CC BY
5
УДК 621.39
Оцшка зв'язносл! D2D комушкащй у мережах 5G
Булашсико А. В.
Нацншалышй тохшчшш ушворситот Укра'ши "Ки'шський иолггохшчшш шститут ¡Moiii 1горя СЛкорського"
E-mail: ап_ bulaehcnko(<H.ua
Сьогодш в!дбуваеться тестувашш мереж 5G. Мереж! 5G здатш покращувати icnyioni послуги та забез-печувати пову яшсть послуг завдяки 1шзьким затримкам. паприклад, тактилышй 1птерпет. Icnyioni технологи не задоволышють внмогн 5G, що викликае пеобх!дшсть розробкн повнх техпологш. До mix в1дпосять нов! методи забезпечешш зв'язпость в!д якнх залежить яшсть фупкцюпуваппя мереж!. Мереж! 5G використовують технологи м!л!метрового д1апазопу. в якому радюсигпал поглппаеться пав-колшншм середовпщем. Отже. цей д!апазоп мае певелику дальшсть зв'язку. тому у мереж! пеобх1дпо устаповптп велпку шльшсть базовпх стапцш. Але це не завжди ефективпо. осшльки змепшуеться i'x використаппя. Для вгцяшеппя дано! задач! використовуеться техполопя пристрш-пристрш D2D. Для забезпечешш високо! якост обслуговуваш1я мереж! пеобх1дпо придгляти увагу структур! оргашзацп D2D. Оспов1шми структур1шми параметрами е дальшсть зв'язку. рад!ус зв'язку та шльшсть ретрапс-лятор!в. Це можпа вгцяшити шляхом правильного вибору вузла ретрапсляци. Для цього пеобх1дпо врахувати змшу допустимо! швидкост! передач! дапих у капал! за рахупок розподшеппя його pecypciB вузлом мереж!, що використовуеться у якост! ретранслятора. Для того, щоб маршрут забезпечував пеобх1дпу пропускпу здатшсть. пеобх1дпо змиповати в!дстапь м!ж вузлами мереж!. Це забезпечуе зв'язшсть мереж! та пеобх1дпий р!вепь якост! обслуговуваппя. Це досягаеться за рахупок вибору оптимального алгоритму, який розглядаеться у статта.
Ключоег слова: D2D. 5G, кластеризагця. безпров1дпий зв'язок. зв'язшсть мереж! DOI: 10.20535/RADAP.2020.81.21-29
Вступ
Розробники мереж 50 для проектування використовують р1зш частоти мЫметрового д1апазону. Для зменшення затримки у моролй та збшыпення швидкосп передач! даних необхщна велика смуга спектру частот, що використовуеться [1,2]. Ало мь «шмотровий доапазон мае невелику дальшсть зв'язку за рахупок того, що пор1вняно сильно поглинае-ться навколишшм ссредовищем. тому для роботи моролй необхщна велика кшыисть базових станцш. Однак. за рахупок того, що змепшуеться використаппя базових стаищй. а вщповщно 1 офоктившеть. то велика кшыисть базових стаищй но завжди е ефективною.
Кр1м того. моролй 50 при змии 1х структура включаючи безпровщш сенсорш мережь що иов'язаш з1 змшою умов зв'язку мЬк вузлами. е зви-чайним явищем [3]. Це явище може бути пов'язано з р1зномаштними факторами: взаемним перемще-нням вузл1в мережь змшою навколишнього сере-довища. змшою електромагштного стану. Така змь на може привести до иорушення досяжносп для окремих вузл1в. що призведе до змши потеищйиих можливостей мережь Це накладае иевш вимоги та
обмежеиия i вимагае оцшки цих можливостей пев-ною характеристикою, що дозволить оцшити яшсть pinieiiira у результат! вибору структурних параме-тр1в моролй [4.5].
Для Biipiineiiira таких задач можпа використову-вати тсхнолоию npiiCTpifi-npiiCTpifi D2D (device-to-device) [6 9]. Така технолопя реал1зуеться за допо-могою лщензованого радючастотного спектру мере-лй 50. що видшяеться оператору рухомого зв'язку. що вщиовщае кластеризащ! у межах смуги пропускания. Другий cnoci6 реал1защ1 тако! технолог!! зд1йсшоеться за рахунок не лщензованого засобу Wi-Fi Direct [10]. що вщповщае кластеризащ! за межами смути пропускания [11.12].
1 Постановка задач1
Таким чипом, лопчним продовжеииям е розроб-ка алгоритму, який надавав би можлив1сть вибору ефективиого маршруту завдяки оптимальному вибору вузла ретрансляцИ. Тому задача полягае у створснш нового оптимального алгоритму вибору транзитник вузл1в ретрансляцИ та перев1рка його
працездатносп у мережах 5G i3 використанням те-хнолоп! D2D.
У випадку. коли транзиты! вузли обираються до-вшыго, то так1 вузли можуть бути розташоваш но на оптималыий ввдсташ в1д вузла джерела та прийма-ча. IvpiM того, це може привести до вибору велико! кшькосп вузл1в. У результат! щ фактори noripiny-ють яшсть функщонування мережь тобто це веде до зменшення пропускно1 здатноста та iraoBipnocTi зв'язаносп маршруту, збшынення часу затримки та збшынення енергоспоживання мережь
2 Комушкацп технологш D2D
Технолопя D2D (device-to-device) дозволяе пря-мий зв'язок м1ж пристроями користувач1в без учасп моролй [13.14] внаслщок пошкодження шфрастру-ктури мережь i"i перезавантаження з метою шдви-щення якоста обслуговування. Для реал1защ1 D2D-комушкащй в 3GPP розробили LTE-Direct. до базо-ва станщя (БС) контролю?: лише видшення частотного ресурсу хйж пристроями. Таким чином, через ядро моролй проходить лише сигналышй трафш. а користувацьш пристро! обмпиоються даними без-посередиьо. Такий шдхвд дас можливкть зменши-ти навантаження в моролй та зменшити затримку [8.15.16]. Технолог!! Wi-Fi и Bluetooth працюють у не лщензованому спектр1 частот. D2D-K0MyiiiKau;ii0 можна реал1зувати на ocuoBi Wi-Fi Direct, ало зайб управл1ння ресурсами в цих технолог1ях в1дсутн1й.
Icnyc чотири основних типи D2D-KOMyiiiKau;ifi. Перший тип використовуе iumi пристро! у якосп ретранслятор1в. коли пристро! знаходяться на моли мереж1 або за межами зони покриття БС та для з'бднання з БС. Другий тип мае мкце. коли через БС проходить лише сигналышй трафш. а два пристро! безпосередньо взаемод1ють mdk собою [17]. TpeTifi тип використовуе у якоста ретранслятора один пристрШ або групу пристроТв. коли два при-стрсм взаемод1ють хйж собою. Чствертий тип мае мшце. коли два пристро! взаемод1ють хйж собою безпосередньо за вщсутносп посереднишв.
Такнм чином, необхвдно обрати метод ефектив-ного вибору вузла ретранслятора для третього типу D2D-KOMyniKan;ifi.
3 Забезпечення зв'язноеп
ктеризувати яшеть ршгснь по вибору структурних параметр1в мережь
Ращоналыише обрати випадковий характер структури мережи оскшьки в цьому випадку де-яш маршрути моролй можуть бути недосяжними. тому наявшеть маршруту буде матн ймов1ршсний характер. У результат! зв'язшеть найкраще хара-ктеризувати и ймов1ршстю. Имов1ршсть зв'язносп дор1вшое одииищ. коли будь-який вузол мереж1 може бути з'еднаний з будь-яким шшш вузлом мережь
Можлив1 декшька вар1антав оргашзащ! мережк коли в моролй можлив1 маршрути мЬк будь-якою парою вузл1в та коли можлиш маршрути мЬк ву-злами моролй та шлюзом (рис. 1).
ТП.2
Рис. 1. BapiaiiTii оргашзащ! зв'язку
При наявносп то вузл1в у мереж1 першого типу, максимально можлива кшьшеть маршрутав хйж Bci-ма вузлами. виключаючи маршрут до самого себе с то2 — то. Тод1 ймов1ршсть зв'язноста визначаеться:
(I) 2
а( ) < то — то,
до а - реальна кщькшть маршрутш у мережь
Для моролй другого типу нообхщно розглядатп лише маршрутн мЬк вузлами морена та шлюзом. Тод1 fiMOBipnicTb зв'язносп визначасться:
гШ] = ^, «(II) <
Поеднукта n;i BapiaiiTii. отримуемо загальну ймо-BipiiicTb зв'язность гцо оцппое вщеоток можливих маршрупв ввд i'x максимально! кшькостк
Ведомо, що зм1на структури мережь що пов'язана 3i зм1ною умов зв'язку мЬк вузлами може бути наслщком таких фактор1в. як взаемний рух слсментв мережь змша навколишнього середовища та iumi. TaKi змши структури можуть привести до порушення доступносп для окремих вузл1в. що призведе до змши потенцшних можливостей мережь Отже. це вимагас опису цих можливостей чиселыюю характеристикою, що дозволяе хара-
Рзв = — , а < ао, ао
до а - реадьна маршрутш у мереж1, а0-
максимально можлива кшьшеть маршрут1в у ко.ш з врахуванням особливостей i"i побудови.
Для моделювання структури мереж1 використас-мо модель випадкового графа, в якому вузли мереж1 подан1 вершинами, а лпш зв'язку с ребрами (рис. 2).
2
то то
то.
Рис. 2. Модел1 випадкового та запропонованого граф1в
Якщо вузли морена розмщеш випадковим чипом. то наявшсть зв'язку хйж парами вершин с вииадковою та може бути описана ймов1ршстю попадания вершини в круг радоуса R. В якосп моде-«ш зв'язносп графа використаемо модель Ердеша-Рены. Зпдно моделц якщо граф мае т вершин, тод1 ймов1ршсть кшування ребра визначаеться:
Рис. 3. Заложшсть iraoBipnocTi зв'язноста вщ радоуса вузл1в
На рис. 3 верхня та нижня межи дов1рчого iii-тервалу для piBira значимосп о%. Гранична ймешршеть:
Pre =
ln(n)
ln(m)
P = c-,
m
дe c .......... константа, що визначае зв'язшсть графа.
При с > 1 завжди випадковий граф е зв'язаним, при с=1 ймов1ршсть зв'язносп графа визначаеться деяким граничним значениям, при с < 1 завжди випадковий граф е не зв'язним. В обрашй модат максимально можлива довжина ребра обмежуеться величиною R. Для технолог!! Wi-Fi (IEEE 802.11b) рад1ус ди вузл1в е у межах вщ 20 до 300 м. IvpiM того, модель мае обложения розташування вузл1в мережь Для дослщження зв'язноста була створена модель, алгоритм яко! хйстить таш кроки:
1. Гонеращя задано! кшькосп вузл1в з випадко-внмн координатами в обмеженш 3D область
2. Пошук найменших шлях1в хйж вама парами вузл1в за допомогою алгоритма Флойда [21].
3. Оцшка вщеотка знайдоиих шлях1в i3 загально! кшькосп можлнвнх зв'язшв.
Цей алгоритм працюе к раз1в.
Оцшимо заложшсть зв'язносп моролй вщ радоу-са вузл1в при фшеовашй кшькосп вузл1в. На рис. 3 подана заложшсть ймов1рноста зв'язносп мережц що обчислена при т=100:
P3B (R) =
1
1 , R-r° 1 + е ь
Технологи безпровщного зв'язку дозволяють ор-гашзувати взаемодпо елеменпв автоматнзованнх систем. У якост таких систем можпа використову-вати роботизоваш пристро! та бозпшотш „штальш апарати (БПЛА) для забозпечоиня взаемодп ело-менпв. Структура моролй залежить вщ взаемного розташування пристрош та може змпиоватися при змии вщносного розмщоння елеменпв снстемн. В мережах БПЛА та наземних мережах вщносш иеро-мщення елеменпв можуть бути обмежеш шляхом вибору визначоних правил руху.
Зв'язшсть наземного сегмента мореж1 може бути порушена унаслщок тохшчно! вщмови вузл1в, поревантажоиня канал1в, радюзавад, знпження запасу онергп та шше. Тод1 наземннй сегмент буде продставлятн множнну не зв'язних шдмереж. Вико-ристання БПЛА дозволяе оперативно забезпечити зв'язшсть даного компоненту. Тут необхщно обрати точки розмщоння вузл1в БПЛА таким чином, щоб забезпечити баланс хйж обсягом використаних ресурав та якктю обслуговування трафша.
Забозпечоння зв'язноста мореж1 наземного фрагменту 1з позицп транзиту трафша мЬк незв'язаними сегментами мереж1 та вузл1в мережц що розмщеш на БПЛА, досягаеться, якщо вщом1 координати вузл1в наземного сегменту. Знаючи координати вузл1в можпа визначити вщеташ хйж вйма вузлами наземного сегменту за формулою:
dij =
- х3)2 + (Уг - Уз )2 + (zi - Z3 )2
де Кт'аг0 параметри, що одержан! за чисельного наближення криво! до даиих модолювання.
У результат! формуемо матрицю, що описуе довжини ребер графу. Задача пошуку розмщоння БПЛА вщлшуеться за тако! послщовностк
1. Мережа оиисуеться модоллю neopieiiTOBaiioro графа за допомогою матрищ вщетаной.
п
2. Визначоння мпималыгого графа за допомогою алгоритхпв Щлма або Краскала.
3. Видалоння 1з мпималыгого графа ребер, дов-жина яких перевищуе заданий радоус вузла г, окр1м робор. що пов'язують вузол 1з БПЛА, та похйтка вершин.
4. Кластеризащя похйчоних вершин при розм1р1 кластера Д та визначоння центру кластера. Перев1рка кшькоста пом1чених вершин у зна-йдених кластерах цих вершин та видалоння кластор1в, що мштять лише одну вершину.
Пергвага у кшькоей введених вузтв разш
1
1 5 10 15 20 25 30 35 « 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Кшьшсть викгпочених еууш шт.
Рис. 4. Анатз ефективносп методу вщновлення зв'язносп
5. Додавання у граф вершин у точках, що сшвиа-дають 1з центрами кластор1в, що залишилися. Поим обрати першу 1з вершин зпдно матрищ вщетаией та зиайти вершину, що розмщена найближче до обрати.
При обмежешй кшькосп БПЛА. ймов1ршсть зв'язноста може бути менше одинищ, тому необхщно ввести оцшку якоста степени досягаемого результату. При р1вшй значимосп вс1х вузл1в такою оцшкою с ймов1ршсть зв'язность Коли значтисть вузл1в буде р1зна, тод1 кожен компонент графу нообхщно буде оцшити коефщентом, що враховуе стопшь його значимости
в
г=1
де кг - ваговий коефщент, що враховуе стоишь зна-чимосп вузла, в - кшьшсть вузл1в, що входять в г-у компоненту графа.
Таким чипом, при здшененш операщ! кластери-защ! щ косфшденти мають враховуватися при ви-значенш щлщнв мае кластор1в, що дае можливкть забезпечити зв'язшеть для компонент, що мають велику значимкть для мережь Реал1защя та внко-ристання цього алгоритму забезпечуе чи вщновлюе зв'язшеть назомшя самооргашзуючо1 мережь що мштить ввдносно велику кшьшеть вузл1в.
Рис. 4 демонструе ефектившеть заиропоновано-го метода. Була обрана мережа, що мштить 200 вузл1в, ймов1ршеть зв'язноста яко! е рзв = 1. У мере-лй внключаеться деяка кшьшеть вузл1в внпадковнм чином ввд 1 до 100, шеля чого зв'язшеть вщновлю-еться за допомогою додавання вузл1в у вииадков1
ПОЗИЩ1.
Якщо виключити один вузол, то розглянутий метод вимагае додавання одного вузла, а випадковий метод вимагае 300 вузл1в.
1з графша рис. 4 бачимо, що метод е бшын ефе-ктивним при додаванш ввдносно невелико! кшькосп вузл1в та е ефектившше внпадкового методу.
4 Структура оргашзацп Б2Б
Для шдвшцення зв'язноста морена використо-вують В2В-комушкащ1, ало вопи но завжди мо-жуть забезиечувати необхщну яккть обслуговува-ння (иропускна здатшеть, затримка). Для забезпе-чення внсоко1 якоста обслуговування мереж1 необ-хщно иридшяти увагу структур! оргашзащ! В2В. Основними структурними параметрами е далыисть зв'язку, рад1ус зв'язку та кшьккть ретранслято-р1в. Щ параметрп взаемно залежш 1з пропускною здатшетю та затримкою.
Щоб записати затухания сигналу хйж иередава-чем та приймачем використаемо ана.штичну модель Фрка [18], що використовуеться для зв'язку за межами примщення:
() №1.
до бд— коефщшнт шдеилення приймально! антенн, От — коефщепт шдеилення передавально! антени, хвшп, с! - вщетань м1ж передавачем та приймачем, м.
На рис. 5 наведена залежшеть загасання вщвщеташ м1ж передавачем та приймачем за умови, що коеф1щеити пщеилеиия становлять От = Сд = 1.
12<Н-
с), м
Рис. 5. Залежшеть загасання вщ вщеташ для р1зних А
Як бачимо 1з рис. 5. що при збшынонш довжиии хвшп А (крива 2) крутшть графша збшьшуеться, а при зменшенш довжини хвшп А (крива 3) круткть графжа змепшуеться. Отжо, щоб змеишити зага-сания сигналу 1з вщстаншо необхщно збшьшувати довжину хвшп, якщо ппш параметри фжсоваш.
Потужшсть сигналу на вход1 ириймача:
Рп(<1) = РТх - А(ё),
де Ртх - потужшсть, що випромшюеться иередава-чем, дБм; А((£) - величина загасання в1д вщсташ, м.
Заложшсть досягнуто! швидкосп передач! даних в канат вщ вщсташ:
B(d) = В (PR(d))
мБи
де B(Pr)- функщя, що визначаеться стандартом IEEE 802. Их.'
Для стандарту IEEE 802.1 In побудуемо заложшсть швидкосп передач! в канат зв'язку вщ вщсташ B(d) (рис. ).
Рис. 6. Заложшсть швидкосп передач! в канат зв'язку вед вщсташ В(¿)
Анатзуючи рис. 6 бачимо, що швидккть передач! на вщсташ 1 км вщ иеродавача становить оОМби/с, а при збшынонш вщсташ до 2 км, швидккть передач! даних змепшуеться до величини мон-шо 20Мб1т/с. Таким чином, це свщчить про те, що така модель забезпечуе пропускну здатшсть оОМби/с на вщсташ 1км та бшя 20Мби/с на вщ-сташ бшя 2 км.
Але вимоги до швидкоста передач! даних можуть не виконуватися за рахупок вплнву навколишнього серодовнща иа шляху поширеиия сигналу.
Тому для того, щоб врахувати навколпшне со-редовнщо та перешкоди з врахуванням иримщень скористаемося залежшстю загасання вщ вщсташ [19,20]:
А^) = 20 \ogif) + N \ogid) + Ь/(п) - 28,
де N - коефщшнт втрат; / - частота втрат, МГц; й -вщстань, м; Ь/(п) - коефщент, що враховуе втратп при проходжония сигналу через перешкоду, дБ.
Одержан! залежносп наведеш на рис. 7.
(Ь)
Рис. 7. Заложшсть загасання сигналу вщ вщсташ В(Ря) (а) та швидкосп передач! в канал1 зв'язку В1д вщсташ В (сI) (Ь) з врахуванням примщень
Як бачимо 1з рис. 7а, що при збшынонш довжини хвшп А (крива 2) крупсть графиса збшьшуеться, а при зменшенш довжини хвшп А (крива 3) крутшть графша змепшуеться. Отжо, щоб змеишити загасання сигналу 1з вщстаншо необхщно збшьшувати довжину хвшп, якщо ппш иарамотри фшсоваш. Анатзуючи рис. 71) бачимо, що швидккть иерода-ч1 на вщсташ 1 км вщ перодавача 1з врахуванням примщення становить бшя 20 Мби/с, а при збшь-шенш вщсташ до 1.6 км швидккть передач! даних змепшуеться до 10 Мби/с, а дат змепшуеться до нуля. Таким чином, це свщчить про те, що така модель загасання забезпечуе пропускну здатшсть бшя 20Мб1т/с на вщсташ бшя 1 км.
5 Оптимальний виб1р тного вузла D2D
транзи-
Для шдтримки зв'язноси елементв моролй та забозпечоння визначонсм пропускно! здатност иеоб-хщио, повиим чипом, оргашзувати структуру В2Б комушкацШ. Це можпа виршшти шляхом правильного вибору вузла ретранслящ!. Для цього необхь дно врахувати змшу припустимся швидкоста перо-дач! даних у канат за рахупок розподшення його ресурав вузлом морежь що використовуеться як
с
ретранслятор. Для того, щоб маршрут забезпечував нообхщну пропускну здатшеть, нообхщно змпиова-ти ввдстань мЬк вузлами мережь Цо забозиочуе зв'язшеть моролй та нообхщний р1вонь якосп обслу-говування.
Щоб забезпечити вимоги моролй 50. нообшдно забезпечити оптнмалышй виб1р транзитного вузла в В2Б комушкащях, що впливае на парамотри якосп функцюнування морожь До таких парамотр1в належать: ймов1ршсть зв'язность пропускна здатшеть, затримка та мптпзащя енергоспоживання морожь Оптнмалышй алгоритм вибору мктить таш ота-пи 1 поданий на рис. 8:
1. Анатз вйх кнуючих маршрутав хйж двома пристроями.
2. Пор1вняння кшькоста транзитних вузл1в на кожному маршрут!.
3. Обрання маршруту з мпимальною ылыастю транзитних вузл1в.
4. Обрання маршруту 1з мпимальною мобшьш-стю, якщо кнуе декшька маршрутав з однако-вою ылыастю транзитних вузл1в.
5. Обрання маршруту 1з мпималышм завантаже-нням, якщо кнуе декшька маршрутав з одна-ковою мобшыпетю.
6. Обрання маршруту 1з максималышм р1вном затримки, якщо кнують декшька маршрупв 1з однаковим завантаженням.
Початок
Розрахунок в^х маршрут1в мiж 2-ма пристроями
стро
Порiвняння кiлькостi транзитов у маршрут!
Вибiр Так
маршруту
Порiвняти мобiльнiсть вузлiв на кожному маршрут!
Вибiр Так
маршруту
Порiвняти завантаженiсть вузлiв в маршрут!
Вибiр Так
маршруту
Порiвняти рiвень заряду вузлiв на кожному маршрут!
Обрати маршрути iз тах рiвнем заряду
Кшець
Рис. 8. Оптнмалышй алгоритм транзитних вузл1в
Для розглянутся модат загасання сигналу, при вводонш транзитного вузла на вщеташ вщ порода-вача й*, можна забезпечити смуту пропускания:
В(в) = тгп{кВ(с1*). кВ(0 — й*)} .
де коефщшнт к враховуе змшу смуги пропускания при оргашзапД транзитного обмшу (0 < к < 1).
Залежшеть швидкоста передач! в канат зв'язку В1д ввдеташ В(й), якщо транзитний вузол мереж1 розмщоний на прямш лпш мЬк передавачем та приймачем при значенш к=0.5, наведена на рис. .
При розв'язанш опттпзащйнея задач1 визиачае-мо що вщетань:
¿* = агд
тах{тт[кВ((£). кВ(П — й)]} в,
при наявноста обмеження 0 < с! < Б.
Рнс. 9. Залежшеть смуги пропускания вщ вщеташ мЬк передавачем та транзитным вузлом (Вт(й))
Рис. 9 показуе, що на досить великому шторват с! в1д 0.4 км до 1.6 км швидккть передач! дапих наближена до 21 Мб1т/с, що характеризуй стайккть обрати структури моролй до поромщоння 11 ву-зл1в вщносно початкового положения. Таким чином,
при використанш технолог!! В2В, що припускав оргашзащю транзипв трафша, можуть забезпечити шдвищоння показнишв якоста обслуговуваиия трафша (зв'язаность затримки та досяжнси швид-косп передач! даних) шляхом оптимального вибору транзитного вузла. Рис. 9. також шюструе те. що при наближонш до одного 1з пристрсмв користу-вача швидккть передач! даних В2В-з'еднання та ймов1ршсть зв'язносп зменшуеться.
Оцшка ймов1рносп зв'язносп визначаеться:
РЗВ = РЗВ.СЕР ± «1-§ • ,
л/П
де рзв.сер - середне значения ймсшрноси зв'язноста, к1-1 - квантиль нормального розподшу дов1рчо1 ймов1рносп 1 — | (а=0,05), п - кшыисть отриманих значень, озв - середне квадратичне вщхилоння (СКВ) ймов1рноста зв'язность
Середне квадратичне вщхилоння (СКВ) ймов1р-носп зв'язноста:
1
^зв
рзв.сер —
1 • ^ ] (рзвЛ рзв.сер) ,
п — 1
1Е
п ^
г= 1
i=1
рзвл •
iciiyioni мотоди. Також визначена область викори-стання дано! модель оскшьки оцшка зв'язносп не иеревищуе бшыне 8%.
У подалыних достджоннях необхщно оцпиова-ти дальшсть хйж ириймачем та породавачом та допустиму швидккть передач! даних. створюю-чи оитималыи модель що забозпочують иеобхщиу зв'язшсть мережь розширюючи дальшсть та збшь-шуючи швидккть за рахупок вцщовцщсм конфку-рацп морежь
Перелж посилань
На рис. 10 подана заложшсть СКВ iraoBipiiocTi зв'язноста морена вщ кшькоста вузл1в.
Рис. 10. Заложшсть СКВ ймов1рноста зв'язносп вщ кшькосп вузл1в мереяй т
1з рис. 10 бачимо. що розглянутий метод у ви-падку наявносп п=50 узл1в та бшьше, мае СКВ ймов1рноста зв'язносп моише 8%.
Висновки
За рахупок введения додаткових вузл1в 1з врахуванням значимосп вузл1в запроионований алгоритм обирае оптимальну кшьккть та координати додаткових вузл1в, що вводяться у морожу при роал1защ1 В2В комушкащй. Такий шдхщ покращуе зв'язшсть системп та забезпечуе швидккть передач! даних порядку 21 МБи/с на вщеташ вщ 0.4 км до 1.6 км мЬк приймачем та породавачом, що е кращим шж
1. Loi L. Operator Controlled Device-to-Device Communications in LTE-Advanced Networks / Lei L., Zhong Z., Lin C.. Shen X. // IEEE Wireless Commun. 2012. Vol. 19. No. 3. pp. 96 104.
2. Asadi A. Network-assisted Out band D2D-clustering in 5C Cellular Networks /Asadi A.. Mancuso V. // Theory and Practice. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2016. Vol. 16. No. 8. pp. 2246 2259.
3. Кучерявый A. E. Самоорганизующиеся сети и новые услуги / А. Е. Кучерявый // Электросвязь 2009. №1." С. 19-23.
4. Астахова Т. Н. Исследование моделей связности сенсорных сетей. / Т. Н. Астахова. Н. А. Верзуи. В. В. Касаткин. М. О. Колбаиев. А. А. Шамии //Миформациоиио-уиравляющие системы. 2019. JY" 5. с. 38 50. doit 10.31799/1684-8853-2019-5-38-50.
5. Koucherjavyj Y.. Pyattaev A.. .lolmsson K.. Galinina O. Cellular traffic offloading onto network-assisted device-to-device connections /Koucherjavyj Y.. Pyattaev A., ■lolmsson K.. Galinina O. // IEEE Communications Magazine. 2014. Vol. 52. no. 4. pp. 20 31. DOl: 10.1109/MCOM.2014.6807943.
6. Andreev S. Analyzing Assisted Offloading of cellular sessions onto D2D links in unlicenswd bands / S. Andreev. O. Galinina. A. Pyattaev. K. .lolmsson// IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2015. Vol. 33. no. 1. pp. 67 80. DOl: 10.1109/.I SAC.2014.2369616.
7. Abdelhamied A. Ateyal. Ammar Muthanna. Audrey Koucheryavy. (2018) Multi-level edge computing framework for 5G cellular system with D2D enabled communication /Abdelhamied A. Ateyal. Ammar Muthanna. Audrey Koucheryavy // International Conference on Advanced Communications Technology(1CACT). DOl: 10.23919/1CACT.2018.8323812
8. Kaufman B. Spectrum sharing scheme between cellular users and ad-hoc device-to-device users /Kaufman В.. Lilleberg .1.. Aazhang B. // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2013. Vol. 12. No. 3. pp. 1038 1049.
9. Ometov A. Ya.. Zhidanov K. A.. Bezzateev S. V.. Koucheryavy Y. A. (2019) On the utilization of D2D technology in cellular networks / Ometov A. Ya.. Zhidanov K. A.. Bezzateev S. V.. Koucheryavy Y. A // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunications and Control Systems. 2019. Vol. 12. No. 3. pp. 58 66.
10. M. Jo. Device-to-devicebased heterogeneous radio access network architecture for mobile cloud computing /М. Jo. T. Maksymyuk. B. Strykhalyuk and C. Cho // IEEE Wireless Communications. 2015. Vol. 22. No. 3. pp. 50- 58.
11. Pyattaov Л. 3GPP LTE Traffic Offloading onto WiFi Direct /Pyattaov A.. .lohnsson K.. Androov S.. Kouchoryavy Ye. // In Proc. of the IEEE WCNC Workshop 011 Mobile Internet: Traffic Modeling. Subscriber Perception Analysis and Traffic-aware Network Design. "2013. pp. 135 140.
12. Гимадииов P. Ф. Кластеризация в сетях 5G / P. Ф. Гимадииов. Л. С. Мутхаииа. Л. Е. Кучерявый// Информационные технологии и телекоммуникации. 2015. № 1 (9). с. 35 41.
13. Нуриллоев 11. Н. Метод оценки и обеспечения связности в беспроводной сенсорной сети / 11. Н. Нуриллоев. Л. 11. Парамонов. Л. Е. Кучерявый// Электросвязь. 2017. № 7. с. 39-44.
14. Парамонов Л. И. Задачи кластеризации D2D коммуникаций в сетях пятого поколения / Л.И. Парамонов. О.Л. Хуссейн //VII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы ипфотелекоммупикаций в науке и образовании». СПбГУТ. 2018. с. 610-614.
15. Akyildiz 1. F. Spatial Correlation and Mobility-Aware Traffic Modelling for Wireless Sensor Networks /Akyildiz I.F.. Wang P. // IEEE/ACM Transactions 011 networking. 2011. Vol. 19. No. 6. pp. 1860-1873.
16. Kouchoryavy A. End-to-end system structure for latency sensitive application of 5G / Kouchoryavy A.. Atoya A.. Al-bahri M. Muthanna A. //Communications. 2018. Vol. 6. pp. 56-61.
17. Xu L. A Survey of Clustering Techniques in WSNs and Consideration of the Challenges of Applying Such to 5G loT Scenarios /Xu L.. Collier R.. O'Harn G. M. // IEEE Internet of Things Journal. 2017. Vol. 4.No. 5. pp. 1229 1249.
18. Saunders S. R. Antennas and propagation for wireless communication systems. England: John Wiley & Sons Ltd. 2007.
19. Нуриллоев И. П. Исследование зависимости связности сенсорной сети от способа размещения ее узлов/ И. П. Нуриллоев. А. И. Парамонов// СПбНТОРЭС. 73-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. 2018. С. 226-228.
20. Baidya S. S.. Bhattacharyya С. К. Bahattacharya S. Finding optimal topology for coverage and connectivity using Layered Deployment Model: Acomparative study // IEEE International Conference. 1CC1CT 2012. Mumbai. India. October 19-20. 2012. DOl: 10.1109/1C1-CT.2012.6398130.
21. Кристофидес H. Теория графов. Алгоритмический подход / Н. Кристофидес. М.: Мир. 1978. 432с.
References
[1] Lei L.. Zhong Z.. Lin C. and Shen X. (2012) Operator controlled device-to-device communications in LTE-advanced networks. IEEE Wireless Communications, Vol. 19. Iss. 3. pp. 96-104. DOl: 10.1109/mwc.2012.6231164
[2] Asadi A. and Mancuso V. (2017) Network-Assisted Outband D2D-Clustering in 5G Cellular Networks: Theory and Practice. IEEE Transactions on Mobile Computing. Vol. 16. Iss. 8. pp. 2246-2259. DOl: 10.1109/tmc.2016.2621041
[3] Kouchoryavy A. (2009) Self-organizing networks and new services. Communications. Vol. 1. pp. 19-23.
[4] Astakhova T. N.. Verzun N. A.. Kasatkin V. V.. Kolbanev M. O.. Shamin A. A. (2019) Sensor network connectivity models. Informatsionno-upravliaiushchie si-stemy [Information and Control Systems/. Iss. 5. pp. 38-50. DOl: 10.31799/1684-8853-2019-5-38-50
[5] Androov S.. Pyattaov A.. .lohnsson K.. Galinina O. and Kouchoryavy Y. (2014) Cellular traffic offloading onto network-assisted device-to-device connections. IEEE Communications Magazine, Vol. 52. Iss. 4. pp. 20-31. DOl: 10.1109/mcom.2014.6807943
[6] Androov S.. Galinina O.. Pyattaov A.. .lohnsson K. and Kouchoryavy Y. (2015) Analyzing Assisted Offloading of Cellular User Sessions onto D2D Links in Unlicensed Bands. IEEE .Journal on Selected Areas in Communications. Vol. 33. Iss. 1. pp. 67-80. DOl: 10.1109/jsac.2014.2369616
[7] A. A. Atoya. A. Muthanna and A. Kouchoryavy (2018) 5G framework based 011 multi-level edge computing with D2D enabled communication. 2018 20th International Conference 011 Advanced Communication Technology (1CACT). pp. 507-512. doi: 10.23919/1C ACT.2018.8323812.
[8] Kaufman B.. Lilleberg J. and Aazhang B. (2013) Spectrum Sharing Scheme Between Cellular Users and Ad-hoc Device-to-Device Users. IEEE 'transactions on Wireless Communications. Vol. 12. Iss. 3. pp. 1038-1049. DOl: 10.1109/twc.2012.011513.120063
[9] Ometov A. Ya.. Zhidanov K. A.. Bezzateev S. V.. Kouchoryavy Y. A. (2019) On the utilization of D2D technology in cellular networks. Computing. Telecommunication and Control (St. Petersburg Polytechnical University Journal. Computer Science. Telecommunication and Control Systems). Vol. 12. No. 3. pp. 58 66. DOl: 10.18721/JCSTCS. 12305
[10] Jo M.. Maksymyuk T.. Strykhalyuk B. and Cho C. (2015) Device-to-device-based heterogeneous radio access network architecture for mobile cloud computing. IEEE Wireless Communications. Vol. 22. Iss. 3. pp. 50-58. DOl: 10.1109/mwc.2015.7143326
[11] Pyattaov A.. .lohnsson K.. Androov S. and Kouchoryavy Y". (2013) 3GPP LTE traffic offloading onto WiFi" Direct. 2013 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW), pp. 135 140. DOl: 10.1109/wcncw.2013.6533328
[12] Gimadinov R. F.. Muthanna A. S.. Kouchoryavy A.E. (2015) Clustering in 5G Networks. Informacionnye tehnologii i telekommunikacii. Vol. 1 (9). pp. 35 41.
[13] Nurilloev 1. N.. Paramonov A. 1.. Kucheryavy A. E. (2017) A method for evaluating and providing connectivity in a wireless sensor network. Communications. Vol. 7. pp. 39-44.
[14] Paramonov A. 1.. Hussein O. A. (2018) Tasks of Clustering D2d Communications in the Networks of the Fifth Generation. Vll International Scientilic-Technical and Scientific-Methodological Conference "Actualproblems of infotelecommunications in science and education". Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications. St. Petersburg, pp. 610-614.
[15] Wang P. and Akyildiz 1. F. (2011) Spatial Correlation and Mobility-Aware Traffic Modeling for Wireless Sensor Networks. IEEE/ACM Transactions on Networking. Vol. 19. Iss. 6. pp. 1860-1873. DOl: 10.1109/tnet.2011.2162340
[16] Koucheryavy Л., Ateya A., Al-bahri M., Muthanna A. (2018) End-to-end system structure for latency sensitive application of 5G. Communications, Vol. 6. pp. 56-61.
[IT] L., Collier R. and G:Hare G. M. P. (2017) A Survey of Clustering Techniques in WSNs and Consideration of the Challenges of Applying Such to 5G loT Scenarios. IEEE Internet, of Things Journal, Vol. 4. Iss. 5. pp. 1229-1249. DOl: 10.1109/jiot.2017.2726014
[18] Saunders S. R. (2007) Antennas and propagation for wireless communication systems. England: John Wiley & Sons Ltd.
[19] Nurilloev 1. N.. Paramonov A. 1. (2018) Investigation of the dependence of the connectivity of the sensor network on the method of placing its nodes. 73rd All-Russian Scientilic and Technical Conference dedicated to Radio Day Conference proceedings, pp. 226-228.
[20] Baidya S. S.. Bhattacharyya С. K. and Bhattacharyya S. (2012) Finding optimal topology for coverage and connectivity using Layered Deployment Model: A comparative study. 2012 International Conference on Communication, Information в Computing Technology (1CC1CT'), pp. 1-6. DOl: 10.1109/iccict.2012.6398130
[21] Christilides N. Graph theory. Algorithmic approach/ N. Christilides. M: Mir. 1978." 432p.
Оценка связности D2D коммуникаций в сетях 5G
Булашеико А. В.
Сегодня проходит тестирование сетей 5G. Сети 5G способны улучшать существующие услуги и обеспечивать повое качество услуг благодаря низким задержкам, например, тактильный Интернет. Существующие технологии не удовлетворяют требования 5G, что вызывает необходимость разработки новых технологий. К таким технологиям относят новые методы обеспечения связности. от которых зависит качество функционирования сети. Одним из таких методов есть D2D коммуникации. Сети 5G используют технологии миллиметрового диапазона. Поскольку энергия радиосигнала миллиметрового диапазона сильно поглощается окружающей средой, то этот диапазон имеет небольшую дальность связи, поэтому в сети необходимо устанавливать большое количество базовых станций. Но это не всегда эффективно, так как уменьшается их использование. Для решения данной задачи используется технология устройство-устройство D2D. Для обеспечения высокого качества обслуживания сети необходимо уделять внимание структуре организации D2D. Основными структурными параметрами являются дальность связи, радиус
связи и количество ретрансляторов. Это можно решить путем правильного выбора узла ретрансляции. Для этого необходимо учесть изменение допустимой скорости передачи даппых в канале за счет распределения его ресурсов узлом сети, который используется в качестве ретранслятора. Для того, чтобы маршрут обеспечивал необходимую пропускную способность, необходимо менять расстояние между узлами сети. Это обеспечивает связность сети и необходимый уровень качества обслуживания. Это достигается за счет выбора оптимального алгоритма, который рассматривается в статье.
Ключевые слова: D2D. 5G, кластеризация, беспроводная связь, связность сети
Evaluation of D2D Communications in 5G Networks
Bulashenko A. V.
5G networks are being tested today. 5G networks are capable of improving existing services and delivering new quality of service through low latency, such as tactile internet. Existing technologies do not meet the requirements of 5G, which necessitates the development of new technologies. These include new connectivity methods that depend on the quality of the network's functioning. One of the most famous D2D communications. 5G networks use millimeter-band technologies. As the radio signal energy of the millimeter range is strongly absorbed by the environment.. this range has a short communication range, so a large number of base stations must be installed in the network. But this is not always effective as their use decreases. D2D device-to-device technology is used to solve this problem. In order to ensure a high quality of network service, attention must be paid to the structure of the D2D organization. The basic structural parameters are the communication distance, the communication radius and the number of repeaters. This can be solved by selecting the relay node correctly. For this purpose it is necessary to take into account the change of the allowed data rate in the channel due to the allocation of its resources by the network node, used as a repeater. In order for the route to provide the necessary bandwidth, it is necessary to change the distance between the network nodes. This ensures network connectivity and the required level of quality of service. This is achieved by choosing the optimal algorithm that is considered in the article.
Key words: D2D. 5G, clustering, wireless, network connectivity
