549_Sovremennye_problemy_telekommunikatsij_
.pdf5.Выводы и заключение
Врезультате исследования была разработана имитационная модель, позволяющей оценить пропускную способность системы LTE для разных алгоритмов планирования при различных параметрах системы.
С помощью имитационной модели были получены графики зависимости пропускной способности системы от входной нагрузки, произведѐн анализ полученных данных.
Выражение благодарности
Выражаем благодарность нашему научному руководителю Дроздовой Вере Геннадьевне за оказанную помощь и поддержку.
Литература
1.Dahlman E, Parkvall S. 4G LTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband. Academic Press, 2011. 417 p., P. 7-13.
2.Гаркуша С, Модель распределения блоков планирования в нисходящем канале связи технологии
LTE, Computer Science and Telecommunications, 2013.
3.Zhiqiang Tang, Traffic Scheduling for LTEAdvanced, Linköping, 2010.
4. Анисимов А. [Электронный ресурс]. URL: http://anisimoff.org/lte/phy_description.html (дата обращения: 19.01.2015).
5. Dejan Talevski and Liljana Gavrilovska, Senior Member, IEEE, “Novel Scheduling Algorithms for LTE Downlink Transmission,” Telfor Journal, Vol. 4, No. 1, 2013.
Завьялова Дарья Васильевна
Аспирант ФГОБУ ВПО «СибГУТИ», старший преподаватель кафедры ТС и ВС (630102, Новосибирск, ул. Кирова, 86). Тел. +7 (983) 131-76-16, e-mail: da2215@sibsutis.ru
Андреев Андрей Валерьевич
Аспирант ФГОБУ ВПО «СибГУТИ», программист кафедры ТС и ВС (630102, Новоси-
бирск, ул. Кирова, 86). Тел. +7 (913) 005-10-26, e-mail: a.v.andreev@ngs.ru
121
Анализ эффективности использования каналов управления в мобильных сетях LTE
А. Г. Нечаев, В. Г. Дроздова
В настоящей статье анализируется эффективность использования нисходящего канала управления в мобильных сетях LTE, поясняется мотивация для перехода к технологии ePDCCH (enhanced Physical Downlink Control Channel), приводятся зависимости вероятностей блокировки каналов управления и относительной пропускной способности от величины входной нагрузки. С помощью имитационного моделирования наглядно демонстрируется значительное снижение пропускной способности при увеличении входной нагрузки.
Ключевые слова: LTE, канал управления, вероятность блокировки, нисходящий канал, распределение ресурсов, SINR, пропускная способность, ePDCCH.
1. Введение
Мобильные сети на основе технологии LTE (Long Term Evolution) относятся к сотовым сетям 4-ого поколения. Важной особенностью таких беспроводных сетей доступа в Интернет является возможность предоставлять одновременно различные виды сервисов абонентам, с самыми разными требованиями к скоростям передачи данных, к времени задержки и пр. Функция, отвечающая за управление ресурсами в LTE называется «Планировщик» (Scheduler). Необходимо отметить, что планировщики не стандартизованы, то есть в [1] отсутствуют какие-либо рекомендации по реализации вендорами алгоритмов распределения радиоресурсов (vendor-dependent). Ключевыми показателями эффективности планировщиков считаются пропускная способность и вероятность блокировки каналов управления.
В данной работе авторами была разработана имитационная модель, отражающая базовые алгоритмы распределения ресурсов, описанные в работах [2–3]. Проблема, которой посвящена данная статья, известна как «blocked PDCCH», т.е. блокировка каналов трафика, обусловленная отсутствием свободных каналов управления. Речь идет о ситуации, когда имеются в достаточном количестве ресурсы для передачи данных, имеются запросы от абонентов на выделение ресурсов, однако, нет канала управления, в котором планировщик мог бы назначить эти ресурсы пользователям. Именно это послужило мотивацией для появления в новейшем выпуске LTE-Advanced технологии «расширенного» канала управления (enhanced PDCCH) [4]. Основная идея этой новой технологии состоит в том, чтобы динамически, в зависимости от интенсивности входной нагрузки, от числа активных пользователей конвертировать часть ресурса, предназначенного под канал трафика в канал управления. В этой работе авторами будут продемонстрированы и проанализированы значения основных показателей эффективности распределения ресурсов, полученные в ходе имитационного моделирования в программной среде MathCad 14.
2. Описание задачи
Ось времени в LTE при частотном дуплексировании восходящего и нисходящего каналов разбивается на 10-тимиллисекундные кадры [5], каждый из которых в свою очередь делится
122
на 10 одномиллисекундных субкадров (см. рис.1). Задачей планировщика является распределение ресурсов восходящего (PUSCH) и нисходящего (PDSCH) каналов трафика каждую миллисекунду, информируя абонентов о выделяемых ресурсах с помощью канала PDCCH [6].
Рис. 1. Частотно-временная структура ресурсов в сетях LTE
Для того чтобы назначить определенную часть ресурса (номер ресурсного блока, схему модуляции и кодирования MCS [7]) планировщик использует элементы канала управления (Control Channel Elements – CCE) с различными уровнями агрегирования (от 1 до 8). Один CCE состоит из 36 OFDM-символов. Уровень агрегирования CCE (или количества выделяемых пользователю CCE) определяется радиоусловиями абонента. Чем хуже радиоусловия (SINR), тем выше степень избыточности кодирования и тем больше ему требуется элементов канала управления. Количество CCE определяется шириной полосы (1.4, 3, 5, 10,15 или 20 МГц).
В случае если планировщик исчерпал все CCE-ресурсы, не распределив весь запрашиваемый абонентами канал трафика, можно говорить о заблокированном канале трафика по причине нехватки канала управления. Вероятность такого события P определяется как
|
3 |
|
|
#CCEAgg_level |
|
P 1 |
Agg_level 0 |
(1) |
Число _пользователей _с_ запросами |
Очевидно, что нехватка канала управления оказывает существенное влияние на пропускную способность сети, которую можно определить как
Относительаня_пропускная_способность |
Объем_выделенного_ ресурса |
(2) |
|
Объем_запрашиваемоего_ ресурса |
|||
|
|
123
3. Описание имитационной модели
Имитационная модель распределения ресурсов в LTE и назначения каналов трафика была выполнена в программной среде MathCad14. Алгоритм программы представлен на рисунке 2.
Рис. 2. Функциональная блок-схема алгоритма распределения ресурсов в сетях LTE
Для имитационного моделирования были использованы следующие входные параметры:
Ширина полосы частот – 20 МГц;
Тип трафика абонентов – мультисервисный;
Алгоритм планировщика – round robin;
Уровни агрегирования CCE – 1/2/4/8;
Доля CCE для назначения канала PDSCH (нисходящий канал) - 2/3;
Максимальное число абонентов – 15.
4.Численные исследования
Входе имитационного моделирования были получены зависимости вероятности блокировки канала управления (рис.3) и относительной пропускной способности (рис.4) от интенсивности входной нагрузки при различных возможных значениях уровня агрегирования каналов управления (1, 2, 4 и 8).
Очевидно, что если все абоненты находятся в идеальных радиоусловиях (им достаточно всего одного элемента канала управления), то ресурсов канала управления PDCCH достаточно для того чтобы назначить всем транспортные блоки. Однако следует отметить, что мак-
124
симальное число одновременно активных абонентов при имитационном моделировании равно 15. Логично предположить, что увеличение числа абонентов приведѐт к росту вероятности блокировки и снижению относительной пропускной способности сети.
Рис. 3. Зависимость вероятности блокировки каналов управления от интенсивности входной нагрузки для различных уровней агрегирования элементов канала управления (1, 2, 4 и 8)
Рис. 4. Зависимость относительной пропускной способности от интенсивности входной нагрузки для различных уровней агрегирования элементов канала управления (1, 2, 4 и 8)
Анализируя зависимости, можно также отметить, насколько значительный эффект оказывает ухудшение радиоусловий (уровень агрегирования 4 и 8) на относительную пропускную способность (относительная пропускная способность – это число блоков, назначаемых пользователям из всех имеющихся). Абоненты оказываются в ситуации, когда им не достаются каналы управления (высокая вероятность блокировки), что блокирует использование каналов трафика на уровне 25-50%. Нужно понимать, что низкие значения SINR приводят к снижению порядка модуляции и увеличению избыточности кодирование, что ещѐ больше снижает абсолютные значения пропускной способности.
125
5.Заключение
Вданной статье представлены результаты имитационного моделирования функции распределения радиоресурсов в мобильных сетях LTE. Полученные зависимости вероятности блокировки канала управления и относительной пропускной способности от интенсивности входной нагрузки при различных возможных значениях уровня агрегирования каналов управления (1, 2, 4 и 8) наглядно демонстрируют неэффективность существующего в LTE подхода к назначению каналов трафика пользователям и необходимость переходить к методам, базирующихся на динамическом перераспределении ресурсов между каналами трафика и управления, которые предлагаются в LTE-Advanced (Release 11).
Литература
1.3rd Generation Partnership Project, «Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA):
Physical Layer Procedures (Release 8)», TS 36.213v8.4.0, September 2008. 2. Hosein P. Resource allocation for the LTE Physical Downlink Control Channel, GLOBECOM Workshops, 2009 IEEE, p.1-5.
2.Chang R., Tao Z., Zhang J. and Kuo C. A Graph-Based Approach to Multi-Cell OFDMA Downlink Resource Allocation, in Proc. IEEE Global Commun. Conf. (Globecom), Nov. 2008.
3.Shen Z., Andrews J. G., and Evans B. L. Adaptive Resource Allocationin Multiuser OFDM Sys-tems With Proportional Rate Constraints, IEEE Trans. on Wireless Communications, vol. 4, no. 6, Nov. 2005.
4.David Gonzalez G, Mario Garcia-Lozano, Silvia Ruiz Boqu´e. Intercell Interference Coordination for the ePDCCH in LTE-Advanced Macrocellular Deployments, IARIA, 2013, pp.200-208.
5.Sesia S., Toufik I., Baker M. LTE – the UMTS Long Term Evolution: from theory to practice, 2nd edition, July 2011, p.792.
6.Li G. and Liu H. Downlink Resource Allocation for Multi-Cell OFDMA System, IEEE Tran. Wireless. Commun., vol. 5, no 12, pp. 3451-3459, Dec. 2006.
7.3rd Generation Partnership Project, «Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA): Physical Channels and Modulation (Release 9)», TS 36.211v9.1.0, March 2010.
Дроздова Вера Геннадьевна
к.т.н., доцент кафедры телекоммуникационных систем и вычислительных средств Сиб-
ГУТИ, тел. (383) 2-698-383, e-mail: drozdova_vera@mail.ru.
Нечаев Анатолий Григорьевич
студент гр.ИС-09, тел. (383) 2-698-383, e-mail: ctajiker@mail.ru
This paper is focused on efficiency analysis of physical downlink control channel in 4G LTE mobile networks. There is explained the motivation of transition to ePDCCH (enhanced Physical Downlink Control Channel). The dependencies between PDCCH blocking probability and relative throughput and cell load are shown in this paper. Based on simulation there were obtained characteristics showing significant decreasement of LTE throughput in poor channel conditions
126
Анализ сумм потоков данных, генерируемых Skype
Н. А. Филимонова
Целью работы является изучение суммирования потоков в телекоммуникационных сетях передачи данных.
Ключевые слова: трафик, элементарный поток данных.
1. Введение
Ранее изучались основные характерные свойства потоков, генерируемые различными службами Интернета [1]. В данной работе представлены результаты более подробного изучения потоков, генерируемых программой голосовой и видеосвязи через интернет Skype. Основное внимание при этом уделено проверке правила суммируемости трафика, исходящего от нескольких ЭВМ.
Поток, теоретически, может строиться исходя из протоколов работы различных служб Интернета и локальных сетей. Однако, взаимодействие этих протоколов настолько сложно и подвержено столь многим случайным воздействием, что задача оказывается очень сложной. В этой связи представляется оправданным чисто статистический анализ, то есть сбор данных о трафике пользователя и последующий анализ данных.
2. Постановка задачи
Целью работы является изучение свойств нескольких элементарных потоков данных, в частности – суммирование выходных потоков данных, создаваемых работой нескольких ЭВМ на сервере. Автор разделяет входной и выходной потоки (что делается и другими авторами, см., например, [2,3]) и в этой статье ограничился рассмотрением только выходного потока ЭВМ.
Основными характеристиками потоков являются: время между событиями (сек.), скорость передачи данных (Кбайт/сек.). На графиках, приводимых в статье, по оси ординат откладывается скорость передачи данных, обозначенная символом «К», имеющим смысл «Кбайт/сек.».
В трафике явно выделяются непрерывные (выделено серым прямоугольником снизу) и дискретные фрагменты, см. рис.1. В свою очередь, дискретные фрагменты выходного потока также имеют различия. На рис.1 видны независимые дискретные события (выделены черным прямоугольником снизу) и фрагмент потока, который может быть оценен как квазипериодический (выделено белым прямоугольником снизу).
127
Рис.1. Фрагмент выходного сетевого трафика ЭВМ единичного пользователя
Элементарный поток от единичного пользователя представляет собой набор фрагментов разнообразных случайных потоков - от простейших дискретных потоков до непрерывных потоков. Поток такого вида является неклассическим. Потоки такого вида, в частности, суммирование таких потоков, рассматривалось в [4, 5, 6].
Элементарный поток ЭВМ генерируется в два приема - на двух уровнях. На первом уровне пользователь (таковым может быть человек, устройство или программа) запускает некоторую программу, имеющую выход в Интернет - службу Интернет. На следующем уровне служба Интернет, в зависимости или не зависимо от пользователя, в зависимости от специфики службы, создает собственно выходной поток.
Работа пользователя является индивидуальной – зависит от его рабочего графика (распорядок дня, должностные обязанности, и т.п.). Службы Интернет являются программами для ЭВМ, которые в терминах системного анализа являются агрегатами (объектами, обладающими входным и выходным потоками, внутренним состоянием и законами внутренней динамики) [7]. Таким образом, модель генерирования элементарного выходного потока пользователем может быть представлена как декомпозиция: пользователь по некоторому закону запускает работу одного или нескольких агрегатов из заданного набора, а запущенные таким образом агрегаты генерируют свойственные им выходные потоки. В результате возникает поток, который мы и называем элементарным потоком.
3. Методика исследования трафика
3.1. Средство измерения трафика
Для измерения трафика ЭВМ пользователя и сервера использовалась программа учета трафика TMeter, предназначенная для учета и мониторинга сетевого трафика для Windows.
TMeter имеет собственный механизм NAT, позволяющий предоставить пользователям доступ в Интернет через компьютер-шлюз, используя единственный внешний IP адрес. Собственный агент авторизации TMeter позволяет аутентифицировать пользователей в локальной сети как средствами TMeter, так и средствами домена Windows. В программе можно использовать имена пользователей в построении фильтров и правил, что позволяет решить проблему учета трафика при динамическом распределении IP адресов средствами DHCP или проблему подмены IP- и/или MAC-адреса со стороны пользователей. TMeter умеет собирать (или "захватывать") весь трафик, который достигает сетевого интерфейса, фильтровать трафик по определенным признакам, вычислять объем трафика с определенными признаками и строить кривые на графике, по которым можно визуально наблюдать за изменением скорости сетевого трафика [8].
128
3.2. Генерирование трафика
Мы рассмотрим суммирование потоков от программы Skype, обеспечивающей голосовую и видеосвязь через Интернет между компьютерами (IP-телефония).
Выбор для экспериментального исследования потоков от Skype обусловлен тем, что потоки от Skype легко и устойчиво воспроизводятся и измеряются. В частности, использование потоков от Skype позволяет решить проблему ошибок синхронизации времени на ЭВМ пользователей. Ошибки синхронизации при небольшом числе потоков, создаваемых Skype, легко распознаются и исправляются стандартными методами [9].
4. Суммирование потоков на одной ЭВМ
4.1. Выходной поток аудио-видеопрограммы Skype
На рис.2, 3 представлен выходной поток аудио-видеопрограммы Skype. Имеет место непрерывный поток данных (время между событиями внутри потока - нуль).
Случайными величинами являются начало и конец сеанса связи, определяемые активностью пользователя. Скорости передачи данных испытывают случайные колебания в интервале от 5 до 8 Кбайт/сек для аудио режима и от 50 до 70 Кбайт/сек для видеорежима. В качестве простейшей модели может быть использована ступенчатая функция со случайными началом и концом сеанса связи и скоростью передачи 6,5 Кбайт/сек для аудио режима и 60 Кбайт/сек для видеорежима.
Рис.2. Выходной поток аудио видеопрограммы Skype, аудио режим (Кбайт/сек)
Рис.3. Выходной поток аудио видеопрограммы Skype слева – аудио режим, справа - видеорежим (Кбайт/сек)
На рис.4 показан трафик при наложении событий (выполнении пользователем нескольких Интернет - программ), в данном случае – программы аудиосвязи Skype и просмотра Интернет - страниц.
129
Фрагмент 1 соответствует выполнению одной программы Skype, фрагмент 2 соответствует просмотру Интернет - страниц при отсутствии Skype, фрагмент 3 соответствует выполнению программы Skype и одновременному просмотру (в процессе сеанса аудио связи) тех же Интернет - страниц.
Как видно, при наложении процессов их скорости передачи суммируются (скорость передачи для процесса 3 равна, с незначительной погрешностью, сумме скоростей для процессов 1 и 2). Данный факт был проверен для большого числа (более 50) случаев наложения потоков данных. Вывод справедлив при условии, что потоки не исчерпывают пропускной способности канала.
Рис.4. Суммирование скорости передачи данных при наложении событий
(1 – Skype, 2 – просмотр Интернет - страниц, 3 – Skype и просмотр Интернет - страниц)
5. Суммирование потоков от нескольких ЭВМ на сервере
На Рис.5 показана типичная схема выходных потоков от персональных компьютеров (ПК) пользователей – ЭВМ 1, ЭВМ 2, ЭВМ 3, объединенных в локальную сеть. Потоки инициируются пользователями в различные промежутки времени. Выходные потоки с ЭВМ поступают на сервер, где создается выходной поток с сервера.
Рис.5. Элементарные выходные потоки от ЭВМ пользователей
исуммарный выходной поток от сервера
5.1.Суммирование двух потоков
На рис.6 представлены 2 входные и выходные потоки для сеанса связи аудио видеопрограммы Skype в тестовом режиме с Echo/Sound Test Service для двух ПК, подключенных к серверу локальной сети. Сеансы накладываются друг на друга во времени (времена наложения сеансов показаны серыми прямоугольниками). Обращаем внимание, что приводимые данные получены с разных ЭВМ, в связи с чем показания времени на рисунках различается.
130