Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ современного состояния управления трафиковыми процессами в системах сотовой связи .
1.1 Анализ функциональных возможностей систем мобильной связи при решении задач управления информационным обменом . 13
1.2 Анализ систем позиционирования в мобильных сетях при решении задач управления информационным обменом.
1.3 Исследование методов кластеризации, для расширении функцио-нальных возможностей сетей радиосвязи при решении задач управления процессами информационного обмена.
1.4 Постановка задачи исследования. 25
1.5 Выводы к главе I. 26
Глава 2. Разработка концептуальной модели управления телетрафиком и прецизионных алгоритмов позиционирования мобильных станций.
2.1 Модель управления радиоресурсами систем мобильной связи. 28
2.2 Повышение точности позиционирования объектов радиосвязи с помощью материальных уравнений электродинамики . 36
2.3 Повышение точности позиционирования объектов на основе волновых уравнений Гельмгольца.
2.4 Применение статистических моделей расчета затухания электромагнитных сигналов для уточнения местоположения мобильных станций. 66
2.5 Выводы к главе II.
Глава 3. Разработка алгоритмов оптимального управления процессами информационного обмена радиосвязи .
3.1 Разработка алгоритмов кластеризации узлов спроса на основе разладки .
3.2 Применение алгоритма нечеткой кластеризации для получения узлов спроса.
3.3 Оптимальное управление канальными ресурсами в системах радио-связи с помощью задачи Монжа-Канторовича.
3.4 Применение теории игр к задаче оптимального распределения канального ресурса.
3.5 Выводы к главе III. 88
Глава 4. Повышение эффективности сети связи 2го поколения .
4.1 Модифицированная модель интеллектуальной сети. 90
4.2 Пространственно-временной анализ распределения нагрузки в сети оператора связи.
4.3 Пространственная кластеризация трафика в г. Уфа . 97
4.4 Оценка эффективности модели дифференциального доступа абонентов к ресурсам сети сотовой связи.
4.5 Описание функционала программного комплекса по расчету узлов спроса на основе кластерного анализа позиционирования мобильных станций
4.6 Выводы по работе. 108
Основные выводы и результаты. 109
Список использованных источников. 111
Приложение А. 118
- Анализ функциональных возможностей систем мобильной связи при решении задач управления информационным обменом
- Повышение точности позиционирования объектов радиосвязи с помощью материальных уравнений электродинамики
- Разработка алгоритмов кластеризации узлов спроса на основе разладки
- Пространственная кластеризация трафика в г. Уфа
Введение к работе
Актуальность темы. Современные системы сотовой связи являются мультисервисными системами, предоставляющими широкий спектр услуг: голосовая связь, передача видеоизображений, SMS, MMS, GPRS и др. Для передачи каждого из видов сообщений требуется соответствующий объем радиоресурсов (частотных, временных, энергетических).
В процессе функционирования систем мобильной связи возникают резкие перегрузки в отдельных ее сегментах, обусловленные перемещением абонентов, что вызывает необходимость оперативного управления радиоресурсами. Так, в случае перегрузки сети в одной части зоны обслуживания, могут быть задействованы ресурсы из менее загруженной ее части.
Для эффективного управления радиоресурсами системы сотовой связи в первую очередь необходимо позиционировать мобильные станции (МС) с точностью, позволяющей выявлять зоны аномального изменения концентрации.
Существует множество способов определить местоположение абонентов сотового оператора: средствами самой сети или с помощью глобальных навигационных систем. Особенностями использования способа является слабая проработанность задачи позиционирования и, как следствие, низкая точность позиционирования (до соты). Для применения GPS и ГЛОНАСС необходимо обеспечить прямую видимость спутников и соответствующие специальные приемные устройства с программным обеспечением.
Полученные данные, в результате позиционирования массы абонентов, представляют собой большие массивы, обрабатывать каждого абонента не представляется возможным. С точки зрения эффективного управления необходимо кластеризовать всех абонентов заданной области, выделить зоны с аномальным изменением концентрации МС и определить внутри каждого кластера узел спроса.
Полученные узлы спроса необходимо связать с существующей сетью оператора радиосвязи. Для этого составляются модели ситуационно-адаптивного планирования (С-А планирование), позволяющие быстро и эффективно управлять сетью в целом.
Управление радиоресурсом сети сотовой связи следует увязать с критериями качества и классов обслуживания (QoS и CoS) для дифференцированного доступа абонентов. Введение таких критериев позволит снизить конфликт интересов между системой связи и абонентами сети.
Степень разработанности темы исследования. При решении указанных проблем в рамках диссертационного исследования использовались труды отечественных и зарубежных ученых. Большой вклад в развитие идей этого направления исследований оказали отечественные учёные: Карташевский В.Г., Шорин О.А., Громаков Ю.С., Гнеденко Б.В., Лившиц Б.С., Башарин Г.П., Пшеничников А.П., Харкевич А.Д., Яковлев С.А., Фролов Г.В., Надеев А.Ф., Султанов А.Х., Кузнецов И.В., и др. Среди зарубежных учёных можно выделить труды Свами М.Н., Тхуласираман К., Спенсер Р., Клейнрок Л., Мартин Дж., Галлагер Р., Мерлин П., Сегал А.
Следовательно, решение задачи повышения эффективности систем сотовой связи, на основе расширения их функциональных возможностей является актуальным как в научном, так и в практическом отношениях.
Цель работы. Повышение пропускной способности и эффективности протекающих процессов управления радиочастотным ресурсом на основе расширения функциональных возможностей систем сотовой связи.
Объект исследования. Процессы управления информационными потоками в системах сотовой связи в условиях изменения (пространственно временной подвижности) абонентского трафика.
Предмет исследования. Разработка и модернизация алгоритмов
дифференцированного доступа абонентов к радиоресурсам оператора сотовой связи на основе релевантной кластеризации местоположения мобильных станций.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:
1. Анализ методов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам сетей
сотовой связи.
2. Разработка концептуальной модели управления радиочастотным ресурсом
в системах сотовой связи.
3. Разработка алгоритмов повышения точности местоопределения
(позиционирование) мобильных абонентов с учетом особенностей
пространственного распространения электромагнитных сигналов.
4. Модернизация алгоритмов кластерного управления радиоресурсом систем
сотовой связи.
5. Оценка эффективности полученных алгоритмов дифференцированного
доступа абонентов к ресурсам сетей сотовой связи.
Методы исследований. При решении поставленных задач в работе используются положения теории вероятностей и математической статистики, исследования операций и линейного программирования, массового обслуживания и аналитической геометрии. При проведении экспериментальных исследований применяются методы математического моделирования, в том числе компьютерного, теория распознавания и обнаружения, теория некорректно поставленных задач.
Научная новизна работы.
1. Новизна концептуальной модели управления радиочастотным ресурсом в
системах сотовой связи заключается в введении новых функций управления,
отличающаяся от известных введением позиционирования мобильных станций,
кластеризацией узлов спроса, учетом параметров качества сети QoS(CoS),
позволяющих повысить эффективность системы сотовой связи.
2. Новизна алгоритмов позиционирования мобильных абонентов заключается
в изучении пространственного распространения электромагнитных сигналов на
основе уравнений электродинамики, волновом уравнении Гельмгольца,
статистических моделях, позволяющих повысить точность позиционирования
мобильных станций в условиях неоднородности среды распространения.
3. Новизна алгоритмов кластерного управления заключается в
нечувствительности их к исходным данным статистического распределения
абонентов в сети, позволяющей обнаруживать аномальные явления, связанные с пространственной подвижностью трафика в режиме онлайн.
4. Практическая новизна заключается в применение классов и качества обслуживания при дифференцированном доступе абонентов к радиоресурсам сети связи для повышения эффективности ее работы.
Теоретическая и практическая значимость работы состоит в следующем:
Разработано программное обеспечение, позволяющее:
повысить эффективность систем сотовой связи за счет оптимального распределения радиоресурса между абонентами сети и базовыми станциями оператора связи;
повысить точность позиционирования объектов радиосвязи с помощью уравнений электродинамики и статистических моделей;
определять зоны аномального изменения концентрации абонентов в заданной области и выделять узлы спроса;
связывать наиболее эффективным образом полученные узлы спроса и существующую сеть оператора связи с учетом требований к классам и качеству обслуживания.
На защиту выносятся:
1. Модель замкнутого управления радиоресурсом, основанная на
позиционировании и кластеризации мобильных станций, позволяющая эффективно
распределять радиоресурсы сети связи, и исключить блокировки, и отказы в
обслуживании.
-
Алгоритмы повышения точности позиционирования мобильных станций, основанные на уравнениях электродинамики и статистических методах расчета зон радиопокрытия, позволяющие решить задачу местоопределения МС средствами сети связи.
-
Алгоритмы кластеризации, основанные на симбиозе теории разладки и алгоритма k-средних, позволяющие выделять узлы спроса (наиболее концентрированные зоны скопления абонентов).
-
Метод дифференцированного доступа абонентов к сети, основанный на оптимальном распределении радиоресурса между узлами спроса и существующей сетью оператора, позволяющий эффективно управлять сетью связи.
Аппробация полученных результатов.
Теоретические и практические результаты, полученные автором, докладывались на 5 международных и всероссийских научно-технических конференциях:
Российская школа-конференция «Мобильные системы передачи данных», МИЭТ, Москва 2006;
Международная научная конференция «Авиация и космонавтика», МАИ, Москва, 2006;
9-я Международная Конференция. Компьютерные Науки и Информационные Технологии CSIT2007. Уфа, 2007;
XI Международная научно-практическая конференция «Проблемы
техники и технологии телекоммуникаций» УГАТУ, Уфа, 2010;
XIII Международная научно-практическая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» УГАТУ, Уфа, 2012;
Публикации. Основные результаты работы отражены в 11 печатных работах, из них 3 работы опубликованы в рецензируемых журналах из списка ВАК.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Общий объем составляет 127 стр., основной текст 94 стр., в том числе рисунков - 35, список литературы из 80 наименований на 8 стр., приложения 12 стр.
Анализ функциональных возможностей систем мобильной связи при решении задач управления информационным обменом
Функционирование систем мобильной связи происходит в условиях резких изменений интенсивности трафика (нагрузки) в пространственно-временной области[1]. Пространственно-временное изменение трафика обусловлено перемещением абонентов (мобильных станций) оператора сотовой связи, что вызывает необходимость оперативного управления радиоресурсами. Временное изменение (нестационарности) нагрузки в сети является известным фактом[1,2], а факт пространственного изменения нагрузки носит малоизученный характер и вызывает интерес научного сообщества относительно недавно. Под пространственным изменением нагрузки понимается аномальное явление в сети оператора связи, в виде резкого изменения концентрации абонентов внутри одной или нескольких локальных зон обслуживания[2]. При этом в случае факта аномального явления, в результате огромного количества обращений к базовым станциям оператора связи в отдельно взятой зоне (соте), происходит блокировка и отказ в обслуживании. Примером может послужить крупный городской праздник, митинг и другие подобные массовые скопления абонентов сети. [3].
Важным элементом эффективности эксплуатации систем мобильной связи является совершенствование её транспортной составляющей, обеспечивающей как внутрисистемную передачу сообщений или, другими словами, внутрисистемное взаимодействие между БС, так и доставку сообщений абонентов по дифференцированной схеме обслуживания мобильной связи. К особенности транспортной составляющей сети мобильной связи можно отнести резкое увеличение объёма передаваемых управляющих команд и сигналов сигнализации и синхронизации, а так же резкое скачкообразное изменение совокупной нагрузки на отдельные базовые станции оператора связи, обусловленное протекающим аномальным явлением. Сигналы, составляющие служебную часть работы сети связи, передаются наряду с «полезными» абонентскими. При этом важной составляющей штатного функционирования всей системы мобильной связи является своевременная передача, получение команд управления, сигнализации и синхронизации подсистем мобильной связи [4]. В данных условиях необходимо говорить о введении дифференцированного обслуживания в сети оператора. Сложность такого обслуживания заключается в том, что необходимо соблюдать баланс между условиями функционирования сети в целом и оказанием услуги связи абонентам[5]. Необходимо вводить понятия классов и качества обслуживания в качестве требований к системе связи.
Следует сказать, что одним из основных путей повышения информационной ёмкости сотовых систем мобильной связи являются:
1. Введение процедур контроля за возможным локально-территориальным возникновением скопления подвижных абонентов, которые могут вызвать соот ветствующий локальный перегруз (либо резкий недогруз) в условиях неточности (неопределённости) позиционирования мобильных абонентов и с последующим оптимальным перераспределением канального и частотно-временного ресурса между отдельными подсистемами мобильной сети связи.
2. Оптимизация территориального и внутрисотового частотного ресурса (плана) радиоканалов с точки зрения выделения максимального числа возможных (используемых) интермодуляционно совместимых частот с минимальной шириной занимаемой полосы (девиации) из заданной (разрешенной) сетки частот.
3. Обеспечение пространственной структуры сотового покрытия за счет создания систем с микросотовой архитектурой, расщепления сот, оптимального радиопокрытия обслуживаемой территории. 4. Выбор, построение оптимальной (с точки зрения минимизации временных задержек при передаче сообщений и надёжности) конфигурации транспортной сети системы мобильной связи. Этот пункт можно дополнить и выбором наилучших алгоритмов маршрутизации, коммутации сообщений в транспортной сети.
Разработка алгоритмов повышения информационной ёмкости систем невозможна без описания моделей «поведения» мобильных абонентов, т.е. анализа моделей подвижности трафика системы мобильной связи в пространстве и времени. В свою очередь, модели подвижности трафика невозможно проанализировать без использования алгоритмов позиционирования, адаптированных под сложную систему сотовой связи. Для получения сколь либо адекватной модели поведения абонентов сотовой сети (данных о месте и времени нахождения там объекта) необходимо вводить позиционирование абонентов (система идеального наблюдения в режиме реального времени, позволяющая получать картину изменения местоположения абонентов во времени и в пространстве).
На сегодняшний день управление ресурсами в сетях радиосвязи происходит по принципу разомкнутого управления [6], то есть объект управления рассматривается как некая аморфная система, не требующая четкого моделирования.
Объектом управления является некое пространство с некоторым числом абонентов сети сотового оператора. Изначально пространство поделено на подпространства (районы, соты, кластеры и пр.). До сегодняшнего момента управление радиоресурсами осуществлялось по разомкнутой системе управления, сущность принципа разомкнутого управления заключается в жестко заданной программе управления. То есть управление осуществляется «вслепую», без контроля результата, основываясь лишь на заложенной в САУ модели управляемого объекта [7]. Рисунок 1.1.
В данной работе предлагается изменить подход к управлению процессами информационного обмена и расширить функциональные возможности сети радиосвязи за счет этого.
Повышение точности позиционирования объектов радиосвязи с помощью материальных уравнений электродинамики
Традиционная модель позиционирования МС использует разностно-дальномерный метод, основанный на измерении параметров временных задержек распространения сигнала радиотелефона абонента не менее чем до трех БС сети, относительно их синхронизированных временных шкал и расчете дальности БС до МС, и базовые углы с последующим вычислением расстояния r, рисунок 2.3 [26]. Либо используется геометрический метод определения r по направлению наиболее сильной компоненты радиосигнала. Однако, подобные способы позиционирования, как описывалось выше, приводят к большим ошибкам определения местоположения, так как не в полной мере учитывают свойства распространения электромагнитных волн в условиях городской застройки.
Модель позиционирования С целью повышения точности позиционирования МС в алгоритм позиционирования введем вычислительную модель канала связи (КС) (Рисунок 2.3). Для определения класса модели КС будем считать:
1. Рассматриваются узкополосные системы, либо широкополосные системы связи, чья широкополосность обеспечивается набором узкополосных составляющих;
2. Позиционирование происходит в обратном канале, представляющем слабое электромагнитное поле; 3. Системы радиосвязи относятся к классу открытых систем, известна возможность измерения плотности потока энергии сигнала на выходе передатчика МС и входах приемников соответствующих БС;
4. Считаем, что известными являются апертурные свойства приёмной антенны БС, геометрические размеры антенн МС примерно не отличаются. Позволяющие определить параметры электромагнитного поля (напряженность поля) вблизи точки приема.
Как уже было заявлено, позиционирование МС триангуляционным методом приводит к большим погрешностям измерения их местоположения. В виду открытости системы мобильной связи, одним из подходов к повышению точности позиционирования может стать приближение измеренных значений параметров излучаемого сигнала вычисленным. В качестве математической модели распространения электромагнитного сигнала, могут служить уравнения электродинамики, позволяющие учесть турбулентные свойства среды (или ее проницаемость в общем смысле).
Постановка задачи. Рассматривается распространение радиосигнала в го родской среде. Будем считать известной локальную зону возможного местополо жения МС (Рисунок 2.4), полученную на основе триангуляционного метода пози ционирования, и приемной антенны БС (для одного из направлений). В качестве допущения положим, что участок распространения электромагнитной волны от МС до БС можно разбить на отдельные однородные участки, характеризуемые известной величиной диэлектрической проницаемости i, . Так, на рисунке 2.4 условно приведены три участка «однородности». Под участком «однородности» понимается участок, на протяжении которого изменение диэлектрической проницаемости носит незначительный характер. Эти данные могут быть получены исходя из анализа плотности застройки города (геоинформационной модели населенного пункта). Зона возможного Препятствие/Здание присутствия МС БС
Распространения радиоволны в условиях города Так же известными являются мощность излучения Р МС и напряженность Еизм в точке приема. Необходимо определить расстояние г между МС и БС.
Прежде чем решить поставленную задачу, определим общее выражение зависимости напряженности электрического поля от расстояния.
Выражение зависимости г от Е представляется через вектор плотности потока энергии электромагнитного поля (вектор Пойнтинга). С одной стороны этот вектор представляет количество энергии, переносимой волной через единицу площади в единицу времени, а с другой - это энергия, переносимая через единицу площади в единицу времени на расстоянии г от источника, равна мощности излучения источника, деленной на площадь сферы радиуса г [27]: где - скорость электромагнитной волны в среде, определяемая по формуле —, Е– напряженность электрического поля, Єо - относительная диэлектрическая проницаемость вакуума, є( ) - относительная диэлектрическая проницаемость среды, ju - относительная магнитная проницаемость среды, Р - мощность сигнала в точке излучения.
Известно [29], что относительная диэлектрическая проницаемость существенным образом зависит от частоты излучаемого пилотного сигнала, тогда как магнитная проницаемость таким свойством не обладает. Поэтому дальнейшие вычисления, предполагается вести с учетом изменения на границах участ ков «однородности», полагая при этом величину =1. Дальнейшие рассуждения легко могут быть распространены и для условия изменения магнитной проницаемости. Приравнивая левые части выражения (2.1) не трудно получить, что: (2.2) В формуле (2.2), можно рассматривать как некую усредненную вели чину, которую свяжем с диэлектрическими проницаемостями для отдельных однородных участков в виде: (2.3) где k – некоторый неизвестный коэффициент усреднения относительной диэлек трической проницаемости в канале распространения электромагнитной волны, k 0. В соответствии со сказанным, удобно ввести среднее значение напряженно сти , которое будем вычислять по формуле: . (2.4) Как видно из полученной формулы (2.4), значение также зависит от вы бора коэффициента k, что усложняет поставленную задачу. Для того чтобы корректно решить поставленную задачу, необходимо ввести дополнительную величину – корректирующее значение напряженности поля, вычисляемое на отдельных участках «однородности» распространения электромагнитной волны. Поясним подход к вычислению на примере рисунка 2.4. Так на конце первого участка в точке Б напряженность E1 , согласно формуле (2.2), равна: (2.5) где l1 и l2 – известные длины участков «однородности». Мощность сигнала в точке Б, в соответствии с формулой Пойнтинга равна: (2.6) где – коэффициент пересчета мощности в точке Б преломления среды распро странения радиоволны, – площадь прохождения сигнала (излучения) в створе антенны в точке Б.
Разработка алгоритмов кластеризации узлов спроса на основе разладки
Приводится алгоритм нахождения разладки, как уточняющий инструмент для дальнейшего анализа позиционированных абонентов сети сотовой связи с помощью алгоритма нечеткой кластеризации.
Согласно модели, представленной во второй главе (рисунок 2.1), следующим шагом в решении Задач управления радиоресурсами сети является выделение кластеров – узлов спроса. Каждый кластер состоит из множества точек (x;y), где x,y – пространственные координаты расположения абонента, характеризующихся своей особенностью. Особенность заключается в аномалии изменения интенсивности трафика, вызванной резким локальным изменением концентрации абонентов в зоне обслуживания. Примером может служить изменение трафика в дни празднований, когда плотность местоположения абонентов сети может достигать 3-4 человека на квадратный метр. Такие аномальные явления могут значительно повлиять на возможности сети в целом. Перегрузка сетей связи приводит к отсутствию возможности предоставления услуги связи.
Если использовать существующие методы управления радиоресурсами (по персональному абонентскому вызову), это приводит к следующим последствиям:
1. Возникает перегрузка БС и отказ обслуживания (из-за большого количества одновременных запросов на БС, вследствие скачкообразного изменения концентрации абонентов).
2. Увеличивает время управления в отдельных БС, при условии, что другие БС остаются недогруженными и приводит к отказу в обслуживании.
Возникает необходимость статистической «фильтрации» абонентов для объединения их в группы (кластеры) на основе территориальной конгломерации. Применительно к концепции управления радиоресурсами систем мобильной связи, общая задача кластеризации сводится к определению границ (координат) кластеров, по сути, являющихся агрегированным источником сообщений, а также классификация трафика этих источников сообщений. При этом, решение задачи кластеризации должна происходить в режиме реального времени по виду передаваемых сервисов.
В общем смысле, сложность решения задачи традиционными методами (алгоритмами) заключается в необходимости априорных статистических сведений о перемещениях отдельных групп абонентов. С целью преодоления этих сложностей, решение задачи кластеризации можно осуществить с помощью теории разладки [52].
Особенностями теории разладки являются:
1. Инвариантность к закону распределения [53]. (Работа в условиях априорной неопределенности)
2. Статистическая обработка, связанная с анализом массивов данных, которые так же могут изменяться.
3. Инвариантность к способу счета [54] (независима от точки начала счета)
4. Возможность выделения количества итераций, путем введения системы ограничений.
Алгоритм кластеризации на основе разладки (появление АЯ) можно свести к следующим шагам:
Шаг 1. Определение выборки местоположений МС(x;y) в течение шага.
Шаг 2. Разбиение исследуемой области на подобласти с шагом, равным среднему значению ошибки позиционирования (наложение сетки).
Шаг 3. Определение границ разладки в выборке. Вычисляется функ ционал T(S) по формулам: где - значение функционала при возрастающей нагрузке, а – значение функционала при убывающей нагрузке, при этом оба функционала существуют в , где – фактическое время, дискрет времени, определяемый реальными условиями (описано в главе 4 данной работы):
Необходимо корректно выбирать метрику масштаба ячейки сетки, накладываемой на исследуемую поверхность.
1. Для каждого конкретного случая необходимо выбирать - по какому критерию будет происходить перебор алгоритма «разладки» (фактическая плотность абонентов сети, или плотность запросов ресурсов сети в единицу времени).
2. Достаточно сложно выбирать пороговое значение «разладки», при котором модель будет выдавать менее робастную картину разбиения.
3. Разомкнутость кластеров в аномальных случаях.
Данный алгоритм требует дальней модернизации и дополнений. Может выступать первичным анализатором масс абонентов, для определения зон особого скопления абонентов с ярко выраженными резкими локальными изменениями концентрации абонентов.
Пространственная кластеризация трафика в г. Уфа
Модернизация любой системы и сети связи заключается в выравнивании потребностей трафикового спроса с техническими ресурсами по удовлетворению этого спроса. Для решения этой задачи необходимо обладать точными входными данными о системе в целом и о каждом абоненте.
Любую существующую систему сотовой связи можно проанализировать по следующим этапам:
1. Позиционирование абонентов сети, с учетом рекомендаций и таблицы 2.5.
2. Выделение узлов спроса (кластеризация) масс позиционированных абонентов, с помощью алгоритмов, предложенных в третьей главе данной работы.
Проведем анализ трафиковых процессов в г. Уфа, в отдельно взятом районе. Позиционирование абонентов сети сотового оператора в г. Уфа. Для проведения эксперимента был выбран сегмент Советского района г. Уфа, обладающий всеми признаками крупного города миллионника (рисунок 4.7).
На рисунке присутствуют и крупные транспортные развязки с присутствием общественного, частного и коммерческого транспорта, и муниципальные учреждения, и бизнес-центры, и социальные учреждения.
Базовая станция оператора связи находится как показано на рисунке 4.7 и направлена, как показано на рисунке 4.3 (направленность одинакова).
Согласно описанным выше этапам, необходимо провести позиционирование абонентов сети. Проанализировав, по существующим картам города, выделенный район, делаем вывод, что преобладают здания пятиэтажной высоты со стандартной шириной улиц и плотностью застройки. Учитывая, что рассматривается система GSM900/1800, выбираем систему позиционирования, основанную на модели расчета затухания радиосигнала Окамуро-Хато. Точность позиционирования составляет 129 метров. Площадь исследуемой области составит 12,04 км2 (4,3 км на 2,8 км).
На рисунке 4.7 представлен результат позиционирования мобильных станций. Как видно, основная масса абонентов смещена к деловому центру и спальному району.
На втором этапе анализа существующей сети, необходимо выделить узлы спроса (кластеризовать) полученные массы абонентов. Для этого предлагается использовать алгоритмы кластеризации узлов спроса на основе разладки и нечеткой кластеризации. Рисунок 4.8 – Этапы кластеризации позиционированных абонентов.
Как видно из рисунка 4.8, позиционированные абоненты сети оператора связи могут быть перенесены в программу для кластерного анализа. Первым шагом кластерного анализа будет являться выделение областей разладки, появления аномального явления, обусловленного изменением концентрации абонентов на 20%. По результатам анализа множества алгоритмом разладки, можно заметить, что выделяются 3 основные области [78].
Программно задается условие разделения множества абонентов на 3 кластера, для вычисления их взвешенных центров. На рисунке 4.8 представлен результат работы всего алгоритма и предложены наиболее подходящие места расположения базовых станций. На рисунке 4.9 представлено оптимальное размещение БС сотового оператора с учетом реальной нагрузки и пространственного расположения абонентов.
Рекомендуемое расположение базовых станций оператора связи.
Таким образом, предлагаемая зона обслуживания в 12 квадратных километров, с учетом реальной картины нагрузки на сеть, может быть полностью покрыта и обслужена тремя БС.
Полученные опытным путем и кластеризованные массы абонентов сети оператора связи есть ни что иное, как конгломерации мобильных станции в пространстве. Совокупная нагрузка в полученных, в результате действия алгоритмов, трех конгломератах сконцентрирована в выделенных узлах спроса, представленных на рисунке 4.9 черными точками.
В случае нерациональности переноса существующих базовых станций оператора связи в полученные центры кластеров, необходимо и достаточно распределить существующий канальный ресурс между двумя БС и тремя узлами спроса.
Как показано в главе 3, параграф 3.3 данной работы, необходимо представить рассматриваемую ситуацию как двудольный граф, а задачу распределения ресурсов сети оператора связи решить с помощью представленного там же алгоритма управления с применением транспортной задачи [79].
Заданы следующие условия:
Одна базовая станция способна обслужить одновременно не более 100 абонентов;
Один узел спроса не может содержать в себе запросов на обслуживание более чем от 100 абонентов;
Максимальное количество абонентов сети оператора связи в исследуемой области не может превышать 300 штук.
Исходя из этих условий, рассмотрим основные ситуации, возможные в зоне действия оператора связи.
Ситуация 1. Аномальное изменение интенсивности трафика, вызванного резким локальным увеличением концентрации абонентов в зоне обслуживания. Предложенная модель управления не применяется.
В этом случае, максимальное количество абонентов сети может оказаться в указанной зоне обслуживания таким образом, что максимальное количество (300 в рассматриваемом примере) запросов на обслуживание одновременно поступит на одну существующую БС (Рисунок 4.10 а,б).
Исходя из принятого условия, БС не справится с совокупным запросом и произойдет системный сбой, что в свою очередь негативно скажется на работе оператора связи [80].
