Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Інфокомунікації – сучасність та майбутнє”

Інфокомунікації – сучасність та майбутнє”




Сторінка8/21
Дата конвертації16.03.2017
Розмір3.09 Mb.
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   21

УДК 621.391


Золотухін Р.В.,

ОНАЗ ім. О.С. Попова

zolotukhinrv @gmail.com
ДОСЛІДЖЕННЯ ТРАФІКА МЕРЕЖІ E-UTRAN

НА БАЗІ СПЛАЙН-ФУНКЦІЙ
Анотація. Досліджено параметри трафіка сумісно експлуатованих базових станцій E-UTRAN та розподілених пакетних ядер EPC опорних мереж операторів LTE/MVNO. Розроблена програмна реалізація імітаційної моделі мережі E-UTRAN за допомогою фреймворка Qt з використанням мови програмування С . Для одержання аналітичного виразу, який описує розподіл інтервалів між вимогами, запропоновано використовувати сплайн-функції.

Розвиток сучасних мереж мобільного зв’язку (ММЗ) супроводжується безперервною зміною технологій, що дозволяє операторам постійно удосконалювати мережі та значно підвищувати показники дохідності. Технологічний розвиток ММЗ сьогодні, згідно 3GPP, має відбуватися на базі технології LTE (Long Term Evolution) (Rel. 8,9,10), впровадження якої для мережі радіо доступу ММЗ дозволить значно збільшити пропускну здатність радіо-інтерфейсу й суттєво спростити архітектуру мережі[1,2]. Впровадження нової технології потребує від оператора значних матеріальних витрат та передбачає урахування різних ризиків щодо подальшої популярності технології та її дохідності. Тому сьогодні оператори все частіше вважають доцільними використання принципів сумісної діяльності для побудови та експлуатації мереж нового покоління шляхом створення віртуальної мережі MVNO (Mobile Virtual Network Operator) [3,4]. Особливістю реалізації мережі

нового покоління LTE/MVNO є спільне використання мережі радіо-доступу

E-UTRAN ( evolved UMTS Terrestial Radio Access Network) декількома операторами, базові станції eNodeB (evolved NodeB) будуть обслуговувати абонентів різних

PLMN (Public Land Mobile Network) кожного оператора, а трафік, який буде генеруватися у спільній E-UTRAN, потім буде обслуговуватися у відокремлених опорних мережах ЕРС (Evolved Packet Core) кожного із операторів[5].

На сьогоднішній день не існує методів прогнозування параметрів трафіку в мережі LTE/MVNO. Polaris Networks створила апаратне забезпечення, що дозволяє імітувати роботу мережі LTE, яка експлуатується для одного PLMN[6]. Technical University Wien створила імітаційну модель фізичного середовища, яка не враховує навантаження створюване абонентами [7]. Дослідження параметрів трафіка можливе за допомогою аналітичних та числових методів та методів статичного моделювання[8]. Запропоновано використання методів статичного моделювання, за допомогою яких можна на базі заданої кількості абонентів спрогнозувати та дослідити параметри трафіку, такі як інтенсивність навантаження, її залежність від кількості абонентів, розподіл інтервалів між вимогами, ймовірність очікування і відмови в обслуговуванні, середній час очікування в черзі, тощо.

Об’єктами моделювання є абонентські пристрої UE (User Equipment), базові станції eNodeB, модулі управління мобільністю MME (Mobility Management Entity), шлюзове обладнання S-GW (Serving Gatawey) та P-GW (Packet Data Network Gateway). При моделюванні трафіка мережі E-UTRAN LTE/MVNO планується отримати прогнозовані залежності інтенсивностей трафіка мережевих об’єктів eNodeB та S-GW/P-GW в реальному часі, в залежності від кількості абонентів та характеристик якості обслуговування та данні про інтервали між вимогам абонентів всіх категорій.

Для моделювання трафіка в мережі E-UTRAN LTE/MVNO розроблена програмна реалізація імітаційної моделі за допомогою фреймворка Qt з використанням мови програмування С . Дане програмне забезпечення моделює пакетну передачу даних, яка не враховує особливості фізичного середовища, але описує принципи логічного установлення з’єднань та обслуговування трафіка на мережевих об’єктах, що дозволяє відтворити процеси функціонування мережі E-UTRAN LTE/MVNO.

Параметризація інформаційного трафіка виконується з урахуванням класів обслуговування QoS (Quality of Service) (згідно ITU-R.1768)[9]: розмовного, інтерактивного, потокового та фонового. Кожний клас послуг характеризується наступними параметрами: необхідною швидкістю передавання, тривалістю обслуговування та нормативними значеннями затримок, втрат пакетів та інші. Наприклад, до розмовного класу послуг віднесені послуги VoIP зі швидкістю 64 кбіт/с і тривалістю обслуговування 90-450 с з експоненціальним розподіленням інтервалів між вимогами. Кожний тип послуги має свій закон розподілу інтервалів між вимогами, наприклад для розмовного трафіку – це експоненціальний, для відео конференцій – розподіл Парето, а для високошвидкісної передачі даних – логонормальний закон.

Результатами імітаційного моделювання є отримання результатів обслуговування трафіка на мережевих об’єктах eNodeB і S-GW/P-GW та отримання значень інтенсивностей трафіка створюваних на цих об’єктах в залежності від кількості абонентів та заданих класів обслуговування, отримання залежностей ймовірностей відмови в обслуговування та тривалості очікування вимоги в черзі від ємності буфера на eNodeB, отримання даних про інтервали між вимогами. Кожна послуга в заданих класах обслуговування має свій закон розподілу інтервалів між вимогами, але отримати результуючий закон розподілу отримати аналітично неможливо. Дана програма дозволяє отримати результуючі дані про інтервали між вимогами. За допомогою сплайн-функцій пропонується проводити апроксимацію отриманих даних і в результаті отримати аналітичний вираз результуючого розподілу між вимогами. Для обробки отриманих даних планується використати кубічні сплайни[10].

Програма дозволяє отримати графіки інтенсивності трафіка кожної eNodeB і

S-GW/P-GW в реальному часі, які показані на рис.1 та 2.


Вихідними даними є кількість базових станцій, їх пропускна здатність, кількість абонентів кожного класу обслуговування та розмір буферу пам’яті. Під час роботи програми в даному режимі вона дозволяє отримати дані про інтервали між вимогами, які планується апроксимувати за допомогою сплайн функцій.

Крім цього, програма дозволяє отримати залежності інтенсивностей трафіка від кількості абонентів eNodeB i S-GW/P-GW, залежності ймовірностей очікування і відмови в обслуговуванні від об’єму буфера, які показані на рис. 3 і 4



Рисунок 3 - Залежність ймовірності очікування від об’єму буферу.


Рисунок 4 - Залежність ймовірності відмови від об’єму буферу.


Розв’язання задач прогнозування та оцінки параметрів трафіка на базі запропонованої програмної реалізації дозволяє виконати оптимальний вибір ємності буфера і необхідної пропускної здатності в залежності від кількості і типу абонентів, а також на базі сплайн-функцій отримати аналітичні вирази представлених залежностей і результуючого розподілу інтервалів між вимогами.

Висновки

1. Відсутність чітких методів оцінки параметрів трафіка при сумісному використанні мережних об’єктів декількома операторами потребує створення нових рішень для розв’язання задач прогнозування й аналізу трафіку.

2. Розроблена програмна реалізація процесів обслуговування трафіка в мережі LTE/MVNO дозволяє проектувальнику оцінити характеристики якості функціонування мережних об’єктів, що сумісно використовуються у спільній мережі E-UTRAN та мережних об’єктах відокремлених PLMN таких, як пропускна здатність, довжина пакетної черги, час затримки, ймовірність відмови та очікування тощо.

3. На базі сплайн-функцій можливо отримати аналітичний вираз розподілу інтервалів між вимогами для мережі E-UTRAN.
Список літератури:

1. Тихвинский В.О.Сети мобильной связи LTE. / С.В. Терентьев, А.Б. Юрчук // Технологии и архитектура. - М.: Эко-Трендз, 2010. - 284 с.: ил.

2. В.Вишневский, д.т.н.; А.Красилов; И.Шахнович. Технология сотовой связи

LTE –почти 4G. – М.: Электроника: Наука, Технология, Бизнес - 1/2009.

3. Технічний звіт 3GPP TS 23.002 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Services and Systems Aspects; Network architecture (Release 8), 2010.

4. Технічний звіт 3GPP TS 23.251 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Services and System Aspects; Network Sharing; Architecture and functional description.

5. Соловська І.М., Бірюков С.В., Гонсіоровський Д.М., Гуцова К.С., Золотухін Р.В., Фомичов П.А. Дослідження трафіка мережі LTE/MVNO при сумісній експлуатації декількома операторами мобільного зв`язку //Наукові праці ОНАЗ ім. О.С,Попова, 2012 №1, с 167-176

6. LTE Network Equipment Emulators, 2012 Polaris Networks http://www.polarisnetworks.net/lte_emulators.html?gclid=CMP9t_-X7LICFUV2cAodSnMAqg


1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   21