Диссертация (1155078), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Несмотря на необходимостьдополнительно обеспечить высокоскоростные каналы сигнализации междустанциями для синхронизации DL и UL и управления ресурсами и мощностьюпередающих антенн, концепция DUDe позволяет принимать к обслуживанию8больше пользователей и предоставлять услуги лучшего качества, оправдываязатраты на его реализацию.Существующие модели гетерогенных сетей связи с разделением UL иDL позволяют анализировать такие параметры, как ОСШ, пропускнаяспособность и другие характеристики каналов при фиксированном количествепользователей.
Данные модели не учитывают динамику поступления иобслуживания пользователей. Возникает потребность в новых ресурсныхмоделях, сформулированных в терминах систем массового обслуживания,которые бы позволили оценить объемы занятого и доступного для другихпользователей ограниченного ресурса как в DL, так и в UL.Степень разработанности темы. Для анализа параметров качества всовременных гетерогенных беспроводных сетях связис раздельнойассоциацией DL и UL в [111, 112, 115, 117] была предложена многолинейнаясистема массового обслуживания ограниченной емкости с несколькимиклассами заявок, в которой поступившая заявка занимает некоторыйслучайный объем ресурса различных типов.В классических моделях мультисервисных сетей с потерями [18, 41, 46,47, 66, 67, 68, 79, 86, 89, 107, 108, 116] в явном виде отсутствовал параметр,определяющий наличие ресурса заданного ограниченного объёма. Требованияпользователей к занимаемому ресурсу являлись детерминированными.Например, в работах Ф.
Келли [48, 49], К. Росса [69], Г.П. Башарина [86, 87],К.Е. Самуйлова [86, 87, 68, 116], посвящённых анализу мультисервисныхсетейспотерями,этитребованияопределялиськакконстанты,соответствующие числу условных единиц ширины полосы пропускания,занимаемой в сети соединением пользователя.Системы с требованием случайного объема были описаны О.М.Тихоненко в [125-127]. В своих работах автор рассматривает класс систем сограниченной емкостью и независимым объемом требований от временобслуживания заявок.9Дляанализавероятностныххарактеристиксистеммассовогообслуживания (СМО) с требованиями случайного объема к ресурсамиспользуются методы теории вероятностей [27, 84, 90], теории массовогообслуживания [20, 48, 49, 88, 98, 99] и теории телетрафика [43, 85, 86, 87, 105,107, 116], численные методы [49, 50, 110].Большой вклад в исследования в вышеперечисленных областях внеслиученые: А.И.
Зейфман [103, 104, 120], В.Г. Ушаков [128], В.Ю. Королев [104],С.П. Моисеева [59, 60], А.М. Горцев [100], В.А. Нетес [102], Г.П. Башарин [8489], В.М. Вишневский [91, 92], В.А. Наумов [111-117], А.В. Печинкин [21, 88],А.П. Пшеничников [89, 105, 108], К.Е. Самуйлов [86, 114, 116], Б.А.Севастьянов [121], С.Н. Степанов [107], И.И. Цитович [129, 130], С.А. Шоргин[96, 120], А.Е. Кучерявый [101, 106], M.
Pagano [57], V.B. Iversen [38, 41, 42,43, 44], F.P. Kelly [45-47], J.W. Roberts [65, 66], K.W. Ross [67], J. Virtamo [23,58, 79], и др.Цели и задачи исследования. По результатам анализа существующихпубликации в области исследуемой тематики, сформулирована цельдиссертационной работы — построение модели разделения ресурсовсовременной беспроводной сети в виде многолинейной СМО ограниченнойемкостисослучайнымитребованиямиианализаеепоказателейэффективности.
Для достижения цели исследований в диссертации решаютсяследующие актуальные задачи:1. Построение и исследование модели разделения ресурсов всовременной беспроводной гетерогенной сети в виде многолинейнойСМО ограниченной емкости со случайными требованиями кресурсам.2. АнализвероятностныххарактеристикмноголинейнойСМОограниченной емкости со случайными требованиями к ресурсам,таких как вероятность блокировки системы, средний объем идисперсия занятых ресурсов.103. Разработкаэффективногоалгоритмарасчетастационарныххарактеристик и исследуемых вероятностных характеристик СМОограниченной емкости со случайными требованиями к ресурсам.4. Разработка метода нахождения функции распределения требованийкресурсамдляразличныхтиповуслуг,предоставляемыхпользователям в беспроводных сетях LTE–Advanced.Объем и структура работы.Диссертациясостоитизвведения,трехглав,заключенияибиблиографии из 130 наименований.
Диссертация изложена на 93 страницахтекста, содержит 18 рисунков.Краткое изложение диссертации.В главе 1 выполнен обзор существующих СМО с требованиямислучайного объема и методой их анализа и ставится задача исследования. Вразделе 1.1 рассматривается класс моделей, в котором для обслуживаниязаявки требуется некоторый объем ресурса при условии, что весь ресурссистемы ограничен. Объем требований к ресурсу задается функциейраспределения F(x) в общем виде.
В разделе 1.2 предлагается метод анализапредложенной СМО с помощью упрощенной СМО с суммарнымитребованиями к ресурсу, заданными случайной дискретной величиной. Спомощью LU–разложения получены стационарные вероятности СМО иформулы для вероятности блокировки системы, среднего числа пользователейи среднего объема занятых ресурсов. Раздел 1.3 посвящен постановке задачиисследования диссертационной работы, а в разделе 1.4 сформулированырешаемые задачи. Разделы 1.1 – 1.3 созданы на основе публикаций [69, 94, 95,118, 122] с участием автора.Глава 2 посвящена модели разделения радиоресурса в современныхбеспроводных сетях связи и методам их анализа. В разделе 2.1 исследуетсямноголинейная СМО со случайными требованиями к ресурсу M типов и Lклассами заявок.
Получено распределение стационарных вероятностейисследуемой СМО. В разделе 2.2 реализован метод анализа модели разделения11ресурсов в беспроводных сетях связи в виде упрощения исходной СМО путемагрегирования входящих потоков заявок с некоторым средневзвешеннымтребованиемкресурсам.Полученыраспределениестационарныхвероятностей для упрощенной системы и формулы для вероятностиблокировки и среднего объема занятых ресурсов. В разделе 2.3 разработанрекуррентный алгоритм вычисления нормировочной константы, с помощьюкоторой получены рекуррентные формулы для стационарных вероятностейупрощенной системы и исследуемых вероятностных характеристик. Разделы2.1 – 2.3 разработаны на основе публикаций [70, 93, 94, 119] с участием автора.Глава 3 посвящена анализу показателей эффективности моделиразделения ресурсов в современных беспроводных сетях.
В разделе 3.1проведен численный анализ вероятностных характеристик СМО с дискретнымслучайным требованием к ресурсу. В разделе 3.2 представлен анализ схемывыделения ресурсных блоков (Resource Block, RB) в беспроводных каналахсетей связи 4–го поколения. Получено распределение требований к ресурсамв UL и DL для различных сценариев ассоциации. В разделе 3.3 проведенчисленный анализ вероятностных характеристик модели разделения ресурсовс учетом полученной в разделе 3.2 функции распределения требований кресурсам.
Расчеты выполнены на примере предоставления двух популярныхуслуг с помощью приложения Skype. При разработке разделов 3.1 – 3.3использовались публикаций [69, 78, 95, 119] с участием автора.В заключении представлены основные результаты диссертационнойработы.Важные результаты исследования оформлены в виде теорем иутверждений,которыедополнительносопровождаютсялеммамииследствиями.
При проведении численного эксперимента были разработаныпрограммные средства в среде Mathlab и Java.Научная новизна.Научная новизна исследований, представленных в диссертационной работе,заключается в следующем.121. Построена модель разделения ресурсов современной беспроводнойсети в виде многолинейной СМО ограниченной емкости с заявкаминескольких классов и случайными требованиями к ресурсам, котораяв отличие от известных моделей учитывает процессы поступление иобслуживание пользователей и учитывает особенности выделениярадиоресурсов в гетерогенной сети.2. Полученыновыеаналитическиеформулыдлявычислениястационарных вероятностей, вероятности блокировки и среднегообъема занятых ресурсов многолинейной СМО ограниченнойемкостисзаявкаминесколькихклассовсослучайнымитребованиями к ресурсам.3.
Предложен новый метод анализа модели разделения ресурсовбеспроводной сети с помощью СМО с агрегированным входящимпотокомсредневзвешенныхтребований.Быладоказанаэквивалентность стационарных вероятностей и вероятностныххарактеристик исходной и упрощенной СМО.4. Получен новый рекуррентный алгоритм вычисления нормировочнойконстанты для СМО со средневзвешенным потоком требований. Спомощью алгоритма были получены рекуррентные формулы длявероятности блокировки, среднего объема и дисперсии занятыхресурсов.Теоретическая и практическая значимость работы.
Разработанная модельи полученные в диссертационной работе формулы для вычислениявероятностных характеристик СМО, предназначены для расчета показателейэффективности беспроводных сетях связи четвертого и пятого поколений имогут быть применены проектными организациями и операторами сетей связипри планировании ресурсов для обеспечения необходимого качестваобслуживания пользователей.Результаты работы использованы в исследованиях по грантам РФФИ №15–07–03051«Формализациямоделейиразвитиеметодованализа13вероятностныххарактеристикинфокоммуникационныхмежмашинныхбеспроводных сетей пятого поколения», № 16–07–00766 «Построение моделеймассовогообслуживаниядляанализапоказателейэффективностивзаимодействия устройств в инфокоммуникациях пятого поколения», № 16–37–60103«Построениематематическихмоделейсхемраспределениярадиоресурсов в беспроводных гетерогенных сетях пятого поколения иразработка методов для анализа их показателей эффективности».Методология и методы исследования.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
