Автореферат (1155077), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

рис. 1a) и средний объемзанятых ресурсов b (см. рис. 1б). Так как распределения имеют различнуюдисперсию, то также была исследована зависимость характеристик СМО отзначений дисперсии в состояниях, близких к перегрузке (см. рис. 2).100Среднее число занятого ресурса, bВероятность блокировки, В0,160,120,08GeomBimonBinom`0,040,70,80,9Нагрузка,19280GeomBinomBinom`720,71,10,80,9Нагрузка,11,1(б) Средний объем занятого ресурса(a) Вероятность блокировкиРис. 1. Вероятностные характеристики упрощенной СМО для различныхраспределений требований r к ресурсам100Среднее число занятого ресурса, bВероятность блокировки, B10,5=0,9=0,8=0,7678Дисперсия, σ80=0,9=0,8=0,76978Дисперсия, σ9(б) Средний объем занятого ресурса(a) Вероятность блокировкиРис. 2.

Зависимость вероятностных характеристик упрощенной СМО отдисперсии требований к ресурсам14В разделе 3.2 представлен анализ схемы выделения ресурсных блоков RB вбеспроводных каналах сети LTE. Получено распределение требований кресурсам в UL и DL для различных сценариев их ассоциации.Рассматривается модель макросоты в виде окружности радиуса D срасположенной в центе базовой станцией eNBM и удаленной от нее нанекотором расстоянии станции малой соты eNBS. Пользователи равномернораспределены в соте на некотором случайном расстоянии d от станции винтервале  D1; D2  , где D1 и D2 – минимальное и максимальное допустимоерасстояние отраспределениястанциидопользователясоответственно,0, x  D1 2 x D2Fd ( x)   2 1 2 , x   D1 ; D2 . D2  D11, x  D2сфункцией(18)При заданных параметрах мощности передающей антенны P , усиленияантенны A и шума N p определим величину отношения сигнал–шум SNRPA, зная расстояние d до базовой стацииNd 2в предположении о распространении сигнала согласно модели FSPL (Free Spaceполучаемого сигнала как SNR(d ) Path Loss).

Получена совместная функция распределения SNR в UL и DLFSNR ( x, y)  P{SNR DL  x; SNRUL  y} , для случаев совместной ассоциацииканалов с eNBM , в случае ассоциации каналов с eNBS и DUDe – при разделенииканалов. Соответственно P AP A 1  Fd  max  M M ; UE UE   ,ассоциация с eNBM N pxNy   PAPUE AUE  S SFSNR ( x, y )   1  Fd max ;  ,ассоциация с eNBS (19)NxNyp P A    PUE AUE  M M 1F1F  , DUDedd N px  Ny  Стандартами 3GPP определены K  15 значений индикаторов качестваканала (Channel Quality Indicator, CQI), которым ставятся в соответствиеинтервалы допустимых значений SNR при заданных схемах модуляции и15кодирования (Modulation and Coding Scheme, MCS).

Обозначим S k верхниеграницы интервалов значений SNR для всех k  1,2,..., K и положим S0   ,SK 1   . С вероятностью  i , j индикатор i будет присвоен в DL, а индикаторj – в UL, где 0  i  K ,0  j  K , тогда i, j  FSNR (Si 1, S j 1)  FSNR (Si , S j ) .(20)Введем необходимые обозначения для вычисления вероятностей  pr r 0,Rтребований к ресурсам в UL и DL:uCi– класс услуги;– максимальная пропускная способность канала с CQI i;VuDL – требуемая скорость передачи данных в DL для услуги класса u;VuUL – требуемая скорость передачи данных в UL для услуги класса u;riu, j– необходимое количество ресурсных блоков в DL канале с CQI i и UL сCQI j .Утверждение 4.

Вероятность  i , j и значение riu, j однозначно задают рядраспределения требований к ресурсам  pr r 0,R , гдеriu, j V DL  V UL    u    u  ;0  ,парная ассоциация в макросоте  Ci   C j   V DL  V UL    0;  u    u   ,парная ассоциация в микросоте .  Ci   C j    VuDL  VuUL     C  ;  C   ,раздельная ассоциация   i   j  (21)В разделе 3.3 проведен численный анализ вероятностных характеристикмодели разделения ресурсов в беспроводной сети с учетом распределениятребований к ресурсам, полученным в разделе 3.2. Вычисления выполнены напримере двух популярных услуг приложения Skype – видеовызове высокогокачества и групповой видеоконференции для трех участников.Исследуются вероятность блокировки и средний объем занятых ресурсов вмакро– и микро– сотах для нескольких сценариев ассоциации UL и DL(сценарии 1,2 – парная ассоциация с eNBM и eNBS соответственно, сценарий 3 –16разделение каналов между eNBM и eNBS).

В случае отказа от классическойпарной ассоциации беспроводных каналов, вероятность блокировки услуг всотах уменьшается на 15–23%. Разделение каналов позволяет оптимальнораспределить нагрузку между станциями и тем самым снизить объемвыделяемых ресурсов, следовательно, становится больше доступного ресурсадля обслуживания новых сессий.В заключении сформулированы основные результаты, полученные вдиссертации.ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.1. Для простой СМО ограниченной емкости и требованиями случайногообъема к ресурсам в аналитическом виде получены формулы вероятностиблокировки и среднего объема занятых ресурсов. Проведен численныйанализ в предположении о биномиальном, смещенном биномиальном игеометрическом распределениях случайных требований к ресурсам.2. Разработана новая модель разделения радиоресурсов в современнойбеспроводной гетерогенной сети связи в виде многолинейной СМОограниченной емкости с заявками нескольких классов и требованиямислучайного объема.

В аналитическом виде получены формулы длястационарных вероятностей, вероятности блокировки и среднего объемазанятых ресурсов.3. Разработан метод анализа модели с помощью СМО с объединеннымпотокомзаявоксосредневзвешеннымитребованиями.Полученыаналитические и рекуррентные формулы для вероятности блокировки,среднего объема и дисперсии занятых ресурсов.4. Разработан метод нахождения функции распределения ресурсов (ресурсныхблоков) в UL и DL на примере беспроводной сети LTE–Advanced.17Основные результаты диссертации отражены в следующих опубликованныхработах:1.

Сопин Э.С., Вихрова О.Г. Анализ показателей качества обслуживания всовременных беспроводных сетях. // V Всеросcийская конференция смеждународнымучастием«Информационно–телекоммуникационныетехнологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем»:Тезисы докладов. – М.: РУДН, 2015. – С.116 –118.2. Вихрова О.Г., Сопин Э.С. Анализ показателей качества сети LTE спомощью систем массового обслуживания с ограниченным ресурсом ислучайными требованиями // Современные информационные технологии и ИТ–образование.

– 2015. – №11 Т.2. – С. 185–191.3. Вихрова О. Г., Самуйлов К. Е., Сопин Э. С., Шоргин С. Я. К анализупоказателей качества обслуживания в современных беспроводных сетях //Информатика и ее применение. – 2015. – №4, T.9. – С. 48–55.4. Samouylov K., Sopin E., Vikhrova O. Analyzing Blocking Probability inLTE Wireless Network via Queuing System with Finite Amount of Resources. //Lecture Notes in Computer Science. – 2015. – Vol 564. – Pp. 393–403.5. Самуйлов К.Е., Сопин Э.С., Вихрова О.Г. К анализу стационарныххарактеристик системы массового обслуживания со случайными требованиями.// IX международная петрозаводская конференция Вероятностные методы вдискретной математике: Сб.

трудов. – 2016. – П.: ПетрГУ. – С. 87–89.6. Самуйлов К.Е., Сопин Э.С., Вихрова О.Г. К разработке эффективныхвычислительных алгоритмов нахождения вероятности блокировки для системысо случайными требованиями // XV международная конференция имени А.Ф.Терпугова «Информационные технологии и математическое моделирование»:Тезисы докладов, часть 1 – 2016. – Т.: ТГУ.

– С. 192–196.7. Sopin E., Samouylov K., Vikhrova O., Kovalchukov R., Moltchanov D.,Samuylov A. Evaluating a case of downlink uplink decoupling using queuing systemwith random requirements. // Lecture Notes in Computer Science, vol. 9870. – 2016.– P. 440–450.8. Вихрова О.Г. К вычислению вероятностных характеристик СМОограниченной ёмкости со случайными требованиями к ресурсам // ВестникРУДН.

Серия МИФ. – Т. 25 – No 3 – 2017. – С. 203–210.18Вихрова Ольга Геннадиевна (Россия)Модель разделения ресурсов беспроводной сети как система массовогообслуживания с требованиями случайного объемаПостроена модель разделения радиоресурсов в современных беспроводныхгетерогенных сетях связи в виде многолинейной СМО ограниченной емкости снесколькими классами заявок и случайными требованиями к ресурсам.Разработаны методы анализа вероятности блокировки и среднего объемазанятых ресурсов системы, в том числе упрощенная СМО с агрегированнымвходящим потока заявок со средневзвешенным требованием к ресурсам.Разработан рекуррентный алгоритм вычисления нормировочной константыдля нахождения стационарных вероятностей СМО и получены рекуррентныеформулы для вычисления вероятности блокировки, среднего объема идисперсии занятых ресурсов.Разработан метод нахождения функции распределения требований кресурсам в современных беспроводных гетерогенных сетях связи на примересети LTE–Advanced.Olga Vikhrova (Russia)Resource allocation model in wireless networks in terms of queueing systemwith random requirementsA resource–sharing model in a modern heterogeneous wireless network isconsidered in terms of a multiserver queueing system with limited resources, multiplecustomer classes and random resource requirements.

The analytical methods areapplied to evaluate the blocking probability and the average amount of occupiedresources including the simplified queueing system with aggregated arrival flow ofthe weighted–mean resource requirements.A recursive algorithm for evaluation of the normalization constant is employed todecrease the complexity of probability characteristics calculation via the directanalytical formulas.A method for evaluating the probability mass function of resource blocksrequirements in the LTE–Advanced network is employed.19.

Характеристики

Список файлов диссертации