автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Повышение эффективности широкополосных сотовых систем радиосвязи на основе методов и алгоритмов ситуационно-адаптивного планирования

На правах рукописи

КАМАЛОВ Артур Эрнстович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ШИРОКОПОЛОСНЫХ СОТОВЫХ СИСТЕМ РАДИОСВЯЗИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ СИТУАЦИОННО-АДАПТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

Специальность 05.12.13 -Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 4 МАР 2011

УФА-2011

4841520

Работа выполнена на кафедре телекоммуникационных систем Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель: д-р техн. наук, проф.

Султанов Альберт Ханович

Официальные оппоненты: д-р техн. наук, проф.

Карташевский Вячеслав Григорьевич

каф. мультисервисных сетей и информационной безопасности, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики

канд. техн. наук, доцент Тимофеев Александр Леонидович Филиал «СМАРТС-Уфа-СБМ» ОАО «СМАРТС»

Ведущая организация: Казанский государственный университет

имени А.Н. Туполева

Защита диссертации состоится «08» апреля 2011 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.07 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета.

Автореферат разослан «05» марта 2011 года

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

С.С. Валеев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Опережающее развитие систем мобильной сотовой радиосвязи по сравнению с системами фиксированной связи является общепризнанной тенденцией настоящего времени. Так как происходит резкий скачок количественного и качественного многообразия передаваемых сообщений, системы мобильной связи выходят на максимальный уровень нагрузки. Следует отметить несовершенство существующих методов проектирования и управления системами мобильной связи. В частности, современные методы проектирования основаны на частотно-территориальной привязке средств радиодоступа и не учитывают такие важные факторы как изменение нагрузки (трафика) во времени, «миграцию» мобильных абонентов в условиях неопределенности их позиционирования, качественного изменения структуры телетрафика, изменения зон радиопокрытия и сопутствующий этим условиям выбор конфигурации транспортной сети. В итоге это вызывает необходимость модернизации и оптимизации сети мобильной связи уже после начала её эксплуатации, что снижает общую экономическую эффективность её эксплуатации.

Тем самым можно отметить недостаточную глубину проработки методов проектирования, оптимизации и управления систем мобильной связи и, как следствие этого, недостаточную автоматизацию процессов проектирования и управления, что увеличивает сроки проектирования. Следует отметить необходимость разработки эффективных алгоритмов перераспределения ресурсов сети на уровне зон радиопокрытия базовых станций (БС), функционирующих в реальном масштабе времени. Поэтому актуальным направлением развития сотовых систем мобильной связи является повышение их пропускной способности за счёт поиска новых способов, методов и алгоритмов организации и последующей активизации неиспользуемых «внутренних» ресурсов систем радиосвязи. К таким способам можно отнести методы ситуационно-адаптивного планирования систем мобильной связи. Под ситуационно-адаптивным планированием понимается процесс рационального управления «свободными» (неза-действованными) канально-временными, информационными и иными ресурсами систем мобильной связи с целью повышения информационной ёмкости систем мобильной связи и снижения затрат на их эксплуатацию и строительство. Среди всего комплекса задач ситуационно-адаптивного планирования, требующих своего решения, можно выделить следующие - главные - это разработка системных моделей ситуационно-адаптивного планирования, алгоритмов идентификации текущих ситуаций с возможностью дальнейшего предсказания изменений «трафиковых» ситуаций, модернизация алгоритмов канально-временного и сетевого (транспортного) планирования (в отличие от известных, в условиях жёсткого временного ограничения получения решений). Следует

отметить, что общие идеи и пионерские работы по этой проблематике возникли уже достаточно давно. Среди отечественных учёных можно выделить труды Б.В. Гнеденко, М.А. Шнепса, Б.С. Лившица, Г.П. Башарина, А.П. Пшеничникова, А.Д. Харкевича, Е.И. Рухмана, Б.Я. Советова, С.А. Яковлева, В.А. Кочега-рова, Г.А. Фролова, O.A. Шорина, И.В. Кузнецова. Большой вклад в развитие идей этого направления исследований внесли зарубежные учёные: Клейнрок Л., Спенсер Р., Мартин Дж., Галлагер Р., Мерлин П., Сегал А. и др.

Задача повышения эффективности остаётся актуальной также и для широкополосных систем мобильной связи. Это связано с тем, что возрастает спектр предоставляемых услуг от относительно низкоскоростной передачи речевых сообщений до высокоскоростного потокового видео, что оказывает влияние на пространственно-временное сосредоточение абонентских точек радиодоступа с вытекающими отсюда проблемами электромагнитной совместимости, радиопокрытия и т.д. Отметим, что это подтверждается практикой эксплуатации операторов сетей сотовой связи, сотовых сетей широкополосной радиосвязи ООО «Скартел» в Уфе, Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах России. Следовательно, решение задачи повышения эффективности систем связи является актуальным как в научном, так и в практическом отношениях.

Объект исследования — телекоммуникационные системы и сети широкополосной сотовой связи на примере стандарта 802.16е (WiMax).

Предмет исследования — разработка алгоритмов построения эффективных широкополосных телекоммуникационных систем на основе методов ситуационно-адаптивного планирования.

Цель работы - разработка научно-обоснованных алгоритмов ситуационно-адаптивного планирования систем широкополосной мобильной радиосвязи, учитывающих пространственно-временное изменение абонентского трафика, позволяющих увеличить локальную информационную ёмкость распределённых систем связи при помощи критериального перераспределения канально-временного ресурса, а также повысить качество работы этих систем.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

1. Разработать стохастическую модель трафиковых процессов в широкополосных сотовых системах радиосвязи, описывающую территориальную подвижность (мобильность) абонентов в зоне обслуживания.

2. Разработать алгоритм идентификации и прогнозирования ситуации локального пространственно-временного изменения трафика в зоне обслуживания на основе стохастической модели трафиковых процессов.

3. Разработать алгоритм перераспределения канально-временного ресурса между базовыми станциями сети широкополосной мобильной связи.

4. Разработать алгоритм оптимизации конфигурации транспортной сети широкополосной мобильной связи с учетом ограничений на временные задержки при передаче сообщений, обусловленные транзитным характером передачи сообщений.

5. Разработать инженерную методику и рекомендации по модернизации и ситуационной оптимизации сети широкополосной сотовой связи обособленного подразделения ООО «Скартел» в г. Уфе.

Методы исследований. При решении поставленных задач, в работе используются положения теории вероятностей и математической статистики, исследования операций и линейного программирования, методы теории конечных графов, массового обслуживания и аналитической геометрии. При проведении экспериментальных исследований применяются методы математического моделирования, в том числе компьютерного.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Представление моделей трафиковых процессов в широкополосных сотовых системах радиосвязи в форме набора скрытых марковских моделей (СММ) позволяет учитывать неопределённость локального пространственно-временного изменения трафика в зоне обслуживания сети.

2. Алгоритм идентификации и прогнозирования ситуации локального пространственно-временного изменения трафика, разработанного на основе СММ, в отличие от известных, позволяет повысить достоверность прогнозирования изменения нагрузки в условиях неопределённости позиционирования мобильных станций в зоне обслуживания сети.

3. Применение топологического метода и метода линейного программирования в алгоритме перераспределения канально-временного ресурса между базовыми станциями сети широкополосной мобильной связи, позволяет обеспечить перераспределение радиоресурсов в масштабе реального времени.

4. В решении оптимизационной (критериальной) задачи выбора конфигурации транспортной сети в системах мобильной связи, в отличие от известных, учитываются структурные ограничения на конфигурацию сети, которые позволяют уменьшить временные задержки при передаче сообщений, обусловленные транзитным характером передачи.

5. Предложенные технические решения и инженерная методика основаны на алгоритмах ситуационно-адаптивного планирования и применены при модернизации сети широкополосной сотовой связи ООО «Скартел» в г. Уфе.

Практическая ценность работы

1. Разработана инженерная методика получения стохастических моделей ситуационно-адаптивного планирования.

2. Разработаны рекомендации по ситуационно-адаптивному планированию широкополосной сети сотовой связи ООО «Скартел» в г. Уфе.

3. Разработаны рекомендации по модернизации сети сотовой связи для режима максимальной абонентской нагрузки ООО «Скартел» в г. Уфе.

4. Разработаны рекомендации по модернизации транспортной сети системы мобильной связи ООО «Скартел» в г. Уфе.

Реализация результатов. Основные результаты диссертационной работы внедрены при проектировании (модернизации) южного участка сотовой сети мобильной связи ООО «Скартел» г. Уфы, а также в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета.

На защиту выносятся:

1. Стохастическая модель трафиковых процессов широкополосной сети мобильной связи на основе скрытых марковских процессов.

2. Алгоритмы идентификации и прогнозирования ситуации локально-временного изменения трафика в зоне обслуживания на основе стохастической модели трафиковых процессов.

3. Алгоритм оптимального перераспределения каналыю-временного ресурса между подсистемами сети широкополосной мобильной связи.

4. Алгоритмы оптимизации конфигурации транспортной сети широкополосной мобильной связи с учётом ограничений на временные задержки передачи сообщений, обусловленные транзитным характером передачи сообщений.

5. Инженерная методика и рекомендации по модернизации и ситуационной оптимизации сети широкополосной сотовой связи обособленного подразделения ООО «Скартел» в г. Уфе.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях:

Всероссийская молодежная научная конференция с международным участием «IX Королёвские чтения»;

Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» г. Казань;

Всероссийская молодёжная научная конференция «Мавлютовские

чтения»;

X международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» г. Самара;

Одиннадцатая Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» г. Уфа.

Публикации

Результаты диссертационной работы отражены в 10 публикациях, в том числе в 7 статьях, 2 из которых в журналах, вошедших в перечень ВАК, в 3 ма-

териалах международных и российских конференций. 7 публикаций, на 23 страницах, выполнены без соавторов.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заюпочения, библиографического списка, приложений и изложена на 154 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 94 наименования литературы.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована основная цель работы, изложены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе представлен анализ особенностей функционирования систем широкополосной мобильной сотовой связи с точки зрения направления повышения их информационной ёмкости, позволяющий сделать вывод о необходимости дальнейшего совершенствования моделей подвижности трафика и методов планирования и управления сетью мобильной связи. Проведено изучение известных моделей подвижности сетевого трафика распределённых систем мобильной связи, на основе которого определено дальнейшее направление поиска новых форм описания мобильности трафика, с целью решения задач пространственно-временной адаптации в сотовых сетях, синтеза эффективных алгоритмов пространственно-временной селекции информационных потоков.

На основе анализа известных методов планирования сетей мобильной связи сделан вывод о необходимости дальнейшего совершенствования методов канально-временного планирования в аспекте снижения их сложности и дальнейшей экономии (оптимизации) канально-временного ресурса.

Сформулировала новая форма планирования сети - ситуационно-адаптивная, которая позволяет проводить управление сетью в плане улучшения её параметров в зависимости от изменяющихся условий эксплуатации. Здесь же определены основные задачи ситуационно-адаптивного планирования.

Вторая глава посвящена разработке мультисервисной модели ситуационно-адаптивного планирования сотовой сети широкополосной мобильной связи в форме скрытых марковских моделей (СММ). Предложенная модель базируется на понятии узлов спроса, между которыми устанавливаются связи (переходы), описываемые при помощи соответствующих вероятностных характеристик. В основе модели ситуационно-адаптивного планирования лежат следующие допущения:

1. Модель базируется на понятии узла спроса, который отражает область зоны обслуживания, показывая локальный спрос на телетрафик в этой области.

2. Узлы спроса могут обслуживаться несколькими смежными базовыми станциями, при этом территориально соты и узлы спроса зоны обслуживания могут как совпадать, так и не совпадать.

3. Отсутствие абсолютной точности позиционирования мобильных станций.

4. Всегда известен вид запрашиваемой услуги.

5. Стационарность (квазистационарность) потоков заявок (звонков) на обслуживание на временных интервалах наблюдения (идентификации).

Исходные данные стохастической модели ситуационно-адаптивного планирования включают:

1. 5'={5'1,...,5Л,} - множество состояний ^модели (им соответствует Аг-число узлов спроса) и V = {V,,...,ум}-множество предоставляемых услуг у];

2. А = {аи} - матрица (размерности Их И) переходных вероятностей аи = Р(д, = описывающих частоту перехода из состояния в со_ N _

стояние Б, (аи >0, к,1 = 1,И и =1, 1 = 1,И);

3.В = {й,(т)} -матрица (размерности МхМ) условных вероятностей

Ь, (т) = Р(о, = Ут = 5,), описывающих частоту звонков Ут услуги в

_ _ м _

состоянии системы (6/(/я)^0,?=1,Я, т=\,М ,и ]Гй,(т) = 1, / = 1,Л^);

т=1

4. - множество моделей СММ, где триада Л,. =(4,-8,,^,) -модель передачи сообщений, учитывающая конкретную х -ую ситуацию в системе и тг = {^Л - матрица вероятностей начальных состояний модели (т.е. л, = Р(дг =5() — вероятность того, что в начальный момент 1 = ^ будет поступать звонок из узла 5,.).

Иллюстрация модели ситуационно-адаптивного планирования для 3-видов заявок представлена на рис. 1. На рис. 1 базовые станции (БС) обозначены треугольником и аббревиатурой ВБ1 и ВБ2. Диаграмма излучения антенн БС - круговая (на рис. 1 она обозначена пунктирной линией). Обслуживаемая территория разбита на четыре подобласти (узла спроса) . Процессы

в рассматриваемой системе описываются моделью Л = (А,В,я), при этом в качестве множества услуг принимаются следующие: ^-речевые сообщения, у2— короткие (пейджинговые) сообщения, передача данных. На рис. 2 приведен граф модели широкополосной мобильной сети на основе СММ. На рис 3. представлена последовательность наблюдения за работой этой модели во времени. Так, на первом шаге / = ^ поступает заявка на передачу короткого сообщения из области 51,. Другими словами, в соответствии с распределением п выбирается объект о,=г2 с вероятностью 6,(2) = Р(о, =5,). На втором шаге Г = поступает заявка на передачу речевого сообщения из области . Други-

ми словами, модель переходит в состояние <?2 = £3 с вероятностью О), =Р(дг =^3!?! в котором выбирается объект о2 = V, с вероятностью 63(1) = /'(о1 = =53). Вьшолнив, например, Г = 7 шагов описанного процесса, можно построить последовательности О ={о1,о2,о3,о4,о5,о6,о7} и 6 = которые для рассматриваемого примера могут при-

нимать следующий вид: О = {у2 , V,, у3,V,,,и 2 = ф, , , £4,А.1•

Следует особо подчеркнуть, что последовательность состояний которая описывает место выбора объектов, как правило, не всегда может быть полностью известна. Это обусловлено тем, что базовая станция может обслуживать несколько узлов спроса, а также неточностью позиционирования мобильных станций (МС). Отсутствие информации о состоянии системы объясняет название «скрытая» модель Маркова - последовательность состояний как бы «скрыта» от центра обработки данных сети подвижной связи. Так, на рис. 3 некоторые неизвестные состояния модели (второй, третий, пятый шаги и т.д. наблюдения) отображены с помощью вопросительного знака, т.е. представлено наблюдение О = {о, := за точечным потоком заявок на обслуживание от

мобильных абонентов в условиях неопределённости позиционирования МС. По существу, СММ описывает поведение системы мобильной связи в виде «черного ящика», о состоянии которой можно судить после выполнения некоторого наблюдения О и наличия априорных сведений - вероятностей А,В,л:.

Рисунок 1 - Пространственная модель мобильной сети

•и

Рисунок 2 - Модель мобильной сети на основе СММ

О Ь| ^ ^ и ^ ^ ^

(У^,) (У2>?)(У1,?)(УЗ,84) (V,,?) (у2,?)(уь?) (Уз,?)

Рисунок 3 - Наблюдение 0 = {о, := (^,5^)} заточенным потоком заявок

Таким образом, разработанная модель ситуационно-адаптивного планирования систем не требует точного описания интенсивности заявок на обслуживание, знания абсолютных координат местоположения узлов спроса и позиционирования мест положения мобильных абонентов, но при этом учитывает стохастический характер изменения ситуаций в системе, обусловленной мобильностью абонентов. На основе этой модели разработан и исследован алгоритм распознания ситуации в системе широкополосной мобильной сотовой связи, позволяющий прогнозировать развитие ситуаций в условиях неопределённости позиционирования координат мобильных абонентов и ограниченной длины Г последовательностей заявок О = {о, := (у,,,,^)}. Математическая задача распознания ситуации заключается в разработке алгоритма определения номера / текущей ситуации на основе последовательности наблюдений 0 = {ох,...,от} и множества ситуационных моделей А = {Я11...,Лу}. Базовое решение задачи основывается на определении максимума апостериорной вероятности Р(0|Лу) по формуле

/=агётах(Р(0|Д,.)),

где Р(ф,)^дМ01Къ^02Къ---аъ-Лт(°т)■ о

В качестве алгоритма распознания предлагается использовать алгоритмы «прямого» и «обратного» хода, в котором уменьшается вычислительная сложность определения значения вероятности Р(0|Яу).

Разработан и исследован алгоритм оптимального распределения канального ресурса в системе широкополосной сотовой связи. Разработанный алгоритм позволяет в условиях неопределенности состояний, на основании ограниченной по длине выборки наблюдений за состояниями модели, вычислить и оптимальным образом (на основе метода линейного программирования) распределить каналы связи по виду предоставляемых услуг между базовыми станциями системы мобильной связи при условии сохранения пропускной способности всей системы связи. Этот алгоритм включает следующие этапы:

1. Вначале решается задача восстановления неизвестных состояния модели . С математической точки зрения решение первой подзадачи - определение текущих состояний объектов в выборе такой последовательности состояний <2 = {д,,д2>—>Ят} конечной длины Т, которая с наибольшей вероятно-

стью порождает наблюдаемую последовательность объектов <3 = {о,,о,,...,<?,} по заданной модели X. = (А.,В .,к .). Иначе говоря, требуется определить «наилучшую» последовательность £)' максимизирующую вероятность Р(0,2(л,).

Сформулированная задача решается на основе модифицированного алгоритма Витерби (УНегЫ AIgorithm), являющегося вариантом метода динамического программирования для цепей Маркова.

2. Следующим этапом алгоритма является определение необходимой нагрузки по восстановленному состоянию модели. Здесь определяется необходимое количество каналов связи для каждого узла спроса пространственной модели трафика, обеспечивающих удовлетворение прогнозируемой нагрузки. Для этого определяются параметры потоков заявок, а именно, плотность (интенсивность) потока входящих и исходящих звонков, среднее время на обслуживание и необходимую длину очереди для пакетных сообщений. Параметры потока заявок определяются с помощью методов статистического анализа - усреднения времени поступления и обслуживания заявок. Однако здесь имеется сложность, обусловленная неоднородностью потока заявок. Для преодоления этой сложности проводят декомпозицию потока по виду объекта (запрашиваемой услуги) и номеру узла спроса, т.е. поток разбивается на простейшие (пуас-соновские) однородные ординарные потоки, различающиеся только моментами появления заявок.

3. Решается задача оптимального распределения канально-временного ресурса между БС системы мобильной связи с помощью решения задачи линейного программирования. Здесь осуществляется минимизация функционала У вида

N £

= У^ У, СдХд ,

Ы1 ы

где ха (х1к > 0) планируемое число каналов, которое будет использоваться /-той базовой станцией для обслуживания А:-го узла спроса; Си- условная средняя стоимость (вес) передачи сообщений, приходящаяся на один канал, из к-то узла спроса в /-тую базовую станцию. В качестве ограничений выступают условия

М *=1 м '=1

где N{"'- количество необходимых каналов для обслуживания к-го узла спроса (к = 1, Лг), определяемая как сумма каналов но всем видам заявок в соответствии с алгоритмом предыдущего этапа; — максимальное число раз-

решенных (допустимых) каналов для /-той базовой станции, при этом число базовых станций в системе равно Ь. Величина Лг'1 определяется типом используемого оборудования системы сотовой связи.

При помощи математического аппарата теории графов разработан топологический метод канально-временного планирования системы мобильной связи. Предлагаемый алгоритм позволяет дать относительно простой, но достаточно точный способ решения задачи в течение реального масштаба времени, позволяющего получить расчетные параметры базовых станций (БС), при которых обеспечивается экономия канально-временного ресурса всей системы сотовой радиосвязи. Постановка задачи звучит следующим образом: при заданной симметрической матрице А канально-временных ограничений (К -число БС)

I 9|КхХ'

где каждый элемент Ад(Ау >0, если ¡' Ф у, и Ау = 0, если г =■• j) определяет минимально допустимую величину временной задержки между г -той и ] -той базовой станцией с учетом допущения, что элементы А,у подчиняются правилу "треугольника", т.е.

необходимо определить множество □(¿) = {/1,...,^} описывающее порядок передачи данных для базовых станций с учетом выполнения временных ограничений вида

В диссертации показано, что решением поставленной задачи является структура, представляемая в виде гамильтоновой цепи, определяемая с помощью алгоритма Краскала.

Разработаны и обоснованы подходы к геометрическому методу прогнозирования зоны радиопокрытия системы сотовой связи. Предлагаемый метод позволяет оптимизировать энергетические затраты (мощность излучений) БС при сохранении качества приёма в удаленных точках.

На основе алгоритма Баума-Уэлша разработан алгоритм переуточнения (переоценки) параметров моделей ситуационно-адаптивного планирования при условии априорной известности номера ситуации в системе мобильной связи, позволяющий учитывать нестационарный характер изменения процессов обслуживания в системе мобильной связи и улучшить «настройку» модели сис-

при условии, что длительность передачи АТ минимальна, т.е.

темы мобильной связи под текущие условия эксплуатации. На математическом языке задача уточнения параметров модели будет звучать следующим образом: при заданной последовательности наблюдений 0={о1,...,от} и модели Л, ={А,В,7[} необходимо доопределить (настроить) параметры модели А,В,л, максимизирующие вероятность Р(0|Я,). Этот алгоритм является основой инженерного метода построения модели ситуационно-адаптивного планирования системы мобильной связи.

В третьей главе сформулирована оптимизационная (критериальная) задача выбора конфигурации транспортной сети широкополосной сотовой связи, позволяющая наилучшим образом учитывать как требования на её построение, так и влияние конфигурации на динамические свойства передачи данных проектируемой системы. Необходимость разработки подчеркивается выбором транспортной инфраструктуры сети в условиях, при которых происходит изменение транспортной конфигурации сети между БС и центром обработки данных.

В качестве инструмента решения поставленной задачи предложено использовать математический аппарат теории графов, в рамках которого поставленная задача сводится к построению минимальных нагруженных графов с ограниченной протяженностью и расстоянием.

Математическая постановка задачи оптимизации конфигурации транспортной сети дается следующим образом: пусть имеется модель исходной конфигурации транспортной сети, которая задана виде полного нагруженного графа (с физической точки зрения все узлы (элементы) сети связаны по принципу «каждый с каждым»). В качестве вершин {у^...,^} (в совокупности образующих множество V) данного графа выступают все БС и центр обработки данных сети связи, в качестве рёбер {/*„...,гр} (в совокупности образующих множество

Я) - каналы (линии связи) информационного обмена между узлами и элементами сотовой сети связи. Каждому ребру исходного графа ставится в соответствие мера //(г, у) (совокупность всех м{',Л образует множество М), отражающая величину затрат на реализацию (эксплуатацию) канала связи между / -м и ] -м узлом связи.

В дальнейшем, с целью увязки динамических свойств (времени передачи сообщений) с топологическими свойствами транспортной сети (представленной в виде графа «произвольной конфигурации), вводятся понятия протяжённости и расстояния графа. Под протяженностью графа понимается длина его диаметральной цепи. Под расстоянием графа понимается длина его самой протяженной цепи среди множества наикратчайших цепей. Пример, иллюстрирующий понятия структурной протяжённости и расстояния графа, приведен на рисунке 4, где для неориентированного графа: самые протяженные цепи -

ABCD (связывает вершины А и D), ABDC (связывает вершины А и С), и самые "длинные" наикратчайшие цепи ABD (связывает вершины А и D), ABC (связывает вершины А и С). Длины цепей ABCD (ABDC), ABD (ABC) соответственно равны 3,2. Величины протяженности е = 3, и расстояния d = 2.

Рисунок 4 - Иллюстрация понятия структурной протяжённости и расстояния

графа

Другими словами, понятия «протяженности» и «расстояния» графа отражают количество «перетрансляций» данных, влияющие на временные задержки в процессе их передачи.

С учётом сказанного определяются следующие задачи оптимизации конфигурации транспортной сети мобильной связи:

1. Оптимизации конфигурации транспортной сети при ограничении структурной протяженности. Пусть задан полный нагруженный граф, характеризуемый множествами V (множество вершин - БС), R (множество рёбер -связей между БС), М (множество весов рёбер - мера затрат на организацию связи).

Из исходного полного графа необходимо выделить неориентированный связный граф G, покрывающий все вершины множества V и обеспечивающий минимум полной меры ¡i(G) (|i(G) определяется как сумма мер всех ребер графа С)

ц(С) —► min

при условии, что протяженность графа е не превосходит величины а е N,

т.е.

е <а,

где а - заданная (известная) величина (определяет транзитную передачу сообщений).

2. Задача оптимизации конфигурации транспортной сети при ограничении структурного расстояния. Пусть задан полный нагруженный граф, характеризуемый множествами V, R, ML

Из исходного полного графа необходимо выделить неориентированный связный граф G, покрывающий все вершины множества V, обеспечивающий минимум полной меры, при условии, что расстояние d между любыми вершинами графа не превышает величины а е N, т. е.

d <а.

В работе проведено изучение топологических свойств графовых струк-

тур, являющихся решением первой задачи оптимизации. При этом установлено, что данные графы являются деревьями, и содержат связные компоненты (поддеревья) фундаментального дерева (в литературе его ещё называют минимальным остовным деревом). На основании полученных свойств топологических структур искомых решений, теоремы о единственности центра дерева, и модифицированного алгоритма Прима разработан алгоритм выделения неориентированного связного графа с ограничением протяженности из структуры полного нагруженного графа.

Неориентированные связные графы, удовлетворяющие условиям решения второй задачи выбора оптимальной конфигурации при ограничении расстояния, в общем случае нельзя отнести к какому либо одному характерному классу топологических структур, поэтому здесь предложен эвристический алгоритм решения, позволяющий уменьшить число итераций в процессе решения задачи и состоящий из трёх основных этапов:

1 этап. Выделяется фундаментальное дерево (ФД).

2 этап. Осуществляется процедура «стягивания» ФД, т.е. определяется подграф исходного графа, удовлетворяющий ограничению с! < а.

3 этап. Осуществляется процедура исключения рёбер из «промежуточных» решений, т.е. ищется решение, удовлетворяющее условию минимума КО).

С инженерной точки зрения особенность первого алгоритма заключается в том, что он определяет конфигурацию транспортной сети, в которой величина запаздывания (временной задержки) передачи сообщений в информационных каналах обмена инвариантна выбору маршрута передачи данных. Второй алгоритм определяет конфигурацию сети, в которой минимум временных задержек достигается соответствующим выбором маршрута передачи данных (т.к. имеется неоднозначность в направлениях передачи транспортных потоков данных). Следует отметить, что для топологии транспортной системы сотовой сети, полученной в результате решения первой задачи оптимизации, характерна простота реализации протоколов обмена. Для транспортной сети подвижной радиосвязи, полученной в результате решения второй задачи оптимизации, характерны более высокие скорость передачи данных и отказоустойчивость. Однако при этом возможны сложности с выбором протоколов обмена, т.к. имеется неоднозначность в выборе маршрутов движения данных (маршрутизации).

В четвертой главе предложены инженерные методики получения моделей ситуационно-адаптивного планирования сети широкополосной мобильной связи в форме скрытых марковских последовательностей. Одна из этих методик (алгоритмов) базируется на прямом анализе входящего потока заявок (звонков) в систему сотовой связи, реализуемом в центре обработки данных. Однако этот метод, несмотря на высокую точность получения данных о пара-

метрах моделей, требует вмешательства в технологический процесс обслуживания абонентов, вызывает необходимость более точного позиционирования абонентов, что может нарушить требования, предъявляемые к безопасности и конфиденциальности пользователей. Поэтому предложен второй (менее точный метод), основанный на почасовом анализе данных нагрузки трафика в каждой соте (зоне) обслуживания.

С помощью разработанных инженерных методик определены модели ситуационно-адаптивного планирования по узлам спроса г. Уфы. При этом в г. Уфе выделяются: «ночная» (с 2.00 - 8.00 часов) и «дневная» модели (с 8.00 -2.00 часов). Здесь же приведена методика агрегирования узлов спроса, что позволяет уменьшить число моделей ситуационно-адаптивного планирования.

На основании полученных стохастических моделей ситуационно-адаптивного планирования г. Уфы была проведена оценка времени прогноза достоверного определения ситуации в системе мобильной связи, которая составляет от 0,5 мин (в дневное время) до 15 мин (в ночное время).

На основании разработанных моделей ситуационно-адаптивного планирования предложены рекомендации по модернизации канально-временного плана системы сотовой связи ООО «Скартел» в г. Уфе, позволяющие получить экономию энергетического ресурса сети до 40 - 50%. Приведены также рекомендации по улучшению транспортной инфраструктуры ООО «Скартел» в г. Уфе.

Проведён анализ общей экономической эффективности проекта с учётом применения выработанных рекомендаций, при которых обеспечивается снижение эксплуатационных расходов на 12,7% по сравнению с имеющимися.

В заключении изложены основные результаты диссертационной работа.

В приложении представлены акты внедрения результатов диссертационной работы, таблицы, параметры моделей.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана стохастическая модель трафиковых процессов в широкополосных сотовых системах радиосвязи, которая отличается от известных тем, что она представлена в форме набора скрытых марковских последовательностей, позволяющая представить пространственно-временное изменение абонентского трафика в фрагментальных зонах обслуживаемой территории (узлах спроса) с учётом неопределённости его изменения, что даёт возможность смоделировать процедуру управления системой сотовой связи в условиях мобильности абонентов.

2. На основе скрытых марковских моделей (СММ) ситуационно-адаптивного планирования разработан алгоритм идентификации и прогнозиро-

вания ситуации локального пространственно-временного изменения трафика в зоне обслуживания, который, в отличие от известных, учитывает статистику процессов поступления заявок из узлов спроса, что позволяет повысить достоверность прогнозирования изменения нагрузки в условиях неопределённости позиционирования мобильных станций в зоне обслуживания сети.

3. Впервые сформулирована и решена топологическим методом и методом линейного программирования задача и разработан алгоритм оптимального перераспределения канально-временного ресурса между базовыми станциями сети широкополосной мобильной связи, что позволяет повысить качество обслуживания абонентов сети.

4. Сформулирована и решена оптимизационная (критериальная) задача и разработан алгоритм выбора конфигурации транспортной сети мобильной связи, в которой, в отличие от известных, вводятся структурные ограничения на конфигурацию сети (такие как протяжённость и расстояние), позволяющие учитывать влияние временных задержек в процессе транзитной передачи данных и обеспечивать возможность её динамической реконфигурации.

5. На основе разработанных стохастических моделей ситуационно-адаптивного планирования разработаны инженерные методики и рекомендации по модернизации и ситуационной оптимизации конфигурации сети широкополосной сотовой связи ООО «Скартел» в г. Уфе, позволяющие снизить эксплуатационные расходы на 12,7%.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Об одном методе прогноза оптимальной зоны радиопокрытия сети мобильной связи / Камалов А.Э., Султанов А.Х., Кузнецов И.В. // Вестник УГАТУ, 2010. Т. 14, Ла1 (36). С. 62 - 67.

2. Модели, задачи и алгоритмы ситуационно-адаптивного планирования радиоресурсов систем мобильной широкополосной связи / Камалов А.Э., Султанов А.Х., Кузнецов И.В. // Инфокоммуникационные технологии, 2010. Т. 9, №1. С. 34-39.

Другие публикации:

3. Перспективы использования аппаратуры ',№Мах на этапе перехода к мобильным системам нового поколения / Камалов А.Э. // Королёвские чтения: Материалы 9-й Всероссийской молодёжной научной конференции с Международным участием. - Уфа: УГАТУ, 2007. С. 77 - 78.

4. Проблемы широкополосного беспроводного доступа на рынке телекоммуникационных услуг / Камалов А.Э. // Проблемы техники и технологий теле-

коммуникаций: Материалы 9-й Международной научно-технической конференции. - Казань: КГТУ, 2008. С. 46 - 47.

5. Сравнительный анализ в проектировании мобильных систем передачи информации / Камалов А.Э. // Мавлютовские чтения: Материалы Всероссийской молодёжной конференции. - Уфа: УГАТУ, 2009. С. 37 - 38.

6. Методы ситуационно-адаптивного планирования систем широкополосной радиосвязи / Камалов А.Э., Султанов А.Х., Кузнецов И.В. // Проблемы техники и технологий телекоммуникаций: Материалы 10-й Международной научно-технической конференции. - Самара: ПГУТИ, 2009. С. 232 - 239.

7. Определение задач оптимизации конфигурации транспортной сети широкополосной мобильной связи структурными методами / Камалов А.Э. // 5-я Всероссийская школа семинар аспирантов и молодых учёных: Сборник трудов. - Уфа: УГАТУ, 2010. С. 55 - 58.

8. Задачи оптимального конфигурирования транспортной сети широкополосной сотовой связи / Камалов А.Э. // Проблемы техники и технологий телекоммуникаций: Материалы 11-й Международной научно-технической конференции. - Уфа: УГАТУ, 2010. С. 116 - 120.

9. Об алгоритмах оптимизации систем и сетей широкополосной радиосвязи методом ситуационно-адаптивного планирования / Камалов А.Э. // Проблемы техники и технологий телекоммуникаций: Материалы 11-й Международной научно-технической конференции. - Уфа: УГАТУ, 2010. С. 120 -122.

10. Задачи координированного управления радиоресурсами систем сотовой широкополосной связи / Камалов А.Э.// Электронные устройства и системы: Сборник трудов. - Уфа: УГАТУ, 2010. С. 179 -184.

Диссертант

А.Э. Камалов

KAMAJIOB Артур Эрнстович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ШИРОКОПОЛОСНЫХ СОТОВЫХ СИСТЕМ РАДИОСВЯЗИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ СИТУАЦИОННО-АДАПТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

Специальность 05.12.13 -Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 01.03.2011. Формат 60x841/16 Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отг. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9 Тираж 100 экз. Заказ № 71

Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12

Глоссарий Введение

Глава 1. Анализ моделей подвижности трафика и методов планирования характеристик систем мобильной сотовой связи в свете повышения их информационной ёмкости

1.1. Особенности функционирования систем широкополосной мобильной сотовой связи и направления повышения их информационной ёмкости

1.2. Анализ моделей подвижности трафика систем мобильной связи

1.3. Анализ методов планирования сотовых систем мобильной связи

1.4. Ситуационно-адаптивное планирование как метод повышения информационной емкости системы широкополосной мобильной связи и эффективности её эксплуатации

1.5. Выводы по первой главе

Глава 2. Модели и алгоритмы ситуационно-адаптивного планирования сети широкополосной мобильной сотовой связи

2.1. Разработка стохастической модели ситуационно-адаптивного планирования сети широкополосной мобильной сотовой связи

2.2. Разработка и исследование алгоритма распознания (идентификации) ситуации в системе мобильной связи

2.3. Разработка алгоритмов оптимального перераспределения канально-временного ресурса между подсистемами сети мобильной связи в условиях неопределенности состояний наблюдений

2.4. Топологический способ канально-временного планирования в сетях мобильной радиосвязи

2.5. Геометрический метод оптимального прогноза зон радиопокрытия сети мобильной связи

2.6. Разработка алгоритма уточнения (переоценки) параметров моделей ситуационно-адаптивного планирования

Актуальность темы. Опережающее развитие систем мобильной сотовой радиосвязи по сравнению с системами фиксированной связи является общепризнанной тенденцией настоящего времени. Так как происходит резкий скачок количественного и качественного многообразия передаваемых сообщений, системы мобильной связи выходят на максимальный уровень нагрузки. Следует отметить несовершенство существующих методов проектирования и управления системами мобильной связи. В частности, современные методы проектирования основаны на частотно-территориальной привязке средств радиодоступа и не учитывают такие важные факторы как изменение нагрузки (трафика) во времени, «миграцию» мобильных абонентов в условиях неопределенности их позиционирования, качественного изменения структуры телетрафика, изменения зон радиопокрытия и сопутствующий этим условиям выбор конфигурации транспортной сети. В итоге это вызывает необходимость модернизации и оптимизации сети мобильной связи уже после начала её эксплуатации, что снижает общую экономическую эффективность её эксплуатации.

Тем самым можно отметить недостаточную глубину проработки методов проектирования, оптимизации и управления систем мобильной связи и, как следствие этого, недостаточную автоматизацию процессов проектирования и управления, что увеличивает сроки проектирования. Следует отметить необходимость разработки эффективных алгоритмов перераспределения ресурсов сети на уровне зон радиопокрытия базовых станций (БС), функционирующих в реальном масштабе времени. Поэтому актуальным направлением развития сотовых систем мобильной связи является повышение их пропускной способности за счёт поиска новых способов, методов и алгоритмов организации и последующей активизации неиспользуемых «внутренних» ресурсов систем радиосвязи. К таким способам можно отнести методы ситуационно-адаптивного планирования систем мобильной связи. Под ситуационно-адаптивным планированием понимается процесс рационального управления «свободными» (неза-действованными) канально-временными, информационными и иными ресурсами систем мобильной связи с целью повышения информационной ёмкости систем мобильной связи и снижения затрат на их эксплуатацию и строительство. Среди всего комплекса задач ситуационно-адаптивного планирования, требующих своего решения, можно выделить следующие - главные - это разработка системных моделей ситуационно-адаптивного планирования, алгоритмов идентификации текущих ситуаций с возможностью дальнейшего предсказания изменений «трафиковых» ситуаций, модернизация алгоритмов канально-временного и сетевого (транспортного) планирования (в отличие от известных, в условиях жёсткого временного ограничения получения решений). Следует отметить, что общие идеи и пионерские работы по этой проблематике возникли уже достаточно давно. Среди отечественных учёных можно выделить труды Б.В. Гнеденко, М.А. Шнепса, Б.С. Лившица, Г.П. Башарина, А.П. Пшеничникова, А.Д. Харкевича, Е.И. Рухмана, Б.Я. Советова, С.А. Яковлева, В.А. Кочега-рова, Г.А. Фролова, O.A. Шорина, И.В. Кузнецова. Большой вклад в развитие идей этого направления исследований внесли зарубежные учёные: Клейнрок JI., Спенсер Р., Мартин Дж., Галлагер Р., Мерлин П., Сегал А. и др.

Задача повышения эффективности остаётся актуальной также и для широкополосных систем мобильной связи. Это связано с тем, что возрастает спектр предоставляемых услуг от относительно низкоскоростной передачи речевых сообщений до высокоскоростного потокового видео, что оказывает влияние на пространственно-временное сосредоточение абонентских точек радиодоступа с вытекающими отсюда проблемами электромагнитной совместимости, радиопокрытия и т.д. Отметим, что это подтверждается практикой эксплуатации операторов сетей сотовой связи, сотовых сетей широкополосной радиосвязи ООО «Скартел» в Уфе, Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах России. Следовательно, решение задачи повышения эффективности систем связи является актуальным как в научном, так и в практическом отношениях.

Объект исследования - телекоммуникационные системы и сети широкополосной сотовой связи на примере стандарта 802.1 бе (WiMax).

Предмет исследования - разработка алгоритмов построения эффективных широкополосных телекоммуникационных систем на основе методов ситуационно-адаптивного планирования.

Цель работы — разработка научно-обоснованных алгоритмов ситуационно-адаптивного планирования систем широкополосной мобильной радиосвязи, учитывающих пространственно-временное изменение абонентского трафика, позволяющих увеличить локальную информационную ёмкость распределённых систем связи при помощи критериального перераспределения канальновременного ресурса, а также повысить качество работы этих систем.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

1. Разработать стохастическую модель трафиковых процессов в широкополосных сотовых системах радиосвязи, описывающую территориальную подвижность (мобильность) абонентов в зоне обслуживания.

2. Разработать алгоритм идентификации и прогнозирования ситуации локального пространственно-временного изменения трафика в зоне обслуживания на основе стохастической модели трафиковых процессов.

3. Разработать алгоритм перераспределения канально-временного ресурса между базовыми станциями сети широкополосной мобильной связи.

4. Разработать алгоритм оптимизации конфигурации транспортной сети широкополосной мобильной связи с учётом ограничений на временные задержки при передаче сообщений, обусловленные транзитным характером передачи сообщений.

5. Разработать инженерную методику и рекомендации по модернизации и ситуационной оптимизации сети широкополосной сотовой связи обособленного подразделения ООО «Скартел» в г. Уфе.

Методы исследований. При решении поставленных задач, в работе используются положения теории вероятностей и математической статистики, исследования операций и линейного программирования, методы теории конечных графов, массового обслуживания и аналитической геометрии. При проведении экспериментальных исследований применяются методы математического моделирования, в том числе компьютерного.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Представление моделей трафиковых процессов в широкополосных сотовых системах радиосвязи в форме набора скрытых марковских моделей (СММ) позволяет учитывать неопределённость локального пространственно-временного изменения трафика в зоне обслуживания сети.

2. Алгоритм идентификации и прогнозирования ситуации локального пространственно-временного изменения трафика, разработанного на основе СММ, в отличие от известных, позволяет повысить достоверность прогнозирования изменения нагрузки в условиях неопределённости позиционирования мобильных станций в зоне обслуживания сети.

3. Применение топологического метода и метода линейного программирования в алгоритме перераспределения канально-временного ресурса между базовыми станциями сети широкополосной мобильной связи, позволяет обеспечить перераспределение радиоресурсов в масштабе реального времени.

4. В решении оптимизационной (критериальной) задачи выбора конфигурации транспортной сети в системах мобильной связи, в отличие от известных, учитываются структурные ограничения на конфигурацию сети, которые позволяют уменьшить временные задержки при передаче сообщений, обусловленные транзитным характером передачи.

5. Предложенные технические решения и инженерная методика основаны на алгоритмах ситуационно-адаптивного планирования и применены при модернизации сети широкополосной сотовой связи ООО «Скартел» в г. Уфе.

Практическая ценность работы

1. Разработана инженерная методика получения стохастических моделей ситуационно-адаптивного планирования.

2. Разработаны рекомендации по ситуационно-адаптивному планированию широкополосной сети сотовой связи ООО «Скартел» в г. Уфе.

3. Разработаны рекомендации по модернизации сети сотовой связи для режима максимальной абонентской нагрузки ООО «Скартел» в г. Уфе.

4. Разработаны рекомендации по модернизации транспортной сети системы мобильной связи ООО «Скартел» в г. Уфе.

Реализация результатов. Основные результаты диссертационной работы внедрены при проектировании (модернизации) южного участка сотовой сети мобильной связи ООО «Скартел» г. Уфы, а также в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета.

На защиту выносятся:

1. Стохастическая модель трафиковых процессов широкополосной сети мобильной связи на основе скрытых марковских процессов.

2. Алгоритмы идентификации и прогнозирования ситуации локально-временного изменения трафика в зоне обслуживания на основе стохастической модели трафиковых процессов.

3. Алгоритм оптимального перераспределения канально-временного ресурса между подсистемами сети широкополосной мобильной связи.

4. Алгоритмы оптимизации конфигурации транспортной сети широкополосной мобильной связи с учётом ограничений на временные задержки передачи сообщений, обусловленные транзитным характером передачи сообщений.

5. Инженерная методика и рекомендации по модернизации и ситуационной оптимизации сети широкополосной сотовой связи обособленного подразделения ООО «Скартел» в г. Уфе.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях:

Всероссийская молодежная научная конференция с международным участием «IX Королёвские чтения»;

Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» г. Казань;

Всероссийская молодёжная научная конференция «Мавлютовские чтения»;

X международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» г. Самара;

Одиннадцатая Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» г. Уфа.

Публикации

Результаты диссертационной работы отражены в 10 публикациях, в том числе в 7 статьях, 2 из которых в журналах, вошедших в перечень ВАК, в 3 материалах международных и российских конференций. 7 публикаций, на 23 страницах, выполнены без соавторов.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, приложений и изложена на 154 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 94 наименования литературы.