CC BY
64
6. Афонин, П. В. Гибридные системы интеллектуального имитационного моделирования на основе бионических подходов и
многоагентных моделей [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / П. В. Афонин. -М., 2005. — 209 с.
7. Крыжановский М. В. Метод построения систем "автономного адаптивного управления” [Текст] / М. В. Крыжановский, Б. М.
Магомедов // Искусственный интеллект. -2005. -№4 -С. 342-353.
8. Жданов, А. А. Автономный искусственный интеллект [Текст] / А. А. Жданов. -М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008.
-359 с.
9. Бурцев, М. С. Исследование новых типов самоорганизации и возникновения поведенческих стратегий [Текст] : дис. ... канд.
физ.-мат. наук: 05.13.18 / М. С. Бурцев. -М., 2005. -120 с.
10. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное пособие. [Текст] / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Ф. Мешалкин -М.: Финансы и статистика, 1983 - 471 с.
------------------------□ □---------------------------
Розглянуті практичні особливості застосування методів оптимізації з урахуванням сукупності показників якості для вибору оптимальних проектних варіантів на номінальному етапі планування мереж мобільного зв’язку третього покоління
Ключові слова: СММЗ, 3G, планування, оптимі-зація, показник якості
□-------------------------------------□
Рассмотрены практические особенности применения методов оптимизации с учетом совокупности показателей качества для выбора оптимальних проектных вариантов на номинальном этапе планирования сетей мобильной связи третьего поколения
Ключевые слова: ССМС, 3G, планирование, оптимизация, показатель качества
□-------------------------------------□
The practical features of optimization methods application are considered with taking into account of the sum total of quality parameters for selection of the optimal project variants on the nominal planning stage of the third generation mobile connection networks
Keywords: ССМС, 3G, planning, optimization, quality parameter ------------------------□ □---------------------------
УДК 381.324:621.394.79
ОПТИМИЗАЦИЯ СЕТЕЙ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ ТРЕТЬЕГО ПОКОЛЕНИЯ НА НОМИНАЛЬНОМ ЭТАПЕ ПЛАНИРОВАНИЯ
Д.В. Чеботарёва
Аспирант, ассистент Кафедра «Сети связи» Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166 Контактный тел.: 063-380-02-63 E-mail: dasha-che@ukr.net
1. Введение
В настоящее время всё большее распространение в мире получают сети мобильной связи третьего поколения (3G), функционирующие на основе множественного абонентского доступа с кодовым разделением каналов.
Сети поколения 3G отличаются высокой скоростью передачи данных, а также широким и более высоким качеством предоставления услуг. Поэтому оптимальное планирование таких сетей мобильной связи является актуальной задачей.
Процесс планирования сотовой сети мобильной связи 3G, также как и сетей второго поколения, состоит из двух этапов:
- номинальный этап (предварительное планирование);
- этап детального планирования.
Номинальный этап планирования сети связан с выбором стратегии [1] - заданием ключевых параметров сети (таких как покрытие, емкость и др.) Во время предварительного планирования оценивают: компоновку сети и предполагаемое размещение элементов сети радиодоступа; количество базовых станций, необходимое для выбранного покрытия. Также оцениваются возможности базовых станций, их конфигурация и другие элементы сети с учетом требований оператора.
Как правило, на номинальном этапе планирования используют гипотетические данные о параметрах и инфраструктуре сети, которые уточняются на следующем этапе планирования.
На этапе детального планирования осуществляется [1]:
- планирование конфигурации сети (определение типа и размещения базовых станций, типа и разме-
щения антенных систем, расчет баланса мощностей в линиях «вверх» и «вниз»);
- планирование топологии сети (расчет зон покрытия и границ базовых станций с учетом данных об абонентском трафике); особенностью расчета зон покрытия для сети UMTS является наличие эффекта «дыхания» соты, заключающегося в уменьшении размеров соты при увеличении абонентской нагрузки.
При детальном планировании требуются учет реального распространения радиоволн и оценка оператором трафика в каждой зоне. После завершения детального планирования можно проанализировать емкость и зону обслуживания для каждой ячейки.
Оптимизация сотовых сетей мобильной связи (ССМС) выполняется после запуска готовой сети на основании данных, полученных в результате верификации и мониторинга действующей сети [1, 2]. Однако достаточно полезным может быть применение методов оптимизации уже в процессе планирования ССМС. При этом актуальным является строгий учет совокупности показателей качества.
В данной работе предлагается использование методов многокритериальной оптимизации на номинальном этапе планирования ССМС третьего поколения.
2. Процесс поиска оптимального проектного варианта ______________________ССМС________________________
Для оптимизации ССМС третьего поколения предлагается использовать методологию нахождения оптимальных вариантов, включающую такие этапы [3]:
- задание исходного множества вариантов сетей, которые отличаются различными исходными данными;
- выделение множества допустимых вариантов с учетом ограничений на структуру и параметры сетей, а также ограничений на значение показателей качества;
- выбор подмножества Парето-оптимальных вариантов сетей с использованием безусловного критерия предпочтения;
- анализ полученных Парето-оптимальных вариантов сетей, их многомерных потенциальных характеристик и многомерных диаграмм обмена показателей качества;
- выбор единственного варианта сети из подмножества Парето.
3. Практический пример оптимизации сети 3G на номинальном этапе планирования
Для решения оптимизационной задачи на номинальном этапе планирования сотовых сетей мобильной связи третьего поколения была использована методология выбора оптимальных проектных решений с учетом совокупности показателей качества, описанная в работе [3].
В качестве примера была поставлена и решена следующая практическая задача: для планируемой
сети третьего поколения стандарта UMTS из десяти возможных вариантов сети необходимо, исключив из рассмотрения безусловно худшие варианты, выбрать наилучший (оптимальный) вариант ССМС с учетом совокупности выбранных показателей качества.
Формирование исходного допустимого множества вариантов сети. В рассмотренном примере было сформировано множество из 10 вариантов построения ССМС стандарта UMTS, которые определялись различными исходными данными, в качестве которых использовались:
- планируемое количество абонентов в сети,
- размеры обслуживаемой территории (площадь),
- предполагаемая активность абонентов,
- допустимая вероятность блокировки вызова.
Для расчета параметров ССМС третьего поколения применима методика расчета для систем с кодовым разделением каналов, изложенная в работе [4].
Для решения задачи были рассчитаны следующие технические параметры ССМС:
1. Величина допустимой телефонной нагрузки в каждом секторе соты:
1 -* 1 -
Рбл
A=n
A = n0 + 2 + 2n0 ln
1
\ — no
Рбл
при рбл :
■ё
(1)
при рбл м— (2)
где По - допустимое число абонентов, которые могут одновременно работать в одном секторе каждой соты.
2. Количество абонентов, обслуживаемых одной BTS:
NaBTS = Mint(Aв) ,
(3)
где т^х) - целая часть числа х; М - число секторов антенны.
3. Число BTS, необходимое для обслуживания заданного количества абонентов:
NBTS = int (Na/NaBTS ) .
4. Радиус одной соты:
(4)
R=
1,21 ■ S
nNB
(5)
5. Эффективность использования радиоспектра (число активных абонентов, приходящихся на единицу полосы частот):
Y = 1,21
S
nR2Fk '
(6)
Множество исходных и рассчитанных параметров сетей представлено в табл. 1.
0
уз
Таблица 1
Исходные и рассчитанные параметры для множества вариантов сетей
о § о о % Исходные параметры Рассчитанные параметры
N. Рбл в А ^ВТБ ^ТБ R У
1 50000 300 0,1 0,03 166 49,7 4971 11 3,2 2,2 ■ 10-6
2 40000 300 0,05 0,05 133 45,6 2736 15 2,8 3 ■ 10-6
3 45000 280 0,05 0,07 160 45,6 1956 24 2,1 4,8 ■ 10-6
4 50000 290 0,09 0,05 172 48,7 2925 18 2,5 3,6 ■ 10-6
5 48000 250 0,07 0,06 192 47,1 2358 21 2,1 4,2 ■ 10-6
6 42000 290 0,03 0,06 144 43,8 2193 20 2,4 4 ■ 10-6
7 42000 300 0,04 0,06 140 44,8 2241 19 2,5 3, 8 0-
8 40000 280 0,04 0,05 142 44,8 2688 15 2,7 3 ■ 10-6
9 55000 300 0,02 0,04 183 42,6 3201 18 2,5 -60 ,6 3,
10 55000 290 0,02 0,05 189 42,6 2559 22 2,5 4, 4 0-
В данном случае все полученные параметры в той или иной мере могут характеризовать качество сети, поэтому их можно использовать как показатели качества. Но для этого необходимо эти параметры привести к стандартному виду показателей качества. Поэтому все параметры были нормированы к максимальному значению:
к.
к =Г^-ін к
(7)
А затем, чтобы привести параметры к сопоставимому виду, были определены параметры, которые необходимо максимизировать для улучшения системы и выполнено для них действие:
3 показателя качества - к3, к5 и к8, которые характеризуют вероятность блокировки (Р6л ), плотность обслуживаемых абонентов ( Na / S0 ) и необходимое количество базовых станций в сети ( ^Т5 ) соответственно.
Нахождение подмножества Парето-оптимальных вариантов сетей. Выбор Парето-оптимальных решений и исключение безусловно худших вариантов сетей был выполнен согласно методологии, описанной в работе [5]. А именно вариант сети включался в множество Парето, если на множестве допустимых вариантов отсутствовали другие варианты системы, которые бы доминировали по отношению нестрогого предпочтения, согласно выражению:
к(ф) > к(ф°).
(9)
Результатом таких вычислений являются данные представленные в табл. 3.
Таблица 3
Результаты Парето-оптимизации
О о о 2 к3 к5 к8 Результаты Парето-оптимизации
Рбл ^Т8
1 1 0,135 0,458 Парето-оптимальный вариант
2 0,5 0,307 0,625 безусловно худший вариант
3 0,5 0,166 1 безусловно худший вариант
4 0,9 0,104 0,75 безусловно худший вариант
5 0,7 0 0,875 Парето-оптимальный вариант
6 0,3 0,25 0,833 безусловно худший вариант
7 0,4 0,271 0,791 безусловно худший вариант
8 0,4 0,26 0,625 Парето-оптимальный вариант
9 0,2 0,047 0,75 Парето-оптимальный вариант
10 0,2 0,015 0,916 Парето-оптимальный вариант
к = 1 - к . 1С 1
(8)
Значения совокупности стандартных показателей качества для множества вариантов сетей представлены в табл. 2.
Таблица 2
Совокупность стандартных показателей качества
№ ССМС К, к2 к3 к4 к5 к6 к7 кв К9 кю
N. Рбл в А ^ВТБ ^Т8 R У
1 0,091 0 1 0,571 0,135 0 0 0,458 0 0,542
2 0,273 0 0,5 0,286 0,307 0,082 0,45 0,625 0,125 0,375
3 0,182 0,066 0,5 0 0,166 0,082 0,606 1 0,344 0
4 0,091 0,033 0,9 0,286 0,104 0,02 0,412 0,75 0,219 0,25
5 0,873 0,166 0,7 0,143 0 0,052 0,526 0,875 0,344 0,125
6 0,236 0,033 0,3 0,143 0,25 0,118 0,559 0,833 0,25 0,166
7 0,236 0 0,4 0,143 0,271 0,098 0,549 0,791 0,219 0,208
8 0,273 0,066 0,4 0,286 0,26 0,098 0,459 0,625 0,156 0,375
9 0 0 0,2 0,429 0,047 0,143 0,356 0,75 0,219 0,25
10 0 0,033 0,2 0,286 0,015 0,143 0,485 0,916 0,219 0,083
Выбор показателей качества сети. В данном примере решения оптимизационной задачи были выбраны
Как видно из табл. 3, найденное подмножество Парето-оптимальных вариантов сети включает 5 вариантов построения ССМС, а именно № 1, № 5, № 8, № 9 и № 10. Остальные 5 вариантов сети оказались безусловно худшими и были исключены из дальнейшего рассмотрения.
Анализ полученных Парето-оптимальных вариантов сетей и многомерных диаграмм обмена показателей качества. Нахождение Парето-оптимальных вариантов сетей выполнено в критериальном пространстве векторных оценок введенных показателей качества по критерию Парето. Для иллюстрации на рис. 1-3 приведены рассматриваемые варианты ССМС, представленные в критериальном пространстве показателей качества.
Жирными точками выделены варианты, представляющие собой множество Парето для каждого из трех случаев. Фактически переход от одной Парето-опти-мальной точки к другой представляет собой диаграмму обмена показателей качества (в данном случае двумерную диаграмму обмена).
Каждая точка такой диаграммы обмена определяет потенциально наилучшие значения каждого из показателей, которые могут быть достигнуты при фиксированных, но произвольных значениях других показателей качества.
3
k5
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
0,2
0,4
0,6
0,8
Рис. 1. Варианты ССМС в критериальном пространстве (k3,
k5)
k8
1
(
0,8
0,6
0,4
0,2
0
♦
№9 ♦ .
№5 0
№1 ♦ ♦
0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 k5
Рис. 2. Варианты ССМС в критериальном пространстве (k5,
ks)
Рис. 3. Варианты ССМС в критериальном пространстве (к8,
кз)
Выбор единственного (наилучшего) проектного варианта сети. Для выбора единственного проектного
решения из подмножества Парето был использован метод, основанный на лексикографическом подходе. Сначала необходимо строго упорядочить по важности весь набор показателей качества. Предположено, что показатель к3 более важный, чем показатели к5 и к8, а показатель к8 более важный, чем к5.
Если в качестве отношения строго предпочтения используют лексико-графическое отношение, то это означает, что из пары оценок показателей качества (и соответствующих им проектных решений) предпочтительнее та оценка, у которой первая компонента вектора оценок показателя качества к’ меньше, независимо от соотношений между остальными компонентами вектора оценок. Когда первые компоненты двух оценок одинаковы, то предпочтительнее оценка (и соответствующее проектное решение), имеющая меньшую вторую компоненту; остальные компоненты данной оценки могут при этом ’’значительно уступать” соответствующим вторым компонентам оценки и т.д.
В соответствии с лексикографическим подходом сначала было проведено сравнение всех Парето-опти-мальных вариантов по показателю качества к3. Наилучшими оказались варианты № 9 и № 10 (у них значения к3 минимальны и равны). Далее было проведено сравнение этих вариантов по показателю качества к8. Наилучшим вариантом оказался вариант № 9, у которого данный показатель качества минимален. Следовательно, оптимальным вариантом ССМС является вариант № 9. Как видно из табл. 1, он характеризуется минимальной допустимой вероятностью блокировки, довольно высокой плотностью обслуживаемых абонентов и относительно небольшим количеством базовых станций.
4. Выводы
В данной работе рассмотрены теоретические и практические особенности применения методов многокритериальной оптимизации для номинального этапа планирования сотовых сетей мобильной связи с учетом совокупности антагонистических показателей качества. Это является отличительной особенностью данной работы от других, посвященных планированию сетей мобильной связи.
В дальнейшем планируется рассмотреть особенности применения многокритериальной оптимизации на этапах планирования транспортной сети мобильной связи третьего поколения.
Литература
1. Fundamentals of Cellular Network Planning and Optimisation. 2G/2.5G/3G... Evolution to 4G [Текст] /Edited by Ajay R Mishra.
- England: John Wiley & Sons Ltd, 2004. - 286pp.
2. Тихвинский, В.О. Управление и качество услуг в сетях GPRS/UMTS. [Текст] / В.О. Тихвинский, С.В. Терентьев. - M.: Эко-Трендз, 2007. - 400с.
3. Безрук, ВЖ. Современные технологии автоматизации планирования сетей радиосвязи. Часть 1. Mетоды выбора проектных решений, оптимальных по совокупности показателей [Текст] / В^. Безрук, Д.В. Чеботарёва // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. -2007. - № 6/3 (30). - С. О-1З.
4. Быховский, MA. Исследование эффективности сотовых систем сухопутной подвижной связи с кодовым разделением каналов [Текст] / MA. Быховский // Электросвязь. -ЮОБ. - №8. - С. 2О-ЗЗ.
Б. Безрук, В.M. Векторна оптимізація та статистичне моделювання в автоматизованному проектуванні систем зв’язку [Текст] / ВЖ Безрук. - Харків: ХНУРЕ, 2002. - 164 с.
