Исследование сети массового обслуживания с неограниченным числом приборов в узлах и прерываниями обслуживания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлено исследование сети массового обслуживания с неограниченным числом обслуживающих приборов в узлах сети и возможностью прерывания обслуживания. Такая модель может быть использована для описания функционирования абонентских сетей доступа, где заявка (подключённый абонент) в процессе обслуживания может перемещаться от одного узла сети к другому или покидать сеть, завершив или не завершив своё обслуживание. Предполагается, что переходы происходят независимо от состояния узлов. Исследование проводится с использованием метода асимптотического анализа при условии высокой интенсивности входящего потока. В рамках проведённого анализа установлено, что при стремлении интенсивности потока к бесконечности совместное стационарное распределение числа заявок в узлах сети приближается к многомерному нормальному распределению. Получены аналитические выражения для параметров этого распределения, таких как математические ожидания и элементы ковариационной матрицы. Проведены численные эксперименты, подтверждающие точность асимптотической аппроксимации. Определена область применимости полученных результатов в зависимости от параметров модели. Кроме того, в работе приведён пример решения задачи оптимизации функционирования исследуемой сети массового обслуживания, иллюстрирующий возможности практического применения разработанного подхода при анализе и управлении телекоммуникационными системами.

Об авторах

Радмир Ренатович Салимзянов

Томский государственный университет

Email: rsalimzyanov@yahoo.com
Томск

Александр Николаевич Моисеев

Томский государственный университет

Email: moiseev.tsu@gmail.com
Томск

Сергей Петрович Сущенко

Томский государственный университет

Email: ssp.inf.tsu@gmail.com
Томск

Список литературы

  1. ВИШНЕВСКИЙ В.М., СЕМЕНОВА О.В. Обзор моделей си-стем поллинга и их применение в телекоммуникационныхсетях // Проблемы информатики. — 2020. — Т. 48, №3. —С. 30–59.
  2. ГАЙДАМАКА Ю.В., ЗАРИПОВА Э.Р., САМУЙЛОВ К.Е.Модели обслуживания вызовов в сети сотовой подвижнойсвязи — М.: Изд-во РУДН, 2008. — 72 с.
  3. ГОРБУНОВА А.В., НАУМОВ А,В., ГАЙДАМАКА Ю.В.и др. Ресурсные системы массового обслуживания с произ-вольным обслуживанием // Информатика и её применения. –2019. — Т. 13, №1. – С. 99–107.
  4. ЛИСОВСКАЯ Е.Ю., МОИСЕЕВА С.П. Асимптотическийанализ немарковской бесконечнолинейной системы обслу-живания требований случайного объема с входящим рекур-рентным потоком // Вестник Томского государственногоуниверситета. Управление, вычислительная техника и ин-форматика. – 2017. – №39. – С. 30–38.
  5. МОИСЕЕВ А.Н. Исследование математических моделейсистем и сетей массового обслуживания с высокоинтен-сивными непуассоновскими входящими потоками: дис. ... д-ра физ.-мат. наук. – 2016. – 333 c.
  6. МОИСЕЕВ А.Н., НАЗАРОВ А.А Бесконечнолинейные си-стемы и сети массового обслуживания. – Томск: Изд-воНТЛ, 2015. – 240 с.
  7. МОИСЕЕВА С.П., НАЗАРОВ А.А Метод асимптотиче-ского анализа в теории массового обслуживания. – Томск:Изд-во НТЛ, 2006. – 109 с.
  8. НИКОЛАЕВ Д.И., ГАЙДАМАКА Ю.В. Модель узла IABв виде поллинговой системы с двумя очередями // Инфор-мационные технологии и математическое моделирование(ИТММ–2023): Материалы XXII Междунар. конф. имениА.Ф. Терпугова, Томск, 4–9 декабря 2023 г. – Томск: Изд-во Томского государственного ун-та, 2023 – Ч. 1. – 2023. –С. 193–198.
  9. САЛИМЗЯНОВ Р.Р., МОИСЕЕВ А.Н. Моделирование або-нентской сети, реализованной на основе IAB техноло-гии в виде системы с двумя состояниями и произ-вольным временем обслуживани // Cб. трудов научнойконф. «Информационно-телекоммуникационные техноло-гии и математическое моделирование высокотехнологич-ных систем», Москва, 8–12 апреля 2024 г. – Москва, 2024 –С. 77–80.
  10. САЛИМЗЯНОВ Р.Р., ЛИСОВСКАЯ Е.Ю. Модели обслужи-вания трафика на базовой станции в виде систем массо-вого обслуживания. Информационные технологии и мате-матическое моделирование (ИТММ–2021): Материалы XXМеждунар. конф. имени А.Ф. Терпугова, Томск, 1–5 декабря2021 г. — Томск: Изд-во Томского государственного ун-та,2022 – С. 240–245.
  11. CEMIL C., ENDER A. Energy-Efficient Base StationDeployment in Heterogeneous Networks // IEEE WirelessCommunications Letters. – 2014. – Vol. 3(12). – P. 593–596.
  12. HUANG C., WANG X. A Bayesian Approach to the Design ofBackhauling Topology for 5G IAB Networks // IEEE Trans. onMobile Computing. – April 2023. – Vol. 22, No. 4. – P. 1867–1879. – doi: 10.1109/TMC.2021.3118958.
  13. LEE W. Mobile cellular telecommunications: analog anddigital systems. – N.Y.: McGraw-Hill, 1995. – 664 p.
  14. RANJAN S., JHA P., KARANDIKAR A. et al. A Flexible IABArchitecture for Beyond 5G Network // IEEE CommunicationsStandards Magazine. – September 2023. – Vol. 7, No. 3. – P. 64–71. – doi: 10.1109/MCOMSTD.0009.2200018.
  15. SALIMZYANOV R., MOISEEV A. Infinite-Server QueueingSystem with Two States of Service and Abandonments:Information Technologies and Mathematical Modelling.Queueing Theory and Applications. – Springer NatureSwitzerland: Cham. – P. 134–145.
  16. SOPIN E., MOLTCHANOV D., MASLOV A. et al.User Persistence in 5G/6G mmWave/Sub-THz Systems WithBlockage: Does It Pay Off? // IEEE Trans. on WirelessCommunications. – October 2024. – Vol. 23, No. 10. –P. 14864–14878. – doi: 10.1109/TWC.2024.3419918.
  17. SHI B., ZHENG F.-C., SHE C. et al. Risk-Resistant ResourceAllocation for eMBB and URLLC Coexistence Under M/G/1Queueing Model // IEEE Trans. on Vehicular Technology. –June 2022. – Vol. 71, No. 6. – P. 6279–6290. – doi: 10.1109/TVT.2022.3159247.
  18. TEZERGIL B., ONUR E. Wireless Backhaul in 5G andBeyond: Issues, Challenges and Opportunities // IEEECommunications Surveys & Tutorials. – 2022. – P. 1-1. – doi: 10.1109/COMST.2022.3203578.
  19. YIN H., ROY S., CAO L. Routing and Resource Allocationfor IAB Multi-Hop Network in 5G Advanced // IEEE Trans.on Communications. – October 2022. – Vol. 70, No. 10. –P. 6704–6717. – doi: 10.1109/TCOMM.2022.3200673.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).