CC BY
76
ДК [621. 3 94/. 397:004. 722]: 519,816 ББК [32.884.1:32.94]:22.183.1
В. Н. Дмитриев, А. В. Чередниченко
АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПЕРЕКЛЮЧЕНИИ В ГЕТЕРОГЕННЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ
V. N. Dmitriev, А. V. Cherednichenko
VERTICAL HANDOFF DECISION ALGORITHM IN HETEROGENEOUS WIRELESS NETWORKS
В настоящее время в беспроводных сетях используются различные беспроводные технологии доступа - 3G, IEEE 802.11 и LTE. Для перемещения в гетерогенной беспроводной сети без разрыва соединения необходим эффективный алгоритм переключения. В предлагаемом алгоритме принятия решения о переключении используются несколько значимых параметров: уровень сигнала (RSS), скорость мобильного узла, загруженность базовой станции. Алгоритм включает в себя три основных компонента: сбор данных, нормализация данных и принятие решения о переключении. Алгоритм можно использовать с неограниченным количеством критериев при выборе беспроводной сети, таких как пропускная способность сети, уровень задержки, надежность и др.
Ключевые слова: гетерогенная беспроводная сеть; алгоритм переключения; переключения, не зависящие от типа беспроводной сети.
Various wireless technologies - 3G, IEEE 802.11 and LTE are currently used in wireless networks. An effective switching algorithm is required for movement in heterogeneous wireless network without breaking the connection. In the proposed algorithm, we use some significant parameters: the level of the signal strength (RSS), the speed of the mobile node, load of the base station.
The algorithm includes three main components: data collection, data normalization
and decision to switch. The algorithm can be used with an unlimited number of criteria for selecting a wireless network, such as bandwidth, delay level, reliability, etc.
Key words: heterogeneous wireless network; switching algorithm; switching, not depending on the type of the wireless network.
Введение
В гетерогенных сетях связи широко используются беспроводные технологии - WiFi, LTE, WiMax, UMTS, GPSR и др. Для того чтобы абонент без разрыва соединения мог перемещаться в гетерогенной беспроводной сети с различными технологиями доступа, необходим эффективный алгоритм переключения. Основной задачей такого алгоритма является поддержание непрерывной связи при высоком качестве обслуживания (QoS) мобильного узла. В системе управления гетерогенной беспроводной сети (СУГБС) возможны гомогенные переключения - переключения в пределах одного типа беспроводной сети, а также гетерогенные переключения - между сетями различных типов (рис. 1).
Следует отметить, что постоянно снимаются технологические ограничения, связанные ранее с проблемой бесшовного переключения между операторами WiFi или проблемой совместимости с другими операторами [1]. Этими проблемами занимается группа CALM (Communication Architecture for Land Mobile Environment), организация ISO (International Organization for Standardization), стандарт IEEE 802.21 и MIH (Media Independent Handover). Большое количество решений предложено научными организациями. Функция MIH реализуется между вторым и третьим уровнями модели взаимодействия открытых систем [2].
В рамках данных стандартов предлагаются механизмы, предоставляющие всю необходимую информацию процедурам переключения мобильных устройств, однако алгоритмы принятия решения о переключении, которые являются индивидуальными для каждой конкретной системы, в этих стандартах не рассматриваются [3, 4].
Рис. 1. Архитектура гетерогенной беспроводной сети
Таким образом, вопрос об оптимизации данного переключения в настоящее время остается открытым [5]. Цель исследований - разработать алгоритм переключения в гетерогенной беспроводной сети, который позволил бы производить оптимальный выбор базовой станции (БС) для подключения с учетом таких метрик, как уровень сигнала, скорость мобильного узла (МУ), загруженность БС, пропускная способность сети, уровень задержки, надежность, стоимость, энергопотребление и т. д. При этом алгоритм переключения должен быть универсальными не зависящим от типа сети.
Описание алгоритма управления гетерогенной бес проводной сетью
В настоящее время широко распространено несколько типов беспроводных технологий, а именно 30,1ЕЕЕ 802.11 и ЬТЕ. В предлагаемом алгоритме используются несколько значимых параметров при выборе БС:
- уровень сигнала (Я88);
- скорость МУ;
- загруженность БС.
В задачу нашего исследования входит не только балансировка нагрузки между БС различных типов, но и повышение качества обслуживания клиентов Интернет-провайдерами и операторами сотовой связи.
В гетерогенных беспроводных сетях существуют различные ограничения скорости движения МУ, например нормальная скорость МУ для связи 1ЕЕЕ 802.11 значительно меньше, чем для 30. Таким образом, не представляется возможным в качестве основного критерия при выборе беспроводной сети рассматривать только уровень сигнала.
Предлагаемый алгоритм включает в себя три основных компонента (рис. 2): сбор данных, нормализация данных и принятие решения о переключении.
Рис. 2. Алгоритм оптимизации гетерогенной беспроводной сети
На первом этапе осуществляется сбор информации, необходимой для нормализации данных и дальнейшего принятия решения. На этом этапе собирается системная нагрузка кандидата на переключение, скорость МУ и уровень сигнала между БС и МУ.
На следующем этапе собранные данные нормализуют и получаются лингвистические переменные. На заключительном этапе полученные параметры используются для определения рейтинга сети на основе нечеткой базы знаний о беспроводных сетях.
Описание алгоритма о птимизации гетерогенной беспроводной сети
Нечеткая нормализация. Как уже было отмечено выше, система с нечеткой логикой состоит из трех частей: нормализация входных параметров, нечеткая база знаний и нормализованные выходных параметры.
В предлагаемой системе рассматриваются сети стандартов 3G, WiFi и LTE. Решение о гетерогенном переключении будет определяться загрузкой БС, уровнем сигнала и скоростью МУ.
После получения необходимых параметров для их последующей нормализации необходимо определить подходящие нечеткие множества. В соответствии с характером различных беспроводных технологий можно определить нечеткое множество для различных технологий беспроводной сети соответствующей функцией принадлежности (рис. 3,4).
На рис. 3 показана функция принадлежности для загруженности БС и уровня сигнала между БС и МУ. Эти параметры измеряются в процентах для всех типов беспроводных сетей. Таким образом, функция принадлежности для данных параметров не зависит от типа сети.
Рис. 3. Функция принадлежности уровня сигнала и загрузки БС в сетях LTE, WiFi, 3G
Что касается параметра, определяющего скорость МУ, то пороговое значение скорости различно для каждого из типов беспроводной сети. На рис. 4 показана функция принадлежности для скорости МУ.
О км/ч
5 км/ч
10 км/ч
-Низкий
-Средний
-Высокий
О км/ч
50 км/ч 100 км/ч
Рис. 4. Скорость движения МУ в сетях LTE, WiFi, 3G
Рассмотрим ситуацию, когда МУ движется из зоны покрытия одной БС стандарта LTE в зону покрытия новой БС стандарта 3G со скоростью 13 км/ч. В то же время МУ попадает в зону покрытия БС стандарта WiFi. Мобильный узел не может простым сравнением уровней сигналов или скоростей определить целевую БС. Если МУ переключится на БС стандарта 3G после простого сравнения уровней сигнала, то переключение может состояться, но если МУ переключится на БС стандарта WiFi, то соединение обязательно разорвется из-за относительно высокой для стандарта WiFi скорости МУ.
Нормализация в данном примере покажет, что скорость 13 км/ч для стандарта WiFi является слишком высокой, а для стандарта 3G низкой. Таким образом, МУ выберет БС стандарта 3G с более высоким рейтингом в сравнении с БС стандарта WiFi.
Нечеткая база знаний и механизм принятия решения. После процедуры нормализации все параметры переводятся в лингвистические переменные, которые можно сравнить напрямую, т. к. параметры будут приведены к единой базе сравнения. Модуль принятия решения просто обрабатывает параметры беспроводной сети, напрямую сравнивая их при помощи нечеткой базы знаний для вывода оптимального решения. Механизм логического вывода основан на нечетких правилах, перечисленных в таблице.
Нечеткая база знаний
Загрузка Уровень сигнала Скорость Рейтинг сети
Низкая Низкий Низкая 1
Низкая Высокий Высокая 1
Высокая Средний Средняя 2
Высокая Средний Низкая 3
Высокая Высокий Средняя 3
Высокая Высокий Низкая 4
Средняя Средний Средняя 3
Средняя Средний Низкая 4
Средняя Высокий Средняя 4
Средняя Высокий Низкая 5
Низкая Средний Средняя 4
Низкая Средний Низкая 5
Низкая Высокий Средняя 5
Низкая Высокий Низкая 6
Затем оценивается уровень сигнала, скорость и загруженность для каждой БС. Каждый параметр имеет подмножества высоких средних и низких значений. Количество правил в нечеткой базе знаний рассчитывается по формуле хт = 27 правил, где х - количество лингвистических переменных; т - количество параметров. На этом этапе можно уменьшить количество правил до 14, возникает возможность фильтрации заведомо непригодных для использования БС кандидатов. В нашем случае для МУ с высокой скоростью и низким уровнем сигнала два дополнительных параметра должны быть высокого качества.
Далее для данной базы знаний на основе экспертной оценки параметров определяется рейтинг сети. В нашем случае для каждого параметра задается рейтинг от 0 до 2. Параметр высокого качества - 2 балла, среднего - 1 балл и низкого качества - 0 баллов. Затем сумма баллов по всем трем параметрам определяет итоговый рейтинг сети. Таким образом, низкая загрузка, высокий уровень сигнала и низкая скорость являются параметрами высокого качества - 2 + 2 + 2 = 6 баллов.
Принятие решения о необходимости переключения. Как показано на рис. 5, после нормализации параметров БС, согласно нечеткой базе знаний, определяется рейтинг каждой БС и выбираются БС с наивысшим рейтингом. На этом этапе фильтруются БС, не соответствующие предъявленным требованиям: с низким уровнем сигнала, высокой скоростью или же сильно загруженные. Затем проверяется наличие БС с более высоким рейтингом, чем текущая БС.
После проверки наличия БС - кандидатов на переключение - производится проверка наличия предпочтений пользователя к определенному типу сети. Если пользователь не выбрал предпочитаемую сеть, то производится случайный выбор БС из списка кандидатов.
Рис. 5. Алгоритм принятия решения о необходимости переключения
Если же предпочитаемая сеть пользователем установлена, то проверяется количество БС -кандидатов на переключение, удовлетворяющих данному условию. Если их количество больше нуля, то производится случайный выбор БС из списка кандидатов с предпочитаемой сетью. Если же БС - кандидатов, удовлетворяющих условию, нет, то процедура переходит к случайному выбору БС без учета предпочтений сети.
Заключение
Применение нормализованных нечетких множеств при выборе типа беспроводной сети позволяет использовать одну-единственную нечеткую базу знаний, которая не зависит от типа сети. Таким образом, возможно использование данного алгоритма для управления любым типом гетерогенной беспроводной сети, компонентами которой являются сети стандартов 3G, WiFi, LTE, WiMax и др.
Кроме того, при использовании данного алгоритма возможна фильтрация непригодных для использования кандидатов, что снижает трудоемкость принятия решения и повышает эффективность системы.
В представленном алгоритме есть возможность использовать неограниченное количество критериев, таких как пропускная способность, уровень задержки, надежность, стоимость, энергопотребления и т. д. Необходимым условием является разработка нормализованной функции для каждого параметра под конкретную сеть. Однако нужно учитывать тот факт, что с увеличением числа параметров возрастает и объем нечеткой базы знаний.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Парамонов А. И. Миграция речевого трафика в современных сетях связи / А. И. Парамонов, А. Е. Кучерявый // Электросвязь. - 2007. - № 12. - С. 20-22.
2. Назаров С. Н. Исследование основных характеристик гибридной сети беспроводной передачи информации / С. Н. Назаров // Инфокоммуникационные технологии. - 2010. - Т. 8, № 3. - С. 94-101.
3. Пакулова Е. А. Обеспечение роуминга подвижных объектов в гетерогенной беспроводной сети в рамках системы мониторинга и диспетчеризации подвижных и стационарных объектов / Е. А. Пакулова // Междунар. науч.-техн. и науч.-метод. конф. «Проблемы современной системотехники». - Таганрог, 2010. - С. 72.
4. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks - Part 21: Media Independent Handover Services, IEEE Std 802.21. - New York: Institute of Electrical and Electronics Engeneers, 2008.
5. Дмитриев В. Н. Алгоритм оптимизации гетерогенной беспроводной сети по критерию равномерности загрузки оборудования провайдера / В. Н. Дмитриев, А. В. Чередниченко // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2011. - № 2. - С. 120-125.
REFERENCES
1. Paramonov A. I., Kucheriavyi A. E. Migratsiia rechevogo trafika v sovremennykh setiakh sviazi [Migration of speech traffic in present communication networks]. Elektrosviaz', 2007, no. 12, pp. 20-22.
2. Nazarov S. N. Issledovanie osnovnykh kharakteristik gibridnoi seti besprovodnoi peredachi informatsii [Analysis of the basic characteristics of hybrid network of wireless data transmission]. Infokommunikatsionnye tekhnologii, 2010, vol. 8, no. 3, pp. 94-101.
3. Pakulova E. A. Obespechenie rouminga podvizhnykh ob"ektov v geterogennoi besprovodnoi seti, v ramkakh sistemy monitoringa i dispetcherizatsii podvizhnykh i statsionarnykh ob"ektov [Provision of the roaming of mobile objects in heterogeneous wireless network within the system of monitoring and dispatching of mobile and stationary objects]. Mezhdunarodnaia nauchno tekhnicheskaia i nauchno metodicheskaia konferentsiia «Problemy sovremennoi sistemotekhniki», 2010, p. 72.
4. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks — Part 21: Media Independent Handover Services, IEEE Std 802.21. New York: Institute of Electrical and Electronics Engeneers, 2008.
5. Dmitriev V. N., Cherednichenko A. V. Algoritm optimizatsii geterogennoi besprovodnoi seti po kriteriiu ravnomernosti zagruzki oborudovaniia provaidera [Algorithm of optimization of heterogeneous wireless network by criteria of uniform load of the provider’s equipment]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriia: Upravlenie, vychislitel'naia tekhnika i informatika, 2011, no. 2, pp. 120-125.
Статья поступила в редакцию 4.06.2013
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Дмитриев Вадим Николаевич - Астраханский государственный технический университет; д-р техн. наук, профес сор; зав. кафедрой «Связь»; [email protected].
Dmitriev Vadim Nickolaevich - Astrakhan State Technical University; Doctor of Technical Sciences, Professor; Head of the Department "Communication"; [email protected].
Чередниченко Андрей Валерьевич - Астраханский государственный технический университет; ас пирант кафедры «Связь»; [email protected].
Cherednichenko Andrey Valerievich - Astrakhan State Technical University; Postgraduate Student of the Department "Communication"; [email protected].
