• Резюме
• Бiографiя
• Реферат

Реферат з магістерської роботи

Зміст

• Мета і постановка задачі магістерської роботи.
• Вступ
• 1. Aналіз та опис об’єкта дослідження
• 1.1. Тенденції розвитку телекомунікаційних мереж
• 1.2 Засоби розгортання мереж нового покоління в умовах України
• 2. Розробка критерію розподілу навантаження
• 2.1 Вимоги до алгоритму роботи критерію розподілу трафіку
• 2.2 Критерій заснований на функціях корисності
• 2.3 Критерій заснований на фази логіці
• 3. Моделювання розроблюваної системи
• 3.1. Розробка імітаційної моделі
• 3.2 Аналіз результатів моделювання
• Висновки
• Література

Мета і постановка задачі магістерської роботи.

За сьогоденних умов, що склалися в Україні, розгортання мереж нових поколінь національного масштабу виникає ряд проблем:це обмежений бюджет, недостатній радіочастотний ресурс, відсутність відповідних ліцензій та складність їх отримання та недоліки покриття. Досі існують місця з недостатнім або відсутнім покриттям: це залізниця, автомагістралі та невеликі населені пункти. Це не дозволяє надавати там сучасні мобільні послуги, які в наш час є не розкішшю, а необхідністю.

Метою наукової роботи є покращення якості надання послуг мобільного зв’язку, за рахунок формування та ефективного використання конвергентної мультисервісної телекомунікаційної мережі на базі технологій нового покоління.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні задачі:

1. обрати модель взаємодії операторів для спільного розгортання та експлуатації мереж нового покоління;
2. розробити критерій оптимального розподілу трафіку в гетерогенному середовищі віртуального оператора;
3. розробити імітаційну модель, що відображає роботу мільтистандартного обладнання у мережі віртуального оператора;
4. провести дослідження розробленої моделі та надати рекомендації щодо практичної реалізації.

Для вирішення поставлених задач використовувались наступні методи : методи теорії масового обслуговування, методи математичного моделювання, методи електродинаміки та теорії інформації та методи теорії нечітких множин.

ВСТУП

Ринок мобільних операторів в Україні представлено різними поколіннями технологій – 2G (GSM), 3G (UMTS, CDMA2000), 4G (WiMAX). Покриття мереж 2G охоплює майже всю територію країни, однак не може забезпечити необхідний рівень якості та спектр послуг, попит на які невпинно зростає (VoIP, IPTV, VoD, відеоконференцзв'язок та ін.) І якщо міські абоненти забезпечені високошвидкісним інтернетом як за допомогою дротових, так і бездротових технологій, то жителі сільської місцевості та пасажири транспорту далекого сполучення не мають доступу до телекомунікаційних послуг у повній мірі. Тому виникає необхідність переходу до технологій нових поколінь, які здатні задовольнити ці вимоги в національних масштабах. Вирішення цього завдання також має велике соціальне значення, оскільки інфокомунікаційні послуги в сучасному світі – це не розкіш, а необхідність.

З іншого боку, перешкодами розгортання мереж нового покоління в національних масштабах для окремого оператора є нестача коштів, обмежений частотний ресурс, складність процедури отримання ліцензії та обмеженість зон покриття. Отже, виникає необхідність в об'єднанні зусиль операторів з метою зменшення капітальних та операційних витрат, а також збільшення спільного частотного ресурсу для розгортання мереж нового покоління. Прикладом такого об'єднання може стати створення спільної компанії – віртуального оператора (Mobile Virtual Network Operator – MVNO), який буде використовувати ресурси всіх об'єднаних операторів, але надавати свої послуги [1]. Така концепція була успішно випробувана в Швеції [2].

Підсумовуючи вищесказане, можна сформулювати мету роботи: покращення якості надання послуг мобільного зв’язку, за рахунок формування та ефективного використання інтегрованого гетерогенного мультиоператорського середовища на базі технологій нового покоління.

1 АНАЛІЗ ТА ОПИС ОБ’ЄКТА ДОСЛІДЖЕННЯ

1.1 Тенденції розвитку телекомунікаційних мереж

Зростаючий попит користувачів на доступ до послуг зв’язку у будь-якому місці та у будь-який час веде до стрімкого технологічного розвитку у напрямку інтеграції різних технологій бездротового доступу. Така інтеграція об’єднує різні мережі доступу в єдину систему , яку називають четвертим поколінням (Fourth Generation, 4G) бездротових мереж. 4G мережі забезпечать значно більші швидкості передачі даних, запропонують широкий спектр послуг та застосунків, що до того були неможливі через обмежену смугу пропускання, і дають можливість глобального роумінгу між мобільними мережами з різними технологіями доступу.

Планується, що типовим у 4G буде наступний сценарій – телефон або мобільний термінал з декількома інтерфейсами будуть мати змогу обрати найбільш підходящий канал доступу серед наявних альтернатив. Ці канали доступу включають IEEE 802.11 Wireless Local Area Network (WLAN) доступ, IEEE 802.16 Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX), супутникові системи та 4G LTE у доповнення до традиційних стільникових мереж телефонії. Для задовільної взаємодії з користувачем, мобільний термінал має легко обрати найкращий канал доступу серед можливих та направити або пере направити до нього трафік без переривання поточної розмови або відео. Така можливість доступу має назву Always On, Always Best Connected

Сьогодні технології зв’язку стали невід’ємною частиною повсякденного життя людей і ринок телекомунікаційних послуг зростає дуже швидко. У відповідь на зростаючі потреби ринку, бездротові комунікаційні технології еволюціонували від першого до третього покоління та рухаються у напрямку 4G, як зображено на рисунку 1.1.

Майбутнє бездротових мереж, як очікується, надасть користувачам можливість зручного доступу до глобальної інформації та персональних мультимедійних бездротових телекомунікаційних послуг. Зростання інтересу до 4G мереж веде до конвергенції різних бездротових мережних технологій. Ратифікований у 2008 році стандарт IEEE 802.21 MIH, спрямований на підтримку роумінгу між різними бездротовими мережними технологіями доступу, включаючи GSM, UMTS, CDMA, WiMAX, LTE через різні технології передачі [3].

1.2 Засоби розгортання мереж нового покоління в умовах України

На 46 млн. українців припадає понад 55 млн. активованих мобільних номерів. За десять років оператори інвестували у свої мережі понад 7 млрд. дол – по 130 дол на абонента. Проте середньостатистичний користувач мобільного зв'язку сплачує оператору менше п'яти доларів на місяць. Надії на зміну ситуації пов'язані сьогодні з конвергенцією послуг. Оператори хочуть продавати абонентам не лише голосовий мобільний зв'язок, а й доступ в Інтернет, дротову телефонію, а також IPTV, VoIP, VoD та інші послуги. Ці послуги також прагнуть отримати і абоненти. З цією метою вони сьогодні активно цікавляться ринком широкосмугового доступу в Інтернет.

Але для умов України розгортання мереж нового покоління в національних масштабах одним оператором є просто неможливим. Це зумовлено нестачею коштів, обмеженим частотним ресурсом оператора, складністю отримання ліцензії та обмеженістю зон покриття. Отже, виникає необхідність в об'єднанні зусиль операторів з метою зменшення капітальних та операційних витрат, а також збільшення спільного частотного ресурсу для розгортання мереж нового покоління. Це можна зробити за допомогою технології віртуальних операторів (MVNO) третього (високого) рівня. Такі оператори мають розвинену мережеву інфраструктуру практично в повному обсязі, як і звичайний класичний оператор мобільного зв'язку (за винятком базових станцій).

Отже якщо за допомогою технології MVNO створити компанію віртуального оператора, до складу якого б увійдуть декілька операторів зі своїми мережами різних поколінь та стандартів, то буде отримана конвергентна мережа, сумарний потенціал надання сучасних послуг якої є значно кращим.

Щоб така мережа ефективно функціонувала потрібен алгоритм керування маршрутизацією трафіку між мережами, що входять до її складу. Насамперед такий алгоритм повинен забезпечувати зручність користування мобільним Інтернетом навіть у високошвидкісному транспорті за рахунок функції автоматичного хендовера (тобто непомітного для абонента перемикання між базовими станціями під час руху без розривів сеансу зв'язку на території, що покривається). При цьому повинен реалізовуватись як класичний горизонтальний хендовер (передача керування між базовими станціями мереж однієї технології), так і вертикальний хендовер, який дозволить здійснювати передачу керування мобільною станцією між мережами різних технологій (наприклад з CDMA-2000 до WiMAX).

Також алгоритм для ефективного використання потенціалу конвергентної мережі, повинен реалізовувати можливість мобільним пристроям отримувати послуги з декількох мереж одночасно. Для цього застосовується мультихоумінг – технологія, що дозволяє підтримувати множинні активні з’єднання за різними інтерфейсами. Мультихоуминг реалізується за допомогою протоколів керування мобільністю (Multihomed Mobile IP – M-MIP), керування потоками (Stream Control Transmission Protocol – SCTP) та інших, що доповнюють стек протоколів TCP/IP (SIP, HIP, NEMO).

І найважливішою функцією розроблюваного алгоритму розподілення навантаження є те, що він повинен при балансуванні трафіку враховувати вимоги до QoS різних видів послуг. Тобто при прийняті рішення про розподіл до тієї чи іншої мережі потрібно враховувати наскільки поточні параметри мереж, такі як пропускна здатність, затримка, джиттер, імовірність втрат та вартість, відповідають вимогам певної послуги до рівня цих параметрів, так щоб користувач отримав цю послугу на високому рівні якості. Це є головною задачею алгоритму – обирати мережу параметри якої дозволять максимально якісно надати обслуговування користувачу. Це простимулює операторів, що входять до складу MVNO і надалі розвивати свою базові мережі та впроваджувати нові технології та нові стандарти, бо чим кращі параметри мережі, тим більше в неї змаршрутизується трафіку і тим більше прибутку буде отримано.

Отже зважаючи на поточний стан наявності ліцензій, бюджету та радіочастотного ресурсу, розвиток мереж нового покоління в Україні є можливим і актуальним за умов об’єднання мереж кількох операторів за базі MVNO третього рівня. Також на початковому етапі, покриття має охоплювати великі міста та основні транспортні магістралі, бо це принесе найбільший прибуток за малий час, що дозволить розширити покриття на більшій території.

2 РОЗРОБКА КРИТЕРІЮ РОЗПОДІЛУ НАВАНТАЖЕННЯ

2.1 Вимоги до алгоритму роботи критерію розподілу трафіку

Отже об’єктом розробки є алгоритм розподілу трафіку в конвергентній мережі, який буде підтримувати та реалізовувати технологію мультихоумінгу та вертикального хендоверу. Він має реалізовуватись як комплексний критерій, що описує якість того чи іншого управлінського рішення. Набір параметрів, що повинні враховуватись при цьому включає: тип трафіку, параметри QoS (пропускна спроможність, затримка, джитер, втрати пакетів), параметри мобільного вузла (швидкість, місце розташування, доступні мережні інтерфейси, стан батареї), уподобання користувача, вартість, коефіцієнт хендовера та інші [4].

В більшості сучасних алгоритмів при вирішенні задачі оптимального розподілу потоків в якості критерію виступають вільні ресурси мережі, тобто запити, які щойно поступили, направляються у мережі з найбільшими вільними ресурсами. Його недоліком є те, що при цьому не враховуються параметри якості обслуговування мережі та її тарифи.

Одним з таких безпріоритетних алгоритмів є циклічна послідовність (Round Robin, далі – RR). Цей алгоритм реалізован на комерційному обладнанні АТМ. Базовою ідеєю є забезпечення рівнозначного доступу до ресурсів процесора маршрутизатора – кожного разу коли він звільнюється, алгоритм циклічно відправляє трафік на обслуговування до різних наявних мереж.

Наприклад, нехай є N мереж, пронумеруємо їх [1,N], і нехай розподіл починається з мережі 1 і продовжує згідно зі збільшенням номеру мережі – у цьому разі порядок розподілу викликів буде виглядати наступним чином : 1, 2, … N, 1, 2,… і т.д. Якщо в мережі до якої звертається алгоритм відсутні ресурси, то він звертається до наступної за чергою.

Великим недоліком є те, що він не дозволяє реалізувати розподіл викликів за пріоритетом та з врахуванням параметрів QoS.

2.2 Критерій заснований на функціях корисності

Відносно нещодавно був розроблений критерій, заснований на функціях корисності, які є залежністю кількісної нормованої оцінки від певного параметра QoS каналу зв’язку та визначаються граничними значеннями кожного з параметрів і чутливістю певного типу трафіку до зміни параметра [5]:

де U(x) – функція корисності параметра x; i – номер мережі-кандидата; j – тип трафика; b – пропускна спроможність мережі; L – втрати пакетів; С – вартість одиниці даних в мережі; w1 та w2 – вагові коефіцієнти, відповідно, параметрів QoS і вартості, визначається політикою операторів (за умовчанням w1 = w2 = 1).

Розглянемо для прикладу більш детально вигляд функцій корисності для трафіку VoIP. Для пропускної здатності функція буде мати наступний вигляд:

З її допомогою можна отримати графічну залежність, яка буде виглядати наступним чином:

Можна побачити, що функція має стрибкоподібний характер, якщо мережа забезпечує необхідну пропускну здатність (більше 0,06 Мбіт/с), то функція приймає значення 1, якщо ні, то функція дорівнює 0.

Наступною розглянемо функцію корисності для затримки, у цьому випадку графічна залежність має інший вигляд, із збільшенням затримки, величина функції корисності зменшується за експонентою:

Функція корисності джитеру для VoIP трафіку має вигляд аналогічний затримці:

Із залежності видно, що після величини джитеру 20 мс, значення функції корисності зменшується дуже швидко. І остання функція корисності втрат, має наступний вигляд (рис. 2.4):

2.3 Критерій заснований на фази логіці

Тому пропонується при формуванні критерію використовувати апарат fuzzy-логіки [6], який дозволяє оцінювати кожен за параметів QoS певними лінгвістичними змінними – низький, середній, високий. Кожна з цих змінних є нечіткою множиною, функції приналежності до якої m(x) задаються на підставі експертних знань і досвіду користувачів (QoE, метод емпіричних оцінок). Значення критерію – це вихід системи нечіткої логіки, показує, наскільки та чи інша мережа підходить для даного типу трафику. Схему розрахунку критерію за допомогою fuzzy-логіки представлено на рис.2.5.

Блок фазифікації перетворює чіткі величини b, L, C, затримку та джиттер отримані із блока збору інформації, в нечіткі величини, що описані лінгвістичними змінними в базі знань, для кожного з типів трафіку. Блок рішень використовує нечіткі умовні (if-then) правила, закладені у базу знань, для перетворення нечітких вхідних даних у необхідні керуючі впливання, які також носять нечіткий характер – мережа не підходить, скоріш за все не підходить, скоріш за все підходить, точно підходить. Блок дефазифікації перетворює нечіткі дані з виходу блока рішень у чітку величину, яка і є значенням критерію [7].

Вибір оптимального рішення щодо направлення потоку трафіку певної послуги зводиться до пошуку максимального критерію:

Дана процедура здійснюється у випадку появи нового потоку трафіку або у разі виходу за межі зони покриття будь-якої мережі (втрати з’єднань).

Для реалізації цього алгоритму, можна використати модель Мамдани, яка реалізовується в пакеті Matlab. Розглянемо приклад моделі для трафику VoIP:

Вхідні параметри блоку нечіткого виводу – п’ять параметрів, що входять до критерію, тобто параметри QoS та вартість. Розглянемо функції приналежності деяких параметрів. Наприклад для затримки (рис. 2.9), на відміну від функції корисності попереднього критерію вона має 3 діапазони значень : low, medium та high, які не мають чітких границь. Такий підхід дозволяє більш гнучко робити висновки та приймати рішення при обчисленні критерію. Схожі залежності будуються і для інших параметрів, які потім оброблюються у блоці дефазифікації. Дефазифікація відбувається центроїд ним методом.

Дефазифікатор може прийняти одне з чотирьох рішень, кожному з яких буде відповідати числове значення з відповідного діапазону (рис. 2.8).

Також можна використовувати метод пошуку не гірших систем на основі максимінного критерію. Такий метод підходить для випадку багатокритеріального вибору. Існує кілька конфігурацій, з яких потрібно вибрати оптимальну. Точки – конфігурації параметрів існуючих мереж. Потрібно вибрати не гіршу. Алгоритм вибору не гіршою конфігурації наступний:

1. Відкидаються точки, що не відповідають обмеженням
2. Вибираються конфігурації, що мають оптимальні значення одного з параметрів, вони вже відносяться до області Парето.

При багатокритеріальному виборі беруться всі крапки, що ввійшли в область Парето, тому що надалі вони можуть виграти за наступними параметрами. Далі з отриманих точок вибираємо кращі за максимінним критерієм, в якості цільової функції якого беруть вихідний параметр, найбільш неблагополучний з позицій виконання умов працездатності. Для оцінки ступеня виконання умови працездатності j-го вихідного параметра вводять запас працездатності цього параметра S (j). Формування критеріїв здійснюється в 2 кроки:

1. Вибирається параметр з min запасом працездатності
2. Цей параметр максимізируєтся – max(min S(j)); x належить Dx

Далі серед усіх конфігурацій вибирається та у якої мінімальне значення цільової функції.

Схема роботи такого критерію представлена на рисунке 2.9:

Таким чином у даному розділі розглянуті найбільш актуальні на сьогодні алгоритми оптимізації, які можуть бути застосовані для вирішення поставленої задачі. За їх допомогою можна обчислити критерій, тобто одне значення, яке буде залежати від сукупності всіх вхідних параметрів, які мають різний вплив на його формування. Для того, щоб зробити висновки, щодо показників ефективності використання запропонованих алгоритмів для обчислення критерію розподілу запитів, була розроблена модель, яка змоделює їх роботу, та за допомогою якої можна визначити який з них краще реалізовую поставлену задачу.

3 МОДЕЛЮВАННЯ РОЗРОБЛЮВАНОЇ СИСТЕМИ

3.1. Розробка імітаційної моделі

Було здійснено моделювання роботи запропонованого пристрою в умовах гетерогенного середовища віртуального оператора, яке складається з п’яти операторів(UMTS, LTE, GSM) на основі трьох вище описаних критеріїв у пакеті MATLAB. Структура імітаційної складається з генератору трафіку, генератору параметрів мереж та блоку прийняття рішень (див. рис.3.1.).

Для імітації надходження викликів у мережу від користувачів потрібно розробити генератор трафіку. Для цього потрібно розглянути основні типи трафіку у сучасних мультисервісних мобільних мережах, а також проаналізувати закони розподілу подій, характерних для цих видів трафіку [8].

Основними джерелами трафіку у сучасних мультисервісних мережах є VoIP(voice over IP), HTTP(Hyper Text Transfer Protocol) та IPTV(протокол UDP). Результати досліджень показують, що для трафіку VoIP послідовність тривалостей розмов має експоненціальний розподіл, такий же розподіл має послідовність інтервалів між викликами. Для трафіку IPTV час обслуговування розділений також за експоненціальним законом, а проміжок між викликами описується розподілом Парето. Трафік HTTP має розподілений за логнормальним законом проміжок між викликами, та розподілений за експоненціальним законом час обслуговування викликів.

Процес надходження викликів моделюється як рекурентний, де момент надходження наступного виклику вираховується шляхом додавання випадкового інтервалу часу до попереднього. Випадкові інтервали між викликами z_i для запитів трафіку VoIP формуються за експоненціальним розподілом з параметром потоку . Для цього потрібно для кожного випадкового числа ri (0, 1), що генерується датчиком псевдовипадкових чисел, вирішити рівняння:

Вирішуючи це рівняння відносно zi, маємо:

Час обслуговування і-го виклику розподілений за експоненціальним законом:

де hi – середній час обслуговування і-го виклику, r – випадкове число рівномірно розподілене на проміжку [0,1].

Для моделювання надходження та обслуговування запитів IPTV випадкові інтервали між викликами формуються за розподілом Парето, яке при моделюванні отримується шляхом переходу від рівномірного розподілу методом зворотніх функцій [9]:

де Zi – i-й проміжок часу між викликами; α – параметр форми розподілу; b – мода розподілу, r – випадкове число рівномірно розподілене на проміжку [0,1].

Час обслуговування і-го виклику IPTV трафіку також розподілений за експоненціальним законом та розраховується за формулою 1.1. Для генерації випадкових проміжків між запитами HTTP трафіку, розподілених за логнормальним законом, використовується зв’язок із нормальним розподілом. Для цього генеруємо нормально розподілену випадкову величину ri з математичним очікуванням 0 та дисперсією 1, та перейти до величини ξi, розподіленої нормально з математичним очікуванням μ та стандартним відхиленням σ , після чого розраховується її експонента:

Час обслуговування і-го виклику HTTP трафіку розподілений за експоненціальним законом та моделюється за формулою 1.1.

Таким чином можна згенерувати потік запитів від будь якого числа абонентів на будь якому інтервалі часу. Також реалізована можливість вибору типу кодеку для VoIP запитів, та вибір параметрів кодеку MPEG-4 для трафіку IPTV. На рисунку 3.2 наведено інтерфейс програми з реалізацією розрахунку трафіку:

За допомогою розробленої програми отримаємо графіки навантаження (рис.3.3, 3.4, 3.5) при наступних параметрах моделювання: час моделювання – 3000 секунд, кількість абонентів 70, трафік VoIP (параметр потоку 5 викл/хв., середній час обслуговування 120 сек, кодек G.726-24), трафік IPTV (параметр потоку 2 викл/хв., середній час обслуговування 180 сек, кодек H.264-352x288), трафік HTTP (параметр потоку 10 викл/хв., середній час обслуговування 5 сек).

Наступник крок – моделювання покриття мобільної мережі. Для розрахунку покриття базових станцій (БС) технологій LTE, UMTS, WiMAX та CDMA була використана модель Stanford University Interim (SUI) [10]. Вона дозволяє розрахувати згасання сигналу від БС до мобільного терміналу (МТ) для різних типів місцевості (сільська, приміська, міська) на частотах від 2 ГГц за наступною формулою:

де =100 м, d – відстань між БС та МТ у метрах.

Коефіцієнт корекції висоти антени  розраховується за наступною формулою:

де висота антени БС, коефіцієнти, що визначаються типом місцевості.

де  це згасання сигналу у вільному просторі, довжина хвилі у метрах. Коефіцієнт корекції частоти та висоти підняття антени МТ розраховуються за наступною формулою:

де це частота у МГЦ,а  висота антени сторони приймача у метрах. Ці співвідношення вірні для сільської та приміської місцевості. Для умов міста використовується наступна формула:

де α=5,2 дБ для сільської та приміської місцевості і α=6,6 дБ для міста.

На основі вищевказаних формул була написана програма, яка дозволяє обрати один з трьох типів місцевості, вказати розміри ділянки у метрах, та на цій території розташувати БС різних технологій для чотирьох різних операторів. При виборі БС треба вказати висоту підняття антени, та розташувати її на полі території, програма малює радіус покриття цієї БС. Інтерфейс програми представлено на рисунку 3.6.

Таким чином отримуємо карту покриття та надходження запитів від абонентів, що рухаються по цій карті. Наступний крок – розподіл цих запитів по тій чи іншій мережі.

Блок прийняття рішень реалізує розподіл потоків трафіку по різних мережах за вище описаними критеріями. Блок-схема алгоритму роботи імітаційної моделі наведена на рис. 3.7.

Протягом усього часу моделювання при надходженні запиту запускається алгоритм розподілу цього запиту за використовуваним критерієм. Якщо декілька запитів надішли одночасно, то розподіл починається з найприорітетнішого. Отже для конкретного запиту по-перше визначається скільки на поточний час є доступних мереж та виконується  зчитування їхніх параметрів ().

Далі ці параметри мережі  передаються до функції розрахунку критерію, в якій в залежності від типу трафіку закладені граничні показники по QoS з якими порівнюються поточні показники наявної мережі, та в залежності від результату порівняння розраховується числове значення критерію. Це число показує наскільки прийнятною є мережа для того щоб направити в неї запит певного трафіку. Якщо було одночасно доступно декілька мереж, то для кожної розраховується критерій, а потім з них обирається найбільший. Можливий варіант коли жодна з наявних мереж не відповідає за параметрами QoS  запиту, що надійшов. У такому разі він отримає відмову. Якщо ж запит можливо розподілити в одну з мереж, то параметри цієї мережі перераховуються, зокрема зменшується пропускна здатність на величину яку потребує даний вид трафіку.  Якщо ж тривалість запита закінчилась, то параметри  мережі також перераховуються,  пропускна здатність навпаки збільшується. Також може буди випадок при якому запит вже направлений в якусь мережу та ще триває, а параметри мережі з плином часу стали такими, що не відповідають QoS вимогам цього виду трафіку. Така ситуація викликає ініціалізацію процедури хендоверу. Знов вираховується значення критерію для наявних мереж, та в залежності від отриманих результатів запит буде перерозподілений у мережу або з такою самою технологію яка і була, при цьому буде здійснений горизонтальний хендовер, або в мережу з іншою технологією і буде здійснений вертикальний хендовер. Вищеописана процедура проілюстрована на рис.3.8. у вигляді інформаційної блок-схеми.

Також імітаційна модель дозволяє розрахувати число відмов протягом моделювання, число здійсненних хендоверів, вартість надання послуг та затримки загалом по конвергентній мережі. Ці параметри є дуже важливими показниками, які використовуються при порівнянні різних критеріїв балансування трафіку. Також є можливість побачити скільки запитів знаходилось у кожній мережі у будь-який час моделювання. Це дає змогу спостерігати, які з мереж є більш навантаженими та кращими з точки зору своїх параметрів, а також може вказати які мережі варто вдосконалити та на яких ділянках це краще зробити.

3.2 Аналіз результатів моделювання

В результаті моделювання було отримано вектор вихідних значень (див. рис. 3.1), що складається із відносної загальної вартості послуг для абонентів під час моделювання Саб, кількості відмов (або втрачених викликів) та одного з параметрів якості – середньої затримки трафіку VoIP. Також результаті роботи імітаційної моделі було оцінено якісні характеристики гетерогенної мережі при використанні чотирьох різних критеріїв управління потоками даних: критерій найменшого навантаження, критерій, заснований на функціях корисності, fuzzy-критерій з урахуванням QoS та fuzzy-критерій з урахуванням QoS і вартості.

На рис.3.9 наведені діаграми, що відображають параметри якості роботи мережі при використанні різних критеріїв розподілу трафіку по мережах.

Отже із отриманих результатів виходить, що найкращим критерієм розподілу трафіку як з точки зору абонентів, так і з точки зору операторів є критерій, що базується на fuzzy-логіці. Запропонований критерії дозволяє більш раціонально використовувати ресурси операторів, знижувати витрати абонентів на 30-40% та підвищувати якість обслуговування на 16-20% в умовах мультиоператорської гетерогенної мережі порівняно із застосуванням критерію найменшої завантаженості, та на 8-10% покращувати ті ж самі параметри порівняно з критерієм заснованим на функціях корисності.

ВИСНОВКИ

В результаті виконання роботи були запропоновані рішення щодо покращення якості обслуговування абонентів мобільних мереж в умовах гетерогенного мультиоператорського середовища.

В роботі було проведено аналіз передумов розгортання мереж 3-го та 4-го покоління. Показано, що організація таких мереж в національних масштабах неможлива при використанні ресурсів лише одного оператору. Особливу проблему становить покриття залізничних та авто шляхів, а також населених пунктів з відносно невеликою щільністю населення. Це змушує операторів мобільного зв’язку об’єднуватись для спільного вирішення даних проблем. Нами запропоновано використовувати модель віртуального оператора третього рівня. Це дає змогу операторам використовувати спільну радіо підсистему і при цьому зберігати незалежність та конкурентоспроможність.

Прийняття рішень про направлення трафіку до тієї чи іншої мережі здійснюється на основі розробленого в роботі критерію, що враховує вимоги до QoS різних послуг та технічно-економічні параметри наявних мереж. Критерій сформовано з використанням fuzzy-логіки. Він дозволяє природним чином (в нечіткої формі) виразити вимоги користувачів до якості надання інфокомунікаційних послуг, та деякою мірою зменшити суб’єктивність при керуванні трафіком.

Для оцінки ефективності запропонованих засобів була розроблена імітаційна модель, що дозволила провести дослідження параметрів якості надання послуг. Моделювання показало, що використання запропонованих в проекті рішень дозволяє досягнути підвищення параметри якості надання послуг до 20% та при цьому забезпечити зменшення витрат абонентів до 30%. Розробленні в проекті рішення дозволяють операторам більш ґрунтовно та ефективно формувати стратегію спільного будівництва і експлуатації мереж мобільного зв’язку нового покоління.

Важливо! При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: грудень 2013 року. Повний текст роботи та матеріали за темою можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Література

1. Шульга В. Виртуальные операторы: катализатор развития новых услуг. Електроний ресурс. Спосіб доступу: http://www.seti-ua.com/ ?in=seti_show_article&seti_art_ID=300&_by_id=1&_CATEGORY=40
2. Bjorn Lundstrom Tele2 4G // Tele2 4G forum in Stockholm. Электронный ресурс. Спосіб доступу:: http://ru-4g.livejournal.com/125103.html
3. Pereira J.M. Fourth generation: now, it is personal! In Proceedings of the IEEE 11th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC’2000), London, UK, September 2000.
4. Vegesna S. IP Quality of Service./ Srinivas Vegesna. – Cisco Press. – 2001. – 368 p
5. Cao Z., Zegura E. Utility Max-Min: An Application-Oriented Bandwidth Allocation Scheme, // Proc. IEEE INFOCOM'99, March - 1999.
6. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Винница: Издательство Винницкого государственного технического университета, 2001. – 198 с.
7. Гришаева А., Алтухов Д., Дегтяренко И.В. Применение механизма фаззи-логики для распределения потоков трафика в гетерогенной мультиоператорской среде// Сборник тезисов ХIІ Международной научно-технической конференции «Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых» - Донецк, 2012.
8. Крылов В.В. Теория телетрафика и ее приложения./ В.В. Крылов, С.С. Самохвалова. – СПб.: БХВ-Петербург. –2005. – 288 c
9. Бессараб В.И., Игнатенко Е. Г.,Червинский В. В. Генератор самоподобного трафика для моделей информационных сетей. // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 15 (130). – Донецьк-2008. – 214 с. С. 23-29.
10. Noman Shabbir, Muhammad T. Sadiq, Hasnain Kashif, Rizwan Ullah, “Comparison of radio propagation models for long term evolution (lte) network”// International Journal of Next-Generation Networks (IJNGN) Vol.3, No.3, September 2011.

Резюме Біографія