CC BY
81
Оценка целесообразности обработки заявки для предоставления услуг в реконфигурируемых сетях связи следующего поколения
Реконфигурируемые сети связи RRS представляют собой общее понятие, объединяющее системы когнитивного радио, CR и системы радиосвязи с программируемыми параметрами, SDR. В RRS пользователь может выбирать ту или иную сети радиодоступа для получения требуемой услуги связи, используя мультистандартный терминал c функциями SDR. В результате пользователь может переключиться из текущей сети на другую, физически доступную ему сеть, в рамках процедуры вертикального хэндовера, VHO. Целью исследования является разработка метода, позволяющего проводить комплексную оценку целесообразности обслуживания пользователя в запрашиваемой сети при VHO. Для этого используется теория принятия решений и метод анализа иерархий, МАИ. В рамках МАИ предлагаются метрики для оценки состояния запрашиваемой сети, формируется матрица предпочтений экспертов относительно метрик. Оценивается степень соответствия профиля услуг и требований пользователя по отношению к значениям метрик сети. В результате формируется оценка, которая позволяет определить степень соответствия заявки для предоставления услуг и метрик сети. Эта оценка учитывается при принятии решения о целесообразности обслуживании пользователя в запрашиваемой сети. Метод может практически применяться в системах когнитивного управления доступом и хэндовером в RRS. Применение метода способно повысить эффективность использования сетевых ресурсов реконфигурируемых сетей следующего поколения.
Ключевые слова: реконфигурируемые сети связи, когнитивное радио, си-стема радиосвязи с программируемыми параметрами, вертикальный хэндовер, метод анализа иерархий.
Гребешков А.Ю.,
к.т.н., доцент Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ), algre@mail.ru
Анализ методов обработки заявок в сетях RRS
В современных сетях RRS пользователь может использовать многофункциональное абонентское устройство SDR (Software Defined Radio) или иные программно-управляемые терминалы с технической возможностью выбирать сети связи различных стандартов для получения требуемой услуги. Например, услуга передачи речевой информации может осуществляться через сети стандартов GSM, UMTS, Wi-Fi (IEEE 802.11b/g/m), WiMax, LTE. Задача выбора указанных сетей может решаться пользователем (user-centra), сетью или оператором связи (network-centriс), комбинированным способом [1]. Выбор той или иной сети связи обусловлен стремлением уменьшить стоимость услуг при сохранении заданных требований к качеству связи. Известно семь user-centric методов, три network-centric метода и один комбинированный метод (user-centric & network-centric).
Выбор сети связи осуществляется для решения такой актуальной задачи, как вертикальный хэндовер VHO (vertical handover) - переключение терминала пользователя между различными реконфигурируемыми сетями, которые одновременно действуют в данной точке пространства (помещении, здании). В результате пользователь безобрывно или с повторной инициализацией сеанса связи меняет сеть на более предпочтительную по принятым критериям или метрикам. Под метрикой здесь и далее понимается оценка качества работы сети при предоставлении услуг; оценка дается на основании значений параметров сети. Обзор методов VHO (или handoff в терминологии партнерства 3GPP2) в [2] охватывает семь различных алгоритмов VHO применительно к услугам передачи речи, передачи данных и к соединениям, ориентированным на минимизацию стоимости байта информации. С помощью численного моделирования в среде MATLAB установлено, что только два метода, относящиеся методам принятия решений по нескольким свойствам MADM (Multiple Attribute Decision Making), а именно VIKOR и MEW, является оптимальными с точки зрения выбора подходящей сети. Однако эти методы отличаются вычислительной
сложностью. В [3] приведены результаты, показывающие, что метод анализа иерархий МАИ (АНР) [4], может быть использован для решения задачи УНО применительно к оценке четырех алгоритмов УНО [5] для фонового трафика, трафика речевого обмена, интерактивного трафика и потокового трафика мультимедиа. В [6] в качестве преимущества использования МАИ для решения задачи УНО по сравнению с 13 другими методами указано низкое время задержки, относительная простота вычислений, а недостатком является отсутствие учета уровня мощности сигнала, принимаемого терминалом абонента. Таким образом, хотя в настоящее время для принятия решения при УНО используются различные методы, такие как МАОМ, теория игр, нечеткая логике, генетические алгоритмы, использование метода анализа иерархий, в том числе в комбинации с другими методами, имеет определенные преимущества.
Общим недостатком рассмотренных методов является отсутствие сравнения параметров заявок на УНО между собой по нескольким критериям или метрикам со стороны выбранной сети. Особенно такое сравнение важно для шег-сепйс методов. В [7] показано, что два алгоритма принятия решения могут выбирать, в качестве наиболее предпочтительной, одну и ту же сеть. В результате на данную сеть могут одновременно или с небольшой разницей во времени поступить две и более заявки УНО, причем с разными свойствами. Требуется разработать метод оценки целесообразности обслуживания таких заявок. Существующие методы не учитывают, что кроме граничных значений параметров сети существует целевое (или в моменте - мгновенное) значение определенного параметра. С учетом этих недостатков целесообразно ранжировать поступающие заявки до начала обслуживания по степени соответствия целевым значениям метрик сети. Сравнение рангов позволит выбрать лучшую из существующих заявку в рамках сформулированных критериев или метрик. При этом прочие заявки могут оставаться некоторое время в очереди на ожидание УНО. Если не поступит заявка более высокого ранга, то ожидающая начала обслуживания заявка может быть обработана с учетом методов решения задачи о наилучшем выборе [8]. По истечении предельного времени ожидания заявка может быть предложена для УНО в другую сеть. Тот же исход предусматривается для случая, когда после сравнения рангов, заявка сразу предлагается для обслуживания в другой доступной сети.
Отказ в обслуживании заявки на VHO во всех реконфи-гурируемых сетях не является полным отказом в обслуживании, поскольку, в отличие от «горизонтального» хэн до пера, заявка, не полупившая VHO, остается на обслуживании в текущей, пусть и не в «самой лучшей из возможных», сети.
В процессе ранжирования применяется порядковая переменная [9] с.429, для упорядочивания поступающих заявок но степени проявления в них определенного набора свойств, которые будут способствовать или, напротив, будут препятствовать обслуживанию заявки в данной рскоифигурирус-мой сети. Требуется приписать каждой заявке некоторую условную числовую метку, обозначающую место этой заявки в ряду других анализируемых заявок, причем этот ряд должен быть упорядочен, например, по убыванию совокупности свойств заявки. Метка-число, обозначающее место заявки в очереди из N анализируемых заявок, обозначается как и далее называется рангом /-Й заявки по обобщенному
признаку. В качестве обобщенного признака будет рассматриваться оценка целесообразности обслуживания данной заявки в реконфш урируемой сети.
Таким образом, пусть е помощью любого из 14 способов ПрИШГГИЯ решения о VHO осуществляется выбор сети для обслуживания заявки. Далее каждая сеть рассматривает поступившие заявки с учетом ранга. Решение об обслуживании, начиная с определенного ранга, принимается автоматически па основании определенных правил с помощью узла доступа, который осуществляет управление доступом вызовов/заявок в сеть, либо с помощью когнитивной системой управления сетью C-NMS (Cognitive Network Management System) согласно документу ETS1 TR 102 802.
Метод оценки целесообразности обработки заявки
Метод анализа иерархий, МАИ является формально проработанным многокритериальным методом принятия решений, содержащим стандартные процедуры матричного анализа для обработки оценок предпочтений. Оценки даются в баллах по определенной шкале [10], Оценивается, насколько значимы метрики, характеризующие параметры сети, и насколько показатели заявки пользователя соответствуют нелевым (мгновенным) или граничным значениям метрик. Максимальные баллы выставляются в том случае, если значения параметров заявки максимально соответствуют целевому (мгновенному) или граничному значения метрик сети. Метод позволяет достичь консенсуса в отношении предпочтений лиц, принимающих решения. Имеется возможность использовать качественные понятия, описывающие метрику. С учётом постановки задачи метод МАИ будет модифицирован в процессе применения, как это было pairee предложе-нов [11].
Дтя оценки целесообразности обслуживания поступившей заявки предлагается использовать следующие метрики, совокупно оценивающие показатели процесса обслуживания заявки в выбранной реконфшурируемой сети, а именно:
— доступная скорость передачи данных;
— возможная длительность сеанса связи;
- профиль (пакет услуг) пользователя;
- задержка пакетов в сети.
Приведенный список не является закрытым, в рамках МАИ сто можно расширять и изменять, например, за счет введения качества восприятия QoE (Qualily of experience), учет потери пакетов и т.п. [12]. Предлагаемый подход позволяет оценить состояние разных сетей различных операторов применительно к обслуживанию данной заявки. Для
каждой заявки допускается устанавливать целевое значение определенного параметра и сравниват ь его с соответствующим значением параметра сети, чтобы определить pain- этой заявки, то сеть, фактически место в очереди на обслуживание. Значения метрик могут быть количественными (исчисляемыми) или качественными, например QoE. Значения метрик для беспроводной локальной вычислительной сети WLAN могут быть такими:
- доступная скорость передачи - от 14,4 кбит/с [13] до 2 Мбит/с (см. Рекомендацию МСЭ-Т [ 1.242), целевое значение, к примеру, равно i Мбит/с;
- возможная длительность сеанса связи - от 148 с. [! 4] до 100 минут [15], целевое значение, например, 30 минут;
- профиль (пакет услуг) пользователя, с учетом [5] - передача данных и передача речи, iriple-play (передача речи, видео, данных); quad-play (передача речи, видео, данных и обобщенная мобильность), целевой профиль пользователя -triple-play;
- задержка пакетов в сети - от 0 до 1 с [ 12], целевое значение -200 мс.
Граничные и целевые значения метрик могут уточняться с помощью соответствующих наблюдений в процессе эксплуатации оператором связи. Дтя этого необходимо разработать специальные методики для сбора и оценки полученных результатов, например па основе Рекомендации МСЭ-Т Q.3902-2008.
В рамках разрабатываемого метода получение оценок предпочтений экспертов в отношении значимости метрик осуществляется с помощью 9-ти бальной шкалы предпочтений, приведенной в [41. Указанные предпочтения используются для «взвешивания» метрик по степени значимости между собой; чем больше балл, тем более значима метрика.
Рассмотрим общую процедуру получения оценки целесообразности обработки заявки, В первую очередь для формирования корректной балльной оценки требуется определять базу оценок, БО - общую максимальную сумму баллов по всем метрикам. Значение БО есть положительное целое число, например 1000. После формирования БО рассчитывается база метрик, БМ — максимальная сумма баллов по каждой метрике по формуле:
ВМк = БО х Щ в", (1)
где БМк - балльная оценка для А-ой метрики; БО - база оценок; Ск вп - значение вектора приоритетов, ВП для А'-ой метрики, рассчитываемое по формуле:
<2>
i=l
где с" - значение элемента вектора приоритетов для к-ой метрики; К - общее число метрик. Для расчёта с'^ применяется формула (3):
( * лУк
где ак. - мера относительной важности или значимости к-й
метрики относительно /-Й метрики с использованием шкалы. Оценки я формируют матрицу приоритетов экспертов размерностью К х К, со значением 1 по главной диагонали. Следует отметить, что если важность к-й метрики относительно /~й метрики равна «tj, то важность ¡-Й метрики относительно к-й метрики будет равна I/
/ %'
Для оценки отношения согласованности, ОС полученных оценок применяется случайный индекс СИк , где С//1 < 0,4 -для четырёх метрик в [4], с, 34. Тогда ОС для К метрик определяется но формуле:
ИС, {4)
ОСк - ■ СИк
В свою очередь, МЛ^-К К-1
(5)
гдсИСк- индекс/мера согласованности максимальною приоритета, МП*, для К метрик. Значение МПК определяется по формуле:
Приемлемая величина ОС\ < 0,1 (менее 10%). Далее оценивается степень достижения заявкой УНО целевых или граничных показателей по каждой метрике с помощью оценок соответствия (см. таблицу 1).
Таблица 1
Значение оценки соответствия Объяснение оценки соответствия
0,0 Параметры заявки VHO не соответствуют заданной метрике
0,3 Существенное отличие значения параметра заявки VI [О от параметра метрики.
0,5 Обнаружено некоторое соответствие параметра заявки VHO соответствующему параметру метрики.
0,8 Обнаружено существенное соответствие (равенство) параметра заявки VHO и соответствующего параметру метрики.
1,0 Обнаружено, что параметр заявки VHO лучше целевого параметра метрики.
Допускаются и промежуточные значения 0,1; 0,2; 0,4; 0,6; 0,7; 0,9 для оценок в табл. 1, Оценка соответствия позволяет понять, насколько параметры заявки соответствуют целевым или граничным значениям параметров метрик. Достоинство метода состоит в том, что его целостность и непротиворечивость сохраняется, даже если будут изменен состав метрик, целевые значения и диапазон значений параметров, поскольку оценивается мера близости к определенному значению, а не само целевое значение.
Далее, с учётом табл. I, производится оценка соответствия параметров 1-й заявки метрикам сети по формуле:
ОЭ^^СрхБМь, (7)
где ОЭ\'' оценка эксперта в баллах, характеризующая соответствие /-Й заявки к-й метрике; 1 - оценка соответствия или степени близости параметра заявки значению А-й метрики из таблицы 1; БМк - база А'-й метрики, рассчитанная
по формуле (1). Значение ОЭк'1 будет меньше или равно БМк Окончательно для формирования общей оценки целесообразности обработки У-й заявки С1 используется следующая формула:
1.0Э, £■()/( _ .kj_
БО
(8)
где 0< с''" ¿1» хотя с''" может быть выражена и непосредственно в баллах. Оценка с'"' позволяет судить о том, какую долю от максимального значения БО набрала /-я заявка. Указанные оценки можно интерпретировать как ранги r¡ ,
располагая в порядке возрастания в рамках метода простой ранжировки: с"" < С'"' <...С''"... <С''Ц... < С"и. С точки
зрения [9], каждой оценке с'"' требуется сопоставить число
натурального ряда, которое и будет являться рангом, однако в этом случае требуется получить Л' заявок на VHO, и только потом их ранжировать в порядке возрастания С"" • В этом
плане непосредственная интерпретация С"и (например, в
балльном выражении) в качестве ранга является предпочтительнее, хотя бы в силу того, что с''" уже непосредственно
выражает значимость заявки для обслуживания в сети в рамках метода парных сравнений, а не просто отражает нарастание определенного признака. При совпадении рангов разных заявок можно воспользоваться процедурой, описанной в [9] для случая неразличимости рангов.
Пример расчета оценки целесообразности и выводы.
Пусть база оценок равна 1000. Эксперты оценивают значимость ранее предложенных метрик по 9-ти балльной ni кале следующим образом: at2 -5, а 13=4, a i4=3, а 21=0,2, а 2з~3, it 24=0,33, а з|=0,25, а 33=0,33, а з4=0,33, £/41=0,33, а 4з=3, «43=3, о \\= о 22~ a 3j~ íí-w-1. Эти оценки свидетельствуют о том, что доступная скорость передачи данных и задержки пакетов по приоритету важнее, чем пакет услуг пользователя и длительность сеанса связи. Отношение согласованности, вычисляемое согласно формулам (4) - (7), составляет 0,08, что допустимо. 1 [рименяя к указанным оценкам экспертов последовательно формулы (3) и (2), получаем следующие значения вектора приоритетов для четырех метрик: С, ""=0,538', С2 в/7=0,129; С} =0,79; С4 Bíí=0,254; распределение БО по отдельным группам метрик согласно формуле (1) составляет: БМ,- 538 баллов, БМ2-129 баллов, БМ3~79 баллов. БЫ4 = 254 балла, контрольная сумма 538+129+79+254=1000.
Рассмотрим оценку целесообразности обслуживания для трех поступивших заявок. Пусть для первой заявки требуемая скорость оценивается системой С-NMS как 1,2 Мбит/ст предполагаемая длительность сеанса связи 45 минут, профиль - передача данных и передача речи, требования по задержкам - 150 мс. Оценка соответствия по метрикам составляет Cf11— 0,8; Cín — 0,6; С<|>=0,5; cj" =0,6; и по формулам (7>—(8) С['" - 0,700. Для второй заявки требуемая скорость Оценивается как 1 Мбит/с, предполагаемая длительность сеанса связи 35 минут, профиль - triple play, требования по задержкам - 100 мс. Оценка соответствия по метрикам составляет с;2} = 1; Cf = 0,8; cf = 1; ef = 0.5; = 0,847. Для
третьей заявки требуемая скорость оценивается как 1,8 Мбит/с, предполагаемая длительность сеанса связи 30 минут, профиль - quad play, требования по задержкам -200 мс. Оценка соответствия но метрикам составляет cfn = 0,5; С\-] = I; Cf' = 0,5; Cf1 = 1; C¡J"= 0,692. В итоге первый ранг
получает заявка №2, следующая по рангу - заявка №1, третий ранг - заявка №3. Таким образом, предложенный метод может применяться для оценки целесообразности обслуживания заявок в сетях RRS следующего поколения.
В дальнейшем предполагается уточнить предлагаемый метод с учетом возможности конкуренции между пользователями за ресурсы выбранной сети и с учетом конкуренции между операторами сетей связи за предоставление услуг пользователю. В итоге планируется разработка комплексного метода управления доступом для обеспечения всегда наилучшего вертикального хэндовера ABVHO (always best vertical handover.) в рамках доступа к реконфигурируемым сетям следующего поколения.
J1 итера тур а
1, Гребешков А.Ю. Принятие решения оператором связи по управлению подключением к сетям доступа с учетом ранга пользователей // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт, 2013,- №7. -С.25-27.
2, Stevew-Navarro Е.. Martinez-Morales J.D., Pineda-Rico U. Evaluation of vertical handoff decision algorithms based oil MADM methods for heterogeneous wireless networks // Journal of Applied Research and Technology, 2012. - Vol. 10. - Pp.534-547.
3, Song Q.. Jamatipour A. A network selection mechanism for next generation networks // Proc. of IEEE International Conference on Communications, ICC 2005. - 2005. - Vol. 2, 16-20.-P. 1418-1422.
4, Caamu Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1993. - 320 с,
5, Lahby М, Cherkaoui L, A Jib A. A novel ranking algorithm based network selection for heterogeneous wireless access // Journal of networks, 2013. - Vol 8, №2. - Pp.263-272.
6. Bhuvaneswari A,. Prakash Raj Dharma E.G. An overview of vertical handoff decision making algorithms // International journal computer network and information security, 2012. -№9 - Pp.55-62.
7. Trail P.N.. Boukhatem N. Comparsion of MADM decision algorithms for interface selection in heterogeneous wireless networks // Proc. of 161'1 International conference on software, telecommunications and computer networks, SoftCOM 2008. - 2008. - Pp. 119-124.
8. Березовский Б.А.. Гнедин А.В. Задача наилучшего выбора. -М: Наука, 1984 г.- 198 с.
9 Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: в 2 т. 2-е изд., испр. - Т, I: Айваязн С.А., Мхитаряи В.С, Теория вероятностей и прикладная статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.— 656 с.
10. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем / Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1991. - 224 с,
П. Гребешков А.Ю. Определение общей оценки состояния системы OSS оператора связи на основе метрик // Электросвязь, 2010. - № ¡С.41-47.
12. Кучерявый А.Е.. Парамонов A.M., Адь-Наггар Я М. Сети связи с малыми задержками // Электросвязь, 2013,- №12. - С. 15-19.
13. Kim J.-H. Design о Г common resource management and network simulator in heterogeneous radio access network environment// Journal network system management, 2009. - Vol.17, - Pp.137-156.
14. Ortega J. L.. A guillo 1. Differences between web sessions according lo the origin of their visits // Journal of Informetrics, 2010. - №4. -Pp.331-337.
15. Chen Kuan-Ta. Huang Polly, Wang Guo-Shiuan el al. On the sensivity of online game playing time to network QoS // IEEE annual conference on computer communications, IEEE 1NFOCOM 2006, -12 p. URL: http://nslah.ee.ntu.cdu.tw (дата обращения 6.02.2014 г.).
An expedience assessment of handling query for the service delivery in reconfigurable next-generation networks Grebeshkov A.Y., Ph.D., associate professor of the Volga State University of Telecommunications and Informatics (PSUTI), algre@mail.ru
Abstract
Reconfigurable radio system, RRS is a "general term for radio systems encom-passing" software-defined radio SDR and/or cognitive radio systems CRS. In RRS the user can select a particular radio access network to obtain the required communication servces using the SDR-like multi-standard terminal. As a result the user can switch from the current network into another physically available network, with help of the vertical handover process, VHO. The purpose of this article is in the presentation of the method for common approval estimation for handling user's request in the networks with VHO. This method uses decision theory and analytic hierarchy process, AHR AHP offers technique of consensual estimation for defined metrics lo evaluate status of the requested network, the matrix of experts' preferences regarding metrics is also formed. In the method is assessed the extent of user requirements and user services profile with rate of compliance to the values of network metrics. The result is the estimation that is used to determine compliance between user's requests for servce and network metrics. This estimate takes into account when deciding on the appropri-ateness of the user's request handling. The method could be practically applied in cognitive systems access control and handover in RRS. Application of this method leads for the more efficient using of resources in the reconfigurable next generation networks.
Keywords: cognitive radio systems, reconfigurable radio system, software-defined radio, vertical handover, analytic hierarchy process, CRS, RRS, SDR, VHO, AHP. References
1. GrebeshkovAYu. Deciding service prov'der to manage the connection to the network access based on user rank / T-Comm. 2013. No7. Pp. 25-27.
2. Stevens-Navarro E., Martinez-MoralesJ.D., Pineda-Rico U. Evaluation of vertical handoff decision algorithms based on MADM methods for heterogeneous wireless networks /Journal of Applied Research and Technology. 2012. Vol. 10. Pp. 534-547.
3. Song Q., Jamalipour A. A network selection mechanism for next generation networks / Proc. of IEEE International Conference on Communications, ICC 2005. Vol. 2, 16-20. Pp. 1418-1422.
4. Saaty T. Decision-making. Analytic hierarchy / Translated from English. M .: Radio and communication, 1993. 320 p.
5. lahby M, Cherkaoui L., Adb A A novel ranking algorithm based network selection for heterogeneous wreless access / Journal of networks. 2013. Vol. 8, No2. Pp. 263-272.
6. Bhuvaneswari A, Prakash Raj Dharma E.G. An overvew of vertical handoff decision making algorithms / International journal computer network and information security.- 2012. No9. Pp. 55-62.
7. Tran P.N., Boukhatem N. Comparsion of MADM decision algorithms for interface selection in heterogeneous wireless networks / Proc. of 16th International conference on software, telecommunications and computer networks, SoftCOM 2008. 2008. Pp. 119-124.
8. Berezovsky B.A., Gnedin AV Problem of the best choice. Moscow: Nauka, 1984. 198 p.
9. Applied Statistics. Fundamentals of Econometrics: Textbook for high schools in 2 volumes. 2nd ed., Rev. V.1: Ayvayazn S.A, Mkhitaryan VS., Probability Theory and Applied Statistics. M oscow, 2001. 656 p.
10. Saaty T. Kearns K. Analytical planning. Organization systems. Moscow: Radio and communication, 1991. 224 p.
11. Grebeshkov AYu. Definition of the overall assessment of the state of OSS service provder on the basis of metrics / Electrosvyaz, 2010 No1.Pp. 41-47.
12. Kucheryavyi AE., ParamonovA.I., Al-Naggar YuM. Communication network with low latency / Electrosvyaz, 2013. No12. Pp. 15-19.
13. Kim J.-H. Design of common resource management and network emulator in heterogeneous radio access network enwonment/ Journal network system management. 2009. Vol. 17. Pp. 137-156.
14. Ortega J.L., Aguillo I. Differences between web sessions according to the origin of their vsits /Journal of Informetrics. 2010. No4. Pp. 331-337.
15. Chen Kuan-Ta, Huang Polly, Wang Guo-Shiuan et al. On the sensivty of online game playing time to network QoS / IEEE annual conference on computer communications, IEEE INFOCOM 2006. 12 p. URL: http://nslab.ee.ntu.edu.tw (6.02.2014).
