close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Исследование и разработка моделей и методов анализа гетерогенных когнитивных сетей доступа

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ГРЕБЕШКОВ
Александр Юрьевич
ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ
АНАЛИЗА ГЕТЕРОГЕННЫХ КОГНИТИВНЫХ СЕТЕЙ ДОСТУПА
Специальность 05.12.13 — Системы, сети и устройства
телекоммуникаций
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора технических наук
Самара – 2018
Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном
образовательном учреждении высшего образования «Поволжский
государственный университет телекоммуникаций и информатики»
(ФГБОУ ВО ПГУТИ) на кафедре «Сети и системы связи».
Научный консультант:
РОСЛЯКОВ Александр Владимирович, доктор технических наук,
профессор
Официальные оппоненты:
СТЕПАНОВ Сергей Николаевич, доктор технических наук, профессор,
ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное
бюджетное образовательное учреждение высшего
образования
«Московский
технический университет
связи и
информатики»
(МТУСИ), заведующий кафедрой «Сети связи и системы коммутации»;
КОЛБАНЁВ Михаил Олегович, доктор технических наук, профессор,
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего
образования «Санкт-Петербургский
государственный
экономический
университет» (СПбГЭУ),
профессор кафедры
информационных систем и технологий;
СУХОВ Андрей Михайлович, доктор технических наук, федеральное
государственное автономное образовательное учреждение высшего
образования «Самарский национальный исследовательский университет
имени академика С. П. Королева (Самарский университет)», профессор
кафедры суперкомпьютеров и общей информатики.
Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский
государственный
университет
телекоммуникаций
им.
проф.
М.А. Бонч-Бруевича» (СПбГУТ), г. Санкт-Петербург.
Защита диссертации состоится 1 февраля 2019 года в 14-00 часов на
заседании диссертационного совета Д 219.003.02 при Поволжском
государственном университете телекоммуникаций и информатики по
адресу: 443010, г. Самара, ул. Льва Толстого, д. 23.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ
ВО ПГУТИ https://www.psuti.ru/ru/science/dissertation_councils/announcements
Автореферат разослан
«__» __________ 2018 года.
Ученый секретарь
диссертационного совета Д219.003.02,
доктор технических наук, профессор
Тяжев Анатолий Иванович
2
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Начиная с 2000-х годов
происходит смена экономической парадигмы в рамках Четвертой
промышленной революции, осуществляется переход к «цифровой
экономике» и Industry 4.0, что приводит к появлению новых компонентов
инфокоммуникаций, таких как Интернет вещей, «умный город», «умное
производство», «умный дом», интеллектуальные транспортные системы,
«умная распределенная генерация» (smart grid), беспилотный авиа- и
автотранспорт, телемедицина и технологии дополненной реальности.
Отмеченные тенденции, наряду с бурным развитием беспроводных
технологий передачи, объективно привели к появлению новых системнотехнических свойств сетей доступа, а именно гетерогенности, взаимного
перекрытия зон обслуживания и когнитивности.
Гетерогенность означает наличие в данной зоне обслуживания
нескольких сетей доступа, использующихся по единому функциональному
назначению, но при этом относящихся к различным системам связи,
отличающихся методами кодирования и передачи сигналов электросвязи,
способами маршрутизации, протоколами идентификации, авторизации и
аутентификации пользователей. Примером является сосуществование
широкополосных сотовых сетей, прежде всего сетей 4G/LTE и
беспроводных высокоскоростных локальных сетей, например WiFi.
Взаимное перекрытие зон обслуживания предусматривает, что ячейки
или соты беспроводных сетей одновременно функционируют на одном и
том же участке поверхности, включая здания, иные сооружения и
окружающее их пространство.
Когнитивность означает способность средства связи получать и
использовать знания об окружающих сетях и доступных ресурсах,
адаптировать рабочие характеристики согласно полученным знаниям,
динамически изменять аппаратно-программную конфигурацию, автономно
принимать решения о выборе сети для предоставления услуг
пользователю. Таким образом, современные и будущие сети доступа
можно рассматривать не только как мультисервисные и всепроникающие,
но и как гетерогенные когнитивные сети.
Используя свойства гетерогенности, взаимного перекрытия зон
обслуживания и когнитивности, пользователь с современным
многорежимным
абонентским
радиоустройством,
оснащенным
несколькими радиомодулями, может в данной точке пространства
3
выбирать наиболее подходящую сеть доступа для предоставления услуг с
качеством лучшим, чем в текущей сети. Это особенно важно для
беспилотных наземных и воздушных транспортных средств, для
интеллектуальных транспортных систем и систем безопасности, для
телемониторинга,
для
мобильных
пользователей,
которым
предоставляются услуги реального времени. Здесь существенное значение
имеет время, за которое абонентское устройство в данной точке
пространства может перейти в выбранную целевую сеть, особенно при
обслуживании трафика пользователя, критичного к задержкам при
переключении. В результате возникает научная задача, связанная с
исследованием межсистемного вертикального хэндовера (Vertical
Handover, VHO) и связанных с ним возможностей эффективного
использования абонентских устройств для предоставления услуг связи.
Под межсистемным VHO в широком смысле понимается переход
абонентского устройства для продолжения обслуживания пользователя из
ячейки/соты текущей сети в целевую сеть без изменения местоположения
устройства, но с изменением параметров передачи на физическом и
канальном уровне, выполнением аутентификации и авторизации
абонентского устройства в целевой сети. Использованию межсистемного
VHO способствует появление радиоустройств с программируемыми
параметрами SDR (Software Defined Radio), позволяющих реализовать
свойства когнитивности, например, при использовании временно
свободных фрагментов радиочастотного спектра (РЧС) путем
динамического доступа. Примером является стандарт когнитивного радио
ISO/IEEE 802.22 для построения региональных беспроводных
широкополосных сетей доступа с использованием временно незанятых
каналов телевизионного вещания.
В гетерогенных когнитивных сетях с межсистемным VHO
эффективность использования абонентских устройств с функциями SDR
достигается выбором целевой сети, в большей степени удовлетворяющей
показателям качества предоставления услуг, чем текущая сеть и с
сохранением непрерывности предоставления услуг в процессе перехода в
целевую сеть. Непрерывность предоставления услуг обеспечивается с
помощью предварительной оценки времени переключения абонентского
устройства для определения критичности услуги к возможной задержке.
Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью
проведения научного анализа гетерогенных когнитивных сетей доступа
при межсистемном VHO на основе междисциплинарного подхода,
4
предусматривающего совокупное использование методов анализа
характеристик сетей при межсистемном VHO, методов принятия решений
при выборе целевой сети, методов формализации представления знаний и
фактов о правилах работы абонентских устройств в когнитивных сетях.
Разработанность темы исследования. Значительный вклад в
фундаментальные и прикладные исследования вопросов формирования и
обслуживания телетрафика мультисервисных сетей, в том числе на сетях
доступа подвижных и фиксированных систем связи, внесли работы
отечественных ученых Г. П. Башарина, Ю. В. Гайдамаки, В. А. Ивницкого,
А. Н. Назарова, В. А. Наумова, К. Е. Самуйлова, С. Н. Степанова,
А. П. Пшеничникова, А. Д. Харкевича, М. А. Шнепс-Шнеппе, зарубежных
исследователей F. Baskett, V.B. Iversen, F. Kelly, L. Kleinrock.
В области научно-технических разработок, касающихся цифровых
сетей
связи
следующего
поколения,
беспроводных
сетей,
программируемых систем и качества их работы, Интернета вещей большое
значение имеют теоретические и практические результаты, полученные
А. Н. Берлиным, В. В. Бутенко, В. М. Вишневским, Б. С. Гольдштейном,
С. В. Кулешовым, А. Е. Кучерявым, В. Г. Карташевским, Н. С. Мардером,
В. А. Нетесом, В. И. Нейманом, А. В. Росляковым, H. A. Соколовым,
К. И. Сычевым, Ю. М. Туляковым, В. О. Тихвинским, О. Н. Шелухиным,
Ю. С. Шинаковым, С. Я. Шоргиным, Г. Г. Яновским. Концепция SDR была
впервые предложена J. Mitola, когнитивные системы связи и методы
динамического доступа к РЧС изучены в работах A. Dutta, S. Haykin,
E. Hossain, O. Holland, V. Mishra, N. Passas.
Научные и технические результаты, касающиеся проблемы влияния
хэндовера на качество услуг для сетей UMTS, приведены С. М. Аксеновым
в диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук,
повышение скорости передачи данных в сетях GSM на принципах
когнитивного радио рассмотрены В. В. Родионовым в диссертации на
соискание ученой степени кандидата технических наук, проблемы
динамического распределения РЧС рассмотрены Д. В. Ошмариным в
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук,
методы принятия решения для когнитивного радио рассматривались
Э. Китчером в диссертации на соискание ученой степени кандидата
технических наук, алгоритмы обнаружения сигналов в когнитивных
радиосетях рассматривались Д. Д. Стояновым в диссертации на соискание
ученой степени кандидата технических наук.
В представляемой диссертационной работе, в отличие от известных,
5
проводится анализ и исследование гетерогенных когнитивных сетей
доступа при обслуживании абонентского устройства, прежде всего, на
сетевом уровне и уровнях выше согласно модели взаимосвязи открытых
систем (ВОС). Многорежимное абонентское устройство на основе
информации из единого источника самостоятельно и автономно
осуществляет выбор целевой сети, после чего осуществляет межсистемный
VHO. Анализируются все этапы межсистемного VHO, а именно:
получение информации о доступных сетях и их рейтинге, выбор целевой
сети, организация безопасного соединения, аутентификация, получение
сетевого идентификатора, начало сеанса связи и предоставления услуг в
целевой сети. Рейтинг целевых сетей определяется с учетом экспертной
оценки соответствия характеристик типового пользователя и метрик,
характеризующих рабочие характеристики и показатели обслуживания
целевой сети. Проводится онтологический анализ когнитивных сетей
доступа стандарта IEEE 802.22 и разрабатывается предметноориентированная онтология для управления доступом к РЧС на основе
знаний и правил логического вывода.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются
гетерогенные когнитивные сети доступа. Предметом исследования
являются процессы взаимодействия абонентского устройства с
гетерогенными когнитивными сетями доступа.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы
является разработка принципов совершенствования и развития
беспроводных сетей связи на основе применения гетерогенных
когнитивных сетей доступа.
Достижение сформулированной цели осуществляется путем решения
перечисленных ниже задач.
1. Комплексный анализ и исследование перехода многорежимного
абонентского устройства в выбранную целевую сеть доступа с помощью
межсистемного VHO, включая получение информации о доступных сетях,
выбор
целевой
сети,
организацию
безопасного
соединения,
аутентификацию, получение сетевого идентификатора и организация
сеанса связи в целевой сети.
2. Разработка обобщенной модели и метода описания сигнальных
сообщений между сетевыми узлами при межсистемном VHO.
3. Разработка схемы реализации обобщенной модели и методов
оценки
времени
переключения
абонентского
устройства
из
высокоскоростной беспроводной локальной сети в широкополосную
6
сотовую сеть при межсистемном VHO.
4. Разработка схемы реализации обобщенной модели и метода оценки
времени переключения абонентского устройства из широкополосной
сотовой сети в когнитивную сеть связи при межсистемном VHO.
5. Разработка метода анализа состояния когнитивной сети доступа с
учетом межсистемного VHO из широкополосной сотовой сети.
6. Разработка метода рейтингования доступных сетей по метрикам и
методов принятия решения о выборе целевой сети с помощью экспертных
оценок соответствия услуг пользователя и технических возможностей
доступных ему сетей.
7. Разработка предметно-ориентированной онтологии и модели для
представления знаний об использовании каналов когнитивной сети
стандарта IEEE 802.22.
8. Разработка
методических
рекомендаций
по
применению
разработанных моделей и методов в гетерогенных когнитивных сетях.
Научная новизна работы состоит в следующем.
1. Определено новое направление развития сетей беспроводного
доступа – гетерогенные когнитивные сети, отличающееся от
существующих программно-определяемыми параметрами абонентского
устройства для доступа к требуемой сети, в том числе на основе обработки
и представления знаний.
2. Предложен новый тип хэндовера – межсистемный вертикальный
хэндовер (Vertical Handover, VHO), включающий организацию
безопасного соединения и получение информации о доступных сетях,
выбор целевой сети для перехода, аутентификацию и идентификацию
абонентского устройства, организацию сеанса связи в целевой сети,
отличающийся от существующих функционально полным описанием
процесса VHO для применения в гетерогенных когнитивных сетях.
3. Разработана обобщенная модель и метод описания сигнальных
сообщений при межсистемном VHO, совокупно учитывающие отношения
между сетевыми узлами и отличающиеся тем, что позволяют
формализовать основные виды сообщений, используемые при
межсистемном VHO, вне зависимости от особенностей протоколов
сигнализации на сетях доступа.
4. Разработан метод оценки времени переключения абонентского
устройства при межсистемном VHO из беспроводной локальной сети в
широкополосную сотовую сеть связи, позволяющий определить
возможность сохранения непрерывности предоставления услуг,
7
отличающийся от существующих учетом задержки, вносимой выбором
целевой сети, необходимой аутентификацией и организацией сеанса связи.
5. Разработан метод оценки времени переключения абонентского
устройства при межсистемном VHO из широкополосной сотовой сети в
когнитивную сеть, позволяющий определить возможность сохранения
непрерывности предоставления услуг, отличающийся от существующих
учетом задержки, вносимой обнаружением и подтверждением наличия
канала, свободного от работы устройств первичных пользователей
радиочастотного спектра.
6. Разработан метод анализа состояния когнитивной сети доступа,
позволяющий прогнозировать количество сеансов связи и отличающийся
от существующих методов учетом влияния межсистемного VHO и
определением граничных условий переходов.
7. Предложены методы выбора целевой сети при межсистемном
VHO, осуществляющиеся с помощью рейтингования доступных сетей по
одной или нескольким метрикам, отличающиеся тем, что используют
единую базу оценок и учитывают соответствие технических возможностей
сетей условиям предоставления услуг пользователю.
8. Впервые разработана предметно-ориентированная онтология,
позволяющая представить знания о порядке использования каналов на
примере когнитивной сети стандарта IEEE 802.22.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая
значимость диссертационной работы состоит, прежде всего, в определении
новой совокупности системно-технических свойств сетей доступа в виде
гетерогенности, когнитивности и взаимного перекрытия зон действия, а
также предложенным комплексом методов анализа этих сетей в процессе
взаимодействия с абонентским устройством, автономным в отношении
выбора целевой сети доступа. Существенным теоретическими результатом
является обобщенная модель, метод описания сигнальных сообщений и
обмена сообщениями при межсистемном VHO с помощью задания
отношений на множестве пар сетевых узлов. К теоретически значимому
результату можно отнести разработку метода прогноза состояния
когнитивной сети доступа с использованием многомерных цепей Маркова,
метод рейтингования целевых сетей с применением единой базы оценок
для принятия решения о переключении в целевую сеть, новую предметноориентированную онтологию для представления знаний о свойствах
когнитивной сети связи IEEE 802.22.
Практическая значимость диссертационной работы состоит в
8
применении полученных методов для решения задач, имеющих важное
хозяйственное значение, а именно:
 повышение качества обслуживания пользователя без изменения
его местоположения путем предоставления технической возможности
перехода на обслуживание в доступную сеть, рейтинг обслуживания
которой для данного типа пользователя выше рейтинга текущей сети;
 поддержка непрерывности предоставления услуг на этапе выбора
целевой сети путем сравнения допустимой задержки передачи трафика
услуг пользователя с временем, которое требуется абонентскому
устройству для перехода на обслуживание в выбранную сеть;
 предотвращение помех работе радиоэлектронных средств
первичных пользователей радиочастотного спектра за счет оперативного
изменения параметров работы абонентского устройства в когнитивной
сети на основе использования знаний, фактов и правил логического
вывода.
Полученные теоретические и практические результаты использованы
в
научно-исследовательских
проектах,
поддержанных
РФФИ,
направленных на разработку научных основ, вероятностных моделей и
методов анализа вероятностно-временных характеристик беспроводных
сетей Интернета вещей и сетей пятого поколения, выполненных в
Российском университете дружбы народов (РУДН), г. Москва, где автору
диссертационной работы принадлежит разработка обобщенной модели
обмена сигнальными сообщениями и её реализаций для описания
процессов взаимодействия абонентских устройств с гетерогенными
когнитивными сетями доступа, что подтверждено соавторством в научных
статьях. Результаты диссертационной работы внедрены в рамках
процессов управления и технической эксплуатации Поволжского филиала
ПАО «Мегафон» для оценки технических возможностей и рабочих
характеристик телекоммуникационной инфраструктуры при реализации
взаимодействия между широкополосными сотовыми сетями и
беспроводными высокоскоростными локальными сетями с помощью
многорежимного абонентского устройства, в Тульском филиале
ПАО «Ростелеком» для управления развитием сетей фиксированного
широкополосного беспроводного радиодоступа в удаленных сельских
районах, в компании ИК «СИБИНТЕК» при перспективном планировании
развития цифровых средств связи для сбора больших данных и
организации телекоммуникационной инфраструктуры промышленного
«интернета вещей», в компании АО «Группа компаний Старт» при
9
создании сертифицированной автоматизированной системы расчетов за
услуги электросвязи АСР «СТАРТ», в компании ООО «Тринидата»
(г. Екатеринбург) при проведении работ по созданию предметноориентированных онтологий в интересах организаций различных отраслей
народного хозяйства, в учебном процессе Поволжского государственного
университета телекоммуникаций и информатики при разработке учебнометодических комплексов, подготовке магистров техники и технологии,
аспирантов.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач
использовались методы теории множеств, теории вероятностей, теории
массового обслуживания и теории телетрафика, теории принятия решений,
методы
онтологического
анализа
и
имитационно-статического
моделирования.
Основные положения работы, выносимые на защиту.
1. Показано, что межсистемный VHO в гетерогенных когнитивных
сетях включает этапы получения информации о доступных сетях, выбор
целевой сети, организацию безопасного соединения, аутентификацию,
получение сетевого идентификатора и организацию сеанса связи в целевой
сети на основе структурно-функционального моделирования.
2. Показано, что разработанная обобщенная модель и метод
описания сигнальных сообщений позволяют формализовать отношения
между сетевыми узлами и упорядочить описание видов сигнальных
сообщений при межсистемном VHO с помощью задания отношений на
множествах.
3. Доказано, что для обеспечения непрерывности предоставления
услуг связи в гетерогенных когнитивных сетях при межсистемном VHO
требуется оценивать задержку передачи трафика, равную времени
переключения абонентского устройства в целевую сеть.
4. Доказано, что для обеспечения непрерывности предоставления
услуг связи в гетерогенных когнитивных сетях требуется оценивать
задержку передачи трафика, равную времени переключения абонентского
устройства в когнитивную сеть, а при использовании только когнитивной
технологии для непрерывности предоставления услуг требуется
оценивать время доступа к каналу передачи.
5. Доказано, что для организации связи в когнитивной сети доступа с
учетом межсистемного VHO требуется осуществить анализ и прогноз
количества сеансов связи.
6. Показано, что рейтингование сетей для выбора целевой сети при
10
межсистемном VHO может быть выполнено по метрикам с
использованием единой базы оценок на основе метода экспертной оценки
предпочтений и производного BL(MM) критерия.
7. Показано, что предметно-ориентированная онтология позволяет
представить знания о порядке использования каналов в когнитивной сети
стандарта IEEE 802.22.
Достоверность
полученных
результатов
подтверждается
корректным применением математического аппарата, имитационным
моделированием, а также широким обсуждением результатов диссертации
на международных и отечественных конференциях.
Апробация результатов. Основные положения диссертационной
работы были представлены и обсуждались на следующих конференциях и
семинарах: на X, XI, XII, XIII, XIV, XV, XVII, XVIII, XIX международных
конференциях «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций»
(Самара, 2009; Уфа, 2010; Казань, 2011; Уфа, 2012; Самара, 2013; Казань,
2014; Самара, 2016; Казань, 2017; Уральск, 2018), на международной
научной конференции «Технико-экономические проблемы инжиниринга в
России, Узбекистане, Украине» (Самара, 2011), на конференции
«Телекоммуникационные и вычислительные системы» в рамках
Международного форума информатизации МФИ-2011 (Москва, 2011), на
международных
отраслевых
научно-технических
конференциях
«Технологии информационного общества» (Москва, 2012–2015), на XI
международной научно-технической конференции «Приборостроение в
XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2015),
на 19-й, 20-й международных конференциях «Распределенные
компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление,
связь» DCCN-2016 и DCCN-2017 (Москва, 2016; Москва, 2017), на
XIV Международной научно–технической конференции «Оптические
технологии в телекоммуникациях» ОТТ-2016 (Казань, 2016), на
31-й Европейской конференции по симуляции и моделированию ECMS
(Будапешт, 2017), на 9-м Международном конгрессе по современным
телекоммуникациям и системам управления ICUMT (Мюнхен, 2017), на
международной научной конференции «Аналитические и вычислительные
методы в теории вероятностей и её приложениях» АВМТВ (Москва, 2017),
на
международной
научно-технической
конференции
«Телекоммуникационные и вычислительные системы» (Москва, 2017), на
всероссийских
конференциях
(с
международным
участием)
«Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое
11
моделирование высокотехнологичных систем» (Москва, 2011-2013), на
российской научно-практической конференции «Отраслевая система
инноваций. Путь в цифровое будущее» (Самара, 2013), на российских
научных конференциях профессорско-преподавательского состава,
аспирантов и сотрудников Поволжского государственного университета
телекоммуникаций и информатики (Самара, 2008-2018), на региональном
семинаре МСЭ для стран СНГ «Интернет Вещей и будущие сети связи»
(Санкт-Петербург,
2017),
на
научно-технической
конференции
«Росинфоком–2017» (Самара, 2017).
Публикации. Основные результаты диссертации изложены в 50
опубликованных работах, в том числе в 16 работах, опубликованных в
журналах из перечня ВАК при Министерстве образования и науки
Российской Федерации; в 1 работе, опубликованной в трудах,
индексируемых Web of Science; в 2 работах, опубликованных в трудах,
индексируемых в Web of Science и Scopus; в 1 работе, опубликованной в
трудах, индексируемых Scopus.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести
глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем
диссертации 336 страниц, включая 51 рисунок, 20 таблиц, список
литературы из 455 наименований. В приложении приведены акты
внедрения и использования результатов диссертационной работы.
Личный вклад. Результаты диссертационной работы получены
автором самостоятельно, модели и методы анализа, алгоритмы и
онтология разработаны при его единоличном или преобладающем участии,
а также под его научным руководством. Направления исследований
диссертационной работы, формулировки проблем и постановки задач
обсуждались с научным консультантом проф. А. В. Росляковым, что
отражено в совместных публикациях, в которых основные результаты и их
обоснование принадлежат автору.
Соответствие
паспорту
специальности.
Диссертационное
исследование выполнено по специальности 05.12.13 – Системы, сети и
устройства телекоммуникаций и соответствует следующим пунктам
паспорта специальности: 5, 9, 12.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Введение.
Во
введении
обоснована
актуальность
темы
диссертационной работы, определена научная проблема, предмет и объект
12
исследования, его цель и задачи, указаны положения, выносимые на
защиту, научная новизна исследования, содержание и основные
результаты диссертационной работы по главам и разделам, теоретическая
и практическая значимость работы, использованные методы исследования.
Глава 1 диссертационной работы включает проведенный анализ
моделей и методов исследования гетерогенных когнитивных сетей
доступа.
В разделе 1.1 выполнена постановка задачи исследования в рамках
задачи управления конфигурации сетей и средств связи. Отмечается, что
современные средства связи, прежде всего многорежимные абонентские
устройства, являются автономными в части принятия решения о выборе
сети доступа для организации сеанса связи и предоставления услуг
пользователю. В сетях будущего информационно-управляющие команды
зачастую не предписывают осуществление конкретных действий, а
содержат оперативные сведения для принятия решения абонентским
устройством по самостоятельному изменению эксплуатационных
параметров.
В разделе 1.2 рассмотрены особенности когнитивных систем связи,
способы их реализации и применения. Приведены примеры использования
когнитивности в сетях радиодоступа, в оптических сетях связи, в
Интернете вещей. В разделе 1.3 рассмотрены особенности SDR,
позволяющие использовать технологии когнитивности в составе
реконфигурируемых систем радиосвязи. По результатам анализа
разработан общий алгоритм работы модельного устройства SDR, его
функциональная схема, описано получение и обработка управляющей
информации. Для дальнейшего анализа модель исследуемой системы
представлена в виде кортежа, состоящего из входных сигналов или команд
управления, постоянных и изменяющихся параметров, времени реакции на
воздействия, правил обработки данных и команд управления.
В разделе 1.4 рассмотрено межсистемное взаимодействие
гетерогенных
сетей
доступа,
соответствующих
спецификациям
партнерства 3GPP (3 Generation Project Partnership) и сетей, не
соответствующих спецификациям 3GPP. Далее сети, не соответствующие
3GPP, с системами авторизации и аутентификации, отличными от
рекомендуемых 3GPP, считаются условно недоверенными (non-trusted) и
их использование рассматривается как наиболее общий случай реализации
межсистемного VHO.
В разделе 1.5 рассмотрена схема организации межсистемного VHO
13
для перехода многорежимного абонентского устройства, в том числе с
функциями SDR, из текущей сети в целевую сеть с другой
радиотехнологией доступа RAT (Radio Access Technologies), системой
авторизации и идентификации, отличающихся от текущей сети.
Абонентское
устройство
со
свойствами
многорежимного
радиоэлектронного средства (РЭС) и SDR будет далее именоваться
многорежимным мобильным радиотерминалом (ММР).
В разделе 1.6 рассмотрена стандартизация когнитивных сетей, в
частности стандарты IEEE 802.21, IEEE 802.22. Отмечено, что в настоящее
время не существует единого подхода к организации и принятию решений
по организации межсистемного VHO для когнитивной сети. В разделе 1.7
анализируются методы принятия решения о выборе целевой сети при
межсистемном VHO. Принимать решение может пользователь ММР, сеть
или совместно пользователь и сеть. Для принятия решений о выборе сети
целесообразно использовать метод анализа иерархий.
В разделе 1.8 рассматриваются способы получения информации для
принятия решения о межсистемном VHO, в качестве базового выбран
способ получения информации с помощью единого источника в виде
информационно-управляющего узла (ИУУ) с данными о сетевых ресурсах;
другой способ предусматривает самостоятельное обнаружение ММР
доступных сетей доступа по месту нахождения абонентского устройства.
Глава 2 посвящена разработке обобщенной модели анализа
гетерогенных когнитивных сетей доступа при межсистемном VHO.
В разделе 2.1 определена методология моделирования гетерогенной
когнитивной сети доступа. В рамках системно–структурного аспекта
исследуются отношения и связи между элементами сети, в рамках
системно–элементного аспекта исследуется количественный состав
системы, в рамках системно–функционального аспекта исследуются
функции и задачи сетевых узлов, ММР.
В разделе 2.2 разработана обобщенная модель анализа в виде схемы
показанной на Рисунке 1, которая включает описание упорядоченных по
целям и задачам связей между сетевыми узлами, ММР в их отношениях. В
рамках предложенного подхода в схему введен ИУУ, с помощью которого
ММР может получать информацию о доступных сетях доступа. Узел ИУУ
функционально может решать и другие задачи, например, координировать
предоставление доступа к РЧС в когнитивных сетях связи. Отношения
между узлами на Рисунке 1, описываются как:
mRn
m, n  R,
(1)
где R – отношение между узлами m и n .
14
Узлы
Устройство
Информационно
(серверы, шлюзы) -управляющий
ММР
текущей сети
узел (ИУУ)
(I)Предоставление услуг связи
в текущей сети доступа
Узлы
авторизации,
аутентификации
и сетевой
идентификации
Узлы организации
канала и сеанса
связи в целевой
сети
...
(1) Запрос к ИУУ о
доступных сетях
(2)Получение информации о
доступных сетях
(II) Принятие ММР решения о
VHO и выбор целевой сети
(3) Аутентификация и
безопасное подключение к целевой сети
(III) Использование целевой сети
(4) Получение сетевого индентификатора (IP-адреса) в целевой сети
(IV)Предоставление услуг связи в целевой сети доступа
Рисунок 1 – Обобщенная модель анализа гетерогенных когнитивных сетей
доступа с межсистемным VHO
Отношение (1) интерпретируется в том смысле, что операции на узле
m влияют на функционирование узла n . Далее для описания отношений
используются двуместные предикаты, где используется упорядочивание
пар, например если m в отношении n является пользователем сервиса
(агента), а n выполняет функции провайдера (менеджера) сервиса, то :
m, n
{{m},{m, n}},
(2)
где {m} – первый элемент в паре;
{m, n} – упорядоченное множество из первого и второго элементов пары.
Для описания сервисных отношений «менеджер – агент» или
«пользователь – провайдер» используется предикат SRV , причем если
существует R , такое что:
R  { m, n | SRV (m, n)},
(3)
то верно:
SRV (m, n)  mRn.
(4)
Аналогично, если узлы равноправные в смысле отношений между
ними, то используется предикат PR , где, если существует R , такое что:
R  { m, n | PR(m, n)},
(5)
то верно:
PR(m, n)  mRn.
15
(6)
Поскольку в рамках обмена сигнальными сообщениями отношения
узлов могут меняться, то вводится предикат RCP для описания
равноправных отношений, где каждый узел включает значение атрибута
роли другого узла. Это позволяет узлам попеременно исполнять как
функцию провайдера (менеджера), так и функцию пользователя (агента),
где, если существует R , такое что:
R  { m, n | PR(m, n)},
(7)
то верно:
RCP(m, n)  mRn.
(8)
В противном случае используется предикат для односторонних
отношений OW :
OW (m, n)  mRn.
(9)
Если для формирования отношений между узлами используются
одинаковые правила, то используется предикат SM по аналогии с (8):
SM (m, n)  mRn.
(10)
Если правила разные, то отношения несимметричные и используется
предикат ASM , для которого по аналогии с (10):
ASM (m, n)  mRn.
(11)
В разделе 2.4 разрабатывается обобщенная модель для описания
обмена сигнальными сообщениями для групп сообщений на Рисунке 1.
Здесь формируются сообщения вида «request» (запрос) и «indication»
(сообщение–индикация). Для подтверждения получения сообщений или
ответной реакции используется сообщения вида «response» (ответ,
ответное сообщение), «acknowledgement» (подтверждение).
Пусть имеется частично упорядоченное множество ( Ms, ), где Ms это
допустимые сигнальные сообщения, символ «  » обозначает отношения
частичного упорядочивания или бинарные отношениям на множестве Ms .
Соответственно, «request»  Ms , «indication»  Ms , «response»  Ms
«acknowledgement»  Ms ; «request»  «response» поскольку ответное
сообщение не передается раньше запроса, по аналогичной причине
«request»  «acknowledgement». Сообщение–индикация передается без
запроса и поэтому можно утверждать, что «request»  «indication».
Для описания сигнальных сообщений, являющихся элементами Ms ,
используются
семантические
конструкции
с
алфавитом
Α,
представляющие собой непустое конечное множество символов и букв.
Ограниченное множество семантических конструкций в виде слов или
последовательности символов (строковое выражение) можно обозначить
как Α* , а для непустого множества слов можно ввести обозначение
Α , Α  Α* . Пусть имеет место использование конечного множества пар
16
сетевых узлов и введены ограничения на доступный сетевой ресурс при
межсистемном VHO. Множество MA состоит минимум из единственной
упорядоченной пары узлов {m, n} . Тогда:
mreq ( MA) : mn | n  MA \ m,
(12)
где mreq ( MA) – множество запросов (requests) от узла – пользователя
сервиса (агента) m на предоставление сервиса со стороны узла –
провайдера сервиса (менеджера), n  MA ;
mn – запрос req от узла m в сторону узла n .
Если в ответ на запрос следует ответ в виде ответного сообщения или
подтверждения, то вводится следующее множество:
mres _ ack ( MA) : mn | n  MA \ m,
(13)
( MA) – множество ответных сообщений (response) и
где 
подтверждений
(acknowledgement),
получаемых
узлом
от
m
провайдера n  MA ;
mn – получение ответного сообщения узлом m от узла n .
Вводится множество сообщений–индикаторов, которые в общем
случае не требуют обязательного подтверждения о приеме:
(14)
mind ( MA) : mn | n  MA \ m,
ind
где m ( MA) – множество сообщений–индикаторов, передаваемых узлом m в
res _ ack
m
сторону узла n ;
mn – передача сообщения-индикатора от узла m в сторону узла n .
Множество всех доступных действий для узла m обозначается как :
m ( MA) : mreq ( MA)  mres _ ack ( MA)  ind
(15)
m ( MA) .
Отношения mn , nm , mn
на
графических
схемах
будут
обозначаться направленными линиями, стрелка указывает направление
передачи сообщения.
Обмен сообщениями приводит к изменению состояния, в т.ч.
конфигурации, сетевых узлов и ММР. Действие, которое может
осуществляться на узле m в результате обмена сообщениями между m и
n , можно обозначить как:
(16)
mn (, , ) ,
где MA(mn)  m , поскольку узел m является инициатором воздействия.
Если обмен сигнальными сообщениями осуществляется через канал
управления, то вводится множество управляющих сообщений вида Cc( MA) :
Cc( MA) :  m, n   MA  MA | m  n,
(17)
для которых справедливы выражения (12) – (16).
Поскольку сообщения в рассматриваемой системе сопоставляются не
17
только с действиями  , но и с изменением состояний S узлов, то
последовательность обмена сообщениями на множестве MA может быть
описана как множество вида ( Ms, Rel, ) , где Rel – отношение между
элементами r, u  Ms ;  – функция, описывающая отображение вида
Ms  A*, : Ms  A* , функция маркировки сигнального сообщения с
помощью слов или строковых выражений. Обобщенная модель в виде
графической схемы обмена сигнальными сообщениями представлена на
Рисунке 2, где вводится сигнальное сообщение o  Ms – ретранслируемое
сообщение узлом n в сторону узла k  K , K   . В отношении ( Ms,Rel, )
вводятся следующие условия:
 для любых узлов m  MA , отношение вида Relm покрывает также и
отношения вида  m , где Relm обозначает отношение между элементами
r, o  Ms применительно к узлу m .
 для любых r  Ms существует oMs , такое что удовлетворяет либо
отношению r RelCc o , либо отношению o RelCc r .
 для любых пар  r, o   RelCc , где RelCc обозначает отношение
между элементами по каналу управления (control channel), действие по
посылке сообщения от узла r соответствует  ( r ) , а действие по передаче
ответного сообщения от узла k соответствует  (k ) .
Рисунок 2 – Обобщенная модель в виде схемы обмена сигнальными
сообщениями при межсистемном VHO
Чтобы сопоставить содержание сообщений и множество MA вводится
понятие содержания сигнального сообщения, которое в общем случае
описывается непустым конечным множеством  . Тогда действие
mreq : mreq ( MA, ) , где mreq ( MA, ) : ma n | n  MA \ m, означающее, что
действие a  инициируется узлом m на узле n при осуществлении
запроса из множества mreq ( MA, ) , причем передача сообщения
осуществляется согласно схеме на Рисунке 2. В дальнейшем время
передачи сигнального сообщения считается пренебрежимо малой
18
величиной по сравнению со временем обработки сигнальных сообщений
узлами и ММР.
В разделе 2.5 с учетом модели на Рисунке 2, разрабатывается
обобщенная модель для управления обменом сигнальными сообщениями в
гетерогенных когнитивных сетях доступа. Операции управления, с учетом
Рекомендации МСЭ–Т X.730, осуществляются с помощью сервисов для
изменения значений атрибутов объекта управления.
Глава 3 посвящена разработке схем реализации обобщенной модели
для анализа гетерогенных когнитивных сетей доступа при межсистемном
VHO с учетом результатов главы 2.
В разделе 3.1 для ММР разработана схема для получения информации
о доступных сетях при межсистемном VHO с помощью функции
поддержки обнаружения сетей доступа (Access Network Discovery Service
Function, ANDSF), которая реализуется на ИУУ, через интерфейс уровня
приложений S14, описанный в спецификациях 3GPP. Схема гетерогенной
сети для исследования представлена на Рисунке 3. На представленной
схеме
абонентское
устройство
автономно
переключается
из
высокоскоростной локальной вычислительной сети доступа WiFi в сеть
4G/LTE.
DHCP
сервер
Сеть доступа
WiFi
(текущая сеть)
AAA
cервер
cети WLAN
WLAN-шлюз
Сетевые узлы WLAN
ММР
(UE)
Узел
MME
eNB/LTE
базовая станция
Сеть доступа
LTE
E-UTRAN
(целевая сеть)
Шлюз
S-GW
Шлюз
P-GW
Узел
ANDSF
Шлюз
ePDG
IP-связанные сети
APN
Сеть
пакетной
передачи PDN1
Сеть пакетной
передачи
PDN2
Узел
PCRF
Узел HSS/AAA
Сетевые узлы LTE
Рисунок 3 – Взаимодействие ММР с гетерогенной сетью при
межсистемном VHO
19
Сети пакетной коммутации (Packet Data Network, PDN) на Рисунке 3
взаимодействуют между собой по протоколу IP. Этап получения
информации о доступных сетях представлен на Рисунке 4.
Устройство
ММР (UE)
(1) Запрос ClientHello
(2)Ответ ServerHello или ServerKeyExchange
(3)Запрос Client KeyExchange
(4)Ответ ChangeCipherSuite + Finished
Туннель TLS
(5) Запрос AccessNetworkInfo
(6)Ответ Available Access Network Info Response
Рисунок 4 – Обмен сигнальными сообщениями для получения данных о
сетях, доступных для межсистемного VHO
Устройство ММР в терминах 3GPP выполняет функции
оборудования пользователя (User Equipment, UE). В рамках
информационной модели управления ВОС для реализации запросов узлов
используется системный сервис PT-GET, для ответов (ответных
сообщений) – системный сервис PT-SET, применяется двойной стек
протокола IPv4/IPv6 (Dual Stack Mobile IP, DSMIPv6), как наиболее общий
случай мобильной версии протокола IP. С помощью запроса (1)
производится обращение к ИУУ (с функцией ANDSF) для предоставления
информации о доступных сетях. С помощью запросов и ответов (2) – (4)
устанавливается соединение через туннель безопасности транспортного
уровня (Transport Level Security, TLS). ММР(UE) с помощью запроса
доступа (5) и ответа (6) получает список доступных сетей с указанием их
рейтинга, политик доступа и RAT. В разделе 3.2 разработана модель
аутентификации ММР в широкополосной сотовой сети LTE, выбранной в
реализации
обобщенной
модели
для
межсистемного
VHO.
Аутентификация проводится по схеме на Рисунке 5.
С помощью запроса (7) ММР через точку доступа APN (Access Point
Name) и беспроводную локальную сеть WLAN (Wireless Local Access
Network) запрашивает усовершенствованный шлюз пакетных данных
(enhanced Packet Data Gateway, ePDG) об адресе шлюза взаимодействия с
пакетными сетями (Packet Gateway, P-GW). Далее запрос (7) транслируется
в виде запроса (8) на интегрированный узел HSS/AAA, который в ответном
сообщении (9) и (10) информирует ММР об идентификаторе P-GW. C
использованием протокола расширенной аутентификации (Extensible
Authentication Protocol, EAP) для обеспечения информационной
20
безопасности ММР с помощью запроса (11) по протоколу обмена ключами
(Internet Key Exchange, IKE) запускается криптографический алгоритм для
шифрования соединения, что подтверждается ответом (12).
Устройство
ММР (UE)
Узел
P-GW
Узел
ePDG
Интегрированный
узел HSS/AAA
(7) Запрос Attach
(10) Ответ HSS/
AAA[IP адрес или
HA P-GW
(8)Запрос ePDG[IP адрес P-GW,HA P-GW]
(9)Ответ HSS/AAA[IP адрес P-GW,HA P-GW]
(11) Запрос IKE_SA_INIT
(12) Ответ IKE_SA_INIT[noncens]
(13) Запрос IKE_AUTH[ID, APN ID,IMSI, TS, AVP]
(16) Ответ IKE_AUTH [EAP запрос RAND, AUTH]
(14) Запрос IKE_AUTH
[ID, APN ID,IMSI, TS, AVP]
(15) Ответ EAP-Request /AKAChallange [RAND, AUTN]
(18) Запрос IKE_AUTH
[EAP-Response/
AKA-Challenge]
(17) Запрос IKE_AUTH[EAP-Response/
AKA-Challenge]
(19)Ответ Authentication Answer
[EAP Success, MSK]
(20) Ответ IKE_AUTH [EAP Success, MSK]
(21) Запрос IKE_AUTH [AUTN]
(23)Ответ IKE_
AUTH
Response
[IP address, Config]
(22) Ответ
IKE_AUTH[AUTH]
IP Sec туннель / DSIMPv6 bootstrapping
Рисунок 5 – Обмен сигнальными сообщениями для аутентификации ММР
в целевой широкополосной сотовой сети LTE
Запрос (13) требуется для начала аутентификации ММР в сети LTE,
который транслируется (14) на узел HSS/AAA. Если HSS/AAA
осуществляет авторизацию, то ММР посылается сообщение (15) об
аутентификации по EAP и данные соглашения о ключе и аутентификации
(Authentication and Key Agreement, AKA). Сообщение (15) в виде (16)
транслируется ММР. В свою очередь, ММР согласует полученные ключи и
посылает запрос (17) о взаимной аутентификации, который в виде (18)
транслируется на HSS/AAA. Следует отметить, что при взаимной
аутентификации отношение между ММР и HSS/AAA равноправные. Узел
HSS/AAA проверяет содержание (18) и выдает ответ аутентификации AA
(Authentication Answer) и данные основного ключа сессии (MSK) в (19),
который в виде (20) транслируется ММР. С помощью запроса (21)
передается параметр аутентификации, который подтверждает истинность
(12), и с помощью (22) процедура IKE завершается, о чем ММР
информируется в сообщении (23). Далее ММР реконфигурируется и через
сеть WLAN и сети PDN1 – PDN2 создается безопасное соединения в виде
21
туннеля IPSec как равноправного и симметричного отношения между
ММР и P-GW. В разделе 3.3 разработана схема реализации обобщенной
модели для описания обмена сигнальными сообщениями при организации
сеанса связи в целевой широкополосной сети сотовой связи 4G/LTE с
учетом спецификаций 3GPP TS 24.007 и 3GPP TS 23.401 с использованием
дополнительных узлов eNodeB, объекта управления подвижной связью
(Mobile Management Entity, MME) и узла домашней сети с функцией
управления политиками обслуживания и начислениями за услуги связи
(hPCRF). В результате обмена сигнальными сообщениями межсистемный
VHO успешно завершен, ММР принимает и передает пакеты через сеть
3GPP LTE, а туннель IPSec прекращает действие, поскольку передача
через 3GPP LTE считается надежной и безопасной.
В разделе 3.4 разработана схема реализации обобщенной модели для
случая обнаружения и выбора ММР когнитивной сети IEEE 802.22.
Первоначально ММР работает в сети 3GPP LTE и поддерживает IP–сессию
с использованием узлов сервисного шлюза S-GW (Service Gateway) и
P-GW. В определенный момент обслуживание ММР(CPE) в сети LTE
становится нецелесообразным или невозможным, например, при выходе из
зоны действия сети или в связи с ухудшением качества связи, что
характерно для удаленных сельских районов. Схема межсистемного VHO
для рассматриваемого случая представлена на Рисунке 6. В сети IEEE
802.22 ММР выполняет функцию устройство пользователя (Customer
Premises Equipment, CPE). Для перехода в целевую сеть ММР(CPE)
обращается с запросом к ИУУ, выполняющего здесь как функцию ANDSF
так и функцию менеджера РЧС (Spectrum Manager, SM), согласно схеме на
рисунке 4.
Сеть LTE/EPC
eNodeB LTE
(текущая сеть)
узел V
MME
узел VI
hPCRF –
узел IX
ММР(CPE)узел I
Шлюз S-GW
узел VII
AAA/
HSS
Шлюз P-GW
узел VIII
AAA для
IEEE 802.22
– узел IV
Базовая станция
IEEE 802.22 WRAN
(целевая сеть)
узел III
Шлюз PDN
IEEE 802.22
Сеть передачи пакетов с
поддержкой IP-протокола
ИУУ с функциями
Spectrum
Manager/ANDSF
узел II
Сервер
TFTP
узел XII
Сервер
времени
узел XI
Сервер
DHCP
узел X
Рисунок 6 – Схема взаимодействия ММР с гетерогенной когнитивной
сетью при межсистемном VHO
22
В разделе 3.5 разработана реализация обобщенной модели для
аутентификации и подключения ММР (CPE) к когнитивной сети связи
IEEE 802.22; схема представлена на Рисунке 7.
Узел БС
IEEE 802.22
Устройство
ММР (CPE)
Узел AAA
IEEE 802.22
(7) Запрос RNG-REQ
(8) Ответ RNG-CMD
(9) Запрос CBC-REQ
(10) Ответ CBC-RSP
(11) Запрос SCM-REQ
(12) Запрос SCM-REQ
(13) Ответ
SCM-RSP
(14) Ответ SCM-RSP
(15) Запрос SCM Key Request
(16) Ответ SCM Key Replay
(17) Запрос REG-REQ
(18) Ответ REG-RSP
Рисунок 7 – Обмен сигнальными сообщениями для авторизации и
подключения ММР к когнитивной сети
Устройство ММР (CPE) путем зондирования получает управляющую
информацию суперкадра фрейма при его передаче базовой станцией (БС)
IEEE 802.22. Запрос (7) необходим для получения данных о состоянии
диапазона частот (RaNGing REQuest), о максимальном значении
эквивалентной изотропно излучаемой мощности (EIRP). В ответном
сообщении (8) передаются данные для работы в сети IEEE 802.22 на
физическом и канальном уровне. Запрос (9) «CPE Basic Capability Request»
необходим для согласования рабочих параметров и характеристик ММР
(CPE) и базовой станции (БС) IEEE 802.22; согласование подтверждается
(10). В запросе (11) управления безопасностью «Security Control
Management» передается информация об инициализации безопасного
соединения по протоколу EAP, с помощью (12) данные транслируются
через БС IEEE 802.22 на узел AAA IEEE 802.22. Ответное сообщение (13)
от AAA, транслируемое как (14) с информацией о ключах для подписи или
шифрования передается ММР и аутентификация завершена. С помощью
(15) и (16) передаются ключи для шифрования потокового трафика
пользователя, а запросом (17) и ответным сообщением (18) ММР (CPE)
верифицирует свою конфигурацию и регистрируется на БС IEEE 802.22. В
разделе 3.6 приводится схема обмена сигнальными сообщениями для
освобождения IP–адреса, прекращения работы ММР в сети LTE,
23
получения нового IP–адреса через сервер DHCP для создания IP–сессии в
сети IEEE 802.22. В разделе 3.7 с помощью с помощью сервера протокола
простой передачи файлов TFTP (Trivial File Transfer Protocol) обновляется
конфигурация ММР и начинается предоставление услуг связи.
Глава 4 посвящена разработке методов анализа гетерогенных
когнитивных сетей доступа при межсистемном VHO. В разделе 4.1 анализ
проводится в части оценки времени межсистемного VHO, эквивалентного
задержке передачи трафика услуг связи. Для оценки выбраны метод
оценки времени пребывания заявки в сети массового обслуживания
(СеМО) для экспоненциальной неоднородной сети и метод расчета
времени пребывания заявки в многофазной СМО с фоновым трафиком. В
разделе 4.2 для оценки времени задержки при межсистемном VHO
предлагается модель CeMO, состоящая из 9 узлов, как описано в разделах
3.1-3.3 и показано на Рисунке 8.
[I]
[III]
(7)
[II]
(0)
(22)
ePDG
(1),(3),(5)
...
ANDSF
UE
(2),(4),(6)
(8)
(10),(23)
[VII]
(11),(13),
(17), (21),
(39)
[IX]
(14),(18)
P-GW
(12),(16), (20),(22),(38),(40)
[IV]
(24),(26)
(25)
HSS/AAA
(9)
(15),(19)
(29),(35)
[V]
[VI]
(32),(36)
(28),(34)
(27)
S-GW
MME
E-UTRAN
eNB
(33),(37)
[VIII]
(30)
(31)
hPCRF
Рисунок 8 – СеМО для оценки времени межсистемного VHO
Входящий поток заявок ММР(UE) на межсистемный VHO из WLAN в
LTE считается пуассоновским, время обслуживания заявок на каждом из
узлов распределено экспоненциально со средним bi  i1 , i  1, Μ , не
зависящим от класса заявки, где M, M  9 – множество сетевых узлов.
Далее M  M1  M2 , где Μ1  {I} включает в себя узлы типа M | M |  ,
множество Μ2  {II,..., IX} объединяет узлы типа M | M |1|  с дисциплиной
24
обслуживания FCFS, интенсивность поступающего потока 0 ,
интенсивность обслуживания поступающих заявок на узлах СеМО
обозначается i , i – интенсивность суммарного входящего потока заявок
на i -й узел. Среднее время пребывания заявки на i-м узле M | M |1| 
составляет ( i  i )1, i  M2 . Стационарный режим для схемы на Рисунке 8
существует при ограничении:
 
     
0  min  2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6 ; 7 ; 8 ; 9  .
3
 3 3 2 3 4 10
(18)
Среднее время пребывания заявки на межсистемный VHO в СеМО на
Рисунке 8 для случая идентичного времени обслуживания заявок на узлах,
ident равно:
3
3
2
2
3
10
ident  1211 






2  30 3  30 4  20 5  30 6  40 7  100
(19)
1
3


.
8  0 9  30
Первое слагаемое, 12 соответствует общему времени обслуживания
заявок в процессе межсистемного VHO на узле (I), когда сигнальные
сообщения в разное время 12 раз обслуживаются ММР(UE). На практике
время обслуживания сообщений (24), (26) и (27) отличается от времени
обслуживания для других сообщений, например, время обслуживания
сообщения (27) обусловлено количеством узлов eNodeB на сети 3GPP LTE.
С учетом этих замечаний, окончательно среднее время пребывания заявки
в СеМО, обозначаемое как  , определяется формулой (20).
3
3
2
1
  1011  T24  T26 



T 
2  30 3  30 4  20 5  30 27
(20)
3
10
1
3




.
6  40 7  100 8  0 9  30
Дополнительно используется метод, учитывающий наличие фонового
трафика, обусловленного потоком сигнальных сообщений, которые в
разное время обслуживаются данным сетевым узлом. Основным считается
трафик, формируемый потоком сигнальных сообщений в рассматриваемый
момент времени для поступившей заявки на VHO; основной трафик не
смешивается с фоновым трафиком. Рассмотрим систему на Рисунке 8 как
многофазную СМО, где первое по порядку состояние, которое является
начальным в цепи сообщений K, соответствует началу обслуживания
сообщения (1) на узле UE (I).
Финальным состоянием является
завершение обслуживания сообщения (40) на узле UE (I). Интенсивность
входящего потока на k  й фазе в многофазной СМО обозначается как 0 ;
1
1
25
средняя длительность обслуживания заявок основного потока узлом на
k  й фазе обозначается как bk , интенсивность потока и время
обслуживания заявок фонового потока заявок на узле на k -й фазе
обозначается, соответственно, как k и d k . Нагрузка узла  k на k -й фазе
определяется в виде суммарной нагрузки, создаваемой основным и
фоновым трафиком по формуле:
 k  0bk  k d k .
(21)
Оценка значения времени пребывания заявки в многофазной СМО, 
даётся с учетом квадрата коэффициента вариации Ck2 времени
обслуживания заявки на k -й фазе в многофазной СМО согласно формуле:
(0  k )(0bk( 2 )  k d k( 2 ) )
2
Ck 
 1, k  1,...K ,
(22)
(0bk(1)  k d k(1) ) 2
где bk(2)  второй момент времени обслуживания заявки основного
трафика;
d k(2)  второй момент времени обслуживания заявки фонового трафика.
Среднее время ожидания начала обслуживания заявки на k -й фазе,
k определяется с помощью формулы Полячека–Хинчина в виде:
 k2 1  Ck2 
k 
, k  1,..., K .
(23)
2  0  k 1   k 
где k  0bk  k d k – суммарная нагрузка на узел k -й фазе.
Время пребывания заявки  в многофазной СМО, эквивалентное
времени задержки при межсистемном VHO, определяется как:
K
   (k  bk ).
(24)
k 1
По результатам анализа научных публикаций и по экспертным
оценкам определено, что I1  77,5мс для (24), I1  28,5мс для (26),
I1  2 мс для остальных сообщений; II1  70 мс (оценка по аналогии с узлом
IX); III1  2 мс (по аналогии с узлом VII); IV1  4 мс ; V1  15мс для (27) и
V1  1мс
VI1  2 мс;
для
остальных
сигнальных
сообщений;
1
1
VII
 2 мс; VIII
 70 мс; IX1  70 мс .
Результаты численного анализа представлены на Рисунке 9а и на
Рисунке 9б, для трёх вариантов соотношения интенсивностей основного и
фонового трафиков: (a) k  0 ; (b) k  100 ; (c) k  1000 , среднее время
обслуживания заявок, которые формируют фоновый трафик, составляет
2 мс. На Рисунке 9а при нулевом значении интенсивности заявок, когда
ИУУ с функцией ANDSF не используется, оценка времени межсистемного
26
VHO равна 462 мс и рассматривается как задержка обслуживания заявок
при начальном подключении к LTE. При интенсивности запросов на
межсистемный VHO от 0 до 150 за 1 минуту, время переключения и,
соответственно, задержка передачи трафика услуг, возрастает до 1 с; если
интенсивность выше 150 запросов это приводит к более существенному
возрастанию задержки трафика – от 1 с до 4 с.
 ,с
Среднее время VHO
4
3
2

1
0
50
100
150
200
Интенсивность запросов на VHO
250
0 ,мин-1
б)
а)
Рисунок 9 – Время межсистемного VHO WLAN–LTE: а) для
неоднородной экспоненциальной СеМО; б) для многофазной СМО с
фоновым трафиком
На Рисунке 9б показано, что дополнительный трафик существенно не
влияет на время межсистемного VHO и вносимую задержку передачи, но
только для случаев (a) и (b); для случая (с) задержка аналогична графику
на Рисунке 9а, поэтому можно считать соотношение k  1000 предельно
допустимым для межсистемного VHO, особенно для приложений
реального времени. В разделе 4.3 с помощью приближенного метода
расчета времени пребывания заявки в многофазной СМО с фоновым
трафиком определяется время и, соответственно, задержка передачи
трафика при межсистемном VHO в когнитивную сеть связи IEEE 802.22
согласно реализации обобщенной модели в разделах 3.4–3.7. С помощью
последовательно передаваемых сигнальных сообщений образуется
маршрутная цепь, состоящая из К=39 шагов или переходов. По
результатам анализа научных публикаций и по экспертным оценкам
определено, что I1  0,3с для (9), I1  0,3с для (39), I1  0,1с для
остальных; II1  30 с ; III1  0,005с для (10); III1  1с для (16); III1  3с для (18);
III1  0,01с для (36); III1  1с для (38); III1  0,1с для остальных;
1
1
IV1  10 с; V1  0,004 с; VI1  0,001с; VII
 0,002 с; VIII
 0,002 с; IX1  0,07 с; далее
X1  0,5с; XI1  0,5с (по аналогии с X); XI1  10 с (по аналогии с IV). Расчеты
27
проводились по формулам (21) – (23) для следующих вариантов: (a) для
0  k и d k  2 с; (b) для 0  k и d k  0,5 с; (c) для k  100 и d k  2 с;
(d) k  100 и d k  0,5 с. Результаты расчетов показаны на Рисунке 10.
Рисунок 10 – Время межсистемного VHO в когнитивную сеть IEEE 802.22
Минимальное время переключения ММР из сети 3GPP LTE в сеть
WRAN IEEE 802.22 в качестве вторичного пользователя РЧС (Secondary
User, SU) составляет 100 сек, что обусловлено исследованием режима
обнаружения свободного канала непосредственно при поступлении заявки
на VHO,
где дополнительно требуется существенное время
подтверждения (30…60с) отсутствия работы первичного (лицензионного)
пользователя РЧС (Primary User, PU) во вновь обнаруженном канале.
Совокупное время обнаружения и подтверждения можно существенно
уменьшить, если список доступных и подтвержденных каналов
сформировать и поддерживать в актуальном состоянии до момента
обращения ММР (CPE) к ИУУ, что, очевидно, сокращает время доступа
устройства ММР (CPE) к рабочему каналу. Исследование режима с
самостоятельным обнаружением канала выполняется с использованием
имитационно-статистического моделирования с помощью симулятора ns2,
причем, если в канале начало работу РЭС PU, то ММР (CPE) в
когнитивной сети IEEE 802.22 переключается на другой доступный
(резервный) канал. Пусть вероятность того, что канал когнитивной сети не
занят PU, составляет от 0,1 до 0,99; этот показатель далее рассматривается
как доступность РЧС. Устройства ММР работают в режиме ad-hoc сети,
 0 0,2 с-1, длина пакета 512 байт, что характерно, например, для сенсоров,
используется маршрутизация AODV. В зоне действия сети ММР
28
располагаются в случайном порядке на поверхности с площадью 100 на
100 м, результат моделирования показан на Рисунке 11. Данные
моделирования показывают, что для малых групп ММР (CPE) в диапазоне
доступности от 0,3 до 0,6 наблюдается наиболее выраженное снижение
времени доступа к каналу и задержки передачи трафика. Начиная с
доступности 0,6 и до 0,99 изменение времени доступа к каналу для обоих
случаев несущественное, поэтому при низкой интенсивности PU можно
дополнительно уменьшать количество доступных каналов для РЭС SU.
а)
б)
Рисунок 11 – Время доступа ММР к каналу когнитивной сети:
а) для 1 рабочего канала б) для 3 рабочих каналов
В разделе 4.4 разрабатывается аналитическая модель для прогноза
состояний когнитивной сети согласно схеме перехода ММР на Рисунке 12.
БС 4G/LTE
MMR1(L)
v2
v2
Сеть L
MMR2(L)
v1
v3
CR1(С) Сеть C
Условные обозначения:
БС IEEE
802.22
сеанс связи с текущей сетью
прекращение сеанса связи
Рисунок 12 – Состояния гетерогенной когнитивной сети с учетом
межсистемного VHO из сети 4G/LTE
29
Здесь устройство РЭС MMRi( L) , i  1,2,..., k работает в широкополосной
сети сотовой связи L и может осуществлять межсистемный VHO в
C.
когнитивную сеть
Устройство РЭС SDR, обозначаемое
(C )
CR j , j  1,2,3,....m, m  k , работает только в когнитивной сети C . Состояние
гетерогенной когнитивной сети выражается как (v1 , v2 , v3 ), где v1 есть
количество сеансов связи, организуемых в целевой сети C при
межсистемном VHO; v2 есть количество сеансов связи, организуемых в
текущей сети L для MMRi( L) ; v3 есть количество сеансов связи,
организуемых в текущей сети C SDR CR(jC ) . Сумма вероятностей
состояний совокупности сетей связи на Рисунке 12 определяется как:
v1max
v3max
v2max
   P  h, k , l   1,
h 0
k 0
(25)
l 0
где v2max   BL bl  – число сеансов связи в сети L , kbL  BL ;
v3max   BC bc  – число сеансов связи в сети C , lbC  hbL  BC ; v1max  v3max ;
BC , B L – количество единиц канальных ресурсов в сетях C и L ;
bC , bL – количество единиц канальных ресурсов, требуемых для сеанса
связи устройствам CR(jC ) и MMRi( L) соответственно;
h, k , l – промежуточные значения состояний v1 , v2 , v3 соответственно.
Переходы TR между состояниями выглядят следующим образом:
TR1 : (0, v2 , v3 )  (0, v2 , v3  1) с интенсивностью C , 0  v  v max  1 ;
3
с
(0, v2 , v3 )  (0, v2  1, v3 )
TR2 :
3
L
для
0  v3  v3max и
интенсивностью
L ,
v2  v2max
интенсивностью
0  v2  v2max  1 ;
с
TR3 : (v1, v2max , v3 )  (v1  1, v2max , v3 )
и
(v1  1)bL  v3bC  BC
TR 4 : (v1 , v2 , v3 )  (v1 , v2 , v3  1) с интенсивностью C , (v3  1)bc  v1bL  BC ;
TR5 : (v1 , v2 , v3 )  (v1 , v2  1,v3 )
с интенсивностью L , (v  1)b  B ;
2
L
L
с интенсивностью v3C , 1  v3  v3max , 0  v3  v3max ;
TR6 : (0, v2 , v3 )  (0, v2 ,v3  1)
с интенсивностью v2 L , 1  v2  v2max , 0  v3  v3max ;
с
интенсивностью,
равной
TR8 : (v , v , v )  (v  1, v ,v )
max
v1L , 0  v2  v2 , (v1  1)bL  BC ;
TR9 : (v , v , v )  (v , v  1,v ) с интенсивностью v2 L , (v2  1)bL  v3bL  BL ,
TR7 : (0, v2 , v3 )  (0, v2  1,v3 )
1
2
1
3
2
1
3
2
1
2
3
3
v2bL  BC ;
TR10 : (v1 , v2 , v3 )  (v1 , v2 ,v3  1)
с
интенсивностью
v3C
для
условий
(v3  1)bC  v1bL  BC .
Отказ в обслуживании наступает, если сеть L или сеть C не имеют
30
требуемых ресурсов для обслуживания заявок на межсистемный VHO. С
учетом TR1 – TR10 , модель граничных состояний при межсистемном VHO в
виде трехмерной цепи Маркова представлена на Рисунке 13.
C
L
max
0,0,v3
v3
C
v1
L
L
h,0,v3max
v3max
L
h,0,l
h,0,1
h, 0, 0
v1max
, 0,
h, k, 0
l
v1max, k,
0, v2 ,0
1
v1max
, k,
h ,v
0
L
L
v1max, k,
0
max
max
2 ,
v1max,0,v3max
v1max,k,v3max
v1max,0,1
L
L
v1max,0,l
0,k,0
L
v3max
L
C
0,0,1
C
0,0,0
v2
v3max
0,0,l
max
v1max
, v2 ,
max
v3
max
v1max
,v 2 ,
0
l
v1max, v2max,
1
max
v1max
, v2 ,
0
Рисунок 13 – Граничные состояния трехмерной цепи Маркова в
результате переходов TR1 – TR 10
В разделе 4.5 осуществлен прогноз состояний когнитивной сети C .
V (n) –
Пусть
данные
о
состояниях,
описываемые
конечной
(n)
последовательностью {V } в виде вектора где T – длина цепи Маркова.
Тогда V( t i ) – вектор состояния сети в момент времени (t  i ). Если сеть в
момент времени (t  i ) находится в состоянии j, j  M , то это означает
а состояние можно описать с помощью вектора
V ( t i )  j ,
T
(t i)

V  e j   0(1) ,0(2) ,... 1( j ) ,...,0( m )  , и имеет место равенство вида:
k
V ( nk 1)   iQi V ( nk 1i ) ,
(26)
i 1
k
где

i 1
i
 1 , 0  i  1 ,  i – «вес» слагаемого, соответствующий оцениваемому
параметру;
Qi – неотрицательная стохастическая матрица, где сумма значений
элементов каждого столбца равна 1, и которая соответствует описанию
31
вероятностей переходов для i -го шага процесса обслуживания заявки;
V( nk 1i ) – распределение вероятностей состояний в момент времени
(n  k  1  i ) .
С учетом известного свойства наличия стационарного распределения
V
при n   независимо от начального состояния векторов
(0)
(1)
V , V ,..., V(k-1) можно обоснованно предположить, что V(n)  V . Тогда
оценка V , которая обозначается как V̂ , может быть получена в виде:
k
  Qˆ Vˆ  Vˆ ,
i
i 1
(27)
i
при условии

min 



k
w,
  Qˆ Vˆ - Vˆ   min

i 1
i
i
(28)

– норма вектора с предпочтительной нормой . 2 .
Оценка Qˆ i  [qlj( i ) ] выполняется в виде:
где .
1,2,... 
 qˆ11( i ) ... qˆm( i1) 


Qˆ i   ...
...  ,
(i ) 
 qˆ1(mi ) ... qˆmm


(29)
m
 f lj( i )
для  f lj( i )  0;
m

l 1
где qˆlj( i )    f lj( i )
,
 l 1
0  в остальных случаях.
F (i )
 f11( i )

  ...
 f1(mi )

...
...
f m(1i ) 

...  ,
(i ) 
f mm

(30)
где f jl(i ) – частота перехода из состояния l в состояние j на i  м шаге;
 F  – матрица переходов i  го шага последовательности {V
(i )
Для (28) w  0 , другие ограничения имеют вид:
 1
 w
 ...   V
ˆ ˆ
ˆ ˆ  
ˆ  (Q
 1V) (Qn V)   ...  ,
 
 w
 
 
 n
32
(n)
}.
(31)
 1
 w
 ...    V
ˆ V)
ˆ V)
ˆ  (Q
ˆ (Q
ˆ   ...  .
1
n

 
 
 w
 
 
 n
(32)
При прогнозировании используется максимальное из имеющихся
значений вероятностей нахождения сети в определенном состоянии т.е.
Vˆt  j, если :
max
ˆ  ˆ 
V
.
 t i   Vt  j , 1  i  v
(33)
Для цепи Маркова второго порядка верно:
V( n1)  1Qˆ1V( n )  2Qˆ 2 V( n1) .
Оценка точности прогнозирования r имеет вид:
1 T
r
t , .
T t n 1
(34)
ˆ V ;
1, если V
t
t


где t 
0 в остальных случаях.
По аналогии с (27) – (33) можно выполнить прогноз состояний для
многомерных (multivariate) марковских цепей по крайне мере первого
порядка.
В главе 5 разработаны методы принятия решений о выборе целевой
сети. В разделе 5.1 предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР),
выражаются относительно таких метрик, как скорости передачи
информации, задержки при межсистемном VHO, состава услуг связи
пользователя, длительности сеанса связи. Предпочтения ЛПР определяется
с помощью предлагаемой единой базы оценок ЛПР, CB (Common Base) в
виде предварительно указанного максимального количества баллов.
Значимость (приоритет) каждой метрике по отношению к другим
метрикам определяется по формуле:
MBkM  CB  ckM _ PV ,
(35)
где MBkM – оценка значимости k-ой метрики, баллы;
ckM _ PV – значение элемента вектора приоритетов, PV для k-ой метрики,
рассчитываемое как:
33
ckM _ PV 
ckM
c
i 1
где ckM 
 
K
i 1
a ki
1
K
,
,
K
(36)
M
i
aki – оценка эксперта, K – количество метрик.
Чтобы оценить, насколько параметры пользователя соответствуют
метрикам сети вычисляется оценка ЛПР, EESM (Expert Estimation) для k-ой
k
метрики и S-й заявки с учетом типизации пользователя по пакету услуг:
EEkMs  ckMs _ PV  MBkM ,
где
ckMs _ PV –
значение
элемента
вектора
приоритетов,
(37)
который
рассчитывается для S заявок на межсистемный VHO по k-ой метрики
согласно (36). Для формирования общей оценки целесообразности
обработки заявки S на межсистемный VHO, ciVHO , в i-й сети используется
выражение:
K
VHO
i
c
  EEkMi .
(38)
k 1
Оценка ciVHO позволяет судить о том, какую долю от CB набрала
заявка и составлять рейтинг доступных сетей для межсистемного VHO;
чем более ciVHO , тем предпочтительнее обслуживание пользователя в
данной сети. В разделе 5.2 приводится численный пример реализации
предложенного метода с помощью единой базы оценок. В разделе 5.3
выбор сети производится по одной метрике с использованием
производного критерия Байеса-Лапласа (Bayes-Laplas, BL) и расширенного
минимаксного критерия (MinMax, MM) в терминах выигрыша или
проигрыша пользователя с помощью опорного значения выигрыша, Z ММ по
формуле вида:
Z ММ  max min aij  aiopt , jopt ,
i
(39)
j
где aiopt , jopt – значение элемента матрицы A  aij , соответствующее
оптимальному, в смысле (39) значению рассматриваемой метрики;
j
aij –значение метрики сети вида  Req
=ReqR  PRij , i  1, M ; j  1, N ;
Ri
34
M – количество строк, соответствующее количеству сетей доступа;
N – количество столбцов, соответствующее граничным значениям метрики
(например, нижнее граничное значение, целевое значение, верхнее
граничное значение);
ReqR – требование пользователя к значению метрики;
PRik – текущее значение метрики, характеризующее состояние сети Ri .
j
Если  Req
 0,
Ri
то это означает выигрыш пользователя; проигрыш
j
означает  Req
 0 . Допустимые значения метрик соответствуют условию:
Ri
aiopt , jopt  min
aij   ACCEPT
j
(40)
где  ACCEPT – допустимое отклонение по метрики или граница риска.
Чтобы определить наибольший выигрыш пользователя по сравнению
с Z ММ , используется условие:
max aij  max aiopt , j  aiopt , jopt  min aij ,
j
j
j
(41)
где aiopt , j – элементы матрицы из строки, в которой находится Z ММ .
Окончательно множество допустимых значений метрики A для
принятия решения о выборе целевой сети формируется как:
n


A : aiopt  A  aiopt  max  aij  q j  ,
i
j 1


(42)
n
j
где q j ,0  q j  1,  q j  1, j  1, N – вероятность того, что состояние  Req
Ri
j 1
есть текущее состояние сети.
В главе 6 разрабатывается концептуальная модель выбора канала
когнитивной сети на основе знаний в виде предметно–ориентированной
онтологии и правил логического вывода применительно к стандарту
когнитивной сети доступа IEEE 802.22. В разделе 6.1 формально
онтология определяется как:
 D,Rel, Attr ,
(43)
где D, D   – конечное, непустое множество классов, которая описывается
разрабатываемой онтологией;
Rel – конечное множество, определяющее типы бинарных отношений
между объектами классов предметной области;
Attr
– конечное множество, определяющее типы литеральных
35
(символьных, числовых, логических) свойств, значениями которых могут
обладать объекты классов предметной области. Для структурного
отношения
возможно
определить
бинарное
отношение
вида
Ref
в виде символов или семантических
Reli   Имя_Отношения
конструкций, описывающих структурное (ссылочное) отношение для
описания свойств взаимосвязей объектов. В разделе 6.2 определена
таксономия предметной области. В разделе 6.3 разработаны модели
классов и подклассов предметной области. Онтология программно
выполнена с помощью общего языка моделирования онтологий OWL
Отношения объектов классов в онтологии представлены на рисунке 14.
Рисунок 14 – Отношения между объектами классов предметно–
ориентированной онтологии сети IEEE 802.22
Разработаны правила логического вывода для выбора канала в
когнитивной сети связи IEEE 802.22. В разделе 6.4 разработаны научнообоснованные методические рекомендации по использованию результатов
диссертационной работы и определены перспективы дальнейших
исследований.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
1. В результате проведения анализа беспроводных сетей связи
определено новое направление их развития в виде гетерогенных
36
когнитивных сетей доступа. В таких сетях ММР выбирает целевую сеть
доступа с лучшими показателям качества предоставления услуг. Для
получения информации о доступных сетях предлагается использовать
информационно–управляющий узел, ИУУ.
2. Для перехода ММР в целевую сеть непосредственно в данной точке
пространства применяется межсистемный VHO, который в общем случае
предусматривает осуществление аутентификации, идентификации и
организацию нового сеанса связи в целевой сети.
3. Время, затрачиваемое на межсистемный VHO, эквивалентно
задержке передачи трафика, что требуется учитывать для сохранения
непрерывности предоставления услуг связи.
4. Для оценки времени межсистемного VHO разработана обобщенная
модель обмена сигнальными сообщениями, которая включает получение
ММР информации о доступных сетях, выбор целевой сети,
аутентификацию и получение идентификатора (адреса), организацию
сеанса связи. Обобщенная модель не зависит от особенностей протоколов
сетей доступа.
5. Разработаны реализации обобщенной модели обмена сигнальными
сообщениями с учетом использования когнитивных технологий.
Реализации используются для оценки задержки передачи трафика при
межсистемном VHO.
6. Предложены методы, позволяющие оценить задержки при
межсистемном VHO с учетом различного времени обслуживания
сигнального трафика сетевыми узлами.
7. При межсистемном VHO между сетями доступа не происходит
существенного увеличения задержки, если интенсивность фонового
трафика на сетевых узлах превышает интенсивность основного трафика не
более чем на порядок. Если соотношение достигает двух и более порядков,
то это недопустимо для услуг реального времени.
8. Впервые получена оценка задержки переключения ММР в
когнитивную сети в режиме обнаружения каналов непосредственно в
момент обращения. Здесь требуется существенное время на
подтверждение отсутствия работы РЭС первичных пользователей и такой
режим не рекомендуется для услуг реального время. Целесообразно
предварительно составить список подтвержденных рабочих каналов.
9. Для малых групп вторичных пользователей РЧС для когнитивной adhoc сети, время доступа к каналу существенно уменьшается, если
доступность РЧС, выражаемая как вероятность отсутствия работы
37
первичных пользователей РЧС, увеличивается от 0,3 до 0,6.
10. Получены прогнозные значения количества сеансов связи для
когнитивной сети доступа с учетом влияния межсистемного VHO из
широкополосной сотовой сети, что целесообразно использовать при
планировании гетерогенной когнитивной сети в целом.
11. Разработан экспертный метод для оценки целесообразности
межсистемного VHO типового пользователя в конкретную сеть по
нескольким метрикам с использованием единой базы оценок. Предложен
метод выбора целевой сети с использованием одной метрике с учетом
допустимых отклонений от требуемого значения метрики.
12. Для управления доступом ММР к когнитивной сети IEEE 802.22 на
основе знаний и фактов впервые разработана предметно-ориентированная
онтология и правила логического вывода для принятия решения о выборе
рабочего канала. Это позволяет не модифицировать
алгоритмы и
программный код когнитивных РЭС.
По результатам диссертационной работы рекомендуется
приступить к подготовке имеющейся информационно–технологической
инфраструктуры к применению межсистемного VHO с учетом сделанных
рекомендаций и появления сетей пятого поколения, 5G.
Перспективы
дальнейших
исследований
связаны
с
совершенствованием предложенных моделей и методов в рамках
концепции проактивного менеджмента средств и сетей связи с
использованием аналитических методов, машинного обучения, развития
онтологического подхода к анализу когнитивных систем и средств связи.
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ
ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Работы, опубликованные в изданиях, входивших на момент
публикации в Перечень ВАК:
1. Гребешков, А. Ю. Стандарты и технологии управления сетями РРЛ/
А. Ю. Гребешков // Электросвязь. – 2005. – №7. – С.12-17.
2. Гребешков, А. Ю.
Метод
анализа
состояния
системы
эксплуатационной поддержки OSS оператора связи / А.Ю. Гребешков //
Инфокоммуникационные технологии. – 2008. –Т.6, № 2.– С. 82-87.
3. Гребешков, А. Ю. Описание процессов системы эксплуатационной
поддержки
OSS
оператора
связи
/
А.Ю.
Гребешков
//
Инфокоммуникационные технологии. – 2009. – Т.7, № 1. – С. 56-59.
38
4. Гребешков, А. Ю. Автоматизированная система технического учёта
и паспортизации телекоммуникационных ресурсов / А.Ю. Гребешков //
Технологии и средства связи. – 2009. – № 4. – С. 48-51.
5. Гребешков, А. Ю. Определение общей оценки состояния системы
OSS оператора связи на основе метрик / А. Ю. Гребешков // Электросвязь.
– 2010. – № 1. – С. 41-47.
6. Гребешков, А. Ю. Метод выбора сети связи для предоставления
услуги с использованием многофункционального абонентского устройства
/ А. Ю. Гребешков // Электросвязь. – 2011. – №4. – С. 53-55.
7. Гребешков, А.Ю. Доступность ресурсов для предоставления услуг
в сетях NGN /Е. В. Вершинин, А. Ю. Гребешков, А. В. Росляков // Вестник
связи. – 2011. – № 4. – С.32-35.
8. Гребешков, А. Ю. Функциональные задачи контроля и управления
конфигурацией в современных телекоммуникациях / А. Ю. Гребешков // TComm: Телекоммуникации транспорт. – 2011. – Т.5, №7. – C. 49-51.
9. Гребешков, А. Ю. Принятие решения по предоставлению услуги с
помощью многофункционального абонентского терминала SDR в
когнитивных сетях связи /А. Ю. Гребешков // T-Comm: Телекоммуникации
транспорт. – 2012. – Т.6, №7. – С. 63-66.
10. Гребешков, А. Ю. Автоматизированная система технического
учета и паспортизации ресурсов сети NGN /Е. В. Вершинин,
А. Ю. Гребешков, А. В. Росляков // Вестник связи. – 2012. – №10.– С.44-47.
11. Гребешков, А. Ю. Принятие решения оператором связи по
управлению подключением к сетям доступа с учетом ранга пользователя /
А. Ю. Гребешков // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2013. –
Т.7,№7. – С.25-27.
12. Гребешков, А. Ю. Оценка целесообразности обработки заявки
для предоставления услуг в реконфигурируемых сетях связи следующего
поколения /А. Ю. Гребешков // T-Comm: Телекоммуникации транспорт. –
2014. – Т.8, №8. – С.24-27.
13. Гребешков,
А.
Ю.
Современные
реконфигурируемые
радиосистемы: когнитивность и особенности управления/А. Ю. Гребешков
// Вестник связи.– 2015. – №5. – С.42-46.
14. Гребешков, А. Ю. Исследование доступа к каналам передачи в
реконфигурируемых когнитивных сетях связи следующего поколения /
А. Ю. Гребешков, А. В. Зуев// T-Comm: Телекоммуникации транспорт. –
2015. – Т.9, №6. – С.9-14.
15. Гребешков, А. Ю. Вертикальный хендовер и когнитивные
технологии в гетерогенных беспроводных сетях / А. Ю. Гребешков,
А. В. Зуев // Труды НИИР. Сб. научн. статей. – 2017. – №1. – С.7-14.
16. Гребешков, А. Ю. Исследование времени переключения
абонентского устройства между сетью LTE и когнитивной радиосетью /
39
А. Ю. Гребешков, Э. Р. Зарипова, А. В. Зуев //Инфокоммуникационные
технологии. – 2018. – Т.16, №1. – С.108-116.
Работы в трудах, индексируемых Web of Science и Scopus:
17. Grebeshkov, A. Yu. Computer Simulation of Average Channel Access
Delay in Cognitive Radio Network / D. Kiporov, A. Grebeshkov, A. Zuev // 19th
International Conference Distributed Computer and Communication Networks,
DCCN; Communications Computer and Information Science. – 2016. –
CCIS Vol. 678. – P.325-336. (Web of Science и Scopus)
18. Grebeshkov, A. Cognitive optical networks: architectures and
techniques/ A. Grebeshkov // Proceedings of SPIE–The International Society for
Optical Engineering. International conference «Optical Technologies for
Telecommunications», OTT16. – SPIE vol.10342. – 2016. – 8 pages. (Web of
Science и Scopus)
19. Grebeshkov, A. Modelling of vertical handover from untrusted WLAN
network to LTE / A. Grebeshkov, E. Zaripova, A. Roslyakov, K. Samouylov //
Proceedings of 31st European Conference on Modelling and Simulation, ECMS
2017. – 2017. – P.694–700. (Web of Science)
20. Гребешков, А. Ю. Анализ времени переключения сеанса связи в
гетерогенных беспроводных сетях при вертикальном хэндовере /
О. В. Вихрова, Ю. В. Гайдамака, А. Ю. Гребешков, Э. Р. Зарипова //
Информатика и её применения. – 2017. – Т.11,№4. – С.70-78. (Scopus)
Публикации в других рецензируемых научных журналах, изданиях,
научные монографии, учебники:
21. Гребешков, А. Ю. О применении экспертных систем для
управления сетями электросвязи / А. Ю. Гребешков, А. П. Пшеничников,
А. В. Шабаев // Научно-технический информационный сборник «Связь». –
М.: ЦНТИ «Информсвязь», 1993. – вып. 5–6. – с.31-40.
22. Гребешков, А. Ю. Система поддержки сетевых операций OSS
операторов электросвязи / А. Ю. Гребешков // X Российск. научн. конф.
проф.-преп. состава, научн. сотрудников и аспирантов. – Самара: Изд-во
ПГАТИ, 2003. – с. 46.
23. Гребешков, А. Ю. Стандарты и технологии управления сетями
электросвязи: издание для специалистов.– М.: Эко-Трендз. – 2003. – 288 с.
ISBN 5-88405-047-X
24. Гребешков, А. Ю. Информационная модель для системы учёта
сетевых ресурсов и оборудования компании электросвязи /
А.Ю. Гребешков // XI Российск. научн. конф. проф.–преп. состава, научн.
сотрудников и аспирантов ПГАТИ: тезисы докладов. – Самара: Изд-во
ПГАТИ, 2004. – С.61.
25. Гребешков, А. Ю. Управление и технический учёт ресурсов в
телекоммуникациях: монография – М.:ИРИАС, 2008. – 268 с.
ISBN 978-5-93592-037-1.
26. Гребешков, А. Ю. Многоуровневая организация управления
40
сетями связи общего пользования / А. Ю. Гребешков // X Междунар. науч.техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникация»:
материалы конференции – Самара: Изд-во ПГУТИ, 2009. – С.108-110.
27. Гребешков, А. Ю. Управление конфигурацией когнитивных
радиосетей и средств связи / А. Ю. Гребешков // XVII Российск. научн.
конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудников и аспирантов ПГУТИ:
материалы конференции. – Самара: Изд-во ПГУТИ, 2010. – С.75-76.
28. Гребешков, А. Ю. Функциональные задачи управления
конфигурацией телекоммуникационной сети / А. Ю. Гребешков //
XI Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий
телекоммуникация»: материалы конференции. – Уфа: Изд-во Уфимский
государственный авиационный технический университет, 2010. – С.84-86.
29. Гребешков, А.Ю. Техника микропроцессорных систем в
коммутации: учебник для вузов. – Самара: ПГУТИ, 2011. – 392 с. ISBN
978-5-904029-26-5
30. Гребешков, А.Ю. Задача контроля и управления программной
конфигурацией абонентских устройств SDR в когнитивных сетях связи/
А. Ю. Гребешков// Всерос. конф. (с междунар. участ.) «Информационнотелекоммуникационные технологии и математическое моделирование
высокотехнологичных систем»: тез. докл. – М.: РУДН, 2011.–С.74-77.
31. Гребешков, А. Ю. Использование абонентского устройства SDR на
сети следующего поколения / А. Ю. Гребешков // XII Междунар. науч.техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникация»: мат-лы
конф. – Казань: Изд-во КНИТУ им. А.Н. Туполева, 2011. – С. 187-189.
32. Гребешков, А. Ю. Метод выбора сети связи для передачи речевой
информации с помощью устройства SDR / А. Ю. Гребешков //
Международный форум информатизации (МФИ-2011) в рамках
Международного конгресса (CTN–2011) «Коммуникационные технологии
и сети»; конференция «Телекоммуникационные и вычислительные
системы»: тез. докл. – М.: ООО «Информпресс-94», 2011. – С. 58-59.
33. Гребешков, А. Ю. Принятие решения по предоставлению услуги с
помощью многофункционального абонентского терминала SDR в
когнитивных сетях связи / А. Ю. Гребешков // 6-я Отраслевая научнотехническая конференция «Технологии информационного общества»:
материалы конференции. – М.: Изд-во МТУСИ, 2012. – С.120-124.
34. Гребешков, А. Ю. Управление доступом пользователей в сеть
следующего поколения для предоставления услуг связи / А.Ю. Гребешков
// Всеросс. конф. (с междунар. участием) «Информационнотелекоммуникационные технологии и математическое моделирование
высокотехнологичных систем»: тез. докл. – М.: РУДН, 2012 – С.78-80.
35. Гребешков, А. Ю. Постановка задачи управления доступом в сеть
со стороны оператора в когнитивных системах связи / А. Ю. Гребешков //
XIII Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий
41
телекоммуникация»: мат-лы конф. – Уфа: Изд-во Уфимский
Государственный авиационный технический университет,2012.–С.100-101.
36. Гребешков, А. Ю. Управление конфигурацией и технический учет
в телекоммуникациях. Организация, построение и способы организации. –
Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co., 2012. – 428 с.
ISBN 978-3-8484-9964-9.
37. Гребешков. А. Ю. Выбор наилучшей сети доступа в рамках
процедуры «вертикального хэндовера» с учетом статуса пользователя /
А. Ю. Гребешков // Российск. науч.-практ. конф. «Отраслевая система
инноваций. Путь в цифровое будущее»: мат-лы конф. – Самара: Изд-во
ФГОБУ ВПО ПГУТИ, 2013.– С.16-18.
38. Гребешков, А. Ю. Принятие решений при управлении доступом
многофункциональных абонентских устройств к современным сетям связи
/А. Ю. Гребешков//XIV Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники
и технологий телекоммуникация»: мат-лы конф. – Самара: ИНУЛ ПГУТИ,
2013. – С. 119-121.
39. Гребешков, А. Ю. Когнитивный Интернет вещей. Вещи все лучше
адаптируются к людям/ А. Ю. Гребешков, А. В, Росляков, М. Ю. Самсонов
// ИнформКурьерСвязь. – 2014. – №11.– С.45-49.
40. Гребешков А. Ю. Системный подход к описанию когнитивных
реконфигурируемых сетей связи / А. Ю. Гребешков // XV Междунар.
науч.–техн. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций»:
материалы конференции. – Казань: Изд-во КНИТУ-КАИ, 2014. – Т.1. –
С.263–265.
41. Гребешков, А. Ю. Интернет вещей / А. В. Росляков, С. В.
Ваняшин, А. Ю. Гребешков, М. Ю. Самсонов; под ред. А. В. Рослякова –
Самара: ПГУТИ, ООО «Издательство Ас Гард», 2014. – 342 с.
ISBN 978-5-496-00831-0
42. Grebeshkov, A. Yu. Computer simulation of uncoordinated dynamic
channel access method in cognitive radio network for radio terminal device /
A. Yu. Grebeshkov, A. V. Zuev // Instrumentation engineering, electronics and
telecommunications, IEET-2015.– Izhevsk : Publishing House of Kalashnikov
ISTU, 2016. – P. 80-88.
43. Grebeshkov, A. Yu. Computer Simulation of Average Channel Access
Delay in Cognitive Radio Network / A. Yu. Grebeshkov, A. V. Zuev, D. S.
Kiporov // Proc. of the 19th Int. Conf. «Distributed computer and communication
networks: control, computation, communications (DCCN-2016)». – 2016. –
Vol. 3. – P. 184-191.
44. Гребешков, А. Ю. Разработка процедуры вертикального хендовера
из сети 3GPP LTE в сеть IEEE 802.22 / А. Ю. Гребешков, А. В. Зуев // II
Научный форум телекоммуникации: Теория и технологии ТТТ-2017.
Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2017: мат-лы
междунар.научн.-техн.конф. – Казань:КНИТУ-КАИ,2017.–Т.1.– С.316-319.
42
45. Гребешков, А. Ю. Анализ стандартов когнитивного радио с
использованием «белых пятен» для региональных сетей связи / А.Ю.
Гребешков // II Научный форум телекоммуникации: Теория и технологии
ТТТ-2017. Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТ и ТТ2017: мат-лы междунар. научн.-техн. конф. – Казань: КНИТУ-КАИ, 2017. –
Т.1.– С.320-323.
46. Гребешков, А. Ю. Модель доступа многорежимных абонентских
устройств к ресурсам гетерогенных беспроводных сетей 5G при
вертикальном хендовере / А. Ю. Гребешков // Науч.-техн. конф.
«Актуальные вопросы телекоммуникаций» (Росинфоком–2017): мат-лы
конф. – Самара: Изд-во ПГУТИ. – С.23-25.
47. Гребешков, А. Ю. Процедура обмена сигнальными сообщениями
при инициализации абонентского оборудования в сети беспроводного
широкополосного доступа / А. Ю. Гребешков, Э. Р. Зарипова // 20
Междунар.
науч.
конф.
«Распределенные
компьютерные
и
телекоммуникационные
сети:
управление,
вычисление,
связь»
(DCCN-2017). – М.: Техносфера, 2017. – С.569-574.
48. Grebeshkov, A. Yu. Vertical Handover Time Estimation Method /
A. Yu. Grebeshkov, A. P. Pshenichnikov, E. R. Zaripova // Аналитические и
вычислительные методы в теории вероятностей и её приложениях
(АВМТВ-2017): мат-лы междунар. научн. конф. – М.: РУДН, 2017. –
С.290-294.
49. Grebeshkov, A. Yu. Modeling of vertical handover from 3GPP LTE to
cognitive wireless regional area network / A. Yu. Grebeshkov, A. P.
Pshenichnikov, E. R. Zaripova // 9th International Congress on Ultra Modern
Telecommunications and Control Systems and Workshops, ICUMT. – Munich:
Germany, 2017. – P.1-6.
50. Гребешков, А. Ю. Обобщённая модель обмена сигнальными
сообщениями
при
межсистемном
вертикальном
хэндовере
/
А. Ю. Гребешков // XIX Междунар. научн.-техн. конф. «Проблемы
техники и технологии телекоммуникаций»: тезисы докладов. – Уральск:
Казахстанский университет инновационных и телекоммуникационных
систем, 2018. – С.60-61.
Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего образования «Поволжский государственный
университет телекоммуникаций и информатики»
443010, г. Самара, ул. Льва Толстого 23
__________________________________________________________________________
Подписано в печать 12.10.2018 г. Формат 60 х 84/16
Бумага офсетная №1. Гарнитура Таймс.
Заказ 1010557. Печать оперативная. Усл. печ. л. 2,2. Тираж 100 экз.
_________________________________________________________________________
Отпечатано в издательстве учебной и научной литературы
Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики
443090, г. Самара, Московское шоссе 77, т. (846) 228-00-44
43
44
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
6
Размер файла
1 445 Кб
Теги
анализа, методов, разработка, когнитивная, доступа, сетей, моделей, исследование, гетерогенных
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа