На правах рукописи АНТОНОВА ВЕРОНИКА МИХАЙЛОВНА РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕДАЧИ ТРАФИКА В МОБИЛЬНЫХ СЕТЯХ СТАНДАРТА LTE Специальность 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
171
Embed
mipt.ru · Web viewРазработка и исследование метода повышения эффективности передачи трафика в мобильных
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
На правах рукописи
АНТОНОВА ВЕРОНИКА МИХАЙЛОВНА
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕДАЧИ ТРАФИКА В МОБИЛЬНЫХ
СЕТЯХ СТАНДАРТА LTE
Специальность 05.12.13 –
Системы, сети и устройства телекоммуникаций
Диссертация
на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель:
д.т.н., проф
Кузнецов Николай Александрович
Москва– 2018
2
Аннотация
Диссертация посвящена разработке и исследованию моделей и алгоритмов повышения эффективности передачи трафика в мобильных сетях четвертого поколения при совместном обслуживании заявок на передачу разнородного трафика, создаваемого как сервисами реального времени, так и передачей данных.
Для решения поставленной задачи процессы поступления и обслуживания заявок представлены математическими моделями в виде многомерных марковских процессов. При разработке моделей учитывались: многопотоковый характер поступления заявок каждого типа; зависимость поступления заявок передачи данных и вероятности допуска заявки к обслуживанию от наличия необходимого свободного ресурса и от степени его загрузки.
Сформулированы определения основных характеристик качества совместного обслуживания заявок разнородного трафика. Значения характеристик оценивались как с помощью имитационного моделирования, так и с помощью математических моделей. Исследован частный случай анализируемой модели фрагмента сети доступа при передаче двух разнородных видов трафика.
Для оценки характеристик моделей предложено использовать алгоритм, основанный на решении системы уравнений равновесия итерационным методом Гаусса-Зейделя. С его помощью проведено численное исследование условий совместного обслуживания разнородного трафика. Предложено введение гарантированного порога на максимальную скорость эластичного трафика, показано, что на существующих сетях этот порог должен динамически определяться на основе постоянных наблюдений.
Построенная модель и разработанные на ее основе алгоритмы использованы в компании ПАО МТС при проведении мероприятий, направленных на повышение эффективности работы инфраструктуры сети компании в г. Москве, разработке вычислительно-моделирующего и испытательного стенда для проведения моделирования и исследовательских испытаний моделей и макетов системы диспетчерского управления транспортной системы типа H-BAHN в ООО «Инновационная компания ГМК», а также при организации учебного процесса кафедры «Сети связи и системы коммутации» МТУСИ.
Список литературы...................................................................................................112
Приложение. Акты о реализации результатов диссертационной работы.....123
6
Введение
Актуальность темы исследования. Мобильные сети четвертого
поколения, основанные на использовании технологий многостанционного
доступа с ортогональной модуляцией OFDMA и методе пространственного
кодирования сигнала MIMO, они дают возможность существенно увеличить
передачу трафика от абонентов.
Отличительными особенностями этих сетей являются: гибкость
архитектуры, возможность динамического изменения топологии сети при
подключении, передвижении и отключении мобильных абонентов, высокая
скорость передачи информации, высокая степень защиты от
несанкционированного доступа, а также отказ от дорогостоящей и не всегда
возможной прокладки или аренды оптоволоконного или медного кабеля. В сетях
стандарта LTE управляющие функции перешли к базовым станциям, которые,
помимо обслуживания радиочасти, стали принимать решение о маршрутизации
абонентского трафика. При этом одной из главных проблем является проблема
управления трафиком на радиоинтерфейсе с целью обеспечения заданных норм
качества (QoS) по каждой предоставленной услуге большинству абонентов, в
частности, для тех, кто находится в роуминге.
Рост объема мультимедийных мобильных приложений приводит к тому, что
требуемое качество обслуживания может быть обеспечено только при
использовании эффективных методов повышения пропускной способности
радиоинтерфейса, так как именно при беспроводном доступе возникают резкие
перекосы нагрузки из-за стохастического перемещения абонентов [59].
Постоянное удешевление услуг на мобильную связь, появление новых типов
абонентских терминалов, развитие сервисов по адресной передаче потокового
видео ведет к росту трафика реального времени, скорость которого должна быть
постоянной. При этом, Программа Министерства Связи и Массовых
Коммуникаций «Цифровая экономика Российской Федерации» прогнозирует
7
резкое увеличение в ближайшее время также трафика от межмашинного
взаимодействия (М2М), который, как правило, обладает эластичными свойствами
и позволяет изменять скорость передачи данных в некоторых пределах, в
зависимости от условий на сети, то есть увеличение эластичного трафика.
Наиболее существенное влияние на управление производительностью в
мобильных сетях оказывают следующие факторы: нарушение целостности
информации команд управления сетевыми процессами; блокирование
информации; нарушение логики работы программного обеспечения. Анализ
результатов работы существующих сетей LTE показал, что для их управления
используется автоматическая функция управления сетью SON, которая аппаратно
встраивается в оборудование узлов сети. Однако эта функция может только
вводить пороги по числу соединений, не ограничивая при этом скорость передачи
данных, что нерационально, в частности, при организации роуминга.
Изначально модели оценки радиоресурса мобильных сетей включали в себя
лишь однородный тип трафика, для которых были найдены аналитические
решения и разработаны рекуррентные алгоритмы. Позднее были разработаны
алгоритмы решения для разнородного трафика имеющего постоянную скорость.
В связи с появлением приложений не требующих постоянной скорости передачи
данных, начал производиться обсчет моделей эластичного трафика данных.
Однако эти исследования проводились без учета схем доступа, реализующих
приоритетное обслуживание в мультисервисных мобильных сетях четвертого
поколения.
В действующих и перспективных мобильных сетях связи актуальной
является задача снижения нехватки ресурсов в связи с появлением сервисов
требующих большой скорости передачи. Поэтому, чтобы повысить
эффективность ресурса передачи данных предлагается управлять скоростью
эластичного трафика. Это позволить не только повысить пропускную
способность, но и улучшить качество обслуживания.
Степень разработанности темы. Разработке методов управления
трафиком, а также вопросам расчета статистических характеристик для
8
телекоммуникационных сетей посвящены работы отечественных и зарубежных
исследователей Г.П. Башарина, В.М. Вишневского, Ю.В. Гайдамаки, Н.А.Кузнецова, В.В. Кульбы, В.Г. Лазарева, А.И. Ляхова, И.И. Цитовича, Ю.В. Лазарева, К.Е. Самуйлова, С.Н. Степанова, А.Д. Харкевича, Г.Г. Яновского, Е.В. Марковой, M. Stasiak, W. Willinger, C. Cox, T. Bonald, H.S. Hassanein, V.B. Iversen, F.P. Kelly, O. Martikainen, N. Nasser, J.W. Roberts, K.W. Ross и др. Однако, в них не
рассматривались особенности мобильных сетей стандартов LTE и LTE-Advanced,
в частности возможность рационального использования радиочастотного спектра,
обусловленная особенностью построения интерфейсов оборудования мобильного
доступа в этих сетях. В настоящее время этот способ может найти широкое
применение при управлении скоростью передачи разнородного трафика от
разных видов услуг в этих сетях, с целью минимизации расхода радиоресурса. В
связи с этим возникает задача разработки нового метода управления
информационной нагрузкой в мобильных сетях четвертого поколения.
Цели и задачи исследования. Целью диссертации является разработка и
исследование метода, реализующего алгоритмы повышения пропускной
способности радиоинтерфейса сети стандарта LTE, основанного на минимизации
затрат ресурсов при анализе различных моделей предоставления услуг, за счет
управления скоростями передачи данных эластичного трафика.
Для достижения поставленной цели в диссертации рассмотрены следующие
задачи:
построить и исследовать математическую модель обслуживания
разнородного трафика в соте сети четвертого поколения;
с использованием модели определить характеристики качества
обслуживания заявок и построить эффективные алгоритмы их оценки;
на основании полученных результатов сформулировать рекомендации по
управлению разнородным трафиком в реальном масштабе времени.
Научная новизна.
9
1. Построена и исследована модель совместного обслуживания заявок трафика
реального времени и эластичного, которая отличающаяся от известных
обоснованностью ограничений на скорость эластичного трафика.
2. С использованием построенной модели сформулированы определения
основных показателей качества совместного обслуживания поступающих
заявок, в частности: доли заявок каждой категории, которым отказано в
доступе; среднее использование ресурса передачи информации каждым
видом трафика; среднее время доставки файла; среднее использование
ресурса фрагмента сети на обслуживание одного файла. Значения
показателей качества обслуживания выражены через стационарные
вероятности отдельных состояний модели.
3. С использованием средств имитационного моделирования исследованы
численные свойства показателей совместного обслуживания заявок,
которые показали эффективность совместной передачи трафика реального
времени и эластичного трафика данных для повышения загрузки ресурса
фрагмента сети. Построенная модель дает возможность численно оценить
преимущества совместной передачи разнородного трафика.
4. Предложено решение задачи планирования пропускной способности
фрагмента сети, а также допустимого объема разнородного трафика,
который может быть передан с заданными показателями качества. При этом
решена задача определения соотношения между верхним и нижним
ограничениями на скорость передачи данных в целях повышения
эффективности использования ресурса фрагмента сети LTE.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая
значимость работы состоит в построении и исследовании модели, в которой
учтены зависимости поступления и обслуживания заявок реального времени и
эластичного трафика, которую можно использовать для анализа процедур,
основанных на пороговых ограничениях оценки повышения эффективности
использования ресурса фрагмента сети LTE. Общий характер принятых в работе
предположений позволяет применять математическую модель и созданные на ее
10
основе расчетные алгоритмы для большинства практических задач, возникающих
на радиоинтерфейсе мобильных сетей LTE и LTE Аdvanсed. Разработанный
инструментарий рекомендуется использовать при проектировании и эксплуатации
мобильных сетей четвертого поколения. Методы оценки пропускной способности
сети радиодоступа, разработанные соискателем, были использованы в ПАО МТС,
ООО «Инновационная компания ГМК», а также использованы в учебном
процессе на кафедре ССиСК МТУСИ. Реализация результатов работы
подтверждена соответствующими актами, которые приведены в приложении.
Методы исследования. Для решения поставленных задач используются
методы теории сетей связи, теории вероятностей, теории массового
обслуживания, вычислительной математики и методы математического и
имитационного моделирования.
11
Положения, выносимые на защиту.
1. Построенная модель оценки радиоресурса фрагмента сети LTE отличается
введением ограничения на скорость передачи эластичного трафика данных как
для верхнего, так и для нижнего пределов. В модели использованы параметры:
доли заявок каждого вида, которым отказано в доступе; среднее использование
ресурса передачи информации каждым видом трафика; среднее время доставки
файла; среднее использование ресурсопередачи соты на обслуживание одного
файла.
2. Для оценки значений параметров построенной модели обслуживания
заявок на фрагменте сети LTE применено решение системы уравнений
равновесия.
3. Исследованы численные свойства показателей совместного обслуживания
заявок, которые показали эффективность совместной передачи трафика реального
времени и эластичного трафика данных с целью повышения загрузки ресурса
фрагмента сети.
4. Рассмотрено решение задачи планирования пропускной способности
фрагмента сети, а также допустимого объема трафика, который может быть
передан с заданными показателями качества.
5. Рассмотрено решение задачи определения соотношения между
ограничениями на скорость передачи данных в целях повышения эффективности
использования ресурса фрагмента сети.
6. Разработанную разнопотоковую модель ограничения скорости на передачу
данных разнородного трафика рекомендовано использовать при построении
алгоритмов управления трафиком каждой базовой станции, а при перегрузках
передавать трафик данных через соседние базовые станции. При этом возможна
динамическая корректировка границ минимальной и максимальной скоростей
эластичного трафика, в зависимости от результатов наблюдений.
Степень достоверности и апробация результатов.
Полученные теоретические результаты обоснованы применением
математических методов теории телетрафика, подтверждены численными
12
экспериментами. Достоверность положений и выводов диссертации
подтверждается апробацией работы. Основные результаты диссертационной
работы докладывались и обсуждались на конференциях молодых ученых МГТУ
им. Н.Э. Баумана (Москва, 2008, 2009 гг.); международном форуме по
информатизации МФИ (Москва, 2013 г.); Всероссийских конференциях с
международным участием: «Информационно-телекоммуникационные технологии
и математическое моделирование» РУДН (Москва, 2013, 2015 гг.); LXVIII
международной научной конференции РНТОРЭС им. А.С. Попова (Москва, 2013
г.); Proceedings – 29th European Conference on Modelling and Simulation, ECMS
2015. May 26th – 29th, (2015г.), Albena, Bulgaria; международной научно-
технической конференции «INTERMATIC» МИРЭА (Москва, 2015 – 2017гг.);
IEEE 10th IEEE International Conference AICT2016 Application of Information and
Communication Technologies Moscow, Russia (2016г.).
Кроме того, построенные системы уравнений частично внедрены при
разработке технических решений для транспортной системы H-BAHN (имеется
акт о внедрении). Результаты диссертационной работы были получены и
применены при разработке технических решений в рамках выполнения
прикладных научных исследований и экспериментальных разработок –
уникальный идентификатор RFMEFI58214X0003 при поддержке Министерства
образования и науки РФ.
По материалам диссертации опубликовано 15 печатных работ, в том числе 3
в рецензируемых периодических изданиях, входящих в перечень ВАК при
Министерстве образования и науки Российской Федерации.
Основное содержание работы. Диссертация состоит из введения, четырёх
глав, заключения, списка литературы и приложения. Основная часть (без
приложений) изложена на 122 страницах машинописного текста, содержит 32
рисунков и 6 таблиц. Список литературы состоит из 130 наименований.
Приложения изложены на 22 страницах машинописного текста.
13
Глава 1
Характеристика и анализ работы мобильных сетей четвертого
поколения
1.1. Актуальность проблематики
Усложнение характера трафика, в частности снижение речевой нагрузки по
сравнению с объемом мультимедийных сообщений при организации различных
видов мобильного доступа приводит к тому, что требуемое качество
обслуживания может быть обеспечено только при использовании эффективных
методов повышения пропускной способности, так как именно при беспроводном
доступе могут возникать резкие перекосы нагрузки из-за стохастического
перемещения абонентов по зонам мобильной сети.
Главными направлениями эволюции систем мобильной связи [21, 29, 45, 78,
84, 115, 122] является улучшение качества предоставления мультимедийных
услуг, снижение расходов абонентов и уменьшение эксплуатационных расходов.
Бурное развитие беспроводных сетей передачи информации в России [16, 45, 78,
80, 121] и во всем мире, о котором многие говорят, как о беспроводной
революции в области передачи информации, связано с такими их достоинствами:
гибкость архитектуры, т.е. возможность динамического изменения
топологии сети при подключении, передвижении и отключении мобильных
пользователей без значительных потерь;
высокая скорость передачи информации;
быстрота проектирования и развертывания;
высокая степень защиты от несанкционированного доступа;
отказ от дорогостоящей и не всегда возможной прокладки (аренды)
оптоволоконного или медного кабеля.
14
Целью данной главы является анализ способов управления пропускной
способностью на фрагментах сети стандарта LTE. Проведен анализ методов
повышения пропускной способности информационных сетей, также кратко
рассмотрены принципы построения сетей LTEи проведен анализ существующих
методов управления в них трафиком. Будет показано, что технология LTE в силу
особенностей построения радиоинтерфейса является наиболее пригодной для
применения алгоритмов динамического управления пропускной способностью
сетей. Поэтому в этой главе будут рассмотрены и проанализированы методы
управления пропускной способностью в стационарных и мобильных сетях с
целью постановки задачи разработки метода управления для повышения
эффективности передачи разнородного трафика на фрагменте сети.
Проведем анализ особенностей построения сетей LTE, для этого
рассмотрим структуру пользовательского уровня сети LTE [78].
1.2. Анализ особенностей построения сетей LTE
В настоящее время наиболее популярной технологией, реализующей
современную концепцию управления территориально рассредоточенными
объектами, является технология LTE [115, 122]. Высокая степень управляемости в
рамках данной технологии достигается применением новой сетевой
инфраструктуры [18] SAE, в которой обеспечивается всесторонняя поддержка
услуг на базе технологии IP, а также непрерывное обслуживание абонента при его
перемещении между различными сетями беспроводного доступа [16, 45, 78, 84,
121].
Сеть LTE состоит из двух важнейших компонентов: сети радиодоступа E-
UTRAN и базовой сети EPC (рисунок 1.1).
Взаимодействие сети LTE с сетями 3GPP (UMTS/GSM/HSPA+) [16, 21, 29,
45, 78, 80, 84, 115, 121] осуществляется как при обеспечении роуминга, так и
хендовера. Взаимодействие сети LTE с другими 3GPP сетями, для оказания
традиционных услуг телефонии, осуществляется с помощью как традиционной
15
технологии коммутации каналов (TDM), так и технологии коммутации пакетов на
базе сервисной подсистемы IMS [6].
Рисунок 1.1. Архитектура сети LTE
В данную сеть входят элементы, отвечающие за управление,
маршрутизацию, коммутацию и хранение различных данных.
Радиочасть сети (E-UTRAN) состоит только из базовых станций eNodeB
которые берут на себя функции радиоинтерфейса и является связующим звеном
между пользовательским оборудованием и сетью передачи данных, в отличие,
например, от стандарта GSM [3,7, 34, 42], где подсистема базовых станций BSS
состояла из базового приемопередатчика BTS и контроллера базовых станций
BSC, то есть в сети LTE в одном элементе eNodeB объединены функции
передатчика и контроллера. Помимо этого, все больше производителей
оборудования объединяют функции опорной сети в единую платформу, что
создает дополнительные проблемы с точки зрения информационной
безопасности[121].
Основными элементами базовой сети EPC [122] являются:
узел управления мобильностью –ММЕ, который выполняет задачи по
управлению мобильностью абонентского терминала, управления службой
16
передачи данных, а также управлению безопасностью мобильной связи. Для
управления безопасностью в узел ММЕ интегрировано сетевое хранилище
данных NAS Security;
обслуживающий шлюз сети LTE –S-GW, который отвечает за обработку и
маршрутизацию пакетов, поступающих из подсистемы базовых станций
eNodeB;
шлюз для взаимодействия с сетями других операторов – P-GW, он отвечает
за передачу голоса и данных от сети оператора LTE к другим сетям 2G, 3G,
не-3GPP и Internet;
сервер абонентских данных HSS, где хранится информация об абонентах;
узел выставления счетов абонентам за оказанные услуги PCRF;
сервер выделения IP-адресов DHCP/DNS.
Основным достоинством архитектуры сетей LTE, по сравнению с
архитектурами сетей предыдущих поколений является снижение задержки при
передаче как пользовательских данных, так и управляющей информации, в связи
с прохождением через меньшее число промежуточных элементов [121]. Обмен
данными здесь осуществляется с помощью коммутации пакетов по протоколу IP,
что является существенным отличием сети LTE от сетей предыдущих поколений.
В настоящее время наряду с мобильными сетями второго, третьего и
четвертого поколений широкое распространение получили высокоскоростные
локальные сети стандарта Wi-Fi [17], разворачиваемые в общедоступных
системах торговли, системах общественного питания и общественного транспорта
и т.д. При этом появились совместные базовые станции, предназначенные как для
работы в сетях Wi-Fi, так и в сетях сотовой связи. Все это позволяет обслуживать
абонентов с применением разных вариантов доступа.
В связи с этим в архитектуре SAE предусмотрены механизмы выбора
наиболее удобной сети передачи данных для предоставления абоненту требуемых
услуг. При этом все современные мобильные терминалы выбирают, при наличии
нескольких сетей, передачу трафика на разрешенной пользователем сети Wi-Fi
17
[77], что обычно сопровождается переключением с одной технологии на другую и
соответственно передачей данных о пользователе между сетями.
Проключение соединения между сетью LTE и другой сетью стандарта 3GPP
[18] при установлении голосового вызова происходит с помощью взаимодействия
логического элемента MME с сервером MSC по интерфейсу Sv. В случае вызовов
из сети LTE в сеть коммутации каналов (CS-домен); и с помощью взаимодействия
логического элемента MME с узлом SGSN по интерфейсу S3 в случае голосового
вызова из сети LTE в сеть коммутации пакетов (PS-домен).
Взаимодействие сети LTE с сетями не-3GPP разделяется на взаимодействие
с сетями с гарантированной безопасностью – «надежными» и взаимодействие с
сетями, безопасность которых не гарантирована – «ненадежными». «Надежными»
являются мобильные сети других стандартов, «ненадежными» – общедоступные
IP-сети Интернета. Взаимодействие сети LTE с «надежными» сетями стандартов
не-3GPP осуществляется через шлюз P-GW, взаимодействие с «ненадежными»
сетями – через шлюз ePDG.
Усложнение характера трафика [57], в частности снижение речевой
нагрузки по сравнению с объемом мультимедийных сообщений при организации
различных видов мобильного доступа приводит к тому, что безопасность
передачи информации, может быть обеспечена только при использовании
эффективных методов повышения пропускной способности, так как именно при
беспроводном доступе могут возникать резкие перекосы нагрузки из-за
стохастического перемещения абонентов по зонам мобильной сети, при этом все
протоколы и схемы взаимодействия являются открытыми, а передача данных
осуществляется на базе протокола IP.
Рассмотрим структуру пользовательского уровня сети LTE.
1.3. Структура пользовательского уровня сети LTE
Рассмотрим структурную схему сети LTE [78, 121] (рисунок 1.2) на уровне
пользователя. Сигналы от абонентов поступают на базовые станции eNodeB.
Базовая станция проверяет подлинность абонента, но перед этим
18
пользовательское оборудование UE проверяет подлинность сети по присланному
сетью сообщению (talking). Между базовыми станциями для ограничения
нагрузки через узлы обработкой сигнализации в узле управления мобильностью
MME предусмотрен интерфейс Х2, через который между узлами eNodeB
проключаются быстродвижущиеся абоненты. Это особенно важно при хендовере
[7]. Возможность непосредственной беспроводной передачи данных между
eNodeB фактически означает, что в архитектуре SAE заложена функциональность
mesh-сети [67, 84]. Новая архитектура позволяет при необходимости большое
количество заявок направлять не в основную сеть, а в пределах смежных сот, что
минимизирует взаимодействие с основной сетью.
Рисунок 1.2. Архитектура системы LTE с инфраструктурой SAE
Узел управления мобильностью MME занимается обработкой служебной
Мбис, . Примем среднее время передачи трафика реального
времени c, а среднее минимальное и максимальное времена передачи
файла составляют, соответственно, и . Примем, что
при возникновении нештатной ситуации заявки на передачу трафика данных
поступают в сто раз чаще, чем заявки на передачу трафика реального времени, т.е.
выполняется соотношение . Обозначим через ρ потенциальную
загрузку единицы ресурса передачи соты его значение ρ определится из
соотношения:
ρ=λr ∙ 1
μr∙ cr+ λd ∙ F
C.
Проведем с помощью разработанной в третьей главе программы расчет
зависимостей характеристик модели в зоне перегрузки при увеличенииρ в
94
интервале от 0,75 до 1,25. На рисунке 4.1 показаны результаты расчета потерь
заявок реального времени λ r и заявок на передачу данныхλdпри Значительном
увеличенииρ. Очевидно, что с ростом загрузки единицы ресурса потери заявок
растут. Темпы роста доли потерянных заявок становятся особенно
значительными, когда загрузка системы приближается к единице, а затем
переходит в зону полной перегрузки (ρ больше 1). Показано, что доля
потерянных заявок на передачу трафика реального времени растет быстрее доли
потерянных заявок на передачу файлов.
0.750000000000002
0.762500000000001
0.775000000000002
0.7875
0.8
0.8125
0.825000000000001
0.8375
0.850000000000001
0.8625
0.875000000000002
0.8875
0.9
0.9125
0.925
0.9375
0.950000000000001
0.9625
0.975000000000001
0.9875
1 1.0125
1.025
1.0375
1.05
1.0625
1.075
1.0875
1.1
1.1125
1.125
1.1375
1.15
1.1625
1.175
1.1875
1.2
1.2125
1.225
1.2375
1.25
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Коэффициент загрузки единицы ресурса, 𝜌
Доля
пот
ерян
ных
заяв
ок
Доля потерянных заявок на передачу трафика реального
времени
Доля потерянных заявок на передачу
данных (файлов)
Рисунок 4.1. Результаты расчета потерь заявок с ростом минимальной
потенциальной загрузки единицы ресурса передачи соты поступающим трафиком
На рисунке 4.2. показаны результаты расчета доли времени полной загрузки
ресурса соты π f при увеличении загрузки единицы ресурса ρ. Эта характеристика
принимает значение более 0,5 при увеличении загрузки единицы ресурса соты до
значения 0,9. При дальнейшем увеличении параметра ρ полная загрузка ресурса
соты стремится к единице.
95
0.750000000000002
0.762500000000001
0.775000000000002
0.7875
0.8
0.8125
0.825000000000001
0.8375
0.850000000000001
0.8625
0.875000000000002
0.8875
0.9
0.9125
0.925
0.9375
0.950000000000001
0.9625
0.975000000000001
0.9875
1 1.0125
1.025
1.0375
1.05
1.0625
1.075
1.0875
1.1
1.1125
1.125
1.1375
1.15
1.1625
1.175
1.1875
1.2
1.2125
1.225
1.2375
1.25
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Коэффициент загрузки единицы ресурса, r
Доля
вре
мени
пол
ной
загр
узки
ре
сурс
а со
ты, p
f
Рисунок 4.2. Результаты расчета доли времени полной загрузки ресурса соты при
увеличении минимальной потенциальной загрузки единицы ресурса передачи
соты поступающим трафиком
На рисунке 4.3 представлены результаты расчета среднего числа mr и
среднегоmd, находящихся в соте на обслуживании при резком увеличении ρ.
Исследования показали, что с ростом ρ среднее число принятых на обслуживание
заявок на передачу трафика реального времени сначала растет, а затем начинает
уменьшаться. Это происходит из-за того, что минимальный ресурс передачи,
необходимый для обслуживания одной заявки на передачу файлов обычно
меньше, чем ресурс необходимый для передачи трафика реального времени. По
этой причине заявки на передачу файлов данных вытесняют из обслуживания
заявки на передачу трафика сервисов реального времени. Этот эффект также
известен при обслуживании мультисервисного трафика реального
времени[55,114].
96
0.750000000000002
0.762500000000001
0.775000000000002
0.7875
0.8
0.8125
0.825000000000001
0.8375
0.850000000000001
0.8625
0.875000000000002
0.8875
0.9
0.9125
0.925
0.9375
0.950000000000001
0.9625
0.975000000000001
0.9875
1 1.0125
1.025
1.0375
1.05
1.0625
1.075
1.0875
1.1
1.1125
1.125
1.1375
1.15
1.1625
1.175
1.1875
1.2
1.2125
1.225
1.2375
1.25
0
10
20
30
40
50
60
Коэффициент загрузки единицы ресурса, r
Сре
днее
чис
ло з
аяво
к, н
аход
ящих
ся
на о
бслу
жив
ании
в с
оте
Среднее число заявок на передачу трафика реального
времени
Среднее число заявок на передачу
данных (файлов)
Рисунок 4.3. Среднее число заявок, находящихся в соте на обслуживании при
увеличении загрузки единицы ресурса передачи соты поступающим трафиком
На рисунке 4.4 показаны результаты расчета средних значений
распределения скоростей внутри соты –srиsd, использованных соответственно на
передачу трафика сервисов реального времени и трафика данных. Видно, что с
ростом загрузки единицы ресурса ρ производительность соты, вначале растет, а
затем начинает уменьшаться. Это происходит из-за того, что минимальный
ресурс, необходимый для обслуживания одной заявки на передачу файлов меньше
ресурса, необходимого для передачи трафика реального времени. По этой
причине заявки на передачу файлов вытесняют из обслуживания заявки на
передачу трафика сервисов реального времени. На рисунке также показано
суммарное использование ресурса соты. С ростом загрузки единицы ресурса ρ оно
стремится к максимальной пропускной способности соты C=100 Мбитс .
97
0.750000000000002
0.762500000000001
0.775000000000002
0.7875
0.8
0.8125
0.825000000000001
0.8375
0.850000000000001
0.8625
0.875000000000002
0.8875
0.9
0.9125
0.925
0.9375
0.950000000000001
0.9625
0.975000000000001
0.9875
1 1.0125
1.025
1.0375
1.05
1.0625
1.075
1.0875
1.1
1.1125
1.125
1.1375
1.15
1.1625
1.175
1.1875
1.2
1.2125
1.225
1.2375
1.25
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Коэффициент загрузки единицы ресурса, r
Сре
днее
исп
ольз
ован
ие р
есур
са с
оты
на
пер
едач
у тр
афик
а ре
альн
ого
врем
ени
данн
ых,
в М
бит/
с
Трафик реального времени
Трафик передачи файлов
Суммарное использовани
е ресурса
Рисунок 4.4. Среднее использование ресурса соты на передачу трафика реального
времени и данных при увеличении минимальной потенциальной загрузки
единицы ресурса передачи соты поступающим трафиком
Из условий построения модели следует, что при малой загрузке соты
данные будут передаваться с максимально допустимой скоростью. В
рассматриваемом примере это характеристика скорости передачи трафика данныхсd, она будет стремиться к 5 Мбит/с. На рисунке 4.5 показаны результаты расчета
скорости передачи трафика данныхсd. Можно увидеть, что с ростом единицы
загрузки ресурсаρ, поэтому трафик данных постепенно начинает обслуживаться с
минимально допустимой скоростью с1 = 1 Мбит/с.
98
0.750000000000002
0.762500000000001
0.775000000000002
0.7875
0.8
0.8125
0.825000000000001
0.8375
0.850000000000001
0.8625
0.875000000000002
0.8875
0.9
0.9125
0.925
0.9375
0.950000000000001
0.9625
0.975000000000001
0.9875
1 1.0125
1.025
1.0375
1.05
1.0625
1.075
1.0875
1.1
1.1125
1.125
1.1375
1.15
1.1625
1.175
1.1875
1.2
1.2125
1.225
1.2375
1.25
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
Коэффициент загрузки единицы ресурса, 𝜌
Сре
днее
чис
ло е
дини
ц ре
сурс
а со
ты
(Мби
т/c)
, исп
ольз
ован
ное
на п
еред
ачу
ф
айла
, cd
Рисунок 4.5. Среднее использование ресурса соты на передачу файла при
увеличении минимальной потенциальной загрузки единицы ресурса передачи
соты поступающим трафиком
На рисунке 4.6 показаны результаты расчета среднего времени передачи
файла T d при увеличении единицы загрузки ресурса ρ. При этом среднее время
передачи файла увеличивается, начиная с величины 3,2 с, когда на передачу
файла используется максимально возможный ресурс соты, и стремится к 16 c, в
соответствии с минимальной величиной ресурса выделяемого на передачу файла.
99
0.750000000000002
0.762500000000001
0.775000000000002
0.7875
0.8
0.8125
0.825000000000001
0.8375
0.850000000000001
0.8625
0.875000000000002
0.8875
0.9
0.9125
0.925
0.9375
0.950000000000001
0.9625
0.975000000000001
0.9875
1 1.0125
1.025
1.0375
1.05
1.0625
1.075
1.0875
1.1
1.1125
1.125
1.1375
1.15
1.1625
1.175
1.1875
1.2
1.2125
1.225
1.2375
1.25
0
2
4
6
8
10
12
14
Коэффициент загрузки единицы ресурса, r
Сре
днее
вре
мя
пере
дачи
фай
ла, T
d
(c
)
Рисунок4.6. Среднее время передачи файла при увеличении минимальной
потенциальной загрузки единицы ресурса передачи соты поступающим трафиком
4.4. Результаты оценки скорости передачи на фрагменте соты сети LTE
Определения всех показателей обслуживания заявок, использованных при
проведении вычислений, приведено в третьей главе. Значения показателей
найдены в результате решения системы уравнений равновесия (3.7)
итерационным методом Гаусса-Зейделя. Время расчета составило несколько
секунд на обычном персональном компьютере. Число неизвестных в системе
уравнений равновесия менялось от 1 до 3 тыс.
После того, как основные свойства совместного обслуживания трафика
реального времени и данных рассмотрены, можно перейти к задачам
планирования допустимых объемов трафика и ресурса передачи информации.
Нагрузочными параметрами модели являются значения интенсивностей трафика
реального времениλ r итрафика данных λd. Параметрами, определяющими
использование и распределение ресурса передачи информации являются значения
скоростей С ,сr , c1 ,c2. Понятно, что методом перебора можно решать задачу оценки
100
любого из перечисленных параметров при фиксированных значениях остальных.
В качестве функционала, определяющего качество обслуживания поступающих
заявок, наиболее целесообразно взять долю заявок на передачу трафика реального
времени πr, которым отказано в доступе, а также долю заявок на передачу
трафика данных (файлов) πd, которым также отказано в доступе. Определение
этих характеристик было проведено во второй главе. Их значения находится
после решения системы уравнений равновесия итерационным методом Гаусса-
Зейделя.
При решении задачи планирования ресурса передачи информации оба
показателя могут принимать различные значения. В дальнейшем принято, что в
качестве основного значения доли потерянных заявок используется значение π,
которое определяется из соотношения
π=max ( π r , πd ). (4.1)
Другим важным параметром, оценивающим только качество обслуживания
заявок на передачу файлов данных, выберем значение среднего времени передачи
файла T d.
Проведем оценку передаточного ресурса соты, достаточного для
обслуживания поступающих потоков трафика с заданным качеством. Качество
обслуживание заявок оценим с помощью формулы (4.1), взяв π= 0,05.
Фиксированные параметры поступления трафика и его обслуживания получены
при следующих значениях параметров модели:
C=100 Мбитс
, cr=3 Мбитс
, c1=1 Мбитс
, c2=5 Мбитс
, F=16 Мбит , μr=1
300, λr=0,05 , λd=5 .
При данных значениях параметров величины потерь определяются при πr =
0,3274, πd = 0,1299. То есть каждое из значений параметров превышает
нормативную величину потерь π= 0,05. Начнем последовательно увеличивать C
скорость передачи информации (канала) в соте пока максимальное значение
потерь не станет меньше 0,05. Результаты вычислений приведены на рисунке 4.7.
Здесь показаны данные расчета потерь заявок π r и πdс ростом общей скорости
передачи C. Как и следовало ожидать, с ростом скорости C потери заявок падают.
101
Начиная со значения C=118 Мбитс
, потери заявок на передачу данных становятся
меньше 0,05, а начиная со значения C=129 Мбитс потери заявок на передачу
трафика сервисов реального времени также становятся меньше 0,05. Таким
образом, решение задачи получено при C=129 Мбитс .
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Скорость соты C (Мбит/с)
Доля
пот
ерян
ных
заяв
ок
Доля потерянных заявок на передачу трафика реального
времени
Доля потерянных заявок на передачу
данных (файлов)
118 129
Рисунок 4.7. Результаты оценки скорости передачи на фрагменте соты сети LTE,
обеспечивающей обслуживание заданных потоков заявок на передачу трафика
данных и трафика сервисов реального времени, с заданной величиной
максимальных потерь
Часто необходимо при определении передаточного ресурса соты
определить, величину среднего времени доставки файла достаточного для
обслуживания поступающих потоков трафика с заданным качеством. Допустим,
что в модели, результаты расчетов которой представлены на рисунке 4.7,
необходимо дополнительно обеспечить среднее время передачи файла T d не более
5 с. Тогда подбор передаточного ресурса соты будет происходить до тех пор, пока
одновременно с условием (3.1) не выполнится и это ограничение. Результаты
102
решения задачи представлены на рисунке 4.8. Здесь показаны значения среднего
времени передачи файла T d с увеличением значения общей скорости передачи C.
Как и следовало ожидать, с ростом C величина времени доставки файла T d падает.
Начиная со значения скорости C=137 Мбитс , потери заявок на передачу данных и
трафика сервисов реального времени становятся меньше 0,05, а среднее время
передачи файла – меньше 5 c. Таким образом, решение задачи получено при
C=137 Мбитс .
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
0
2
4
6
8
10
12
14
Скорость соты C (Мбит/с)
Сре
днее
вре
мя п
еред
ачи
фай
ла T
d (c
)
137
Рисунок 4.8. Результаты оценки скорости соты, обеспечивающей обслуживание
заданных потоков заявок на передачу трафика данных и трафика сервисов
реального времени, с заданными величинами максимальных потерь и среднего
времени передачи файла
Аналогичным образом можно подбирать максимально допустимый объем
трафика, который может быть пропущен в соте при фиксированной пропускной
способности C и заданной величине максимальных потерь (в качестве
нормативного показателя можно также использовать и ограничение на среднее
время передачи файла). Для этого при остальных фиксированных параметрах
103
модели величина загрузки единицы ресурса соты уменьшается пока не будут
выполнены ограничения на качество обслуживания поступающих заявок.
Результаты вычислений приведены на рисунке 4.9, где показаны данные расчета
потерь заявок реального времени πr и заявок на передачу данных πd с
уменьшением значения загрузки ρ. Как и следовало ожидать, с уменьшением ρ
потери заявок падают. Для значений ρ менее 0,95 потери заявок на передачу
данных и потери заявок на передачу трафика сервисов реального времени
становятся меньше 0,05. Таким образом, решение задачи получено при ρ = 0,95.
Конкретные значенияλ r и λd следуют из соотношения, определяющего ρ,
приведенного выше. Для решения сформулированной задачи также требуется
знать соотношение между интенсивностями каждого из анализируемыхтипов
трафика.
1.25
1.2375
1.225
1.2125
1.2
1.1875
1.175
1.1625
1.15
1.1375
1.125
1.1125
1.1
1.0875
1.075
1.0625
1.05
1.0375
1.025
1.0125
1 0.9875
0.975000000000001
0.9625
0.950000000000001
0.9375
0.925
0.9125
0.9
0.8875
0.875000000000002
0.8625
0.850000000000001
0.8375
0.825000000000001
0.8125
0.8
0.7875
0.775000000000002
0.762500000000001
0.750000000000002
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Коэффициент загрузки единицы ресурса, r
Дол
я по
теря
нны
х за
явок
Доля потерянных заявок на передачу трафика реального
времени
Доля потерянных заявок на передачу
данных (файлов)
Рисунке 4.9. Результаты оценки максимально допустимого объема трафика,
который может быть пропущен в соте при фиксированной пропускной способности
соты C с заданной величиной максимальных потерь
104
4.5. Исследование алгоритма выбора соотношения между минимальной и
максимальной скоростями передачи файлов.
Рассмотрим задачу выбора соотношения между минимальной c1 и
максимальной c2 скоростями передачи файлов. Очевидно, что при выполнении
соотношения c1 =c2 процесс обслуживания данных описывается моделью Эрланга.
Увеличивая далее скорость передачи данныхc2 , оператор сети ускоряет передачу
файлов, используя пропускную способность соты, незадействованную на
обслуживание трафика реального времени. Проиллюстрируем это численным
примером. Рассмотрим модель соты со следующими значениями численных
параметров:
C=100 Мбитс
, cr=3 Мбитс
, c1=1 Мбитс
, c2=1 Мбитс
, F=16 Мбит ,μr=1
300, λr=0,04 , λd=4заяв/
c. Как уже было сказано, при данном выборе входных параметров процесс
обслуживания заявок в соте описывается мультисервисной моделью Эрланга.
Если теперь увеличивать c2 при фиксированных остальных значениях параметров,
то характеристики пропускной способности соты улучшаться за счет ускоренной
передачи файлов. Покажем это на численных примерах.
Результаты вычислений приведены на рисунке 4.10, где показаны данные
расчета потерь заявок реального времени πr ипердачи файлов данных πd с
увеличением значения скорости c2 от 1 Мбит/с до 40 Мбит/с. Как и следовало
ожидать, с ростом скорости c2 потери заявок падают. Это происходит не только
для заявок на передачу файлов, но также и для заявок на передачу трафика
сервисов реального времени. Такая зависимость возникает в результате
ускоренного освобождения ресурса. При рассмотренных нами условиях
максимальный эффект достигается уже при c2 = 10 Мбит/с. Дальнейшее
увеличение c2 несущественно сказывается на значениях характеристик.
Таким образом, исследования показали, что выбор интервала изменения
скорости передачи файлов зависит от соотношения между параметрами и может
быть выполнен с использованием построенной модели и алгоритмов оценки ее
характеристик.
105
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
0.2
Ограничение сверху на скорость передачи данных , c2 (Мбит/с)
Дол
я по
теря
нны
х за
явок
Доля потерянных заявок на передачу трафика реального
времени
Доля потерянных заявок на передачу
данных (файлов)
Рисунок 4.10. Зависимость потерь заявок при увеличения максимальной
доступности ресурса для передачи трафика данных
Рассмотрим при этих же условиях изменение других характеристик модели.
На рисунке 4.11 показаны результаты расчета доли времени полной загрузки
ресурса соты π f при увеличении скорости c2. Как и следовало ожидать, с ростом
скорости c2 загрузка соты увеличивается. Колеблемость кривой связана с
возможностями размещения заявок при фиксированной величине общей скорости
канала передачи C.
106
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Ограничение сверху на скорость передачи данных , c2 (Мбит/с)
Доля
вре
мен
и по
лной
заг
рузк
и ре
сурс
а со
ты p
f
Рисунок 4.11. Результаты расчета доли времени полной загрузки ресурса соты при
увеличении максимальной доступности ресурса для передачи трафика данных
На рисунке 4.12 показаны результаты расчета среднего числа заявок каждой
категории mr иmd, находящихся в соте на обслуживании при увеличении скорости
передачи файлов данных c2. Видно, что с ростом скорости c2 среднее число
принятых на обслуживание заявок на передачу данных резко уменьшается. Это
связано с тем, что они быстрее покидают систему, получив дополнительные
возможности для ускоренного обслуживания.
107
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
0
10
20
30
40
50
60
Ограничение сверху на скорость передачи данных , c2 (Мбит/с)
Сре
днее
чис
ло з
аяво
к на
обс
луж
иван
ии
Среднее число заявок на передачу трафика реального времени
Среднее число заявок передачу данных
(файлов)
Рисунок 4.12. Среднее число заявок, находящихся в соте на обслуживании при
увеличении максимальной доступности ресурса для передачи трафикаданных
передачу
На рисунке 4.13 показаны результаты расчета средних значений
распределения скоростей sr иsd внутри фрагмента сети и их суммы,
использованных соответственно на передачу трафика сервисов реального времени
и данных. С ростом скорости передачи данных c2, изменение использования
ресурса происходит только в начальный момент, затем оно не столь значительно.
108
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Ограничение сверху на скорость передачи данных, c2 (Мбит/с)
Сре
днее
исп
ольз
ован
ие р
есур
са с
оты
на
пере
дачу
тра
фик
а ре
альн
ого
врем
ени
данн
ых,
в М
бит/
с
Трафик реального времени
Трафик передачи файлов
Суммарное использование
ресурса
Рисунок 4.13. Среднее использование ресурса соты на передачу трафика
реального времени и данных при увеличении максимальной доступности ресурса
для передачи трафика данных
На рисунке 4.14 показаны результаты расчета среднего использования
ресурса соты cd на передачу файла. С ростом скорости передачи данных c2 эта харак-
теристика увеличивается, но ее изменение происходит только в начальный момент.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Ограничение сверху на скорость передачи данных , c2 (Мбит/с)
Сре
днее
исп
ольз
ован
ие р
есур
са
соты
на
пере
дачу
фай
ла
Рисунок 4.14. Среднее использование ресурса соты на передачу файла при
увеличении максимальной доступности ресурса для передачи трафика данных
109
На рисунке 4.15 показаны результаты расчета среднего времени передачи
файла T d при увеличении скорости c2. в пределах от 1 Мбит/с до 41 Мбит/с. С
ростом c2 среднее время передачи файла уменьшается, начиная с величины, когда
на передачу файла используется единичный ресурс соты - 16 с, и стремится к к
постоянно величине 6,2 с, в соответствии с загрузкой соты.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Ограничение сверху на скорость передачи данных , c2 (Мбит/с)
Сре
днее
вре
мя
пере
дачи
фай
ла,
Td
(с)
Рисунке 4.15. Среднее использование ресурса соты на передачу файла при
увеличении максимальной доступности ресурса для передачи трафика данных
4.6. Выводы по четвертой главе
1. Построена модель для изучения характеристик совместного обслуживания
заявок трафика данных и трафика реального времени на фрагменте соты
сети LTE, которая позволяет численно оценить параметры совместной
передачи трафика. С помощь. Этой модели исследованы численные
свойства показателей совместного обслуживания заявок реального времени
и передачи данных, которые подтвердили эффективность совместной
передачи трафика реального времени и эластичного трафика данных для
повышения загрузки радио ресурса фрагмента сети LTE.
110
2. Модель позволила численно оценить решение задач планирования
пропускной способности соты, а также допустимого объема трафика,
который может быть передан с заданными показателями качества.
3. Исследованы численные свойства показателей совместного обслуживания
заявок, которые показали эффективность совместной передачи трафика
реального времени и эластичного трафика данных с целью повышения
загрузки ресурса фрагмента сети. Построенная модель дает возможность
численно оценить преимущества совместной передачи разнородного
трафика.
4. Рассмотрено решение задач планирования пропускной способности
фрагмента сети, а также допустимого объема трафика, который может быть
передан с заданными показателями качества. Рассмотрено решение задачи
определения соотношения между ограничениями на скорость передачи
данных в целях повышения эффективности использования ресурса
фрагмента сети.
111
Заключение
Основные результаты работы состоят в следующем.
1. Выполнен анализ работы современных мобильных сетей связи. Он показал
эффективность использования свойств трафика для повышения эффективности
распределения ресурса. Исследование, выполненное по материалам
опубликованных работ, показывает отсутствие удобных для реализации методов
оценки канального ресурса. Такие методы необходимы для научного обоснования
решения инженерных задач, возникающих при развертывании и эксплуатации
мобильных сетей четвертого поколения.
2. Построена и исследована новая математическая модель на ограничения
скорости эластичного вида трафика, учитывающая совместное поступление и
обслуживание заявок реального времени и заявок эластичного трафика на
передачу данных. При этом показано, что трафик реального времени имеет
относительный приоритет в занятии ресурса, уменьшая при необходимости
скорость передачи данных, которая меняется в фиксированных пределах, отражая
эластичные свойства трафика передачи данных.
3. При построении модели совместного обслуживания трафика
сформулированы определения основных показателей качества обслуживания
заявок сервисов реального времени и эластичного трафика. Среди которых: доли
заявок, получивших отказ в доступе, среднее использование ресурса передачи
информации для каждого вида трафика в отдельности и суммарно, среднее время
доставки файла данных, среднее использование ресурса передачи соты на
передачу одного файла данных и др. Значения показателей выражены через
стационарные вероятности отдельных состояний модели. Построен и исследован
марковский процесс, описывающий динамику изменения состояний модели.
4. Получена система уравнений равновесия, связывающая значения
стационарных вероятностей разработанной модели совместного обслуживания
112
разнородного трафика. Разработан алгоритм ее решения, с использованием метода
Гаусса-Зейделя. Исследованы зависимости между параметрами заявок.
5. Показано, что при локальном уменьшении вероятности потерь заявок на
передачу данных, возрастают потери заявок из-за неконтролируемого захвата
ресурсов сети. Предложено введение гарантированного порога на максимальную
скорость эластичного трафика, показано, что на существующих сетях этот порог
должен определяться на основе постоянных наблюдений.
6. Исследованы численные свойства показателей совместного обслуживания
заявок, которые показали эффективность совместной передачи трафика реального
времени и эластичного трафика данных с целью повышения загрузки ресурса
фрагмента сети. Построенная модель дает возможность численно оценить
преимущества совместной передачи разнородного трафика.
7. Рассмотрено решение задач планирования пропускной способности
фрагмента сети, а также допустимого объема трафика, который может быть
передан с заданными показателями качества. Рассмотрено решение задачи
определения соотношения между ограничениями на скорость передачи данных в
целях повышения эффективности использования ресурса фрагмента сети.
113
Список литературы
1. Гольдштейн, Б.С. Сети связи: учебник для ВУЗов / Б.С. Гольдштейн, Н.А.
Соколов, Г.Г. Яновский. - СПб.: БХВ-Петербург, 2010. - 400с., ил. 120
2. Шнепс-Шнеппе, М.А. Система сигнализации SS7 и ее уязвимости //
International Journal of Open Information Technologies. - 2015. - vol. 3, no. 5. –