автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Повышение эффективности систем сотовой связи на основе релевантной кластеризации местоположения мобильных станций

На правах рукописи

ЗОТОВ Кирилл Николаевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ СОТОВОЙ СВЯЗИ НА ОСНОВЕ РЕЛЕВАНТНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ МОБИЛЬНЫХ СТАНЦИЙ

Специальность: 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

п 3 ДПР 2014

005546657

УФА 2014

005546657

Работа выполнена на кафедре телекоммуникационных систем Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Кузпецов Игорь Васильевич, ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор

Надеев Адель Фирадович, ФГБОУ ВПО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева-КАИ», профессор кафедры радиотехнических систем

. кандидат технических наук Камалов Артур Эрнстович, МУБ «Безопасный город» заместитель директора

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Башкирский государ-

ственный университет»

Защита диссертации состоится 21 мая 2014 г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.07 на базе ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» по адресу:

450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» и на сайте http://wmv.ugatu.ac.ru/.

Автореферат разослан «_»_2014 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

И. Л. Виноградова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современные системы сотовой связи являются мульти-сервисными системами, предоставляющими широкий спектр услуг: голосовая связь, передача видеоизображений, SMS, MMS, GPRS и др. Для передачи каждого из видов сообщений требуется соответствующий объем радиоресурсов (частотных, временных, энергетических).

В процессе функционирования систем мобильной связи возникают резкие перегрузки в отдельных ее сегментах, обусловленные перемещением абонентов, что вызывает необходимость оперативного управления радиоресурсами. Так, в случае перегрузки сети в одной части зоны обслуживания, могут быть задействованы ресурсы из менее загруженной ее части.

Для эффективного управления радиоресурсами системы сотовой связи в первую очередь необходимо позиционировать мобильные станции (MC) с точностью, позволяющей выявлять зоны аномального изменения концентрации.

Существует множество способов определить местоположение абонентов сотового оператора: средствами самой сети или с помощью глобальных навигационных систем. Особенностями использования способа является слабая проработанность задачи позиционирования и, как следствие, низкая точность позиционирования (до соты). Для применения GPS и ГЛОНАСС необходимо обеспечить прямую видимость спутников и соответствующие специальные приемные устройства с программным обеспечением.

Полученные данные, в результате позиционирования массы абонентов, представляют собой болыпие массивы, обрабатывать каждого абонента не представляется возможным. С точки зрения эффективного управления необходимо кластеризовать всех абонентов заданной области, выделить зоны с аномальным изменением концентрации MC и определить внутри каждого кластера узел спроса.

Полученные узлы спроса необходимо связать с существующей сетью оператора радиосвязи. Для этого составляются модели ситуационно-адаптивного планирования (С-А планирование), позволяющие быстро и эффективно управлять сетью в целом.

Управление радиоресурсом сети сотовой связи следует увязать с критериями качества и классов обслуживания (QoS и CoS) для дифференцированного доступа абонентов. Введение таких критериев позволит снизить конфликт интересов между системой связи и абонентами сети.

Степень разработанности темы исследования. При решении указанных проблем в рамках диссертационного исследования использовались труды отечественных и зарубежных ученых. Большой вклад в развитие идей этого направления исследований оказали отечественные учёные: Карташевский В.Г., Шорин O.A., Громаков Ю.С., Гнеденко Б.В., Лившиц Б.С., Башарин Г.П., Пшеничников А.П., Харкевич А.Д., Яковлев С.А., Фролов Г.В., Надеев А.Ф., Султанов А.Х., Кузнецов И.В., и др. Среди зарубежных учёных можно выделить труды Свами М.Н., Тхула-сираман К., Спенсер Р., Клейнрок Л., Мартин Дж., Галлагер Р., Мерлин П., Сегал А.

Следовательно, решение задачи повышения эффективности систем сотовой связи, на основе расширения их функциональных возможностей является актуальным как в научном, так и в практическом отношениях.

Цель работы. Повышение пропускной способности и эффективности протекающих процессов управления радиочастотным ресурсом на основе расширения функциональных возможностей систем сотовой связи.

Объект исследования. Процессы управления информационными потоками в системах сотовой связи в условиях изменения (пространственно временной подвижности) абонентского трафика.

Предмет исследования. Разработка и модернизация алгоритмов дифференцированного доступа абонентов к радиоресурсам оператора сотовой связи на основе релевантной кластеризации местоположения мобильных станций.

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

1. Анализ методов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам сетей сотовой связи.

2. Разработка концептуальной модели управления радиочастотным ресурсом в системах сотовой связи.

3. Разработка алгоритмов повышения точности местоопределения (позиционирование) мобильных абонентов с учетом особенностей пространственного распространения электромагнитных сигналов.

4. Модернизация алгоритмов кластерного управления радиоресурсом систем сотовой связи.

5. Оценка эффективности полученных алгоритмов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам сетей сотовой связи.

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

Научная новизна работы.

1. Новизна концептуальной модели управления радиочастотным ресурсом в системах сотовой связи заключается в введении новых функций управления, отличающаяся от известных введением позиционирования мобильных станций, кластеризацией узлов спроса, учетом параметров качества сети (2о8(Со8), позволяющих повысить эффективность системы сотовой связи.

2. Новизна алгоритмов позиционирования мобильных абонентов заключается в изучении пространственного распространения электромагнитных сигналов на основе уравнений электродинамики, волновом уравнении Гельмгольца, статистических моделях, позволяющих повысить точность позиционирования мобильных станций в условиях неоднородности среды распространения.

3. Новизна алгоритмов кластерного управления заключается в нечувствительности их к исходным данным статистического распределения абонентов в сети, по-

зволяющей обнаруживать аномальные явления, связанные с пространственной подвижностью трафика в режиме онлайн.

4. Практическая новизна заключается в применение классов и качества обслуживания при дифференцированном доступе абонентов к радиоресурсам сети связи для повышения эффективности ее работы.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в следующем:

Разработано программное обеспечение, позволяющее:

• повысить эффективность систем сотовой связи за счет оптимального распределения радиоресурса между абонентами сети и базовыми станциями оператора связи;

• повысить точность позиционирования объектов радиосвязи с помощью уравнений электродинамики и статистических моделей;

• определять зоны аномального изменения концентрации абонентов в заданной области и выделять узлы спроса;

• связывать наиболее эффективным образом полученные узлы спроса и существующую сеть оператора связи с учетом требований к классам и качеству обслуживания.

На защиту выносятся:

1. Модель замкнутого управления радиоресурсом, основанная на позиционировании и кластеризации мобильных станций, позволяющая эффективно распределять радиоресурсы сети связи, и исключить блокировки, и отказы в обслуживашга.

2. Алгоритмы повышения точности позиционирования мобильных станций, основанные на уравнениях электродинамики и статистических методах расчета зон радиопокрытия, позволяющие решить задачу местоопределения МС средствами сети связи.

3. Алгоритмы кластеризации, основанные на симбиозе теории разладки и алгоритма к-средних, позволяющие выделять узлы спроса (наиболее концентрированные зоны скопления абонентов).

4. Метод дифференцированного доступа абонентов к сети, основанный на оптимальном распределении радиоресурса между узлами спроса и существующей сетью оператора, позволяющий эффективно управлять сетью связи.

Апробация полученных результатов.

Теоретические и практические результаты, полученные автором, докладывались на 5 международных и всероссийских научно-технических конференциях:

• Российская школа-конференция «Мобильные системы передачи данных», МИЭТ, Москва 2006;

• Международная научная конференция «Авиация и космонавтика», МАИ, Москва, 2006;

• 9-я Международная Конференция. Компьютерные Науки и Информационные Технологии С8П"2007. Уфа, 2007;

• XI Международная научно-практическая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» УГАТУ, Уфа, 2010;

• XIII Международная научно-практическая конференция «Проблемы

техники и технологии телекоммуникаций» УГАТУ, Уфа, 2012;

Публикации. Основные результаты работы отражены в 11 печатных работах, из них 3 работы опубликованы в рецензируемых журналах из списка ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Общий объем составляет 127 стр., основной текст 94 стр., в том числе рисунков - 35, список литературы из 80 наименований на 8 стр., приложения 12 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формулируются цель работы и решаемые задачи, научная новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе выполнен анализ функциональных возможностей систем мобильной связи при решении задач управления информационным обменом. Подобные задачи рассматривались в рамках переходных процессов при смене абонентом (мобильной станции, МС) зоны обслуживания базовой станции (БС), при этом система связи в целом не рассматривалась.

Недостатком традиционной модели доступа МС к радиоресурсам сети является отсутствие прогноза реальной текущей пагрузки, использование статистических методов. Подключение МС к БС происходит по наиболее сильной компоненте, без учета существующих соединений. Такая схема управления радиоресурсом может привести к блокировке и отказам обслуживания в случаях резких локальных изменений концентрации абонентов в отдельных зонах сети оператора связи. В других частях территории обслуживания оператора нагрузка на сеть может стать незначительной и эффективность работы сети сотовой связи может быть снижена.

В силу ограниченности радиоресурса, предлагается ввести параметры качества и классов обслуживания, которые позволят дифференцировать доступ абонентов и оптимизировать работу сети связи.

Для решения задачи получения координат абонентов сети (мобильных станций) произведен анализ систем позиционирования. Рассмотрены системы автоматического слежения за транспортом, системы глобальной навигации GPS и ГЛО-НАСС. Следует выделить особенности решения задач позиционирования. Так, помимо услуги навигации, позиционирование должно участвовать в решении задачи управления сетью, при этом оно должно охватывать всех активных абонентов радиосети, независимо от использования (подключения) услуги навигации и носить мало затратный характер.

Для решения задачи кластеризации (разбиения множеств абонентов на группы, кластеры, узлы спроса) проанализированы четкие и нечеткие виды кластерного анализа. Четкие (или непересекающиеся) алгоритмы каждому объекту выборки ставят в соответствие номер кластера, т.е. каждый объект принадлежит только одному кластеру. Нечеткие (или пересекающиеся) алгоритмы каждому объекту ставят в соответствие набор вещественных значений, показывающих степень отношения объекта к кластерам.

Особенности эксплуатации тех или иных услуг являются серьезным барьером для широкого применения. Для использования услуги позиционирования необходимо иметь смартфон с определенным набором программных продуктов, процессор, способный обработать специальные картографические файлы и приемник ОРЗ/ГЛОНАСС сигналов, погодные условия и прямую видимость не менее трех спутников. В это же время на систему сотовой связи идет нагрузка от большого количества других функций: голосовая связь, передача коротких сообщений, передача данных, потокового видео, передача аудио-сообщений, предоставление услуг Интернета, позиционирование, передача служебной информации и многие другие. В результате вышеописанного возникает конфликт приоритетов той, или иной функции с условиями ее применения.

Во второй главе работы предложена модель управления ресурсами систем мобильной связи (рисунок 1). Эта структура представляет замкнутую систему управления дифференцированным доступом МС к радиоресурсам сети. Задача управления сводится к распределению радиоресурсов сети мобильной системы по узлам спроса. Управление дифференцированным доступом включает в себя комплекс задач, одной из которых является задача позиционирования МС. С целью повышения эффективности работы систем сотовой связи, осуществляется кластеризация узлов спроса, позволяющая выделить наиболее «проблемную» область в зоне обслуживания, характеризуемую аномальным изменением концентрации абонентов. Информация о границах кластеров (узлов спроса), поступает в блоки С-А планирования. Оптимизация распределения ресурсов осуществляется по требованиям классов и качества обслуживания (ОоБ, Сов). Блок управления ресурсами определяет оптимальный состав каналов, скорость передачи, частоту для соответствующих классов спроса.

Требования Сеть

Рисунок 1. - Модель управления ресурсами сети оператора связи.

Задача позиционирования МС определяется известным триангуляционным методом (рисунок 2). С целью повышения точности позиционирования предлагается алгоритм позиционирования на основе уравнений электродинамики.

Рисунок 2. - Триангуляционная модель позиционирования.

Рассматривается распространение радиосигнала для одного направления, модель, представленная на рисунке 2.

Рассматривается распространение радиосигнала в городской среде. Будем считать известной локальную зону возможного местоположения МС (Рисунок 2.4), полученную на основе триангуляционного метода позиционирования, и приемной антенны БС (для одного из направлений). В качестве допущения положим, что участок распространения электромагнитной волны от МС до БС можно разбить на отдельные однородные участки, характеризуемые известной величиной диэлектрической проницаемости е,-, I = 1,п. Так, на рисунке 3 условно приведены три участка «однородности». Под участком «однородности» понимается участок, на протяжении которого изменение диэлектрической проницаемости носит незначительный характер. Эти данные могут быть получены исходя из анализа плотности застройки города (геоинформационной модели населенного пункта).

Зона возможного Прешшггвие/Зданне

I, I,

э в! п -<4

Рисунок 3 -Распространения радиоволны в условиях города Так же известными являются мощность излучения Р МС и напряженность Е^ в точке приема. Необходимо определить расстояние г между МС и БС.

Прежде чем решить поставленную задачу, определим общее выражение зависимости напряженности электрического поля от расстояния.

Выражение зависимости г от Е представляется через вектор плотности потока энергии электромагнитного поля (вектор Пойнтинга). С одной стороны этот вектор представляет количество энергии, переносимой волной через единицу площади в единицу времени, а с другой - это энергия, переносимая через единицу площади в единицу времени на расстоянии г от источника, равна мощности излучения источника, деленной на площадь сферы радиуса г [27]:

П = $£0еЕ2,

О)

где й - скорость электромагнитной волны в среде, определяемая по формуле

Е— напряженность электрического поля, е0 - относительная диэлектрическая проницаемость вакуума, с(й>) - относительная диэлектрическая проницаемость среды, ¡1 -относительная магнитная проницаемость среды, Р - мощность сигнала в точке излучения.

Приравнивая левые части выражения (2.1) не трудно получить, что:

-к.

Pjíhii

4П^£0Е(Ы) / (2)

В формуле (2), £(о>) можно рассматривать как некую усредненную величину, которую свяжем с диэлектрическими проницаемостями для отдельных однородных участков £¡ в виде:

£ср = ^Е"=1 £¡> (3)

где к - некоторый неизвестный коэффициент усреднения относительной диэлектрической проницаемости в канале распространения электромагнитной волны, к>0. В соответствии со сказанным, удобно ввести среднее значение напряженности Еср, которое будем вычислять по формуле:

^ср (*".fc)-rv j- (4)

Как видно из полученной формулы (4), значение Еср также зависит от выбора коэффициента к, что усложняет поставленную задачу.

Для того чтобы корректно решить поставленную задачу, необходимо ввести дополнительную величину ЕКор - корректирующее значение напряженности поля, вычисляемое на отдельных участках «однородности» распространения электромагнитной волны.

Поясним подход к вычислению Екор на примере рисунка 3. Так на конце первого участка в точке Б напряженность E¡, согласно формуле (2.2), равна:

Е 1 ( /W^

Г-1 'г+'з) У*/ 0*1) ф

где I] и - известные длины участков «однородности». Мощность сигнала в точке Б, в соответствии с формулой Пойнтинга равна:

Р1*А1510Еое1Е12, (6)

где А-±— коэффициент пересчета мощности в точке Б преломления среды распространения радиоволны, - площадь прохождения сигнала (излучения) в створе антенны в точке Б.

Полагая, что отражение сигнала в точке смены участка «однородности» мало, мощность излучения на втором участке «однородности» равно предыдущему, т.е. Р]. Тогда на конце второго (в точке В рисунка 3) участка «однородности» значения напряженности поля Е2 и мощности Р1 равны:

(7)

Окончательно, Екор равно: (

1

~ I

Л25215Е0Е2г22(г

ГГТ Р V«

\

/

(8)

Следовательно, Екор можно определить последовательным итерационным пересчетом на каждом участке «однородности» распространения электромагнитной волны. Вычисление Якор носит приближенный характер, в том смысле, что не полностью учитывается интерференционно-дифракционные явления, поглощение и переотражения радиоволн и т.д.

Рассматривая задачу как оптимизационную, предлагается минимизировать функционал вида:

КгЛ)=1Т

Продифференцируем (9) и приравняем к нулю:

+ ^ХРС^кор ~~ ^иэм) .

1 | дом 1 м

е^'тГк 2тк ' ^ £ср' Ук

(9)

(10)

Тогда, алгоритм определения г будет следующим: Шаг 1. Выбирается г( =

Шаг 2. Вычисляются Еср, по формуле (4), ЕКор, по формулам (8);

Шаг 3. Вычисляется к по (10);

Шаг 4. Вычисление ](к, г);- по формуле (9);

Шаг 5. Перебор х и у по заданной области и повтор шагов с 1 по 4; Шаг 6. Составляется кортеж {/1тЫ; —; /«"'"}> где число функционалов шага 2, полученных перебором шага 1;

Шаг 7. Выбирается единствешюе решение г = агдтт (/£') Использование алгоритма позволяет увеличить точность в 1,3 раза по сравнению с триангуляционной моделью.

Для преодоления недостатков выше представленного алгоритма, а именно:

сложности измерения индуктивности электромагнитного поля, отсутствие учета многолучевости распространения радиосигнала, а так же шумов и помех в каналах связи, предлагается алгоритм повышения точности позиционирования, основанный на волновом уравнении Гельмгольца.

Модель распространения радиосигнала в условиях города представлена на рисунке 3.

Рисунок 3. - Распространение радио сигнала в городских условиях. Пусть наблюдаемый сигнал наиболее сильной компоненты описывается выражением вида:

Ё(Г,£) - ~пгЧ^е-'^-Ь + п(С), (11)

где Б (г, {) - наблюдаемый сигнал, -ят2 - условие сферичности распространяющейся волны, Е(0)-А1 - известная напряженность электрического поля (в точке излучения), со - частота радиосигнала, с - скорость распространения сигнала в среде, величина т9 = с/г? называется показателем преломления, п(1) - аддитивный гауссов-ский шум, со спектральной плотностью Ы0- По сути, первое слагаемое является решением уравнения Гельмгольца, описывающее распространение плоской электромагнитной волны в однородной среде.

Необходимо определить расстояние г от БС до МС исходя из выражения:

р(£(г,ф(г,с)) ' " (12)

Л(г) = ■

• 1,

Р(В(г,ф

где р (ё(г, Ь) |е(г, Г)^ йЁ(г, *:) - переходная вероятность того, что излучение осуществляется на расстоянии г, а р(Ё(г, ¿))с1Ё(г, £) — полная вероятность приема пилотного сигнала, Л(г) - функция правдоподобия.

Алгоритм определения г будет выглядеть следующим образом:

Шаг 1. ^текущее

Шаг 2. Определение Л(г) согласно вычислительной схеме на рисунке 4;

Шаг 3. Принимается гл

текущее

4- Дг, пока г <rm

Шаг 4. гискомое = arg min{A(rmin);.. Л(?});.. Л(гпах)}.

В работе так же показана возможность учета многолучевости распространения сигнала.

Результаты моделирования представлены в виде таблицы 1 и рекомендаций к использованию.

Таблица 1. Характеристики различных методов позиционирования.

Модель Точность, метры Частота, МГц Вычислительная сложность Энергетическая составляющая, Вт Реализуемость

М С В

Ли 56 308 122 450 6 Рп№=10 средняя

Окамура-Хата 132 129 68 900/1800 8 Р„ер=10 средняя

Кся-Бертони 15 950 26 до 2200 12 Р„ео=10 средняя

Альсбрук-Парсон 103 134 184 450 6 Р„ч>=10 средняя

Эгли 137 250 102 450/850 3 Р„ер=Ю средняя

Уолфиш-Икегами 534 534 534 450 3 Р„ер 300-350 средняя

В третьей главе ставится и решается ряд задач кластеризации аномальных зон и оптимального распределения ресурса сети между кластерами и БС оператора связи. Решение задач кластеризации предлагается в виде нескольких этапов обработки полученных данных о местоположении МС.

На первом этапе с помощью алгоритма разладки выявляются границы зон с резким возрастанием или убыванием концентрации абонентов.

Алгоритм кластеризации на основе разладки (появление А_Я) можно свести к следующим шагам:

Шаг 1. Определение выборки местоположений МС(х;у) в течение некоторого временного интервала наблюдения.

Шаг 2. Разбиение исследуемой области на подобласти с шагом, равным среднему значению ошибки позиционирования (наложение сетки).

Шаг 3. Определение границ разладки в выборке. Вычисляется функционал Т(Э) по формулам:

Т(5№М))В =

Г(<?(Л;М))У = -

25ч — ¿ь — 5 о

(13)

51 + 52 (14)

где Г(5(Л/; М))в - значение функционала при возрастающей нагрузке, а Т(5(АГ; М))у - значение функционала при убывающей нагрузке, при этом оба функционала существуют в £ = [¿ф, £ф + Д£д], где Сф - фактическое время, Дгд - дискрет времени, определяемый реальными условиями (описано в главе 4 диссертационной работы):

5, =

= ¿2 I Ш

;=(л(-м)+1 л/-м м

=

(ЛГ - М~)М

1. 1

¡=1 7=("-М)+1

(15)

где N и М связаны геометрически (Рисунок 5) и N - длина развертки функционала T(S), Ме[ 1, N], f-значение нагрузки на БС в данный момент времени.

Шаг 4. Объединение множеств значений T(S) в один: Ту = {Т(с меньшими значениями); Г (с большими значениями)} (16)

Шаг 5. Определение соотношения:

I i-ilik

1И1 j^. j ^пороговое» (17)

где М-пороговое находится из статистических данных, описанных в 4 главе данной работы.

Шаг 6. Выделение координат момента разладки:

(х; у) = arg {Ти (М(х; у), N(xK\ ук) - М(х: у))} (18)

На рисунке 6 представлен пример работы алгоритма кластеризации на основе разладки. Использование алгоритма разладки не дает четких границ аномальных зон, однако дает понимание количества кластеров, на которые необходимо разбивать данное множество объектов.

ЧХ. ' \

12 3 4 5 В 7 В V 13 3 « 5 В 7 В Yt\ 1 2 Э 4 5 Д 7 В

а • ■ 2%--------------1 г*

I j\/|

■•v-j ' P~fT'

;215;3 4;2M;3 3:213'4 I I Ц]

г) Римртна функчномала

Рисунок 6 - Алгоритм кластеризации на основе разладки.

На втором этапе предлагается использовать полученные выше данные о количестве кластеров для алгоритма нечеткой кластеризации k-средиих (FCM). FCM-алгоритм кластеризации предполагает, что объекты принадлежат всем кластерам с определенной вероятностью. Степень принадлежности определяется расстоянием от объекта до соответствующих кластерных центров. Данный алгоритм итерационно вычисляет центры кластеров и новые степени принадлежности объектов (рисунок

V).

Работа алгоритма сводится к минимизации суммы всех взвешенных расстояний ||dk — Cj || :

N к

Y^J-^ ¡1^ " ci II min'

i-lk-l (19)

где q - фиксированный параметр, задаваемый перед итерациями. Для заданного множества К входных векторов dkn N выделяемых кластеров с;- предполагается, что

любой ¿4 принадлежит любому с,- с принадлежностью ц^ интервалу [0,1], где _/ - номер кластера, а к- номер входного вектора., || || - матричная норма (например, Евклидова норма).

Одним из недостатков алгоритма кластеризации на основе разладки является отсутствие замкнутости границ (контуров) кластеров в случаях равномерного изменения концентрации МС, рисунок 7.

• -u.Ü F:V •' •'•'•' " '• .П ^ 1

■ ' . ■ •' • ' ■ - ■- 1

Рисунок 7 - Частные случаи работы алгоритма разладки.

На третьем этапе решается задача оптимизации. Предлагается решить задачу Монжа-Контаровича для / базовых станций и к узлов спроса, так как возможны случаи, отраженные на рисунке 6. Пусть известна следующая информация:

Nf - количество потребных каналов для обслуживания к-го узла спроса (к = 1JT), определяемое как сумма каналов по всем заявкам в исследуемой области;

Nf"~ максимальное число разрешенных (допустимых) каналов для /-той базовой станции, при этом число базовых станций в системе равно I. Величина ыь; определяется типом используемого оборудования системы сотовой связи;

Си - условная средняя стоимость (вес) передачи сообщений, приходящейся на один канал, из к-го узла спроса в /-тую базовую станцию. Значение величины Си определяется тем, что узлы спроса могут- быть «разбросаны» по всей обслуживаемой территории, иметь разную «географическую» и «топографическую» привязку, которая оказывает влияние на качество распространения радиосигналов, их помехоустойчивость, электромагнитную совместимость и т.д.

Обозначим через хы планируемое число каналов, которое будет использоваться /-той базовой станцией для обслуживания i-го узла спроса.

Задача сводится к нахождению аргументов хы, обеспечивающих минимум функционала J:

N L

1 = / У Ckl xkl -> min,

hÜ (20), где Zft=iZi=i С/с/^м - общая (суммарная) стоимость канального распределения в системе мобильной связи, Y.i=ixki~ общее количество каналов, необходимых для обслуживания к-то узла спроса, xkt - общее количество разрешенных каналов 1-й базовой станции.

Параметр Ск1 предлагается формировать следующим образом:

ДFi,-Li

где а, /?, у 6 (0; 1} - неотрицательные степени, подбираются разработчиком системы связи, , ¡/к1 и - частота, затухании и скорость передачи между к-тым узлом спроса и 1-той базовой станцией. Следует отметить, что выбор ненулевых коэффициентов при затухании дает возможность регулировать СоЭ параметры системы, а при скорости - С>о8 параметры.

В четвертой главе на основе алгоритмов, предложенных во второй и третьей главах разработано программное обеспечение и проведены эксперименты (компьютерное моделирование) по повышению эффективности системы сотовой связи на основе кластерного анализа местоположения мобильных станций в отдельном районе города Уфа. Предложена интеграция разработанной модели эффективного управления ресурсом сети радиосвязи в разрабатываемые интеллектуальные сети, в результате чего модифицированная модель получила возможность создавать собственные услуги в режиме реального времени и все сопутствующие сервисы.

Из данных, полученных встроенными средствами программного обеспечения БС, были составлены графики распределения нагрузки в течение суток на указанных секторах (направлениях).

^часьг

Рисунок 8 - Разладка во временной области.

На втором этапе анализа существующей сети, были выделены узлы спроса (кластеризованы) полученные массы абонентов. Для этого использовались алгоритмы кластеризации узлов спроса на основе разладки и нечеткой кластеризации.

Перебрав все максимальные и минимальные значения Т(Б) как «вверх», так и «вниз», и выделив среднее арифметическое, были выделены следующие данные:

Таблица 2 Средние значения разладки

Верхние значения функционала Нижние значения функционала

тв тУ тУ

6,05 9,9 -0,8 -0,87

Среднее значение Цпороговое ПРИ работе алгоритма составило 5,24. Нижними значениями функционала Г(5^можно пренебречь, так как они стремятся к минимуму и не оказывают влияния на ^пороговое-

В результате действия предложенных алгоритмов выделения узлов спроса, были получены данные, отраженные на рисунке 9. Совокупная нагрузка в полученных в результате действия алгоритмов трех конгломератах сконцентрирована в выделенных узлах спроса, представленных на рисунке 9 черными точками.

В случае нерациональности переноса существующих базовых станций оператора связи в полученные центры кластеров, необходимо и достаточно распределить существующий канальный ресурс между двумя БС и тремя узлами спроса.

I шшщм^

-—? _

Рисунок 9 - Этапы кластеризации позиционированных абонентов.

С учетом затухания по направлению к той или иной БС от того или иного узла спроса, была составлена и решена задача Монжа-Контаровича. В случае, когда в системе происходит некое усредненное распределение канального ресурса, функционал принимает значения, которые позволяют использовать эффективнее систему распределения радиоресурса на 27% .

Перспективы дальнейшей разработки темы

В рамках дальнейших исследований планируется проведение натурных исследований повышения точности позиционирования для управления радиоресурсов систем сотовой связи, совершенствование алгоритмов кластеризации при ограничениях на вычислительные ресурсы, алгоритмическая и программная реализация управления радиоресурсами применительно к существующим системам связи.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана новая концептуальная модель дифференцированного доступа абонентов к радиочастотным ресурсом в системах сотовой связи, отличающаяся от известных введением дополнительных функций позиционирования, кластеризации и управления канальным ресурсом, позволяющая повысить эффективность систем сотовой связи с учетом предъявляемых требований по качеству ОоЗ(СоЗ).

2. Разработаны алгоритмы позиционирования мобильных станций, позволяющие повысить точность местоопределения. Среди них выделяются:

• Алгоритм повышения точности местоположения абонентов на основе уравнений Максвелла, отличающийся использованием метода регуляризации Тихонова, и позволяющий учесть медленные замирания в канале связи. Данный алгоритм так же позволяет увеличить точность в 1,3 раза;

• Алгоритм повышения точности местоположения абонентов на основе уравнения Гельмгольца, позволяющий учесть волновую природу распространения радиосигнала и отличающийся повышенной помехоустойчивостью;

• Алгоритмы повышения точности местоположения абонентов на основе статистических моделей расчета затухания радиосигнала, позволяющие учесть распространение сигнала в городских условиях. Данные алгоритмы уменьшают количество итераций решения задачи позиционирования в 2040 раз по сравнению с предыдущими алгоритмами. Точность позиционирования составляет 26 метров.

3. Разработаны алгоритмы кластеризации трафиковых процессов в сети сотовой связи, отличающиеся выбором функционала разладки для случаев резкого повышения интенсивности и спада нагрузки, и позволяющие определить границы аномальных зон спроса. Усовершенствованный алгоритм определения узлов спроса на основе нечеткой кластеризации, позволяет устранить недостатки предыдущего алгоритма, связанные с доопределением границ аномальных зон спроса и уточнением виртуального центра этих зон.

4. На основе задачи Монжа-Контаровича предложен алгоритм управления радиоресурсами дифференцированного доступа абонентов к радиоресурсам сети оператора связи, позволяющий исключить блокировки (отказа) в обслуживании и позволяющий оптимизировать распределении каналов между абонентами и базовыми станциями в зоне обслуживания.

5. Разработана информационная модель и подготовлены практические рекомендации по использованию алгоритмов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам сотовой сети связи оператора, позволяющая повысить эффективность мобильной системы на 27%.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В рецензируемых журналах из перечня ВАК

1. Повышение точности позиционирования в мобильных системах связи// Технологии и средства связи, 2010 год, Москва, №3. С. 26-27.

2. Повышение точности позиционирования мобильных станций на основе статических парамегров электромагнитного поля с использованием уравнений Максвелла / Кузнецов И.В. // Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2013год, Уфа, №1, т. 9. С. 89-93.

3. Разработка алгоритма повышения точности позиционирования мобильных станций на основе расчета статических параметров электромагнитного поля в неоднородной среде / Кузнецов И.В. //' Вестник УГАТУ, Т. 17, №2(55), 2013год, Уфа. С. 14-20.

В других изданиях

4. Исследование телекоммуникационных каналов связи для передачи ох-ранно-поисковых и навигационных систем / Султанов А.Х. // Материалы школы-конференции. Российская школа-конференция «Мобильные системы передачи данных». МИЭТ, Москва, 2006 год. С. 71-78.

5. Исследование телекоммуникационных каналов связи для передачи ох-ранно-поисковых и навигационных систем / Султанов А.Х. // Авиация и космонавтика 2006: Сборник материалов международной научной конференции «Авиация и космонавтика». МАИ, Москва, 2006 год. С. 60-61.

6. GPS on the guard of the order / Султанов A.X. // Сборник статей 9-й Международной Конференции. Компьютерные Науки и Информационные Технологии CSn"2007. Уфа, 2007 год. С. 37-38.

7. Исследование функций позиционирования в сотовых сетях стандарта GSM900/1800, с учётом свойств канала распространения сигнала (статья)// Межвузовский сборник научных трудов «Электронные устройства и системы» Уфа, УГА-ТУ, 2010

8. Обзор современных систем позиционирования мобильных телефонов// Сборник статей XI Международной научно-практической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» УГАТУ, Уфа, 2010 год. С. 178-182.

9. Системы и комплексы средств местоопределения// Сборник статей XI Международной научно-практической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» УГАТУ, Уфа, 2010 год. С. 182-187.

10. Моделирование процессов в реальном канале радиосвязи для управления трафиком// Журнал «Технологии и средства связи» 2011 год, Москва, №1. С 2829.

11. О задачах управления радиоресурсами в современных сетях связи / Кузнецов И.В., Кондратьева A.C. // Сборник материалов Тринадцатой Международной научно-технической конференции ПТиТТ, Уфа, 2012. С. 199-200.

Диссертант

К. Н. Зотов

ЗОТОВ Кирилл Николаевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ СОТОВОЙ СВЯЗИ НА ОСНОВЕ РЕЛЕВАНТНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ МОБИЛЬНЫХ СТАНЦИЙ

Специальность 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 19.03.2014. Формат 60x84 1/16 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 №187

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

уфимским государственный авиационныи

технический университет

На правах рукописи

04201457641 ЗОТОВ Кирилл Николаевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ СОТОВОЙ СВЯЗИ НА ОСНОВЕ РЕЛЕВАНТНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ МОБИЛЬНЫХ СТАНЦИЙ

Специальность 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Кузнецов Игорь Васильевич

уфа 2014

ОГЛАВЛЕНИЕ

стр.

Таблица используемых сокращений. 4

Введение. ^

Глава 1. Анализ современного состояния управления трафиковыми процессами в системах сотовой связи.

1.1 Анализ функциональных возможностей систем мобильной связи при решении задач управления информационным обменом. 13

1.2 Анализ систем позиционирования в мобильных сетях при решении ^ задач управления информационным обменом.

1.3 Исследование методов кластеризации, для расширении функцио- 20 нальных возможностей сетей радиосвязи при решении задач управления процессами информационного обмена.

1.4 Постановка задачи исследования. 25

1.5 Выводы к главе I. 26

Глава 2. Разработка концептуальной модели управления телетрафиком и прецизионных алгоритмов позиционирования мобильных станций.

2.1 Модель управления радиоресурсами систем мобильной связи. 28

2.2 Повышение точности позиционирования объектов радиосвязи с по- ^ мощью материальных уравнений электродинамики.

2.3 Повышение точности позиционирования объектов на основе волно- ^ вых уравнений Гельмгольца.

2.4 Применение статистических моделей расчета затухания электромаг- ^ нитных сигналов для уточнения местоположения мобильных станций.

2.5 Выводы к главе II. ^

Глава 3. Разработка алгоритмов оптимального управления процессами информационного обмена радиосвязи.

3.1 Разработка алгоритмов кластеризации узлов спроса на основе раз- ^у ладки.

3.2 Применение алгоритма нечеткой кластеризации для получения уз- у2 лов спроса.

3.3 Оптимальное управление канальными ресурсами в системах радио- у у связи с помощью задачи Монжа-Канторовича.

3.4 Применение теории игр к задаче оптимального распределения ка- ^ нального ресурса.

3.5 Выводы к главе III. gg

Глава 4. Повышение эффективности сети связи 2го поколения.

4.1 Модифицированная модель интеллектуальной сети. 90

4.2 Пространственно-временной анализ распределения нагрузки в сети 93 оператора связи.

4.3 Пространственная кластеризация трафика в г. Уфа. 97

4.4 Оценка эффективности модели дифференциального доступа абонен- 102 тов к ресурсам сети сотовой связи.

4.5 Описание функционала программного комплекса по расчету узлов 104 спроса на основе кластерного анализа позиционирования мобильных станций

4.6 Выводы по работе. 108

Основные выводы и результаты. 109

Список использованных источников. 111

Приложение А. 118

Приложение Б. 144

ТАБЛИЦА ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

Global System for Mobile Communications GSM Глобальная навигационная спутниковая система ГЛОНАСС

Global Positioning System GPS

Базовая станция БС

Мобильная станция МС

Космический аппарат КА

Узел спроса УС

Динамический узел спроса ДУС

Статический узел спроса СУС

Спутниковая радионавигационная система СРНС

Спутниковая навигационная система СНС

Наземный комплекс управления НКУ Ситуационно-адаптивное планирования С-А планирование

Частотно-временной ресурс ЧВР

Многоканальные системы МКС

Интеллектуальные сети ИС

Модель управления радиоресурсами МУР

Введение

Актуальность темы. Современные системы сотовой связи являются муль-тисервисными системами, предоставляющими широкий спектр услуг: голосовая связь, передача видеоизображений, SMS, MMS, GPRS и др. Для передачи каждого из видов сообщений требуется соответствующий объем радиоресурсов (частотных, временных, энергетических).

В процессе функционирования систем мобильной связи возникают резкие перегрузки в отдельных ее сегментах, обусловленные перемещением абонентов, что вызывает необходимость оперативного управления радиоресурсами. Так, в случае перегрузки сети в одной части зоны обслуживания, могут быть задействованы ресурсы из менее загруженной ее части.

Для эффективного управления радиоресурсами системы сотовой связи в первую очередь необходимо позиционировать мобильные станции (MC) с точностью, позволяющей выявлять зоны аномального изменением концентрации.

Существует множество способов определить местоположение абонентов сотового оператора: средствами самой сети, с помощью глобальных навигационных систем. Особенностями использования способа является слабая проработанность задачи позиционирования и, как следствие, низкая точность позиционирования (до соты). Для применения GPS и ГЛОНАСС необходимо обеспечить прямую видимость спутников и соответствующие специальные приемные устройства с программным обеспечением.

Полученные в результате позиционирования массы абонентов представляют собой большие массивы данных. Обрабатывать каждого абонента не представляется возможным. С точки зрения эффективного управления необходимо кластеризовать всех абонентов заданной области. Выделить зоны с аномальным изменением концентрации MC и определить внутри каждого кластера узел спроса.

Полученные узлы спроса необходимо связать с существующей сетью оператора радиосвязи. Для этого составляются модели ситуационно-адаптивного планирования (С-А планирование), позволяющие быстро и эффективно управлять сетью в целом.

Управление радиоресурсом сети сотовой связи следует увязать с критериями качества и классов обслуживания (С^оБ и СоЭ) для дифференцированного доступа абонентов. Введение таких критериев позволит снизить конфликт интересов между системой связи и абонентами сети.

Цель работы. Повышение пропускной способности и эффективности протекающих процессов управления радиочастотным ресурсом на основе расширения функциональных возможностей систем сотовой связи.

Объект исследования. Процессы управления информационными потоками в системах сотовой связи в условиях изменения (пространственно временно подвижности) абонентского трафика.

Предмет исследования. Разработка и модернизация алгоритмов дифференцированного доступа абонентов к радиоресурсам оператора сотовой связи на основе релевантной кластеризации местоположения мобильных станций.

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

1. Анализ методов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам сетей сотовой связи.

2. Разработка концептуальной модели управления радиочастотным ресурсом в системах сотовой связи.

3. Разработка алгоритмов повышения точности местоопределения (позиционирование) мобильных абонентов с учетом особенностей пространственного распространения электромагнитных сигналов.

4. Модернизация алгоритмов кластерного управления радиоресурсом систем сотовой связи.

5. Оценка эффективности полученных алгоритмов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам сетей сотовой связи.

Методы исследований. При решении поставленных задач в работе используются положения теории вероятностей и математической статистики, исследования операций и линейного программирования, массового обслуживания и аналитической геометрии. При проведении экспериментальных исследований приме-

няются методы математического моделирования, в том числе компьютерного. Теория распознавания и обнаружения, теория некорректно поставленных задач.

Научная новизна работы.

1. Новизна концептуальной модели управления радиочастотным ресурсом в системах сотовой связи заключается в введении новых функций управления. Отличающаяся от известных введением позиционирования мобильных станций, кластеризацией узлов спроса, учетом параметров качества сети (^о8(Со8), позволяющие повысить эффективность системы сотовой связи.

2. Новизна алгоритмов позиционирования мобильных абонентов заключается в изучении пространственного распространения электромагнитных сигналов на основе уравнений электродинамики, волновом уравнении Гельмгольца, статистических моделях, позволяющих повысить точность позиционирования мобильных станций в условиях неоднородности среды распространения.

3. Новизна алгоритмов кластерного управления заключается в нечувствительности их к исходным данным статистического распределения абонентов в сети, позволяющей обнаруживать аномальные явления, связанные с пространственной подвижностью трафика в режиме онлайн.

4. Применение классов и качества обслуживания при дифференцированном доступе абонентов к радиоресурсам сети связи для повышения эффективности ее работы.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в следующем:

Разработано программное обеспечение, позволяющее:

• повысить эффективность систем сотовой связи за счет оптимального распределения радиоресурса между абонентами сети и базовыми станциями оператора связи;

• повысить точность позиционирования объектов радиосвязи с помощью уравнений электродинамики и статистических моделей;

• определять зоны аномального изменения концентрации абонентов в заданной области и выделять узлы спроса;

• связывать наиболее эффективным образом полученные узлы спроса и существующую сеть оператора связи с учетом требований к классам и качеству обслуживания.

На защиту выносятся:

1. Модель замкнутого управления радиоресурсом, основанная на позиционировании и кластеризации мобильных станций, позволяющая эффективно распределять радиоресурсы сети связи, и исключить блокировки, и отказы в обслуживании.

2. Алгоритмы повышения точности позиционирования мобильных станций, основанные на уравнениях электродинамики и статистических методов расчета зон радиопокрытия, позволяющие решить задачу местоопределения МС средствами сети связи.

3. Алгоритмы кластеризации, основанные на симбиозе теории разладки и алгоритма к-средних, позволяющие выделять узлы спроса (наиболее концентрированные зоны скопления абонентов).

4. Метод дифференцированного доступа абонентов к сети, основанный на оптимальном распределении радиоресурса между узлами спроса и существующей сетью оператора, позволяющий эффективно управлять сетью связи.

Апробация полученных результатов.

Теоретические и практические результаты, полученные автором, докладывались на 5 международных и всероссийских научно-технических конференциях:

• Российская школа-конференция «Мобильные системы передачи данных», МИЭТ, Москва 2006;

• Международная научная конференция «Авиация и космонавтика», МАИ, Москва, 2006;

• 9-я Международная Конференция. Компьютерные Науки и Информационные Технологии С81Г2007. Уфа, 2007;

• XI Международная научно-практическая конференция "Проблемы техники и технологии телекоммуникаций" УГАТУ, Уфа, 2010;

• XIII Международная научно-практическая конференция "Проблемы техники и технологии телекоммуникаций" УГАТУ, Уфа, 2012;

Публикации. Основные результаты работы отражены в 11 печатных работах, из них 3 работы опубликованы в рецензируемых журналах из списка ВАК, остальные - в других изданиях.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Общий объем составляет 127 стр., основной текст 94 стр., в том числе рисунков - 35, список литературы из 80 наименований на 8 стр., приложения 10 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формулируются цель работы и решаемые задачи, научная новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе выполнен анализ функциональных возможностей систем мобильной связи при решении задач управления информационным обменом. Подобные задачи рассматривались в рамках переходных процессов при смене абонентом (мобильной станции, МС) зоны обслуживания базовой станции (БС), при этом система связи в целом не рассматривалась.

В силу ограниченности радиоресурса, предлагается ввести параметры качества и классов обслуживания, которые позволят дифференцировать доступ абонентов и оптимизировать работу сети связи.

Для решения указанных задач предложено использовать замкнутую модель управления, действующую следующим образом:

1. С помощью набора функций, дополнительных измерений и приборов модель управления получает координаты каждого абонента (местоположение).

2. Зная координаты каждого абонента, модель управления решает задачу кластеризации, совершает математический анализ над объектом управления.

3. Получив информацию о кластеризации множества точек (абонентов сети), модель управления составляет модели Ситуационно-адаптивного планирования.

4. Идентификация текущей модели Ситуационно-адаптивного планирования.

5. Основываясь на полученных данных, модель управления совершает оптимизационное распределение ресурсов между базовыми станциями сотового оператора связи.

Во второй главе работы предложена модель управления ресурсами систем мобильной связи. Эта структура представляет замкнутую систему управления дифференцированным доступом МС к радиоресурсам сети. Задача управления сводится к распределению радиоресурсов сети мобильной системы по узлам спроса. Управление дифференцированным доступом включает в себя комплекс задач, одной из которых является задача позиционирования МС. С целью повышения эффективности работы систем сотовой связи, осуществляется кластеризация узлов спроса, позволяющая выделить наиболее «проблемную» область в зоне обслуживания, характеризуемую аномальным изменением концентрации абонентов. Информация о границах кластеров (узлов спроса), поступает в блоки С-А планирования. Оптимизация распределения ресурсов осуществляется по требованиям классов и качества обслуживания (С?о8, СоБ). Блок управления ресурсами определяет оптимальный состав каналов, скорость передачи, частоту для соответствующих классов спроса.

Приведены результаты использования эмпирических моделей Ли, Окамура-Хата, Кся-Бертони, Альсбрука-Парсона, Эгли, Уолфиша-Икегами расчета зон покрытия для операторов радиосвязи применительно к задаче позиционирования МС. Рассмотрены различные типы застройки на пути распространения радиосигнала. Результаты моделирования представлены в виде таблицы и рекомендаций к использованию.

В третьей главе ставится и решается ряд задач кластеризации аномальных зон и оптимального распределения ресурса сети между кластерами и БС операто-

ра связи. Решение задач кластеризации предлагается в виде нескольких этапов обработки полученных данных о местоположении МС.

На первом этапе с помощью алгоритма разладки выявляются границы зон с резким возрастанием или убыванием концентрации абонентов.

На втором этапе предлагается использовать полученные выше данные о количестве кластеров для алгоритма нечеткой кластеризации к-средних (РСМ). БСМ-алгоритм кластеризации предполагает, что объекты принадлежат всем кластерам с определенной вероятностью. Степень принадлежности определяется расстоянием от объекта до соответствующих кластерных центров. Данный алгоритм итерационно вычисляет центры кластеров и новые степени принадлежности объектов.

На третьем этапе решается задача оптимизации. Предлагается решить задачу Монжа-Контаровича для / базовых станций и к узлов спроса.

В четвертой главе на основе алгоритмов, предложенных во второй и третьей главах разработано программное обеспечение и проведены эксперименты (компьютерное моделирование) по повышению эффективности системы сотовой связи на основе кластерного анализа местоположения мобильных станций в отдельном районе города Уфа. Предложена интеграция разработанной модели эффективного управления ресурсом сети радиосвязи в разрабатываемые интеллектуальные сети, в результате чего модифицированная модель способна создавать собственные услуги в режиме реального времени и все сопутствующие сервисы.

Из данных, полученных встроенными средствами программного обеспечения БС, были составлены графики распределения нагрузки в течение суток на указанных секторах (направлениях).

На втором этапе анализа существующей сети, были выделены узлы спроса (кластеризованы) полученные массы абонентов. Для этого использовались алгоритмы кластеризации узлов спроса на основе разладки и нечеткой кластеризации.

С учетом затухания по направлению к той или иной БС от того или иного узла спроса, была составлена и решена задача Монжа-Контаровича. В случае, когда в системе происходит некое усредненное распределение канального ресур-

са, функционал принимает значения, которые позволяют использовать эффективнее систему распределения радиоресурса на 27% .

В заключении изложены основные научные результаты, полученные в диссертационной работе в ходе исследования.

В приложе�