CC BY
0МОДЕЛЬ УСТАНОВЛЕНИЯ СОЕДИНЕНИЯ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ НА ОСНОВЕ МЕХАНИЗМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЕКТА
У.Б. Амирсаидов
Ташкентский университет информационных технологий https://doi.org/10.5281/zenodo.10726563
Аннотация. Разработана модель установления соединения в радиоканале случайного доступа, предложен метод выбора преамбулы на основе механизма обучения с подкреплением, проведен сравнительный анализ характеристик процедуры установления соединения с равновероятными и предложенными методами выбора преамбулы.
Ключевые слова: канал случайного доступа, коллизия преамбулы, процедура установления соединения, обучение с подкреплением, вероятностно-временной граф.
Annotatsiya. Tasodifiy kirish radiokanalida ulanishni o'rnatish modeli ishlab chiqilgan, mustahkamlangan o'rganish mexanizmiga asoslangan preambulani tanlash usuli taklif qilingan, preambulani teng ehtimolli va taklif qilingan usullar yordamida ulanishni o'rnatish jarayoninig ko 'rsatkichlari qiyosiy tahlil etilgan..
Kalit so'zlar: tasodifiy kirish kanali, preambular to'qnashuvi, ulanishni o'rnatish tartibi, mustahkamlangan o'rganish, ehtimollik vaqt grafigi.
Abstract. A model for establishing a connection in a random access radio channel has been developed, a method for selecting a preamble based on a reinforcement learning mechanism has been proposed, and a comparative analysis of the characteristics of the connection establishment procedure with equiprobable and proposed methods for selecting a preamble has been carried out.
Keywords: random access channel, preamble collision, connection establishment procedure, reinforcement learning, probabilistic time graph.
Введение
Процедура установления соединения в сетях LTE и 5G реализуется в радиоканале случайного доступа (RACH - Random Access Channel). Одним из ключевых факторов, влияющих на качество предоставляемых услуг, является задержка при выполнении процесса установления соединения, которая может крайне негативным образом повлиять на работу сервисов, чувствительных к задержке.
В [1,2] приведены характеристики, рекомендуемые к исследованиям процедуры установления соединения. Широко известна процедура установления соединения между устройством пользователя (UE-User Equipment) и базовой станцией (eNB) с использованием четырёх сообщений (Msgl, Msg2, Msg3, Msg4) по радиоканалу случайного доступа [3].
В известных работах вероятностно-временные характеристики процедуры установления соединения определены с помощью аналитических [3-5] и имитационных [6,7] моделей.
В данной работе предлагается процедура установления соединения путем реализации механизма искусственного интеллекта (обучения с подкреплением).
Модель установления соединения на основе обучения с подкреплением
Основной целью исследования является уменьшение количества коллизии при передаче сообщения Msg1 (преамбулы). В связи с этим, для обособления процесса передачи
Msg1, предполагается, что сообщения Msg2, Msg3 и Msg4 передаются безошибочно. Кроме этого предполагается, что ЦЕ до момента времени передачи сообщения Msg1 выполнило процедуру синхронизации с сетью.
Вероятностно-временной граф процедуры установления соединения в соответствии с принятыми предположениями приведен на рисунке 1.
Рис 1. Вероятностно-временной граф процедуры установления соединения Каждый переход между состояниями графа описывается производящей функцией / (г) = 11, где Р и Т - вероятность и время перехода из г -го состояния в ) - ое
состояние соответственно.
Производящая функция распределения времени установления соединения определяется как:
Р (г) = р (г) + ¥пс (г), (1)
где Рс (г) и ¥пс (г) - производящие функции распределения времени успешного и неуспешного установления соединения соответственно.
В соответствии с вероятностно-временным графом, производящие функции Рс (г) и
Рпс (г) имеют вид:
Fc (z) = ]Г P (1 - P )Z K+(i+1)(№+T3 +T4 ], (2)
1=0
р (г) = рк+1 2 [Щ+^Щ +Т2)+Т3 +Т4] (3)
Вероятности успешного (Рс) и неуспешного Рпс установления соединения определяются как:
к
Рс = Рс (г = 1) = £ Р (1 - Р>), (4)
(7)
Рпс = Рпс (г = 1) = Р+1. (5)
Среднее время установления соединения определяется следующим образом:
Т = ^ | г = 1. (6)
ёг
Производная от (2.78) с учетом формул (2.79) и (2.70) при г = 1 равна
_ к
Т = £ Р (1 - Р)[гЩ + (г + 1)(Т + Т2) + Тз + Т4 ] + Рк+1 [кЩ + (к + 1)(Т + Т2) + Тз + Т4 ].
г =0
Вероятность коллизии преамбул определяется по формуле:
Р = РргРг, (8)
1=0
где P - вероятность того, что два или более UE выбирают одинаковую преамбулу; P - вероятность того, что одинаковые преамбулы передаются в один и тот же момент времени.
В сети LTE конкретная преамбула из множества возможных преамбул выбирается равновероятно.
Для уменьшения значения вероятности P предлагается следующий алгоритм
выбора преамбул на основе обучения с подкреплением:
1. В начале UE выбирает преамбулу равновероятно из множества возможных преамбул.
2. Если при передаче выбранной преамбулы отсутствует коллизия, то выбор данной преамбулы вознаграждается (плюс 1 балл), иначе штрафуется (минус 1 балл).
3. Этапы 1 и 2 выполняются определенное количество раз.
4. После окончания этапов 1 и 2 UE выбирает ту преамбулу, которая в данный момент имеет максимальное вознаграждение. Далее процесс вознаграждения и штрафов преамбул продолжается.
Численный анализ
Для численного анализа, в соответствии с работами [4,5], выбраны следующие исходные данные: T = 5 мс, T2 = 7 мс, T3 = 5 мс, T4 = 6 мс, W = 20 мс, к = 9 и
максимальное количество преамбул - 64.
Вероятности выбора одинаковых преамбул определены с помощью имитационного моделирования. Для предложенного метода на рисунке 2 приведены зависимости вероятности выбора одинаковых преамбул от количества шагов моделирования (M ) и активных терминалов UE N .
Рис.2. Графики зависимости вероятности выбора одинаковых преамбул от шага моделирования при активных ЦБ 100.
При имитационном моделировании в соответствии с предложенным алгоритмом выбора преамбулы этапы 1 и 2 выполняются 64 раза (преамбулы выбираются равновероятно), а потом выполняется 4 этап. Поэтому, на рисунке 2.24 после точки 64 резко снижается Р , так как начинается процесс выбора преамбулы с максимальным
вознаграждением.
На рисунках 3 и 4 для сравнения рассматриваемых методов приведены графики зависимости вероятности выбора одинаковых преамбул и среднего времени установления соединения от количества активных ЦБ.
Ppr
T mc
0.8
0.6
0.2
50
100
150
200
Рис.3. График зависимости Ppr = f(N).
50
100
150
200
Рис.2.26. График зависимости T = f(N).
Из рисунков 3 и 4 следует, что предложенный метод выбора преамбулы (кривая 2) путем снижения количества коллизий уменьшает среднюю длительность установления соединения по сравнению с равновероятным выбором преамбулы (кривая 1).
0
0
N
N
REFERENCES
1. 3GPP LTE Release 10 & beyond (LTE-Advanced), MTC Enhancements.
2. 3GPP Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) Medium Access Control (MAC) Protocol Specification. Release 9.3.0.
3. Э.Р. Зарипова, А. Ардила Пинто. Метод оценки времени установления соединения по радиоканалу случайного доступа // Вестник РУДН. Серия МИФ. Т. 25, № 1, 2017. С. 918. - DOI: 10.22363/2312-9735-2017-25-1-9-18.
4. Wei C.-H., Bianchi G., Cheng R.-G. Modelling and Analysis of Random Access Channels with Bursty Arrivals in OFDMA Wireless Networks // IEEE Trans. on Wireless Communication. - 2015. - Vol. 14, issue 4. - Pp. 1940-1953. - DOI: 10.1109/TWC.2014.2377121.
5. Э.Р. Зарипова, А. Ардила Пинто. Метод оценки времени установления соединения по радиоканалу случайного доступа // Вестник РУДН. Серия МИФ. Т. 25, № 1, 2017. С. 918. - DOI: 10.22363/2312-9735-2017-25-1-9-18.
6. О. В. Семенова, А. С. Власкина, Е. Г. Медведева, Э. Р. Зарипова , И. А. Гудкова. Процедура установления соединения по радиоканалу случайного доступа с возможностью ретрансляции. Вестник РУДН. Серия МИФ. Т. 26, № 3, 2018. С. 261271. - DOI: 10.22363/2312-9735-2018-26-3-261-271.
7. Дугаев Д.А. Исследование времени установления соединения в восходящем (uplink) направлении в сетях LTE. T-Comm #5-2013. С.25-28.
