Метод повышения производительности динамически изменяющихся мобильных сетей

Аннотация

Конёк А.Ю., Молоковский И.А. - Метод повышения производительности динамически изменяющихся мобильных сетей. Проведен анализ основных параметров, характеризующих эффективность мобильных беспроводных сетей, и факторов от которых они зависят. Определено используемое оборудование беспроводной сети. Рассмотрена модель энергопотребления динамичекси изменяющейся мобильной сети.

Общая постановка проблемы

В настоящее время в мире наблюдается огромный рост мобильного трафика, который вызван эволюцией мобильных устройств и увеличением числа широкополосных услуг. Для обслуживания такого большого объема трафика, необходимо увеличить пропускную способность базовых станций. В связи с растущим спросом на высокое качество обслуживания абонентов, использующих мобильные сети, возникает 2 основных вопроса: распределение нагрузки на сеть, в зависимости от количества абонентов и стоимость необходимой сетевой инфраструктуры. Обе проблемы могут быть решены путем проектирования энергоэффективной мобильной сети: снижение энергопотребления сети приведет к снижению эксплуатационных затрат на инфраструктуру, а также приведет к улучшению качества связи во время разговора.

В случае сотовых сетей самым энергопотребляемым оборудованием является базовая станция, потребление которой колеблется от 0,5 кВт до 2 кВт мощности [1, 2], включая усилители мощности, цифровые сигнальные процессоры и т.п. Все вместе базовые станции составляют около 80% от общего энергопотребления сотовой сети [3].

Сотовые базовые станции (БС) имеют определенные размеры. К ним относятся фемтосоты, пикосоты, микросоты и макросоты.

Фемто- и пикосоты используются в бытовых и корпоративных целях. К обслуживанию абонентов в условиях города они не предназначены.

Следующие по величине: микро- и макросоты. Микросота – функциональная станция сотовой связи, радиус действия которой составляет до 5 км. Используются такие БС в основном в селах или пригородах, где нет необходимости в большой мощности. Макросота – это большая базовая станция для обслуживания плотно населенной местности. Макросоты очень сложны и дороги в развертывании и эксплуатации, особенно в городских условиях. Следовательно, можно воспользоваться наиболее распространенным вариантом развертывания сети – гетерогенной сетью. Это сеть в которой микро- и пикосоты (также называемые малыми сотами), накладываются на макро-соты. Такая сеть показана на рис.2. Сетевые развертывания рассчитаны таким образом, чтобы обеспечить емкость, достаточную для обработки поступающего трафика, и было замечено, что из-за этой размерности сетевое оборудование тратит большую часть своего времени (и, следовательно, большую часть своей энергии) на включение с очень низкой или даже нулевой нагрузкой трафика [4]. Следовательно, перспективным решением является динамический перевод некоторых элементов сети в спящий режим в периоды низкой нагрузки.

Таким образом, сеть будет работать с минимальным подмножеством сетевых элементов, достаточным для качественного обслуживания абонентов в данный момент времени, в то время как остальная часть сетевого оборудования находится в состоянии низкого энергопотребления (называемом спящим режимом) или даже выключена.

Для того, чтобы осуществить переход в спящий режим рассмотрим модель энергопотребления.

Предположим, что в рассматриваемой области все базовые станции имеют одинаковое энергопотребление.

Пусть W_S - энергопотребление в спящем режиме для каждой БС. В том случае, когда на базовую станцию поступает нагрузка f(t), потребляемая мощность станции может быть выражена как:

(1)

где, W₀ - мощность, необходимая для «активации» БС;

W_T - мощность, необходимая для обработки одной единицы трафика;

t ∈ [0;T], T = 24h, t = 0 - час наибольшей нагрузки;

f(t)- функция, описывающая нагрузку в час наибольшей нагрузки, следовательно.

В выражении (1) должно выполняться условие, при котором сумма всех трех компонентов мощности равна 1.

Очевидно, что значения W_S , W₀ и W_T   зависят от технологии и модели БС, но обычно доминирует компонент W₀  [2]. Как правило, чем выше потребляемая мощность в состоянии S, тем короче время активации БС.

Таким образом, значения будут зависеть от политики, которую оператор захочет принять, основываясь на времени активации или деактивации станций.

Здесь в расчетах будут использоваться низкие значения W_S, из-за перехода станции в состояние S всего несколько раз в день.

Следовательно, время активации или деактивации, даже если оно велико в абсолютном выражении (например, десятки секунд или даже несколько минут), может считаться незначительным по отношению к длительным интервалам времени сна.

Энергию, потребляемую в сутки БС в сотовой сети, в которой все БС остаются всегда включенными, можно определить из выражения:

(2)

Рассмотрим сеть, в которой в момент времени τ применяется маломощная конфигурация φ. В этом случае БС имеют различное ежедневное потребление, в зависимости от того, всегда ли они включены или переходят в спящий режим при низкой нагрузке. Энергия, потребляемая в течение дня базовой станцией, которая переходит в спящий режим в соответствии с конфигурацией φ, составляет:

(3)

т.к., от 0 до τ и от T − τ до T - БС включена, в то время как в остальной части дня БС находится в состоянии сна.

В данной статье рассмотрены такие базовые станции, как микросоты, макросоты, пико- и фемтосоты. Также рассмотрена модель энергопотребления базовых станций. Определены выражения для расчета энергопотребления в активном и спящем режиме. Однако, данная модель не в полной мере отражают реальную работу БС.

В дальнейшем планируется провести моделирование и получить результаты, которые будут проверены на адекватность с ранее разработанными моделями.

Список источников

1. O. Arnold, F. Richter, G. Fettweis, and O. Blume, Power consumption modeling of different base station types in heterogeneous cellular networks, in Proc. of 19th Future Network and MobileSummit, 2010.
2. J. Lorincz, T. Garma, G. Petrovic, Measurements and Modelling of Base Station Power Consumption under Real Traffic Loads, Sensors, Vol. 12, pp. 4281-4310.
3. J.T. Louhi, Energy efficiency of modern cellular base stations, INTELEC 2007, Rome, Italy, September-October 2007.
4. B.K.K. Son, “Speed balance: Speed-scaling-aware optimal load balancing for green cellular networks,” in Proc. of IEEE Infocom miniconference 2012, Orlando, US, March. 2012.