(4.12)
Коэффициент загрузки канала вторичными передачами кадров ρrepeat:
(4.13)
Средняя длительность периода ожидания начала первичной передачи кадра
(длительность периода времени между моментом поступления кадра для передачи и моментом начала его первичной передачи) wprim, сек.:
(4.14)
Средняя длительность периода ожидания начала повторной передачи кадра
(длительность периода времени между моментом поступления отрицательной квитанции на кадр и моментом начала его повторной передачи) wrepeat, сек.:
(4.15)
Среднее время одной передачи первично передаваемого кадра
(длительность периода времени между моментом поступления кадра в передающую станцию и моментом получения ей отрицательной либо положительной квитанции на него) uprim, сек.:
52
(4.16)
Среднее время одной передачи повторно передаваемого кадра
(длительность периода времени между моментом получения передающей станцией отрицательной квитанции на ранее переданный кадр и моментом получения ей следующей отрицательной либо положительной квитанции на этот же кадр) urepeat,
сек.:
(4.17)
Среднее время доставки кадра (длительность периода времени между моментом поступления кадра в передающую станцию и моментом получения ей положительной квитанции на него) Tdeliv, сек.:
(4.18)
Среднее число первично передаваемых кадров в буфере передающей станции nprim:
(4.19)
Среднее число вторично передаваемых кадров в буфере передающей станции nrepeat:
(4.20)
53
среднее число кадров в буфере передающей станции ncadr:
(19)
4.4Результаты моделирования вероятностно-временных характеристик
Согласно приведенной методике, в работе произведено моделирования характеристик ширококполостной сети мобильнгйо связи поколоения 3G, результаты анализа представлены на рисункках ниже. Листинг программы моделирования в среде MathCAD приведен в приложении А.
Зависимость интенсивности заявок от вероятности потерь представлено на рисунке 4.1.
Рисунок 4.1 – Зависимость максимальной интенсивности поступления заявок от вероятности потерь
54
Анализируя данные полученные в результате моделирования, можно сделать вывод, что максимальный поток входных данных зависит от вероятности потерь
(блокировок). При малом значении вероятности потерь БС принимает большее число пакетов и интенсивность поступающих заявок соответственно возрастает, однако при ухудшениях условий приема в следствии постоянно переприема интенсивность заявок падает, что говорит о недостаточном качестве обслуживания заявок в сетях
3G/UMTS.
Зависимость количества повторных передач от вероятности потерь представлено на рисунке 4.2.
Рисунок 4.2 – Зависимость количества повторных передач кадров от вероятности ошибочного приема
55
Анализируя данные можно сделать вывод, что с увеличением вероятности ошибочного приема, возрастает количество повторно переданных кадров, что в свою очередь влияет на пропускную способность, скорость передачи информации и как следствие на качество связи в целом.
Необходимо добиваться чтобы вероятность ошибочного приема находилась на минимальном уровне, тогда пульсации мультисервисного трафика не скажутся на качестве обслуживания вызовов и передачи информации. Важное значение имеет также отношение сигнал/шум на входе в приемник, наличие свободных каналов.
Зависимость времени доставки сообщений от интенсивности поступления заявок, при постоянных вероятностях потерь представлено на рисунке 4.3.
Рисунок 4.3 – Зависимость времени доставки кадров от интенсивности заявок при фиксированных значениях вероятности потерь
56
Анализируя данные можно сделать вывод, что время доставки линейно зависит от качества обслуживания вызовов. Чем больше интенсивность обслуживаемых заявок, тем более продолжительное время доставки. Однако на время доставки влияет также вероятность ошибки, при плохом канале связи, возрастает вероятность неправильного приема, что приводит к постоянные переспросам, повторным передачам сообщения и квитанций, а значит вредя доставки сообщения возрастает в несколько раз.
Зависимость времени доставки кадров от вероятности потерь, при фиксировнном значении длительности кадра представлено на рисунке 4.3.
Рисунок 4.4 – Зависимость времени доставки кадров от вероятности потерь при фиксированном значении длительности кадра
Анализируя полученные результаты можно сделать вывод, что при постоянном значении кадра (пакета пользовательской информации), при ухудшении условий
57
приемы и увеличении вероятности потерь время доставки увеличивается, так как буфер обмена приемника не успевает освобождаться быстро, при условии, что подтверждающие квитанции приходят своевременно. В данном случае качество передачи практически линейно зависит от времени передачи пакета, то есть необходимо уменьшать задержку пакетов в узлах коммутации сети 3G и обработки информации.
Зависимость среднего времени доставки пакета от интенсивности входящего потока представлено на рисунке 4.5.
Рисунок 4.5 - Зависимость среднего времени доставки пакета от интенсивности входящего потока
Анализируя зависимости среднего времени доставки пакета информации о интенсивности входящего потока, можно сделать вывод, что время доставки в меньшей степени зависит от поступающего потока и в большей степени от вероятности блокировки (вероятности ошибки символов). При плохом и неуверенном
58
приеме, время доставки возрастает в несколько раз даже при слабой интенсивности входящего потока.
С другой стороны, при хорошем канале связи (вероятность блокировки менее
10-4) время доставки увеличивается в нормативных пределах, пока не достигает предельного значения, когда буфер обмена переполняется и система не успевает обрабатывать поток заявок.
Зависимость среднего числа кадров в буфере передающей станции от вероятности потерь при фиксированном значении интенсивности поступающих заявок.
Рисунок 4.6 – Зависимость среднего числа кадров в буфере передающей станции от вероятности ошибок при фиксированном значении интенсивности заявок
По полученным данным можно заключить, что при ухудшении приема сигнала число кадров в буфере обмена БС возрастает. Это в свою очередь увеличивает время
59
доставки сообщения, увеличивает отклик сети в конечном итоге снижает скорость передачи пользовательской информации и качество услуг в целом.
Зависимость средней размера очереди в буфере передающей станции от интенсивности входящего потока представлена на рисунке 4.7.
Рисунок 4.7 - Зависимость средней размера очереди в буфере передающей станции от интенсивности входящего потока
Анализируя зависимости среднего размера очереди в буфере БС от интенсивности прослеживается тенденция к увеличению размера очереди при возрастании интенсивности поступления заявок. При ухудшении приема и увеличении вероятности потерь увеличение размера очереди возрастает почти линейно.
Зависимость средней длительности периода поступления заявок от интенсивности поступления для различных значений вероятности потерь представлена на рисунке 4.8.
60
Рисунок 4.8 – Зависимость средней длительности периода поступления заявок от интенсивности поступления заявок в буфер
Согласно полученным данным, наблюдается тенденция постепенного увеличения длительности поступления заявок при увеличении интенсивности поступающего потока. При плохих условиях приема длительность поступления возрастает почти линейно и превышает допустимые пределы.
Зависимость средней длительности периода поступления заявок на вход системы от вероятности ошибки при фиксированном значении интенсивности заявок представлено на рисунке 4.9.
61