Экспериментальное исследование самоподобия GPRS-трафика в сотовой сети связи стандарта GSM Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 621.396.67

Экспериментальное исследование самоподобия GPRS-трафика в сотовой сети связи стандарта GSM

О.И. Шелухин, С.Б. Матвеев, А.С. Пастухов

Приводятся результаты исследования самоподобных свойств реального GPRS трафика. Показано наличие самоподобной структуры основных составляющих GPRS трафика (IP, TCP, UDP).

Results of the self-similar properties experimental study for GPRS traffic are presented. In this paper we show that main components of the GPRS traffic (namely IP, TCP, UDP) possess self-similar nature.

Постановка задачи

В настоящее время наблюдается бурное развитие сервисных услуг в сотовых сетях связи на базе стандарта GSM (от англ. Global System for Mobailcommunition). Одним из направлений развития является внедрение услуги пакетной передачи данных GPRS (от англ. General packet radio service) в сотовых сетях.

Основной целью GPRS является доступ к Internet-сети с помощью мобильного телефона. Информация, предаваемая по каналу, называется GPRS-трафиком, который аналогичен Internet-трафику.

Исследуя поведение трафика, можно судить об эффективности данной конфигурации сети, т.е. можно рассчитать задержку, коэффициент потерь и т.д. [1]. Понимание структуры GPRS-трафика поможет разработчикам при проектировании сетевых технологий будущего, настройки параметров и выбора оптимальной конфигурации сетей.

Описание исследуемой сетевой конфигурации

Экспериментальные данные получены с помощью анализатора телекоммуникационных протоколов Actema-8630 путем параллельного подключения к Gb-интерфейсу (рис. 1). Основную

Рис. 1. Сетевая архитектура сети сотовой связи ЗАО «Шупашкар ОБМ»

часть иследуемого GPRS-трафика составляют TCP- и UDP-трафики.

Существующая сеть GSM не имеет достаточного набора функциональных возможностей, чтобы реализовать услуги на основе пакетной передачи данных. Внедрение GPRS в сеть GSM требует дополнительных компонентов, которые обеспечивают коммутацию пакетов. В результате архитектура сети GSM, согласно рис. 1, состоит из следующих узлов:

1. Входной узел GPRS - GGSN (от англ. Gateway GPRS Support Node) служит интерфейсом сетей передачи данных общего пользования PDN (от англ. Packet Data Network) или других общедоступных сетей подвижной связи PLMN (от англ. Public Land Mobile Network). Здесь выполняются функции переключения, оценки адресов протоколов данных пакета PDP (от англ. Packet Data Protocol) и последующая маршрутизация абонентам.

2. Опорный узел GPRS является центром коммутации SGSN (от англ. Serving GPRS Support Node) и аналогичен передвижному коммутационному центру (MSC). Здесь определяются адреса пакетных данных и передаются в международную сеть IMSI (от англ. International Mobile Subscriber Identity). SGSN отвечает за маршрутизацию в сети с пакетной радиосвязью, а также за мобильность и управление ресурсами. Кроме того, SGSN обеспечивает аутентификацию и шифрование данных для абонентов GPRS. Связь между SGSN и GGSN в пределах одного PLMN происходит с использованием PLMN IP версии 6 (IPv6) или IP версии 4 (IPv4) по Gn-интерфейсу при помощи протокола каналообразования GTP (от англ. GPRS Tunneling Protocol). По GTP передаются специальные данные, которые используются для управления подвижностью GPRS - GMM (от англ. GPRS Mobility Management), а также для модификации и удаления каналов. В GTP применяется пользовательский протокол дейтаграмм UDP для передачи данных в базовой сети. Связь между GGSN и PDN обеспечивает интерфейс Gi, в котором осуществляется обмен по базовым протоколам TCP/IP, X.25 и др. По интерфейсам Gb, BSSGP (протокол подсистемы базовой станции GPRS) производится связь без установления логического соединения между BSS и SGSN. Основная задача протокола - управление потоком данных для передачи на LLC PDUs (от англ. Logical Link Control) при передаче «вниз».

В случае передачи «вверх» управление потоком не выполняется. SGSN находится в режиме ожидания до тех пор, пока не будут приняты все

данные, которые были помещены в буфер, при этом ресурсы, выделяемые для соединения, должны быть соизмеримы с объемом данных, во избежание потери данных при передачи «вверх».

3. Центр коммутации мобильной связи MSC (от англ. Mobile Switching Centre) выполняет функции коммутации. Данный центр контролирует все входящие и исходящие вызовы, поступающие из других телефонных сетей и сетей передачи данных. К таким сетям можно отнести сети данных общего пользования PSDN (от англ. Public Switched Data Network ) и корпоративные сети ISDN (от англ. Integrated Services Digital Network), а также сети мобильной связи других операторов. MSC обеспечивает маршрутизацию вызовов и функции управления вызовами, формирует данные, необходимые для выписки счетов за предоставленные сетью услуги связи, накапливает данные по состоявшимся разговорам и передает их в центр расчетов (биллинг).

4. Контроллер базовых станций BSC (от англ. Base Station Controller) управляет всеми функциями, относящимися к работе радиоканалов в сети GSМ. Это коммутатор большой емкости, который обеспечивает такие функции, как хэндовер MS, назначение радиоканалов и сбор данных о конфигурации сот. Каждый MSC может управлять несколькими BSC. Обмен данными c SGSN происходит через плату PCU (от англ. Packet Control Unit) - устройство контроля пакетной передачи.

5. Базовая станция BTS (от англ. Base Transceiver Station) управляет радиоинтерфейсом от MS к BS. Базовая станция включает в себя трансиверы (приемопередатчики), антенные модули и платы управления, которые необходимы для обслуживание каждой соты в сети. Контроллер BSC управляет несколькими BTS.

6. Мобильная станция MS (от англ. Mobile Station) используется абонентом для осуществления связи в пределах сети и состоит из мобильного телефона и модуля идентификации абонента (SIM). Для связи между MS и BS используется Um-интерфейс (или Radio-интерфейс) при помощи методов множественного доступа FDMA и TDMA. В стандартах GSM-900 и DCS-1800 частотное разнесение составляет 45 и 85 МГц соответственно. Физические и логические каналы, применяемые в GPRS, аналогичны каналам в GSM с учетом контроля доступа и получения данных. Однако GPRS не требует фиксированного распределения каналов для пакетных данных PDCH (от англ. Packet Data Channel). Пропускная способность канала для

GPRS-трафика определяется согласно фактическому требованию. Число фиксированных PDCH по требованию определяются сетевыми операторами.

7. Анализатор телекоммуникационных протоколов Acterna-8630 выполнен на базе ПК, на котором установлена операционная система MS Windows, с процессором Pentium II, оснащенным ОЗУ и ПЗУ небольшого объема, а также ЖК-дисплеем и внешней клавиатурой. Такая конфигурация прибора позволяет пользователю обрабатывать сигнальную информацию, поступающую на вход анализатора. Внутри анализатора находятся платы с двумя внешними полнодуплексными выходами E1 каждая. Данный прибор способен анализировать следующие протоколы: ОКС-7, ISDN PRI, GSM, VoIP, GPRS, FTP, HTTP, SMTP, WAP, DNS, DHCP, RADIUS, PPP. Функция анализа протоколов дает возможность обслуживания и корректировки неполадок стационарных сетей и систем подвижной связи.

При проведении измерений анализатор телекоммуникационных протоколов Acterna-8630 подключался параллельно к Gb-интерфейсу и входящий и исходящий трафики анализировались в течение 24 ч с разрешением 1 с. Максимальная пропускная способность Gb-интерфейса составляла

1088 кбит/с, что соответствует 17 временным слотам. Измерения проводились с 14.03.2007г. (10:00:39) по 15.03.2007г. (09:57:30) в сети ЗАО «Шупашкар GSM» г. Чебоксары.

Анализ полученных данных

Полученные экспериментальные данные записывались в течении 24 ч по протоколам IP, TCP и UDP. Используемый сетевой анализатор Acterna-8630 записывает trace-файлы, в которых содержится информация о данных, находящихся в потоке. Затем данные обрабатываются несложной программой, написанной на языке Visual Basic, для исследования их фрактальных (самоподобных) свойств. Оценка самоподобности GPRS-трафика проводится на основе вейвлет-анализа с автоматическим определением границ масштабирования, что указывает на сложную многомасштабную структуру сетевого трафика, которую можно отнести к мультифрактальной [1]. Результаты этих измерений представлены на рисунках ниже.

С помощью алгоритма, предложенного в [2], были проведены исследования оценок коэффициента самоподобности при помощи вейвлет-анализа на базе программы MathLab 6.5.

На рис. 2, а представлен входящий IP-трафик, объем которого составляет 2009950064 бит.

10 12 14

Номер октаны, j

в)

Рис. 2. Входящий IP-трафик

— о

1-1 и

S -2 -3

-4

-6 -6 -7 -8 -9 -10

! 1 ! > I j ! .—

\/

........]____________1 . /

I J i /

j /

j

j

б)

8 10 12 14 Номер октавы, у

!

H= 0.B8S [0.W6. 1.031], N-1,(UHr.1S|. а=0.Э77, 0=1.176 10"

10 12 14

Номер октаны, j

г)

На рис. 2, б представлен результат работы алгоритма автоматического определения области масштабирования. Сплошной линией показана «зона быстрого роста», а пунктиром - «зона равновесия». На рис. 2, б точкой ♦ показаны «границы раздела» между кратковременными и долговременными корреляциями в данных.

Как видно из результатов обработки, если производить оценку по всем доступным масштабам [2], то показатель Херста будет подвержен сильному влиянию кратковременных корреляций (#>1) и это уменьшит достоверность результата, а октава ] выбирается в качестве начальной. На рис. 2, в, г показаны логарифмические диаграммы полученных данных с аппроксимацией, выполненной с учетом выбранной области масштабирования. Эти графики показывают наличие двух масштабных областей, в которых выполнены оценки самоподобия, что свидетельствует о муль-тифрактальной природе трафика.

Наибольший интерес представляет участок кривой на больших временных масштабах, характеризуемый октавой /, имеющей номер в диапазо-

не от 7 до 15. Показатель Херста на этом масштабе равен 0,988.

На рис. 3, а показан исходящий IP-трафик, объем которого составляет 751805112 бит, что в 2,67 раза меньше, чем входящий IP-трафик. Рис. 3, б показывает «границы раздела» между кратковременными и долговременными корреляциями в данных, значение октавы j составляет 4. Наклон графика на всех масштабах времени (рис.3, в) характеризуется масштабным показателем а= 0,33, где а= (2H - 1). Далее находим показатель Херста, который лежит в диапазоне [0,660...0,670], но, согласно [2], значение показателя Херста определяется так, как это показано на рис. 3, г, и составляет H=0,857. Исходя из полученных значений видно, что у входящего трафика показатель Херста выше, чем у исходящего.

На рис. 4, а представлен входящий TCP-трафик, объем которого составляет 1843558480 бит, что в 1,1 раза меньше объема входящего IP-трафика. TCP-трафик включает в себя следующие виды трафиков: HTTP, SMTP, FTP [3]. Далее проводим оценку между кратковременными

в)

Н = 0.665 [0.660. 0.67(1), w 1. turn «>. а - о.ззг Q=o у

i t I i 1 /

2 6 10 12 14

Номер октавы,/

H= 0.B57 [0.643. 0,871], (1-0.714.0-2.4310^

............. /

12 14 Номер октавы, у

г)

Рис. 3. Исходящий IP-трафик

и долговременными корреляциями в данных (рис. 4, б) и определяем их границу, значение которой составляет 7=6. После определения границы находим показатель Херста на всем масштабе (рис. 4, в), октава 7 лежит в диапазоне [1,15] и на масштабе монофрактальности (рис. 4, г), где 7 находится в диапазоне [6,15], значение показателя Херста составляет Н=0,95 и лежит в диапазоне [0,921;0,979], с масштабным показателем а=0,9 и выборочной функцией ¿>(_/1) = 1 - FJ^(^(Д)), значение которой составляет Q = 8,53 10-6'

На рис. 5, а представлен исходящий ТСР-трафик, объем которого составляет 625773592 бит, что в 1,2 раза меньше, чем объем исходящего 1Р-трафика. Из рис. 5, б определяем границу масштабирования, область «быстрого роста» (сплошная линия) и «линии равновесия» (пунктирная линия), значение которой равно 7=5. По рис. 5, в определяем показатель Херста Н=0,675 на всем масштабном интервале [1,15]. Далее, с учетом границ масштабирования, значение которых лежит в диапазоне [5,15], определяем показатель Херста Н= 0,888 на монофрактальном участке с масштабным показателем а=0,776 (рис. 5, г).

Основываясь на полученных результатах, видим, что значение показателя Херста у исходящего TCP (иЬ)-трафика гораздо ниже, чем у входящего TCP (БЬ)-трафика, а значение выборочной функции Q(j\), наоборот, выше, чем у исходящего, TCP (иЬ)-трафика. Это говорит о том, что зона «быстрого роста» значительно быстрее доходит до монофрактального масштаба, чем у входящего трафика.

На рис. 6, а показан входящий UDP (UL)-трафик, объем которого составляет 76686056 бит, что в 24 раза меньше объема входящего TCP-трафика и в 26 раз меньше входящего IP-трафика. Далее, по рис. 6, б определяем границу раздела между мульти- и монофрактальностью по полученному значению октавы 7=8. После нахождения границ масштабирования определяем на этих участках значение показателя Херста (рис 6, в, г). Из графиков видно, что показатель Херста на всем масштабном интервале (мультифрактальный интервал) гораздо меньше, чем на монофрактальном, значение которого лежит в диапазоне у=[5,15]. Масштабный показатель а также выше по значению (рис.6, г) на интервале долговременных корре-

6 7 8 xio< Номер пакета

ю 12 14

Номер октавы,у

/—- —

1

!

35

30

10 12 14 Номер октавы./

б)

/

Н-095 [0.921,0.978). N=1. 15V

... ........ ... .......... fr*

10 12 14

Номер октавы, j

А.

Рис. 4. Входящий TCP-трафик

г

6 7 8 К10" Номер пакета

/

/

/

/

10 12 14 Номер октавы,^

а)

б)

40

|

2 4 8

10 12 14 Номер ОКГОВЫ,;

Н= 0.338 [0.В6В, 0,3051,

N*1,(W,M5,15).

сг= 0.776.0=0.20077

10 12 14

Помер октары,^

jL

jL

Рис. 5. Исходящий TCP-трафик

ляций, чем на интервале кратковременных корреляциях в данных. Горизонтальные линии на рис. 6,б соответствуют значениям Q = 0,01; 0,05 и 0,1.

Исследования исходящего UDP (DL)-трафика, размер которого составляет 83392760 бит, что в 7,5 раз меньше входящего TCP (UL)-трафика и в 9,01 раз меньше IP (UD-входящего трафика. По полученному графику определены значения j границ масштабирования мульти- и монофрак-тальности, которое равно 8, и найдены оценки показателя Херста на всем масштабе j=[1,15] и на участке j=[5,15], где данный интервал обладает самоподобностью (монофрактальностью). Оказалось, что значение показателя Херста равно #=0,812.

В табл.1 приведены основные показатели полученных трафиков. Видно, что входящий IP (DL)-трафик в основном определяется TCP (DL)-трафиком. Это, в частности, следует и из анализа объема данных входящих IP(DL)- и TCP (DL)-трафиков. Кроме того, IP- и TCP-трафики являются асимметричными, так как объем принятых данных больше, чем объем переданных данных, в 2,67 и 2,94 раза соответственно, а UDP-трафик в целом симметричен.

Таблица 1. Основные показатели исследу емых трафиков

Исследуемый трафик Число точек Максимальное значение, бит/с Среднее значение, бит/с Минимальное значение, бит/с Объем данных, бит

IP(DL) 86211 310840 23782 0 2009950064

IP(UL) 86211 86896 10038 0 751805112

TCP(DL) 86203 310840 24474 0 1843558480

TCP(UL) 86203 84808 8759 0 625773592

UDP(DL) 86206 90184 1010 0 76686056

UDP(UL) 86206 65960 1034 0 83392760

В табл. 2 приведем полученные значения показателя Херста (Н) исследуемых трафиков на основе вейвлет-анализа.

Виды трафика IP(DL) IP(UL) TCP(DL) TCP(UL) UDP(DL) UDP(UL)

Значение Н 0,988 0,857 0,950 0,888 0,884 0,789

Отсюда видно, что значение Херста у входящих трафиков (БЬ) на монофрактальном участке выше, чем у исходящих (ИЬ). Это свидетельствует об определенной однородности (закономерности) получения информации абонентами по ОРЯ8-каналу.

7 в «да Номер пакета

а)

Н =0.764 [0.740,0.759], N= 1. (¡¿¡ЛЬ 15), а =0.503,0=0

ц,. а*

10 12 14

Помер :-к I il-.ь: ■

jL

S

1- 1- i I Х:

2- 3--------

J ■ 6........

е----------- 7- ...... /

в - •

0

-в, S 32

28

26

24

10 12 14 Номер октавы, y

б)

H=0.S84 [0.621,0.947!, N" 1, (Щ.Н5,16). a- Ù.767,Q»ee2 10J

Г Ч

12 14

Номер октавы,у

Л.

Рис. 6. Входящий UDP-трафик

Анализ полученных экспериментальных данных показывает наличие самоподобной структуры основных составляющих GPRS-трафика (IP, TCP, UDP).

Наибольшее значение показателя Херста наблюдается во входящих IP-, TCP-, UDP фЬ)-трафиках.

Вейвлет-анализ показывает, что значение показателя Херста на больших масштабах лежит в диапазоне 0,789...0,988.

2. Шелухин О.И., Осин, А.В., Ахметшин Р.Р., Оценка самоподобности речевого трафика вейвлет-методом. - Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2007, т.3, №1.

3. «Traffic Engineering Concepts for Cellular Packet Radio Networks with Quality of Service Support» Univer-sit"atspprofessor Dr.-Ing. Bernhard Walke: 23. Juni 2003.

ЛИТЕРАТУРА

1. Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Осин А.В. Фракталь-

ОИ процессы в те™^™™^ Под ред. Поступила 10. 05. 2007 г.

О.И. Шелухина- М.: Радиотехника, 2003. '