УДК 621.317: 621.396
А. В. Брюхачев, А. В. Светлов, И. В. Ханин, С. С. Шигуров
ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ МОНИТОРИНГА СКОРОСТИ ИНТЕРНЕТ-СОЕДИНЕНИЯ В СЕТЯХ WCDMA
Аннотация. Рассмотрены возможности активного и пассивного способа измерения скорости интернет-соединения. Создана структура распределенной информационно-измерительной системы для проведения мониторинга параметров систем сотовой связи.
Ключевые слова: сотовые сети, суточное измерение скорости, пассивное измерение скорости.
Abstract. The article considers the possibilities of active and passive way of measuring the speed of Internet connection. The authors have developed a structure of a distributed information-measuring system for cellular systems’ parameters monitoring.
Key words: mobile networks, daily measurement of speed, passive measurement of speed.
Введение
Для надежного обеспечения высокого качества услуг сотовой связи, предоставляемых оператором, необходимо постоянно проводить диагностику и мониторинг различных параметров систем сотовой связи в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Одним из таких параметров является скорость передачи данных при использовании абонентом сети Интернет. С каждым годом возрастают объемы данных, передающихся через сети Интернет, которые сейчас очень активно используются для просмотра фильмов в потоковом режиме, а также для посещения социальных сетей, где информационные страницы сильно перегружены графической информацией. Ввиду этого остро встает проблема обеспечения высоких скоростей интернет-соединения. Для комфортной работы в сети Интернет на настоящий момент достаточно скоростей 1,5-2 Мбит/с. Неспособность оператора сотовой связи обеспечить такие скорости приводит к тому, что абоненты переходят к конкурентам, которые предоставляют более высокое качество услуг. В свете вышесказанного ужесточаются требования к качеству канала передачи данных сотовых сетей, а также к стабильности характеристик заявленных услуг.
Операторы сотовых сетей стараются периодически проводить мониторинг скорости интернет-соединения, при этом используют различные интернет-ресурсы, например: тест скорости, предоставляемый компанией Yandex или SpeedTest.net. Данные сервисы позволяют достаточно быстро определить скорость интернет-соединения, но обладают рядом довольно существенных ограничений, например: ограниченное число запросов в сутки, невозможность проводить тестирование скорости интернет-соединения без участия пользователя (автоматизированное тестирование), невозможность произвольно изменять размер тестового пакета. В связи с этим возникает потребность в системе, позволяющей автономно измерять скорость интернет-соединения и при этом не зависеть от каких-либо внешних сервисов и ресурсов.
1. Структура распределенной информационно-измерительной системы
В качестве прототипа системы для мониторинга сотовых сетей предложена структурная схема распределенной информационно-измерительной системы. Данная система состоит из нескольких независимых автономных мобильных терминалов, устанавливаемых на транспортное средство и связанных между собой в единую информационную систему, а также модуля централизованной обработки информации. Сбор измерительной информации осуществляется по радиоканалу. Отличительными особенностями данной системы, являются:
- независимая работа мобильных терминалов друг от друга;
- возможность доступа к результатам измерения с различных модулей обработки информации;
- возможность предварительной обработки результатов измерений любой сложности на мобильном терминале.
Схема такой сети представлена на рис. 1.
Рис. 1. Структурная схема распределенной информационно-измерительной системы
Важным аспектом в создании такой системы является выбор транспортного средства, например: маршрутные автобусы, такси или рейсовые пригородные автобусы. Мобильные терминалы, установленные на транспортные средства, курсируют по одному и тому же маршруту, проходя контрольные точки в различное время. Совокупность множества автономных мобильных терминалов представляет собой распределенную измерительную сеть. В итоге на основании данных одного терминала можно провести анализ работы конкретной ячейки сети, а на основании данных всей информационноизмерительной системы - работы сотовой сети в целом.
Каждый отдельно взятый мобильный терминал состоит из одноплатного компьютера, который осуществляет первичное накопление и обработку информации, а также отвечает за формирование пакетов и их отправку на сервер по каналу связи. Одноплатные компьютеры основываются на процессорах Intel Atom, так как они являются х86-совместимыми, что позволяет реализовывать довольно сложные алгоритмы первичной обработки с использованием высокоуровневых языков, что невозможно реализовать на микроконтроллерах или ПЛИС. Питание мобильного терминала осуществляется от бортовой сети транспортного устройства через конвертер питания, что позволяет нормализовать уровень и стабилизировать скачки напряжения, возникающие в процессе эксплуатации транспортного средства. Вычисление текущего местоположения осуществляется при помощи GPS-приемника, подключенного к USB-порту одноплатного компьютера. Сбор измерительной информации производится модемом, подключенным к USB-порту компьютера. Структурная схема описанного мобильного терминала представлена на рис. 2.
Рис. 2. Структурная схема мобильного терминала
Аппаратные и алгоритмические особенности построения и работы мобильного терминала более подробно описаны в [1]. Модуль обработки информации отвечает за систематизацию и структурирование принятой информации, ведение базы данных, отображение данных в понятном пользователю виде. Модуль обработки информации работает в качестве надстройки над бесплатной программой Google Earth и позволяет производить одновременный мониторинг всех мобильных комплексов, привязывать результаты к топографическим картам, проводить трассировку измеренных значений, отображать на карте и редактировать базу данных, содержащую сведения о базовых станциях сотовых операторов, анимировать (последовательно выводить на карту и графики записанные данные) процесс измерения и трассировки. Лицевая панель модуля обработки информации представлена на рис. 3.
2. Алгоритм измерения скорости интернет-соединения активным способом
При использовании стандартного алгоритма определения скорости интернет-соединения измерения происходят при загрузке или выгрузке на сервер тестового файла. Скорость передачи данных определяется как объем пе-
реданных данных, отнесенный к контрольному промежутку времени. В представленной выше распределенной измерительной системе реализовано измерение скорости с помощью модема. Стандартные прошивки модемов позволяют легко получать сведения о скорости передачи данных с помощью структурированной служебной информации, например:
^РЬОМИРТ: N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7,
где N1 - время соединения, секунды; N2 - измеренная скорость выгрузки данных; N3 - измеренная скорость загрузки данных; N4 - объем переданных данных; N5 - объем загруженных данных; N6 - максимально возможная скорость выгрузки данных; N7 - максимально возможная скорость загрузки данных.
Рис. 3. Лицевая панель модуля обработки информации
Вычисляются мгновенные значения скорости передачи данных Sk и среднее значение S, которое рассчитывается следующем образом:
(1)
к=1
где п - общее количество замеров, при этом средняя скорость вычисляется и записывается в файл для каждого отсчета.
Особый интерес представляют суточные измерения, проводимые в различные дни. Суточные замеры позволяют оценить загруженность отдельного сектора базовой станции, небольшого участка или всей сети в целом. Это
необходимо для анализа работы сети, а также для оптимизации проблемных участков. По данным отчетов наблюдения можно выявить часы максимальной нагрузки. Часы максимальной нагрузки характерны тем, что в это время количество абонентов, использующих сотовую сеть для голосовых вызовов или для передачи данных, максимально. В связи с этим возможны случаи, когда абонентский терминал зарегистрирован в сети, но не может совершить ни голосовой вызов, ни передать данные. Если подобный случай единичен, то нет необходимости как-либо видоизменять сеть или проводить оптимизацию. Однако, если перегрузка сети возникает с некоторой периодичностью, то необходимо добавить в проблемный участок сети дополнительный передатчик и провести оптимизацию работы участка. Дальнейший непрерывный мониторинг сети должен выявить, исчезла проблема или нет. Существуют также и часы минимальной нагрузки. Это период, в который количество абонентов на исследуемом участке минимально. Можно выявить такие часы и попытаться перераспределить ресурсы в другие сектора или участки, где это необходимо. Диаграмма суточного изменения скорости представлена на рис. 4.
20:42:11 08:44:20 20:01:57
28/01Д2 29/01Д2 29/01/12
Время, с
Рис. 4. Диаграмма суточного изменения скорости интернет-соединения
Из представленного графика видно, что минимальная скорость загрузки (DownLink) была зафиксирована 29 января примерно в час дня, из этого следует, что в этот момент была максимальная нагрузка на сеть, либо изменились метеорологические условия. Минимальная нагрузка на сеть была зафиксирована в пять утра, так как зафиксирована максимальная скорость, это подтверждается данными с контролера LAC, где зафиксировано максимальное количество абонентов.
3. Алгоритм измерения скорости интернет-соединения пассивным способом
Существенными недостатками описанного выше способа определения скорости интернет-соединения при длительном тестировании являются большие расходы интернет-трафика, а также постоянная нагрузка на выбранный сектор тестирования. Например, при проведении описанного выше суточного замера было израсходовано 22 Гбайта трафика. Авторами предлага-
ется другой способ для определения часов максимальной/минимальной нагрузки, а также максимальных и минимальных скоростей интернет-соединения.
Для пояснения принципа определения скорости пассивным способом рассмотрим принципы функционирования выделенного канала передачи данных на физическом уровне (БРБСЫ) [2]. Для отделения сигналов одной соты от другой соты используются скремблирующие коды, представляющие собой усеченные последовательности Голда. Все абонентские терминалы (АТ), находящиеся в зоне действия одной соты, работают на одной частоте, а для разделения информации, передающейся с абонентских терминалов на базовую станцию и обратно, используются канализирующие коды Уолша с коэффициентом ортогональности а. При большой задержке в радиоканале абонентский терминал будет воспринимать часть сигнала передатчика базовой станции как помеху от множественного использования [3]. Поэтому на практике получить идеальный ортогональный сигнал очень сложно; типовое значение а = 0,4 — 0,9 . Мощность сигнала на выходе антенны базовой станции Ртх может быть представлена следующим соотношением [4]:
где Ж - скорость передачи чипов, бит/с; Rj - битовая скорость у-го АТ, бит/с; и у - коэффициент активности у-го пользователя на физическом уровне, для
речи - 0,67, для передачи данных - 1; Ь - среднее затухание информационного сигнала между передатчиком соты и АТ; N - количество АТ, обслуживаемых исследуемой сотой; Е^ / No - энергия на информационный бит, поделенная на спектральную плотность мощности шума, дБм; Nrf - спектральная плотность мощности шума во входном каскаде приемника АТ, дБм,
(здесь первое слагаемое — уровень теплового шума при скорости 3,84 Мчип/с; NF — коэффициент шума приемника АТ при типичных значениях 5—9 дБм);
- средний коэффициент нагрузки в нисходящем канале, который можно найти следующим образом [2]:
где а - средний коэффициент ортогональности сигнала передатчика базовой станции для у-го абонентского терминала; / - отношение уровней радиопомех от другой ячейки к помехам в собственной ячейке.
Отношение Еь / No определяет минимальные требования к ресурсам радиолинии для возможности приема/передачи данных. Для передачи речи достаточно Е^ / No = 5 дБ, а для передачи данных в нереальном времени со скоростью 384 Кбит/с необходимо соотношение Еь / No = 1 дБ [2]. С исполь-
(2)
Щ = —108,2 + Ш,
* (^/N0)
(3)
зованием (2) и (3) авторами получено соотношение, позволяющее оценить битовую скорость Rj при условии, что базовая станция обслуживает один
АТ и сохранена идеальная ортогональность кодов.
ЖРТХ
Rj =-----------------------------------------------------------г-^. (4)
(Еь / No) [NRFЬ + РТХ ((1 — а) +г)]
В качестве примера можно рассчитать значение битовой скорости для типовых параметров сети. Пусть мощность базовой станции Ртх равна 16 Вт (42 дБм), мощность сигнала в приемнике АТ равна -80 дБм, среднее затухание на трассе составляет (Ь = 42 + 80) 124 дБ, спектральная плотность шума во входном каскаде приемника АТ N^ = -101 дБм, АТ используется для передачи данных, макроячейка с ненаправленными антеннами г = 0,55. При таких значениях параметров битовая скорость равна
3,84-106-16 „ ^ 1п5 ,
Rj■ =____________________-------------------------=г~3,649-10 ~ 364 кбит/с.
10—101/10 -10122/10 +16 - ((1 — 1) + 0,55)
Из выражения (4) можно сделать выводы, что битовая скорость пропорциональна мощности сигнала излучаемого базовой станцией и обратно пропорциональна уровню помех на входе АТ:
Rj--------=--Ртх _-------г, (5)
NRFЬ + РТХ ((1 — ау ) +г )
где NRFЬ + Ртх ((1 — а у ) + г) - суммарная мощность помех на входе приемника АТ.
Нарушение ортогональности возникает не только от множественного использования частоты, но также и за счет многолучевого распространения сигнала [3], когда базовой станцией обслуживается один АТ, то все равно возможно нарушение ортогональности кодов. На рис. 5 представлена зависимость битовой скорости Rj от коэффициента ортогональности сигнала при
разной мощности принимаемого сигнала.
Из рис. 5 видно, что битовая скорость зависит от нарушения ортогональности канализирующих кодов, причем чем выше уровень принимаемого АТ сигнала, тем явственнее выражается данная зависимость. Например, при уровне принимаемого сигнала -75 дБм происходит изменение битовой скорости на 20 %, при изменении коэффициента ортогональности а = 0,3...0,9 . Соответственно из-за нарушения ортогональности каналообразующих кодов увеличивается уровень помех на входе АТ.
В свете вышесказанного можно сделать вывод, что на основе экспериментальных данных о мощности и отношении сигнал/шум можно определить часы максимальной и минимальной нагрузки, а также косвенно определить максимальную и минимальную скорость. На рис. 6, 7 приведены диаграммы суточного изменения мощности р(^) и отношение сигнал/шум ) .
Рис. 5. Зависимость битовой скорости от коэффициента ортогональности
Рис. 6. Диаграмма суточного изменения мощности
Время, с
Рис. 7. Диаграмма суточного изменения сигнал/шум
Из рис. 6 видно, что уровень сигнала р(0 изменяется во времени, колеблясь около среднего значения -85 дБм, такой уровень сигнала достаточен для уверенного передачи-приема информации как для совершения голосовых
вызовов, так и для передачи данных с высокими скоростями. Соотношение сигнал/помеха с(У) изменяется во времени шумоподобно. На основе данных, представленных на рис. 6 и 7, можно рассчитать зависимость, которая будет отражать примерное изменение суточной битовой скорости Я (г):
Я(г) = К
р(г)
с(г)
(6)
где К - весовой коэффициент, определяющий максимально возможную битовую скорость на тестируемой трассе (определяется эмпирически); значения с(г) и р(г) указываются в дБм.
Коэффициент К определяется на основе пробного измерения. Рассчитанная по формуле (6) зависимость битовой скорости представлена на рис. 8.
Рис. 8. Рассчитанная диаграмма суточной битовой скорости
Из рис. 8 видно, что рассчитанная зависимость имеет максимальную и минимальную скорость в те же часы, что и зависимость, полученная активным методом. Однако нагляднее данную зависимость продемонстрирует огибающая скорости ^ (г), построенная таким образом, чтобы усреднить резкие изменения функции Я(г). Для удобства обработки данных перейдем от непрерывной временной функции к функции с дискретными отсчетами, при этом разобьем весь временной участок на отсчеты, взятые через каждые 2 с. Найдем огибающую скорости путем аппроксимации полиномом т-й степени функции Я, например таким:
т
(7)
где т - порядок полинома; aj - весовой коэффициент полинома; ' - выборка, взятая через каждые 2 с.
Подставив (6) в (7), получим
р'
(8)
Аппроксимируем функцию битовой скорости Л(ґ) полиномами различных степеней с использованием метода наименьших квадратов. В результате необходимо получить огибающую, максимально точно показывающую экстремумы функции. На рис. 9 изображены графики функции, аппроксимированной полиномами 24, 20, 15, 5 и 2 степени.
«<2
|3
4000- 3750- 3500- 3250- 3000- 2750- 24 |/Ч| 20 □ 15 И ю ЕЗ 5 [7ч] г □
0%
¡V
750-
20:25:11
28/01/12
10:41:36
29/01Д2
Время, с
Рис. 9. Зависимость скорости, аппроксимированная полиномами различного порядка
20:01:55
29/01А2
Из рис. 9 видно, что увеличение порядка полинома больше 20 степени не приводит к существенному видоизменению аппроксимирующей функции. Однако при увеличении степени полинома происходит более точное выделение экстремумов функции битовой скорости. Для того чтобы детально изучить изменение скорости, можно предложить несколько способов. Первый -это дробить суточный замер на более мелкие, затем аппроксимировать кусочки полиномом малой степени и склеивать их в одну функцию, при этом возможны случаи, когда на границах кусочно-аппроксимированных функций будут несостыковки. Второй способ - это аппроксимация полиномом высокой степени. В этом случае получим огибающую, более точно описывающую интересующий нас процесс, однако резкие изменения скорости при этом будут усредняться и получится среднее изменение скорости за определенный промежуток времени. Соответственно, если провести один раз в заданный промежуток времени мониторинг скорости методом передачи файла на йр-сервер, установить максимальную возможную скорость для заданного места, а затем проводить пассивный мониторинг скорости с нормированием полученных результатов по а максимальному значению, то можно получить суточное распределение изменения скорости интернет-соединения без расхода огромного количества трафика. Также данный способ позволит не занимать ресурсы радиолинии и контроллера, а также не вносить интерференционных помех в исследуемый сектор, что при длительных измерениях существенно разгрузит сотовую сеть.
Заключение
В процессе исследований была создана модель распределенной измерительной системы для мониторинга систем сотовой связи второго и третьего поколения. Данная система проста в эксплуатации и открыта для расширения.
Основным преимуществом такой системы является использование стандартных комплектующих, что позволяет легко масштабировать систему в зависимости от потребностей конечного заказчика. Использование пассивного способа измерения битовой скорости интернет-соединения позволяет существенно экономить трафик, что в сумме дает существенную экономию при постоянном мониторинге сотовой сети.
Список литературы
1. Ханин, И. В. Автономный измерительный комплекс для непрерывного мониторинга сотовой сети / И. В. Ханин, Е. В. Мартяшин // Радиоэлектронная техника : межвуз. сб. науч. тр. - Ульяновск : УлГТУ, 2011. - С. 183-189.
2. Ипатов, В. П. Системы мобильной связи / В. П. Ипатов, В. К. Орлов, И. М. Самойлов, В. Н. Смирнов. - М. : Горячая линия - Телеком, 2003. - С. 272.
3. Holma, H. W-CDMA for UMTS / H. Holma // John Wiley & Sons. - 2004. -445 c.
4. Jaana Laiho. RADIO NETWORK PLANNING AND OPTIMISATION FOR WCDMA/Thesis for the degree of Doctor of Science in Technology / Jaana Laiho. -Espoo, July, 2002.
Брюхачев Алексей Владимирович
директор Пензенского регионального отделения ОАО «МегаФон»
E-mail: rtech@pnzgu.ru
Светлов Анатолий Вильевич доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой радиотехники и радиоэлектронных систем, Пензенский государственный университет
E-mail: rtech@pnzgu.ru
Ханин Илья Владимирович
аспирант, Пензенский государственный университет
E-mail: rtech@pnzgu.ru
Шигуров Станислав Сергеевич аспирант, Пензенский государственный университет
E-mail: rtech@pnzgu.ru
Bryukhachyov Aleksey Vladimirovich Director of the Penza regional branch of OJSC "MegaFon"
Svetlov Anatoly Vilyevich Doctor of engineering sciences, professor, head of sub-department of radio engineering and radio electronic systems, Penza State University
Khanin Ilya Vladimirovich Postgraduate student,
Penza State University
Shigurov Stanislav Sergeevich Postgraduate student,
Penza State University
УДК 621.317: 621.396 Брюхачев, А. В.
Информационно-измерительная система для мониторинга скорости интернет-соединения в сетях WCDMA / А. В. Брюхачев, А. В. Светлов, И. В. Ханин, С. С. Шигуров // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2012. - № 2 (22). - С. 33-43.