CC BY
18
УДК 621.396
Б01: 10.24412/2071-6168-2023-2-236-243
УПРАВЛЕНИЕ ЭСТАФЕТНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ В ГИБРИДНЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ
СВЯЗИ
В.И. Комашинский, В.Э. Гель, В.И. Татаринов, О.А. Михалев
Особенностью современных сетей 50 и перспективных бО является появление таких новых мобильных «пользователей» как роботы, дроны, и элементы Интернета вещей. В этих условиях возникает ряд новых проблем, связанных с обеспечением связи с новыми наземными и воздушными объектами и обеспечении взаимодействия наземных и воздушных мобильных пользователей. Решение перечисленных задач предлагается решать на основе создания гибридных, наземно-воздушных сетевых инфраструктур и применения механизмов сетевой самоорганизации. Одним из важных вопросов обеспечения функционирования такой сети является управление процессами эстафетной передачи. В этой статье рассматриваются вопросы нечеткого управления эстафетной передачи в гибридных наземно-воздушных сетях.
Ключевые слова: беспроводная сеть связи, сети связи пятого поколения, эстафетная передача, нечеткая логика, сети связи пятого поколения.
Современные сети связи пятого поколения (5G) бурно развиваются, предоставляя новые возможности, сервисы и услуги традиционным и новым абонентам сети. Увеличивается количество и виды подключаемых устройств, к которым относятся дроны и роботизированные комплексы, различные сенсоры и оборудование Интернета вещей (1оТ) мультимодального базирования - наземные, воздушные, надводные, подводные, подземные и др. В связи с этим возникла проблема обеспечения их надежного подключения и взаимодействия, которая может быть решена на основе интеграции разнородных сетей связи в единую, гибридную самоорганизующуюся беспроводную сеть связи (ГСБСС) [1, 2]. В настоящее время, большинство мобильных устройств и абонентов обслуживаются наземными беспроводными сетям связи, при этом использование элементов воздушных сетей - воздушных базовых станций и ретрансляторов связи на летно-подъемных средствах несёт значительное практическое преимущество в обеспечении услуг связи как наземных, так и воздушных абонентов (рис.1). Объединение разнородных сетей и абонентов ведёт к значительному усложнению процесса управления, настройки и конфигурации. Одним из решений проблемы возрастающей сложности, является применение интеллектуальных систем управления и внедрение функций сетевой самоорганизации [3].
Высокоподъемные летательные средства
Низко и
среднеповъемные
летательные средства
Рис. 1. Гибридные (наземно-воздушные) самоорганизующиеся беспроводные сети связи
Механизмы сетевой самоорганизации предусматривают проведение постоянного мониторинга и анализа состояния элементов сети, обеспечение устойчивого взаимодействия «земля-земля», «земля-воздух», «воздух-воздух», адаптацию к изменениям состояния элементов сети и окружающей среды. Одной из важных задач обеспечения самоорганизации ГСБСС является обеспечение непрерывности обслуживания наземных и воздушных абонентов (терминалов, устройств) в условиях высокой динамики перемещений на основе применения механизмов эстафетной передачи.
Задачи, решаемые механизмами эстафетной передачи в гибридных самоорганизующихся беспроводных сетях. Целью эстафетной передачи (ЭП) является поддержание непрерывного сеанса связи перемещающегося абонента, и заключается в переключении абонента с одной БС на другую в тех случаях, когда качество канала связи между абонентом и обслуживающей БС в текущий момент времени, становится неприемлемым [4]. Необходимость ЭП, как правило, возникает в случае удаления абонента от БС или в связи с ухудшением условий распространения радиоволн. В этих случаях может применяться как «жесткая» так и «мягкая» ЭП, позволяющие поддерживать непрерывность обслуживания на основе переключения на другую, более подходящую базовую станцию.
Особенностью процесса ЭП в ГСБСС является (рис. 2) необходимость обеспечения переключения абонентов между наземными (НБС) и воздушными базовыми станциями (ВБС).
Процесс подключения абонента от наземной к воздушной подсистеме и обратно, имеющих различные характеристики, называется вертикальной эстафетной передачей (ВЭП) [5].
БпЛА
абонент
Группа\ БпЛА
1Г
к
АЖЭ^НБС №1
Наземная подсистема
а)
б)
'Воздушная подси
/
/ \
•-.V' ВБС
,4
--— — I " —^
^ ^ —^ Зо^а покрытия*ВвС^^
НБС №91 У
Наземная под
в)
ПО
г)
Рис. 2. Особенности эстафетной передачи в гибридной беспроводной сети связи Организация вертикальной эстафетной передачи в гибридных самоорганизующихся
беспроводных сетях
Реализация ВЭП осуществляется по алгоритму, включающей в себя три этапа - инициирование передачи, принятие решения и выполнение ЭП. На первом этапе, производится сбор и анализ данных, необходимых для принятия решения, которые включают в себя назначение стандартных пороговых значений параметров канала связи, их измерение и оценка. Как правило, существующие алгоритмы ЭП решаются, основываясь только на одном параметре - уровень сигнала на входе приемника или отношение сигнал/помеха. Использование для выбора БС одного параметра может привести к частым переключениям с одной БС на другую, при условии того, что, оба канала удовлетворяет требуемому, либо привести к ложной
передаче [6]. Уменьшение подобных эффектов и улучшение точности выбора можно достичь использованием для принятия решения нескольких параметров.
На этапе принятия решения происходит сравнение результата оценки качества канала с альтернативными, проведенными на других БС, к которым может подключиться абонент. Результатом этого этапа является прогнозирование наилучшей БС на основе информации, собранной на первом этапе. После принятия решения о необходимости переключения абонента, новая БС подключает абонента, обновляет свою таблицу маршрутизации и оповещает другие БС.
Существует несколько алгоритмов принятия решений [6], используемых для проведения ЭП: алгоритм с применением марковских цепей, алгоритм на основе нечеткой логики и др. В ряде случаев [4], для моделирования процессов ЭП можно применять Марковские модели, но с увеличением количества учитываемых параметров и необходимости адаптации к скорости абонента значительно усложняется математические вычисления и сложность программной реализации. Кроме того, применение Марковских моделей накладывает определенные ограничения на исследуемый объект, в связи с высокой неопределенностью состояний сложной системы. Напротив, в условиях неопределенности данных и высокой мобильности абонентов алгоритм на основе нечеткой логики позволяет принимать решение в условиях реального времени.
Алгоритм нечеткого управления эстафетной передачей в гибридных самоорганизующихся беспроводных сетях. Рассмотрим ЭП, где принятие решения осуществляется на основе нечеткой логики [7, 8]. Управление на основе нечеткой логики использует лингвистические переменные в форме правил для того, чтобы управлять тем или иным процессом. Преимуществом систем нечёткой логики в отличии от традиционных систем управления заключается в возможности принятия решений в условиях неопределенности [9].
Особенности процессов, протекающих в беспроводной сети связи, диктуют ряд условий применения аппарата нечеткой логики. Основные этапы нечеткого логического вывода в ГСБСС (рис. 3) заключаются в следующем:
Формирование базы правил систем нечеткого логического вывода;
Фаззификация входных переменных (преобразование в нечеткий формат);
Этап логического вывода, заключающееся в принятии решения на основе базы правил и входных переменных;
Дефаззификация выходных переменных (преобразование нечеткости, формирование управляющей команды).
Рис. 3. Структурная схема нечеткого управления ЭП ГСБСС
На этапе фаззификации определяются лингвистические переменные, термы и их количество. Для построения функций принадлежности используются следующие виды функций [10]: 2-образная функция принадлежности описывается следующим образом:
1, х < а;
/2 (х; а, Ь) = <
Ь - а'
0, х > Ь. S-обрaзнaя функция принадлежности описывается следующим образом:
1, х < а;
Ь - х
а < х < Ь;
(х; а, Ь) = <
х - а
а < х < Ь;
Ь - а'
0, х > Ь.
Треугольная функция принадлежности описывается следующим образом:
0, х < а;
/д (х; а, Ь, с) = <
х - а Ь - а' с - х
С-Ь, 0, 238
а < х < Ь;
Ь < х < с; х > с.
Как известно, система управления на основе нечеткой логики позволяет принимать решение на основе нескольких параметров, что позволит повысить эффективность алгоритма принятия решения в условиях неопределенности данных и знаний.
В качестве входных лингвистических переменных будем использовать следующие показатели: соотношение сигнал\шум (у), для которой строится функция принадлежности с термами: «низкое», «среднее», «высокое» (рис. 4).
Рис. 4. График функций принадлежности для терма входной лингвистической переменной
«соотношение сигнал/шум»
нагрузка БС (И), с функциями принадлежности: «низкая», «средняя», «высокая». Нагрузка определяется степенью загруженности БС (рис. 5)
нагрузка БС, Эрл
Рис. 5. График функций принадлежности для терма входной лингвистической переменной «нагрузка БС»
скорость перемещения абонента (V) для которой строится функция принадлежности с термами: «низкая», «средняя», «высокая». Скорость перемещения абонентов фиксируется с помощью системы глобального позиционирования (ОР$\ Глонасс\ Ве1йои) (рис. 6).
Скорость перемещения абонента, Км\ч Рис. 6. График функций принадлежности для терма входной лингвистической переменной
«скорость перемещения абонента»
Измеренные значения показателей сопоставляются с лингвистическими значениями в зависимости от их диапазона, указанного в функции фаззификации.
В качества выходной лингвистической переменной будем использовать степень необходимости эстафетной передачи (Д), задаваемая термами: «очень низкое», «низкое», «среднее», «высокое», «очень высокое» (рис. 7).
Степень необходимости ЭП, % Рис. 7. График функций принадлежности для терма выходной лингвистической переменной «степень необходимости ЭП.»
База нечётких правил соответствует структуре MISO (Multiple Input - Single Output), в которой четырем входным переменным соответствует одна выходная переменная, которая прогнозирует приоритет БС для проведения ЭП. Принятие решения формируется на основе продукционного правила, состоящего из:
- антецедента (часть ЕСЛИ «предпосылка» И «предпосылка») -консеквентна (часть ТО «вывод»).
Например, ЕСЛИ соотношение сигнал\шум низкий, И нагрузка на текущую БС средняя, И перемещается с низкой скоростью, ТО степень проведения ЭП высокая. Совокупность всех правил для функций принадлежности определения степени необходимости эстафетной передачи представлены в таблице.
База правил нечеткого логического вывода для определения необходимости ЭП
№ правила ЕСЛИ уровень сигнал\шум И нагрузка БС И скорость перемещения абонента ТО степень необходимости ЭП
1 низкий высокая низкая очень высокая
2 низкий средняя низкая высокая
3 низкий низкая низкая высокая
4 средний высокая низкая высокая
5 средний средняя низкая средний
6 средний низкая низкая низкий
7 высокий высокая низкая средний
8 высокий средняя низкая низкий
9 высокий низкая низкая очень низкий
n низкий высокая высокая очень высокая
На этапе дефаззификации осуществляется переход от нечетких значений к определенному управляющему воздействию.
В качестве Т-нормы будем использовать операцию минимума (min), в качестве S-нормы - операцию максимума (max):
Rл (x) *T ^в (x) = min(^л (xl ^в (x)) (1)
Rл (x) * ^в (x) = max(^л (x), Rв (x))- (2)
Рассмотрим пример принятия решения на ЭП в ГСБСС при вертикальной передаче. Подвижный абонент включает мобильный терминал в зоне покрытия НБС. Происходит аутентификация и привязка подвижного абонента к НБС (рис. 8а). НБС производит периодический сбор параметров - определяет местоположение и скорость мобильного терминала, показатель отношения сиг-нал\шум, собственную нагрузку, и оценивает канал связи с абонентом. По мере удаления абонента от НБС и приближению к границе зоны покрытия показатели канала связи ухудшаются, НБС отправляет запрос соседним БС о контроле подвижного абонента.
При приближении абонента к границе зоны покрытия ВБС происходит оповещение НБС, производится аутентификация абонента и параллельное подключение (производит сбор параметров и оценку канала связи) (рис. 8б). Затем система управления сетью на основе нечеткой логики производит контроль, анализ параметров от НБС и ВБС, и определяет необходимость ЭП абонента от НБС к ВБС.
Производим перевод входных параметров от НБС (у=12 дБ, Н=14 Эрл, V=60 км\ч) в нечеткие значения с определением степени принадлежности: Если у=Н и Н=Н и V=C, то R=B; Если у=С и Н=Н и V=C, то R=Q Если у=Н и Н=Н и V=B, то R=B;
Если y=C и Я=Н и V=B, то R=C.
Определим степень всего антецедента, так как использована логическая операция И, то используем правило по оператору MIN, согласно (1):
^(R^min^^l^H); |1с(Г)}=тт{0,2; 0,6; 0,8}=0,2;
^(R^min^^H); |с(Ю}=тт{0,67; 0,6; 0,8}=0,6;
^R^min^^l^H); |B(V)}=min{0,2; 0,6; 0,3}=0,2;
Цс^тт^^Я); |B(V)}=min{0,67; 0,6; 0,3}=0,3.
Определим степень принадлежности термов выходной переменной по оператору MAX, согласно (2), которые имеют разные значения степени принадлежности:
|s(R) = max{|c(y);|H(H);|^(R);|H(V)} =max{0,2; 0,2}=0,2;
M«(R) = max{|c(y);|H(H);|^(R);|B(V)} =max{0,6; 0,3}=0,6.
По такому же принципу ВБС производит оценку степени необходимости ЭП и сравнение со значением НБС. При превышении значений ЭП порогового показателя абонент отключается от НБС и подключается к ВБС.
Рис. 8. Пример проведения ЭП в ГСБСС
Таким образом, применение нечеткой системы управления в ГСБСС позволит обеспечить требуемое качество обслуживания высокомобильных абонентов, предоставляя эффективную ЭП на основе трёх разных параметров.
Заключение. В данной статье рассматривались особенности эстафетной передачи в гибридных самоорганизующихся беспроводных сетях, которые заключаются в наличии горизонтальной и вертикальной передачи.
Как показало исследование, для моделирования процессов ЭП в ГСБСС можно применять Марковские модели, но с увеличением количества учитываемых параметров и необходимости адаптации к скорости абонента значительно усложняется математический расчет, что ведёт к сложности программной реализации. Кроме того, применение Марковских моделей накладывает определенные ограничения на исследуемый объект, в связи с высокой неопределенностью состояний сложной системы. В этих условиях моделирование на основе нечеткой логики, является наиболее перспективной.
Применение в ГСБСС системы управления на основе нечеткой логики для обеспечения ЭП показало высокую эффективность в условиях высокой динамики и неопределенности изменений состояний. Кроме того, модели систем управления с применением нечеткой логики, в отличие от традиционных систем, где ЭП производится исходя из оценки одного параметра, позволяют принимать решения на основе трёх - соотношение сигнал/шум, скорость передвижения абонента, нагрузка базовой станции.
Список литературы
1. Вэнь Тонг. Сети 6G. Путь от 5G к 6G глазами разработчиков. От подключенных людей и вещей к подключённому интеллекту / пер. с англ. В. С. Яценкова. М.: ДМК Пресс, 2022. 624 с.
2. Комашинский В.И. Гибридная наземно-воздушная самоорганизующаяся беспроводная сеть связи / В.И. Комашинский, О.А. Михалев, В.И. Татаринов, А.Ю. Иванов // Информация и космос. 2022. №3.
C. 36 - 41.
3. Татаринов В.И. Введение в самоорганизацию интеллектуально-определяемых сетей // Информация и космос. 2022. №2. C. 119 - 124.
4. Комашинский В.И., Максимов А.И. Системы подвижной радиосвязи с пакетной передачей информации. Основы моделирования // Горячая линия - Телеком. 2007. 176 с.
5. Narayanan A., Rajeswari S. An Intelligent Vertical Handover Decision Algorithm for Wireless Heterogeneous Networks // American Journal of Applied Sciences. 2014. V.11. P. 732 - 739.
241
6. Сети мобильной связи LTE. Технологии и архитектура / В. О. Тихвинский, С. В. Терентьев, А. Б. Юрчук // Сер. Технологии электронных коммуникаций: инженерная энциклопедия. Эко-Трендз. 2010. 283 с.
7. Fuzzy logic based decision making algorithm to optimize the handover performance in HetNets / A. Prithiviraj, K. Krishnamoorthy, B. Vinothini // Circuits and Systems. 2016. №7. P. 3756 - 3777.
8. Дьяконов В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник / В. Дьяконов, В. Круглов. СПб.: Питер, 2002. 448 с.
9. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. Vol. 8. P. 338-353.
10. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление (Адаптивные и интеллектуальные системы). / А. Пегат; пер. с англ. 4-е изд., электрон. М.: Лаборатория знаний, 2020. 801 с.
Комашинский Владимир Ильич, д-р техн. наук, доцент, младший научный сотрудник научно-исследовательского центра, kama54@rambler.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Гель Валентин Эдуардович, канд. воен. наук, доцент, начальник научно-исследовательского центра, vas-nic@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Татаринов Владимир Иннокентьевич, адъюнкт, tatar271 @mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Михалев Олег Александрович, канд. техн. наук, заместитель начальника научно-исследовательского центра, vas-nic@mail. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного
FUZZY HANDOVER CONTROL IN HYBRID WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS V.I. Komashinsky, V.E. Gel, V.I. Tatarinov, O.A. Mihalev
A feature of modern 5G networks and promising 6G is the emergence of new mobile "users". In these conditions, a number of new problems a rise related to providing communication with new air objects and ensuring the interaction of ground and air mobile users. The solution of the listed tasks is proposed to be solved on the basis of the creation of hybrid, ground-air network infrastructures using the mechanisms of branch self-organization. One of the important issues of ensuring the functioning of such a network is the management of relay transmission processes. This article discusses the issues of fuzzy relay transmission control in hybrid ground-air networks.
Key words: wireless communication network, communication networks of the 5th generation, relay transmission, fuzzy logic.
Komashinsky Vladimir Ilyich, Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Junior Researcher at the Research Center, kama54@rambler.ru, Russia, Saint-Petersburg, The Military Academy of Telecommunication,
Gel Valentin Eduardovich, candidate of military sciences, head of scientific research center, vas-nic@mail.ru Russia, Saint-Petersburg, The Military Academy of Telecommunication,
Tatarinov Vladimir Innokentievich, postgraduate, tatar2 71 @mail. ru, Russia, Saint-Petersburg, The Military Academy of Telecommunication,
Mihalev Oleg Aleksandrovich, candidate of technical sciences, deputy head of scientific research center, vas-nic@mail.ru, Russia, Saint-Petersburg, The Military Academy of Telecommunication
