CC BY
42
His
RESEARCH
IEEE 802.16: управление качеством информационного обмена в системах специального назначения
В настоящее время технологии беспроводного доступа городского масштаба, основанные на стандарте IEEE 802.16, нашли свое применение в системах связи специального назначения. Данный стандарт применяется для передачи большого количества трафика различного вида. Как осуществлять эффективное управление качеством информационного обмена в данных системах. Ответ на эти вопросы и раскрыт в настоящей статье.
Ключевые слова: управление услугами, услуга, широкополосный беспроводный доступ.
Мясникова А.И., Голубинцев А.В.,
Северо-Кавказский филиал Московского технического университета связи и информатики
Проведенные эксперименты по анализу структуры трафика сетей беспроводного широкополосного доступа выявили, что исследуемый трафик имеет отчетливую структуру VBR (variable bit rate) типа, то есть интенсивность передачи информации значительно изменяется во времени, в результате чего трафик имеет высокую пачечность. Как следствие, статическое задание пропускной способности канала (методы типа шейпинга и полисинга), применяемое в современной аппаратуре специального назначения, приводит к большим потерям информации и низкой утилизации канала. Первое обстоятельство ухудшает характеристики качества обслуживания, а второе сказывается на неэффективности использования ресурсов канала.
Решением данной проблемы является использование метода разделения времени передачи пакетов, основанного на прогнозировании самоподобного сетевого трафика, который не является новым, в настоящее время существует некоторое количество работ, касающихся проблемы прогнозирования самоподобного телетрафика. Однако до настоящего времени практически не проводились исследования, посвященные изучению возможностей адаптивного распределения пропускной способности на основе прогнозирования применительно к самоподобному телетрафику беспроводных широкополосных сетей доступа специального назначения.
В качестве возможного варианта применения схемы с прогнозированием рассмотрим простой частный пример: для физического канала с потенциально достижимой пропускной способностью С^ организовано два логических (виртуальных) канала VC (virtual channels)
со статически заданными пропускными способностями С, и С2 соответственно, причем
C^ = С, + С2 (см. рис. 1).
В первом из них передается информация реального времени, чувствительная к задержкам и потерям (для системы видеоконференц-связи, например), а во втором - второстепенная информация (данные www, ftp и другая информация, не чувствительная к задержкам и потерям).
РИс. 1. Статическое распределение пропускной способности физического канала между двумя логическими
Возникает задача наиболее эффективного способа разделения общей пропускной способности С^ физического канала между двумя логическими. Поскольку в первом виртуальном канале передается критичная к потерям информация, необходимо увеличивать пропускную способность С, этого канала. Однако при этом уменьшается его утилизация и доступная пропускная способность для второго канала, поскольку C2 = C£ - В результате ресурсы физического канала расходуются неэффективно. Более того, чем выше пачечность трафика в первом канале, тем ниже эффективность системы.
IEEE 802.16: quality management information exchange in systems of special purpose
Myasnikova A.I., Golubintsev A.V.,
North-Caucasian branch of the Moscow technical university relationship and informatics
Abstract
Currently, wireless access citywide, based on the standard IEEE 802.16, are used in communication systems for special applications. This standard applies to transfer a large amount of traffic of various kinds. How to effectively manage the quality of information exchange in these systems. The answer to these questions and uncovered in this article.
Keywords: Service Management, service, broadband wireless access.
зз
ш
СТАНДАРТЫ БЕСПРОВОДНОГОШИРОКОПОЛОСНОГО ДОСТУПА
В этом случае может схема с прогнозированием позволяет решить эту задачу. В этом случае с помощью предсказателя система заранее получает информацию о требованиях к пропускной способности канала с приоритетной информацией (первого канала) в некоторый момент времени t в ближайшем будущем.
Рис. 2. Динамическое распределение пропускной способности физического канала между двумя логическими
Поэтому к наступлению момента времени f система выделяет для первого канала требуемый ресурс пропускной способности С,, распределив при этом второму каналу всю оставшуюся доступную пропускную способность С^ = СЕ — С[- Как можно видеть из рис. 2 метод разделения времени передачи пакетов в данном примере увеличивает утилизацию в первом канале и предоставляет больше ресурсов для второго канала.
Идея предлагаемого метода состоит в модификации рассмотренных выше методов управления трафиком (полисин-га и шейпинга), служащих для реализации функций обеспечения качества информационного обмена с помощью введения дополнительного модуля, прогнозирующего на некоторое время вперед необходимое значение Вс в соответствии с изменением интенсивности поступающих пакетов. При этом пропускная способность системы подстраивается под профиль трафика, уменьшая при этом потери и увеличивая использование выделенных ресурсов, а не трафик вырав-
нивается под заданный наперед профиль.
Принцип работы метода разделения времени передачи пакетов с прогнозированием, основанный на механизме «корзина маркеров», изображен на рис. 3.
Согласно данной схемы входящий поток пакетов одновременно с поступлением в систему попадает на схему агрегирования по временным интервалам . После чего л последних отсчетов получившегося временного ряда поступают на предсказатель, который выдает прогностическую оценку следующего отсчета х(п +1) агрегированного ряда х на
время вперед. Исходя из требований к величине возможных потерь, оценивается пропускная способность системы
С(п +1) •
поступающие пакеты
А; схема агрегирования
п редсказатель
1х(п + \)
С{п + 1)
оценка пропускной способности
установка на время Д вперед
Вс=С(п + \)-Тс
потерянные пакеты
Вс(бит) .маркеров через каждые Т.
Алгоритм корзины маркеров в режиме полисинга
исходящие пакеты
Рис. 3. Принцип работы метода разделения времени передачи пакетов
При этом, как показано на рис. 3, с помощью обратной связи может учитываться статистика потерянных пакетов. В результате размер буфера маркеров
устанавливается в =С(п +1) на время вперед.
Таким образом, значение Вс (а вместе с ним и С/К) будет меняться каждый интервал А, отслеживая динамику изменения интенсивности трафика. При той же самой (в среднем) пропускной способности системы, в режиме разделения времени передачи пакетов удается достичь лучших показателей потерь и использования чем в случае реализации классического полисинга.
Аналогичным образом, с помощью введения прогнозирующего модуля можно модифицировать метод шейпинга. При этом отброс пакетов из-за несовершенства предсказателя будет снижен за счет увеличения задержек. Схема функционирования такого метода фактически будет соответствовать приведенной на рис. 3, в которую дополнительно введен буфер для поступающих в систему пакетов.
Эксперимент по исследованию возможностей метода разделения времени передачи пакетов проведем с помощью следующего алгоритма (рис. 4):
в исходном дискретном временном ряДе х(к), соответствующем трафику выделим участок Г фиксированной длины [7;
изучая характеристики ряда на данном тренировочном участке (оценивая параметры прогностической модели), формируем прогноз ¿(¿) (на один шаг
вперед) 1-го значения ряда х{к)- сле~ дующего за концом участка;
фиксируем получившуюся абсолютную ошибку прогноза е(г);
сдвигаем участок Т длины /Т на один шаг вперед, считая, что к наступившему моменту времени нам уже стало известно действительное значение только, что спрогнозированного отсчета ¡;
осуществляем прогноз следующего значения и т.д.
4-10
1
Jiik.iL ш к II Шк || ij.iL >1
т 1. ^ р к
иг и
Рис. 4. Эксперимент по прогнозированию трафика
Наукоёмкие технологии в космических исследованиях Земли № 1-2011
His
СТАНДАРТЫ БЕСПРОВОДНОГОШИРОКОПОЛОСНОГО ДОСТУПА
С тонки зрения улучшения коэффициентов D+ и D- лучшие характеристики получаются при прогнозировании с помощью простого предсказателя, так при статическом способе задания полосы в точке bs_norm = 1 коэффициент недооценки D+ «0.2433- Это означает потерю 24.33% всей информации, переносимой трафиком х(к). В то же время с помощью простого предсказателя (рис. 6) (при том же самом среднем значении полосы пропускания С, то есть при bs_norm=l) потери недооценки удается
уменьшить до 6.4% (п+ «0 064)' naive
Таким образом, выигрыш в D+ и D-при использовании простого предсказателя (в точке bs_norm= 1) составил ~18% от всего объема информации (см. рис. 6). В то же время выигрыш в показателе SNR' для простого предсказателя соответствует ~54%.
Оценим некоторые количественные показатели для конкретного случая. Как правило, для обеспечения удовлетворительного функционирования системы видеоконференцсвязи, например, считается, что величина потерь не должна превышать 1-2 % от всего объема транслируемой информации.
По графику на рис. 6, для алгоритма с простым предсказателем с целью достижения такой величины потерь достаточно ограничить пропускную способность канала уровнем соответствующем значению 3 < bs_norm < 4.5. Другими словами, пропускная способность канала должна быть равна среднему значению трафика (на изучаемом участке, т.е. на участке F), умноженному на коэффициент 3 - 4,5.
В то же время, для достижения такого же эффекта при использовании статического задания пропускной способности,
значение данного коэффициента возрастает значительно и соответствует 7-9 (см. рис. 5). Очевидно, данное обстоятельство увеличивает стоимость канала примерно в 2 раза.
Переходя далее к изучению рис. 6, можно сделать вывод о том, что выигрыш в статистических характеристиках 0+ и О- при использовании метода разделения времени передачи пакетов для рассмотренного случая видеоконференцсвязи (при 3 < Ьз_погт < 4.5) составит от 4 до 8%.
Следует заметить, что видеоконфе-ренцсвязь является наиболее требовательным к величине потерь сервисом. В общем случае, при организации менее требовательных сервисов, величина выигрыша может быть больше ~10% (см. рис. 6).
Выигрыш в статистике БЫК (которая, как будет показано ниже, отвечает за джиттер) составляет ~54% (см. рис.7). С другой стороны, для более сложных моделей эта величина несколько больше и составляет ~59%.
Заметим, что применение других предсказателей и даже значительное усложнение модели дает, тем не менее, достаточно небольшое улучшение в характеристике (а именно, выигрыш при этом увеличивается с 54% до 59%) на фоне также незначительного ухудшения характеристик 0+ и О- [7].
Поэтому, с точки зрения простоты реализации, меньшей ресурсоемкости и требовательности предсказателя, а также лучших показателях потерь и использования ресурсов канала (0+ и 0-) для использования в методе разделения времени передачи пакетов в системах распределения информации применяем простой предсказатель.
Для обеспечения требуемого качества
информационного обмена в системах беспроводного широкополосного доступа специального назначения, при изменяющихся внешних (условия распространения радиоволн, воздействие непреднамеренных и преднамеренных помех, связь в движении) и внутренних (величина и распределение трафика в сети, состав и топология сети, технические отказы и т.п.) условиях функционирования, задачи оптимизации характеристик и режимов работы отдельных элементов и системы в целом должны решаться совместно на всех уровнях ЭМВОС исходя из единого критерия.
Таким критерием может быть максимизация пропускной способности системы при заданных ограничениях на другие показатели эффективности.
В качестве такого критерия может использоваться и обеспечение требуемого качества обслуживания приоритетных пользователей при максимизации количества обслуживаемых неприоритетных абонентов и др. Впрочем, выбор критерия также может динамически изменяться в зависимости от цели и сложившихся на данный момент условий функционирования системы. А система должна распределять «усилия» по адаптации на всех уровнях для достижения требуемой цели.
Проведенные расчеты качества информационного обмена согласно разработанной ранее методики оценки с помощью программы подтверждают вывод о повышении общей эффективности системы.
Оценка качества информационного обмена при использовании методов статического задания пропускной способности и разделения времени передачи пакетов с прогнозированием в системе беспроводного широкополосного доступа представлена на рис. 8.
Q ио
— - — Q рвпп -Q st
1
0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
_ —
__-
__- ■—________'
,— '
/у
у
0,5
1,5 bs_norm
2,5
Рис. 8. Оценка качества информационного обмена при использовании методов статического задания пропускной способности и разделения времени передачи пакетов с прогнозированием
Наукоёмкие технологии в космических исследованиях Земли № 1-2011
His
RESEARCH
Полученные результаты подтверждают, что качество информационного обмена в системе беспроводного широкополосного доступа при применении метода разделения времени передачи пакетов с прогнозированием заметно выше (10-15 %) при том же самом объеме передаваемой в системе информации.
Применение метода разделения времени передачи пакетов ограничивается случаями, когда возможно разделить трафик на две категории: приоритетный и неприоритетный, а также когда используется техника виртуальных каналов (в отличие от статистического мультиплексирования потоков). При этом если приоритетный трафик оказывается самоподобным и обладает высоким коэффициентом пачечности, то разработанный метод также будет эффективен. В противном случае его эффективность окажется не хуже эффективности метода статического распределения пропускной способности.
Следовательно, усовершенствованный метод разделения времени передачи пакетов с применением простого предсказателя при заданных ограничениях на другие показатели качества информационного обмена и порядок его работы в системах беспроводного широкополосного доступа специального назначения могут рассматриваться как основные составляющие методики управления качеством информационного обмена, которую можно представить в виде следующей последовательности действий:
1. Оценка качества информационного обмена в системах беспроводного доступа военного назначения как интегрального показателя для всех видов предоставляемого обмена.
Q..=±A¡■к¡
(4)
где Д. - коэффициент, число значений
которого определяется числом уровней КИО т, 1 — т +1; К) - весовой коэффициент, определяющий значимость показателей КИО; п - число показателей КИО.
2. Определение эффективности системы беспроводного доступа специального назначения:
(6)
где уу = -0—>\ - показатель, характе-
&р
ризующий возможность системы беспроводного доступа военного назначения обеспечить требуемое качество информационного обмена для всех должностных лиц системы.
<2 - расчетное значение КИО полученное по приведенной ранее методике;
2рр - требуемое значение КИО в
системе.
3. При УУ<1 повышение качества информационного обмена в системе беспроводного доступа специального назначения обеспечивается путем повышения пропускной способности с применением метода динамического управления с применением прогнозирования при заданных ограничениях на другие показатели эффективности.
4. При недостаточной эффективности применяемых методов, а также для дальнейшего повышения качества информационного обмена применяются ранее разработанные алгоритмы рационального распределения выделенного для системы частотного ресурса беспроводных сетей (изменение сигнально-кодовых конструкций), в зависимости от цели и сложившихся на данный момент условий функционирования сети: для неприоритетного обслуживания; согласно приоритета пользователей; формирование подканалов одинаковой ширины частотного спектра, либо обеспечение одинаковой скорости передачи в подканалах.
Таким образом, в настоящей статье проведен анализ современных методов и методик, применяемых для обеспечения качества информационного обмена, показана их неэффективность для применения в сетях беспроводного доступа специального назначения. Предложена методика управления качеством информационного обмена, которая ввиду относительной простоты и при достаточной
степени корректности может применяться в системах беспроводного широкополосного доступа специального назначения.
Литература
1. Легкое К.Е., Кисляков М.А. Эксперимент по сбору трафика в сети беспроводного широкополосного доступа стандарта IEEE 802.1 бе // Сборник трудов СКФ МТУСИ - 2009. Ростов-на-Дону: СКФ МТУСИ, 2009.-С. 49-55.
2. Ghaderi М. On the Relevance of Self-Similarity in Network Traffic Prediction, 2003. http:/ / www.cs.uwaterloo.ca/cs-archive/ CS-2003/28/TR-CS-2003-28.pdf.
3. Traffic Modeling Based on FARIMA Models. Xue F., Liu J., Shu Y., Zhang L., Yang O.W.W// CCECE99 Proceed. - May 1 999. -P. 162-167.
4. Chen В., Peng S., Wang K. Traffic Modeling, Prediction, and Congestion Control for High-Speed Networks: A Fuzzy AR Approach // IEEE Trans. On Fuzzy Systems Vol. 8. -2000. - №5.
5. Chiruvolи G., Sankar R., Ranganathan N. Adaptive VBR Video Traffic Management for Higher Utilization of ATM Networks // ACM SIGCOMM, Vol. 28, Issue 3. - July 1 998. - P. 27-40.
6. Легкое K.E., Донченко A.A. Анализ существующих алгоритмов распределения частотного ресурса беспроводных сетей специального назначения //Сборник трудов СКФ МТУСИ - 2009. Ростов-на-Дону: СКФ МТУСИ, 2009. - С. 50-52.
7. Донченко А.А., Легкое К.Е. Анализ эффективности применения алгоритмов динамического управления пропускной способностью канала сети беспроводного широкополосного доступа //Сборник трудов СКФ МТУСИ - 2009. Ростов-на-Дону: СКФ МТУСИ, 2009. - С. 69-72.
8. Легко в К.Е., Донченко М.А. Требования к показателям качества информационного обмена в сетях беспроводного широкополосного доступа // Сборник трудов СКФ МТУСИ - 2009. Ростов-на-Дону: СКФ МТУ-СИ, 2009. - С. 59-64.
9. Легкое К.Е. Методы оценки качества информационного обмена в сетях беспроводного широкополосного доступа // Сборник трудов СКФ МТУСИ - 2009. Ростов-на-Дону: СКФ МТУСИ, 2009. - С. 64-68.
