Принятие решения по предоставлению услуги с помощью многофункционального абонентского терминала SDR в когнитивных сетях связи

Принятие решения по предоставлению услуги с помощью многофункционального абонентского терминала sdr в когнитивных сетях связи

Статья посвящается изучению проблемы принятия решений по выбору сети для предоставления услуги в когнитивных сетях связи. Пользователи используют терминалы SDR. В качестве критерия принятия решений используется BL(MM) критерий. Также рассматривается задача оптимизации при выборе сети с учетам стоимости услуги.

Ключевые слова: когнитивная сеть, BL(MMI критерий, CRS,

LTE, SDR.

Гребешков А.Ю.,

к.т.н, доцент, профессор кафедры автоматической электросвязи Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики (ПГУ-ТИ), algre@mail.ru

Быстрый рост беспроводных приложений в современных сетях связи стал причиной резкого увеличения нагрузки на ограниченные ресурсы радиочастотного спектра. К настоящему времени практически весь частотный диапазон распределен и лицензирован, что в условиях ограниченности частотного ресурса приводит к его существенному дефициту. Результаты исследований, проведенных в рамках МСЭ (Вопросы МСЭ-R 2302/8 и 241-1/8) показали, что внедрение технологии радиосвязи с программируемыми параметрами с использованием механизмов когнитивного управления (когнитивное радио) представляет собой один из подходов для обеспечения более эффективного использования радиочастотного спектра за счет динамичного и гибкого управления. Согласно [1], система когнитивного радио (CRS) - это радиосистема, использующая технологию, позволяющую этой системе получать знания о своей среде эксплуатации и географической среде, об установившихся правилах и о своем внутреннем состоянии; согласно полученным знаниям и для достижения заранее поставленных целей динамически, автономно корректировать свои эксплуатационные параметры и протоколы; учиться на основе полученных результатов.

В целом когнитивная сеть может динамически изменять свою топологию и/или эксплуатационные параметры в соответствии с требованиями конкретного пользователя, группы пользователей, операторов связи, если это необходимо в рамках текущей политики обслуживания и оптимизации пропускной способности сети. Также возможно самостоятельное определение необходимой конфигурации логических и физических ресурсов на основе распределенного управления сетевыми элементам и терминалам пользователей. В настоящее время происходит изучение функций и возможностей когнитивных сетей в рамках концепции когнитивных радиосистем CRS, предложенных ITU-R WP5A. В состав когнитивных сетей могут войти сети наземной подвижной радиосвязи стандартов 2G/3G/4G, сети беспроводного доступа WiFi, WiMAX, LTE.

При использовании когнитивного радио беспроводные персональные абонентские устройства и связанные с ними сети достаточно разумны в части определения потребностей пользователей в ресурсах в зависимости

от контекста использования терминала. Рассматриваемые персональные абоненские терминалы должны обеспечивать оптимальное использование радиоресурсов и выбор среды предоставления услуг, наиболее подходящие пользователям с точки зрения стоимости и качества услуг. Указанные абонентские терминалы в настоящее время обозначаются как радиоустройства с программируемыми параметрам, SDR. Устройства SDR - это радиопередатчик и/или радиоприемник, использующий технологию, позволяющую с помощью программного обеспечения устанавливать или изменять рабочие радиочастотные параметры, включая, в частности, диапазон частот, тип модуляции или выходную мощность, за исключением изменения рабочих параметров, используемых в ходе обычной предварительно определенной работы с предварительными установками радиоустройства, согласно той или иной спецификации или стандарта системы.

Абонентские устройства SDR имеют возможность работы в автоматическом или полуавтоматическом режиме и могут выбирать определенный частотный диапазон (например 900 МГц, 1800 МГц, 2,2 ГГц), стандарт связи (GSM/GPRS/EDGE, UMTS, WiFi, WiMax, LTE), программное приложение для получения доступа к услугам (например для передачи речи используются кодеки ITU-T G.722, G.729, G.722.2, EVRC-WB). Следует отметить, что принципы SDR распространяются также на оборудование базовых станций. В перспективе применение устройств SDR будет способствовать переходу к наиболее современным телекоммуникационным стандартам, таким как LTE. В совокупности, согласно ETSI TR 102 838, когнитивные сети CRS и средства SDR могут рассматриваться как реконфигурируемые радиосистемы, RRS Поэтому в когнитивных сетях актуальным становится управление конфигурацией используемых программных средств абонентского терминала, узлов и средств связи с учётом стандарта IEEE 1900.4-2009.

Под конфигурацией в данном случае понимаются взаимосвязанные функциональные и физические характеристики телекоммуникационного ресурса, которые установлены требованиями к проектированию, верификации, эксплуатации. Телекоммуникационные ресурсы, согласно Рекомендации МСЭ-Т М.3100, по своей природе разделяются на физические и логические. К физическим ресурсам относится оборудование сетей, линий, средств и сооружений связи; к логическим ресурсам относится программное обеспечение, которое применяется в электросвязи. К логическим ресурсам также можно отнести используемое адресное простран-

ство, систему нумерации и идентификации. Контроль и управление конфигурацией есть информационные воздействия на телекоммуникационные ресурсы для определения параметров конфигурации и целенаправленного изменения их значений.

Модель и средства управления конфигурацией когнитивной сети должны учитывать проявления активности управляемых объектов - пользователей в части возможности выбора сети для передачи информации. Поэтому первоочередной является задача определения оптимального поведения абонента. Для этого необходимо провести анализ доступных сетей, с целью определения возможности доступа в сеть для получения услуги с наилучшим качеством и приемлемой ценой/тарифом. В функциональной архитектуре SDR этот процесс реализуется с помощью встроенного менеджера конфигураций (configuration manager) [2], который осуществляет инсталляцию/деинсталляцию, загрузку/выгрузку программного обеспечения управления устройством, а также управление параметрами доступа к радиосетям. В более широком контексте менеджер конфигураций может рассматриваться как “интеллектуальный агент” управления. Этот агент является активным программным приложением управления, реализующим в зависимости от режима управления (полностью автоматическое или управления с участием пользователя) функции выбора сети для предоставления требуемой услуги. Задача конфигурирования решается менеджером конфигурации динамически, с адаптацией к окружающей телекоммуникационной среде.

Выбор наилучшего подключения (best connected) к одной из сетей с учетом предпочтений пользователя и всех параметров, описывающих сетевую ситуацию, относится к NP-сложной задаче оптимизации [3]. Рассмотрим некоторые обоснованные предположения (эвристики), которые позволят найти оптимальное или близкое к оптимальному решение в рамках двух процессов оптимизации. Первый процесс включает поиск оптимального решения “за пользователя”. Второй процесс включает поиск оптимального решения “за оператора связи”. Рассмотрим сначала принятие решений по выбору сети в рамках процесса “за пользователя”.

Пусть для предоставления некоторой услуги S пользователю доступны R сетей связи, R = {R{,R2,...Rj,...Rn},

где / = \,п есть номер соответствующей сети [4]. Показатели функционирования каждой сети описывается кортежем где Рт представляет собой

вектор численных значений размерности к: Pr> =(PRnPRi’-PRn-K) > Рю ^ °' который характеризует значение показателей функционирования сети Rr

Вектор совокупных требований пользователя Rc i//( включает описание требований пользователя к показателям функционирования сети для предоставления услуги S с необходимым качеством. Требования пользователя могут быть заданы в виде граничных значений. Требуется определить, какая сеть связи в наибольшей степени подходит для оказания услуги S в данный момент времени. Рассмотрим далее принятие решения по выбо-

ру сети для предоставления услуги передачи речевой информации на конкретном примере.

Пусть пользователь обладает многофункциональным абонентским устройством с вносимой задержкой менее 50 мс, которое позволяет использовать речевые кадры малой длительности и малое число кадров в каждой дейтаграмме 1Р. Это устройство может использовать для передачи голосовой информации различные доступные сети связи. Пусть указанному пользователю доступны для передачи голосовой информации три сети связи, R = {R],R2,R2}. Для каждой сети связи известны значения

задержек нри распространении и маршрутизации пакетов информации, которые представлены в виде векторов: РЯ1 = (40,90,340),/^, =(30,80,330), РКЗ = (10,60,310), все численные значения в мс. Первое из численных значений Р/(1 в каждом векторе, равное 40 мс, 30 мс и 10 мс, соответствует высокому классу обслуживания. Второе из численных значений Р^ в каждом векторе, равное 90 мс, 80 мс и 60 мс, соответствует среднему классу обслуживания. Третье из численных значений Рю в

каждом векторе, равное 340 мс, 330 мс и 310 мс, соответствует доступному классу обслуживания. Пользователю необходимо высокое качество голосовой связи, что соответствует задержкам “из конца - в конец” не более 250 мс т.е. Re^(г=(250). Требуется проанализировать показатели функционирования доступных пользователю сетей связи и выбрать такую сеть, которая наилучшим образом соответствовала бы требованиям пользователя по задержкам.

В терминах теории принятия решений и теории игр выбор той или иной сети определяется полезностью решения или выигрышем для пользователя. В качестве такой полезности или выигрыша будем рассматривать разность между величиной задержки, требуемой пользователю для предоставления услуги передачи голосовой информации 250 мс и каждым элементом векторов соответственно. Положительное значение

разности означает наличие выигрыша, т.е. соответствие сети требованиям по задержкам, отрицательное значение разности означает наличие проигрыша. Совокупность возможных выигрышей и проигрышей пользователя сведем в табл. 1.

Таблица I

PRi KeqR-pl ^СС1к PRi

Сеть R| 210 160 -90

Сеть R; 220 170 -80

Сеть Ri 240 190 -60

Далее будем рассматривать таблицу 1 как матрицу решений А = ||йГ(у|| размером /;; х п, где т - количество

строк, п - количество столбцов, элемент С1- соответствует выигрышу пользователя, / = 1 ,т, для рассматриваемого примера т=3; у = \,п , для рассматриваемого примера п=3. Нахождение сети в состоянии, когда пользователь может получить тот или иной выигрыш.

зависящим от класса обслуживания, носит вероятностный характер. Обозначим вероятность состояния сети

как «¡г,-,0<с/, < = 1,7 = 1 ,п. Значения д,- заранее

№

неизвестны, поэтому примем, равновероятный случай,

где п = V  На практике для уточнения значений о,

~1 / п

целесообразно проводить соответствующий мониторинг, измерения и оценки </у на сети связи, например в соответствии с Рек. МСЭ-Т 0.3911.

Для решения рассматриваемой задачи необходимо определить критерий принятия решения по выбору сети, причем выбор должен осуществляться многократно. Поэтому в качестве критерия принятия решения выбирается ВЦММ) критерий. Этот критерий является производным от классического критерия Байеса-Лапласа (ВЬ-критерий) и от расширенного минимаксного критерия (ММ-критерий). Достоинством ВЦММ) критерия является возможность многократного принятия решений, адаптация к изменяющейся ситуации, учёт возможного риска принятия решения. Недостатком данного критерия является некоторый субъективизм в отношении выбора границ допустимого риска. Этот субъективизм может быть преодолен в результате неоднократного применения критерия. В данном случае под границей риска понимается некоторое значение параметра

(3) равны 0. Для окончательного принятия решения о выборе сети следует учесть коэффициенты Ц), которые с учётом неравенств (2) и (3) позволят сформировать множество допустимых решений А, для которых:

11

А:= {«V € А А а1ор1 = тах^Х х^} • И)

У“1

С учётом вышеизложенного, дополним матрицу А тремя столбцами и строкой с (¡¡, в соответствии с формулами (1 )-(3) получим табл. 2.

Таблица 2

К“/» - i‘L R eqR- Req„- x<ij J'l Z„„- mi max ar/

Ri 210 160 -90 93,2 30 -30

R' 220 170 -80 103,3 20 -20

R-, 240 190 -60 123,3 0 0

0,333 0,333 0,333

О, которое в данном случае характеризует до-

пустимое для пользователя отклонение по вносимой сетью задержке в большую сторону. Пусть в нашем случае £ доп = 50 мс, что соответствует отклонениям от

среднего значения задержки передачи пакетов информации для интерактивного трафика. Теперь рассмотрим применение данного критерия.

Определим опорное значение выигрыша в рамках ММ-критерия как ZMM. ZMM = max min о.. = aiopl Jopl,

где iopt, jopt - оптимизирующие индексы для имеющихся состояний сети. В рассматриваемом примере

Разность в (2) позволяет определить наихудшие показатели функционирования сети по сравнению с СдОП.

Для матрицы А соответствующие значения разностей по строкам равны 30, 20 и 0 соответственно. Итак, все задержки находятся в рамках сделанного допуска, т.е. показатели функционирования рассматриваемых сетей не хуже ранее сделанного допуска. Далее определим наибольший выигрыш пользователя по сравнению с Z\|\

где Cliupl у — элементы матрицы А из строки, в которой

находится опорное значение выигрыша Zmm. в рассматриваемом примере — это третья строка матрицы А, соответствующая сети R3. В итоге условию (3) соответствует только строка 3, когда правая и левая части неравенства

С учётом ранее веденного значения е = 50 , в рамках ВЦММ) критерия выбирается сеть R3. Следует отметить, что если pgl = (20,80,300),=(10,70,340) и PR1 -

не изменится, то в рамках ВЦММ) критерия выбор будет сделан в пользу сети Rj. В случае, если ни одна из сетей не удовлетворяет условиям пользователя, то выбор может быть сделан в пользу решения, наиболее близкого к выполнению условия (3).

Далее рассмотрим поиск оптимального решения “за оператора связи”. Этот поиск осуществляется для управления запросами на предоставление услуг со стороны пользователей с помощью рассмотренного выше метода. Пусть в качестве цели оператора используется получение максимального дохода с учетом физических ограничений пропускной способности узла доступа в сеть [5]. Исходными данными для оптимизационного процесса являются интенсивность запросов услуги в данный момент времени, целевой коэффициент загруженности узла доступа, “вес” т.е. значимость каждого типа услуги/сервиса. В результате оптимизации определяются ограничивающие коэффициенты для каждого типа услуги, которые передаются на терминальное оборудование SDR. Ограничивающие коэффициенты позволяют определить удельную загруженность узла доступа для данного типа услуги. В свою очередь, на терминальном оборудовании ограничивающие коэффициенты позволяют распределить вычислительные ресурсы терминала для различных услуг. Это важно в условиях применения многозадачных операционных систем, когда на устройстве SDR могут быть запущены несколько приложений для оказания услуг, например, предоставление одновременно услуги передачи речевой информации и услуги приема-передачи файлов.

Стратегия поиска оптимального решения оператором связи учитывает т.н. “вес” сервиса j на узле доступа х,

сг Д/), который определяется по формуле:

D xv . /с\

cx.j

х*>,

м

XV,

где О - стоимость тарифной единицы услуги у в момент времени /; у - количество тарифных единиц (минут,

килобит), определяющие объём предоставленного сервиса у на узле доступа .v в момент времени /.

Для выражения (5) считается, что уровень качества обслуживания соответствует выбору пользователя, рассмотренному ранее на примере в таблицах 1 и 2.

В общем виде задача оптимизации в рамках стратегии “за оператора связи” может быть выражена следующим выражением:

. Мах X 1^хЯ-м

Pu.l.l .PiVl.KJ *=1 1

где Я\ Д/) - оценочная интенсивность запросов на

предоставление услуги у, поступивших от А-го пользователя (А-й группы пользователей) в момент времени /;

Руд.к j~ значение ограничивающего коэффициента

узла доступа (УД) для сервиса j, который требуется предоставить А-му пользователю (А-й группе пользователей), с возможностью регулярного обновления значения Руд через промежуток времени г.

Под группой пользователей понимается группа абонентов, объединенных определенным признаком, например одним тарифным планом, одним типом терминальных устройств SDR, группа пользователей народнохозяйственного сектора и группа пользователей индивидуальные пользователи.

В свою очередь,

Л"*4 И\

г (/)= удк‘( \

где ЯНАЧУД кДО- интенсивность начальных запросов

на предоставление услуги у от к-го пользователя (А-й фуппы пользователей) на момент времени /;

рг (1-Т)-значения ограничивающих коэффициен-

г удл.1 ' ’

тов, установленные в начале текущего периода измерений длительностью Т для услуги у и к-го пользователя (А-й группы пользователей).

Для оптимизационной стратегии (6) существуют ограничения. Ограничения для допустимой нагрузки узла доступа имеют вид:

V V1 Руд*.№ Х } Х ууд.) ^ _Мах

2. 2,---------------------------Руд '

к= I 7=1 ИуДД

где — средний по времени объём данных, который

обрабатывается узлом доступа для предоставления услуги у; /иУ1 J - средняя интенсивность трафика услуги у,

обрабатываемого узлом доступа; Py“ts — целевой коэффициент загруженности УД, например 0,8.

По значению ограничивающих коэффициентов имеется ограничение вида:

0<pryjuJ

По весовым коэффициентам имеется ограничение:

0</W

РуДЛ.ДО СУД.)

РудлА^ = Мах(Pyji.k.i’"-Py.:i.kj )'сул.1‘ — Мах(суд ,,..,сУЛ j ), pryaJk .(/)—максимальное значение загруженности УД для услуги у;

суд — максимальное значение весового коэффициента услуги у.

Предложенная постановки задачи оптимизации в ходе дальнейших исследований будет уточнена с учетом возможности конкуренции между пользователями за ресурсы выбранной сети доступа и с учетом конкуренции между операторами сетей связи за предоставление услуг пользователю. В итоге предполагается разработка научно обоснованного метода оптимизированного управления доступом (optimal admission control) в когнитивную сеть с использованием оборудования SDR с применением методов теории принятия решений, теории оптимизации и теории игр.

Литература

1. Определения системы радиосвязи с программируемыми параметрами (SDR) и системы когнитивного радио (CRS) // Отчёт МСЭ-R SM 2152. Серия SM Условия использования спектра. - Электронная публикация. - Женева, 2010. - 3 с.

2. Mueck М., Piipoponcn, A. ETSI reconfigurable radio systems: status and future directions on software defined radio and cognitive radio standards // IEEE Communications Magazine. - September, 2010.-78-86 p.

3. Gazis V., Houssos, N. and others. On the complexity of “Always best connected” in 4G mobile networks // Proceeding of 2003 IEEE 58lh Vehicular technology conference VTC2003-Fall International Conference on Communications - IEEE. - 2003. - Vol. 4 of 5. - P.2312-2316.

4. Гребешков A.K). Метод выбора сети связи для предоставления услуги с использованием многофункционального абонентского устройства // Электросвязь. -№4. - 2011,- С.53-55.

5. Lodge F., Botvich D., Curran T. Using revenue optimization for the maximization of intelligent network perfonnance // Proceedings of the 16th International Teletraffic Congress. - Scotland, 1999. -P.953-965.