автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка и исследование адаптивной модели качества покрытия сети сотовой подвижной связи стандарта GSM-900/DCS-1800

На правах рукописи

005002868

РЕПИН Александр Николаевич

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ МОДЕЛИ КАЧЕСТВА ПОКРЫТИЯ СЕТИ СОТОВОЙ ПОДВИЖНОЙ СВЯЗИ СТАНДАРТА С8М-900Я>С8-1800

Специальность: 05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 1 ДЕК 2011

Ульяновск — 2011

005002868

Работа выполнена на кафедре «Радиотехника» Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Ульяновский государственный технический университет»

Научный руководитель-. доктор технических наук, профессор

Ташлинский Александр Григорьевич

Официальные оппоненты-. доктор технических наук, профессор

Кумунжиев Константин Васильевич

кандидат технических наук, доцент Гладких Анатолий Афанасьевич

Ведущая организация-. Ульяновский филиал института радиотехники

и электроники им. В.А. Котельникова РАН

Защита состоится 23 декабря 2011 г. в 12.00 на заседании диссертационного совета Д 212.277.02 при Ульяновском государственном техническом университете по адресу: 432027, Ульяновск, ул. Северный Венец, 32, ауд. 211.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского государственного технического университета.

Автореферат разослан "¿Л " ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, ,

д.т.н., профессор Крашенинников В.Р.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы В настоящее время сети сотовой подвижной связи (СПС) получили широчайшее распространение и продолжают интенсивно развиваться. Однако экстенсивный путь развития почти полностью сменился на интенсивный - снижение стоимости услуг, улучшение качества покрытия территории, спектра услуг и сетевого контента достигается в основном за счет более рационального использования ресурсов сети. Эффективным инструментом при этом является оптимизация различных параметров сети. Оценить реакцию сети на изменение того или иного параметра позволяет оперативный мониторинг, обеспечивающий непосредственный замер характеристик радиосигнала па заданной территории путем так называемых «драйв-тестов». При этом фиксируется информация о состоянии покрытия непосредственно в точках замера. Получить прогноз покрытия близлежащей пространственной области по тому или иному параметру можно с помощью построения математической модели. Очевидно, что модель, базирующаяся на данных реальных измерений, более адекватна по сравнению с моделью, использующей усредненные характеристики. С другой стороны, качество услуг, получаемых абонентом, имеет опосредованную связь с основными параметрами покрытия сотовой сети. Абоненту важен не уровень сигнала или количество видимых станций, а, например, качество передачи речи (КПР) и скорость передачи цифровых данных. Эти характеристики могут оцениваться абонентом как некачественные даже в случае «хороших» параметров сигнала в заданной точке. Поэтому некоторые системы мониторинга имеют в своем составе подсистемы оценки качества речи. Например, в комплексе Tems Investigation формируется кумулятивный параметр SQI, являющийся производной параметров уровня сигнала (RxLev), интерференции (СЯ) и качества сигнала (RxQual). Достоинством его является простота расчета, а недостатком - низкая адекватность. В комплексе Nemo существует технология оценки качества слышимой речи на основе экспертных оценок. Такой подход обеспечивает высокое качество оценивания, но требует финансовых, вычислительных и временных ресурсов, неприемлемых при непрерывном мониторинге. Другая составляющая качества предоставляемых услуг - скорость передачи данных GPRS/EDGE, оценивается на основе анализа PDP контекста (средней скорости передачи). Однако, на практике в зависимости от места, времени, нагрузки на канал и других факторов мгновенная скорость передачи данных по мобильному каналу существенно меняется. Таким образом, актуальной является разработка математических моделей для формирования прогноза КПР и скорости пакетной передачи данных по текущим значениям параметров сети СПС.

Цель и задачи исследований Целью диссертационной работы является повышение эффективности контроля качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных в сетях СПС стандарта GSM-900/DCS-1800.

Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать эмпирико-теоретическую модель покрытия сети СПС, адаптирующуюся в каждом сегменте покрытия по результатам измерений параметров сети на нерегулярной пространственной сетке.

2. Разработать математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, а также кумулятивную модель качества покрытия сети, основанные на основных характеристиках сети СПС стандарта GSM.

3. Разработать модель покрытия базовой станции (БС) по мощности и критерий проверки ее адекватности, позволяющий адаптировать параметры модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным.

4. Проверить адекватность разрабога1тых математических моделей на реальных сетях СПС стандарта GSM.

5. Разработать алгоритмическое обеспечение и комплекс программ для построения в реальном времени созданных адаптивных моделей качества покрытия сети СПС.

Методы исследований При решении поставленных задач в диссертационной работе использовались методы математического моделирования, теории вероятностей, математической статистики, теории случайных процессов и полей, статистических испытаний.

Научная новизна результатов

1. Получены новые математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, а также кумулятивная модель качества покрытия сети, основанные на данных измерения основных характеристиках сети СПС стандарта GSM.

2. Предложен и реализован новый численный способ сегментации по измеренным параметрам сети территории покрытия СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.), позволяющий построить адаптивную пространственно неоднородную модель покрытия сети СПС.

3. Предложен и исследован новый вероятностный критерий проверки адекватности математической модели покрытия БС по мощности, использование которого позволяет упростить организацию процесса адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным.

4. Разработана новая математическая модель покрытия БС по мощности, адаптируемая за счет оптимизации параметров коррекции диаграммы направленности передающей антенны и затухания мощности от расстояния.

Практическая ценность результатов работы

1. Полученные математические модели качества покрытия сотовой сети могут быть использованы операторами СПС для улучшения качества предоставляемых услуг и минимизации расходов на поддержание информационного трафика заданной интенсивности.

2. Предложенный критерий проверки адекватности модели покрытия БС по мощности дает на практике возможность в реальном времени проверить адекватность и сравнить эффективность различных моделей покрытия.

3. .Разработанные алгоритмическое обеспечение и комплекс программ могут быть непосредственно использованы в различных прикладных задачах оптимизации и оценки качества сети СПС стандарта GSM.

Реализация результатов работы Результаты диссертационной работы использованы при выполнении государственных контрактов 7538р/10308 от 26.02.2010 г. «Разработка технологии и аппаратно-программных средств автономного дистанционно-управляемого мониторинга» и 7101/9670 от 01.02.2009 г. «Комплекс программ дистанционного мониторинга сетей СПС GSM».

Разработанные модели КПР и скорости передачи пакетных данных и соответствующее программное обеспечение использованы в деятельность оператора СПС ОАО «СМАРТС».

Достоверность результатов Полученные результаты не противоречат известным взглядам на вопросы моделирования покрытия сети СПС; их достоверность обеспечивается применением хорошо апробированного математического аппарата, полнотой учета влияющих факторов, высокой степенью детализации разработанных математических моделей и подтверждается экспериментальными результатами.

На защиту выносится

1. Математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных в сетях СПС стандарта GSM, параметрами которых являются отб-бранные в результате анализа основные характеристики сети, характеризующие качество сети по конечным потребительским свойствам.

2. Численный способ сегментации по измеренным параметрам территории покрытия сети СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.), дающий возможность строить адаптивную пространственно неоднородную модель покрытия сети (для каждой формирующейся зоны по данным измерений находятся свои коэффициенты модели).

3. Критерий проверки адекватности математической модели покрытия БС по мощности, позволяющий упростить процесс адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным.

4. Математическая модель покрытия БС по мощности, настраиваемая по данным измерений путем оптимизации (по критерию адекватности модели) параметров коррекции диаграммы направленности передающей антенны и затухания мощности от расстояния.

5. Результаты экспериментальных исследований, подтверждающие работоспособность и эффективность предложенных в работе математических моделей покрытия сети СПС.

6. Комплекс программ для построения в реальном времени созданных адаптивных моделей качества покрытия сети СПС.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных конференциях «Digital Signal Processing and its Applications» (Москва, 2008,2009,2010), «Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies» (Нижний Новгород, 2008), на Научных сессиях, посвященных дню радио (Москва, 2008, 2010, 2011), на всероссийских конференциях «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, 2008, 2009, 2010), на ежегодных научно-

технических конференциях Ульяновского государственного технического университета.

Публикации

По теме диссертации опубликованы 15 работ, в том числе 5 статей, две из которых в изданиях из перечня ВАК, и 9 работ в трудах и материалах международных и всероссийских сессий и конференций и свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. Некоторые результаты работы отражены также в отчетах по государственным контрактам 7538р/10308 (№ гос. per. 01201053410) и 7101р/9670 (№ гос. per. 01201152994).

Структура и объем работы Основное содержание диссертационной работы изложено на 180 страницах машинописного текста, содержит 53 рисунка, 16 таблиц и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 113 наименований и 6 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, приведены сведения об использовании, реализации и апробации результатов работы, структуре диссертации.

В первой главе дан обзор и проведен сравнительный анализ известных математических моделей распространения радиосигнала, выявлены проблемы, возникающие при их использовании для описания сетей СПС, на основе которых сформулированы основные задачи диссертационной работы.

На распространение радиосигнала в сетях СПС влияет комплекс мешающих факторов, осложняющий передачу полезной информации. Так, при предоставлении голосовых услуг сигнал может становиться менее разборчивым, затихать, пропадать из-за шумов, высокой интерференции и т.д. По тем же причинам при передаче данных по каналам GPRS и EDGE может возрастать число битовых ошибок, приводящее к снижению средней скорости передачи данных. Затухание мощности реального сигнала по мерс удаления от БС в городских условиях носит сложный характер как результат комбштированного влияния эффекта тени, интерференции, рассеяния радиоволи, временной дисперсии, эффекта Доплера и других факторов. Влияние даже отдельных факторов плохо поддается формализации, а учесть их комплекс при расчете покрытия сети СПС не представляется возможным.

Известные математические модели покрытия радиосети можно подразделить на детерминированные, статистические и комбинированные. Использование аналитических моделей для адекватного описания покрытия сети СПС затруднено из-за невозможности учета всех препятствий на пути распространения радиосигнала, обусловленных многообразием форм и материалов зданий, сооружений, объектов природного характера, состояния атмосферы, погодных условий и т.д. Даже если бы все факторы были учтены, вычислительные затраты при использовании модели оказались бы чрезмерно большими. Поэтому детерминированные модели не получили распространения при прогнозировании покрытия сетей СПС. Тот же недос-

таток присущ и комбинированным моделям. Статистические же модели получили широкое распространение. Среди их недостатков можно отметить пространственную однородностью структуры модели, что приводит к необходимости использования при практическом применении двух или более моделей одновременно, например модели COST 231 - Уолфиш - Икегами для расчетов на расстоянии до 800 м и модель Окумуры - Хаты (для сетей GSM-900) или модель COST 231 - Хата (для сетей DCS-1800) на расстоянии свыше 800 м. Ко второму недостатку можно отнести низкую адекватность моделей. Это обусловлено тем, что в одних моделях (Окумуры - Хаты, COST 231 - Хата) не учитываются реальные параметры застройки и рельефа (модели базируются на статистике радиоизмерений в г. Токио), а в других используются их усредненные значения (Модель COST 231 - Уолфиш-Икегами). Уменьшить указанные недостатки можно, сделав модель покрытия адаптивной, оперативно оптимизирующейся для конкретных секторов территорий (городская застройка, пригородная, лес и т.д.) по данным измерений.

Следует также отметить, что под параметром, описывающим радиосигнал на заданной территории, обычно понимается его энергетическая мощность, и термин «покрытие» трактуется как пространственное распределение уровня мощности (параметры RxLev Full и RxLev Sub в стандарте GSM). Однако оценка качества получаемых абонентом услуг имеет опосредованную связь с указанным параметром. Как уже отмечалось, абоненту, как потребителю услуги, важен не уровень сигнала или количество видимых станций, а качество речи и скорость передаваемых данных по каналам с пакетной коммутацией. Эти параметры могут оцениваться абонентом как «некачественные» даже в случае высокого уровня мощности сигнала в заданной точке (например, при высокой интерференции). И, наоборот, при низком уровне сигнала в условиях относительно равнинной местности с невысотной застройкой, абонент может получать приемлемое качество услуг. В связи с этим возникает задача моделирования качества предоставляемых услуг «с точки зрения абонента» как конечного пользователя и основного субъекта формирования' рынка спроса, что и определило цель диссертационной работы.

Во второй главе предложен способ сегментации по данным измерений территории покрытия СПС, на основе которого построена адаптивная пространственно неоднородная модель покрытия сети, разработаны математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, проверена их адекватность, рассмотрены возможности применения разработанных моделей для оптимизации сети СПС.

При прогнозировании покрытия сетей СПС по результатам измерений применение интерполяции наблюдений по нерегулярным сеткам отсчетов неэффективно, поскольку приемлемая точность интерполяции достигается на расстояниях до 40-60 метров от ближайших измерений. Другой подход - использование известных моделей (Окамура, Хата, COST231 и др.) также имеет свои недостатки, один из которых вызван пространственной однородностью структуры модели (на практике это приводит к использованию нескольких моделей (в частности, Икегами на расстоянии до 800 м и Окамура на расстоянии свыше 800 м), а другой связан с детерминированным характером коэффициентов моделей и сложностью их определения в реальных сетях. Недостатки указанных подходов существенно снижает предложенная адаптивная модель покрытия сети СПС по мощности, основными. свойствами которой являются пространственная неоднородность и адаптивность.

Построение адаптивной пространственно неоднородной модели покрытия сети СПС основано на предложенном численным способе сегментации по измеренным параметрам сети территории покрытия СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.). На основании исследований для модели распространения сигнала была выбрана следующая структура:

Р= А (/, Нр, НЬ, О) + Вк (/, Нр, НЬ, С) 1п(г), где Лк(/,Нр,НЬ,С,), Вк(/,Нр,НЬ,С) - коэффициенты, зависящие от частоты (/), типов приемника (Нр), передатчика (НЬ), вида территории (С), параметров сети и определяемые по значениям отдельных наблюдений; г - расстояние между приемником и передатчиком, к - номер пространственной зоны. Адаптация и настройка модели происходит при кластеризации всего массива реальных наблюдений. Коэффициенты Ак и Вк на итерациях кластеризации могут вычисляться, например, по формулам:

Й4. / ч Л Мк , Ч

В,

— м

Их

м„

мк м4

/=] м

Яп'Ы-^Нг,))

где Мк - мощность формируемого класгера.

Для каждой зоны по данным измерений находятся свои коэффициенты модели. Для проверки адекватности модели были проведены испытания на сети одного из операторов г. Ульяновска, которые показали, что разработанная модель обеспечивает большую адекватность по сравнению с моделями Окамуры - Хаты, СОБТ 231 - Хата и С08Т231 - Уолфиш - Икегами. Относительное среднее рассогласование между расчетными значениями мощности сигнала и фактическими измерениями для известных и предложенной моделей приведено в табл. 1

Таблица 1

Модель Пригородная зона Город

Окамура-Хата 9.8 33.4

С08Т 231 - Хата 12.2 27.4

С08Т 231 - Икегами 10.8 30.3

Адаптивная 6.2 11.2

Основной информацией, передаваемой по каналам СПС, является речь и массивы пакетных данных, а основными критериями качества функционирования сети для потребителей соответственно - КНР и средняя скорость пакетной передачи данных. Поэтому практический интерес представляет задача разработки математических моделей КПР и средней скорости пакетной передачи данных как функций от основных характеристик сотовой сети. Для решения поставленной задачи из всех доступных для измерения и наблюдения характеристик сети (которые в такой постановке считаем влияющими факторами), способных потенциально характеризовать качество и скорость, была отобрана 31 характеристика, из которых методом множественной регрессии по данным более 2000 наблюдений выделены существенные факторы, включенные в модели. При уровне статистической значимости коэффициентов линейной модели 5 % для КПР получаем:

УКлп = 7.2 - 8.13ВЕЯ- 0.0^9СП + 0.013/М.еу- 0.09ТА -

-7.08гаД+0.00023С/7 • М>ЛЧ0.000012Ж

где BER - величина битовых ошибок; СП - интерференция; RxLev - уровень сигнала; ТА - временная задержка; FER - величина ошибок передачи блоков данных; NbN - число соседних (видимых) БС; BR- заявляемая текущая скорость передачи данных. Следует отметить, что такие важные параметры как качество сигнала и уровень сигнала в соседней соте не вошли в модель, поскольку сильно коррелированны с другими параметрами модели (например, качество сигнала RxQual, определяемое битовыми ошибками, при передаче сильно коррелированно с BER).

Упрощение (1) приводит к модели:

YKnn = 5.2 - 0.0182С // + O.OOSRxLev - 0.12ТА. (2)

Построенная по тем же критериям, что и (1) математическая модель скорости передачи данных (СПД) (кбит/сек):

Успд = 52.48 - 0.47С / / + 0.3 IRxLev -1.67 ТА + 3 ATimeslot, (3)

где ТА - временная задержка Timeslot - число активных таймслогов.

Проверка адекватности полученных моделей КПР и пакетной передачи данных была проведена на территории Ульяновской области в сетях двух операторов «Ульяновск-GSM» и «СМАРТС». При этом параллельно производилось измерение численных значений факторов, входящих в модели, и непосредственные измерения КПР и скорости передачи пакетных данных. Каждая серия измерений (10 звонков - 10 файлов) проводилась в стационарном режиме измерительного терминала. После завершения серии, местоположение терминала изменялось. Число измерений и полученная погрешность моделей приведены в табл. 2. Среднее значение погрешности модели КПР составило около 7 % (сравнение проводилось с обобщенной субъективно-статистической перцепционной оценкой качества речи на основе алгоритма PESQ, рекомендованного МСЭ, рекомендация ITU-T Р.В62), а для модели скорости пакетной передачи данных - около 13 % (сравнение проводилось с данными измерений реальной скорости передачи). Данные приведены с учетом устранения выбросов медианной фильтрацией.

Таблица 2

Параметр Оператор СПС

Ульяновск-GSM СМАРТС

Число наблюдений 20345 31349

Математическая модель (0 (2) (3) (О (2) (3)

Среднее значение погрешности (%) 12.2 13.1 31.4 11.3 12.7 32.1

Среднее значение погрешности после медианной фильтрации (%) 6.7 7.4 14.2 6.4 7.3 13.4

Исследована также взаимосвязь числа «неуспешных» звонков (неустановление соединения, преждевременный обрыв соединения и прочие причины) и КПР. Так, доминирующими причинами обрыва и неустановления соединений являются: потеря сигнального канала, вызванная предельно низким уровнем сигнала или (реже) высоким уровнем интерференции (NoCarriear - нет несущей) и истощение частотных ресурсов сети на поддержку новых соединений (Network Busy - сеть занята).

Предложена и исследована также кумулятивная модель качества покрытия, агрегирующая модели КПР и скорости пакетной передачи данных. При этом учтена современная статистика трафика: потребление абонентом услуг сотовой сети состоит на 60% из голосовых сервисов и на 40% из сервисов передачи данных: У = 0.6 Ункпр + 0.4 Унсщ = 0.952648649 - 0.9756 ВЕЯ -

- 0.004273919 С/1 + 0.002083649 ЯхЬеч- 0.013620946 ТА - 0.8496 ЕЖ + (4) + 0.0000276 С/1 ■ NbN + 0.00000144 ВП + 0.005236486 ЛтевШ, где УПК1,Р - нормированный интегральный показатель КПР; Унспд - нормированный интегральный показатель скорости передачи данных.

Полученные модели могут быть использованы операторами СПС для улучшения качества предоставляемых услуг и минимизации расходов на поддержание информационного трафика заданной интенсивности.

Рассмотрены возможности применения разработанных моделей для оптимизации сети СПС, в частности оптимизации параметров БС. Учитывая множество влияющих факторов (парам етры регулирования антенны, число БС и секторов для оптимизируемой территории, размер и характер самой местности и т.д.), такая оптимизация требует больших временных и вычислительных ресурсов. Анализ известных алгоритмов, применяемых для многопараметрической оптимизации, показал, что наиболее приемлемыми с точки зрения времени достижения результата и быстродействия операций поиска являются процедуры стохастического поиска, в частности генетические и псевдоградиентные алгоритмы.

Процесс оптимизации параметров БС с использованием генетических алгоритмов поясняется рис. 1. Время оптимизации при использовании персонального компьютера с тактовой частотой 2.4 ГГц для 40 оптимизируемых точек территории при 6 БС (18 оптимизируемых параметрах) составило 59 минут, при 12 БС - 2 час 12 минут. В модифицированном варианте оптимизации (за счет упрощения целевой функции) 11 и 20 минут соответственно.

Исследования показали, что при ограничении 90-95% от максимального значения функции полезности подобный подход позволяет выполнять весьма точный подбор параметров БС. Однако при числе БС более 12-14 (при среднем числе секторов 3.5) сходимость генетических алгоритмов существенно ухудшается. Выходом здесь может быть либо применение нечетких критериев в процессе оптимизации, либо разделение исследуемой территории на несколько непересекающихся областей, в каждой из которых проводится своя оптимизация.

ШГекущйё параметры

Угол поворота 1 лепестка

Угол поворота 2 лепестка

Р-

Угол поворота 3 лепестка

Угол наклона 1 лепестка

Угол накгсна 2 лепестка

Угол наклепа 3 лепестка

:: Высота БС

■}|в-

Угол поворота 1.

1(273 ¡1 Угол поворота 2

Угол поворота 3

]|ш

' Угилкжлонй! л

; Уголнаиюнд2я

; Угол м

»и

№

Параметры алгоритм^— ______

Количество экземпляров в поколе«« [10 ^;

Ко(и«лео стагмдощйх пжопенй (Й5 ^

Верояжост» мутации |0.01

Условие заеероения на точку (Р>«=) [мГЩ

'Текущие результаты---— ■ ■ -

Текущее значеше лучшего экземпляра Лучшииэкэемпляр за все поколе*« )3.00 ¡^

ПЯ

Всего поколений

Старт

Сохранить

Рис. 1

В третьей главе разработана новая математическая модель покрытия ЕС по мощности, предложен критерий проверки ее адекватности, позволяющий упростить процесс адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным. Приведены примеры применения модели на реальных сетях СПС.

Показано, что для корректного использования измеренных значений мощности радиосигнала в качестве исходных данных для построения адаптивной математической модели качества покрытия СПС их нужно предварительно обработать. Связано это с тем, что статистические характеристики мощности отсчетов на разных расстояниях и направлениях от БС будут разными. Это обстоятельство препятствует использованию статистических критериев при разработке алгоритмов автоматизированного отнесения отсчетов к той или иной подмодели адаптивной модели покрытия сети СПС. Требуется некоторая предобработка отсчетов результатов измерений, называемая в диссертации «нормировкой». Эта процедура призвана нормированную мощность отсчетов сделать статистически «равновесной», что при дальнейшей статистической обработке позволило бы рассматривать их как случайные величины с одинаковой степенью значимости.

Для нормировки отсчетов мощности радиосигнала разработана новая математическая модель покрытия БС по мощности. Для учета диаграммы направленности антенны (ДНА) модель использует модификацию функции косинуса половинного угла с изменяемым параметром коррекции диаграммы. Часто используемая для аппроксимации ДНА функция косинуса половинного угла, как правило, не адекватна для областей малых углов и углов, больших я/2. Предложена ее коррекция:

где Р,, РШЛ, ф() — мощность, минимальная мощность и нормированная по углу мощность сигнала в точке замера, дБ; ф, - угол отклонения точки замера от азимута главной оси активной антенны; / - номер очередного отсчета, к - параметр коррекции ДНА.

Пример графиков функции (5) для различных значений к и соответствующие им ДНА изображены на рис. 2.

О

Для учета затухания мощности в зависимости от расстояния ог передающей антенны использован логарифмический характер изменения мощности (в дБ), регулируемый параметром а затухания мощности от расстояния:

где - величина мощности сигнала, нормированной по расстоянию и углу,

дБ; Я, - расстояние от точки замера до активной антенны, м; Л0 - некоторое фиксированное расстояние, м; - расстояние Фраунгофера. Для примера на рис. 3 приведены графики изменения мощности от расстояния для Л0 = 200 м и при пяти

значениях а.

Таким образом, нормировка мощности отсчетов производится с использованием описанной моделью покрытия с оптимальными значениями параметров коррекции ДНА и затухания мощности от расстояния. Для каждого отсчета мощности по модели находится его нормированное значение, как мощность в зоне Фраунгофера на главной оси антенны на заданном фиксированном удалении от БС.

Перед началом процедуры нормирования массив исходных данных радиоизмереиий делится на подмассивы, соответствующие разным типам застройки. Каждый такой подмассив включает в себя отсчеты, территориально принадлежащие определенному тину зоны: «городская застройка», «частный сектор» и т.д. В результате для каждой зоны получаем свой закон распространения сигнала (свой набором параметров модели).

В качестве критерия адекватности разработанной модели предложен равномерный характер плотности распределения вероятностей нормированных значений отсчетов мощности. Указанный критерий при использовании полярной системы координат, центр которой совмещен с координатами БС, а направление нулевого угла - с направлением главного луча активной антенны, можно сформулировать как отсутствие (минимум) корреляции нормированных отсчетов мощности с расстоянием от БС до точки измерения и углом отклонения точки измерения от главной оси ДНА. Предложенный критерий позволяет автоматизировать процесс оптимизации параметров модели покрытия БС по мощности и непосредственно обеспечивает проверку ее адекватности.

Разработан алгоритм, реализующий процесс оптимизации параметров модели покрытия БС по мощности, состоящий из двух этапов, на первом из которых по минимуму коэффициента корреляции между значением мощности отсчета и углом отклонения точки' измерения от главной оси антенны методом направленного поиска определяется параметр коррекции ДНА, а на втором - по минимуму коэффициента корреляции между нормированным значением мощности отсчета и расстоянием от передающей антенны - параметр затухания мощности от расстояния. Заметим, что последовательность этапов не имеет принципиального значения, можно также осуществлять минимизацию коэффициента корреляции в двумерном

дБ ^ 500 1000 1500 2000 Я,м

_____а - 2

N

й =200м

Рис. 3

пространстве параметров: угол отклонения - расстояние. Описанная в диссертации последовательность этапов обусловлена желаем автора более наглядно изложить материал.

Для вычисления расстояния Л, между точкой измерения (отсчетом с номером /) и сервисной сотой БС сети, необходимо задаться моделью земной поверхности в сферических координатах. Показано, что для решаемой задачи (удаление до 2 км) погрешности в вычислениях расстояний и углов приемлемы при модели шара.

Получив на втором этапе методом направленного перебора значение аор:, принадлежащее заданному доверительному интервалу

| аор1 - ао0 | < еа, можно считать, что

искомое значение найдено. При этом величине соответствует некоторый интервал погрешности zí> расчета величины коэффициента корреляции р параметров Р(Л,<р) и К. При выполнении итераций процедуры оптимизации получается набор значений р <с(1

0.8 0.6 0.4 0.2 о -0.2 -0.4 -0.6

Рис.4

каждому из них соответствует своя

оценка а0/)1. Результирующее значение находится обработкой этих оценок (например, как среднее или медианное). Пример зависимости р(а), построенной по экспериментальным данным объемом 35500 отсчетов, полученным в северной части г. Ульяновска приведен на рис. 4. При этом дискрет шага по параметру аор, составлял 0.01. При ограничении погрешности ер = 0.001 была получена выборка из 41 отсчета, удовлетворяющих неравенству р<ср. Оптимальное значение параметра коррекции ДНЛ составило 0.21, а параметра затухания мощности 2.49.

На рис. 5 приведен пример реального распределения уровня мощности Р радиосигнала в зависимости от расстояния Я до БС до нормирования (рис. 5,а), после нормирования по углу (рис. 5,6) и после нормирования по углу и расстоянию (рис. 5,в). Пунктирной линией отмечена прямая регрессии величины Р на И. Диапазон изменения расстояния: 100-1162 м.; мощности: -119.0 - 62.1 дБ. Анализ результатов показывает, что среднее значение мощности на каждом этапе возрастает (для исходных данных -94.00 дБ; после корректировки по углу -93.60 дБ; на последнем этапе -87.61 дБ), что говорит о том, что большинство отсчетов получено на расстоянии, большем /?0=200 м. Коэффициент корреляции снизился с -0.66 до -0.41 после первого этапа корректировки и до 0.00 - после второго, что свидетельствует об адекватности полученной математической модели покрытия по мощности имеющимся данным измерений.

■119

R,m

R, м

0

ШЮ

a)

6)

в)

Рис. 5

В третьей главе также кратко описана методика сбора данных и проведен™ эксперимента. Для осуществления мониторинга использовался мобильный измерительный терминал системы «Единый аппаратно-программный комплекс дистанционного мониторинга сетей СПС», разработанной при непосредственном участии автора. Собираемые данные разделяются на 3 тина: речевые фрагменты с удаленного автоответчика (для теста сети на качество передачи речи), тестовые файлы специального формата в режиме пакетной передачи данных (для теста сети на скорость передачи данных) и основные параметры сети для исследуемого стандарта СПС. Для численной оценки качества речи в соответствии с рекомендациями МСЭ использовалась перцепционная шкала. Данные всех трех типов и данные позиционирования, представляющие собой некоторые последовательные, блоки двоично-текстового формата, сохраняются в лог-файле энергонезависимой памяти измерительного терминала. Обязательной составляющей предобработки данных является парсирование лог-файла с измерительного терминала и разбор исходных данных с помощью специализированного программного обеспечения, которое также разработано в рамках диссертации.

Четвертая глава посвящена разработке алгоритмического обеспечения и комплекса программ, реализующего разработанные модели качества покрытия сети СПС стандарта GSM.

Создано алгоритмическое обеспечение, направленное на реализацию разработанных математических моделей численной оценки качества речи в4 соответствии с рекомендациями МСЭ, скорости передачи данных по каналам GPRS, а также комплексной модели качества покрытия. На основе алгоритмического обеспечения разработаны соответствующие модули программ, его реализующие. Также разработаны программные модули, обеспечивающие реализацию и экспериментальную проверку математической модели покрытия БС по мощности, в том числе, адаптацию параметров (коррекции ДНА и затухания мощности) модели по постоянно обновляемому массиву данных измерений. Экспериментальная проверка показала, что такой подход обеспечивает низкую вероятность ошибки первого рода гипотезы об адекватности модели. Достигнутая вероятность ошибки первого рода при исследовании с помощью разработанного программного обеспечения реальных сетей СПС стандарта GSM в г. Ульяновске составила 0.05-0.1 (при объеме выборки экспериментальных данных 104 - 105), что для данной задачи является хорошим показателем.

Разработанные программные модули объединены в единый комплекс программ, включающий, в частности, программы: графического представления ре-

зультатов и стратификаций измеренных данных, нормирования мощности радиосигнала и расчета оптимальных параметров затухания, визуализации нормирования отсчетов по мощности и управления процессом нормирования, подготовки данных для перцепционного оценивания голосового фрагмента по шкале MOS, создания cel-файла дня программного продукта Terns Investigation, импорта данных мониторинга средствами Terns Investigation и ряд других.

Для примера на рис. 6 приведен общий вид интерфейса программы графического представления результатов и стратификаций измеренных данных; на рис. 6,а проиллюстрирован механизм измерения расстояний по карте, а на рис. 6,6 - стратификация данных измерений радиопокрытия по мощности сигнала.

Рис. 6

Основные программы комплекса реализованы на базе программных сред фирмы Borland Inc., а именно Borland Delphi 7 и Borland С++ Builder 6, и представляют собой файлы формата РЕ для Win32. В качестве СУБД выбрана среда Micro, soft; SQL Server 2000 (Developer Edition), которая за счет имеющегося внутреннего функционала и методов импорта данных из внешних источников различного типа позволяет существенно ускорить сбор и предобработку данных мониторинга сети СПС.

Программные модули разрабатывались и использовались автором при выполнении государственных контрактов №7538р/10308 от 26.02.2010 г. «Разработка технологии и аппаратно-программных средств автономного дистанционно-управляемого мониторинга» и № 7101/9670 от 01.02.2009 г. «Комплекс программ дистанционного мониторинга сетей CIIC GSM». В последнем госконтракте автор был руководителем работ. Часть программ зарегистрирована в государственном реестре программ для ЭВМ, в частности программный модуль «Диспетчер центрального терминала единого аппаратно-программного комплекса дистанционного мониторинга сетей сотовой подвижной связи» (свидетельство № 2010613077 от 11.05.2010 г.), реализованный в среде Borland Delphi 7.

В заключении приведены основные результаты и выводы, имеющие научную и практическую ценность.

Основными результатами являются следующие.

1. Разработаны математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, а также кумулятивная модель качества покрытия сети, параметрами которых являются отобранные в результате анализа основные характеристики сети СПС стандарта GSM. Полученные модели предназначены для использования операторами С11С для улучшения качества предоставляемых услуг и минимизации расходов на поддержание информационного трафика заданной интенсивности.

2. Предложен и реализован новый численный способ сегментации территории покрытия СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.) по измеренным параметрам сети, позволивший построить адаптивную пространственно неоднородную модель покрытия сети СПС. Для каждой зоны по данным измерений находятся свои коэффициенты модели. Проведенные испытания на сети одного из операторов г. Ульяновска показали, что разработанная модель обеспечивает большую адекватность по сравнению с моделями Окамура, Икегами и COST231.

3. Предложен и исследован новый вероятностный критерий проверки адекватности математической модели покрытия БС по мощности, позволяющий упростить процесс адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным. Критерий базируется на достижении минимума корреляции нормированных отсчетов мощности с параметрами удаления от БС и позволяет в реальном времени проверить адекватность модели покрытия имеющемуся массиву наблюдений, а также сравнивать эффективность различных моделей.

4. Разработана новая математическая модель покрытия БС по мощности, адаптируемая за счет оптимизации параметров коррекции диаграммы направленности передающей антенны и затухания мощности от расстояния.

5. Проверена адекватность разработанных математических моделей на реальных сетях СПС стандарта GSM. Так, испытания, проведенные в сетях двух сотовых операторов Ульяновской области, дали среднее значение погрешности модели КПР около 7 % (сравнение проводилось с обобщенной субъективно-статистической перцепционной оценкой качества речи на основе алгоритма PESQ, рекомендованного МСЭ, рекомендация ITU-T Р.862), а для модели скорости пакетной передачи данных - около 14 % (сравнение проводилось с данными измерений реальной скорости передачи).

6. Разработаны алгоритмическое обеспечение и комплекс программ, которые могут быть непосредственно использованы в различных прикладных задачах оптимизации и оценки качества сети СПС стандарта GSM. Приведенные примеры оптимизации параметров БС с использованием генетических и псевдоградиентных алгоритмов показали высокую эффективность.

В приложениях приведен вывод некоторых математических выражений и поясняющая информация.

Опубликованные работы по теме диссертации:

В изданиях из списка ВАК:

1. Dement' ev V.B. Using Methods oflmage Processing for Describing and Optimizing the Network Coverage of Mobile Connections. / V.E. Dement'ev, G.L. Minkina, A.N. Rc-pin // Pattern Recognition and Image Analysis, 2009. - Vol 19, No. 1. - Pp. 84-88.

2. Repin A.N. Image Fragment Search and Identification Based on Adaptive Pseudogradient Algorithms. / A.N. Repin, I.N. Kaveev, A.G. Tashlinskii // Pattern Recognition and Image Analysis, 2009. - Vol. 19, No. 4. - Pp. 611-615.

В других изданиях:

3. Репин A.H. Предобработка результатов мониторинга сети сотовой подвижной связи для построения математической модели покрытия сети. / A.M. Репин // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем: труды VI Всероссийской научно-практической конференции (с участием стран СНГ'). - Ульяновск: УлГ'ТУ, 2009. - С. 119-123.

4. Репин A.II. Моделирование оценок качества услуг в сетях сотовой подвижной связи. / А.Н. Репин // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Цифровая обработка сигналов и ее применение». - М.: Инсвязьиздаг, 2010. - Выпуск: XII-1. - С. 233-236.

5. Репин А.Н. Применение генет ических алгоритмов в задаче оптимизации сегмента сети сотовой подвижной связи на основе обобщенной функции качества покрытия базовых станций. / А.Н. Репин // Груды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Научная сессия, посвященная дню радио». - М.: Информпрогресс-94,2011. - Выпуск: LXV. - С. 377-380.

6. Репин А.Н. Оценка качества речи сетей и скорости передачи данных в сетях сотовой подвижной связи. / А.Н. Репин, А.Г. Ташлинский, P.M. Курбаналиев // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Научная сессия, посвященная дню радио». - М.: Информиздат, 2010. - Выпуск: LXV. - С. 198-200.

7. Репин А.Н. Оценка качества и скорости передачи данных в сетях сотовой подвижной связи. / А.Н. Репин, P.M. Курбаналиев // Современные проблемы радиоэлектроники: Сборник трудов XII Всероссийской науч.-техн. конф. с междунар. участием. - Красноярск: СФУ, 2010.

8. Repin A.N. Search and identification of image fragments on the basis of adaptive pseudogradient algorithms. / A.N. Repin, O.A. Lazareva // 9-th International Conference «Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies» (PRIA-8-2007): Conference Proceeding. - Vol. 2. - Nizhniy Novgorod, 2008. - Pp. 125-128.

9. Дементьев B.E. Система мониторинга сотовой подвижной связи. / В.Е. Дементьев, А.Н. Репин // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Цифровая обработка сигналов и ее применение». -M.: Инсвязьиздат, 2009. - Выпуск: XI-1. - С. 249-251.

10. Дементьев В.Е. Система дистанционного мониторинга электромагнитного загрязнения. / В.Е. Дементьев, C.B. Елягин, А.Н. Ренин // Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем: Сборник научных трудов. Седьмой выпуск. - Ульяновск: УлГТУ, 2010. - С. 87-91.

11. Дементьев В.Е. Эмпирико-теоретическая модель покрытия базовой станции сетей сотовой подвижной связи, i В.Е. Дементьев, А.Н. Репин, А.Г. Ташлииский // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени

A.C. Попова. Серия «Научная сессия, посвященная дню радио». - М.: Информиздат,

2008. - Выпуск: LXIII. - С. 304-306.

12. Дементьев В.Е. Сегментация радиоизмерений сетей сотовой подвижной связи на основе бинарного разделения. / В.Е Дементьев, А. Н. Репин, А. Г. Ташлииский // Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем: Сборник научных трудов. Шестой выпуск - Ульяновск: УлГТУ, 2008. -С. 177-179.

13. Дементьев В.Е. Адаптивная модель покрытия сетей сотовой подвижной связи. / В.Е. Дементьев, А.Н. Репин, А.Г. Ташлииский // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Цифровая обработка сигналов и ее применение». - М.: Инсвязьиздат, 2008. - Выпуск: Х-2. -С. 544-547.

14. Дементьев В.Е. Оценка качества услуг сетей сотовой подвижной связи. /

B.Е. Дементьев, А.Н. Репин, А.Г. Ташлииский И Радиоэлектронная техника: Межвузовский сборник научных трудов. / Под ред. В.А. Сергеева. - Ульяновск: УлГТУ,

2009.-С. 173-178.

15. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2010613077 РФ. Диспетчер центрального терминала единого аппаратно-программного комплекса дистанционного мониторинга сетей сотовой подвижной связи. / А.Н.Репин, В.Е.Дементьев; заявитель и правообладатель ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный технический университет. - Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ И .05.2010, заявка № 2011611211.

А

\

Репин Александр Николаевич

V

Разработка и исследование адаптивной модели качества покрытия сети сотовой подвижной связи стандарта С8М-900ЛЭС8-1800

Автореферат

Подписано в печать 18.11.11. Формат 60x84/16. Усл.печл. 1.16. Тираж 100 экз. Заказ 1207. Типография УлГТУ, 432027, г. Ульяновск, Северный Венец, 32.

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПОКРЫТИЯ СЕТИ СОТОВОЙ ПОДВИЖНОЙ СВЯЗИ.

1.1. Постановка задачи.

1.2. Распространение радиосигнала в реальных условиях.

1.3. Детерминированные математические модели распространения радиосигнала.

1.4. Статистические модели распространения радиосигнала.

1.5. Комбинированные модели распространения радиосигнала.

1.6. Выводы и постановка задач исследований.

Глава 2. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПОКРЫТИЯ СЕТИ СОТОВОЙ ПОДВИЖНОЙ СВЯЗИ.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Адаптивная модель покрытия сотовой подвижной связи.

2.3. Математические модели качества покрытия сети сотовой подвижной связи.

2.4. Оптимизация покрытия сети сотовой подвижной связи генетическим алгоритмом на основе кумулятивной модели качества покрытия.

В настоящее время сети сотовой подвижной связи (СПС) получили широчайшее распространение и продолжают интенсивно развиваться. Однако экстенсивный путь развития почти полностью сменился на интенсивный: снижение стоимости услуг, улучшение качества покрытия территории, спектра услуг и сетевого контента достигается, в основном, за счет более рационального использования ресурсов сети. Эффективным инструментом при этом является оптимизация различных параметров сети. Оценить реакцию сети на изменение того или иного параметра позволяет оперативный мониторинг, обеспечивающий непосредственный замер характеристик радиосигнала на заданной территории путем так называемых «драйв-тестов». При этом фиксируется информация о состоянии покрытия непосредственно в точках замера. Получить прогноз покрытия близлежащей пространственной области по тому или иному параметру можно с помощью построения математической модели. Очевидно, что модель, базирующаяся на данных реальных измерений, более адекватна по сравнению с моделью, использующей усредненные характеристики. С другой стороны, качество получаемых абонентом услуг имеет опосредованную связь с основными параметрами покрытия сотовой сети. Абоненту важен не уровень сигнала или количество видимых станций, а, например, качество передачи речи (КПР) и скорость передачи цифровых данных. Эти характеристики могут оцениваться абонентом как некачественные даже в случае «хороших» параметров сигнала в заданной точке. Поэтому некоторые системы мониторинга имеют в своем составе подсистемы оценки качества речи. Например, в измерительном комплексе Tems Investigation [109, 110, 111] формируется кумулятивный параметр SQI [108], являющийся производной параметров уровня сигнала (RxLev), интерференции (С /1) и качества сигнала (RxQual). Достоинством его является простота расчета, а недостатком - низкая адекватность. В комплексе Nemo [96, 97] существует технология оценки качества слышимой речи на основе экспертных оценок. Такой подход обеспечивает высокое качество оценивания, но требует финансовых, вычислительных и временных ресурсов, неприемлемых при непрерывном мониторинге. Другая составляющая качества предоставляемых услуг -скорость передачи данных GPRS/EDGE, оценивается на основе анализа PDP контекста (средней скорости передачи). Однако на практике в зависимости от места, времени, нагрузки на канал и других факторов мгновенная скорость передачи данных по мобильному каналу существенно меняется. Таким образом, актуальной является разработка математических моделей для формиротлгт w вания прогноза wir и скорости пакетной передачи данных по текущим значениям параметров сети СПС.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности контроля качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных в сетях СПС стандарта GSM-900/DCS-1800.

Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать эмпирико-теоретическую модель покрытия сети СПС, адаптирующуюся в каждом сегменте покрытия по результатам измерений параметров сети на нерегулярной пространственной сетке.

2. Разработать математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, а также кумулятивную модель качества покрытия сети, основанные на основных характеристиках сети СПС стандарта GSM.

3. Разработать модель покрытия базовой станции (БС) по мощности и критерий проверки ее адекватности, позволяющий адаптировать параметры модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным.

4. Проверить адекватность разработанных математических моделей на реальных сетях СПС стандарта GSM.

5. Разработать алгоритмическое обеспечение и комплекс программ для построения в реальном времени созданных адаптивных моделей качества покрытия сети СПС.

Для достижения цели исследований применялись следующие методы исследований: математического моделирования, теории вероятностей, матемагической статистики, теории случайных процессов и полей, статистических испытаний.

Научная новизна результатов

1. Получены новые математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, а также кумулятивная модель качества покрытия сети, основанные на данных измерения основных характеристик сети СПС стандарта GSM.

2. Предложен и реализован новый численный способ сегментации по измеренным параметрам сети территории покрытия СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.), позволяющий построить адаптивную пространственно неоднородную модель покрытия сети СПС.

3. Предложен и исследован новый вероятностный критерий проверки адекватности математической модели покрытия БС по мощности, использование которого позволяет упростить организацию процесса адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным.

4. Разработана новая математическая модель покрытия БС по мощности, адаптируемая за счет оптимизации параметров коррекции диаграммы направленности передающей антенны и затухания мощности от расстояния.

Практическая ценность результатов работы

1. Полученные математические модели качества покрытия сотовой сети могут быть использованы операторами СПС для улучшения качества предоставляемых услуг и минимизации расходов на поддержание информационного трафика заданной интенсивности.

2. Предложенный критерий проверки адекватности модели покрытия БС по мощности дает на практике возможность в реальном времени проверить адекватность и сравнить эффективность различных моделей покрытия.

3. Разработанные алгоритмическое обеспечение и комплекс программ могут быть непосредственно использованы в различных прикладных задачах оптимизации и оценки качества сети СПС стандарта GSM.

Реализация результатов. Результаты диссертационной работы использованы при выполнении государственных контрактов 7538р/10308 от 26.02.2010 г. «Разработка технологии и аппаратно-программных средств автономного дистанционно-управляемого мониторинга» и 7101/9670 от 01.02.2009 г. «Комплекс программ дистанционного мониторинга сетей СПС GSM».

Разработанные модели КПР и скорости передачи пакетных данных и соответствующее программное обеспечение использованы в деятельность оператора СПС ОАО «СМАРТС».

Достоверность результатов

Полученные результаты не противоречат известным взглядам на вопросы моделирования покрытия сети СПС; их достоверность обеспечивается применением хорошо апробированного математического аппарата, полнотой учета влияющих факторов, высокой степенью детализации разработанных математических моделей и подтверждается экспериментальными результатами.

На защиту выносится

1. Математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных в сетях СПС стандарта GSM, параметрами которых являются отобранные в результате анализа основные характеристики сети, определяющие качество сети по конечным потребительским свойствам.

2. Численный способ сегментации по измеренным параметрам территории покрытия сети СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.), дающий возможность строить адаптивную пространственно неоднородную модель покрытия сети (для каждой формирующейся зоны по данным измерений находятся свои коэффициенты модели).

3. Критерий проверки адекватности математической модели покрытия БС по мощности, позволяющий упростить процесс адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным.

4. Математическая модель покрытия БС по мощности, настраиваемая по данным измерений путем оптимизации (на основе критерия адекватности модели) параметров коррекции диаграммы направленности передающей антенны и затухания мощности от расстояния.

5. Результаты экспериментальных исследований, подтверждающие работоспособность и эффективность предложенных в работе математических моделей покрытия сети СПС.

6. Комплекс программ для построения в реальном времени созданных адаптивных моделей качества покрытия сети СПС.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных конференциях «Digital Signal Processing and its Applications» (Москва, 2008, 2009, 2010), «Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies» (Нижний Новгород, 2008), на научных сессиях, посвященных Дню радио (Москва, 2008, 2010, 2011), на всероссийских конференциях «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, 2008, 2009, 2010), на ежегодных научно-технических конференциях Ульяновского государственного технического университета.

Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликованы 15 работ, в том числе 5 статей, две из которых в изданиях из перечня ВАК, и 9 работ в трудах и материалах международных и всероссийских сессий и конференций и 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. Некоторые результаты работы также отражены в отчетах по государственным контрактам 753 8р/10308 (№ гос. per. 01201053410) и 7101р/9670 (№ гос. per. 01201152994).

Структура и объем работы. Основное содержание диссертационной работы изложено на 180 страницах машинописного текста, содержит 53 рисунка, 16 таблиц и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 113 наименований и 6 приложений.

4.6. Основные результаты и выводы

Создано алгоритмическое обеспечение, позволяющее реализовать разработанные адаптивные ММ численной оценки КПР в соответствии с рекомендациями МСЭ и СППД по каналам GPRS/EDGE, а также комплексной модели качества покрытия. На основе данного алгоритмического обеспечения разработаны соответствующие программные модули для численных расчетов и визуализации результатов.

Реализованы также программные модули, обеспечивающие построение и экспериментальную проверку ММ покрытия БС по мощности, в том числе адаптацию параметров коррекции модели ДНА и затухания мощности по постоянно обновляемому массиву данных измерений. Экспериментальная проверка показала, что такой подход обеспечивает низкую вероятность ошибки первого рода гипотезы об адекватности модели. Достигнутая вероятность ошибки первого рода при исследовании с помощью разработанного программного обеспечения реальных сетей СПС стандарта GSM в г. Ульяновске составила 0.05-0.1 (при объеме выборки экспериментальных данных 104105), что для данной задачи является хорошим показателем.

Разработанные программные модули объединены в единый комплекс программ, включающий, в частности, программы: графического представления результатов и стратификаций измеренных данных (условное наименование aem), нормирования мощности радиосигнала и расчета оптимальных параметров затухания (palpha), визуализации нормирования отсчетов по мощности и управления автоматизированным процессом нормирования (рро-werjevels), построения моделей КПР и СППД на базе основных параметров сети (pmodel), подготовки данных для PESQ алгоритма перцепционного оценивания качества речевого фрагмента по шкале MOS (ppesqbatchcre-ate), создания файла с информацией о структуре исследуемой сети для программного продукта Terns Investigation (ptemsceiifiiecreatefromcib) и импорта данных мониторинга сети средствами Terns Investigation (ptems-datai m po rttod b).

Основные программы комплекса реализованы на базе программных сред фирмы Borland Inc., а именно Borland Delphi 7 и Borland С++ Builder 6, и

130 представляют собой исполняемые файлы формата Portable Exécutable для платформы Win32. В качестве СУБД выбрана среда Microsoft SQL Server 2000 (Developer Edition), которая за счет имеющегося внутреннего функционала и методов импорта данных из внешних источников различного типа позволяет существенно ускорить сбор и предобработку данных мониторинга сети СПС.

Комплекс программ разрабатывался и использовался автором при выполнении государственных контрактов № 7538р / 10308 «Разработка технологии и аппаратно-программных средств автономного дистанционно-управляемого мониторинга» от 26.02.2010 г. и № 7101р / 9670 «Комплекс программ дистанционного мониторинга сетей СПС стандарта GSM» от 07.07.2009 г. В последнем госконтракте автор являлся руководителем работ. Часть программ комплекса зарегистрирована в государственном реестре программ для ЭВМ, в частности программный модуль ает, реализованный в среде Borland Delphi 7, зарегистрирован под названием «Диспетчер центрального терминала единого аппаратно-программного комплекса дистанционного мониторинга сетей сотовой подвижной связи» (свидетельство № 2010613077 от 11.05.2010 г.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработаны математические модели качества передачи речи и скорости пакетной передачи данных, а также кумулятивная модель качества покрытия сети, параметрами которых являются отобранные в результате анализа основные характеристики сети СПС стандарта GSM. Полученные модели предназначены для использования операторами СПС для улучшения качест

ИЯ ппелогтяршяемых vr.rrvr И МИНИМН^ЯТШИ ПЯГУПППЙ НЯ ППППРПЖЯННР UHfhnn.

----"X--г-!------------------J---J - -- --------------------"«^VAV^IHWHHV . . . . vj^ W ^ мационного трафика заданной интенсивности.

2. Предложен и реализован новый численный способ сегментации территории покрытия СПС на непересекающиеся зоны (например, городская застройка, частный сектор, лес и т.д.) по измеренным параметрам сети, позволивший построить адаптивную пространственно неоднородную модель покрытия сети СПС. Для каждой зоны по данным измерений находятся свои коэффициенты модели. Проведенные испытания на сети одного из операторов г. Ульяновска показали, что разработанная модель обеспечивает большую адекватность по сравнению с моделями Окамура - Хата, COST 231 -Хата и COST 231 - Икегами.

3. Предложен и исследован новый вероятностный критерий проверки адекватности математической модели покрытия БС по мощности, позволяющий упростить процесс адаптации параметров модели по постоянно обновляющимся экспериментальным данным. Критерий базируется на достижении минимума корреляции нормированных отсчетов мощности с параметрами удаления от БС и позволяет в реальном времени проверить адекватность модели покрытия имеющемуся массиву наблюдений, а также сравнивать эффективность различных моделей.

4. Разработана новая математическая модель покрытия БС по мощности, адаптируемая за счет оптимизации параметров коррекции диаграммы направленности передающей антенны и затухания мощности от расстояния.

5. Проверена адекватность разработанных математических моделей на реальных сетях СПС стандарта GSM. Так, испытания, проведенные в сетях двух сотовых операторов Ульяновской области, дали среднее значение погрешности модели КПР около 7 % (сравнение проводилось с обобщенной субъективно-статистической перцепционной оценкой качества речи на основе алгоритма PESQ, рекомендованного МСЭ, рекомендация ITU-T Р.862), а для модели скорости пакетной передачи данных - около 14 % (сравнение проводилось с данными измерений реальной скорости передачи).

6. Разработаны алгоритмическое обеспечение и комплекс программ, которые могут быть непосредственно использованы в различных прикладных задачах оптимизации и оценки качества сети СПС стандарта GSM. Приведенные примеры оптимизации настраиваемых параметров БС с использованием генетических алгоритмов показали высокую эффективность.

1. Абилов A.B. Распространение радиоволн в сетях подвижной связи: теоретический материал и задачи для практических занятий. - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2001.-24с.: ил.

2. Агарев С.М. Аналитический расчет разборчивости речи. / С.М. Агарев. // Информация и космос. СПб.: Институт телекоммуникаций, 2010 - № 1. -С. 40-41.

3. Аттеков A.B. Методы оптимизации. / A.B. Аттеков, C.B. Галкин,

4. B.C. Зарубин. / Выпуск XIV. Гриф МО РФ. / М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. С. 440. ISBN 978-5-279-03251-8.

5. Бабков В.Ю. Качество услуг мобильной связи. Оценка, контроль и управление / В.Ю. Бабков, П.В. Полынцев, В.И. Утюжанин; под ред.

6. A.A. Гоголя. М.: Горячая линия -Телеком, 2005. - 160 с. - ISBN: 593517-282-8.

7. Бабков В.Ю. Сети мобильной связи. Частотно-территориальное планирование : учеб. пособие для вузов. / В.Ю. Бабков, М.А. Вознюк,

8. П.А. Михайлов. 2-е изд., испр. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. -224 е.: ил. -Библиогр.: С. 213-220.-2000 экз. - ISBN 5-93517-263-1.

9. Басс Ф.Г. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. / Ф.Г. Басс, И.М Фукс. М.: Наука, 1972. - 428 с.

10. Бернард С. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. / С. Бернард. М.: Вильяме, 2004. - 1104 с.

11. Ващенко А.П. Анализ эффективности функционирования сети подвижной радиосвязи стандарта GSM. / А.П. Ващенко. // Теория и техника радиосвязи. Воронеж: ОАО «Концерн «Созвездие» 2010. - № 4. - С. 45-54. -ISSN 1995-7009.

12. Величко В.В. Передача данных в сетях мобильной связи третьего поколения. / В.В. Величко / Под ред. чл.-кор. РАН Ю.Б. Зубарева. М.: «Радио и связь», «Горячая линия - Телеком», 2005. - 332 е.: ил. ISBN 5-256-01761-6.

13. Воробьев JI.B. Расчет и измерение разборчивости речи. / JI.B. Воробьев, И.А. Полковников, И.М. Сулацкий и др.; под ред. Л.П. Щербины. -СПб.: ВАС, 2008.

14. Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. / Г.К. Вороновский, К.В. Махо-тило, С.Н. Петрашев и др.. Харьков: ОСНОВА, 1997. - 112 с.

15. Выходец А.В. Радиовещание и электроакустика : учеб. пособие / А.В. Выходец и др. М.: Радио и связь, 1989. - 430 с.

16. Вычисление расстояния и начального азимута между двумя точками на сфере Электронный ресурс. : Геоинформационные системы и дистанционное зондирование Земли / GIS-LAB. Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/great-circles.html, свободный. - Рус.

17. Гарсиа М.Ф. Microsoft SQL Server 2000. Справочник администратора. / М.Ф. Гарсиа и др.. Пер. с англ. - М.: Издательство ЭКОМ, 2002. -976 с. - ISBN 5-7163-0080-4.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. / В.Е. Гмурман. 9 изд., стер. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 е.; ил. - ISBN 5-06-004214-6.

19. ГОСТ 19.701-90 (ИСО 5807-85). Единая система программной документации. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. / Дата введения 01.01.1992.

20. ГОСТ Р ИСО 7498-2-99. Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Базовая эталонная модель. / Дата введения 01.01.2000.

21. Дементьев В.Е. Адаптивная модель покрытия базовой станции сетей сотовой подвижной станции связи. / В.Е. Дементьев, C.B. Елягин,

22. В.Б. Ефимов и др. /'/' Труды научно-технического общества радиотехни-хи, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Научная сессия, посвященная дню радио». М.: Информиздат, 2007. - С. 17-19.

23. Дементьев В.Е. Адаптивная модель покрытия сетей сотовой подвижной связи / В.Е. Дементьев, А.Н. Репин, А.Г. Ташлинский // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени

24. A.C. Попова. Серия: Цифровая обработка сигналов и ее применение. -М,: Инсвязьиздат, 2008. Выпуск: Х-2. - С. 544-547.

25. Дементьев В.Е. Оценка качества услуг сетей сотовой подвижной связи /

26. B.Е. Дементьев, А.Н. Репин, А.Г. Ташлинский // Радиоэлектронная техника: Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. В.А. Сергеева, Ульяновск: УлГТУ, 2009. С. 173-178.

27. Дементьев В.Е. Сегментация радиоизмерений сетей сотовой подвижной связи на основе бинарного разделения / В.Е Дементьев, А.Н. Репин,

28. А.Г. Ташлинский // Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем: Сборник научных трудов. Шестой выпуск Ульяновск: УлГТУ, 2008. - С. 177-179.

29. Дементьев В.Е. Эмпирико-теоретическая модель покрытия базовой станции сетей сотовой подвижной связи. / В.Е. Дементьев, А.Н. Репин,

30. A.Г. Ташлинский // Труды научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени A.C. Попова. Серия «Научная сессия, посвященная дню радио». М.: Информиздат, 2008. - Выпуск: LXIII. - С. 304-306.

31. Дрейпер Норман. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. /' Норман Дрейпер, Гарри Смит. -3-е изд. М.: Диалектика, 2007. - 912 с. - ISBN 0-471-17082-8.

32. Дурынин В.В. Радиоинтерфейсы наземных систем мобильного радиосервиса. / В.В. Дурынин, Ю.Л. Хохленко, В.Д. Челышев и др.; под ред.

33. B.Д. Челышева. СПб.: ВУС, 2001.-236 с.

34. Елягин C.B. Система мониторинга качества сетей сотовой подвижной связи с определением местоположения. / C.B. Елягин, В.Б. Ефимов. / Электронная техника: Межвузовский сборник научных трудов; под ред. Д.В. Андреева. Ульяновск: УлГТУ, 2005. - С. 26-30.

35. Замарин А.И. Профили затухания сигналов в каналах наземных систем мобильного радиосервиса. / А.И. Замарин, В.В. Якимовец, В.Д. Челышев. // Информация и космос. СПб.: Институт телекоммуникаций, 2005. -№ 2. - С. 23-29. - ISSN 2072-9804.

36. Карпов A.A. Модель городского многолучевого радиоканала с предварительной обработкой данных о городской застройке. / A.A. Карпов. // Журнал радиоэлектроники. 2008. - № 8.

37. Керниган Б. Язык программирования Си = The С programming language / Б. Керниган, Д. Ритчи 2-е изд. - М.: Вильяме, 2007. - С. 304. - ISBN 013-110362-8.

38. Классы GPRS Электронный ресурс. / Википедия. Свободная энциклопедия. Электрон, дан. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/KnaccbiGPRS, свободный. - Загл. с экрана. - Рус.

39. Кодовая схема Электронный ресурс. / Википедия. Свободная энциклопедия. Электрон, дан. - Режим доступа:http://ru.wikipedia.org/wiki/Koдоваясхема, свободный. Загл. с экрана. - Рус.

40. Куликов А.Н. Распространение ультракоротких волн в городах. /

41. А.Н. Куликов, Ю.В. Лаврентьев, Г.А. Пономарев и др. // Итоги науки и техники. Серия «Радиотехника». 1991. - Т. 42. - С. 196.

42. Культин Н.Б. Delphi 6. Программирование на Object Pascal. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - С. 528. - ISBN 5-94157-112-7.

43. Кураев A.A. Электродинамика и распространение радиоволн. /

44. A.A. Кураев, Т.Л. Попкова, А.К. Синицын. Минск: Бестпринт, 2004. -357 с. - ISBN 985-6722-89-6.

45. Лаврентьев Ю.В. Квазидетерминированная трехмерная модель многолучевого канала распространения миллиметровых радиоволн в городской застройке. / Лаврентьев Ю.В. // М.: Журнал радиоэлектроники. -2000. -№5.-С. 2.

46. Лаврентьев Ю.В. Экспериментальные исследования отражения и рассеяния мм волн от шероховатых поверхностей зданий. / Ю.В. Лаврентьев, A.B. Соколов, Л.В. Федорова и др. // Радиотехника и Электроника. -1990.-Т. 35. № 3. - С. 650.

47. Дедовской А.И. Зачем нужны расчеты зон радиопокрытия. /

48. A.И. Дедовской, Е.О. Слабуха, А.И. Крикун. // Мобильные системы. -2004. № 2.

49. Маковеева М.М. Системы связи с подвижными объектами : учебное пособие для вузов. / М.М. Маковеева, Ю.С. Шинаков. М.: Радио и связь, 2002. - 400 с.

50. Мандель И.Д. Кластерный анализ. / И.Д. Мандель. М.: Финансы и статистика, 1988.-С2. 176.-ISBN 5-279-00050-7.

51. Маркин Д.Н. К созданию психоакустической модели слуха для сжатия спектра речи на основе модуляционных представлений сигналов. /

52. Д.Н. Маркин. // Телекоммуникации. ООО «Наука и технологии», 2010. -№7.-С. 9-15.

53. Методы повышения качества речи в сетях пакетной коммутации. /

54. И.А. Шалимов, А.И. Костенко // Специальная техника. 2009. - № 5. -С. 47-53.

55. Морриси Питер. Как измерить качество речевой связи / Питер Морриси // Сети и системы связи. 2005. - №8.

56. Москвитин В.Д. Рост объемов информации главный фактор развития пакетных сетей. / В.Д. Москвитин. // Электросвязь. - М.: ООО «Инфо-Электросвязь», 2008. -№ 10.-С. 32-33. ISSN 0013-5771.

57. Неганов В.А. Электродинамика и распространение радиоволн. /

58. B.А. Неганов и др. М.: Радиотехника, 2009. - 744 с.

59. Нефедов Е. И. Антенно-фидерные устройства и распространение радиоволн. / Е. И. Нефедов. 2-е изд. - М.: Академия, 2008. - 644 с.

60. Оппенгейм Э. Применение цифровой обработки сигналов. / Э. Оппен-гейм. Москва: Мир, 1980.

61. Ортодромия Электронный ресурс. / Википедия. Свободная энциклопедия. Электрон, дан. - Режим доступа:http://ru.wikipedia.0rg/wiki/0pT0flp0MHfl, свободный. Загл. с экрана.

62. Основы научных исследований: Учебник для технических вузов / В.И. Крутов, И.М. Грушко, В.В. Попов и др.; под ред. В.И. Крутова, В.В. Попова. М.: Высшая школа, 1989. - 400с.: ил.

63. Павловская Т.А. C/C++. Программирование на языке высокого уровня. / Т.А. Павловская. СПб.: Питер, 2003. - 461 е.: ил. - ISBN 5-94723-568-4.

64. Перечнев Д.Н. Сравнительный анализ качества речевого сигнала в системах цифровой конвенциональной радиосвязи / Д.Н. Перечнев,

65. К.С. Короткое. // Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества. 2010. - № 3. - С. 30-36.

66. Пономарев Г.А. Распространение УКВ в городе. / Г.А. Пономарев, A.M. Куликов, Е.Д. Тельпуховский. Томск: МП «Раско», 1991.

67. Пономарев Л.И. Моделирование радиотрасс мобильных систем связи. / Л.И. Пономарев, Т.Л. Манкевич. // Успехи современной радиоэлектроники.- 1999.-№ 8.-С. 45-58.

68. Попов В.И. Основы сотовой связи стандарта GSM. / В.И. Попов. М.: Эко-Трендз, 2005. - 292 с.

69. Принципы цифровой обработки сигналов. / под ред. A.B. Оппенгейма; пер с англ. М.: Мир, 1980. - 550 с.

70. Пфанцагль. Теория измерений. / При участии В. Баумана и Г. Хубера; Пер. с англ. В.Б. Кузьмина. / М.: Мир, 1976. 250 с.

71. A.C. Попова. Серия «Научная сессия, посвященная дню радио». М.: Ин-формпрогресс-94, 2011. - Выпуск: LXV. - С. 377-380.

72. Репин А.Н. Оценка качества и скорости передачи данных в сетях сотовой подвижной связи / А.Н. Репин, P.M. Курбаналиев // Современные проблемы радиоэлектроники: Сборник трудов XII Всероссийской научно-техн. конф. с международным. Красноярск: СФУ, 2010.

73. Руководство по технологиям объединенных сетей. / Cisco Systems. 2-е изд. - М: Вильяме, - 2005. - 1040 с.

74. Савченко В.В. Анализ качества речи на основе информационной теории восприятия. / В.В. Савченко // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. -СПб.: ЛЭТИ, 2008. Вып. 5. - С. 22-32.

75. Савченко В.В. Информационная теория восприятия речи. / В.В. Савченко // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. СПб.: ЛЭТИ, 2007. - Вып. 6. -С. 3-9.

76. Савченко В.В. Информационная теория качества речи. / В.В. Савченко // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. СПб.: ЛЭТИ, 2011. - Вып. 11. С. 17-21.-ISSN 1993-8985.

77. Страуструп Б. Программирование: принципы и практика использования С++, исправленное издание = Programming: Principles and Practice Using С++ / Б. Страуструп. M.: «Вильяме», 2011. - С. 1248. - ISBN 978-5-8459-1705-8.

78. Фант Г. Акустическая теория речеобразования. / Г. Фант. М.: Наука, 1964.

79. Шенк X. Теория инженерного эксперимента. / X. Шенк. М.: Мир, 1972. -384 с.

80. Шишкин В.В. Интеллектуальные технологии при проектировании сетей сотовой связи. / В.В. Шишкин, Д.В. Серов // Теоретические основы нечетких систем. УлГТУ, 2010.

81. COST 231 Walfisch-Ikegami Model. A fast empirical Prediction Model for Urban Scenarios Электронный ресурс. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.awe-communications.com/Propagation/Urban/COST/index.htm, свободный. - Загл. с тит. стр. - Англ.

82. Dement'ev V.E. Using Methods of Image Processing for Describing and Optimizing the Network Coverage of Mobile Connections / V.E. Dement'ev,

83. G.L. Minkina, A.N. Repin // Pattern Recognition and Image Analysis. 2009. -Vol. 19, No. l.-Pp. 84-88.

84. Digital mobile radio towards future generation systems Электронный ресурс.: COST 231 Final Report. Электрон, арх. дан. (12 файлов). - Режим доступа: http://www.lx.it.pt/cost231/, свободный. - Загл. с тит. стр. арх. файла «Coverpdf.zip» - Англ.

85. Dudley H.W. The carrier nature of speech. / H.W. Dudley. // The Bell System Technical Journal. Vol. 19. -№ 4. October 1940. - Pp. 495-515.

86. Durgin G.D. Advanced site-specific propagation prediction techniques. Blacksburg, Virginia, 1998.

87. Hata M. Empirical formula for propagation loss in land mobile radio service. / M. Hata // IEEE Transition on vehicle technology. 1980. - V. VT-29, № 3. -Pp. 317-325.

88. Huang Xuedong. Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System Development / Xuedong Huang, Alex Acero, Hsiao Wuen Hon. -Prentice Hall PTR, 2001. C. 472.

89. ISO/IEC 9899:TC2. WG14/N1124. Committee Draft May 6, 2005 Электронный ресурс.: INTERNATIONAL STANDARD. ISO/IEC 9899.

90. Programming languages С. - Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.open-std.org/JTC 1 /SC22/WG14/www/docsn 1124.pdf, свободный. - Загл. со стр. 1. - Англ.

91. IST-4-027756 WINNER II Электронный ресурс.: WINNER II interim channel models. Электрон, дан. (1 файл). - Режим доступа: http://www.cept.org/files/1050/documents/winner2%20-%20interim%20report.pdf, свободный. - Загл. с тит. стр. - Англ.

92. Lambert M.S. Hata Model for Suburban Areas. / M.S. Lambert. M.: ООО «Книга по Требованию», 2010. - 104 p. - ISBN 978-6-1330-4074-8.

93. Lambert M.S. Hata Model for Urban Areas. / M.S. Lambert. M.: ООО «Книга по Требованию», 2010. - ISBN 978-6-1330-4063-2.

94. Lambert M.S. Okumura Model. / M.S. Lambert. M.: ООО «Книга по Требованию», 2010,- 132 p.-ISBN 978-6-1330-3786-1.

95. P.800-199608-1 !!PDF-F&type=items, свободный. Загл. с тит. стр. - Англ.

96. Mitra Abhijit. Lecture Notes on Mobile Communication: A Curriculum Development Cell Project Under QIP / Dr. Abhijit Mitra / Department of Electronics and Communication Engineering Indian Institute of Technology. India, Gu-wahati, 2009.- 167 p.

97. Nemo Analyze Электронный ресурс.: Описание продукта / DMTel. -Электрон, дан. Режим доступа: http://www.dmtel.ru/lang-ru/2008-08-28-19-29-14/2008-08-28-19-56-43/124-nemo-analyze, свободный. - Заглавие из загол. окна. - Рус.

98. Nemo Outdoor Электронный ресурс.: Описание продукта / DMTel. -Электрон, дан. Режим доступа: http://www.dmtel.ru/lang-ru/2008-08-28-19-29-14/2008-08-28-19-56-43/125-nemo-outdoor, свободный. - Заглавие из загол. окна. - Рус.

99. Okumura J. Field strength and its variability in VHF and UHF land mobile radio service. / J. Okumura et al. // Rev. ins. Elec. Eng. 1968. - V. 16, № 9. -Pp. 825-873.

100. Open Systems Interconnection Электронный ресурс.: Википедия. Свободная энциклопедия. Электрон, дан. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/OpenSystemsInterconnection, свободный. -Загл. с экрана. - Рус.

101. Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), the new ITU standard for end-to-end speech quality assessment. Part I Time-Delay Compensation / J. G. Beerends et al. // J. Audio Eng. Soc. - 2002. - Vol. 50, No. 10.

102. Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), the new ITU standard for end-to-end speech quality assessment. Part II Psychoacoustic Model / J. G. Beerends and others. // J. Audio Eng. Soc. - 2002. - Vol. 50, No. 10.

103. Portable Executable Электронный ресурс. / Википедия. Свободная энциклопедия. Электрон, дан. - Режим доступа:http://ru.wikipedia.org/wiki/PortableExecutable, свободный. Загл. с экрана.

104. Repin A.N. Image Fragment Search and Identification Based on Adaptive Pseudogradient Algorithms / A.N. Repin, I.N. Kaveev, A.G. Tashlinskii // Pattern Recognition and Image Analysis. 2009. - Vol. 19, No. 4. - Pp. 611-615.

105. Rochelle Park, N.J. Schema's Wireless Backhaul Optimization Solution, Prima, Achieves Significant Network Savings Электронный ресурс.: N.J. Rochelle Park March 31, 2008. - Режим доступа: http://www.schema.com/newspress523.html, свободный. - Англ.

106. Speech Quality Measurement with SQI Электронный ресурс.: Technical Paper. Электон. дан. (1 файл) - Режим доступа:http://www.ascom.com/en/speech-quality-sqi.pdf, свободный. Загл. с тит. стр. - Англ.