Русский   English
ДонНТУ   Портал магістрів

Реферат за темою випускної роботи

Содержание

Вступ

Концепція та архітектура якості обслуговування (Quality of Services, QoS) в мережах мобільного зв'язку другого, третього і четвертого поколінь визначена в специфікації TS 23.107 консорціуму 3GPP [1]. У специфікації TS 37.324 описаний новий протокол SDAP (Service Data Adaptation Protocol), що керує потоками QoS в мережах п'ятого покоління [2].

У рамках специфікацій 3GPP визначені наступні функціональні можливості оператора: контроль якості обслуговування і управління тарифікацією [3]. Крім того, специфікацією TS 23.207 визначений такий аспект, як наскрізна якість послуг (end-to-end, E2E) [4].

Розглядаючи завдання забезпечення Е2Е QoS, можна провести аналогію з ланками єдиного ланцюга [5]. Оскільки дані, якими обмінюються два кінцевих вузла, проходять через кілька проміжних мережевих пристроїв, то підтримка QoS вимагає взаємодії всіх мережевих елементів на шляху трафіку, тобто з-кінця-в-кінець. Будь-які гарантії QoS настільки відповідають дійсності, наскільки їх забезпечує найбільш слабкий елемент в ланцюжку між відправником і отримувачем. Таким чином, завдання відправки та отримання даних з прийнятними параметрами якості є загальною для сегментів мережі оператора – розвиненого пакетного ядра (Evolved Packet Core, EPC) і радіоінтерфейсу (E-UTRAN), на який буде зроблений акцент в даній магістерській дисертації.

1. Актуальність теми

Важливими і актуальними проблемами у сфері забезпечення якості обслуговування, розподілу ресурсів і підвищення пропускної спроможності є проблеми планування [6,7]. У процесі забезпечення QoS необхідно планування кадру для того, щоб визначити, який пакет буде обслуговуватися першим в конкретній черзі [8-11].

У зв'язку зі зростаючою популярністю технології LTE в усьому світі зростає інтерес до розробки алгоритмів планування низхідної лінії зв'язку [12]. У планувальниках базової станції систем зв'язку LTE використовується алгоритм планування FIFO (першим прийшов, першим обслужений) або його модифікація RR (карусельний планувальник). Для подальшого покращення якості та ефективності передачі даних в мережах LTE потрібно дослідження і вибір алгоритму планування, який дозволить скоротити середній час очікування в черзі, середній час обробки пакета, а також зменшити кількість відкинутих пакетів. Це в свою чергу підвищить пропускну здатність і дозволить організувати доступ до канальних ресурсів більшій кількості абонентських станцій. Таким чином, актуальною є задача аналізу і вибору більш ефективного алгоритму планування кадру.

2. Мета і завдання дослідження, плановані результати

Об'ект дослідження – процес управління якістю обслуговування в мережах мобільного зв'язку.

Предмет дослідження –метод планування розподілу мережевих ресурсів для низхідної лінії зв'язку LTE.

Метод дослідження – методи імітаційного моделювання

Цель дослідження – підвищення ефективності роботи в мережах мобільного зв'язку за рахунок розробки методу розподілу мережевих ресурсів.

Задачі, які вирішуються в процесі роботи над магістерською дисертацією:

1. Обґрунтування і вибір методу управління QoS в мережі LTE

2. Вибір середовища моделювання

3. Розробка імітаційної схеми планування кадрів LTE.

Планований результат – надання рекомендацій щодо вибору алгоритму планування, де критерієм вибору є мінімальний час очікування в черзі і мінімальний час обробки.

3. Огляд досліджень та розробок

3.1 Огляд міжнародних джерел

З 2004 по 2008 рік при Європейській співпраці в науці і технологіях (COST) більш ніж 70 університетами під керівництвом Є. Кучерявого (університет Тампере, Фінляндія) і Д. Джіамбене (університет Сієни, Італія) велася робота над проектом Traffic and QoS Management in Wireless Multimedia Networks (WI-QOST). У фінальному звіті [13] дослідники продемонстрували нові методи і підходи для вирішення проблеми зростання трафіку даних в бездротових мобільних мережах, а також методи гарантування диференційованої якості обслуговування для різних класів трафіку.

Так, вчені Н. Кубінідзе, М. О'Дрома і І. Ганчев (Лімерикський університет, Ірландія) представили в рамках проекту кілька розробок, наприклад мультисервісний підхід на основі IP для забезпечення наскрізної (E2E) якості обслуговування (QoS) в контексті і перспективі мереж четвертого покоління [14]. Особлива увага приділяється розподілу функціональних можливостей між ядром, периферією, мережами множинного доступу і мобільним хостом.

У 2006 році інженери Nokia Systems Д. Солдані, М. Лі і Р. Куні випустили фундаментальне видання [15], де описали розвиток підходів до забезпечення QoS від Release 99 до Release 7 консорціуму 3GPP.

Після введення мереж LTE в комерційне використання було виявлено, що існуючі методи планування кадрів не задовольняють суворим вимогам якості обслуговування для нових послуг (стрімінг, відеоконференції, онлайн-ігри), а часто взагалі не враховують параметри QoS. Тому Б. Божович і Н. Бальдо (Технологічний центр телекомунікацій Каталонії) в [16], П. Амейгейрасом (Університет Гранади, Іспанія) в [17], Я. Фарзанехом (Університет імені Шахіда Бешехти, Іран) в [18] запропоновані нові QoS-орієнтовані алгоритми планування.

3.2 Обзор национальных источников

Нові оригінальні алгоритми розробляли і вітчизняні вчені. Наприклад, метод планування радіоресурсів для з'єднань з низькими затримками розробили співробітники ІППІ РАН Є. Хоров, A. Красилов і О. Малишев в [19], довівши його перевагу над існуючими розробками.

Крім того, у Московському інституті електроніки і математики Вищої школи економіки в 2018 році під керівництвом Є. Кучерявого запущено трирічний проект Методи забезпечення виконання вимог до якості обслуговування гетерогенного трафіку в бездротових мережах п'ятого і наступних поколінь, підтриманий Російським науковим фондом [20].

Доцентом кафедри систем мобільного зв'язку СибГУТІ Кокорєвою Є.В. в [21] та [22] розглядається застосування методу аналізу середніх значень для отримання характеристик замкнутої однорідної мережі масового обслуговування, що представляє аналітичну модель системи мобільного зв'язку 4G, а також оцінки її показників якості.

Системи масового обслуговування для моделювання характеристик LTE використовують також д.т.н. Ю.Ю. Коляденко і к.т.н. А.М. Алалі (Харківський національний університет радіоелектроніки). У [23] проведені дослідження ефективності алгоритмів планування кадру по методах FIFO, SJF і RR. При цьому А.М. Алалі в дисертації [24] пропонує метод управління просторово-частотним доступом, заснований на нечіткій логіці.

3.3 Огляд локальних джерел

У Донецькому національному технічному університеті (кафедра автоматики і телекомунікацій) також велися дослідження характеристик мереж третього і четвертого покоління. Ці розробки велися під керівництвом завідувача кафедри Бесараба Володимира Івановича, доцента Дегтяренка Іллі В'ячеславовича в рамках студентських проектів Професіонали майбутнього МТС. Так, наприклад, студентська робота 2009 року стосувалася прогностичного управління трафіку в транспортній мережі оператора з урахуванням параметрів QoS [25], робота 2010 року – концепції SON при розгортанні мереж LTE на існуючих мережах другого і третього покоління [26]. У роботі 2011 року аналізується залежність параметрів QoS від завантаженності серверів [27], у роботі 2012 року пропонується метод емпірічних оцінок для розрахунку користувацького QoE [28].

Також можна відмітити магістерські дисертації Бородзіна А.В., в якій аналізуються показники QoS мобільних операторів на базі фемтосот [29], і Фазульянова С.В., де розроблена методика приорітезації послуг в мультисервісних телекомунікаційних мережах [30].

4. Контроль параметрів QoS на радіоінтерфейсі LTE

Базова станція LTE eNodeB, що відповідає за контроль радіоресурсів мережі, забезпечує необхідні якісні характеристики на радіоінтерфейсы, починаючи з моменту підключення абонентського терміналу (UE) [3]. Згідно з вимогами до QoS, для передачі даних пакети на лінії вниз і на лінії вгору для різних з'єднань пріоритезуються (встановлюються пріоритети пакетів в черзі). UE приймає встановлені eNodeB пріоритети на лінії вгору, які той призначає в залежності від класу послуг передачі даних.

До завдань управління якістю eNodeB входять кілька функцій, у тому числі:

– забезпечення порядку проходження пакетів по лініях вгору та вниз (UL + DL scheduling);

– управління чергами – розподіл трафіку абонентів в різні черги (Queue management);

5. Модель планування кадрів як система масового обслуговування(СМО)

У загальному випадку планування кадрів може бути представлено як система масового обслуговування (СМО) [31].

Що стосується планування частотно-часового ресурсу, компоненти цієї системи можуть бути інтерпретовані таким чином: заявкою є пакет, який обслуговує в планувальнику кадрів (ПК). Пакети-заявки надходять в чергу, при звільненні ПК один пакет вибирається з черги і обслуговується в ПК. Під обслуговуванням в даному випадку розуміється переміщення пакета в черговий кадр.

Інтерпретація планування кадрів у вигляді системи масового обслуговування

Рисунок 1 – Інтерпретація планування кадрів у вигляді системи масового обслуговування

Порядок обслуговування вхідної черги, черговість вибору з неї пакетів на обслуговування і складає дисципліну або стратегію планування. Методи теорії масового обслуговування застосовуються для аналітичного моделювання процесу планування.

Найбільш загальним є найпростіший потік (Пуассона), що володіє стаціонарністю, ординарністю і відсутністю післядії.

6. Алгоритми планування кадрів

Існує досить великий набір різноманітних алгоритмів планування, які призначені для досягнення різних цілей і ефективні для різних класів задач. Розглянемо алгоритм WRR (Weighted Round Robin, зважений карусельний планувальник) стосовно до процесу короткочасного планування кадрів. Алгоритм WRR [32] розроблений для того, щоб для всіх класів трафіку можна було надати певний мінімум пропускної здатності або задовольнити вимоги до затримок. Під вагою будь-якого класу розуміється частка виділяється даному виду трафіку пропускної здатності вихідного інтерфейсу. Як при зваженому, так і при пріоритетному обслуговуванні, трафік ділиться на кілька класів, і для кожного вводиться окрема черга пакетів. З кожною чергою зв'язується частка пропускної здатності вихідного інтерфейсу, що гарантується даному класу трафіку при перевантаженнях цього інтерфейсу.

Поставлена мета досягається завдяки тому, що черги обслуговуються послідовно і циклічно. У кожному циклі з кожної черги забирається одна заявка, а вага черги також зменшується на 1.

У результаті кожному класу заявок дістається гарантований мінімум пропускної здатності, що в багатьох випадках є більш бажаним результатом, ніж заміщення фонових класів високопріоритетними.

7. Імітаційне моделювання підсистеми планування кадрів LTE

Загальні підходи до моделювання параметрів мереж третього і четвертого покоління викладені в [33], де коротко описані переваги та недоліки актуальних симуляторів системного (SLS) і канального (LLS) рівнів. З урахуванням поставленого завдання обраний симулятор дискретних подій OMNeT++, який має потужну бібліотеку моделювання та обслуговування черг QueueingLib. Крім того, вченими університету Пізи на базі OMNeT++ розроблений симулятор мереж LTE/LTE-Advanced під назвою SimuLTE, що підтримує методи планування, які використовуються в реальних базових станціях стандарту LTE [34].

Короткий вступ в OMNeT++ з акцентом на системи масового обслуговування (СМО) описано в статті [35].

Модель підсистеми планування кадрів, розроблена в середовищі OMNeT++, складається з:

– чотирьох джерел вхідного трафіку Source, що генерують випадковим чином заявки чотирьох приорітетів з різними інтенсивностями (λ0=250 заявок/с; λ1=200 заявок/с; λ2=125 заявок/с; λ3=500 заявок/с).

– моделі класифікатора, що розподіляє заявки по різним чергам;

– чотирьох моделей пасивних черг PassiveQueue різних кінцевих довжин (N0=50; N1=40; N2=30; N3=60);

– cервера–планувальника Server, що обслуговує черги з інтенсивністю 1000 заявок/с (або кожний інтервал часу TTI=1 мс, згідно зі стандартами LTE) за алгоритмом RR (Round Robin) і поміщає заявки з черг в стік SinkExt:

Кількість заявок, що генеруються з кожного джерела за час моделювання, дорівнює 100.

Імітаційна модель підсистеми планування кадрів

Рисунок 3 – Імітаційна модель підсистеми планування кадрів

Деякі результати, отримані в ході моделювання:

Процес заповнення черг заявками

Рисунок 4 – Процесс заповнення черг заявками

Середній час перебування заявки в черзі, с

Рисунок 5 – Середній час перебування заявки в черзі, с

Як бачимо, при заданій інтенсивності швидше за всіх заповнюється черга №3, а середній час перебування заявки в черзі коливається від 0,002 до 0,023 с для різних черг.

Висновки

Таким чином, підсистема планування кадрів, яка знаходиться на MAC-рівні в стеку протоколів технології LTE, грає важливу роль в забезпеченні якості обслуговування. Від правильного вибору планувальника залежить, з якою швидкістю, черговістю і ефективністю будуть оброблятися кадри, що в свою чергу впливає на якість сприйняття послуг кінцевими користувачами.

При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: червень 2019 року. Повний текст роботи і матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Список источников

  1. Specification # 23.107 [Электронный ресурс]: 3GPP Portal. URL: https://portal.3gpp.org/desktopmodules/.. (дата обращения: 27.12.2018).
  2. Specification # 37.324 [Электронный ресурс]: 3GPP Portal. URL: https://portal.3gpp.org/desktopmodules/.. (дата обращения: 27.12.2018).
  3. Степутин А.Н. Мобильная связь на пути к 6G. / А.Н. Степутин, А.Д. Николаев. – Москва-Вологда: Инфра-Инженерия, 2017. – 796 с.
  4. Specification # 23.207 [Электронный ресурс]: 3GPP Portal. URL: https://portal.3gpp.org/desktopmodules/.. (дата обращения: 27.12.2018).
  5. Якименко С.И. Анализ подходов к обеспечению QoS в сетях LTE для сервисов IoT [Текст] / С.И. Якименко, И.А. Молоковский // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики – Ростов-на-Дону.: ПЦ «Университет» СКФ МТУСИ, 2018. – С. 447-452.
  6. Аунг Мьо Маунг. Дисциплины обслуживания очередей для планировщика кадра в QoS сети WiMAX. // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем – 2007. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. – М.: МИЭТ, 2007 г. – С. 70.
  7. Аунг Мьо Маунг. Планирование кадра в режиме TDD для сети WiMAX. // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем – 2008. 2-ая Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. – М.: МИЭТ, 2008 г. – с. 98.
  8. Cao Y., Li V / Scheduling Algorithms in Broad-Band Wireless Networks // IEEE PROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL. 89, N 1, JANUARY 2001. p. 76-87.
  9. Le L. B. Queuing analysis and admission control for multi-rate wireless networks with opportunistic scheduling and ARQ-based error control / L. B. Le, E. Hossain, A S. Alfa // in Proceeding of IEEE International Conference on Communications (ICC’05), Seoul, Korea, 16-20 May 2005: proceedings. – Seoul: IEEE. – 2005 – р.3329-3333. DOI: 10.1109/ICC.2005.1495038.
  10. Bonald T. A queuing analysis of max-min fairness, proportional fairness and balanced fairness / T. Bonald, L. Massoulie, A. Proutiero, J. Virtamo // Queueing Systems. – 2006. vol. 53. – р. 65–84.
  11. Sousa E.S. Cognitive radio: A path in the evolution of public wireless networks / E.S. Sousa, B.M. Sadler, E. Hossain, S. A. Jafar // Communications and Networks, Journal of. - 2009. – vol.11, № 2. – р.99-103.
  12. Niyato D. Call-level and packet-level quality of service and user utility in rate-adaptive cellular CDMA networks: a queuing analysis / D. Niyato, E. Hossain // Mobile Computing, IEEE Transactions on. – 2006. – vol. 5, №. 12. - р. 1749-1763.
  13. Koucheryavy Y. Traffic and QoS Management in Wireless Multimedia Networks / Y. Koucheryavy, G. Giovanni, S. Dirk, V. Siris. // Springer Science, Business Media, LLC2009. – 308p.
  14. Kubinidze N. Intersystem End-to-End QoS Provision in 4G Heterogeneous Networks// N. Kubinidze, M. O'Droma, I. Ganchev. // WSEAS Transactions on Computers. – 2004 vol.5(3) – p. 1355-1360
  15. Soldani D. QoS and QoE management in UMTS cellular systems / D. Soldani, M. Li, R. Cuny. – Wiley, 2006. – 483 pp.
  16. Bojovic B. A new Channel and QoS Aware Scheduler to enhance the capacity of Voice over LTE systems // B. Bojovic, N. Baldo // in 11th International Multi-Conference of Systems, Signals & Devices (SSD) // IEEE. – 2014 – pp. 1-6
  17. Ameigeiras P. 3GPP QoS-based scheduling framework for LTE / P. Ameigeiras et al. // EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. – 2016 vol. 78 – 14 pp. DOI: 10.1186/s13638-016-0565-9
  18. Farzaneh Y. A QoS-Aware Downlink Packet Scheduler Using Token Bucket Algorithm for LTE Systems / Y. Farzaneh, A. Mardi, S.A. Ghorashi. // The 22nd Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE 2014). – 2014. – p.1 775-1780. DOI: 10.1109/IranianCEE.2014.6999826
  19. Khorov E. Radio Resource Scheduling for Low-Latency Communications in LTE and beyond / E. Khorov, A. Krasilov, A. Malyshev – IEEE/ACM International Symposium on Quality of Service. – 2017. – 6 pp. DOI: 10.1109/IWQoS.2017.7969162
  20. НИР и проекты МИЭМ НИУ ВШЭ [Электронный ресурс]: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова. URL: https://miem.hse.ru/project_activity/ (дата обращения: 27.12.2018).
  21. Кокорева Е.В. Анализ показателей качества обслуживания систем мобильной связи четвёртого поколения // Программные системы и вычислительные методы. – 2018. – № 3. – С. 35 - 44. DOI: 10.7256/2454-0714.2018.3.26920
  22. Кокорева Е.В. Моделирование характеристик мобильных систем методом анализа средних значений // Современные научные исследования и разработки. – 2016. – №5 (5). – С. 59-65.
  23. Коляденко Ю.Ю. Анализ эффективности алгоритмов планирования передачи кадра в сетях LTE/ Коляденко Ю.Ю., Алали А.М./ Радіоелектроніка, інформатика, управління. – ISSN 1607-3274. – 2015. – № 1 (32) – с. 7-14.
  24. Алали А. Методы повышения пропускной способности базовых станций сети LTE путем рационального использования ресурсов: дис. канд. техн. наук : 05.12.02 Телекоммуникационные системы и сети А. Алали: Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Харьков, 2016. – 136 с.
  25. Прогностичне керування мультисервісним трафіком в мережі IP/MPLS [Электронный ресурс]: Электронный архив Донецкого национального технического университета. URL: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/18229 (дата обращения: 27.12.2018).
  26. Еволюція мережі оператора мобільного зв’язку (GSM, CDMA, UMTS) до мережі четвертого покоління на базі технології LTE [Электронный ресурс]: Электронный архив Донецкого национального технического университета. URL: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/18230 (дата обращения: 27.12.2018).
  27. Створення технологічних ресурсів у конвергентній мережі на базі мобільного оператора для надання послуги Triple Play [Электронный ресурс]: Электронный архив Донецкого национального технического университета. URL: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/18231 (дата обращения: 27.12.2018).
  28. Модель надання послуг у гетерогенній мульти- операторській мережі [Электронный ресурс]: Электронный архив Донецкого национального технического университета. URL: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/18232 (дата обращения: 27.12.2018).
  29. Бородзин А. Анализ параметров качества обслуживания в сетях мобильных операторов, построенных на базе фемто-сот [Электронный ресурс]: Портал магистров ДонНТУ http://masters.donntu.ru/2013/fkita/borozdin/ (дата обращения: 27.12.2018).
  30. Фазульянов С. Разработка и исследование методики приоритезации услуг в мультисервисных телекоммуникационных сетях [Электронный ресурс]: Портал магистров ДонНТУ http://masters.donntu.ru/2010/fkita/fazulyanov/ (дата обращения: 27.12.2018).
  31. Поповський В. В. Математичні основи теорії телекомунікаційних систем : навчальний посібник [текст] / В. В. Поповський, С. О. Сабурова, Ю. Ю. Коляденко ; під заг. ред. проф. В. В. Поповського. – Харків : СМІТ, 2006. – 564 с.
  32. Алгоритмы управления очередями [Электронный ресурс]: Журнал сетевых решений/LAN. URL: https://www.osp.ru/lan/2007/12/4659316/ (дата обращения: 27.12.2018).
  33. Якименко С.И. Использование возможностей MatLAB для моделирования и исследования физических каналов LTE [Текст] / С.И. Якименко, И.А. Молоковский // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов XVIII научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 22-24 мая 2018 г. – Донецк, ДонНТУ – 2018. – C. 135-138.
  34. LTE User Plane Simulation Model for INET & OMNeT++ [Электронный ресурс]: simulte.com. URL: http://simulte.com/ (дата обращения: 27.12.2018).
  35. van Foreest N. Simulation Queuing Networks with OMNet++ / In: Tutorial of OMNnet++ Simulator// Department of Telecommunications, Budapest University of Technology and Economics. – 2002. – 9 pp.