Модель для оценки среднего количества активных абонентов в системе межмашинного взаимодействия в сетях 5-го поколения


https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.72

Полный текст:


Аннотация

Введение: важнейшей характеристикой систем межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine) является среднее количество активных абонентов в системе. Под «активным» понимают такого абонента, у которого в данный момент есть готовый для передачи пакет. При большом количестве активных абонентов в сети в системе будет наблюдаться большая средняя задержка на передачу пакета. В 5-м поколении беспроводных сетей предлагаются решения, в которых использование неортогональных ресурсов позволяет реализовать обслуживание большого количества абонентских устройств и обеспечить относительно небольшое количество активных абонентов в сети. При этом вероятность успешной передачи в некотором ресурсе зависит от общего количества передаваемых пакетов в других ресурсах. Данная особенность усложняет необходимый анализ таких систем. Цель: разработка модели для анализа характеристик систем межмашинного взаимодействия, построенных на базе сетей 5-го поколения. Результаты: предложена новая модель случайного множественного доступа для анализа характеристик систем Machine-to-Machine на основе беспроводных сетей последнего поколения. Модель построена с учетом того, что вероятность успешного детектирования пакета от абонентского устройства зависит от общего количества передающих абонентов в системе, даже если они передают в ортогональных каналах. Для анализа таких систем использован метод жидкостной аппроксимации, позволяющий при низких вычислительных затратах оценить такие характеристики, как задержки на передачу пакета и среднее число абонентов, имеющих готовый для передачи пакет. Точность предложенного метода продемонстрирована на численном примере. Практическая значимость: предложенный метод и результаты исследования могут быть использованы разработчиками систем межмашинного взаимодействия для оценки среднего энергопотребления и задержек на передачу пакета, в том числе для оперативного перераспределения числа ресурсов, выделяемых для взаимодействия Machine-to-Machine систем и систем, ориентированных на передачу данных между людьми (Human-to-Human) в гибридных сотовых сетях.

Об авторе

Максим Андреевич Гранкин
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия


Список литературы

1. Emmerson B. M2M: the Internet of 50 Billion Devices // Win-Win Magazine. 2010. N 1. P. 19-22.

2. Шепета А. П., Евсеев Г. С., Бакин Е. А. Нижняя граница длительности периода сбора информации в сенсорной сети // Информационно-управляющие системы. 2011. № 6(55). С. 64-67.

3. GPP TR 37.868. RAN Improvements for Machine-type Communications. Ver. 1.0.0. Oct. 2011. http:// www.3gpp.org/DynaReport/37868.htm (дата обращения: 01.06.2013).

4. Chan D., Berger T. Upper Bound for the Capacity of Multiple Access Protocols on Multipacket Reception Channels // IEEE Intern. Symp. on Information Theory Proc., Cambridge, 1-6 July 2012. P. 1603-1607.

5. Abramson N. The Aloha System: Another Alternative for Computer Communications // Fall Joint Computer Conf. Ser. AFIPS’70 (Fall): Proc. 17-19 Nov. 1970. New York: ACM, 1970. P. 281-285.

6. Bertsekas D., Gallager R. Data Networks. - Prentice Hall, 1992. - 556 p.

7. Mehravari N. Random-Access Communication with Multiple Reception // IEEE Trans. Inf. Theory. 1990. Vol. 36. N 3. P. 614-622.

8. Pountourakis I., Sykas E. Analysis, Stability and Optimization of Aloha-type Protocols for Multichannel Networks // Computer Communications. Dec. 1992. Vol. 15. Iss. 10. P. 619-629.

9. Евсеев Г. С., Ермолаев Н. Г. Оценки характеристик разрешения конфликтов в канале со свободным доступом и шумом // Проблемы передачи информации. 1982. № 18. C. 101-105.

10. Евсеев Г. С., Тюрликов А. М. Алгоритмы случайного доступа к системе параллельных каналов с зависимым шумом // X Всес. школа-семинар по вычислительным сетям. Тбилиси, 1985. № 2.

11. Yue W., Yutaka M. Performance Analysis of MultiChannel and Multi-Traffic on Wireless Communication Networks. - Springer US, 2012. - 324 p.

12. Авен О. И., Гурин Н. Н., Коган Я. А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. - М.: Наука, 1982. - 464 c.

13. Lam S., Kleinrock L. Packet Switching in a Multiaccess Broadcast Channel: Dynamic Control Procedures // IEEE Transactions on Communications. Sept. 1975. Vol. COM-23. P. 891-904.

14. Galinina O., Turlikov A., Andreev S., Koucheryavy Y. Stabilizing Multi-Channel Slotted Aloha For Machine-type Communications // IEEE Intern. Symp. on Information Theory, Istanbul, 7-12 July 2013. P. 2119-2123.

15. Neyman J., Cam L. On the Distribution of Sums of Independent Random Variables // Bernouilli, Bayes, Laplace: Anniversary. New York: Springer-Verlag, 1965. P. 179-202.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Гранкин М.А. Модель для оценки среднего количества активных абонентов в системе межмашинного взаимодействия в сетях 5-го поколения. Информационно-управляющие системы. 2015;(5):72-81. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.72

For citation: Grankin M.A. Model for Estimating the Average Number of Backlogged Users of M2M Systems in 5G Mobile Networks. Information and Control Systems. 2015;(5):72-81. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.72

Просмотров: 22


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)