Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов распределения радиоресурсов беспроводной сети последующих поколений
1.1. Особенности построения беспроводных сетей последующих поколений
1.2. Метод межуровневой оптимизации радиоресурсов
1.3. Метод анализа времени установления сессии по радиоканалу случайного доступа
1.4. Постановка задачи исследований
ГЛАВА 2. Анализ модели распределения радиоресуров с трафиком межмашинного взаимодействия
2.1. Построение модели соты сети с трафиком межмашинного взаимодействия
2.2. Анализ вероятностных характеристик модели
2.3. Оптимизация параметров схемы распределения радиоресурсов
2.4. Основные выводы
ГЛАВА 3. Методы анализа моделей обслуживания трафика межмашинного взаимодействия
3.1. Построение мультисервисной модели соты сети с трафиком межмашинного взаимодействия
3.2. Анализ мультисервисной модели с мультипликативным распределением вероятностей состояний
3.3. Анализ вероятностных характеристик и задача оптимизации схемы распределения радиоресурсов
Заключение
Библиография
- Метод межуровневой оптимизации радиоресурсов
- Постановка задачи исследований
- Анализ вероятностных характеристик модели
- Анализ мультисервисной модели с мультипликативным распределением вероятностей состояний
Метод межуровневой оптимизации радиоресурсов
Общемировые тенденции на телекоммуникационном рынке показывают, что беспроводные сети связи становятся одним из ключевых элементов в реализации парадигмы Интернета вещей (англ. Internet of Things, IoT). Новый подход к предоставлению услуг связи основывается на трех базовых принципах [35]. Пользователь должен иметь возможность подключаться к сети в произвольном месте в любой момент времени. Уровень развития современных технологий беспроводного доступа уже сейчас позволяет обеспечивать указанные требования, но для ограниченного числа услуг. Третий принцип заключается в предоставлении пользователю возможности подключения к любому устройству. Данное требование можно отнести к широкому классу задач обслуживания M2M-трафика в беспроводных сетях связи [67, 109].
Взаимодействие между различными технологическими устройствами без участия человека уже активно применяется в сферах безопасности и транспорта, а также в области здравоохранения. Использование принципа передачи M2M-данных позволяет автоматизировать существенную часть процессов на транспорте, в том числе, контроль и оптимизация маршрутов автотранспорта с учетом дорожной обстановки. Новые перспективы открываются в области предоставления удаленной медицинской помощи. Постоянный мониторинг жизненно важных показателей здоровья человека позволит существенно сократить время оказания необходимой медицинской помощи. Консорциумом 3GPP в спецификации TS 22.368 [62] сформулирован список областей применения M2M-соединений, представленный в таблице 1.1. Следует отметить, что данный перечень не является исчерпывающим и предназначен для формирования общего представления о возможных сферах применения M2M-соединений. Дублирование проводных систембезопасности -Контроль физического доступа впомещение -Система безопасности для водителя иавтомобиля
Транспорт -Управление автопарком -Управление заказами -Отслеживание транспортных средств -Навигация-Информация о пробках -Оптимизация маршрутов транспорта
Платежные системы -Автоматы приема платежей -Автоматы выдачи товаров -Игровые автоматы
Здравоохранение -Мониторинг жизненно важных показателей -Поддержка пожилых людей и инвалидов -Удалнные точки доступа к медицинскимуслугам -Дистанционная диагностика
Удаленный контроль -Различные датчики контроля -Датчики автоматического освещения -Удаленная диагностика технического состояния автомобиля
Измерительные приборы -Контроль уровня потребляемойэлектроэнергии -Контроль утечки газа -Контроль уровня потребляемой воды -Контроль температуры
Согласно ежегодному исследованию компании Cisco [75] суммарный объем трафика генерируемого 22 миллионами переносных M2M-модулей (англ. wearable devices), которые относятся к одному из подвидов M2M-устройств, составил в 2013 году 1,7 Пбайт в месяц. В указанном исследовании также представлен прогноз, согласно которому одно M2M-устройство в 2018 году будет генерировать более 450 Мбайт
Количество M2M-соединений должно вырасти с 341 миллиона в 2013 году до 2 миллиардов в 2018 году. Аналогично H2H-пользователям для обслуживания подобных соединений применяются различные технологии беспроводных сетей 2G, 3G и 4G поколений [20, 32]. Следует отметить, что в настоящее время автору не известна общепринятая классификация технологий и поколений сетей беспроводной связи. В диссертации рассматривается один из возможных подходов, представленный в таблице 1.2, где в качестве даты начала эксплуатации представлен год реализации наиболее ранней технологии поколения. К первому поколению 1G принято относить аналоговые и наполовину аналоговые сети беспроводной связи (например, Nordic Mobile Telephone, NMT). Наиболее распространнная технология второго поколения 2G глобальная система мобильной связи GSM (Global System for Mobile communication). Универсальная мобильная телекоммуникационная система UMTS (Universal Mobile Telecommunication System), которую относят к третьему поколению 3G, послужила основой для создания беспроводной сети LTE. На сегодняшний день в рамках консорциума 3GPP ведутся работы над группой спецификаций Release 13, которые должны определить принципы функционирования и дальнейшего развития основной
В 2013 году на долю беспроводных сетей второго поколения 2G приходилось более 71% всех М2М-соединений в мире [75]. Аналогичный показатель для сетей третьего поколения 3G составляет 28%. Доля беспроводных сетей четвертого поколения 4G составляла менее 1% М2М-соединений. К 2018 году более 51% М2М-трафика будет обслуживаться в сетях 3G, а доля сетей последующих поколений 4G и 5G возрастет до 14%. Таким образом, важной является задача разработки новых методов обслуживания возрастающего М2М-трафика в сетях беспроводной связи последующих поколений.
Для эффективного обслуживания М2М-трафика консорциумом 3GPP в спецификации TS 23.682 [63] предложена эталонная функциональная архитектура сети LTE, схематически представленная на рисунке 1.2. Рассматривается сквозное Е2Е (Endo-End) соединение между М2М-устройством и внешним сервером приложений AS (Application Server) посредствам сети радиодоступа LTE (UTRAN, E-UTRAN, GERAN) [20].
Помимо приложений, размещенных на внешнем сервере AS, в сети LTE предусмотрены дополнительные виды М2М-услуг, размещенные на сервере SCS (Services Capability Server). Основным элементом эталонной архитектуры является функциональный модуль M2M-IWF (Machine Туре Communication Inter Working Function). Данный модуль отвечает за межсетевой обмен данными, осуществляет поддержку обратной и гибридной модели предоставления M2M-услуг, использует протоколы сигнализации для вызова функций других модулей в зоне обслуживания сети PLMN (англ. Public Land Mobile Network).
Постановка задачи исследований
В данном разделе диссертации построена математическая модель установления сессии по радиоканалу случайного доступа в виде дискретной ЦМ {}. Отличием модели является учет вероятности возникновения коллизии на всех этапах установления сессии. Разработан алгоритм статического моделирования для численного анализа среднего времени установления сессии по радиоканалу случайного доступа RACH. Данная характеристика является одним из основных критериев эффективности обслуживания М2М-трафика по радиоканалу случайного доступа в беспроводных сетях связи последующих поколений. Предложенный метод анализа установления сессии по радиоканалу случайного доступа может использоваться операторами сетей беспроводной связи для оценки максимального значения времени установления сессии для различных конфигураций сетевого оборудования.
Для того чтобы беспроводные сети связи последующих поколений стали эффективным инструментом обслуживания М2М-трафика, необходимо решить множество новых задач на каждом этапе функционирования подобных сетей (рис. 1.10). Должны быть разработаны новые технологические решения, позволяющие передавать данные от множества M2M-устройств с минимальным влиянием на качество обслуживания H2H-пользователей. С другой стороны, необходимо разработать алгоритмы функционирования новых сетевых элементов функциональной архитектуры беспроводных сетей с учетом особенностей M2M-трафика и заданных показателей эффективности. Решение таких задач подразумевает построение строгих математических моделей с высокой степенью адекватности, отражающих особенности обслуживания M2M-трафика в беспроводных сетях связи последующих поколений. В том числе, необходимо разработать модели распределения ограниченного числа радиоресурсов в подобных сетях. Здесь и далее под единицей радиоресурса (ЕРР) подразумевается некая условная величина, которая соответствует минимальной допустимой скорости передачи данных (например, кбит/с) для заданного количества выделенных физических ресурсных блоков (РБ).
Приведенные в разделе 1.1. данной диссертации критерии эффективности должны учитываться, в том числе, при разработке новых алгоритмов работы планировщика беспроводной сети последующего поколения. На сегодняшний день автору не известна общепринятая схема, которая определяла бы оптимальную стратегию динамического распределения радиоресурсов сети LTE между H2H-пользователями и M2M-устройствами. Существуют отдельные исследования, на основании которых оператор может принять решение использовать определенную схему выделения ресурсов для обслуживания M2M-трафика. В разделе 1.2 исследован метод межуровневой оптимизации распределения радиоресурсов. Для этого сформулирована модель нисходящего канала беспроводной сети с многопользовательскими частотно-селективными каналами с замираниями, разработана целевая функция полезности задачи межуровневой оптимизации для алгоритмов динамического назначения поднесущих и адаптивного распределения мощности. В разделе 1.3 разработана математическая модель установления сессии по радиоканалу случайного доступа в сети LTE в виде дискретной ЦМ. Разработан алгоритм статического моделирования, на основе которого проведен численный анализа среднего времени установления сессии.
Исследование методов обслуживания M2M-трафика в беспроводных сетях связи последующих поколений, представленное в разделах 1.2 и 1.3 данной диссертации, показало необходимость разработки новых механизмов для поддержания заданных параметров качества обслуживания как для H2H-пользователей, так и для
M2M-устройств. При этом с ростом интенсивности предложенной нагрузки планировщики на базовой станции сети LTE должны определять оптимальную стратегию распределения радиоресурсов, исходя из установленных ограничений, например, вероятность потерь запросов H2H-пользователей и среднее время передачи блоков данных M2M-устройств.
Таким образом, целью исследования данной диссертации является построение мультисервисной модели межмашинных телекоммуникаций и метода анализа схемы последовательного выделения радиоресурсов диапазонами фиксированного размера. Для достижения этой цели необходимо решить перечисленные ниже задачи:
Разработка модели последовательного выделения радиоресурсов диапазонами фиксированного размера для однородного M2M-трафика в виде многолинейной многопотоковой СМО и метода анализа ее ВВХ; 2. Разработка точного алгоритма расчета распределения вероятностей состояний модели для мультисервисного M2M-трафика и проведение численного анализа показателей эффективности – вероятностей блокировок и среднего времени передачи блоков данных; 3. Разработка многокритериальной задачи оптимизации размера диапазона радиоресурсов, выделяемого для обслуживания M2M-трафика, и проведение анализа результатов ее численного решения.
Анализ вероятностных характеристик модели
Таким образом, в разделе 2.1 диссертации построена математическая модель последовательного выделения радиоресурсов диапазонами фиксированного размера для однородного M2M-трафика в виде многолинейной многопотоковой СМО, где обслуживание запросов происходит по дисциплине разделения процессора ESP. Следующей раздел посвящен анализу эффективности применения предложенной схемы обслуживания М2М-трафика.
Анализ вероятностных характеристик модели В данном разделе диссертации рассмотрены основные ВВХ функционирования предложенной модели соты сети LTE, для расчета которых получены соответствующие аналитические выражения, и разработан рекуррентный алгоритм, снижающий сложность вычислений. Зная распределение вероятностей р(т,п) из формулы (2.6), можно рассчитать значения вероятностей блокировок запросов M2M-устройств ВМ2М и H2Н-пользователей ВН2Н: расчета основных ВВХ модели соты сети LTE подразумевают большое количество вычислительных операций, в том числе, для расчета нормирующей константы G(ST). Снизить сложность вычислений позволяет метод, основанный на рекуррентной зависимости ненормированных вероятностей укрупненных состояний и макросостояний системы [36, 39]. Для рассматриваемой модели соты сети LTE, где ресурсы для обслуживания запросов M2M-устройств выделяются последовательно диапазонами фиксированного размера с ЕРР, разбить пространство состояний можно по числу выделенных диапазонов. Представим пространство состояний Г в следующем виде: пространства состояний и множества блокировок для М2М-устройств и Н2Н-пользователей Зная распределение вероятностей (2.6) и используя разбиение пространства состояний (2.16), можно получить аналитические формулы для расчета основных ВВХ модели соты сети LTE.
Из полученного выражения и определения (2.16) подмножества Xs получаем формулу (2.18) для расчета вероятностей блокировок H2H-пользователей. Аналогичным образом, может быть получена формула (2.17) для расчета вероятностей блокировок M2M-устройств.
Таким образом, разработанный метод расчета ВВХ модели соты сети LTE, где ресурсы для обслуживания запросов M2M-устройств выделяются последовательно диапазонами фиксированного размера, можно записать в виде следующего рекуррентного алгоритма. Алгоритм 2.1. Рекуррентный метод расчета ВВХ модели соты сети LTE с однородным М2М-трафиком
Перейдем к численному анализу функционирования предложенной в разделе 2.1 модели соты сети LTE с выделением радиоресурсов последовательно диапазонами фиксированного размера, в том числе проиллюстрируем применение предложенного метод расчета основных ВВХ модели. Для численного анализа использовались близкие к реальным исходные данные [62, 83].
Предложенная нагрузка М2М-трафика р Рис. 2.6. Основные вероятностно-временные характеристики модели обслуживания однородного М2М-трафика График на рисунке 2.6 показывает, что кривые исследуемых ВВХ имеют немонотонный характер, связанный с предложенной схемой последовательного выделения радиоресурсов диапазонами фиксированного размера. Для объяснения причин наблюдаемого эффекта рассмотрим другие вероятностно-временных характеристик модели. Следствие 2.1. Для рассматриваемой модели соты сети LTE с выделением радиоресурсов последовательно диапазонами фиксированного размера, среднее число выделенных диапазонов фиксированного размера s и среднее количество ЕРР Ъ1, выделенное для передачи одного блока данных М2М-устройств, вычисляются по следующим формулам:
Графики зависимостей среднего количества выделенных диапазонов фиксированного размера J (2.22) и среднего количества блоков данных М2М-устройств в системе NM1M (2.20), от роста предложенной нагрузки р представлены на рисунке 2.7.
Предложенная нагрузка М2М-трафика р Рис. 2.7. Среднее количество диапазонов J и среднего количества блоков данных М2М-устройств в системе NM1M
График зависимости среднего количества ЕРР Ъх, выделенного для
В разделе 2.2 диссертации для предложенной математической модели последовательного выделения радиоресурсов диапазонами фиксированного размера для однородного M2M-трафика разработан метод расчета ВВХ вероятностей блокировок и среднего времени передачи блоков. Разработан рекуррентный алгоритм расчета распределения вероятностей состояний системы и указанных ВВХ. Проведен подробный численный анализ функционирования модели, в том числе получены формулы для расчета дополнительных вероятностно-временных характеристик. Представлен анализ причин возникающего эффекта перегибов на графике зависимости среднего времени передачи блока данных с ростом предложенной нагрузки от M2М-устройств. Полученные результаты показывают, что предложенная схема распределения радиоресурсов может применяться в сетях LTE для поддержания заданных параметров качества обслуживания Н2Н-пользователей и М2М-устройств.
Анализ мультисервисной модели с мультипликативным распределением вероятностей состояний
Таким образом, в разделе 3.1 диссертации построена модель распределения радиоресурсов для мультисервисного Н2Н- и М2М-трафика с диапазонами фиксированного размера в виде многолинейной многопотоковой СМО, где обслуживание запросов М2М-устройств происходит по дисциплине разделения процессора ESP. Для предложенной системы получить аналитическое решение СУР не представляется возможным. Показано, что для модели распределения радиоресурсов соты сети LTE c неполнодоступными диапазонами фиксированного размера и однородным Н2Н-трафиком не выполняется критерий Колмогорова, и соответствующий СП является необратимым.
В следующем разделе диссертации для модели, когда для всех типов блоков М2М-данных, установлено одинаковое ограничение на минимальную скорость передачи данных, получено распределение Анализ мультисервисной модели с мультипликативным распределением вероятностей состояний В данном разделе диссертации проведен анализ модели соты сети LTE с диапазонами фиксированного размера, когда для всех типов блоков данных, поступающих от M2M-устройств, установлено одинаковое ограничение на минимальную скорость передачи данных.
Как было показано в предыдущем разделе, МП (m(t),n(t)), описывающий функционирование рассматриваемой модели соты сети LTE, является обратимым случайным процессом. Следовательно, стационарные вероятности /?(m,и),(m,и)є , удовлетворяют СУЧБ
Стационарное распределение данного МП может быть найдено в явном виде. Теорема 3.1. Стационарное распределение вероятностей состояний обратимого МП (m(t),n(t)) имеет мультипликативный вид:
Таким образом, из полученных рекуррентных соотношений (3.15) и (3.16) следует формула (3.14) расчета распределения вероятностей состояний обратимого МП (m(t),n(t)).
Зная распределение вероятностей p(m,n), можно рассчитать значения вероятностей блокировок запросов M2M-устройств ВМ2М и Н2Н-пользователей ВН2Н по следующим формулам: выделяются последовательно диапазонами фиксированного размера, по формулам (3.17)-(3.20) подразумевает большое количество вычислительных операций. Для снижения сложности вычислений используется подход [36], который основан на выводе рекуррентных зависимостей между вероятностями состояний системы. Таким образом, из соотношения (3.13) получен следующий рекуррентный алгоритм расчета стационарного распределения /?(m, и), (m,и) є 3?.
Таким образом, в разделе 3.2 диссертации получено распределение вероятностей состояний модели в мультипликативном виде с установленным одинаковым ограничением на минимальную скорость передачи данных мультисервисного M2M-трафика. Разработан рекуррентный алгоритм распределения вероятностей состояний модели, который позволяет снизить сложность вычислений основных ВВХ модели.
В следующем разделе получены результаты численного анализа вероятностно-временных характеристик модели и сформулирована многокритериальная задача оптимизации задача оптимизации размера диапазона радиоресурсов для схемы обслуживания M2M-трафика.
Анализ вероятностных характеристик и задача оптимизации схемы распределения радиоресурсов В разделе 3.3 диссертации проведен численный анализ вероятностных характеристик модели соты сети LTE с диапазонами фиксированного размера, когда для всех типов блоков данных, поступающих от М2М-устройств, установлено одинаковое ограничение на минимальную скорость передачи данных. Сформулирована и численно решена многокритериальная задача поиска оптимального размера диапазона радиоресурсов с .
Аналогично численному анализу, проведнному в разделе 2.3, будем использовать близкие к реальным исходные данные [62, 83]. Рассматривается сота сети LTE с суммарной емкостью С = 60 ЕРР, из которой для обслуживания Н2Н-пользователей зарезервировано СН1Н = 12 ЕРР. От М2М-устройств поступают запросы на передачу блоков данных двух типов, т.е. К = 2. Полагаем, что 6\ = 100 кбайт и необходимо минимум Ъ = 1 ЕРР. Считаем, что для обслуживания М2М-трафика любого типа может быть выделено до двух диапазонов (S = 2) фиксированного размера с = 24 ЕРР каждый. В качестве примера услуги, запрашиваемой Н2Н-пользователями, рассматриваем потоковое видео с минимальной допустимой скоростью передачи d = 3 ЕРР. Интенсивность предложенной нагрузки Н2Н-пользователей не меняется и составляет а =5.
Таким образом, для анализа эффективности функционирования предложенной схемы распределения радиоресурсов проведен численный эксперимент, где использовались близкие к реальным исходные данные. При численном анализе среднего времени передачи блока данных М2М-устройства, количества ресурсов, выделенного для передачи одного блока данных, показано, что обслуживание мультисервисного М2М-трафика по принципу выделения ресурсов последовательно диапазонами фиксированного размера позволяет обеспечивать заданное среднее время передачи блоков данных. Полученные результаты для среднего времени от 0,1 с до 0,8 с примерно соответствует данным консорциума 3GPP [61, 62]. Таким образом, предложенная схема распределения радиоресурсов может применяться в сетях беспроводной связи последующих поколений для поддержания заданных параметров качества обслуживания как Н2Н-пользователей, так и возрастающего множества различных М2М-устройств.
Далее перейдем к рассмотрению многокритериальной задачи поиска оптимального размера диапазона радиоресурсов с ЕРР. Как было показано в разделе 2.3, размер выделяемого для обслуживания М2М-устройств диапазона существенным образом влияет на показатели качества функционирования рассматриваемой модели соты сети LTE. В качестве целевой функции U(c) для однородного М2М-трафика использовалась величина незадействованных ЕРР, а ограничений вероятности блокировок H2H-пользователей, М2M-устройств и среднее временя передачи M2M-данных. Такой подход позволяет обеспечивать дополнительную устойчивость соты сети LTE к перегрузкам, которые могут быть вызваны резким ростом М2М-трафика, например, при автоматическом обновлении операционных систем технологических устройств. Однако, предложенная стратегия распределения радиоресурсов не является универсальной. Для случая, когда оператор сети LTE получает существенную долю дохода в зависимости от объема обслуженного М2М-трафика, использование указанной целевой функции с одним критерием не является достаточно эффективным методом динамического распределения радиоресурсов.
Для выбора оптимальной стратегии распределения радиоресурсов в диссертации предложено использовать целевую функцию U{c}, включающую в себя ряд критериев, которые учитывают приоритет и особенности обслуживания мультисервисного М2М-трафика. В качестве критериев будем использовать суммарное среднее время передачи блока данных М2М-трафика Ux(c} и среднее число занятых ЕРР U2(c), которые определяются по следующим формулам
