К вычислению вероятностных характеристик СМО ограниченной ёмкости со случайными требованиями к ресурсам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для современных сетей связи характерен высокий уровень роста мобильного трафика данных. Устойчивые тенденции роста нагрузки в беспроводных сетях ускоряют развитие технологий и переход к сетям нового поколения (5G). Планируемые улучшения позволят в несколько раз увеличить пропускную способность каналов связи и позволят устройствам одновременно поддерживать как соединения сотой связи, так и, например, подключение к Wi-Fi сетям, возможна передача данных от устройства к устройству напрямую (device-to-device, D2D). В условиях вынужденной гетерогенности сетей связи предлагается отказаться от традиционной «парной» ассоциации восходящего (ВК) и нисходящего (НК) каналов и разделять их при условии гарантии необходимого уровня качества. Разделение ресурсов в современных гетерогенных сетях предлагается моделировать в виде системы массового обслуживания (СМО) со случайными требованиями. Подобные модели к анализу показателей качества в беспроводных сетях ранее не применялись. Исследуется многолинейная СМО с различными классами заявок, где каждой поступившей заявке выделяется некоторый вектор случайных требований к ресурсам. Было доказано, что при объединении потоков заявок различных классов в один поток со средневзвешенным требованием стационарные вероятности не зависят от порядка поступления заявок, а зависят от их общего числа в системе и объёма занимаемых ресурсов. Получен более простой вид формул для вероятности блокировки и среднего объёма занятых ресурсов, однако аналитические формулы требуют вычисления n-кратных свёрток для всех возможных наборов векторов занимаемых ресурсов, где n - количество заявок в системе. Был разработан эффективный алгоритм вычисления нормировочной константы, с помощью которой получены рекуррентные формулы для стационарных вероятностей и основных вероятностных характеристик СМО.

Об авторах

Ольга Геннадиевна Вихрова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: vikhrova_og@rudn.university

Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  1. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2016-2021 (2017). URL http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/mobile-white-paper-c11-520862.html
  2. J. Andrews, H. Claussen, M. Dohler, S. Rangan, Femtocells: Past, Present, and Future, IEEE JSAC 30 (3) (2012) 497–508.
  3. G. Fodor, S. Parkvall, S. Sorrentino, P. Wallentin, Q.Lu, N. Brahmi, Device-to-Device Communications for National Security and Public Safety, IEEE Access 2 (1) (2014) 1510–1520.
  4. F. Boccardi, J. Andrews, H. Elshaer, M. Dohler, S. Parkvall, P. Popovski, S. Singh, Why to Decouple the Uplink and Downlink in Cellular Networks and How To Do It, IEEE Communications Magazine 54 (3) (2016) 110–117.
  5. S. Singh, X. Zhang, J. Andrews, Joint Rate and SINR Coverage Analysis for Decoupled Up-link-Downlink Biased Cell Associations in HetNets, IEEE Transactions on Wireless Communication 14 (10) (2015) 5360–5373.
  6. H. Elshaer, F. Boccardi, M. Dohler, R. Irmer, Downlink and Uplink Decoupling: A Disruptive Architectural Design for 5G Networks, Global Communications Conference (GLOBECOM) (2014) 1798–1803.
  7. V. Naumov, K. Samouylov, E. Sopin, N. Yarkina, S. Andreev, A. Samuylov, LTE Performance Analysis Using Queuing Systems with Finite Resources and Random Requirements, in: 7th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, 6–8 Oct. 2015, IEEE, 2015, pp. 100–103. doi: 10.1109/ICUMT.2015.7382412.
  8. O.M. Tikhonenko, Destricted Capacity Queueing Systems: Determination of their Characteristics, Automation and Remote Control 58 (1997) 969–973.
  9. O.M. Tikhonenko, Generalized Erlang Problem for Service Systems with Finite Total Capacity, Problems of Information Transmission 41 (2005) 243–253.
  10. V.A. Naumov, K.E. Samouylov, On the Modeling of Queuing Systems with Multiple Resources, Bulletin of Peoples’ Friendship University of Russia. Series: Mathematics. Information Sciences. Physics (3) (2014) 58–62.
  11. V.A. Naumov, K.E. Samouylov, A.K. Samouylov, On the Total Amount of Resources Occupied by Serviced Customers, Automation and Remote Control 77 (2016) 1419–1427.
  12. V. Naumov, K. Samuoylov, E. Sopin, S. Andreev, Two Approaches to Analysis of Queuing Systems with Limited Resources, in: Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, 6–8 Oct. 2014, IEEE, 2014, pp. 485–488. doi: 10.1109/ICUMT.2014.7002149.
  13. K. Samouylov, E. Sopin, O. Vikhrova, Analyzing Blocking Probability in LTE Wireless Network via Queuing System with Finite Amount of Resources, Communications in Computer and Information Science 564 (2015) 393–403.
  14. K. Samouylov, E. Sopin, O. Vikhrova, On Design of Efficient Algorithm for Blocking Probability Calculation in Queuing System with Random Requirements, in: Information technologies and mathematical modelling (ITMM–2016): XV International Scientific Conference named after A. F. Terpugov, Vol. 1, Tomsk State University, 2016, pp. 192–197.
  15. J.P. Buzen, Computational Algorithms for Closed Queueing Networks with Exponential Servers, Communications of the ACM 19 (9) (1973) 527–531.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».