]: 
- Dịch vụ VoIP đã chỉ ra sự phân bố: ON – 
Gamma, OFF - Weibull 
- Dịch vụ E-mail: ON – Weibull, OFF – 
Pareto 
- Dịch vụ FTP: Tương tự dịch vụ Email 
nhưng với kích thước file trung bình lớn hơn và 
chu kỳ ON dài hơn 
- Lưu lượng WWW: khoảng thời gian Inactive 
được chia làm 2 loại: Active OFF time phân bố 
Weibull, In-active OFF time phân bố Pareto 
IV. MỘT SỐ MÔ HÌNH LƯU LƯỢNG MỚI 
Với một số đặc tính mới của các luồng 
lưu lượng trên mạng FMC như trên đây, thời 
gian qua có một số mô hình lưu lượng được 
nghiên cứu và đề xuất áp dụng [11,17,19]: 
- Mô hình luồng lưu (Fluid): Trong mô hình 
này, lưu lượng được coi như volume và có tính 
chất của 1 flow rate. Mô hình này phù hợp cho 
các lưồng lưu lượng đơn như trong B-ISDN hay 
ATM. Mô hình này phù hợp cho việc mô hình 
hoá các lưu lượng burst với mẫu ON/OFF 
- Các mô hình tự tương đồng (Self-similar 
models): Mô hình Fractional ARIMA (mô hình 
hồi quy tự chuyển dịch trung bình phân đoạn), 
mô hình này được sử dụng rộng rãi nhất cho sự 
tự tương đồng, nó có thể mô hình hoá cả các 
tiến trình LRD, SRD đồng thời; Mô hình 
Fractional Gaussian Noise (FGN): Được dùng 
nhiều cho các quá trình ngẫu nhiên, phù hợp 
cho việc mô hình hoá các dữ liệu burst và ứng 
dụng đa phương tiện; Mô hình Transform-
Expand-Sample (TES).. 
- Các mô hình LRD: các mô hình này có thể 
kể đến: Fractional Brownian motion (FBm), 
M/G/ ∞, .. 
Thực tế, mỗi trong các mô hình lưu 
lượng trên chỉ thích hợp với một loại lưu lượng 
nhất định. Về lý thuyết, trong tương lai các lưu 
lượng ngày càng trở nên gần giống với các quá 
trình Gaussan [12,19], ở đó ảnh hưởng của các 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
27 
luồng lưu lượng đơn sẽ ngày càng ít ý nghĩa 
trong nguồn lưu lượng gộp. Tuy nhiên tại thời 
điểm hiện tại lưu lượng thực tế chưa ở đâu 
giống với mô hình Gaussan. Thời gian qua 
nhiều cố gắng đã được thực hiện nhằm đưa ra 
công thức tổng quát tương tự như Erlang trong 
mạng PSTN áp dụng cho mạng mới nhưng 
chưa có cố gắng nào đưa ra được công thức phù 
hợp cho vai trò này. Hiện tại, các luồng lưu 
lượng gộp vẫn chưa phải là mang tính điển hình 
để bỏ qua vai trò của các luồng lưu lương riêng 
rẽ và việc nghiên cứu các mô hình lưu lượng 
vẫn tiếp tục. Nói tóm lại, hiện vẫn chưa có một 
mô hình lưu lượng chuẩn được chấp nhận rộng 
rãi cho các lưu lượng trên mạng FMC và một 
công cụ hữu hiệu như trong mạng PSTN chưa 
đạt được. 
V. GIẢI PHÁP VỀ ĐẢM BẢO QoS TRÊN 
MẠNG THẾ HỆ MỚI KHI CHƯA CÓ CÁC 
LÝ THUYẾT ĐẦY ĐỦ VỀ LƯU LƯỢNG 
Trong khi chưa đạt tới sự chín trong 
nghiên cứu về mô hình lưu lượng trong FMC 
nghĩa là chưa có các công cụ thiết kế hữu hiệu, 
một kỹ thuật khác được sử dụng để kiểm soát 
chất lượng dịch vụ (QoS) đó là kỹ thuật quản lý 
lưu lượng [19]. Các kỹ thuật liên quan đến quản 
lý lưu lượng có thể bao gồm: Quản lý đầu vào 
(admision control), phân lớp lưu lượng (traffic 
classification), xử lý hàng đợi (queueing), định 
tuyến QoS (QoSR), đánh lịch phân phát gói 
(scheduling) và kiểm soát các lưu lượng ra 
(traffic sharping), hand-over  
Đối với các nhà khai thác Viễn thông lớn 
(carrier, operator) việc đảm bảo QoS cho các 
dịch vụ do mình cung cấp là rất quan trọng, do 
vậy các nhà khai thác lớn thường đầu tư trang 
thiết bị đảm bảo dư thừa lưu lượng trong mạng 
do mình quản lý. Việc kiểm soát đầu vào tại các 
ngõ vào của mạng (các ngõ này kết nối với các 
mạng của nhà khai thác khác hay mạng 
Internet) được thực hiện nhằm để hạn chế các 
yêu cầu từ bên ngoài vào khi lưu lượng bên 
trong đã cạn 
Sự phân lớp lưu lượng cho phép các nút 
mạng xử lý có ưu tiên đối với các luồng lưu 
lượng của các dịch vụ đòi hỏi yêu cầu chất 
lượng cao (ví dụ các dữ liệu yêu cầu tính thời 
gian thực VoIP, Video). Các gói tin có ưu tiên 
cao sẽ được đánh lịch phát trước. 
Các kỹ thuật hàng đợi cũng được cải tiến 
rất nhiều so với các kỹ thuật áp dụng cho mạng 
TDM, ATM trước đây: Weighted Fair Queuing 
(WFQ), Weighted Round Robin (WRR), 
Priority Queuing (PQ), Custom Queuing (CQ), 
Class Based Weighted Fair Queuing (CBWFQ). 
Hiện nay, để cải tiến QoS các thiết bị mạng bao 
gồm cả các thiết bị phía khách hàng (mạng đo 
thị -MAN, mạng wifi 802.11e hay Wimax băng 
rộng 802.16) có khả năng kiểm soát QoS đề 
từng người dùng và từng dịch vụ bằng cách tạo 
cho từng user/dịch vụ các hàng đợi riêng, tính 
chất của hàng đợi phụ thuộc dịch vụ cụ thể. 
Việc kiểm soát lưu lượng ra (sharping) 
nhàm kiểm soát băng thông dùng bởi 1 khách 
hàng hay một hướng nào đó không vượt quá 
mức danh định cho phép. Ở đây người ta sử 
dụng các kỹ thuật hàng đợi để kiểm soát lưu 
lượng vượt quá. 
Đối với các lưu lượng liên miền hay liên 
nhà khai thác NGN/FMC thì thực sự khó kiểm 
soát. Các tổ chức chuẩn hoá Quốc tế đang cố 
gắng đưa ra một framework cho việc đáp ứng 
yêu cầu khách hàng về QoS như SLA (Service 
Level Agreement) framework nhưng trong thực 
tế chưa có thử nghiệm nào được tiến hành 
Bên cạnh các kỹ thuật chủ động trên, một 
phương án khác là sử dụng các số liệu thống kê 
từ giám sát trạng thái mạng (monitor) một cách 
thụ động [19]. Ở đây, các thông số thống kê 
được về lưu lượng sẽ được sử dụng hỗ trợ các 
công việc như định tuyến, quy hoạch lại mạng.. 
VI. KỸ THUẬT LƯU LƯỢNG VÀ ĐỊNH 
TUYẾN QoS 
Định tuyến QoS là chức năng tìm đường 
đi trên mạng đảm bảo một số các yêu cầu ràng 
buộc về QoS (băng thông, trễ, rung pha, tỷ lệ 
mất gói..) còn kỹ thuật lưu lượng lại là việc tối 
ưu tài nguyên mạng dựa trên các tính chất của 
các luồng lưu lượng thông tin. 
Giữa QoSR và TE có điểm chung QoSR 
và TE đều là các kỹ thuật hướng đến việc sử 
dụng tài nguyên tối ưu và thoả mãn các yêu cầu 
truyền thông tin. Điểm tương phản giữa QoSR 
và TE là QoSR hướng đến việc tìm đường ngắn 
nhất trong khi TE lại tìm đường có băng thông 
cao nhất, QoS được xem xét dưới góc độ người 
dùng còn TE xem xét dưới góc độ mạng, QoSR 
tập trung vào điểm có tính nhất thời (short-
 TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
28 
term) trong khi TE lại là vấn đề có tính lâu dài 
(long-term). 
Nếu có một mô hình lưu lượng chuẩn ta 
có thể xác định được tài nguyên khả dụng trong 
khoảng lân cận thời điểm xét nếu biết lưu lượng 
ở thời điểm trước đó và thông số này có thể làm 
một yếu tố tác động đến quyến định chọn 
đường đi. Tuy nhiên, như đã giới thiệu phía trên 
hiện nay chưa có các mô hình lưu lượng chuẩn 
nào được đưa ra để sử dụng cho mục đích này, 
việc nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật lưu lượng 
trong định tuyến QoS còn nhiều thách thức 
[15]. Ý tưởng có tính khả thi sử dụng kỹ thuật 
lưu lượng để hỗ trợ định tuyến QoS được thực 
hiện bằng một số cách như: 
- Phân lớp các luồng lưu lượng (ví dụ 
Realtime và Non-Realtime) trên cơ sở đó sử 
dụng các thuật toán QoSR khác nhau cho 
các luồng lưu lượng [22]. 
- Sử dụng kỹ thuật dự báo lưu lượng dựa trên 
các thông số thống kê lưu lượng mạng ở quá 
khứ với chu kỳ quan sát lưu lượng (time-
scale) khác nhau(ms, sec, min, hour hay day) 
[16] để hỗ trợ định tuyến QoS. Hình biểu 
diễn ví dụ việc sử dụng số liệu thống kê 
giám sát lưu lượng hỗ trợ cho QoS routing. 
- Bên cạnh đó, các thông số thống kê lưu 
lượng cũng được sử dụng trong QoSR nhằm 
cân bằng tải trên các tuyến nhất là trong định 
tuyến QoS liên miền [24,25], ở đây các 
thông tin về lưu lượng được trao đổi giữa 
các bộ định tuyến thông qua trường thông 
tin mở rộng của các giao thức OSPF hay 
BGP. 
Hình 4. Ứng dụng số liệu thống kê lưu lượng cho các bài toán khác nhau 
VII. KẾT LUẬN 
Kỹ thuật lưu lượng đóng vai trò quan 
trọng trong tổ chức mạng Viễn thông. Lý thuyết 
về lưu lượng trong thế hệ mạng FMC khác 
nhiều so với trong mạng PSTN truyền thống và 
cho đến nay chưa có một mô hình lưu lượng 
hoàn chỉnh và chưa theo kịp yêu cầu trong việc 
phát triển của mạng thế hệ mới. Trong khi các 
nghiên cứu về lưu lượng còn tiếp tục, các cơ 
chế giám sát, quản lý để kiểm soát QoS hay sử 
dụng các dữ liệu thống kê lưu lượng về mạng 
để phục vụ cho mục đích định tuyến QoSR nói 
riêng hay đảm bảo QoS nói chung thường được 
sử dụng trong thực tế. Trong tương lai, khi 
mạng FMC đã ổn định và các dịch vụ trên đó 
đủ phong phú và mức độ sử dụng cao làm cho 
ảnh hưởng của các luồng lưu lượng đơn ít ý 
nghĩa đi trong một lưu lượng gộp thì mô hình 
tổng quát như Gaussan có thể hy vọng được sử 
dụng như mô hình chuẩn. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. Richard Parkinson; Traffic engineering techiniqes in Telecomunications; Infotel system, 1985 
2. Vern Paxson and Sally Floyd;Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modeling; Lawrence Berkeley 
Laboratory and EECS Division, University of California, Berkeley, 1985 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009 
29 
3. W. Leland, M. Taqqu, W. Willinger, and D. Wilson; On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic 
(Extended Version); IEEE/ACM Transactions on Networking, 2(1),pp. 1-15, February 1994. 
4. B. Arnold- Pareto Distributions; International Cooperative Publishing House, Maryland, 1983. 
5. Weisstein, Eric W; Weibull Distribution; From MathWorld -  
/WeibullDistribution.html 
6. Pinder, J.E., Wiener, J.G. and Smith, M.H; The Weibull distribution: a new method summarizing; 
survivorship data -1978 
7. M. Garrett and W. Willinger; Analysis, Modeling and Generation of Self-Similar VBR Video Traffic; 
Proceedings of SIGCOMM ’94, pp. 269-280, September, 1994. 
8. J¨orn Seger; Modelling Approach for VoIP Traffic Aggregations for Transferring Tele-traffic Trunks in a 
QoS enabled IP-Backbone Environment; Faculty for Electrical Engineering and Information Technology 
Department of Electronic Systems and Switching niversity of Dortmund, 2003 
9. Huai Huang; Analysis of self-similar Traffic Using Multiplexer & Demultiplexer Loaded with 
Heterogeneous ON/OFF Sources; Dept. of Electronic Engineering, Queen Mary, University of London 
10. Thomas Silverston, Olivier Fourmaux and Kav´e Salamatian; Characterization of P2P IPTV Traffic: 
Scaling Analysis; Universit´e Pierre et Marie Curie - Paris VI, Laboratoire LIP6/CNRS, UMR 7606 104 
avenue du pr´esident Kennedy 75016 Paris, France, 2007 
11. Zhili Sun and Lei Liang; IP Network Traffic Measurement and Modelling; Centre for Communication 
System Research University of SurreyGuildford 
12. R.G. Addie, M. Zukerman, T.D. Neame; Broadband traffic modeling: simple solutions to hard problems; 
IEEE Communications Magazine 36 (8) (1998 
13. Yantai SHU, Minfang YU, Oliver YANG, Jiakun LIU, and Huifang FENG; Wireless Traffic Modeling and 
Prediction Using Seasonal ARIMA Models; IEICE TRANS. COMMUN., VOL.E88–B, NO.10 OCTOBER 
2005 
14. Young-Tak Kim, Hae-Sun Kim, Hyun-Ho Shin; Web Service based Inter-AS Traffic Engineering for QoS-
guaranteed DiffServ Provisioning; School of Electrical Engineering and Computer Science, College of 
Engineering, Yeungnam University -214-1, Dae-Dong, Kyungsan-Si, Kyungbook, 712-749, KOREA 
15. Henrik Abrahamsson Anders Gunnar; Traffic Engineering in Ambient Networks: Challenges and 
Approaches; Swedish Institute of Computer Science Box 1263, SE-164 29 Kista, Sweden 
16. Yuekang Yang Chung-Horng Lung-Traffic Forecast in QoS Routing-Department of Systems and Computer 
Engineering Carleton University, Ottawa, Ontario, Canada Information Society Technologies 
17. Balakrishnan Chandrasekaran; Survey of Network Traffic Models; 
18. Sixth Framework Programme; Definition and analysis of TE functions in different network scenarios; 
Deliverable No: D.WP.JRA.2.3.1 
19. Abbas Jamalipour; The Wireless Mobile Internet, Architectures, Protocols and Service-Wiley-2003 
20.  
21. Cisco; Traffic Analysis for Voice over IP; Sept 2002 
22. Hedia KOCHKAR, Takeshi IKENAGA and Yuji OIE; QoS Routing Algorithm based on Multi-classes 
Traffic Load; Department of Computer Science and Electronics , Kyushu Institute of Technology 
23. Yuekang Yang; The Role of Traffic Forecasting in QoS Routing, a Case Study of Time-Dependent Routing; 
Department of Systems & Engineering, Carleton University, Ottawa, Ontario, Can 
24. K.H. Ho, N. Wang, P. Trimintzios and G. Pavlou; Traffic Engineering for Inter-domain Quality of Service; 
Centre for Communication Systems Research, University of Surrey, UK 
25. G. Leduca, H. Abrahamsson; An open source traffic engineering toolbox; Computer Communications 29 
(2006) 593–610, www.elsevier.com/locate/comcom 
Địa chỉ liên hệ: Nguyễn Trung Kiên - Tel: 0913.510.136, E-mail: kiennt@cdit.com.vn 
 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông