Effective Channel Planning of IEEE 802.11 Networks as a Plane Tessellation Problem. Part 3. Solutions of Best Channel Configuration Selection Problem for Eight-Channel Case

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

When solving the problem of channel planning of IEEE 802.11 wireless access networks, it is necessary to allocate channels for access points so that the selected channel configuration provides minimum negative mutual influence. We will consider the covering of the plane “tessellation”, i.e. the densest filling, by coverage areas of access points groups, which in the spectral sense correspond to channel clusters. By assigning a channel to each of the access points, we obtain a set of possible configurations, each of which corresponds to a possible solution of the channel planning problem. When solving actual design problems in the 5 GHz band, it is often necessary to take into account channel plans that include 8 or more channels. Based on the previously proposed model and method, in this paper, solutions to the problem of finding the best channel configuration for clusters consisting of 8 access points are obtained, and their characteristics are shown in relation to their geometry.

About the authors

A. S. Vikulov

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: vikulov.as@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-6671-9267

References

  1. Institute of Electrical and Electronics Engineers. 802.11-2020. IEEE Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange between Systems. Local and Metropolitan Area Networks. Specific Requirements. Part 11. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. IEEE, 2021. 4379 p. doi: 10.1109/IEEESTD.2021.9363693
  2. Institute of Electrical and Electronics Engineers. 802.11ax-2021. IEEE Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange between Systems Local and Metropolitan Area Networks. Specific Requirements. Part 11. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Amendment 1: Enhancements for High-Efficiency WLAN. IEEE, 2021. 767 p. doi: 10.1109/IEEESTD.2021.9442429
  3. Wireless LAN Design Guide: For High Density Environments in Higher Education // Cisco Systems. 2017. URL: https://www.cisco.com/c/dam/en_us/solutions/industries/docs/education/cisco_wlan_design_guide.pdf (дата обращения 10.11.2022)
  4. High Density Wi-Fi Design Principles // Aerohive Networks. 2012. URL: https://dokumen.tips/documents/aerohive-whitepaper-hi-density-principles.html (дата обращения 10.11.2022)
  5. High Density Wi-Fi Deployment Guide. Best Practices Design Guide. // Ruckus Wireless. 2018. URL: https://support.ruckuswireless.com/documents/1345-best-practices-design-guide-high-density-wi-fi-ap-deployment (дата обращения 10.11.2022)
  6. Aruba High Density Wireless Networks for Auditoriums. VRD. // Aruba Networks. 2010. URL: https://www.arubanetworks.com/vrd/HighDensityVRD/wwhelp/wwhimpl/js/html/wwhelp.htm#href=Chap1.html (дата обращения 10.11.2022)
  7. Best Practices for High Density Wireless Network Design in Education and SMB. White Paper // Netgear. 2013. URL: https://www.netgear.com/images/pdf/High_Density_Best_Practices.pdf (дата обращения 10.11.2022)
  8. Беделл П. Сети. Беспроводные технологии. М.: НТ Пресс, 2008.
  9. Рыжков А.Е., Сиверс М.А., Бабкин А.С., Пыленок А.М., Трофимов А.П. Сети стандарта LTE. Развитие технологий радиодоступа. СПб.: СПбГУТ, 2015. 254 с.
  10. Вишневский В.М., Ляхов А.И., Портной С.Л., Шахнович И.В. Широкополосные беспроводные сети передачи информации. М.: Техносфера, 2005. 592 с.
  11. Викулов А.С., Парамонов А.И. Постановка задачи замощения плоскости в применении к частотно-территориальному планированию сетей IEEE 802.11 // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2021. № 1(41). C. 24‒32.
  12. Викулов А.С., Парамонов А.И. Построение типовых структур для замощения плоскости в задаче частотно-территориального планирования сетей IEEE 802.11 // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2021. № 2(42). C. 17‒28.
  13. Бабков В.Ю., Стариков В.В. Выбор кластерной структуры сети начального приближения стандарта LTE // Информационные системы и технологии. 2017. № 5(103). С. 72‒80.
  14. Викулов А.С. Эффективное частотно-территориальное планирование сетей IEEE 802.11 как задача «замощения» плоской зоны покрытия регулярными структурами. Часть 1. Модель межканальных помех // Труды учебных заведений связи. 2022. № 2. C. 29‒36. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-2-29-36
  15. Викулов А.С. Эффективное частотно-территориальное планирование сетей IEEE 802.11 как задача «замощения» плоской зоны покрытия регулярными структурами. Часть 2. Метод выбора частотной конфигурации и решения для малого числа каналов // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 3. С. 27‒36. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-3-27-36
  16. Фёдоров Л.И. Генератор перестановок транспозицией соседних элементов в Mathcad // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2014. № 4. С. 129‒136.
  17. Рекомендация МСЭ-R P.1238-8 (2016) Данные о распространении радиоволн и методы прогнозирования для планирования систем радиосвязи внутри помещений и локальных зоновых радиосетей в частотном диапазоне 300 МГц – 100 ГГц. Серия Р. Распространение радиоволн.
  18. Рекомендация МСЭ-R P.525-2 (1994) Расчет ослабления в свободном пространстве. (1978-1982-1994).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».