556_Sovremennye_problemy_telekommunikatsij_2014_

Следующим шагом в разработанной модели является выделение битовой последовательности из полученного OFDM-сигнала с помехами, используя жесткое детектирование. На заключительном этапе полученная битовая последовательность сравнивается с оригинальной и вычисляется вероятность битовой ошибки при различных значениях отношения уровня сигнала к шуму

(SNR).

Данная имитационная модель позволяет наглядно исследовать свойства OFDM-сигналов (без использования встроенных функций) в зашумленных каналах.

Литература:

[1]J. A. C. Bingham, ‘Multicarrier modulation for data transmission: an idea whose time has come’, IEEE Communications Magazine, vol. 28, pp. 5–14, May 1990.

[2]L. Hanzo, M. Mu¨nster, B. J. Choi, and T. Keller, OFDM and MC-CDMA for Broadband Multi-user Communications, WLANs and Broadcasting. Chichester: IEEE Press and John Wiley & Sons, Ltd, 2003.

[3]R. V. Nee and R. Prasad, OFDM for Wireless Multimedia Communications. London: Artech House, 2000.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОДА ГРЭЯ В СИСТЕМАХ, БАЗИРУЮЩИХСЯ НА OFDM-СИГНАЛАХ

Дроздова В. Г., Лошкарев А.В. СибГУТИ, Новосибирск

e-mail: Drozdova_vera@mail.ru, mailbox@aloshkarev.com

OFDM (OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing) –метод, лежащий в основе физического уровня передачи данных посредством ортогональночастотного разделения несущих [1-3], активно применяемый в сетях мобильной, широкополосной связи и телевидении (LTE, WiMAX, DVB-Tи пр.). Представляет интерес изучение особенностей формирования, передачи и приема OFDM-сигналов.

В данной работе была реализована имитационная модель приемопередающего тракта OFDM, а также оценена эффективность использования кодов Грэя в качестве, позволяющих значительно снизить вероятность битовой ошибки (BER). Схема OFDM-передатчика представлена на рисунке 1. На вход системы подается битовая последовательность размерностью N, которая распределяется по поднесущим, число которых кратно 2n. Для формирования QPSK-символа используется 2-битный код Грэя, формируется синфазная и квадратурная составляющая по закону битовой последовательности. Далее используется IFFT-преобразование (быстрое обратное преобразование Фурье) для того чтобы сформировать OFDM-сигнал.

51

РАЗРАБОТКА ПЛАНИРОВЩИКА ЧАСТОТНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ СИСТЕМ ЧЕТВЕРТОГО ПОКОЛЕНИЯ СОТОВОЙ СВЯЗИ (LTE)

Завьялова Д.В. СибГУТИ, Новосибирск e-mail: da2215@mail.ru

Научный руководитель - Дроздова В.Г., доцент СибГУТИ

Развитие систем 4G сейчас происходит бурными темпами [1-2], и наличие удобного инструмента для теоретического исследования данных систем будет полезно как при их проектировании, так и при эксплуатации. Целью данной работы является разработка алгоритма планирования частотных ресурсов для систем сотовой связи 4 -го поколения.

Стандарт LTE на физическом уровне использует технологию Orthogonal Freuency Division Multiplexing (OFDM). При использовании технологии OFDM

передача данных осуществляется на множестве частотных поднесущих (subcarrier). Весь канальный ресурс разбивается на ресурсные блоки (РБ, Resource Block, RB). Один блок состоит из 12 расположенных рядом поднесущих, занимающих полосу 180 кГц, и одного временного слота (6 или 7 OFDM символов общей длительностью 0.5 мс). Ниже на рисунке 1 изображена структура фрэйма LTE, и показано, как размещены различные физические каналы.

Рисунок 1 - Распределение каналов по ресурсным элементам

Как уже было сказано, ресурсы абоненту для передачи данных выделяются ресурсными блоками (РБ). Решение о том, какое число РБ нужно абоненту,

54

какие схемы модуляции и кодирования использовать принимает планировщик частотно-временных ресурсов.

Существуют различные способы планирования. В самом простом случае, ресурсы между абонентами распределяются в порядке поступления запросов, не учитывая структуру передаваемых данных и прочие условия. Другие алгоритмы принимают решение, основываясь на качестве канала. Рассмотрим более подробно разрабатываемый мной алгоритм планирования, параметры и условия, которые влияют на принятие решения.

В настоящее время пользователи могут запускать большое множество различных приложений на своих клиентских устройствах. При этом каждое приложение имеет свои требования к качеству обслуживания.

На участке между eNodeB и UE обеспечением параметров QoS занимается eNodeB. Для этого каждому потоку приписан идентификатор QoS класса (QoS Class Identifier, QCI). Каждый QCI определяет значения для следующих параметров QoS: приоритет, допустимая задержка и допустимое количество потерянных пакетов. Все возможные значения QCI, а также значения параметров QoS, относящиеся к конкретному QCI, определены в спецификациях, что обеспечивает одинаковую обработку потоков одного и того же типа на оборудовании различных производителей.

Как правило, значения приоритета и допустимой задержки определяют, каким образом планировщик на eNodeB будет обрабатывать пакеты данных. Ниже, на рисунке 2, приведена краткая блок-схема алгоритма планирования.

Рисунок 2 - Функциональная блок-схема алгоритма планирования

55

На рисунке 3 представлены графики зависимости времени задержки от интенсивности входной нагрузки для различных параметров системы и трафика разного приоритета.

Рисунок 3 - а) Зависимость времени задержки от интенсивности входной нагрузки при изменении полосы системы б) Зависимость времени задержки от интенсивности входной нагрузки для разного приоритета трафика

Из графика на рисунке 3а видно, что с увеличением используемой полосы системы возрастает пропускная способность. Из графика на рисунке 3б видно, что чем выше приоритет трафика, тем меньше временные задержки при его передаче.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю к.т.н. В.Г. Дроздовой за помощь в постановке и решении задачи.

Литература:

[1]Vivian Lee. LTE and Evolution to 4G Wireless, design and measurement challenges, 457 c.

[2]John Wiley. LTE for UMTS –OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access, 2009. – 450 c.

56

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОТОКОЛА РЕЗЕРВИРОВАНИЯ С ФИКСИРОВАННЫМ ФОРМАТОМ КАДРА WIMAX

Крошин Ф.С., Завьялова Д.В. СибГУТИ, Новосибирск

e-mail: frbn@ngs.ru, тел.: (383)308-61-72

Научный руководитель - Дроздова В.Г., доцент СибГУТИ

Отсутствие проводных подключений позволяет пользователям сети более рационально использовать пространство, позволяет быть мобильными, не теряя при этом возможности доступа к необходимым для них сетевым услугам и данным на достаточно высоких скоростях.

WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) —

телекоммуникационная технология 4-го поколения сетей мобильной связи. В основе технологии лежит стандарт IEEE 802.16-2004, который представляет собой технологию широкополосного беспроводного доступа, рассчитанную на внедрение в городских и региональных сетях операторского класса.

Вобщедоступной информации об анализе характеристик WiMAX говорится мало. Несколько существующих аналитических моделей представлено в [5—10]. Результаты аналитических исследований, полученных

вданных работах, имеют ряд важных недочетов, а именно: не учитываются потоки ошибок и повторных переспросов, входные потери, неоднородность нагрузок, время распространения.

Чтобы устранить описанные выше допущения, была разработана имитационная модель протокола резервирования с фиксированным форматом кадра, позволяющую учесть форматную структуру суперкадров (размеры и количество запросов в полосе и пакетов абонентских данных), потоки повторных переспросов, вызванные переполнением кадров, зависимость времени задержки пакетов в восходящем канале от интенсивности входной нагрузки при изменении числа передающихся в одном суперкадре пакетов.

Входе работы была смоделировано функционирование сети из 64 станций, передающих по 10 пакетов каждая, и получены следующие результаты (рисунки 1-2).

Анализируя характеристики, приведенные на рисунках 1-2, видно, что увеличение интенсивности входной нагрузки требует динамической адаптации формата кадра, увеличения числа информационных тактов.

Результаты моделирования доказывают, что чем меньше у нас интенсивность входной нагрузки, тем меньше мест в кадре нужно отводить под абонентские данные. Существует проблема лавинообразного нарастания времени задержки при нехватке мест для всех имеющихся запросов в кадре. Это означает, что нормальное функционирование сетей WiMAX возможно только при малых нагрузках.

На сегодняшний день стандарт IEEE 802.16 продолжает развиваться и совершенствоваться, что, конечно же, повышает приоритетность задач

57

оптимизации технологии. Для существенного повышения эффективности его работы необходимы принципиальные изменения на МАС-уровне стандарта.

В данной статье приводятся ВВХ протокола WiMAX, отражающие некоторые возможности для повышения эффективности этого протокола: технология преодолела временной барьер за счет параллельной обработки данных, но не сумела обеспечить необходимый уровень динамического управления ресурсами. Необходимо продолжать работать над устранением слабых сторон МАС-уровня, чтобы обеспечить максимальное использование ресурсов и высокую производительность.

Рисунок 1 - Зависимость среднего времени задержки от интенсивности входной нагрузки при изменении количества слотов на передачу пакета в суперкадре, при различном количестве слотов под передачу пакетов в суперслоте:

Np = 1, 4, 8, 24

Рисунок 2 - Зависимость среднего времени задержки от интенсивности входной нагрузки при изменении затрат на передеча запроса соответствующих различной длине запроса полосы в суперкадре (затраты на управление):

Tz = 0,02, 0,05, 0,1

58

Авторы выражают благодарность своему научному руководителю В.Г. Дроздовой за помощь в постановке и решении задачи.

Литература:

[1]IEEE Std IEEE 802.16-2009 (Revision of IEEE Std IEEE 802.16-2004). IEEE Standard for Local and metropolitan area networks. Part 16: Air Interface for Wireless Broadband Access Systems// IEEE. 2009. 29 May.

[2]A. Markhasin, “Conception of Satellite-Based Ubiquitous & Multifunctional Mobile and Wireless all-IP Environment 4G with Fully Distributed, Mesh, and Scalable Architecture for RRD Areas”, The 18th Annual IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications - PIMRC'07, 3-7 September 2007, Athens, Greece, Paper №275, pp. 1-5.

[3]A. Markhasin, “MAC Fundamentals of Satellite-Based Multifunctional Mobile and Wireless Grid-Like Communications 4G for Emerging Economies and Remote, Rural, and Difficult-for-Access Territories”, Tutorial in Third IEEE International Conference in Central Asia on Internet. The Next Generation of Mobile, Wireless, and Optical Communication Networks - ICI'07, 26-28 September 2007, Tashkent, Uzbekistan.

[4]A. Markhasin, V. Drozdova, “QoS-Aware multifunctional Radically Distributed MAC for Wireless Large-Scale RRD Areas”, IEEE Region 8 conference “SIBIRCON-2008”, p.389-394

[5]Дж. Риордан, Вероятностные системы обслуживания, М.: Связь, 1966,

184 с.

[6]Л. Клейнрок, Вычислительные системы с очередями, Пер.с англ.под ред. Б.С. Цыбакова. – М.: Мир,1979, 600 с.

[7]Л. Клейнрок, Теория массового обслуживания, М.: Машиностроение, 1979. – 432 с.

[8]Мархасин А. Б. Архитектура радиосетей передачи данных. — Новосибирск: Наука, 1984. — 145 с.

[9]Л. З. Рушимский, Математическая обработка результатов эксперимента, Справочное руководство, М.: Наука, 1971, 192 с.

[10]В. Вишневский, С. Портной, И. Шахнович, Энциклопедия WiMAX. Путь к 4G. М.: Техносфера, 2009, 471 с.

[11]Дроздова В.Г., “WiMAX: замечательные характеристики и их пределы”, журнал “Инфосфера”, Декабрь 2009, №44. стр. 18-20.

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ В МОБИЛЬНЫХ СЕТЯХ LTE

Моверган А.С., Дроздова В.Г. СибГУТИ, Новосибирск e-mail: amovergan@parallels.com

Сети четвертого поколения появились относительно недавно, однако уже успели всех поразить всех своей скоростью. Даже при неуверенном приеме

59

LTE пользователь легко может слушать любимые песни или смотреть видео ролики. В связи с быстро растущей популярностью таких сетей, и как следствие растущей численностью абонентов, нагрузка на сеть возрастает.

К основным задачам в беспроводных сетях относится оптимизация распределения ограниченного числа радио ресурсов между пользователями [1- 3]. Различные типы пакетного трафика, передаваемого по сети, предполагают динамическое выделение ресурсов пользователям. Решением задач планирования ресурсов, назначения приоритетов доступа в зависимости от типа трафика с заданными требованиями к качеству обслуживания (QoS, QualityofService), занимается модуль управления радио ресурсами, называемый также планировщиком (англ., scheduler).

В этой работе был проведен сравнительный анализ характеристик различных видов планировщиков (пропускная способность и «справедливость» обслуживания – быстрота получения ресурса в условиях высокого спроса в моменты пиковых нагрузок), таких как RoundRobin, FirstMaximumExpansion, RecursiveMaximumExpansion и др. при различных видах трафика. На основании полученных данных планируется разработать адаптивный планировщик для различных видов нагрузки.

Рисунок - Зависимость «справедливости» решений планировщиков от количества активных абонентов

На основании сравнения результатов можно сделать вывод, что для различных условий, различные алгоритмы будут считаться наиболее эффективными. В данной работы будет разработан планировщик, с адаптивным алгоритмом, в зависимости от нагрузки сети и вида передаваемого трафика.

Полученный алгоритм будет проверен при помощи сетевого моделирования в среде MathLAB и сетевого симулятора NS-3.

60