Анализ территориального распределения голосового трафика в сети сотовой связи крупного города (на примере г. Оренбурга) Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

92

Известия ДГПУ, №2, 2014

Literatura

1. Abakarova M. A. Problemy i perspektivy razvitija pchelovodstva v Respublike Dagestan // Mat. Rossijsko-Kazahstanskoj Mezhd. nauch.-prakt. konf. Jelista, 2012. S. 195-197. 2. Abakarova M. A., Shihshabekov M. M., Gasanov A. R. Puti reshenija problem pchelovodstva v Dagestane // Pchelovodstvo. 2013. № 6. S. 8-9. 3. Abakarova M. A. Pchelovodstvo - neot#emlemaja chast'

nacional'nogo proekta agropromyshlennogo kompleksa Respubliki Dagestan // Problemy regional'noj jekologii. 2014. № 1. S. 182-187. 4. Porter M. Konkurencija. M. : Vil'jams, 2005. 608 s. 5. Jel'darov Je. M., Guruev M. A., Plaksa S. A. Klaster prirodopol'zovanija Juzhnogo Agrahana: problemy i perspektivy formirovanija // Problemy razvitija APK regiona. 2013. № 1 (13). S. 29-35.

Статья поступила в редакцию 02.04.2014 г.

УДК 910.3+911.9

АНАЛИЗ ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ГОЛОСОВОГО ТРАФИКА В СЕТИ СОТОВОЙ СВЯЗИ КРУПНОГО ГОРОДА (НА ПРИМЕРЕ Г. ОРЕНБУРГА)

THE ANALYSIS OF THE TERRITORIAL DISTRIBUTION OF THE VOICE TRAFFIC IN THE NETWORK OF CELLULAR

COMMUNICATION OF THE LARGE CITY (ON THE EXAMPLE OF ORENBURG)

© 2014 Головань К. Р., Погорелов А. В. Кубанский государственный университет

© 2014 Golovan K. R., Pogorelov A. V.

Kuban State University

Резюме. Установлено территориальное распределение голосового трафика в сотовой сети крупного города с применением геоинформационных и картографических средств анализа. Предлагаемая методика позволяет получить результат в широком диапазоне обобщения, требуемого для решения конкретной задачи.

Abstract. The authors of the article identified the spatial distribution of voice traffic in a cellular network of a large city with the use of geographic information and mapping analysis tools. The proposed method allows evaluating a wide range of generalizations required for a specific task.

Rezjume. Ustanovleno territorial'noe raspredelenie golosovogo trafika v sotovoj seti krupnogo go-roda s primeneniem geoinformacionnyh i kartograficheskih sredstv analiza. Predlagaemaja metodika pozvoljaet poluchit' rezul'tat v shirokom diapazone obobshhenija, trebuemogo dlja reshenija kon-kretnoj zadachi.

Ключевые слова: сотовая связь, голосовой трафик, пространственная структура, плотность, ГИС-анализ, город.

Keywords: cellular communication, voice traffic, spatial structure, density, GIS-analysis, city.

Kljuchevye slova: sotovaja svjaz’, golosovoj trafik, prostranstvennaja struktura, plotnost', GIS-analiz, gorod.

Естественные и точные науки

93

Постановка задачи

Исследования территориальной

структуры сотовой связи, несмотря на динамику ее развития и растущую значимость в современной экономике России, до сих пор носят эпизодический характер. Имеющиеся территориальные обобщения имеют федеральный и региональный масштаб [1; 3]; уровень крупного города - главного потребителя услуг связи с особыми свойствами характеристик ее территориальной организации - практически не изучен.

Из всего многообразия задач анализа сотовых сетей остановимся на одной из актуальных, а именно - задаче определения территориального распределения трафика в сети сотовой связи [7; 8]. Решение такой задачи дает, как минимум, возможность оценки пространственно распределенной активности абонентов. Эта информация может быть использована при решении широкого круга вторичных задач: выбора местоположения для базовой станции (БС) [4; 5] или офиса обслуживания, размещения рекламы, разработки тарифов и т. п.

Статистика по количеству голосового трафика собирается в рамках соты - основополагающего элемента в сотовой сети [6]. При такой организации данных можно составить лишь поверхностное представление о территориальном распределении трафика в силу двух причин:

1. Низкая точность определения границ соты.

2. Большие размеры соты (протяженность от сотен метров в городе до десятков километров за его пределами), следовательно, недостаточное пространственное разрешение для оценок трафика.

Основная задача настоящего исследования - разработка методики определения территориального распределения голосового трафика в сети 2G с высокой детализацией, то есть с отображением структуры трафика внутри соты.

Исходные данные

В качестве исходных данных использована статистика одного из операторов «большой тройки» за 18 сентября 2013 года (среда) в г. Оренбурге. Выбор данного города обусловлен возможностью произвести экспертную верификацию полученных результатов специалистом с многолетним опытом работы в области планирования сети сотовой связи в Оренбурге.

В работе применялись следующие статистические показатели:

1. Суммарное количество трафика; измеряется в Erlang.

2. Компенсация времени прохождения сигнала от телефона до БС Timing Advance (TA); на основании этого параметра можно получить расстояние от БС до абонента [2].

Алгоритм расчета

Каждому значению TA соответствует процент от общего количества трафика. При известном общем количестве трафика соты на первом этапе анализа его следует распределить в соответствии с процентными порогами значений параметра TA, в результате чего мы получим количество трафика для каждого диапазона ТА (табл. 1).

Скорость распространения радиоволн равна скорости света, поэтому, зная TA, вычислим расстояние, пройденное сигналом от БС до абонента по формуле 1:

R=TA*547 (1)

Таблица 1

Сведения об исходных данных после первого этапа обработки

Сота 1 Диапазон TA 1 2 3 4 5 6 8

Трафик, Erlang 90,7 3,9 1,4 1,7 0,3 0,3 0,3

Сота 2 Диапазон TA 1 2 3 4 5 6 8

Трафик, Erlang 41,9 27,0 1,8 1,0 0,3 1,7 9,6

Таким образом, для каждой соты мы можем рассчитать зоны шириной 547 м и, зная количество трафика в каждой зоне, схему активности абонентов в первом приближении (рис. 1).

Рис. 1. Схема активности абонентов в первом приближении

Такая схема может быть информативна в отношении единичной соты, в то время как в городе могут быть тысячи сот, поэтому целесообразно представить трафик в виде отдельных точек, а затем

94

Известия ДГПУ, №2, 2014

анализировать их плотность. Для этого на языке программирования Python создан скрипт (рис. 2), позволяющий случайным образом распределить трафик в

виде точек на дуге, которая отнесена от БС на расстояние в соответствии с TA по направлению азимута антенны.

for j in range(0,int(с[1])]: rnd=randQm(-60,60)

alpha=((float(c[22]))+rnd)*math.pi/180

lst=lst+str(float(c[20]] + (math.sin(alpha)]* float(c[0]]) +1 '+\ str(float(c[21]) + (math.cos(alpha))* float(c[0])) + ' '+str(c[23]]+\ 1 1+str(c[22])+1\n‘

Рис. 2. Листинг ос

В качестве входных данных скрипт получает текстовый файл со следующими данными:

1. Координаты антенны, относительно которых рассчитывается удаление «точки трафика» от антенны в соответствии с TA.

2. Азимут антенны, определяющий направление соты; к примеру, на рисунке 1 азимут антенны равен 180°.

3. TA и количество трафика, определяющие сколько и на каком расстоянии будет сгенерировано точек.

Координаты каждой точки трафика рассчитываются по формуле 2:

x1 = x + sin((A + rnd) * п ^ 180)

* (TA * 547)

y1 = y + cos((A + rnd) * п ^ 180) *

(TA * 547) (2),

где x, у - координаты антенны, - азимут, - случайное число в диапазоне от -60 до 60.

Значение условно и соответствует 120° раскрытия сектора антенны. В действительности распространение сигнала ничем не ограничено и может превышать 120°. Однако подобные случаи маловероятны и ими можно пренебречь, особенно в городе с высокой плотностью сот.

В процессе реализации скрипта получаем текстовый файл с координатами «точек трафика», который впоследствии визуализируем в программе ArcMap (Esri, США) при помощи опции «Display XYdata» (рис. 3).

Для визуализации плотности в растровом формате полученные точки обрабатываются при помощи модуля «Spatial Analyst Tools», а именно инструментом «Kernel Density», который вычисляет плотность точечных объектов вокруг каждой ячейки выходного растрового изображения.

Рис. 3. Результат работы скрипта

Ключевым параметром при построении изображения является радиус поиска; при изменении этого параметра задается детальность отображения моделируемого поля. В рамках данного исследования для временного разрешения сутки, по нашему мнению, целесообразно выделение 5-8 основных очагов трафика. Оптимальный результат с требуемой детальностью получен при поиске точек в радиусе 500 м (рис. 4).

Рис. 4. Изменение расчетной плотности голосового трафика с переменным радиусом поиска: 1000,500 и 250м (слева направо)

На последнем этапе обработки выполнены растрово-векторное преобразование и экспорт изображений в среду Google Earth с целью анализа и выделения участков с повышенной плотностью трафика, иначе говоря, интегральной

Естественные и точные науки

95

суточной активностью абонентов сотовой сети.

Анализ полученных данных

Посредством полученного растрового изображения распределения плотности способом количественного фона выделены 6 очагов трафика (рис. 5).

Рис. 5. Распределение плотности точек с нумерацией очагов повышенной активности голосового трафика

Самый крупный очаг (№ 1) приходится на центр Оренбурга и ограничивается улицами Рыбаковская, Пролетарская, Красноармейская, Казаковская. В этом районе располагается ряд ключевых административных зданий, в том числе здания правительства Оренбургской области, министерства финансов, управления федеральной службы исполнения наказаний, УВД, администрации МО "город Оренбург". Очаг № 2 расположен в северной части города, его ограничивают улицы Волгоградская, Просторная, Джангильдина, Брестская. Данный очаг,

вероятно, сформировался ввиду наличия большого количества образовательных учреждений: детские сады (№№ 102, 151, 161, 123, 5, 138, 107, 118, 175, 114, 144, 148, 141), школы (№№ 67, 8, 19, 57, 4, 69, 5, 71).

Очаг повышенной плотности трафика (№ 3) расположен внутри улиц Самолетная, Ялтинская, Расковой, Орская и соответствует границам крупного жилого микрорайона. Очаг № 4 ограничен улицами Жукова, Туркестанская, Ленинградская, Чкалова. Здесь находится жилой район и ряд образовательных учреждений. Очаг № 5 локализован в районе стадиона «Олимпийский» между улицами Шевченко, Пролетарская, Новая, Терешковой. Очаг № 6, расположенный между улицами Гагарина, Медногорская, Бугурусланская, соответствует жилому району.

Таким образом, выполнены расчеты и построены соответствующие карты распределения голосового трафика в крупном городе, отражающие пространственно неоднородную активность абонентов сотовой сети. Степень детальности моделирования - «внутрисотовая» с временным разрешением сутки. Полагаем, что предложенный метод оценки территориальной структуры и отображения интегральных показателей голосового трафика сети сотовой связи внутри крупного города достаточно эффективен, а результаты локализации трафика в Оренбурге по данным экспертного заключения вполне обосновываются характером распределения элементов городской инфраструктуры (жилая и административная застройка и пр.).

Литература

1. Головань К. Р., Погорелов А. В. География сотовой связи в Южном федеральном округе (на примере МТС) // Известия Кубанского государственного университета. Естественные науки.

2014. Вып. 3. 2. Дворкина Н. Б., Намиот Д. Е. Использование opencellid api в мобильных сервисах // Прикладная информатика. 2010. № 5. С. 92-101. 3. Леснова Ю. В. География развития сотовой связи России. Дисс. ... канд. геогр. наук. М., 2004. 209 с. 4. Мухаджинов Р. Р. О постановке задачи выбора рационального размещения базовых станций сотовой связи // Вестник АГТУ. 2008. № 1. С. 127-129. 5. Мухаджинов Р. Р. Применение генетического алгоритма к решению задачи «размещение станций систем мобильной связи» // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 1. С. 165-167. 6. Ратынский М. В. Основы сотовой связи / под ред. Д. Б. Зимина. 2-е изд., перераб. и доп. М. : Радио и связь, 2000. 248 с. 7. Руфова А. В. Частотно-территориальное планирование сетей подвижной связи: учеб. пособие / под ред. В. Ю. Бабкова. СПб. : СПбГУТ, 2002. 64 с. 8. Tutschku K., Tran-Gia P. Spatial traffic estimation and characterization for mobile communication network design. University of Wurzburg, 1998.

References

1. Golovan K. R., Pogorelov A. C. Geography of cellular communication in the Southern Federal District (on the example of MTS) // Proceedings of Kuban State University. Natural sciences. 2014. Is-

96

Известия ДГПУ, №2, 2014

sue 3. 2. Dvorkina N. B., Namiot D. E. Use open cell id api in mobile services // Applied information science. 2010. # 5. P. 92-101. 3. Lesnova Yu. V. Geography of development of cellular communication of Russia. Diss. ... Cand. of Geogr. M., 2004. 209 p. 4. Mukhadzhinov R. R. The problem of choosing the rational placement of base stations of cellular communication // Bulletin of ASTU.

2008. # 1. P. 127-129. 5. Mukhadzhinov R. R. Application of genetic algorithm for solving the placing of stations of mobile connections // Bulletin of ASTU. Series: Management, computing and informatics. 2009. # 1. P. 165-167. 6. Ratynsky M. V. Fundamentals of cellular communications /

edited by D. B. Zimin. 2nd Ed., rev. and supplemented M. : Radio and Communication, 2000. 248 p.

7. Rufova A. V. Frequency-territorial planning of the mobile connection networks: textbook. / edited by V. Yu. Babkov. SPb. : SPbSUT, 2002. 64 p. 8. Tutschku K., Tran-Gia P. Spatial traffic estimation and characterization for mobile communication network design. University of Wurzburg, 1998. Literatura

1. Golovan' K. R., Pogorelov A. V. Geografija sotovoj svjazi v Juzhnom federal'nom okruge (na primere MTS) // Izvestija Kubanskogo gosudarstvennogo universiteta. Estestvennye nauki. 2014. Vyp. 3.

2. Dvorkina N. B., Namiot D. E. Ispol'zovanie opencellid api v mobil'nyh servisah // Prikladnaja infor-matika. 2010. № 5. S. 92-101. 3. Lesnova Ju. V. Geografija razvitija sotovoj svjazi Rossii. Diss. ... kand. geogr. nauk. M., 2004. 209 s. 4. Muhadzhinov R. R. O postanovke zadachi vybora racion-al'nogo razmeshhenija bazovyh stancij sotovoj svjazi // Vestnik AGTU. 2008. № 1. S. 127-129. 5. Muhadzhinov R. R. Primenenie geneticheskogo algoritma k resheniju zadachi «razmeshhenie stancij sistem mobil'noj svjazi» // Vestnik AGTU. Serija: Upravlenie, vychislitel'naja tehnika i in-formatika. 2009. № 1. S. 165-167. 6. Ratynskij M. V. Osnovy sotovoj svjazi / pod red. D. B. Zimina.

2-e izd., pererab. i dop. M. : Radio i svjaz', 2000. 248 s. 7. Rufova A. V. Chastotno-territorial'noe planirovanie setej podvizhnoj svjazi: ucheb. posobie / pod red. V. Ju. Babkova. SPb. : SPbGUT, 2002. 64 s. 8. Tutschku K., TranGia P. Spatial traffic estimation and characterization for mobile communication network design. University of Wurzburg, 1998.

Статья поступила в редакцию 01.04.2014 г.

УДК 911.2

ЗАПРУДНЫЕ (ОПОЛЗНЕВЫЕ) ОЗЕРА ВОСТОЧНОГОКАВКАЗА

DAMMED (LANDSLIDE) LAKES OF THE EASTERN CAUCASUS

© 2014 Идрисов И. А. Институт геологии Дагестанского научного центра РАН

© 2014 Idrisov I. A.

Institute of Geology of Dagestan Science Centre, RAS

Резюме. В статье представлены материалы, показывающие широкое развитие крупных оползней и запрудных озер на Восточном Кавказе. Приводится описание некоторых изученных оползней и запрудных озер как современных:, так и древних, в том числе частично размытых:. Сделан вывод о широком развитии условий для формирования крупных оползней и образования запрудных озер в горной части региона. Также предполагается прогрессивное увеличение во времени возможности развития подобных процессов, обусловленное характером развития природных и антропогенных факторов.

Abstract. The article presents information, showing extensive development of large landslides and dammed lake in the Eastern Caucasus. Described some of the studied landslides dammed lake, both modern and ancient, including partially blurred . It is concluded that the broad development of con-