Глава 10. Беспроводные сотовые сети

Регулирование мощности

Учитывая наличие многих спорных моментов, при проектировании в сотовой системе желательно предусмотреть возможность динамической регулировки мощности.

1. Чтобы сообщение проходило эффективно, мощность принимаемого сигнала должна существенно превышать фоновые шумы, в связи с этим предъявляются повышенные требования к мощности передатчика. По мере того как мобильное устройство удаляется от передатчика, принимаемая мощность уменьшается из-за обычного затухания. Кроме того, эффекты отражения, дифракции и рассеяния могут вызвать быструю смену уровней принимае­мой мощности даже на небольших расстояниях. Ведь уровень мощности яв­ляется суммой сигналов, приходящих по множеству различных путей, а фазы, соответствующие этим путям, являются случайными, так что при их сложении сигнал иногда усиливается, а иногда ослабляется. Отметим так­же, что при движении мобильного устройства воздействие сигналов, поступающих разными путями, может меняться.

2. В то же время желательно минимизировать мощность сигнала, передавае­мого мобильным устройством, чтобы уменьшить интерференцию с каналами удаленных ячеек, использующих одну и ту же полосу частот, уменьшить вред, наносимый здоровью людей, и сэкономить энергию батарей.

3. В системах с расширенным спектром (SS), использующих множественный доступ с кодовым разделением каналов (CDMA), желательно выравнять уровни мощности сигналов, принимаемых базовой станцией от разных мо­бильных устройств. Это влияет на производительность системы, так как всем пользователям выделены одни и те же частоты.

На рис. 10.8 (на основе иллюстраций из [PICH97]) показано два вариан­та регулирования мощности. Регулирование мощности по разомкнутому циклу зависит исключительно от мобильного устройства, без учета ответной реакции базовой станции, и используется в некоторых системах расширенно­го спектра. В таких системах базовая станция непрерывно передает немодулированный пилот-сигнал. Этот сигнал позволяет мобильному устройству синхронизироваться с прямым каналом (от базовой станции к мобильному устройству) CDMA и дает эталонную фазу для демодуляции. Его можно так­же использовать для контроля мощности. Мобильное устройство следит за уровнем мощности принимаемого контрольного сигнала и устанавливает пе­редаваемую мощность в обратном канале (от мобильного устройства к базо­вой станции), обратно пропорциональную мощности сигнала. При таком подходе предполагается, что интенсивности сигналов в прямом и обратном каналах связи сильно коррелируют, как обычно и бывает. Регулирование по разомкнутому циклу не такое точное, как регулирование по замкнутому циклу. При этом первая схема позволяет оперативнее реагировать на быст­рые флуктуации интенсивности сигнала, например, подобные тем, что воз­никают при появлении мобильного устройства из-за большого здания. Такая быстрая реакция требуется в обратном канале связи систем CDMA, где при случайном увеличении интенсивности принимаемого сигнала на базовой станции могут подавляться все прочие сигналы.

При регулировании мощности по замкнутому циклу выравнивается ин­тенсивность сигнала в обратном канале (от мобильного устройства к базовой станции). При этом учитываются характеристики этого обратного канала, такие, как уровень мощности принимаемого сигнала, отношение сигнал/шум или частота появления в принимаемом сигнале ошибочных битов. Базовая станция принимает решение о регулировании мощности и передает команды регулирования мощности в канал управления мобильного устройства. Регу­лирование по замкнутому циклу также используется для выравнивания мощности в прямом канале. В этом случае мобильное устройство предостав­ляет базовой станции информацию о качестве принимаемого сигнала, а базо­вая станция затем регулирует передаваемую мощность.

Рис. 10.8. Регулирование мощности в обратном канале

В со­ответствии с мощностью выходных сигналов стандарт GSM определяет восемь клас­сов каналов базовых станций и пять классов мобильных станций. Регулирование в обоих направлениях проводится по схеме замкнутого цикла.

Регулирование трафика

Для систем FDMA пропускная способность ячейки равна количеству выделенных ей частотных каналов. В идеальной ситуации количество доступных каналов в ячейке должно равняться общему числу абонентов, которые могут быть активны в любой момент. На практике же невозможно достичь такой пропускной способ­ности, которая позволяла бы выдержать любую возможную нагрузку в любой момент времени. К счастью, не все абоненты заказывают разговоры одновремен­но, поэтому разумно иметь сеть такого размера, чтобы она могла выдерживать некоторый ожидаемый уровень трафика. Во многом производительность системы зависит от схемы регулирования трафика.

Концепция регулирования трафика была разработана при проектировании телефонных коммутаторов и телефонных сетей с коммутацией каналов, однако эта концепция в равной степени применима и к сотовым сетям. Рассмотрим ячейку, способную обслуживать N пользователей одновременно (т.е. пропускная способность которой равна N каналов), у которой есть L потенциальных абонен­тов (L мобильных устройств). Если L < N, систему называют неблокируемой; од­новременно могут быть обработаны все звонки. Если L > N, систему называют блокируемой; абонент, пытающийся заказать разговор, может обнаружить, что пропускная способность использована полностью, т.е. заблокирована для него. Для блокируемых систем основными интересующими нас вопросами производи­тельности являются следующие.

1. Какова степень блокирования, т.е. какова вероятность того, что запрос со­единения будет блокирован? Или какая пропускная способность (N) необходима для того, чтобы достигнуть определенной верхней границы вероятности блокирования?

2. Если заблокированные соединения ожидают предоставления услуги, то каково среднее время задержки? Или какая пропускная способность нужна для достижения определенного значения средней задержки?

В этом разделе мы кратко изложим соответствующие концепции регулиро­вания трафика и приведем примеры их применения. В приложении Б этот во­прос рассмотрен более подробно.

Величину загрузки системы определяют два параметра:

λ — средняя частота звонков (запросов соединения), поступающих в едини­цу времени;

h — среднее время разговора.

Основной мерой нагрузки является интенсивность трафика, которая выра­жается в безразмерных единицах, Эрлангах.

A = λh.

Величину А можно интерпретировать несколькими способами. Это нормирован­ная версия λ: А равно среднему числу звонков, поступающих в течение среднего вре­мени разговора. Можно также рассматривать ячейку как систему обслуживания с несколькими серверами, в которой количество серверов равно пропускной способно­сти N. Среднее время предоставления услуги на сервере равно h. Основным соотно­шением в системе обслуживания с несколькими серверами является λh = ρN, где ρ — использование сервера, или часть времени, в течение которого сервер занят. Отсюда А = ρN, и параметр А является мерой среднего числа требуемых каналов.

Пример. Если частота вызовов в среднем составляет 20 вызовов в минуту, а среднее время разговора — 3 минуты, тогда А = 60. Можно ожидать, что ячейка с пропускной способностью 120 каналов будет использоваться наполовину в любой момент времени. В то же время коммутатора с пропускной способностью 50 будет явно недостаточно. Пропускная способность в 60 каналов будет удовлетворять средний спрос, однако из-за флуктуации около среднего значения А временами ее будет не хватать.

Пример. Чтобы прояснить эти концепции, рассмотрим рис. 10.9, на котором показана модель функционирования ячейки с пропускной способностью 10 каналов в течение одного часа. Частота вызовов в минуту составляет 97/60. Среднее время разговора на один вызов в минутах составляет 294/97. Таким образом, А = (97/60) × (294/97) = 4,9 Эрлангов. Другой способ трактовки параметра А — рассматривать его как среднее число обрабатываемых вызовов. Т.е. в среднем задействовано 4,9 ка­нала. В то же время последняя интерпретация соответствует действительности только для неблокируемых систем. Параметр λ был определен как частота попыток соединения, а не обслуживаемого трафика.

Обычная блокируемая система ограничивается некоторым верхним преде­лом интенсивности трафика. Считается неразумным проектировать систему с учетом трафика, ожидаемого в пиковое время. Чаще всего системы проектиру­ются в расчете на среднюю частоту попыток соединения, имеющую место в час наибольшей нагрузки. Час наибольшей нагрузки определяется как 60-минутный период в течение дня, когда трафик наибольший. Союз ITU-T рекомендует ус­реднять трафик в часы пик по 30 самым загруженным дням года; данный пара­метр называется "средним трафиком в часы пик". В Северной Америке практи­куют усреднение по 10 наиболее загруженным дням. Отметим, что это типичные измерения обработанного, а не запрашиваемого трафика, и они являются лишь оценкой истинной нагрузки.

Рис. 10.9. Пример распределения нагрузки в ячейке с пропускной спо­собностью 10 каналов

Параметр А — мера трафика в часы пик — является входным при модели­ровании нагрузки. Затем, исходя из конкретной модели, ищутся ответы на во­просы, подобные тем, что приведены в начале раздела. Природу модели опреде­ляют два ключевых фактора:

• способ обработки блокированных звонков;

• число источников трафика.

Блокированные звонки можно обрабатывать двумя способами. Во-первых, их можно помещать в очередь ожидания свободного канала. Эта практика назы­вается задержкой неудачного вызова (LCD), хотя в действительности вызов не является неудачным, он просто отложен. Во-вторых, блокированный вызов можно отклонить или прервать. Это, в свою очередь, приводит к двум предпо­ложениям по поводу действий пользователя. Если пользователь вешает трубку, ожидает в течение некоторого случайного интервала времени и только потом во­зобновляет попытку дозвониться, то это называется очисткой неудачного вызова (LCC). Если же пользователь периодически пытается дозвониться, то это называ­ется удержанием неудачного вызова (LCH). Для каждой их этих двух возможно­стей блокирования выведены формулы, которые характеризуют производитель­ность системы. Для сотовых систем обычно используется модель LCC, которая, как правило, более точно описывает систему.

Вторым ключевым элементом модели трафика является предположение о том, конечно или бесконечно количество пользователей. В модели с бесконечным количеством источников нагрузки предполагается фиксированная частота при­бытия звонков. Для конечного числа источников частота прибытия звонков за­висит от числа уже занятых источников. В частности, если общее число пользо­вателей равно L и каждый пользователь заказывает соединения со средней частотой λ/L, тогда, если ячейка совсем не занята, частота прибытия звонков равна λ. В то же время если в момент времени t обслуживаются K пользователей, тогда мгновенная частота прибытия звонков в этот момент равна λ(L−K)/L. Отметим, что модели с бесконечным числом источников аналитически проще, а применять их стоит, если число источников по крайней мере в 5−10 раз превышает пропу­скную способность системы.

Модель с бесконечным числом источников и очисткой неудачных вызовов

Для модели LCC с бесконечным числом источников ключевым интересую­щим нас параметром является вероятность потери вызова, или уровень обслу­живания. Итак, уровень обслуживания 0,01 означает, что в течение часа повы­шенной нагрузки вероятность блокирования вызова равна 0,01. Вполне прием­лемыми считаются значения вероятности в пределах 0,01-0,001.

Чаще всего, правда, стоит обратная задача: определить трафик, который можно обслужить при данной пропускной способности, чтобы достичь данного уровня обслуживания. Еще одной задачей является определение пропускной способно­сти, требуемой для обработки данного трафика при данном уровне обслужива­ния. Для решения таких задач нужны либо таблицы, либо подходящие про­граммы, способные определить нужное значение методом перебора.

Можно сделать два важных вывода:

1. При одинаковом уровне обслуживания более эффективны системы с большей пропускной способностью.

2. Системы с большей пропускной способностью более восприимчивы к снижению уровня обслуживания.

Пример. Для иллюстрации первого утверждения рассмотрим две ячейки, каждая из которых имеет пропускную способность 10 каналов. Их общая пропускная способность равна 20 каналам, и вместе они могут справляться с поступающим трафиком интенсивностью 6,86, обеспечивая уровень обслуживания, равный 0,002. В то же время одна ячейка с пропускной спо­собностью 20 каналов при уровне обслуживания 0,002 может обрабатывать трафик в 10,07 Эрлангов. Для иллюстрации второго утверждения рассмотрим ячейку с 10 каналами, имеющую уровень обслуживания 0,002 и трафик 3,43 Эрланга. При увеличении трафика на 30% уровень обслуживания уменьшается до 0,01. В то же время для ячейки с пропускной способностью 70 каналов уровень обслуживания падает с 0,002 до 0,01 всего лишь при 10%-ном увеличении трафика.

В приведенном примере фигурировал поступающий трафик, но если изме­рения различных метрик производятся в системе, то в них входит обработанный трафик. Несложно разработать программу, которая в качестве входных данных будет принимать обработанный трафик и превращать его в поступающий. Связь между обработанным трафиком С и поступающим трафиком А выглядит так:

С = А(1 − Р).

Для малых значений Р А является хорошим приближением С.

Эффект переключения

Одной из сложностей моделей трафика сотовой системы, отсутствующей в моделях других систем, является влияние переключения. Указанный эф­фект продемонстрирован на рис. 10.10. Частота поступления вызовов — это сумма двух величин: новые звонки, поступившие с мобильных устройств ячейки (λ₁), и звонки мобильных устройств, переданные ячейке при входе этих устройств в ячейку (λ₂). Общая частота поступления звонков: λ = λ₁ + λ₂. Точно так же, частота завершения звонков состоит из собственно прекра­щенных звонков и звонков, переключенных на другую ячейку. Таким обра­зом, требуется соответствующая коррекция модели.

Рис. 10.10. Модель нагрузки ячейки