4. Оценка пропускной способности соты при изменении параметров хэндовера

Изменение параметров хэндовера (п.2.2.1) позволяет осуществить перераспределение абонентов между секторами сети тем самым обеспечить баланс нагрузки в сети. Это позволяет повысить суммарную пропускную способность смеженных секторов при неравномерном распределении трафика в сети. Рассмотрим сценарий распределения абонентов (рис. 3.22.)

L1 > L2

Рис.3.22. Сценарий распределения абонентов

В зоне обслуживания БС1 находится большее число абонентов, а в зоне обслуживания БС2 немного, т.е. суммарная нагрузка на соту L1 > L2. Зона хэндовера обозначена штриховкой. При нахождении значительного числа абонентов вблизи зоны хэндовера можно обеспечить переключения этих абонентов на БС2 за счет изменения порогов хэндовера.

При этом граница зона обслуживания БС2 изменится (пунктирная линия на рис. 3.22.). Расчеты п. 3.2.2. показывают, что максимальное число одновременных соединений в соте составляет = 15. таким образом, все (лишние) абоненты будут получать отказ в обслуживании. Следовательно, при регулировке параметров хэндовера необходимо соблюдение условий баланса нагрузки:

, (3.17)

где - нагрузка на БС1 и БС2 соответственно (Эрл); - емкость сот БС1 и БС2 (Эрл).

При максимальной загрузке сети

При нагрузке от одного абонента в ЧНН Эрл., емкость соты составит Эрл.

В таблице 3.14. приведены результаты расчета нагрузки на БС для различного число абонентов.

Таблица 3.14

	L, Эрл.
1	0,02
2	0,04
3	0,06
4	0,08
5	0,10
6	0,12
7	0,14
8	0,16
9	0,18
10	0,20
11	0,22
12	0,24
13	0,26
14	0,28
15	0,30

Анализ таблицы показывает, что максимальный выигрыш в пропускной способности возможен при минимальном числе абонентов в соте – получателе и не более, чем двукратном превышении емкости соты – донора.

Например, если число потенциальных абонентов в соте БС1 составляет 30 чел., то изменение параметров хэндовера позволяет обеспечить увеличение общей нагрузки, обслуженной двумя сотами с 0,32 Эрл до 0,6 Эрл (по 15 одновременных соединений в каждой соте).

В реальной сети такого значительного выигрыша в пропускной способности скорее всего достигнуть не удастся, так как расположение большого числа абонентов на границе двух сот является достаточно редкой ситуацией.

5. Сравнительный анализ эффективности методов повышения пропускной способности

Вектор критериев эффективности рассмотренных методов повышения пропускной способности состоит из 3-х элементов:

,

где T – пропускная способность,C – затраты на реализацию метода, M – сложность реализации.

Т - пропускная способность может принимать следующие значения: максимальная пропускная способность “1”; средняя пропускная способность “2”; минимальная пропускная способность “3”.

С - затраты на реализацию метода могут принимать следующие значения: низкие “L”; высокие расходы “A”; очень высокие расходы “H”.

М - сложность реализации. Реализация может быть простая “e” , сложная “h” или более сложная “v” .

Таким образом, предпочтительный (оптимальный) метод должен иметь такой вектор

,

Т.е. оптимальным считается метод, у которого выше пропускная способность, проще реализация и ниже финансовые затраты на реализацию.

Анализ возможных значений критериев эффективности показывает, что решение данной задачи оптимизации в виде экстремума целевой функции E невозможно. Использование комплексного критерия позволяет определить значения оптимизируемых параметров, соответствующие максимальной или минимальной величине целевой функции.

На принципе компромисса основана векторная постановка задачи, когда может быть использован метод Парето, позволяющий выделить множество решений, где уменьшение значения одного критерия приводит к увеличению значений других критериев.

Если для некоторой пары возможных решений имеет место неравенство [20]

Ф_i (х^**) ≥ Ф_i (х^*),                            (3.18)

то первое решение будет предпочтительнее второго (если выполняется максимизация Ф_i, а второе решение ни при каких обстоятельствах не может оказаться выбранным и его можно исключить из последующего процесса принятия решений. Исключение всех подобного рода решений приводит к множеству Парето [20]

Р(Х) = {х″ ∈ Х не существует такого х′ ∈ Х, что  Ф_i (х′) ≥ Ф_i (х″)}.        (3.19)

При необходимости выбора единственной альтернативы следует ввести новые критерии и ограничения, либо использовать экспертные оценки.

Роль множества Парето при решении задач многокритериальной оптимизации определяется следующей теоремой. Если для некоторых весовых коэффициентов μ_i, i ∈ [1, k] и вектора х^* ∈ D_х имеет место равенство

                                                  (3.20)

то вектор х^* оптимален по Парето.

Теорема показывает, что выбор определенной точки из множества Парето эквивалентен указанию весов для каждого из частных критериев оптимальности, определение которых затрудняет использование на практике линейную свертку отдельных критериев в один (окончательный выбор коэффициентов μ_i).

Результаты сравнительного анализа методов приведены в таблице 3.15.

Таблица 3.15.

№	Критерии эффективности методов повышения пропускной способности			Метод применения речевого кодека AMR				Метод изменения состава оборудования								Метод распределения ресурсов радиоканала
				UL		DL		UL				DL			UL			DL
1	Пропускная способность	Max	15		9		12			15	12		11	10			10
		Min	13		7		9			13	7		7	0			0
2	Затраты на реализацию метода			высокие				очень высокие								низкие
3	Сложность реализации			сложная				более сложная								простая

№	Критерии эффективности методов повышения пропускной способности	Метод применения речевого кодека AMR	Метод изменения состава оборудования	Метод распределения ресурсов радиоканала
1	Пропускная способность	высокая	очень высокая	низкая
2	Затраты на реализацию метода	высокие	очень высокие	низкие
3	Сложность реализации	сложная	более сложная	простая

6. Выводы

Сравнительный анализ методов повышения пропускной способности показал, что:

1. При применении речевых кодеков AMR можно достичь большего выигрыша в пропускной способности с одновременно высоким качеством передачи речи. Кодек AMR требует для своего внедрения лишь upgrade программного обеспечения на всех элементах системы базовых станций и не требует аппаратных изменений. Практически все современные телефоны поддерживают этот кодек.

2. При изменении состава оборудования можно обеспечить высокую емкость сети, только для этого требуются высокие финансовые затраты на реализацию метода.

3. При изменении параметров хэндовера выигрыш в пропускной способности получился меньше по сравнению с предыдущими методами, так как расположение большого числа абонентов на границе двух сот является достаточно редкой ситуацией, при этом финансовые затраты в отличие от методов применения речевых кодеков AMR и метод изменения состава оборудовании ниже.

Оценка эффективности рассмотренных методов была выполнена с помощью метода Парето. С точки зрения эффективности наиболее предпочтительным методом является применение речевых кодеков AMR, так как выигрыш в пропускной способности больше и позволяет утвердить, что данный метод позволит повысить эффективность использования канальных ресурсов в сотовых сетях, тем самым сокращая  расходы на закупку и эксплуатацию оборудования.