Использование интеллектуальных антенн в системах связи с подвижными объектами с целью снижения последствий природных и техногенных катастроф Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 621.396

Использование интеллектуальных антенн в системах связи с подвижными объектами с целью снижения последствий природных и техногенных катастроф

ISSN 1996-8493

© Технологии гражданской безопасности, 2012

В.М. Щучкин

Аннотация

Данная статья посвящена проблеме детектирования и устранения локальных перегрузок в системах подвижной связи, используемых при ликвидации последствий техногенного и природного характера. При устранении локальных перегрузок предлагается использовать интеллектуальные антенные системы, позволяющие изменять параметры диаграммы направленности в зависимости от нагрузки, формируемой абонентами. Полученный метод позволяет улучшить качество обслуживания мобильных абонентов путем уменьшения вероятности блокировки требования.

Ключевые слова: локальная перегрузка; интеллектуальная антенная система; качество обслуживания.

Using Smart Antennas in Mobile Communication in Order to Reduce Impact of Natural and Man-made Disasters

ISSN 1996-8493

© Civil Security Technology, 2012

V. Shchuchkin

Abstract

This article is devoted to problem of detection and elimination of local overloads in mobile systems used in the aftermath of natural and manmade disasters. For removing the local overloads are encouraged to use smart antenna systems to change the parameters of the radiation pattern as a function of load, formed subscribers. The resulting method can improve the quality of service of mobile subscribers, by reducing the probability of blocking requirements.

Key words: local overload; intelligent antenna syste; the quality of service.

Введение

На сегодняшний день остро стоит проблема обеспечения связью сотрудников экстренных и оперативных служб (ЭиОС) в случае разворачивания ситуационного мобильного координационного центра на местности, пострадавшей вследствие катаклизмов природного или техногенного характера. Примером данных бедствий могут служить пожары, охватывающие значительные территории, наводнения, землетрясения, аварии на крупных предприятиях, вследствие которых уничтожается телекоммуникационная инфраструктура.

Для решения данной проблемы используются мобильные базовые станции (БС) подвижной сотовой телефонной связи (СТС), в результате развертывания которых обеспечивается необходимое радиопокрытие за считанные часы, что влечет за собой снижение рисков и повышает оперативность реагирования ЭиОС. Частым явлением, возникающим при организации связи подобным образом, являются локальные перегрузки (ЛП), возникающие вследствие скопления абонентов на территории одной из сот, что приводит к увеличению вероятности блокировки вызовов и ухудшению оперативности взаимодействия.

Решением проблемы может служить метод адаптации площади покрытия соты под нагрузку, формируемую абонентами. Данного эффекта можно добиться, используя интеллектуальные антенные системы (ИАС), при этом наибольшая эффективность достигается в совокупности с алгоритмами раннего обнаружения перегрузок.

Регулирование нагрузки в соте при помощи ИАС

Анализ литературы и технических решений существующих АИС показал, что эффективных алгоритмов, позволяющих управлять площадью соты (£с), на сегодняшний день нет. Существующие подобные системы базируются на регулировке Зс по факту перегрузки, коррекция осуществляется в результате эмпирической оценки. При данном подходе сложно определить зависимости между абонентской нагрузкой и параметрами диаграммы направленности (ДН), что значительно снижает предполагаемый полезный эффект.

В данной работе предлагается вариант оценки зависимости от параметров антенной системы и нагрузки с учетом метода предсказания появления ЛП, основанном на обработке информации о межсотовых перемещениях абонентов.

Зависимость абонентской нагрузки от площади обслуживания соты

Положим, что абоненты распределены на равномерно с плотностью с", отсюда число абонентов на площади соты определяется как I = 3 а".

Задавшись удельным значением абонентской нагрузки Р^, которая является показателем потребления услуги и слабо отклоняется от своего среднего значения Руд ® Руд.ср., получим суммарную нагрузку в соте Ре = ^(Г " р^. Используя процедуры контроль межсотовых перемещений абонентов, возможно точно определить значение а".

Методы регулирования площади покрытия соты

Для задания закона изменения площади соты необходимо определить технологию управления ДН БС. Актуальные варианты:

Адаптивное формирование луча (Beamforming);

Использование антенных систем с переключающимся положением луча;

Использование антенных систем с изменяющийся шириной ДН в горизонтальной плоскости;

Использование антенных систем с меняющимся углом наклона, при этом рассматривается механический и электрический наклон ДН.

Наиболее простым и дешевым для реализации являются системы, использующие наклон ДН, что соответствует их широкому применению в существующих СТС. На рис. 1 представлен пример зависимости ДН БС от угла наклона в вертикальной плоскости для случая электрического EDT и механического MDT наклона.

W

Electrical Downtttt Only

йй*

w %

Motiwiical Down lit Only

Рис. 1. Пример зависимости ДН БС от угла наклона в вертикальной плоскости для случая электрического EDT и механического MDT наклона

Применение систем EDT позволит наиболее точно и просто, с вычислительной точки зрения, задать зависимость изменения ДН от угла наклона, при этом EDT позволяет более точно установить требуемый угол наклона, по сравнению с MDT.

Для расчета воспользуемся соотношениями для предсказания среднего уровня напряженности поля в точке приема, так как при условиях необходимости быстрого реагирования нет запаса времени на обширные натурные испытания.

В качестве подобного алгоритма оценки площади покрытия можно использовать методику, предложенную в [5]:

r(i',a)+r(/ + l,a)

(1)

где: г(г, а) — дальность связи (ДС) в заданном направлении N = 360 / 5, г = 1, 2..Ы, 8 — угол между двумя соседними отсчетами т"(г',а), а — угол наклона ДН БС.

г(г',а) в г-ом направлении зависит от многих факторов (модели расчета затухания, частотного диапазона, излучаемой мощности БС и АС, чувствительности приемников БС и АС, высот подвеса антенн), однако основным параметром, определяющим ДС, является КУ антенны БС в заданном направлении, при условии, что антенна АС имеет круговую ДН. Пример зависимости площади обслуживания от угла наклона ДН базовой станции представлен на рис. 2.

Здесь А1 — антенна с ДН ф =120°в горизонтальной и 0 =20° в вертикальной плоскости, А2 — антенна ф = 120° и 0 = 15°, А3 — антенна ф =120° и 0 =10°.

Предсказание локальных перегрузок

При применении алгоритмов перераспределения зон обслуживания БС по факту наличия перегрузки, очевидно, что блокировки будут подвергаться требования, поступающие на интервале оптимизации покрытия. Для улучшения качества обслуживания необходимо использовать методы обнаружения ЛП, основанные на контроле межсотовых перемещений-пользователей. Более подробно данные методы описаны в [1], [2].

Для целей анализа работы обобщенного алгоритма ограничемся случаем обнаружения изменения интенсивности входящего и исходящего потока, при этом положим, что характер изменения интенсивности поступающих в соту требований и выходящих из нее изменяетя скачком.

Раннее обнаружение перегрузок рассматривается как ряд этапов, на которых решаются следующие задачи:

Первый этап — обнаружение и оценка параме-

тров изменившейся модели потоков, описывающей перемещения абонентов на границе соты;

Второй этап — оценка задержки до возникновения перегрузки, формирования длительности интервала дополнительного контроля и порога срабатывания;

Третий этап — прогнозирования на базе анализа роста информационной нагрузки соты.

В данной работе рассмотрим только две наиболее ранние стадии, так как параметры, оцениваемые на данных этапах, наиболее важны для работоспособности алгоритмов оптимизации, использующих АИС.

На первом этапе определяется наличие изменения параметров мобильности абонентов. Для обнаружения изменения интенсивности входящего/исходящего потока воспользуются правилами, синтезированными в [1]. Для входящего потока:

тах

«[О,!-]

и,(оГЛХ-я,(оУ^'(01 я, Г-г

П

(2)

Я,

где: г — предполагаемый момент возникновения скачка, п2(г) — число запросов, поступивших на интервале [0, г], N2 общее число запросов, поступивших на интервале анализа [0, Т], Н0 и Н1 обозначают решения в пользу гипотезы и альтернативы. П — постоянный порог, величина которого определяется по заданной вероятности ложного обнаружения Ра альтернативы [1]. Для определения скачка интенсивности исходящего потока воспользуемся следующим соотношением:

1п(Л(;,т))=М(г,т) * щра)

(3)

Рис. 2. Относительное изменение Эс обслуживания от угла наклона ДН БС, для А1, А2, А3.

где, Л(г,т) определяется из (4), ЩРа) — порог, вероятность превышения которого статистикой (3), при справедливости гипотезы Н0, равна заданной вели-

чине ра-

А (*,т) = -

wjtm] _ K-K{t0) K~K(i0)

wJtt\H0) f к ] к

' exP4 [K - K{'oJ

з T-t0 -«W fT-tnf 4

•(4)

■^о) — число запросов на выход из соты, полу-

Л А

ченное от абонентов на интервале [0, £0), ^ — условная оценка максимального правдоподобия для неизвестного момента возникновения нестационарного поведения К — число запросов на выход из соты на интервале анализа, 3^), Е^), Н2(?0), Е3(£0), тср(4), А (/о)— числовые коэффициенты, вычисляемые исходя из выборки моментов входящего потока и выходящего потока абонентов

т1,т2»-,т* [1]/

При обнаружении изменения интенсивности потока входящих/исходящих регистраций, обеспечивающих рост числа абонентов в соте, всегда должно выноситься решение о возможности перегрузки. Далее, пользуясь соотношениями для оценки параметров мобильности представленные в [1], получим оценку для параметров Xм (оценка параметр мобильности абонентов входящего потока в соту)

r = (N - пг (i0))/(T - ?0)

(5)

II

и Ц (оценка параметра мобильности абонентов исходящего потока)

1_k-K(Q т-h Si(f0)

(6)

л (I _ м / ^

определим p - л, / ц и сравним полученный результат С Ртах. Критический уровень можно определить либо из максимального числа абонентов в соте Ртах = fl~l гДе /- * О обратная функЦия

шах

«функции выживания» Эрланга, либо задавшись допустимым уровнем вероятности перегрузки Ркр , N

Ртах

Xм

1+

1

Vn.

, где X2N -

корень уравнения

е~х — = Р

т

(7)

лежащий на интервале (0,^), где N число каналов в системе. Если Р^< Рц, прогнозируется ЛП. Положив,

I = Рц и воспользовавшись соотношением (1), можно определить площадь соты £с, при которой показатели качества обслуживания вызовов будут удовлетворять необходимому уровню, при этом I = Ртах. Изменение площади обслуживания производится путем регулирования угла наклона ДН антенны БС. Во время второго этапа прогноза решается задача оценки задержки до возникновения перегрузки, формирования длительности интервала дополнительного контроля и порога срабатывания.

В [1] были получены основные соотношения для прогнозирования перегрузки на втором этапе. Таким образом, доступный запас времени на регулировку 8С составляет, примерно, от 200 до 400 сек.

При средней скорости изменения угла наклона ДН 10 с/град [4] для МБТ, необходимое время на регулировку ДН будет составлять от 20 до 160 сек, что вписывается в отведенные рамки. В случае применения ББТ время установления угла наклона практически не зависит от величины угла, более важным критерием здесь становится точность регулировки. Существующие системы ББТ способны изменять свои параметры за 10—20 секунд в заданном диапазоне (обычно не более 10—15 градусов).

Решение о введении процедуры дополнительного контроля принимается только при наличии некоторого запаса по ресурсу времени после предсказания перегрузки.

Некоторые результаты работы алгоритма

Для полученного алгоритма была синтезирована модель, позволяющая управлять средней интенсивностью межсотовых перемещений абонентов, собирать и обрабатывать необходимую статистику перемещений. Моделирование осуществлено при помощи языка вРББ.

Полученный результат подтвердил возможность применения подобного алгоритма на сети подвижной связи, более подробно процесс моделирования и сама модель описана в работе [6]. Результирующая зависимость, которая отражает изменение вероятности блокировки в указанной соте для случаев с использованием ИАС и без него, приведена на рис. 3.

График изменения среднего значения интенсивности входящего потока абонентов в соту Xм, в зависимости от времени, и соответствующий кривым на рис. 3, показан на рис. 4.

— среднее значение интенсивности входящего потока абонентов в соту до момента скачка интенсивности, а — после. В качестве исходных данных для расчета среднего значения интенсивности, используемого в моделировании, применялись следующие значения 5С = 3,6 км2, V = 50 км/ч (средняя скорость передвижения абонентов), а = 0,0005аб / м2 (среднее значение плотности абонентов). Расчет производится согласно [1]. ХЛ для данного случая = 15 аб/с. При проведении моделиро-

35%

■ С использованием ИАС

■ Без использования ИАС

5000

5500

6000 Время, с

6500

7000

Рис. 3. Изменение вероятности блокировки во времени

Рис. 4. Изменение среднего значения интенсивности входящего потока абонентов в соту

вания полагалось ~ . При регулировании угла наклона принято, что ошибка установки угла равно нулю.

Выводы

1. Получен алгоритм, позволяющий обеспечить устойчивость сегмента сети подвижной связи к ЛП, при этом уровень перегрузки при всплесках абонентской нагрузки в макросотах, образованной за счет скопления абонентов при ~ 2 , уменьшается до 30%, что позволит обеспечить высокий уровень оперативности взаимодействия специальных и экстренных служб при ликвидации последствий стихийных бедствий природного и техногенного характера.

2. Полученные результаты говорят о целесообразности применения антенных систем с использованием ББТ, т.к. в данном случае регулировка угла

наклона ДН БС осуществляется за фиксированное время, мало зависящее от абсолютного значения угла наклона. Более значащим параметром, в данном случае, оказывается ошибка при установки угла наклона. В случае одинакового отклонения от заданного положения будет наблюдаться ошибка регулировки, при этом ее значение будет тем больше, чем уже ширина ДН ИАС в вертикальной плоскости. Очевидно, что в случае наличия подобных систематических ошибок целесообразно применять ИАС с более широкой ДН.

3. В процессе исследований получена имитационная модель, описывающая перемещения абонентов и формирование нагрузки в соте. Модель содержит математически аппарат, разработанный в [1], на основе которого детектируется возможность возникновения перегрузки. Полученные результаты возможно использовать при создании программного

обеспечения, устанавливаемого на оборудования СТС, с целью предсказания поведения абонентской нагрузки в реальном масштабе времени.

Литература

1. Шорин О.А. Методы оптимального распределения частотно-временного ресурса в системах подвижной радиосвязи : Дис. д-ра. техн. наук / МТУСИ. М., 2005. 351 с.

2. Демьянов А.И. Оценка параметров скачков нагрузки в сотовых сетях подвижной связи // Электросвязь. 2002. №1. С.33—36.

3. Джейкс У.К. Связь с подвижными объектами в диапазоне СВЧ. М.: Связь, 1979. 520 с.

4. Алехин Ю.Н. Дистанционное управление положением луча в панельных антеннах KATHREIN // Мобильные системы. 2003г. № 3. С. 62—66.

5. Шорин О.А., Щучкин В.М. Использование интеллектуальных антенн в системах мобильной связи для снижения перегрузок// Труды МАИ. 2012. № 53.

6. Щучкин В.М. Имитационное моделирование межсотовых пере-

мещений и отслеживание локальных перегрузок в системах связи с подвижными объектами // T-Comm. 2012. № 4 (в печати).

7. By Louis (Lou) J. Meyer, P.E. Electrical and Mechanical Downtilt and their Effects on Horizontal Pattern Performance// CommScope 2010.

8. Osman Nuri Can Yilmaz Self-Optimization of Coverage and Capacity in LTE using Adaptive Antenna Systems//Espoo, 19 February 2010.

9. Li Fuqiang, Qiu Xuesong, Wan Honglin Ajusting electrical downtilt based mechanism of automatic cell outage compensation//Beijing University of Posts and Telecommunications 2010.

10. Chae Y. Lee, Hyon G. Kang and Taehoon Park A Dynamic Sectorization of Microcells for Balanced Traffics in CDMA: Genetic Algorithms Approach//Basic Research Program of the Korea Science & Engineering Foundation 1999.

Сведения об авторе

Щучкин Владимир Михайлович: аспирант, Московский технический университет связи и информатики. Тел. (985) 441-90-77. E-mail: [email protected]

Разработки ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ)

Научно-методические основы развития системы спасения пострадавших в дорожно-транспортных происшествиях / Под общ. ред. А.П. Чуприяна; МЧС России. М: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2011. 284 с.: ил.

ISBN 578-5-93970-058-0

В монографии изложены вопросы безопасности дорожного движения в Российской Федерации, аналитические сведения о состоянии системы спасения пострадавших в дорожно-транспортных происшествиях, основные направления ее совершенствования. Рассмотрены вопросы нормативного, организационного, технического и методического обеспечения повышения эффективности деятельности МЧС России в области ликвидации последствий автоаварий, освещены вопросы научной деятельности в данной области и реализации целевых программ. Приведены сведения по техническому оснащению и профессиональной подготовке подразделений МЧС России, привлекаемых к ликвидации последствий ДТП, образовательной и пропагандистской деятельности. Монография рассчитана на специалистов в области ликвидации последствий дорожно-транспортных происшествий, а также на широкий круг читателей, которых интересуют проблемы безопасности дорожного движения.

В подготовке монографии принимали участие Афанасьева Е.В., Колеганов С.В., Костров А.В., Кусилов В.К., Матвиенко Е.С., Пляскина И.В., Свиридок Е.В., Сломянский В.П., Тимакова В.В.

Москва

ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ) 2011