автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.15, диссертация на тему:Методы сокращения задержек доступа в беспроводных сетях

ЧО<|4476

Шуваев Борис Алексеевич

МЕТОДЫ СОКРАЩЕНИЯ ЗАДЕРЖЕК ДОСТУПА В БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ

Специальность: 05.13.15 - Вычислительные машины, комплексы и компьютерные

сети

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2нпрщ

Москва-2011

4844476

Работа выполнена в Московском государственном институте электроники и математики на кафедре "Вычислительная техника".

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Зыков Адольф Константинович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Саксонов Евгений Александрович,

кандидат технических наук, с.н.с. Сальман Леонид Абрамович.

Ведущая организация: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика».

Защита состоится « 17 » мая 2011 г. в « 12 » часов на заседании диссертационного совета Д 212.133.03 при Московском государственном институте электроники и математики (технический университет) по адресу: 109028, г. Москва, Большой Трехсвятительский пер., д.З.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственног института электроники и математики.

Автореферат разослан «_» апреля 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.133.03, д.т.н., доцент

Ю.Л. Леохин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В последние годы беспроводные компьютерные сети ередачи данных заняли прочные позиции в повседневной жизни. Сфера их фименения простирается от обеспечения взаимодействия между компьютерами и Р-телефонами предприятий до построения сетей передачи мультимедийной нформации городского и регионального масштаба. Построение беспроводных етей передачи данных регионального масштаба на обширных территориях например, в удаленных регионах Российской Федерации) является единственным кономически оправданным и наиболее перспективным решением проблемы так азываемого «информационного неравенства». При этом в будущем ожидается онвергенция услуг сотовой и IP-телефонии. Таким образом, беспроводные омпьютерные сети являются перспективной инфраструктурой обеспечения также и 1елефонной и видеотелефонной связи. Преимущества мобильности являются ледствием беспроводной передачи, пользователи могут продолжать оставаться в ети, перемещаясь повсюду в зоне покрытия, переходя от одной точки доступа беспроводного маршрутизатора) к другой. Так, например, можно вести разговор с омощью технологии IP-телефонии или участвовать в видеоконференции, еремещаясь по улицам пешком, либо в транспорте повсюду в зоне компьютерной еспроводной сети города (на сегодня это, в основном, стандарты IEEE 802.11 и 02.16, соответственно Wi-Fi и WiMAX) или перемещаясь внутри здания между абинетами предприятия или учреждения. При этом серьезная временная задержка фи переходах (переключениях) беспроводного клиента (мобильное вычислительное стройство - ноутбук, карманный компьютер, смартфон и т. д.) от одной точки оступа к другой представляет собой нерешенную проблему для мультимедиа филожений, таких как VoIP, где задержка в сумме не должна быть больше, чем 50 с. Типичными же являются задержки порядка 0,3 - 1 с, приводящие, в лучшем лучае, к провалам голоса на это время или к эху, осложняющему разговор.

К настоящему времени вопросам, связанным с уменьшением задержек ереходов в беспроводных сетях уже посвящено большое количество работ, феимущественно зарубежных авторов. Среди наиболее известных работ,

посвященных этой проблеме, следует отметить работы российских и зарубежны ученых: Д.В. Лаконцева, A.A. Сафонова, V. Brik, A. Mishra, S. Banerjee, S. Wahart К. Ritzenthaler, R. Boutaba, S. Shin, A. G. Forte, A. S. Rawat, H. Schulzrinne. Сред аналитических работ, посвященных исследованию протоколов IEEE 802.11 и IEE 802.16 и оценке характеристик построенных на их базе беспроводны компьютерных сетей, наиболее значимыми являются работы В.М. Вишневског А.И. Ляхова, G. Bianchi, F. Cali, М. Conti, Е. Gregory, J. Weinmiller. Разработ методов сокращения временных задержек в беспроводных сетях централизованным управлением (БС с ЦУ) при переходах клиентов (мобильны вычислительных устройств) между точками доступа (ТД) для получен удовлетворительных характеристик качества работы сетевых приложени критичных к временным задержкам, является актуальной задачей, имеющей важн хозяйственное значение. В настоящее время существует множество научн технических методов, улучшающих эти характеристики в разы, одна экономически эффективные методы решения проблемы без использован дополнительных компьютерных радиоустройств или радиоинтерфейсов еще найдены, что затрудняет качественную работу некоторых сетевых приложени таких как VoIP (IP-телефония) и видеоконференцсвязь.

В связи с этим, целью диссертационной работы является сокращен временных задержек при переходах клиентов (мобильных вычислительнь устройств) между точками доступа в беспроводных компьютерных сетях д получения приемлемых характеристик качества работы сетевых приложени критичных к временным задержкам. Сокращение задержек до приемлего уров осуществляется путем исключения процесса сканирования, занимающего бол 90% времени задержек, на основе накапливающейся статистики переходов применением моделей прогнозирования переходов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задач

• анализ существующих методов сокращения задержек переходов;

• анализ особенностей переходов и применимости метод

прогнозирования для достижения цели;

• разработка подхода к решению научной задачи и на его основе алгоритма базового метода прогнозирования;

• разработка и вывод аналитической модели прогнозирования;

• модернизация метода прогнозирования, при котором бы учитывалось поведение пользователей во время переходов для получения более точного прогноза;

• исследование предложенных в подходе методов в среде имитационного моделирования.

Областью исследования диссертационной работы является разработка аучных методов и алгоритмов служб передачи данных в беспроводных омпьютерных сетях, улучшающих качество их работы.

Объектами теоретического исследования являются подходы и методы окращения задержек переходов (переключений между беспроводными шршрутизаторами), а также методы прогнозирования на базе анализа временных ядов.

Объектами экспериментального исследования являются модели и горитмы методов прогнозирования.

Методы исследования. В качестве методов исследования в работе спользуются методы анализа временных рядов из теории вероятностей и атематической статистики, теории цепей Маркова (ЦМ), а также методы митацибнного моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Методы сокращения задержек доступа в беспроводных сетях с централизованным управлением при переходах клиентов (мобильных вычислительных устройств) между точками доступа для получения удовлетворительных характеристик качества работы сетевых приложений, критичных к временным задержкам.

2. Аналитическая модель прогнозирования для методов сокращения задержек доступа, полученная в процессе вывода из общей модели Бокса-Дженкинса, которая может быть использована для адекватного описания

прогноза последующей точки доступа в сетях беспроводного доступ различных стандартов, в том числе будущих. Формализованное описани прогнозирования последовательности переходов, основанное на марковско процессе, применяемое для выборки математических моделей из массив моделей Бокса-Дженкинса.

3. Полученные результаты имитационного моделирования доказываю впервые возможность применения прогнозирования переходов использованием моделей Бокса-Дженкинса, как наиболее эффективног решения задачи сокращения временных задержек переходов из известных.

4. В результате имитационного моделирования получено необходимое достаточное значение размера последовательности переходов дл прогнозирования (размера истории к) для сетей любых масштабов. На основ результатов моделирования сделан вывод, что для получения корректног прогноза последующей точки доступа достаточно иметь данные о текущей предшествующей точке доступа.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны методы сокращения задержек доступа, основанные прогнозировании последующих точек доступа при переходах. В отличие других предложенный подход предполагает, что прогнозирован основывается не на уровне сигнала, а на частоте прохождения каждо отдельной последовательности точек доступа каждой группой клиентов, результате впервые задержка переходов стала ниже требуемого поро задержки 1Р-телефонии и видеоконференцсвязи (<50 мс) без использован дополнительных устройств, в том числе дополнительного радиоинтерфейса.

2. Разработана аналитическая модель прогнозирования для метод сокращения задержек доступа, полученная в процессе вывода из общ модели Бокса-Дженкинса, которая может быть использована для адекватно описания прогноза последующей точки доступа в сетях беспроводно доступа различных стандартов, в том числе будущих. Формализованн описание прогнозирования последовательности переходов, основанное

марковском процессе, применяемое для выборки математических моделей из массива моделей Бокса-Дженкинса.

3. Полученные результаты имитационного моделирования доказывают впервые возможность применения прогнозирования переходов с использованием моделей Бокса-Дженкинса, как наиболее эффективного метода решения данной научной задачи из известных.

4. В результате имитационного моделирования получено необходимое и достаточное значение размера последовательности переходов для прогнозирования (размера истории к) для сетей любых масштабов. На основе результатов моделирования сделан вывод, что для получения корректного прогноза последующей точки доступа достаточно иметь данные о текущей и предшествующей точке доступа.

Теоретическая ценность. Теоретическая ценность работы заключается в следующем:

1. Разработан подход к организации выбора беспроводным устройством следующей точки на основании прогнозных оценок.

Практическая значимость. Создан и апробирован в среде имитационного моделирования метод, сокращающий до приемлемого уровня временные задержки переходов без применения дополнительных беспроводных устройств, позволяющий практически исключить сканирование каналов, снизить паразитный трафик и занятость каналов в беспроводных компьютерных сетях разных стандартов, в том числе будущих. Для работы метрда требуется время для сбора статистики. При этом метод работает независимо от других известных методов снижения времени задержек и, следовательно, может применяться совместно.

Обоснованность и достоверность теоретических выводов и практических рекомендаций определяется корректностью математических выкладок и использованием апробированных методов математического и компьютерного моделирования.

Внедрение. Результаты диссертационного исследования были внедрены в учебный процесс кафедры при разработке курсов лекций для студентов, учащихся

по направлению «Информатика и вычислительная техника» в дисциплинах «Теория информации и кодирования», «Информационные системы».

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодных научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ в 2009 и 2010 г.

Публикации: По теме диссертации опубликованы 3 работы в рецензируемых научных журналах, утвержденных в перечне ВАК [1-3].

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 45 наименований и 1 приложения. Основное содержание диссертации изложено на 110 страницах, включая 4 таблицы, 33 рисунка; приложение содержит 1 акт внедрения на 1 странице.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, новизна, практическое значение, области и методы исследования, положения, выносимые на защиту, обоснованность и достоверность, а также сведения о публикации результатов и апробации работы. Кратко изложено содержание диссертации по разделам.

В первой главе проводится обзор существующих методов уменьшения временных задержек переходов в различных беспроводных сетях, проводится анализ механизма переходов. Под переходами подразумеваются переключения с одного компьютерного беспроводного маршрутизатора к другому клиентов -мобильных вычислительных устройств (ноутбук, карманный компьютер, и т. д.). Проводится анализ применения методов прогнозирования для решения различных задач. Обосновывается применяемый подход к решению задачи. Формулируются цель и задачи исследования.

Т.к. более 90% задержки перехода составляет процесс сканирования, то немало методов было предложено для оптимизации данного процесса. Методы, решающие полностью задачу, предусматривают использование дополнительных

устройств: дополнительных беспроводных интерфейсов или накладывающуюся сенсорную сеть, которая обнаруживает точки доступа. Другие существующие методы не решают до конца задачу, и при их применении задержка переходов остается больше определенного порога для передачи голоса (VoIP) и видео (Н.323, Н.264), составляющего 50 мс, что приводит к «провалам» и эху при разговорах, а также к приостановке «картинки» при передаче видеоизображения. Методы SSwC и NG подошли ближе всех к требуемому порогу (средняя задержка порядка 55-70 мс), при этом данные методы использовали вероятностный подход, а в методе SSwC прогнозировалась последующая точка для перехода, основываясь на уровне сигнала.

По результатам проведенного анализа было решено предложить для исследования подход, при котором прогнозирование не будет зависеть от уровня сигнала, а будет основываться только на частоте той или иной переходной последовательности для всех клиентов сразу, либо группируя клиентов со схожим поведением. Модули имитационного моделирования, используемые в методах SSwC и NG, в которых имитировались переходы в двух сетях, масштаба корпуса университета и районной сети города, были выбраны для последующей проверки и отладки алгоритмов собственного подхода.

Во второй главе разработан базовый метод прогнозирования, в котором прогноз строится на частоте прохождения той или иной последовательности точек доступа в совокупности всеми клиентами. Для того чтобы строить не только долгосрочный прогноз, но и учитывать краткосрочные и периодические изменения, решено рассматривать частоту. последовательности как данные временного ряда. Выведена аналитическая модель АРПСС(0,2,2) метода Бокса-Дженкинса для полного метода прогнозирования. В имитационной среде ns2 на моделях сети корпуса университета и районной сети города, в которых проводились испытания двух методов-аналогов, были проведены испытания базового и полного методов прогнозирования для сравнения результатов с методами-аналогами. Представлены подробные результаты, по которым был получен коэффициент к, определяющий размер глубины рассматриваемых последовательностей переходов.

Было отмечено, что базовый метод выполняет только долгосрочное прогнозирование на основании счетчика, не учитывая краткосрочные и периодические колебания, и этим самым не учитывает реальное поведение переходов при движении. Для этих целей строится математическая модель на основе метода анализа временных рядов Бокса-Дженкинса, авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (АШМА) (в отечественной литературе АРПСС). Приведено сравнительное обоснование использования данного метода среди остальных методов теории анализа временных рядов.

Порядок математической модели авторегрессионного проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС) указывается последовательностью АРПСС(/?, с1, </), где р, с/ и <7 относятся соответственно к авторегрессионной, интегрированной и скользящего среднего частям модели. В общем случае модель АРПСС(/л с], д) может быть представлена в виде:

(1 - фхВ -ф2В2-...- фрВ")Ч"2, = (1 - ехВ - вгвг -... - вчВ")е,, (1)

где г, - данные временного ряда, ф - параметры авторегрессии, в -параметры скользящего среднего, В - оператор сдвига назад, который определяется как В ■ г, = , В"' ■ г, = г1_т, V - оператор левых разностей вида V*7 = (1 - В)'1, с, -белый шум. Процесс формализации требует два следующих шага, показанных в диссертации. Первый шаг - идентификация модели, основанный на определении автокорреляционной функции (АКФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАКФ). Второй шаг - оценивание параметров ф и в пробной модели, используя алгоритм оценки.

Представлен вывод аналитической модели. Показано, как частота последовательности переходов представлена в модели АРПСС(0, 2,2):

= (2 -вх)2, -(1 + + 0,1, + в211Л (2)

Подставляя данные, полученные при имитационном моделировании, получаем, например, что прогнозируемая частота последовательности переходов, 11Ч, для ТД4—>ТД5—>ТД6 может быть представлена АРПСС(0,2 ,2) в виде:

= 0.021-0.02] +1.97835; -0.9784^_„ (3)

где 2, и шаблонные данные, а г, и г, , прогнозируемые данные ременного ряда. Рис. 1 показывает, как АРПСС(0, 2, 2) прогнозирует частоту оследовательностей возможных путей вида ТД4—*ТД5—>?Ш. ТД4—>ТД5—»ТДЗ, Д4—»ТД5—>ТД4 и ТД4—>-ТД5—>ТД6. На рисунке видно, что в целом оследовательность ТД4—+ТД5—*ТД6 происходит наиболее часто. Одно из реимуществ полного метода, основанного на АРПСС, состоит в том, что ключается запоминание краткосрочных изменений в характере движения.

5 0 4.5

4.0

3.5 3.0 : 5

1.0 0.5 0.0

00 • - .- ..-......-, ........., ... ......., . ..,

7 AM SAM 9AM

.......ТД4 - ТД5 - ТДЗ

--ТД4-ТД5-ТД4

ТД4-ТД5-ТД6

Рис. 1. Прогнозируемая частота последовательностей переходов, основанная на АРПСС((), 2,2)

Далее, в разделе 2.3.3, были представлены основные результаты митационного моделирования в среде ns-2 на модулях методов SSwC и NG и афики. По результатам получено необходимое и достаточное значение

коэффициента к для сетей любых масштабов (требуемого для прогнозирование размера последовательности переходов), равное 3. Из этого можно сделать вывод! эффект, что для получения корректного прогноза последующей точки доступ! достаточно иметь информацию о текущей и пройденных клиентом дву предшествующих точек доступа. Средняя задержка метода прогнозировани

I

составила 27-29 мс для сетей разных масштабов, а максимальная не превысила 5 мс, см. рис. 2.

прогнозирования о Город в Университет

Рис. 2. Задержка переходов, полученная методом прогнозирования с АРПСС

Итак, метод отличается от существующих других тем, что он использу^ общую историю переходов относительно каждой ТД для определения направлен^ передвижений клиентов. Таким образом, метод учитывает характер движет клиентов, подобно методу МЗ, и в то же время обеспечивает значительно бол точное прогнозирование последующей точки доступа (ПТД), чем метод Проведенные исследования на имитационных моделях показали, что мет« прогнозирования, построенный на модели АРПСС, исключает саму необходимое в сканировании и в результате дает значительно меньшую общую задерж перехода по сравнению с другими существующими методами.

В третьей главе представлен разработанный метод прогнозирования д. получения более точного прогноза первой из списка точки доступа, учитывающ!

оведение пользователей при переходах, в котором для выборки результатов, олученных АРПСС(0,2,2), используется марковский процесс. Метод моделирует егулярную составляющую в переходах пользователей беспроводной сети, сковываясь на следующих поведенческих факторах: местоположение, группа, ремя дня и продолжительность. В результате учитываются такие общие для всех етей факторы:

• статичность структур зданий (коридоров, кабинетов, дорог...);

• клиенты со схожим поведением объединяются в группы (вручную во время фазы регистрации клиентов и динамически, когда уровень ошибочных прогнозов выше определенного уровня);

• поведение пользователей изменяется как функция времени. Например, в академической среде студенты, по расписанию, «взрывной» толпой идут на занятия, в городе большинство жителей возвращаются к вечеру домой, при этом учитывается периодичность процессов;

• информация о том, как долго клиент подключен к радиосоте используется для определения того, является ли движение клиента транзитным сквозь соты, или клиент выполняет какие-либо действия в соте (тогда последующий переход клиента часто оказывается другим), или имеет место ненужный (ложный) переход, например, во время

движения клиента через смежные последовательные соты с*, с> и с=

клиент подключается от с- сразу к с=, минуя лишние переходы. Кроме того, исключаются двойные переходы в случае кратковременного перехода на новую соту и возврата обратно, поскольку остается запас радиопокрытия сот.

Далее показывается как в общем виде прогнозирование переходов, снованное на таблице последовательностей переходов, может быть формализовано арковским процессом. В частности, для клиента с последовательностью Р вида с„_к.1,—,с„)г оценка вероятности его последующего перехода на соту с„(1 может ыть представлена как:

Р,(*„+1 = с„+1 | *(«-*-1, и) = (с„.4.„...,ся)) = .......^^^ (4)

Был разработан алгоритм метода, выдающий значения вероятностей АРПС для каждой возможной ПТД. В таблице 1 представлен пример выдачи результат для ТД с6, где имеются три совпадения с результатами, с2, с} и с5, которы составляют собой список прогнозируемых ПТД для последовательности Р вид (срС4,с5,с6).

Таблица 1. Таблица последовательностей переходов и АРПСС

р АРПСС

- 1,67

—

(с,,С4)С5,С6,Сз) - 2,12

- 0,75

Основываясь на значениях АРПСС, оценка вероятности подключени клиента на следующем шаге к сотам с2, с} и с5 для последовательности Р вид (с,,с4,с5,с6) составляет, соответственно: 0,368; 0,466 и 0,166. Таким образо упорядоченный список прогноза ПТД: {с3,с2,с5}.

Результаты исследования показали, что время задержки уменьшилось среднем на 17,9%, что может показаться довольно умеренным по сравнению базовым методом прогнозирования (без АРПСС), но результаты уже очень близки нижней границе задержки: время переключения на канал + время аутентификации время реассоциации = 21,4 мс. Более важно то, что при рассмотрении отдельны задержек перехода виден значительный эффект улучшения результата } некоторых групп.

Данный метод дает результаты средней задержки 24,5 мс и максимальной <50 мс, выполняя требование протоколов VoIP и видеотелефонии по задержке без применения каких-либо дополнительных беспроводных вычислительных устройств или множественных интерфейсов.

В заключении приводятся основные результаты и выводы диссертационной работы. Итак, предложенный подход, в отличие от других, использует общую историю переходов для определения направления перехода клиента (мобильного вычислительного устройства) в беспроводных компьютерных сетях, не требует дальнейшего сканирования и в итоге дает лучшие результаты. Однако, требуется время для предварительного накопления исходных данных для прогноза и статичность (неподвижность) всех ТД (беспроводных маршрутизаторов). Кроме городских, офисных, складских и производственных беспроводных сетей различных стандартов, возможно также, например, применение данного подхода и методов для пассажиров самолетов (ТД тогда будут являться наземные базовые станции и спутники), т.к. существует расписание и маршрут полетов. Метод также поможет обеспечить различные городские экстренные службы качественной IP-телефонией или видеосвязью в качестве резервной связи, поскольку ноутбуки во многих экипажах уже используются (для работы с базами данных) и изменения коснутся лишь программного обеспечения (при наличии беспроводной компьютерной сети, поддерживающей службу QoS).

Отмечается, что поведение метода в условиях больших потерь пакетов, а также при вертикальных переходах является не изученным и требует дополнительных исследований. Тем не менее, это не может существенно повлиять на применимость метода. Подчеркивается, что подход метода позволяет говорить о его совместной применимости с другими существующими методами, что может быть целесообразным на этапе накопления статистики.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Предложен подход к решению задачи сокращения задержек переходов, при котором в отличие от других подходов прогнозирование основывается не на уровне сигнала, а на частоте прохождения той или иной

последовательности. На основе данного подхода разработан алгоритм базового метода прогнозирования, выполняющий только долгосрочное прогнозирование.

2. Для учета краткосрочных и периодических колебаний решено рассматривать частоту последовательности как данные временного ряда. Выведена аналитическая модель (проинтегрированное и скользящее среднее второго порядка метода авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего Бокса-Дженкинса) для метода сокращения задержек, который может использоваться в беспроводных сетях различных стандартов при условии предварительного накопления статистических данных на сервере ЦУ.

3. Для дальнейшего улучшения точности прогноза 1-й точки из списка прогнозов разработан алгоритм метода, учитывающего поведение клиентов, для которого прогнозирование последовательности переходов формализовано марковским процессом.

4. В среде имитационного моделирования проведены испытания методов, показавшие лучшие результаты для решения поставленной цели среди существующих методов, не применяющих каких-либо дополнительных радиоустройств. Благодаря подходу - не рассматривать уровень сигналов точек доступа, а подключаться исключительно основываясь на истории прежних прохождений - впервые удалось удовлетворительно уменьшить задержку ниже требуемого порога для 1Р-телефонии и видеоконференцсвязи без применения дополнительных аппаратных беспроводных устройств (в том числе накладывающихся сетей). При этом подход метода позволяет говорить о его совместной применимости с другими существующими методами, что может быть целесообразным на этапе накопления статистики.

ПЕРЕЧЕНЬ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ [1] Шуваев Б.А. О подходе к уменьшению задержек переходов в беспроводных сетях прогнозированием, основанным на частоте последовательностей. М.: Качество. Инновации. Образование. №11,2010.

[2] Шуваев Б.Л. Метод прогнозирования в беспроводных сетях для уменьшения задержек переходов. М.: Качество. Инновации. Образование. №7, 2010.

[3] Шуваев Б.Л. Прогнозирование с моделированием поведения в беспроводных сетях для уменьшения задержек переходов. М.: Информатизация образования и науки. №2(10) апрель 2011.

[4] Шуваев Б.А. Метод прогнозирования последующей точки доступа на основе истории пройденных точек доступа для уменьшения временных задержек переходов в беспроводных сетях // Ежегодная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ 2010.

[5] Шуваев Б.А. Построение модели прогнозирования для задачи уменьшения временных задержек при переходах между узлами ячеистой беспроводной сети // Ежегодная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ2009.

Подписано в печать 12.04.2011. Формат 60x84/8. Бумага офсетная. Печать - ризография. Тираж 120 экз. Заказ 1799. ЗАО «Хорошая Типография», Москва, Большой Златоустинский переулок, д.3/5

Тел.:8 (495) 940-70-17, 545-18-96, 648-44-98

Перечень основных обозначений и сокращений.

Введение.

Актуальность научной задачи.'.

Состояние научной задачи в настоящее время.

1. Тематический обзор.

1.1 Прог\ессы переходов.

1.2 Сущность научной задачи.

1.3 Анализ и систематизация существующих методов.

1.3.1 Российские авторы: прогнозирование.

1.3.2 Российские авторы: задержки переходов.

1.3.3 Зарубежные авторы: прогнозирование.

1.3.4 Зарубежные авторы: задержки переходов.

1.4 Ближайшие методы по отношению к предлагаемым автором.

2. Метод сокращения задержки доступа прогнозированием (метод прогнозирования) на основе частоты последовательностей переходов.

2.1 Базовый метод прогнозирования.

2.1.1 Описание метода.

2.1.1 Общее описание алгоритма метода.

2.2 Модель прогнозирования, основанная на теории анализа временных рядов.

2.2.1 Общее введение в метод АРПСС.

2.2.2 Два общих типа колтонент временных рядов.

2.2.3 Два основных процесса.

2.2.3.1 Прогресс авторегрессии.

2.2.3.2 Требование стационарности.

2.2.3.3 Процесс скользящего среднего.

2.2.4 Обратимость процессов.:.

2.2.5 Модель АРПСС.

2.2.5.1 Идентификация.

2.2.5.2 Оценивание паралштров.;.

2.2.5.3 Оценивание модели.

2.2.2 Вывод модели прогнозирования, основанной на АРПСС.

2.3 Имитационное моделирование.

2.3.1 Выбор средства проведения экспериментов.

2.3.2 Адекватность имитационных моделей и предлагаемых методов.

2.3.3 Среда имитационного моделирования.

2.3.4 Результаты моделирования.

В последние годы беспроводные компьютерные сети передачи данных заняли прочные позиции в повседневной жизни. Сфера их применения простирается от обеспечения взаимодействия между компьютерами и IP-телефонами предприятий до построения сетей передачи мультимедийной информации-городского и регионального масштаба. Построение беспроводных сетей; передачи данных регионального масштаба на обширных территориях (например, в удаленных регионах Российской Федерации) является единственным экономически оправданным и наиболее перспективным решением проблемы так называемого «информационного неравенства». При этом в будущем ожидается конвергенция услуг сотовой и IP-телефонии [32]. Таким образом, беспроводные компьютерные сети являются перспективною инфраструктурой обеспечения также и телефонной и видеотелефонной связи. Преимущества мобильности являются следствием: беспроводной передачи, пользователи могут продолжать оставаться в сети, перемещаясь повсюду в зоне покрытия, переходя от одной точки доступа (беспроводного маршрутизатора) к другой. Так, например, можно вести разговор с помощью технологии IP-телефонии или участвовать, в. видеоконференции, перемещаясь по улицам пешком, либо в транспорте [34] повсюду в зоне беспроводной компьютерной сети города (на сегодня? это, в основном, стандарты IEEE 802.11 и 802.16, соответственно Wi-Fi и WiMAX) или перемещаясь внутри-здания между кабинетами предприятия или учреждения. При этом серьезная временная задержка при переходах: (переключениях) беспроводного клиента, (мобильное вычислительное устройство — ноутбук, карманный компьютер, смартфон и т. д.) от одной точки доступа к другой представляет собой;нерешенную проблему для мультимедиа приложений, таких как VoIP, где задержка в. сумме не должна быть больше, чем 50 мс [5]. Типичными же являются задержки порядка 0,3 -1 с [33], приводящие, в лучшем случае, к провалам голоса на это время или к эху, осложняющему разговор. ;

Актуальность научной задачи

Говоря об актуальности' задачи — обеспечения незаметных- переходов беспроводных клиентов: между ; базовыми станциями* (точками:, доступа) — необходимо определить области применения; технологии с учетом подвижности (мобильности) клиентов, где необходимо обеспечить, пользователей качественными^ телефонными и другими интерактивными сервисами: Общеизвестно широкое применение беспроводных компьютерных сетей в офисах (см. рис. 1), государственных и учебных учреждениях, а так же хот-спотов (мест радиопокрытия с бесплатным Интернетом) в кафе, гостиницах и аэропортах. Во всех этих, случаях клиенты могут передвигаться, работая в сети. Однако рассмотрим и; менее известные, но не менее важные области, с точки зрения переходов (переключений). шзш яШШк^ 1 ЫШ ЫШ>.«|| Посг

Р 4к14--И-«.? |*|

Н551СС1СГ1ОЙ:уз

КеГпяк Иеайвар | >14««-"- .,"{

- а сэпглл^ госи . (и!гг£Л • |1Щ|Ч11|ШВМЖ* ммвпммютк ''

1СЗ ^^ц |5 Гъ: Г-'-,

1 > щ:

ГГ

Г I тТГПГ С ххггД \ ■• и. г< ' Г5?}

Г1 * ~ Ц» . -—I \

Гг

1?! 11. .1 ПхГ> УУ I ЩТаз ;

1 ;

• I* - • • ' •*- — '* гпХ1ХГ-Ч Р*' аг

1" Г

•ЛГ.*>,1 Г»,Г , »Г. ,. ^Ьа „.Ж т^.Ь С1 т Ь1

• - "^ц У.'

I !К14^т-а[а I

Рис. 1; Беспроводная компьютерная сеть офиса с централизованным управлением

Прежде всего, необходимо отметить городские беспроводные компьютерные сети или сети района города, см. рис. 2. В России компания Вымпелком (торговая марка «Билайн») осуществляет поддержку общегородской сети Wi-Fi в Москве. Компания Yota предоставляет доступ к компьютерной сети WiMAX, зона покрытия которой охватывает полностью Москву с некоторыми районами пригорода, а так же города Санкт-Петербург, Казань, Уфа, Сочи и др. Большинство крупных мегаполисов мира и многие города Европы и Северной Америки полностью или частично покрыты коммерческими беспроводными сетями Wi-Fi или WiMAX. В городских сетях в отличие от сетей внутри помещений возникает новый тип переходов между точками доступа - клиенты могут передвигаться «сидя» в автотранспорте, например, с ноутбуком. Разумеется, такая возможность повышает востребованность в более качественных услугах телефонной и видеоконференцсвязи, особенно с учетом таких реалий мегаполиса как пробки. Кроме того, различные экстренные службы так же могут пользоваться аудио- и видео- телефонией вместе с передачей данных для работы с базами данных, используя беспроводные компьютерные сети как основной, либо альтернативный (резервный) источник связи.

Рис. 2. Беспроводная компьютерная сеть района города с централизованным управлением

Беспроводные технологии в промышленности применяются в основном для управления движущимися объектами и в складской логистике, а также в тех случаях, когда по какой-либо причине невозможно прокладывать проводные сети Ethernet. Подвижные роботы, детали на подвижном конвейере, перемещающиеся специалисты и инженеры предприятия с мобильными вычислительными устройствами — все эти беспроводные клиенты связаны с неподвижной системой точек доступа, во всех случаях можно прогнозировать переходы от одной ТД к другой для каждой группы беспроводных клиентов.

Так например, компания Ford провела беспроводную компьютерную сеть на всей территории своего завода, в дополнение к полностью автоматизированной беспроводной системе по изготовлению и сборке автомобилей. Руководители Ford считают, что такой шаг будет способствовать увеличению производительности, а также обеспечит быстрый доступ к информационным ресурсам [27]. В 2008 компания-авиаперевозчик American Airlines (США) по сути открыла новую страницу в истории радиосвязи [28], запустив на борту пассажирского авиатранспорта услугу беспроводного доступа в Интернет. В соответствии: с требованиями лицензии организации, определяющей стандарты в США5 EGG, услуга активизируется по достижении; самолетом высоты 10 км, и, наоборот,, сервис перестает быть доступным, когда самолет снижается ниже этой' отметки. В настоя щее время лицензия не разрешает оператору данных услуг доступ« к наземным сотовым сетям, и запрещает предоставлять услуги голосовой* связи, включая; VoIP . Однако^, абоненты могут пользоваться всеми не-голосовыми интернет-сервисами, включая e-mail, мгновенные сообщения (IM), передачу файлов и ; доступ в виртуальные частные корпоративные сети. Построенная за два года сеть наземных станций обеспечивает сквозное покрытие связью по всей территории США. Сигнал от абонентского устройства поступает на антенны^ расположенные под фюзеляжем авиалайнера, а оттуда — на антенны наземных базовых станций, обеспечивающих соединение с сетью Интернет. И снова, в процессе полета происходят постоянные переключения - переходы работы с одной: базовой станции (точки доступа) к другой. . ';"•■■

Итак, с возрастанием доли беспроводных компьютерных сетей в телекоммуникациях возрастает актуальность обеспечения качественными телефонными и другими интерактивными сервисами, но беспроводной компьютерной инфраструктуре. Какую бы сферу применения» беспроводных компьютерных сетей мы ни выбрали бы, везде происходят переходы клиентов от одной точки доступа к другой, а это значит, что обеспечение качественных переходов с минимальной задержкой является актуальной;задачей.

Состояние научной задачи в настоящее время

К настоящему времени вопросам, связанным с уменьшением: задержек переходов в. беспроводных сетях уже посвящено большое количество; работ, преимущественно зарубежных авторов. Среди наиболее известных работ, посвященных этой проблеме, следует отметить работы российских, и зарубежных ученых: Д.В. Лаконцева, A.A. Сафонова, V. Brik, A. Mishra, S. Banerjee, S. Waharte, К. Ritzenthaler, R. Boutaba, S. Shin, A. G. Forte, A. S. Rawat, W Schulzrinne [7-21]. Среди аналитических работ, посвященных исследованию протоколов IEEE 802.11 и IEEE 802.16 и оценке характеристик построенных на их базе беспроводных компьютерных сетей, наиболее значимыми являются работы В.М. Вишневского, А.И. Ляхова, G. Bianchi, F. Cali, М. Conti, Е. Gregory, J. Weinmiller. Разработка методов уменьшения временных задержек в беспроводных сетях с централизованным управлением (БС с ЦУ) при переходах клиентов (мобильных вычислительных устройств) между точками доступа (ТД) для получения удовлетворительных характеристик качества работы сетевых приложений, критичных к временным задержкам, является актуальной задачей, имеющей важное хозяйственное значение. В настоящее время существует множество научно-технических методов, улучшающих эти характеристики в разы, однако экономически эффективные методы решения проблемы без использования дополнительных компьютерных радиоустройств или радиоинтерфейсов еще не найдены, что затрудняет качественную работу некоторых сетевых приложений, таких как VoIP (IP-телефония) и видеоконференцсвязь [5].

В связи с этим, целью диссертационной работы является сокращение временных задержек при переходах клиентов между точками доступа в беспроводных компьютерных сетях для получения приемлемых характеристик качества работы сетевых приложений, критичных к временным, задержкам.

Сокращение задержек до приемлего уровня осуществляется путем исключения i процесса сканирования, занимающего более 90% времени задержек, на основе накапливающейся статистики переходов с применением моделей прогнозирования переходов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• анализ существующих методов уменьшения задержек переходов;

• анализ особенностей переходов и применимости методов прогнозирования для достижения цели;

• разработка подхода к решению научной, задачи: и на его основе алгоритма базового метода прогнозирования;.

• разработка и вывод аналитической модели прогнозирования; •

• модернизация; метода^ прогнозирования; при котором бы учитывалось, поведение пользователей- во время переходов для получения более точного прогноза;:

• исследование предложенных в подходе методов?в среде имитационного моделирования.

Областью исследования диссертационной работы является разработка научных методов: и алгоритмов служб; передачи данных в беспроводных компьютерных сетях, улучшающих качество их работы.

Объектами теоретического исследования являются подходы и методы сокращения задержек переходов (переключений между беспроводными маршрутизаторами); а также методы; прогнозирования на базе анализа1 временных рядов.

Объектами экспериментального исследования являются модели и алгоритмы .методов прогнозирования.

Методы исследования; В качестве методов исследования ;в работе используются методы анализа временных рядов из теории вероятностей и математической статистики, теории цепей Маркова (ЦМ), а также; методы имитационного моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Методы сокращения задержек доступа в беспроводных сетях с централизованным управлением при, переходах клиентов (мобильных вычислительных устройств) между точками доступа для; получения удовлетворительных характеристик качества работы сетевых приложений, критичных к временным задержкам.

2. . Аналитическая модель- прогнозирования для методов сокращения задержек доступа, полученная в процессе вывода из общей/ модели Бокса-Дженкинеа, которая; может быть использована для адекватного; описания прогноза последующей точки доступа в сетях беспроводного доступа различных стандартов, в том числе будущих. Формализованное описание прогнозирования последовательности переходов, основанное на марковском процессе, применяемое для выборки математических моделей из массива моделей Бокса-Дженкинса.

3. Полученные результаты имитационного моделирования доказывают впервые возможность применения прогнозирования переходов с использованием моделей Бокса-Дженкинса, как наиболее эффективного решения задачи сокращения временных задержек переходов из известных.

4. В результате имитационного моделирования получено необходимое и достаточное значение размера последовательности переходов для прогнозирования (размера истории к) для сетей любых масштабов. На основе результатов моделирования сделан вывод, что для получения корректного прогноза последующей точки доступа достаточно иметь данные о текущей и предшествующей точке доступа.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны методы сокращения задержек доступа, основанные на прогнозировании последующих точек доступа при переходах. В отличие от других предложенный подход предполагает, что прогнозирование основывается не на уровне сигнала, а на частоте прохождения каждой отдельной последовательности точек доступа каждой группой* клиентов. В результате впервые задержка переходов стала ниже требуемого порога задержки 1Р-телефонии и видеоконференцсвязи (<50 мс) без использования дополнительных устройств, в том числе дополнительного радиоинтерфейса.

2. Разработана аналитическая модель прогнозирования для методов сокращения задержек доступа, полученная в процессе вывода из общей модели Бокса-Дженкинса, которая может быть использована для адекватного описания прогноза последующей точки доступа в сетях беспроводного доступа различных стандартов, в том числе будущих. Формализованное описание прогнозирования последовательности переходов, основанное на марковском процессе, применяемое для выборки математических моделей из массива моделей Бокса-Дженкинса. I

3. Полученные результаты имитационного моделирования доказывают впервые возможность применения прогнозирования переходов с использованием моделей Бокса-Дженкинса, как наиболее* эффективного метода решения данной научной задачи из известных.

4. В результате имитационного моделирования получено необходимое и достаточное значение размера последовательности переходов для прогнозирования (размера истории к) для сетей любых масштабов. На основе результатов моделирования сделан вывод, что для получения корректного прогноза последующей точки доступа достаточно иметь данные о текущей и предшествующей точке доступа.

Теоретическая« ценность. Теоретическая ценность работы заключается в следующем:

1. Разработан подход к организации выбора беспроводным устройством следующей точки на основании прогнозных оценок.

Практическая значимость. Создан и апробирован в среде имитационного моделирования метод, сокращающий до приемлемого уровня временные задержки переходов без применения дополнительных беспроводных устройств, позволяющий практически исключить сканирование каналов, снизить паразитный- трафик и занятость каналов в беспроводных компьютерных сетях разных,стандартов, в том числе будущих. Для работы метода требуется время для сбора статистики. При этом метод работает независимо от других известных методов снижения времени задержек и, следовательно, может применяться совместно.

Обоснованность и достоверность теоретических выводов и практических рекомендаций определяется корректностью математических выкладок и использованием апробированных методов математического и компьютерного моделирования. ;

Внедрение. Результаты диссертационного исследования были внедрены в учебный процесс кафедры при разработке курсов лекций для студентов,,учащихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» в дисциплинах «Теория информации и кодирования», «Информационные системы».

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодных научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ в 2009 и 2010 г.

Публикации: По теме диссертации опубликованы 3 работы в рецензируемых научных журналах, утвержденных в перечне ВАК [1-3].

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 45 наименований и 1 приложения. Основное содержание диссертации изложено на 110 страницах, включая 4 таблицы, 33 рисунка; приложение содержит 1 акт внедрения на 1 странице.

Основные результаты работы

1. Предложен подход к решению задачи уменьшения задержек переходов, при котором в отличие от других подходов прогнозирование основывается не на уровне сигнала, а на частоте прохождения той или иной последовательности. На основе данного подхода разработан алгоритм базового метода прогнозирования, выполняющий только долгосрочное прогнозирование'.

2. Для учета краткосрочных и периодических колебаний решено рассматривать частоту последовательности как данные временного ряда. Выведена аналитическая, модель (проинтегрированное и скользящее среднее второго . порядка метода авторегрессии;- проинтегрированного скользящего среднего) Бокса-Дженкинса) для-метода.прогнозирования; которыюможет . , использоваться в беспроводных сетях разных стандартов при условии предварительного накопления статистических данных на сервере ЦУ.

3. Для дальнейшего улучшения точности прогноза 1-й точки из списка прогнозов разработан алгоритм метода, учитывающего ¡поведение клиентов, для которого прогнозирование последовательности переходов формализовано марковским процессом.

4. В! среде имитационного моделирования проведены испытания методов, показавшие.лучшие результаты для решения поставленной цели' среди существующих метод овне применяющих каких-либо дополнительных радиоустройств. При этом подход метода позволяет говорить о его совместной применимости с другими существующими методами, чтаможет быть целесообразным на этапе накопления статистики:

Вопросы дальнейших исследований

В качестве будущих работ планируются несколько направлений исследований. Во-первых, планируется проверить эффективность метода прогнозирования в сетях с интенсивным объемом трафика, в которых большое количество пакетов* оказывается потеряно по причине высокой конкуренции на MAG уровне. Это может приводить к отключению клиентов- и требованию сканирования для определения альтернативной ТД, что сделает более сложным прогнозирование следующей точки для подключения. Кроме того, запросы аутентификации/реассоциации могут быть потеряны в процессе конкуренции, вызывая посылку множественных экземпляров запросов и дальнейшего ^усугубления проблемы конкуренции [29]. Понимание того, как. метод прогнозирования будет работать в подобных сетевых условиях, является решающим; для правильной настройки некоторых параметров, таких как период таймаута для аутентификации и реассоциации с целью смягчения эффекта конкуренции на MAC уровне. Во-вторых, это исследования, как метод будет работать с вертикальными переходами.

Заключение

Итак, предложенный подход, в отличие от- других, использует, общую-историю переходов для определения направления перехода клиента (мобильного вычислительного устройства) в беспроводных компьютерных сетях, не требует дальнейшего сканирования* и в итоге дает лучшие результаты. Однако-требуется-время для- предварительного накопления исходных данных^ для прогноза и статичность (неподвижность) всех ТД*. Метод реализуется в виде программного кода на сервере ЩУ (беспроводном - контроллере), кроме того, там же требуется незначительное место для хранения статистики переходов, объем требуемого пространства для моделируемых сетей представлен на рис. 2.8. Метод может с успехом применяться в городских, офисных, складских, производственных и во многих других беспроводных компьютерных сетях различных стандартов, обеспечивая требуемую задержку. Кроме того, целесообразным будет применение данного подхода и для пассажиров самолетов (точками доступа в таком случае будут являться наземные базовые станции и спутники), т.к. существует расписание и маршрут полетов. Кроме того, несложно написать программу, получающую информацию из GPS-карты с обозначенными базовыми станциями (точками доступа) при задании пункта (точки) назначения GPS маршрутом и преобразовании этой информации в данные для заполнения таблиц данного метода прогнозирования.

1. Шуваев Б А. О подходе к уменьшению задержек переходов в беспроводных сетях прогнозированием, основанным на частоте последовательностей. М.: Качество. Инновации. Образование. №11, 2010.

2. Шуваев Б.А. Прогнозирование с моделированием поведения в беспроводных сетях для уменьшения задержек переходов. М.: Информатизация образования и науки. №2(10) апрель 2011.

3. Шуваев Б.А. Метод прогнозирования в беспроводных сетях для уменьшения задержек переходов. М.: Качество. Инновации. Образование. №7, 2010.

4. Шуваев Б.А. Построение модели прогнозирования для задачиjуменьшения временных задержек при переходах между узлами ячеистой беспроводной сети // Ежегодная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ2009.

5. Local and Metropolitan Area Network, Part 11: Wireless LAN Medium Access Control and Physical Layer Specifications, IEEE Std. 802.11, 2010.

6. Сафонов A.A. Анализ механизмов синхронизации в персональных и локальных беспроводных сетях, Автореферат дисс. на соиск. уч. ст. к.т.н. Институт проблем передачи информации им. A.A. Харкевича РАН. Москва, 2008

7. Лаконцев Д.В. Анализ и оптимизация адаптивного централизованного управления в беспроводных широкополосных сетях передачи информации.

8. Автореферат кандидатской диссертации, М.: Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, 2007.

9. Ишков Ю.Г. Аналитические методы, контроля величины инвентаризационной разницы баланса ядерных материалов. Автореферат кандидатской диссертации, Томск: ФГУП «СХК» и ФГОУВПО «Северская государственная технологическая академия» (СГТА), 2007.

10. Соколов Н.А. Задачи перехода к сети связи следующего поколения. Автореферат докторской диссертации, С-Пб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2006.

11. Воробьев А.В. Научные основы создания отказоустойчивых интегрированных вычислительных комплексов систем управления летательными аппаратами. Автореферат докторской диссертации, М.: Московский государственный институт электроники и математики, 2010.

12. Дмитриев В.Н., Сорокин А.А., Пищин О.Н. Построение систем связи с динамической непериодической топологией. г.Самара: Инфокоммуникационные технологии. Том 6, № 1, 2008.

13. Syncscan: практические быстрые переходы для сетей 802.11 // Пер. ст. I. Ramani and S. Savage, Syncscan: practical fast handoff for 802.11 infrastructure networks, in IEEE INFOCOM, 2005.

14. Переходы: улучшение бесшовности в беспроводных сетях 802.11 // Пер. ст. S. Pal, S. Kundu, and К. Basu. Handoff: Ensuring seamlessmobility in IEEE 802.11 wireless networks. http://crewmanMta.edu/corenetrworldng/projects/handoff/newhandoff.html

15. Быстрые переходы, основанные на прогнозировании движения в публичных беспроводных сетях // Пер. ст. S. Pack and Y. Choi, Fast handoff scheme based on mobility prediction in public wireless LAN systems, IEEE Proceedings Communications, 2004.

16. Репозиторий модулей для NS2. http://www. isi. edu/nsnam/repository/index, html

17. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. Вып.1. М.: МИР, 1974.

18. Баскаков И.В., Пролетарский А.В. Беспроводные сети/ Wi-Fi. Издательство "Бином. Лаборатория знаний", Москва 2007 г.

19. Эмпиричесий анализ процесса перехода в среде 802.11 на MAC уровне // Пер.* ст. A. Mishra, M. Shin, and W. Arbaugh, Am empirical analysis of the IEEE 802.11 MAC layer handoff process, SIGCOMM Computert Communications Review, 2003.

20. AHO «Радиочастотный Центр МО», http://www.rfcmd.ru/news/1921

21. MadWIFI 0.9.2. http://www.madwifi.org

22. Общая информация о IEEE 802.1 lr. http://en.wikipedia.org/wiki/802.1lr

23. Официальные документы рабочей группы по стандарту IEEE 802.11г. http://standards, ieee. or g/getieee802/download/802.1lr-2008.pdf

24. Сети и системы связи: Конвергенция. Конференция по CTI и IP-телефонии. http //www.ccc.ru/magazine/depot/0001/read.html70901.htm ,

25. Цифровая техника связи. Мобильная голосовая связь Voice over Wi-Fi. Задержка переходов. http://ciftehcom.ru/index.php?go=News&in=view&id=52

26. Шведский опыт LTE. http://nag.ru/articles/article/19750/shvedskiy-opytlte.html

27. Протокол G.114 VoIP. ITU-T recommendation G.114," International Telecommunication Union, Tech. Rep., 1993.

28. Городская сеть MetroFi Portland Free Wi-Fi. http://w^vw.metrofiportland com

29. Проект стандарта MESH сетей. Draft Standard- for Information Technology - Telecommunications and Information Exchange Between SystemsI

30. N/MAN Specific Requirement Part 11 :Wireless LAN Medium Access Control and Physical Layer Specifications: Amendment: ESS Mesh Networking, IEEE Unapproved draft Std.P802.1ls/2010.

31. Метод управления для сотовых сетей 3G LTE с простым прогнозированием переходов // Пер. ст. Т.-Н. Kim, Q. Yang, J.-H. Lee, S.-G. Park, and

32. Прогнозирование мобильности // Пер. J.-M.' Franois, Performing and making use of mobility prediction, PhD. dissertation, University of Lige, 2007.

33. Интерактивная связь Wi-Fi для движущихся, автомобилей. http://www.osp.ru/news/articles/2008/39/5406919/