Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

В рубрику "Решения операторского класса" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Интеллектуальные надстройки в GSMIntellectual superstructure in GSM

В данной статье рассматривается возможность использования интеллектуальной надстройки для сетей сотовой связи стандарта GSM. Перспектива развития дифференцированного обслуживания клиентов вследствие ограниченности ресурса сети присутствует с начала появления операторов в крупных городах. При скачкообразных изменениях концентрации активных абонентов сети в различных ее частях возникают блокировки и отказы в обслуживании. Появляется необходимость перераспределения ресурсов и быстрого переосмысления текущей ситуации в сети связи. Интеллектуальные сети являются выходом из сложившейся ситуации. Понятие интеллектуальной сети (Intelligent Network) тесно связано с предоставлением пользователям коммутируемой телекоммуникационной сети расширенного и постоянно совершенствующегося набора услуг. В перспективе развития телекоммуникационных систем авторы видят внедрение интеллектуальных надстроек.

The possibility of using intellectual superstructure in GSM considered in this article. The prospect of a differentiated customer service due to the limited network resource is present from the beginning of the emergence of operators in major cities. When an abrupt change in the concentration of a network of active subscribers in its various parts, there are blocking and denial of service. There is a need for reallocation of resources and rapid rethink of the current situation in the communication network. Smart grids are the way out of the situation. The concept of an intelligent network is closely linked to the provision of public switched telecommunications network users an expanded and constantly improved range of services. In the future development of telecommunication systems authors see the introduction of intelligent add-ons.

Кирилл
Зотов
Доцент кафедры телекоммуникационных систем УГАТУ (Уфа), к.т.н.
Kirill
ZotovAssociate Professor of the Department of Telecommunication Systems USATU (Ufa), Ph.D.
Антон
Киселев
Доцент кафедры телекоммуникационных систем УГАТУ (Уфа), к.т.н.
Anton
KiselevAssociate Professor of the Department of Telecommunication Systems USATU (Ufa), Ph.D.
Аркадий
Комиссаров
Доцент кафедры телекоммуникационных систем УГАТУ (Уфа), к.т.н.
Arkady
KomissarovAssociate Professor of the Department of Telecommunication Systems USATU (Ufa), Ph.D.
Ключевые слова:
интеллектуальная сеть, классы и качество обслуживания, позиционирование, кластеризация, узлы спроса, блокировки, отказы в обслуживании, дифференцированное обслуживание
Keywords:
smart grid, classes and quality of service, positioning, clustering, components of demand, lock, denial of service, differentiated services

Интеллектуальная сеть связи, умная сеть – это интересное направление в современной науке в области телекоммуникаций. Существует значительное количество определений интеллектуальных сетей, но авторы данной статьи предлагают сузить понятие до определенного направления инфокоммуникационных систем – до сотовой связи стандарта GSM. Будем считать, что это все, что связано с предоставлением пользователям коммутируемой телекоммуникационной сети расширенного и постоянно совершенствующегося набора услуг. Например, абонент запрашивает местоположение звонящего в целях аутентификации или авторизации. Сеть не располагает такой услугой. Но запрос получен, система начинает создавать услугу из стандартных функций сети связи (пеленг, геопозиция из приложений на смартфоне звонящего, расположение места соты подключения и прочее). Вновь созданная услуга предоставляется абоненту, что создает положительную обратную связь. В этом и заключается суть умной сети в области сотовой связи.

Не новость…

Шривас Вегешна, создавая свои понятия классов и качества обслуживания в сетях связи, задал вектор развития для всех лидеров телекоммуникационной индустрии. При физически конечном ресурсе (скорость передачи, спектр, частота, пропускная способность канала и прочее) необходимо распределять его между абонентами таким образом, чтобы последние не испытывали никакого дискомфорта и не стремились перейти к конкурентам. В этом случае необходимо в первую очередь оценить, что именно в сети связи представляет наибольшую ценность.

Для операторов сотовой связи стандарта GSM многие годы проблемой являлись блокировки и отказы в обслуживании в результате скачкообразного изменения количества активных пользователей в сегментах сети (отдельной соте). Крупные городские праздники, чрезвычайные ситуации, спортивные мероприятия – все это приводило к неизменным блокировкам. Различные технологии в поколениях сотовой связи привели к частичному, но не полному решению данной проблемы.

Недостатком традиционной модели доступа абонентов к радиоресурсам сети является отсутствие прогноза реальной текущей нагрузки, использование статистических методов. Подключение мобильной станции к базовой станции происходит по наиболее сильной компоненте, без учета существующих соединений. Такая схема управления радиоресурсом может привести к блокировке и отказам в обслуживании в случаях резких локальных изменений концентрации абонентов в отдельных зонах сети оператора связи. В других частях территории обслуживания оператора нагрузка на сеть может стать незначительной, и эффективность работы сети сотовой связи может быть снижена.

В силу ограниченности радиоресурса необходимо ввести параметры качества и классов обслуживания, которые позволят дифференцировать доступ абонентов и оптимизировать работу сети связи.

Позиционирование – не услуга, а необходимость!

Чтобы оценить реальную ситуацию, составить прогнозы повышения или понижения концентрации абонентов в сегментах сети, необходимо изначально позиционировать всех активных абонентов (см. рис. 1). Помимо услуги навигации, позиционирование должно участвовать в решении задачи управления сетью.


Позиционированные массы абонентов представляют собой огромные массивы данных, с которыми нужно работать настолько быстро, чтобы картина не успевала измениться значительно. Подходящим инструментом для подобного анализа является кластеризация. Разбитые на кластеры абоненты могут быть переподключены уже не по сильной компоненте, а по логике распределения ресурса. На этом этапе необходимо применять понятия классов и качества обслуживания. Абоненты, имеющие более дешевый тариф, подключаются в кластер к аналогичным и обслуживаются дифференцированно.

Если совмещать модель управления, представленную на рис. 1, с интеллектуальной надстройкой, то структурная схема будет выглядеть как на рис. 2.


Как видно из рис. 2, абонент создал запрос на услугу позиционирования. Предполагается, что абонент находится вне зоны видимости спутниковой навигационной системы (GPS/ГЛОНАСС). В этих условиях сеть делает выборку услуги GPS из базы данных, суммирует эту стандартную услугу с новой (позиционирование абонентов средствами сети). Узел создания услуг комбинирует две системы позиционирования так, что они начинают дополнять друг друга и становятся взаимозаменяемыми. Через узлы менеджмента и управления услуг новая комбинированная услуга записывается в базу данных и идет на ответ абоненту.

Модифицированная модель способна создавать собственные услуги и все сопутствующие сервисы в режиме реального времени.

Узел базы данных услуг, как уже говорилось, содержит множество индивидуальных данных, обеспечивающих индивидуальность услуги. Модифицированная модель интеллектуальной сети имеет прямое воздействие на этот узел потому, что постоянно изменяющаяся ситуация в системе в целом может привести к изменению целого ряда параметров как самой услуги, так и сети связи.

Узел менеджмента услуги напрямую подчинен интеллектуальной модели, так как именно от ситуации в системе в целом зависит администрирование услуг. Так, в случае полного отсутствия свободных каналов (радиоресурсов) и при необходимости передачи служебной информации узел менеджмента временно отключит часть предоставляемых услуг, согласно приоритету.

Узел управления услугами также напрямую подчинен интеллектуальной модели, так как необходимо отсортировывать однотипные запросы от абонентов и формировать ответы таким образом, чтобы не происходило блокировок обслуживания.

Хватит "нано"

Дальнейшее развитие сферы телекоммуникаций авторы видят не в появлении новых псевдоназваний типа 6G и прочего, а в работе и отстройке уже внедренных сетей связи в городах и регионах страны, в разработке анализирующих сети алгоритмов, способных создавать ситуационно-адаптивные схемы взаимодействия.

В соответствии с рекомендациями ITU-T I.312/Q.1201 интеллектуальные сети определены как архитектурная концепция предоставления новых услуг связи, обладающих основными характеристиками, в том числе эффективное использование сетевых ресурсов, модульность и многоцелевое назначение сетевых функций, управление со стороны абонентов и многое другое.

Такой подход к перестроению логики связи гарантирует качественное развитие построенных сетей и постепенная унификация многих узлов и функций.

Некоторые функции сетей подвижной связи могут быть одновременно и услугами.

Примером может стать услуга позиционирования абонентов, которая является одновременно и функцией управления распределением радиоресурса.

Литература

  1. Стрельникова Л.В., Зотов К.Н., Кузнецов И.В., Жданов Р.Р. Применение методов нечеткой кластеризации для эффективного управления ресурсами сотовой связи / Международный научно-исследовательский журнал. – № 2-1(33). Екатеринбург. – 2015. С. 86–87.
  2. Зотов К.Н. Разработка алгоритма повышения точности позиционирования мобильных станций на основе расчета статических параметров электромагнитного поля в неоднородной среде / Вестник УГАТУ. – Т.17. – № 2(55). Уфа. – 2013. С 14 –19.
  3. Воробьев Н. П., Сошников А. А., Титов Е. В. Использование компьютерного моделирования для оценки электромагнитных загрязнений / Ползуновский вестник. – 2009. – № 4. Барнаул. С. 31–33.
  4. Зотов К.Н. Повышение эффективности систем сотовой связи на основе релевантной кластеризации местоположения мобильной связи: Автореф. дис. канд. техн. наук. – Уфа. – 2014. С. 16.
  5. Зотов К.Н., Кузнецов И.В., Салов А.С., Симбирцева Д.С., Стрельникова Л.В. Разработка алгоритмов кластерного анализа концентрации абонентских устройств в системах мобильной связи / Электротехнические и информационные комплексы и системы. – Т. 11. – № 1. Уфа. – 2015. С. 90–96.
  6. Gustafson D.E., Kessel W.C. Fuzzy clustering with a fuzzy covariance matrix. Scientific Systems, Inc. 186 Alewife Brook Parkway Cambridge. – Massachusets. – 1978. P. 761–766.
  7. Программа расчета узлов спроса на основе кластерного анализа местоположения абонентов в сетях сотовой связи. Регистрационный номер № 2014613981.
  8. Султанов А.Х., Кузнецов И.В., Камалов А.Э. Об одном методе прогноза оптимальной зоны радиопокрытия сети мобильной связи / Вестник УГАТУ. – Т. 14. – № 1 (36). Уфа. – 2010. С. 62–67.
  9. Блохин В.В., Кузнецов И.В., Султанов А.Х. Координированное планирование частотного ресурса в системах радиосвязи топологическим методом / Вестник УГАТУ. – Т. 11. – № 2. Уфа. – 2008. С. 178–181.
  10. Вятченин Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации. – Минск: Технопринт. – 2004. С. 219.

Опубликовано: Журнал "Технологии и средства связи" #2, 2017
Посещений: 1950

  Автор

 

Кирилл Зотов

Доцент кафедры телекоммуникационных систем УГАТУ (Уфа), к.т.н.

Всего статей:  1

  Автор

 

Антон Киселев

Доцент кафедры телекоммуникационных систем УГАТУ (Уфа), к.т.н.

Всего статей:  1

  Автор

 

Аркадий Комиссаров

Доцент кафедры телекоммуникационных систем УГАТУ (Уфа), к.т.н.

Всего статей:  1

В рубрику "Решения операторского класса" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций