ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СЕТЕЙ СОТОВОЙ СВЯЗИ

Шишкин В.В., Серов Д.В.

Ульяновский государственный технический университет

В современных сетях сотовой связи востребованным является не столько возможно большее покрытие территории, сколько беспрерывность предоставления заявленных услуг. Эти услуги характеризуются различными требованиями к объему трафика, и к его целостности. Одним из самых неприхотливых сервисов являются SMS-сообщения. В то же время голосовые услуги являются более требовательными к трафику и ресурсам сети, передача real-time видео в сетях мобильной связи может производиться только при условии непрерывности предоставления трафика абоненту.

На этапе проектирования сети сотовой радиотелефонной связи, в зависимости от стадии, определяются места установки базовых станций с учетом обслуживания максимального количества абонентов с заданным качеством сервиса, конфигурация самих базовых станций, линий связи и прочих элементов сети. Целью проектирования является достижение оптимального соотношения «Эффективность (качество)/стоимость». При этом учитывается большое количество различных факторов географического, геофизического, социального, а также антропогенного характера. Выделяются следующие задачи проектирования сети радиотелефонной связи [1]:

• определение мест установки базовых станций, необходимых для обеспечения радиопокрытия территории обслуживания;
• распределение частотных каналов между сотами (составление схемы повторного распределения частот в сети);
• определение числа пользователей по рассчитанному трафику и построение сети достаточной емкости для их обслуживания с требуемым качеством;
• оптимизация сотовой сети по минимальному числу сот (минимальной стоимости развертывания сети) и высокой надежности связи.

Каждая из этих задач важна и не может рассматриваться в отрыве от остальных. В противном случае возможны ошибки в построении сети.

Обычно на практике используется следующая методика проектирования сети связи:

• проектирование радиопокрытия заданной территории;
• составление частотно-территориального плана (ЧТП);
• проектирование емкости сети.

Необходимо учитывать, что процессы проектирования и оптимизации сети связи общего пользования неразрывно связаны между собой и вытекают один из другого, что предполагает цикличность данных этапов.

На основании компьютерного моделирования, драйв-тестов, пожеланий абонентов, с учетом экономической целесообразности производится оптимизация и расширение существующей сети.

При рассмотрении сетей мобильной связи можно учитывать четыре глобальных объекта оптимизации.

1. Собственно сеть мобильной связи - затраты на развертывание и эксплуатацию.
2. Радиоканал- пути прохождения радиоволн от базовой станции к абоненту и обратно.
3. Доступность услуг - возможность получения определенного набора сетевых услуг в любом месте нахождения абонента в пределах оговоренной территории.
4. Качествопредоставления услуг - возможность получения заявленных услуг с должным качеством в любом месте оговоренной территории обслуживания.

Для решения данных задач создано достаточно большое количество различных программных и аппаратных средств, каждое из которых обладает своими достоинствами и недостатками.

В настоящее время исследователями выделяются три группы моделей(ме-тодов) расчета зоны покрытия радиосети [2]:

• статистические;
• детерминированные;
• квазидетерминированные.

К статистическим методам расчета относятся модели Окамура-Хата, COST 231, Уолфиш-Икегами и пр. В их основе лежат обобщенные статистические формулы затухания радиосигнала в различных типах застройки (городская, пригородная, сельская). Точность расчета зависит от тщательного подбора эмпирических коэффициентов, основанного на анализе карт местности. В настоящий момент большинство операторов сотовой связи использует для планирования сетей программные продукты, основанные именно на этих моделях, однако несовершенство компьютерных карт местности и усредненные коэффициенты приводят к достаточно большой ошибке. К числу достоинств данных моделей можно отнести сравнительно небольшое время расчета.

Детерминированные методы расчета зон покрытия основаны на использовании физических моделей распространения радиоволн. В них учитываются ослабление в свободном пространстве, отражение от местных объектов, дифракция на препятствиях, поглощение, преломление электромагнитных волн. Расчет основан на многолучевой модели распространения радиоволн. Плюсом данной технологии является достаточно высокая точность расчета. На практике детерминированный метод практически не применяется, т.к. в условиях городской застройки со сложной архитектурой расчет покрытия занимает огромное количество времени, сопоставимое со временем развертывания сети. Это вызвано не только вычислительными затратами на расчет многолучевого распространения радиоволн, но и необходимостью точного моделирования городской среды с учетом архитектурных особенностей, материалов строений, что практически невозможно в масштабах крупного населенного пункта.

Квазидетерминированный метод описан в [2] и отличается следующими особенностями: применяется многолучевая модель распространения радиоволн, преломление заменяется ослаблением; используются среднестатистические коэффициенты отражения для каждого диапазона частот; поглощение рассчитывается с учетом длины луча в строении/лесу/парке; используется адаптивный алгоритм расчета, учитывающий различные направления прихода прямой и отраженной волн; существует возможность учета диаграмм направленности каждой антенны.

Данная модель имеет большую точность по сравнению со статистическими методами, однако вычислительные затраты гораздо меньше, чем при детерминированном способе.

Следующим этапом проектирования после расчета покрытия является планирование емкости сети для устранения эффекта «перегрузки» базовых станций.

Математические модели трафика, использующиеся в проектировании систем мобильной связи, характеризуются следующими особенностями [3]:

• поток вызовов подчиняется распределению Пуассона;
• продолжительность вызовов подчиняется экспоненциальному распределению (модели Эрланга А, В, С), при этом различные модели отличаются одна от другой реакцией на вызовы, поступающие в момент времени, когда все разговорные каналы заняты. При расчетах емкости сетей сотовой связи обычно используется модель Эрланга В [3]. Это обусловлено тем, что при малых вероятностях отказа модели Эрланга В и С дают достаточно близкие результаты, при этом при вероятности отказов более 0.1 сравнительно небольшое возрастание трафика приводит к резкому росту вероятности отказа, т.е. к резкому ухудшению качества обслуживания.

Кроме того, в ряде работ [4,5] определены алгоритмы прогнозирования перегрузок сотовых сетей с учетом подвижности абонентов.

Несмотря на большое количество моделей и методов планирования сетей связи, зачастую реальное качество связи не соответствует прогнозу. В Руководящем документе отрасли [6] определены нормы на показатели качества услуг связи и методики проведения их оценочных испытаний.

Наиболее точно оценить электромагнитную обстановку и качество связи в регионе позволяет проведение натурных испытаний, однако для большей эффективности данных мероприятий необходимо на начальных этапах проектирования проводить математическое моделирование, что приводит к новой итерации цикла проектирования.

Различными фирмами-производителями в настоящее время предлагается большое количество программных, программно-аппаратных и аппаратных комплексов, выполняющих функции моделирования, анализа и оптимизации сетей связи.

1. Программные комплексы
• Программный комплекс (ПК) RADIUS [7]
• RPS2: Radio Planning System 2 [8]
• Автоматизированная методика (АМ) расчета зон покрытия НПФ «Гейзер» [9]
• Программный комплекс ONEPLAN RPLS [10]
• Программное обеспечение Actix Analyzer [11,12]
• Семейство программных продуктов SCHEMA (Израиль).
2. Аппаратные комплексы
• Анализатор радиосетей;S®TSMU [13].
3. Программно-аппаратные комплексы
• Контрольно-измерительная система (КИС) «Маска» [14].
• Система «Корунд» [15]
• TS 9951 (Rohde; Schwarz, Германия)
• Agilent E7475A [16]
• TEMS Investigation (Эрикссон, Швеция)
• QVoice (AsCom, Швейцария)

Сравнивая различные продукты, выполняющие функции анализа и оптимизации сетей подвижной радиосвязи можно сделать следующие выводы.

4. Аппаратные комплексы анализа радиосетей выдают информацию в дозированном виде, не позволяя полностью и всеобъемлюще оценить обстановку.
6. Наибольшую достоверность и наглядность обеспечивают программно-аппаратные комплексы, предназначенные для анализа существующих сетей. Однако получение реальной картины работы сети возможно только в результате систематического и тщательного обследования сети, что зачастую сопряжено со значительными временными и ресурсными затратами. Следует отметить, что программно-аппаратные комплексы анализа сотовых сетей позволяют получить наиболее полную информацию об их функционировании и возникающих проблемах, на основании которых при дальнейшей обработке выполняется оптимизация и расширение сети.
7. Программные комплексы, предназначенные для проектирования и оптимизации радиосетей безусловно позволяют выполнять моделирование сетей на начальных этапах ее развития, а также на этапе оптимизации до внесения изменений. Однако существующие методы расчета зон покрытия отличаются либо невысокой точностью в связи с невозможностью адаптировать общепринятый алгоритм расчета для конкретных условий, либо низкой скоростью работы, что вызвано сложной физической моделью и большим количеством учитываемых факторов.

Существующие системы анализа и оптимизации работы сети сотовой связи в большинстве своем характеризуются высокой стоимостью, что не позволяет многим компаниям закупать их для собственных нужд. Несмотря на то, что на рынке существуют организации, предлагающие услуги мониторинга и проектирования сотовых сетей, полноценного решения задач оптимизации сети они не могут предложить из-за эпизодического характера деятельности.

Слабым местом большинства программ проектирования сетей связи является расчет нагрузки на сеть. Эта информация может быть получена в результате долговременных исследований. Однако исследования такого рода редки и в большинстве своем закрыты. В то же время, отсутствие информации о требуемой емкости и пропускной способности приводит к перекосу сети, и как следствие, к низкому качеству обслуживания абонентов.

Также следует отметить, что большая часть современных систем не предоставляет возможности анализа доступности услуг различных типов. В то же время такого рода информация, основанная на анализе показателей сети с учетом требований качества различных услуг, довольно востребована при анализе работы сети в целом и для обоснования решений по оптимизации существующей инфраструктуры.

В связи с этим имеется потребность в создании системы, которая бы наряду с достаточно точным и быстрым расчетом покрытия решала бы указанные задачи планирования сети.

На начальном этапе предлагается использование для расчета зоны покрытия сотовой сети модели Окамура-Хата [17]. Данная модель получила наиболее широкое распространение при расчетах потерь на трассе распространения сигнала. Также данная модель рекомендована МСЭ (Международный союз электросвязи) - Рекомендация МСЭ 567, так как считается достаточно достоверной. Модель основана на результатах экспериментальных исследований, выраженных в графиках измерений напряженности поля радиосигналов (кривые Окаму-ры), на основании которых М. Хатой были получены эмпирические формулы. Данная модель характеризуется следующими ограничениями: расстояние между приемником и передатчиком не более 10 км, высоты передающей и приемной антенны не более 200 м и 10 м соответственно. Модель достоверна для частот от 30 до 1500 МГц. В дальнейшем данная модель была расширена на диапазон 1500-2000 МГц (модель COST 231). В связи с тем, что модель основана на результатах практических измерений, в составе эмпирических выражений присутствуют поправочные коэффициенты, зависящие от высоты мобильной станции и типа местности. Данные параметры являются приближенными и были получены по результатам измерений в г. Токио в 1960-х годах. В связи с этим при расчетах целесообразно уточнение их применительно к конкретной ситуации.

Предлагается использование в качестве указанных коэффициентов нечетких чисел, при этом функция принадлежности задается экспертом на основе анализа местности предполагаемой установки излучающих средств. Далее при помощи инструментов нечеткой математики модель Окамура-Хата (COST 231) приводится к нечеткому виду, и с ее использованием решается задача расчета зоны покрытия.

Целью исследования является получение величин доверительных интервалов для получения более приближенной к реальности картины покрытия, а также определение границ применимости полученной модели.

Большое распространение при расчетах потерь на линии получила модель Кся-Бертони. Она позволяет учесть ряд дополнительных факторов, связанных с этажностью зданий, шириной улиц и т.д. Модель представляет собой дифракционную аналитическую модель, разработанную для расчетов затуханий в городских и пригородных зонах. Модель применима для диапазона частот до 2200 МГц и построена на основе уравнений волновой оптики, учитывая распространение радиоволн в условиях городской застройки. Модель Кся-Бертони не учитывает ряд параметров застройки, таких как вид строительных материалов, различную ориентацию улиц и пр. В связи с этим данную модель также предлагается рассмотреть с позиций нечеткой математики. Параметры высоты среднего уровня крыш, ширины улиц в условиях сложной городской застройки в значительной мере приблизительны, поэтому использование в данном качестве нечетких чисел представляется целесообразным.

В дальнейшем для уточнения эмпирических коэффициентов данных моделей в созданной системе необходимо использовать статистическую информацию коммутатора сотовой сети: уровень сигнала каждого терминала во всех обслуживающих секторах, данные о длительности и характере используемых услуг, информацию о посекторной загрузке базовой станции во времени. Также использование логов коммутатора сети позволит получить информацию по загрузке отдельных сегментов в течение дня, месяца, года, что может быть использовано при планировании емкости сети.

Использование информации коммутатора позволит избежать проблемы поиска точной цифровой карты местности, а также даст возможность использования программного продукта в различных регионах. Также использование информации коммутатора позволит проводить точечные мероприятия по оптимизации, тем самым, снижая затраты.

Однако в данном случае приходится иметь дело с данными, четкое описание которых практически не возможно. Практически все данные, как используемые в качестве исходных, так и результаты расчетов представляют собой нечеткие множества. В связи с этим возникает задача в определении механизмов расчета зон покрытия на основе нечеткой математики. Основная трудность заключается в определении функций принадлежности и границ нечетких множеств.

Задача усложняется необходимостью обработки больших объемов информации - для получения достоверной информации о функционировании сети следует принимать во внимание данные, получаемые по каждому абоненту. Так, например интересны уровни сигнала, направления движения абонентов, а также характер используемых услуг на каждом участке сети. При анализе данной информации значительную пользу может привести использование алгоритмов Data Mining.

Таким образом, применение нечетких множеств для решения задач планирования сетей связи может снизить вычислительные и временные затраты на проектирование и оптимизацию.

Литература

1. Попов В. И. Основы сотовой связи стандарта GSM. - М.: Эко-Трендз, 2005 - с. 176, 177
2. Ледовской А.И., Слабуха Е.О., Крикун А.И. Зачем нужны расчеты зон радиопокрытия. //Мобильные системы, 2004 №2
3. Попов В. И. Основы сотовой связи стандарта GSM. - М.: Эко-Трендз, 2005.- с. 188
4. Шорин О.А. Прогноз перегрузок с учетом подвижности абонентов в сотовых системах связи. // «Мобильные системы», 2005, №1.
5. Шорин О.А. Вероятность перегрузки сотовых систем связи с учетом подвижности абонентов. // «Электросвязь», 2004, №5.
6. РД 45.254-2002. Сети сотовой подвижной связи. Нормы на показатели качества услуг связи и методики проведения их оценочных испытаний.
7. http : //www. sumtech . ru/bank/program/radius.htm
8. http://www.rps2.ru/

9. http://www.geyser.ru/ services/soft/auto_6.htm
10. http://www.rpls.ru/common.htm
11. http://www.raycom-w.ru/actix
12. http://www.mobilecomm.ru/view.php?news=2352
13. Вольф-Дитрих Шидль, Отмар Ваньерке. Анализатор радиосетей;S®TSMU. Непревзойденная эффективность в компактном формате и новый уровень возможностей. //Мобильные системы, 2004, №3
14. Максименко В., Фалеева О. Оценка качества услуг: программный комплекс «Маска». //Мобильные системы, 2006 №10
15. www.rnd-group.ru
16. http://www.agilent.ru
17. M. Hata. Empirical formula for propagation loss in land mobile radio services. IEEE Trans. Veh. Technol. Vol VT-29, pp. 317-325. Aug 1980.