70
Первой частью данного проекта является разработка мобильного приложения для смартфонов, которые будут способны накапливать информацию и отправлять ее на сервер. Авторы разработали данное решение в виде приложения, работающего без вмешательства в пользовательский интерфейс, которое можно будет установить на большое количество мобильных устройств.
Данные, полученные с UE помогут получить более точную информацию о пользовательских ключевых показателей эффективности сети (Key Performance Indicator, KPI). Далее, данные поступаю на централизованный сервер, где проходит дальнейшая обработки и анализ. Часть основных данные, отправляемых на сервер представлена ниже:
RSRP (Reference Signal Received Power) это средняя мощность принятых пилотных сигналов, используется для всех видов мобильности и контроля мощности в UL[4];
RSRQ (Reference Signal Received Quality) показывает качество принятых пилотных сигналов в сравнении со всеми принятыми сигналами [4];
PCI (Physical Cell ID) физический идентификатор соты, используется для разделения схем пилотных сигналов;
GPS-координаты;
Рис. 1. Схема работы программно-аппаратного комплекса.
Данных подход как драв-тестов в реальном времени может помочь операторам сотовой связи в поиске и анализе реальной ситуации на сети. В дальнейшем будет легче проводить оптимизацию, имея данные полученных с мобильных устройств.
PCI коллизии
Коллизии между физическими идентификаторами сот являются важной частью в процедуре оптимизации сети LTE. Схемы пилотных сигналов в направлении вниз (DL) в основном определяют PCI. Каждая схема имеет различную позицию в частотно-временном ресурсе. Рисунок 2 показывает пример распределения PCI кодов для различных сот.
Рис. 2. Пример распределение PCI для каждой соты.
Существует 3 типа распределения PCI схем. Одна из них показана ниже (см. Рис. 3).
Рис. 3. Распределение пилотных сигналов в одной из схем PCI.
Данное распределение показывает на какой частоте и в какое время точно будет передаваться какой-то импульс.
Проблема коллизий PCI появляется, когда две или более базовых станций, находящихся рядом, имеют одинаковую схемы распределения пилотных сигналов. В данном случае абонент на краю соты будет получать сигнал со всех сот в одно и то же время и в одной и той же частоте. Это влечет за собой неправильную оценку качества и мощности принятых пилотных сигналов, т.к. при достижении абонента они будут суммироваться. Со стороны базовой станции абонент будет находиться в плохих радиоусловиях, при этом со стороны абонента будет казаться, что у него очень хорошие радиоусловия. В следствии этого, будут появляться проблемы с мобильностью, предоставление сервиса и т.д.
Базовая станция будет знать о примерных радиоусловиях абонента т.к. она каждый момент времени оценивает значение Timing Advance (TA), то есть задержу между принятых сигналом от абонента и временем, когда он должен был этот сигнал отправить.
Авторы данной статью сравнивают результаты PCI оптимизации на примере основной процедуры установления RRC Connection для абонентов, находящихся на караю соты.
Оптимизация была проведена на основе минимизации количества сот, имеющих большой показатель PCI коллизий (1).
1
min
N( , max)
ii
71
где:
( , max)
F PCI R
количество сот с одинаковым значением PCI в пределах радиуса соты,R max, - максимальных радиус соты,
N
– количество сот,PCI
– физический идентификатор соты.Для анализа ключевого показателя качества для процедуры RRC Connection, авторы использовали имитационную модель. Был использован метод Монте- Карло. Основные параметры показаны в Таблице 1.
Параметры имитационной модели
Таблица, представленная ниже показывает входные параметры имитационной модели. Важно отметить, что реальная сеть и базовая станция в сети имеют большое количество различных параметров, учесть которые довольно сложно в ситуации разработки имитационной модели.
Авторы использовали более значительные параметры.
ТАБЛИЦА I
ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
Параметрыs Значение
Ширина полосы 10 Мгц (50 RBs)
Метод дуплексирования FDD
Максимальнок количество RRC
соединений 400
Циклический префикс Номальный
Тип сервиса Один для всех
UE на сабфрейм 1; 3; ..; 15
Количество ресурсных блоков на UE в
одном сабфрейме 1; 2; ..; 12
Во время работы были приняты некоторые упрощения:
SIMO (Single-Input Multiple-Output) тип антены;
Пользователи используют одинаковый тип сервиса, игнорирую приоритеты;
Все абоненты находятся на краю соты;
eNodeBs синхронизированы;
Модель трафика: полный буфер.
Имитация проводилась на языке программирования высокого уровня Python 3.6.
Результаты
Было разработано мобильно приложение на базе операционной системы Android (см. Рис. 4). Приложение было разработано с помощью фреймворка Android Studio.
Использовались некоторые классы для получение доступа к системной информации:
Android.telephony
Android.Location
Android.Service
Android API позволяет получить некоторую информацию о настройках сети LTE, таких как значения PCI, RSRP, RSRQ, GPS координаты и т.д. Для более полной информации необходимо перевести телефон в режим ―root‖, что не является безопасным для абонента.
Рис. 4. Пример приложения.
Рисунок 5 показывает пример данных, которые будут отправляться на сервер для дальнейшего анализа и обработки.
Рис. 5. Пример данных, отправляемых на сервер.
В результате анализа и обработки данных на сервере удалось получить информацию о текущих проблемах в планировании PCI. Для более удобного анализа, данные
72
представляются на карте. Использовались Яндекс карты. (см.
Рис. 6).
Рис. 6. Данные результатов драй-тестов в нахождении PCI-коллизий.
Численные результаты моделирования для текущего состояния планирования PCI кодов были представлены на примере процедуры RRC Connection Setup Rate (см. Рис. 7).
Рис. 7. Результаты моделирования процента RRC Connection Setup относительно количество базовых станций, имеющих одинаковый номер PCI.
Дальнейшая оптимизация распределения PCI-кодов была проведена путем минимизации функции от количества сот с одинаковым кодом PCI в пределах допустимого радиуса. В результате первоначального сбора данных, среднее значение функции составляло 3.5, после оптимизации стало 1.8.
III.
В
ЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕВ данной статье была разработана имитационная модель для оценки процедуры RRC Connection Setup, т.е.
доступности ресурсов, при эмпирически полученных результатах с помощью драйв-тестов. Драйв-тесты были выполнены путем разработки программного обеспечения для сети LTE. Была получена необходимая статистическая информация, которая в дальнейшем была проанализирована и обработана с помощью приложения, написанного для сервера. Была проведена оптимизация путем минимизации количества коллизий на соту для избежания интерференции между сотами.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-37-00464
С
ПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ[1] 3rd Generation Partnership Project, ―Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRAN): Physical Layer Procedure (Release 8)‖, TS 36.213v8.4.0, September 2008
[2] Ahmed H. Zahran Extended Synchronization Signals for eliminating PCI confusion in heteregeneous LTE, Wireless Communication and Networking Conference (WCNC), 2012 IEEE.
[3] Jingjie Yu, Mugen Peng, Yue Li A physical cell identity self-organization algorithm in LTE-advanced systems, Communication and Networking in China (CHINACOM), 2012 7th International ICST Conference on IEEE, 2012.
[4] Songrui Wu, Wen Ye, Qiannan Shi Heuristic optimizing of PCI assignment in real-life LTE networks, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing (WiCOM 2015), 11th International Conference on IEEE, 2015.
[5] Sesia S., Toufik I., Baker M. LTE – the UMTS Long Term Evolution:
from theory to practice, 2nd edition, July 2011, p.792.
Вера Г. Дроздова
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики. Кафедра телекоммуникационных систем и вычислительных средств, к.т.н., доцент.
drozdova_vera@mail.ru
Руслан В. Ахпашев
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики. Кафедра телекоммуникационных систем и вычислительных средств, аспирант.
ruslan.akhpashev@gmail.com
73 978-1-5386-7054-5/18/$31.00 ©2018 IEEE
Вопросы управления ресурсами полосы и
качеством обслуживания в неоднородных 5G сетях с использованием MFMAC-протокола
Вера Г. Дроздова, Александр Б. Мархасин, Руслан В. Ахпашев
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Новосибирск, Россия
Аннотация – В настоящей статье рассматривается возможность использования многофункционального протокола управления множественным доступом MFMAC в мобильных сетях 5-го поколения для обеспечения требуемого качества обслуживания абонентских устройств с неоднородными нагрузками. Авторами была получена зависимость размера кадра от интенсивности входной нагрузки для сети с неоднородным трафиком, позволяющая динамически управлять ресурсами полосы частот в сетях 5-го поколения.
Ключевые слова – MFMAC, управление доступом, 5G, SDN, QoS.
I.
В
ВЕДЕНИЕНТЕНСИВНОЕ РАЗВИТИЕ мобильных
телекоммуникаций привело к появлению Нового Радио 5-го поколения (5G New Radio – утвержденное название новой технологии) [1]. Мобильные сети новейшего поколения будут запускаться в новом миллиметровом диапазоне частот, а также переиспользовать частоты, уже используемые сетями предыдущих поколений. Сети 5-го поколения будут делиться на уровне архитектуры на несколько виртуальных слоев или сетей (Network Slicing – сетевая «нарезка») для решения трех стандартизованных 3GPP (3rd Generation Partnership Project) задач [2]:
1. Улучшенный мобильный широкополосный доступ eMBB (Enhanced Mobile Broadband) для пользователей Интернет, камер видеонаблюдения и фиксации и пр.
2. Ультра-надежный доступ с низкими задержками URLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication) для управления безпилотным транспортом, создания виртуальной и дополненной реальности и пр.
3. Интернет вещей IoT (Internet of Things) для подключения в сеть специальных устройств, предназначенных для мониторинга самых разных процессов и изредка передающих небольшие объѐмы данных.
Кроме того, оператор сети 5G имеет возможность конфигурировать дополнительные сетевые слои, (например, выделенный сетевой слой для внутрикорпоративной связи и т.д.). На каждом сетевом «срезе» независимо реализуются функции управления, пользовательского трафика и сеть радиодоступа (5G-New Radio, либо не-3GPP технология).
Основываясь на архитектуре NFV/SDN (Network function Virtualization/Software Definable Network), каждый слой обладает характеризуется определенными параметрами качества обслуживания QoS (Quality of Service), безопасности и нацелен на решение определенной задачи.
Несмотря на то, что технология начала стандартизоваться лишь совсем недавно, а в коммерческом сетях даже не используется, появилось большое число исследований, посвященных анализу ее потенциальной производительности [3]-[7]. Авторы [3], [4] предлагают различные методы управления мобильностью и выбора оптимальных подключений для поддержки безшовных хэндоверов. В работе [5] рассматривается схема выделения ресурсов радиоинтерфейса в сочетании с управлением интерференцией и параметрами QoS. Однако до сих пор не решенными остаются множество вопросов, связанных с управлением множественным доступом в условиях неоднородной нагрузке и большого числа пользовательских устройств.
Авторами настоящей статьи предлагается альтернативное решение описанной выше 3GPP-архитектуре, позволяющее существенно снизить затраты оператора мобильной связи, а, значит, и пользователя, на строительство радиоподсистемы, заключающееся в использовании на радиоинтерфейсе динамического протокола управления множественным доступом MFMAC (Multifunctional Distributed Dynamical Multiple Access Control) [8]-[10]. Для анализа эффективности и получения вероятностно-временных характеристик протокола в рамках данной статьи использовался метод баланса интенсивностей нагрузок, описанный в [8].
II.
О
ПИСАНИЕ ЗАДАЧИВ данной статье предлагается использовать и развить адаптивный метод РП-маркерного широковещательного резервирования (РП – рекуррентная М-последовательность) с распределенным управлением MFMAC, описанный в [9], для решения актуальных задач сетей 5G, сформулированных выше. Для получения вероятностно- временных характеристик и оценки эффективности протокола MFMAC воспользуемся методом баланса интенсивностей нагрузок [8]. Данный метод реализуется в три этапа: 1). определяются интенсивности нагрузок на радиоинтерфейсе, соответственно вероятностному графу процедур [9] приоритетного обслуживания и передачи запросов; 2). вычисляются циклы обслуживания заявок различных приоритетов в локальных очередях станций.
Цикл обслуживания состоит из последовательности случайных редких событий (повторных передач, коллизий, искажений и пр.); 3). составляется уравнение баланса интенсивностей нагрузок и решается относительно интенсивности канальной нагрузки для исключения промежуточного параметра из полученных характеристик.
И
74
Рассмотрим основные параметры форматных структур кадров. Определим длительность кадра в относительных единицах времени (ОЕВ):
y x
RF
N J
T
, (1)где Nx и θ – это соответственно, число и относительная длительность служебного слота канала управления, Jy – число слотов для передачи трафика (длительность нормирована по единице).
В каналах без помех и с бесконечными очередями (без входных потерь) должно выполняться условие баланса интенсивности нагрузки на входе и на выходе G, следовательно, можно записать:
) 1 /( G G N
J
y
x
. (2)Интенсивность суммарной входной нагрузки G из (2) задается как
Ni K
k
G
ikG
1 1
, (3)
где N и K – соответственно число станций и возможных приоритетов, а Gik – интенсивность нагрузки на входе очереди i-го абонента k-го приоритета. В рамках данного исследования число приоритетов K=3.
Выразим выражение (2) через неизвестный параметр F(G), принимая во внимание неполноту априорной информации о текущих параметрах распределенных ik-ых очередей, а также учтем воздействие помех в канале и особенности протокола множественного доступа MFMAC с помощью коэффициента смешанных переспросов αik.
) 1 ( )
(
1 1 ik Gik
N
i K
k ik
y x
y
N J G r
J
, (4)где
r
Gik – вероятность входных потерь, вызванных ограниченной емкостью буфера.
PAC ACKf ACK
PAC
q q q
q ~ ~ )
ik/ ~ ~ 1
(
ik
1
,где fik – максимально допустимое число попыток передачи (переспросов) пакета данных k-го класса обслуживания в i- ой очереди;
q ~
PAC – вероятность безошибочной передачи пакета «вверх-вниз» (код с обнаружением ошибок);q ~
ACK –вероятность безошибочной передачи квитанции.
Можно сформулировать принцип адаптации размера поля для передачи данных в кадре Jy(G) к интенсивности входной нагрузке при условии, что суммарная интенсивность входной нагрузки, умноженная на вероятность того, что запросу хватило место в буфере (4) есть интенсивность нагрузки в канале F(G) по определению:
x xy