Giáo trình Cơ sở mạng thông tin

   Cơ sở mạng thông tin Giáo trình dành cho sinh viên đại học ngành Điện tử - Viễn thông Khoa Điện tử Viễn Thông Trường Đại học Bách khoa Hà nội Các từ viết tắt    FAS  Frame Alignment Signal   IEEE  Institute of Electronics and Electrical Engineering   ITU  International Telecommunication Union   MFAS  Multi-Frame Alignment Signal   PDF  Probability Density Function   pdf  probability distribution function   TDMA  Time Division Multiple Access   Bảng đối chiếu thuật ngữ Anh - Việt Tiếng Việt  Tiếng Anh      Băng tần thông dải  Band Pass   Băng tần cơ sở  Baseband   Trạm gốc  Base Station   Kênh  Channel   Va đập  Collision   Cuộc nối  Connection   Mã hoá điều khiển lỗi  Error Control Coding   Mật độ phổ năng lượng  Energy Spectral Density   Khung  Frame   Đáp ứng tần số  Frequency Response   Giao thoa giữa các ký tự  Intersymbol Interference   Đa khung  Multi-frame   Đa truy nhập  Multiple Access   Bộ ghép kênh, bộ hợp kênh  Multiplexer   Hiệu ứng xa - gần  Near – Far Effect   Kết nối, liên kết  Link   Đầu thu, phần thu  Sender   Đầu thu, phần thu, đích  Sink   Mã hoá nguồn  Source Coding   Ghép kênh phân chia theo thời gian  Time Division Multiplexing   Bộ phát, khối phát  Transmitter   Mục lục Các từ viết tắt 3 Bảng đối chiếu thuật ngữ Anh - Việt 4 Mục lục 5 Mục lục hình vẽ 7 Mục lục bảng biểu 8 Chương 1 Giới thiệu 1 1.1. Mục đích của việc mô hình hóa và đánh giá đặc tính hoạt động của hệ thống 1 1.2. Các khái niệm cơ bản trong hệ thống thong tin 1 1.3. Các bước và phương pháp đánh giá một mạng thông tin 1 1.3.1. Đo đạc, thu tập kế quả thống kê 1 1.3.2. Mô hình hóa toán học 1 1.3.3. Mô phỏng 1 1.4. Các công cụ phục vụ cho việc đánh giá chất lượng hoạt động của mạng 1 Chương 2 Hàng đợi – Các hệ thống thời gian liên tục 2 2.1. Giới thiệu lý thuyết hàng đợi 2 2.1.1. Hàng đợi và đặc điểm 2 2.1.2. Các tham số hiệu năng trung bình 5 2.2. Nhắc lại các khái niệm thống kê cơ bản 10 2.2.1. Tiến trình điểm 10 2.2.2. Tiến trình Poisson 12 2.3. Định luật Little 14 2.3.1. Công thức Little 14 2.3.2. Chứng minh công thức Little 15 2.4. Các mô hình hàng đợi 16 2.4.1. Ký hiệu Kendall 16 2.4.2. Quá trình Sinh-Tử (Birth-Death) 17 2.4.3. Hàng đợi M/M/1 17 2.4.4. Hàng đợi M/M/1/K 20 2.4.5. Hàng đợi M/M/C 20 2.5. Lý thuyết lưu lượng 21 2.5.1. Khái niệm về lưu lượng và đơn vị Erlang 21 2.5.2. Hệ thống tổn thất (Loss System) và công thức Erlang B 24 2.5.3. Hệ thống trễ (Delay) và công thức Erlang C 27 2.6. Hệ thống hàng đợi có ưu tiên 29 2.6.1. Qui tắc và tổ chức hàng đợi 29 2.6.2. Độ ưu tiên của khách hàng trong hàng đợi ưu tiên 32 2.6.3. Duy trì qui tắc hàng đợi, luật Kleinrock 33 2.6.4. Một số hàng đợi đơn server 34 2.6.5. Kết luận 34 2.7. Bài tập (Pending) 35 Chương 3 Mạng hàng đợi 36 3.1. Mạng nối tiếp 36 Chương 4 Định tuyến trong mạng thông tin 37 4.1. Yêu cầu về định tuyến trong mạng thông tin 37 4.1.1. Vai trò của định tuyến trong mạng thông tin 37 4.1.2. Các khái niệm trong lý thuyết graph 37 4.2. Các mô hình định tuyến quảng bá (broadcast routing) 39 4.2.1. Lan tràn gói (flooding) 39 4.2.2. Định tuyến bước ngẫu nhiên (random walk) 40 4.2.3. Định tuyến khoai tây nóng (hot potato) 40 4.2.4. Định tuyến nguồn (source routing) và mô hình cây (spanning tree) 41 4.2.5. Duyệt cây 41 4.3. Các mô hình định tuyến thông dụng 62 4.3.1. Định tuyến ngắn nhất (Shortest path Routing) 62 4.4. Bài tập (Pending) 85 Chương 5 Điều khiển luồng và chống tắc nghẽn 86 5.1. Tổng quan 86 5.1.1. Mở đầu 86 5.1.2. Khái niệm điều khiển luồng 89 5.1.3. Khái niệm chống tắc nghẽn 90 5.1.4. Nhiệm vụ chủ yếu của điều khiển luồng và chống tắc nghẽn 90 5.1.5. Phân loại điều khiển luồng và tránh tắc nghẽn 91 5.2. Tính công bằng 92 5.2.1. Định nghĩa 92 5.2.2. Tính công bằng về mặt băng truyền 92 5.2.3. Tính công bằng về mặt bộ đệm 92 5.2.4. Cơ chế phát lại ARQ 94 5.2.5. Stop-and-Wait ARQ 95 5.2.6. Go-back-N ARQ 101 5.2.7. Selective repeat ARQ 107 5.3. Điều khiển luồng và tránh tắc nghẽn theo phương pháp cửa sổ 109 5.3.1. Điều khiển luồng theo cửa sổ (Window Flow Control) 110 5.3.2. Điều khiển tắc nghẽn sử dụng cửa sổ thích ứng (adaptive window) 115 5.4. Điều khiển luồng và chống tắc nghẽn dựa trên băng thông (rate-based flow control) 120 5.4.1. Khái niệm 120 5.4.2. Điều khiển băng thông theo thuật toán gáo rò (leaky bucket) 121 5.4.3. Thuật toán GPS (pending) 125 5.5. Bài tập (Pending) 126 Chương 6 Kỹ thuật mô phỏng 127 6.1. Giới thiệu 127 6.2. Mô phỏng dựa trên các sự kiện rời rạc và các công cụ 127 6.2.1. Phương pháp mô phỏng dựa trên sự kiện rời rạc 127 6.2.2. Các công cụ mô phỏng thông dụng dựa trên sự kiện rời rạc 130 6.3. Công cụ mô phỏng mạng NS2 131 6.3.1. Cấu trúc 131 6.3.2. Các tiện ích trong NS hỗ trợ cho mô phỏng mạng [Pending] 133 6.3.3. Thí dụ (Pending) 133 6.4. Kết luận (Pending) 133 6.5. Bài tập (Pending) 134 Tài liệu tham khảo 135 Phụ lục 1 136 Mục lục hình vẽ Hình 11 Đường truyền, kết nối và cuộc nối Error! Bookmark not defined. Hình 12 Ghép kênh và đa truy nhập Error! Bookmark not defined. Mục lục bảng biểu Bảng 11. Độ rộng băng tần của một số tín hiệu cơ bản Error! Bookmark not defined. Giới thiệu Mục đích của việc mô hình hóa và đánh giá đặc tính hoạt động của hệ thống Các khái niệm cơ bản trong hệ thống thong tin Các bước và phương pháp đánh giá một mạng thông tin Đo đạc, thu tập kế quả thống kê Mô hình hóa toán học Mô phỏng Các công cụ phục vụ cho việc đánh giá chất lượng hoạt động của mạng Hàng đợi – Các hệ thống thời gian liên tục Giới thiệu lý thuyết hàng đợi Hàng đợi và đặc điểm Trong bất cứ một hệ thống nào thì khách hàng đi đến các điểm cung cấp dịch vụ và rời khỏi hệ thống khi dịch vụ đã được cung cấp. Ví dụ: Các hệ thống điện thoại: khi số lượng lớn khách hàng quay số để kết nối đến một trong những đường ra hữu hạn của tổng đài. Trong mạng máy tính: khi mà gói tin được chuyển từ nguồn tới đích và đi qua một số lượng các nút trung gian. Hệ thống hàng đợi xuất hiện tại mỗi nút ở quá trình lưu tạm thông tin tại bộ đệm. Hệ thống máy tính: khi các công việc tính toán và tuyến làm việc của hệ thống yêu cầu dịch vụ từ bộ xử lý trung tâm và từ các nguồn khác. Những tình huống này được diễn tả bằng hình vẽ sau:
Hình 21 Mô hình chung của hệ thống hàng đợi Người ta mô tả tiến trình đến và tiến trình phục vụ như thế nào? Hệ thống có bao nhiêu server? Có bao nhiêu vị trí đợi trong hàng đợi? Có bất kỳ quy tắc nội bộ đặc biệt nào không (yêu cầu dịch vụ, mức độ ưu tiên, hệ thống còn rỗi không)? Đặc điểm của hệ thống hàng đợi Miêu tả của tiến trình đến (phân bố khoảng thời gian đến) Miêu tả của tiến trình phục vụ (phân bố thời gian phục vụ) Số lượng server Số lượng các vị trí đợi Các quy tắc hàng đợi đặc biệt: Quy tắc phục vụ (FCFS, LCFS, RANDOM) Thời gian rỗi (phân bố thời gian rỗi, khi mà thời gian rỗi bắt đầu ) Mức độ ưu tiên Những luật khác Với một mạng cụ thể của hàng đợi gồm có các thông tin sau: Sự kết hợp giữa các hàng đợi Chiến lược định tuyến: Xác định (Deterministic) Dựa vào một lớp Thống kê Xử lý nghẽn mạng (khi bộ đệm tại đích bị đầy) Số lượng khách hàng bị suy giảm Hàng đợi gốc bị nghẽn Tái định tuyến Chúng ta sẽ xem xét ví dụ về các mạng hàng đợi đơn giản khác
Hình 22: Ví dụ về mạng hàng đợi mở
Hình 23 Ví dụ về mạng hàng đợi đóng Phân tích hệ thống hàng đợi hoặc mạng hàng đợi bao gồm: Phân tích giải tích Quá trình mô phỏng Cả hai phương pháp trên Kết quả giải tích đạt được: Yêu cầu ít tính toán Đưa ra kết quả chính xác (không xảy ra lỗi xác suất) Những kết quả thu được (các thông số dịch vụ) được chia thành hai nhóm lớn: Dành cho người sử dụng Dành cho các nhà cung cấp phục vụ Thông số quan trọng cho người sử dụng: Trễ hàng đợi Tổng trễ (bao gồm trễ hàng đợi và trễ phục vụ ) Số lượng khách hàng trong hàng đợi Số lượng khách hàng trong hệ thống (gồm khách hàng chờ và khách hàng đang được phục vụ ) Xác suất nghẽn mạng (khi kích thước bộ đệm hữu hạn) Xác suất chờ để phục vụ Thông số quan trọng cho các nhà cung cấp dịch vụ: Khả năng sử dụng server Khả năng sử dụng bộ đệm Lợi ích thu được (thông số dịch vụ và các xem xét về kinh tế) Lợi ích bị mất (thông số dịch vụ và các xem xét về kinh tế) Đáp ứng nhu cầu của người sử dụng Chất lượng dịch vụ (QoS): Tổn thất (PDF, mean) Trễ (PDF, mean) Jitter (PDF, mean) Đưa ra các thông số trên để thu được: Hàm phân bố xác suất Các giá trị trung bình Đo được các thời điểm cực đại, cực tiểu Các hàm phân bố xác suất chứa đựng đầy đủ các thông tin liên quan đến các thông số quan tâm. Tuy nhiên, việc thiết lập được các hàm này là khó thực hiện. Phân tích hệ thống hàng đợi được chia thành: Phân tích ở thời gian ngắn (dựa trên một thời điểm nhất định) Phân tích trong một khoảng thời gian (trạng thái ổn định) – (dựa trên tham số vô hạn) Cấu trúc logic của phân tích hệ thống hàng đợi Đo được nhiều thông số thống kê: mean-mean, moments, transform, pdf Phân tích thời gian ngắn sử dụng cho các trừong hợp đơn giản- sử dụng các phương pháp mô phỏng hay xấp xỉ Việc phân tích chính xác không thể cho áp dụng cho quá trình ổn định- sử dụng các phương pháp xấp xỉ, nếu không thì dùng các phương pháp mô phỏng. Tiếp theo chúng ta sẽ có các kết luận sau: Kết luận chung: các giả thiết liên quan đến đặc tính và cấu trúc của hệ thống hàng đợi đạt được kết quả chính xác ít nhất là cho các thông số hiệu năng trung bình với điều kiện ổn định. Các tham số hiệu năng trung bình Ví dụ về hệ thống hàng đợi đơn giản
Hình 24 Hệ thống hàng đợi đơn giản λ - tốc độ đến trung bình , thời gian đến trung bình -1/λ µ - tốc độ phục vụ trung bình, thời gian phục vụ trung bình 1/µ Với kích thước của bộ đệm là vô hạn, quy tắc phục vụ là FCFS (đến trước phục vụ trước ) Xét khoảng thời gian Δt, và xét những sự kiện đến trong khoảng thời gian này:
Hình 25. Các sự kiện đến trong thời gian Δt Sự kiện A: Có 1 sự kiện đến trong Δt Sự kiện B: không có sự kiện đến trong Δt Sự kiện C: Có nhiều hơn 1 sự kiện đến trong Δt Giả sử rằng Δt →0. Như vậy ta sẽ có: Pr{A}= λ Δt Pr{B}= 1- λ Δt Giả thiết P{C}= 0, với 1/λ là khoảng thời gian đến trung bình (thực tế được phân bố theo hàm mũ của tiến trình đến Poisson). Xét khoảng thời gian Δt và xét những sự kiện đi trong khoảng thời gian này
Hình 26: Các sự kiện đi trong thời gian Δt Sự kiện A: Có 1 sự kiện đi trong Δt Sự kiện B: không có sự kiện đi nào trong Δt Sự kiện C: Có nhiều hơn 1 sự kiện đi trong Δt Giả sử rằng Δt →0. Như vậy ta sẽ có: Pr{A}= µΔt Pr{B}= 1- µΔt Giả thiết Pr{C}= 0, với 1/µ là thời gian phục vụ trung bình (thực tế được phân bố theo hàm mũ. D là sự kiện của 1 hoặc nhiều sự đến AND với sự kiện của 1 hoặc nhiều sự đi trong khoảng Δt Giả sử Pr{D}=0, (21) Thực ra, nó chỉ ra rằng khi Δt nhỏ, sự kiện nhân (vừa đi vừa đến) là không xảy ra. Ngoài các giả thiết trên về đặc tính của tiến trình đến và tiến trình phục vụ, còn có thêm các giả thiết sau: Tiến trình đến là tiến trình Poisson với tham số λ Khoảng thời gian đến phân bố theo hàm mũ với tham số 1/λ Thời gian phục vụ phân bố theo hàm mũ với tham số 1/µ Tiến trình đến là độc lập với tiến trình phục vụ và ngược lại Để phân tích hệ thống hàng đợi cần hiểu khái niệm “Trạng thái hệ thống”. Có thể định nghĩa thông qua biến thích hợp mô tả “ Sự phát triển theo thời gian” của hệ thống hàng đợi. Để thuận tiện cho hệ thống hàng đợi biến được chọn sẽ là số khách hàng trong hệ thống tại thời điểm t. Trạng thái hệ thống tại t = N(t)= Số lượng khách hàng tại thời điểm t (22) Tức là : pN(t)=Pr{N(t)=N} (23) với pN(t) là ký hiệu của trạng thái thứ N của hệ thống tại thời điểm t. Pr{N(t)=N} là xác suất có N khách hàng trong hệ thống tại thời điểm t. Có nghĩa là có N khách hàng trong hệ thống tại thời điểm t. Sử dụng trạng thái đầu tiên tại t=0, nếu ta có thể tìm pN(t) thì có thể mô tả hệ thống có quan hệ về mặt thời gian như thế nào? Tiếp theo, cho thời gian Δt →0. Xét các trạng thái có thể của hệ thống {0,1,…}(bằng đúng số lượng khách hàng trong hệ thống) tại thời điểm t ta có thể tìm trạng thái của hệ thống tại thời điểm t+Δt như sau: p0(t+Δt )= p0(t)(1-λΔt)+p1(t)µΔt, N=0. pN(t+Δt )= pN(t)(1-λ Δt-µΔt)+pN-1(t)λΔt+ pN+1(t)µΔt, N>0 (24) ta luôn có điều kiện phân bố chuẩn:
(25) Tức là chuẩn hóa các pi(t), t≥0, thành các tính chất phân bố rời rạc theo thời gian. Ta có thể tính giới hạn khi Δt →0 và có hệ phương trình vi phân:
(26) Để giải ta phảo cho điều kiện ban đầu. Giả sử rằng hệ thống hàng đợi bắt đầu tại thời điểm t=0 với N khách hàng ở trong hệ thống, điều kiện ban đầu được viết như sau: pi(0)=0, với i≠N pN(0)=1, với i=N (27) Sử dụng điều kiện ban đầu phù hợp hệ thống có thể được giải để được giải pháp thời gian ngắn (transient solution), một giải pháp phức tạp thậm chí cho các hệ đơn giản nhất. Bây giờ ta xét giải pháp trạng thái ổn định (equilibrium solution), t→∞. Khi đó ta có:
(28) Vì vậy, p0(t)=p0, với N=0 pN(t)=pN, với N>0 (29) Định nghĩa ρ=λ /µ với ngụ ý rằng hệ thống hàng đợi ổn định với ρ <1, ta có: p1=ρp0 pN+1(t)=(1+ρ)pN- ρpN-1=ρpN=ρN+1p0, N>0 (210) Gỉa sử tuân theo điều kiện phân bố chuẩn, ta có: pi = ρi (1-ρ ), i=0,1,… (211) với giải pháp trạng thái ổn định cho phân bố trạng thái với ρ <1. giải pháp trạng thái ổn định không phụ thuộc điều kiện phân bố ban đầu. Tuy nhiên, nó cần điều kiện rằng tốc độ đến nhỏ hơn tốc độ phục vụ. Các tham số hiệu năng trung bình Số lượng trung bình của khách hàng trong hệ thống Nhắc lại rằng phân bố của trạng thái ổn định cho số lượng khách hàng trong hệ thống khi t→∞. Ví vậy, có thể suy ra số khách hàng trung bình trong hệ thống từ phân bố trạng thái ổn định của hệ thống như sau:
(212) Kết quả trên không áp dụng cho số trung bình khách hàng trong hệ thống tại một khoảng thời gian ngắn t (arbitrary time t). Số lượng trung bình của khách hàng trong hàng đợi Chú ý rằng số lượng khách hàng trong hàng đợi thì bằng với số lượng khách hàng trong hệ thống trừ đi 1. Sử dụng cùng các giả thiết ta có:
(213) Chú ý rằng tổng bắt đầu từ i=1, do sự kiện khách hàng đợi chỉ đúng khi có nhiều hơn 0 khách hàng trong hệ thống. Chú ý rằng (i-1)!, do đang tìm số lượng khách hàng trung bình trong hàng đợi. Thời gian trung bình trong hệ thống Thời gian này có thể được phân chia thành hai thành phần : Thời gian đợi Thời gian phục vụ Tính toán các tham số hiệu năng này đòi hỏi những giả thiết thêm dựa trên đặc tính của hệ thống hàng đợi : Quy tắc phục vụ khách hàng : Giả sử quy tắc “ first-come, first served” là khách hàng được phục vụ theo thứ tự như khi đến hệ thống Phân bố trạng thái ổn định pk, k=0,1,…, cũng giống như phân bố xác suất của số lượng khách hàng trong hệ thống. Thời gian phục vụ dư trung bình của khách hàng sẽ dùng để phục vụ khi tiến trình đến xảy ra với tốc độ 1/µ, cũng giống như vậy. Vì vậy được gọi là đặc tính không nhớ. Sử dụng các giả thiết cho thời gian trung bình trong hệ thống của khách hàng :
(214) Thời gian trung bình trong hàng đợi (thời gian đợi để được phục vụ) Với các giả thiết trên ta có:
(215) Chú ý rằng thời gian trung bình trong hàng đợi bằng với thời gian trung bình hệ thống trừ đi thời gian phục vụ:
(216) Có thể có khả năng rằng khách hàng phải chờ để được phục vụ Sử dụng phân bố trạng thái ổn định pk, k=0,1,…ta chú ý rằng lượng khách hàng đến luôn phải đợi để được phục vụ nếu số lượng khách hàng lớn hơn 0 trong hệ thống. Vì vậy, Pwait=1-p0=ρ (217) Sử dụng server Ý nghĩa vật lý của tham số hiệu năng là nó đưa ra khoảng thời gian khi server bận. vì vậy, Pbusy=1-p0=ρ (218) Các cách tiếp cận đã trình bày được sử dụng để phân tích bất kỳ một hệ thống hàng đợi đều phải có các giả thiết sau: Tiến trình đến là tiến trình poisson, có nghĩa là khoảng thời gian đến được phân bố theo hàm mũ. Tiến trình đến với tốc độ đến thay đổi. Hệ thống có một hoặc nhiều server Thời gian phục vụ có dạng phân bố hàm mũ Tiến trình đến là độc lập với các tiến trình phục vụ và ngược lại Có vô hạn các vị trí đợi hữu hạn trong hệ thống Tất cả các giả thiết tạo thành lớp đơn giản nhất của hệ thống hàng đợi. Nhắc lại các khái niệm thống kê cơ bản Tiến trình điểm Các tiến trình đến là một tiến trình điểm ngẫu nhiên, với tiến trình này chúng ta có khả năng phân biệt hai sự kiện với nhau. Các thông tin về sự đến riêng lẻ (như thời gian phục vụ, số khách hàng đến) không cần biết, do vậy thông tin chỉ có thể dùng để quyết định xem một sự đến có thuộc quá trình hay không. Mô tả tiến trình Chúng ta xem xét qui luật của tiến trình điểm thông thường, nghĩa là loại trừ các tình huống đến kép. Xét số lần cuộc gọi đến với cuộc gọi thứ i tại thời điểm Ti : 0 = T0 < T1 < T2 < < ……..< Ti < Ti+1< …… (219) Lần quan sát thứ nhất tại T0 = 0. Số các cuộc gọi trong nửa khoảng thời gian mở [0, t] là Nt, ở đây Nt là một biến ngẫu nhiên với các tham số thời gian liên tục và thời gian rời rạc, khi t tăng thì Nt không bao giờ giảm. Khoảng thời gian giữa hai lần đến là: Xi = Ti - Ti-1 (220) Khoảng thời gian này gọi là khoảng thời gian giữa hai lần đến. Sự phân bố của tiến trình này gọi là sự phân bố khoảng đến. Tương ứng với hai biến ngẫu nhiên Nt và Xi, hai tiến trình này có thể được mô tả theo hai cách: Cách biểu diễn số Nt : khoảng thời gian t giữ không đổi, và ta xét biến ngẫu nhiên Nt cho số cuộc gọi trong khoảng thời gian t. Cách biểu diễn khoảng ti : số các cuộc gọi đến là hằng số (n), và ta xét biến ngẫu nhiên ti là khoảng thời gian diễn ra n cuộc gọi. Mối quan hệ căn bản giữa hai cách biểu diễn thể hiện đơn giản như sau: Nt < n khi và chỉ khi
Điều này được biểu diễn bằng đẳng thức Feller - Jensen :
với n = 1, 2,….. (221) Phân tích tiến trình điểm có thể dựa trên cả hai cách này, về nguyên tắc chúng tương đương với nhau. Cách biểu diễn khoảng thời gian tương ứng với việc phân tích chuỗi thời gian thông thường. Cách biểu diễn số không song song với phân tích chuỗi thời gian. Số liệu thống kê được tính toán trên mỗi đơn vị thời gian và ta có các mức trung bình thời gian. Đặc tính của tiến trình điểm Phần này chúng xem xét đặc tính của nó thông qua cách biểu diễn số. Tính dừng (tính đồng nhất thời gian)(Stationarity-time homogeneity) : Tính chất này có thể mô tả là cho dù ở vị trí nào trên trục thời gian cũng vậy, phân bố xác suất tiến trình điểm là độc lập với thời điểm quan sát. Định nghĩa sau đây được sử dụng trong thực tế: Định nghĩa: Cho tuỳ ý t2 > 0 và với mỗi
. Xác suất mà k cuộc gọi đến trong khoảng thời gian [t1, t1+t2] là độc lập với t1, nghĩa là với mọi t, k ta có:
(222) Đây là một trong nhiều định nghĩa về tính dừng của tiến trình điểm các cuộc gọi đến. Tính độc lập (Independence) Tính chất này thể hiện là: tương lai của tiến trình chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại. Định nghĩa: xác suất có k sự kiện (với k nguyên và lớn hơn hoặc bằng 0) trong khoảng [t1, t1+t2] là độc lập với các sự kiện trước thời điểm t1 :
(223) Nếu điều này đúng với mọi t thì tiến trình này là tiến trình Markov: trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại, nhưng độc lập với việc nó đã có được như thế nào. Đây chính là tính chất không nhớ. Nếu tính chất này chỉ xảy ra tại các thời điểm nào đó (ví dụ thời điểm đến), thì những điểm này được gọi là các điểm cân bằng hay các điểm tái tạo. Khi đó tiến trình có nhớ giới hạn, và ta cần lưu lại điểm tái tạo gần nhất. Tính đều đặn (Regularity) Như đã nói ta loại trừ các tiến trình của nhiều cuộc g