Abstract and keywords
Abstract (English):
In the proposed algorithm, we use some significant parameters: the level of the signal strength (RSS), the speed of the mobile node, load of the base station. The algorithm includes three main components: data collection, data normalization and decision to switch. The algorithm can be used with an unlimited number of criteria for selecting a wireless network, such as bandwidth, delay level, reliability, etc.

Keywords:
heterogeneous wireless network, switching algorithm, switching not depending on the type of the wireless network
Text
Введение В гетерогенных сетях связи широко используются беспроводные технологии – WiFi, LTE, WiMax, UMTS, GPSR и др. Для того чтобы абонент без разрыва соединения мог перемещаться в гетерогенной беспроводной сети с различными технологиями доступа, необходим эффективный алгоритм переключения. Основной задачей такого алгоритма является поддержание непрерывной связи при высоком качестве обслуживания (QoS) мобильного узла. В системе управления гетерогенной беспроводной сети (СУГБС) возможны гомогенные переключения – переключения в пределах одного типа беспроводной сети, а также гетерогенные переключения – между сетями различных типов (рис. 1). Следует отметить, что постоянно снимаются технологические ограничения, связанные ранее с проблемой бесшовного переключения между операторами WiFi или проблемой совместимости с другими операторами [1]. Этими проблемами занимается группа CALM (Communication Architecture for Land Mobile Environment), организация ISO (International Organization for Standardization), стандарт IEEE 802.21 и MIH (Media Independent Handover). Большое количество решений предложено научными организациями. Функция MIH реализуется между вторым и третьим уровнями модели взаимодействия открытых систем [2]. В рамках данных стандартов предлагаются механизмы, предоставляющие всю необходимую информацию процедурам переключения мобильных устройств, однако алгоритмы принятия решения о переключении, которые являются индивидуальными для каждой конкретной системы, в этих стандартах не рассматриваются [3, 4]. Рис. 1. Архитектура гетерогенной беспроводной сети Таким образом, вопрос об оптимизации данного переключения в настоящее время остается открытым [5]. Цель исследований – разработать алгоритм переключения в гетерогенной беспроводной сети, который позволил бы производить оптимальный выбор базовой станции (БС) для подключения с учетом таких метрик, как уровень сигнала, скорость мобильного узла (МУ), загруженность БС, пропускная способность сети, уровень задержки, надежность, стоимость, энергопотребление и т. д. При этом алгоритм переключения должен быть универсальными не зависящим от типа сети. Описание алгоритма управления гетерогенной беспроводной сетью В настоящее время широко распространено несколько типов беспроводных технологий, а именно 3G, IEEE 802.11 и LTE. В предлагаемом алгоритме используются несколько значимых параметров при выборе БС: - уровень сигнала (RSS); - скорость МУ; - загруженность БС. В задачу нашего исследования входит не только балансировка нагрузки между БС различных типов, но и повышение качества обслуживания клиентов Интернет-провайдерами и операторами сотовой связи. В гетерогенных беспроводных сетях существуют различные ограничения скорости движения МУ, например нормальная скорость МУ для связи IEEE 802.11 значительно меньше, чем для 3G. Таким образом, не представляется возможным в качестве основного критерия при выборе беспроводной сети рассматривать только уровень сигнала. Предлагаемый алгоритм включает в себя три основных компонента (рис. 2): сбор данных, нормализация данных и принятие решения о переключении. Рис. 2. Алгоритм оптимизации гетерогенной беспроводной сети На первом этапе осуществляется сбор информации, необходимой для нормализации данных и дальнейшего принятия решения. На этом этапе собирается системная нагрузка кандидата на переключение, скорость МУ и уровень сигнала между БС и МУ. На следующем этапе собранные данные нормализуют и получаются лингвистические переменные. На заключительном этапе полученные параметры используются для определения рейтинга сети на основе нечеткой базы знаний о беспроводных сетях. Описание алгоритма оптимизации гетерогенной беспроводной сети Нечеткая нормализация. Как уже было отмечено выше, система с нечеткой логикой состоит из трех частей: нормализация входных параметров, нечеткая база знаний и нормализованные выходных параметры. В предлагаемой системе рассматриваются сети стандартов 3G, WiFi и LTE. Решение о гетерогенном переключении будет определяться загрузкой БС, уровнем сигнала и скоростью МУ. После получения необходимых параметров для их последующей нормализации необходимо определить подходящие нечеткие множества. В соответствии с характером различных беспроводных технологий можно определить нечеткое множество для различных технологий беспроводной сети соответствующей функцией принадлежности (рис. 3, 4). На рис. 3 показана функция принадлежности для загруженности БС и уровня сигнала между БС и МУ. Эти параметры измеряются в процентах для всех типов беспроводных сетей. Таким образом, функция принадлежности для данных параметров не зависит от типа сети. Рис. 3. Функция принадлежности уровня сигнала и загрузки БС в сетях LTE, WiFi, 3G Что касается параметра, определяющего скорость МУ, то пороговое значение скорости различно для каждого из типов беспроводной сети. На рис. 4 показана функция принадлежности для скорости МУ. Рис. 4. Скорость движения МУ в сетях LTE, WiFi, 3G Рассмотрим ситуацию, когда МУ движется из зоны покрытия одной БС стандарта LTE в зону покрытия новой БС стандарта 3G со скоростью 13 км/ч. В то же время МУ попадает в зону покрытия БС стандарта WiFi. Мобильный узел не может простым сравнением уровней сигналов или скоростей определить целевую БС. Если МУ переключится на БС стандарта 3G после простого сравнения уровней сигнала, то переключение может состояться, но если МУ переключится на БС стандарта WiFi, то соединение обязательно разорвется из-за относительно высокой для стандарта WiFi скорости МУ. Нормализация в данном примере покажет, что скорость 13 км/ч для стандарта WiFi является слишком высокой, а для стандарта 3G низкой. Таким образом, МУ выберет БС стандарта 3G с более высоким рейтингом в сравнении с БС стандарта WiFi. Нечеткая база знаний и механизм принятия решения. После процедуры нормализации все параметры переводятся в лингвистические переменные, которые можно сравнить напрямую, т. к. параметры будут приведены к единой базе сравнения. Модуль принятия решения просто обрабатывает параметры беспроводной сети, напрямую сравнивая их при помощи нечеткой базы знаний для вывода оптимального решения. Механизм логического вывода основан на нечетких правилах, перечисленных в таблице. Нечеткая база знаний Загрузка Уровень сигнала Скорость Рейтинг сети Низкая Низкий Низкая 1 Низкая Высокий Высокая 1 Высокая Средний Средняя 2 Высокая Средний Низкая 3 Высокая Высокий Средняя 3 Высокая Высокий Низкая 4 Средняя Средний Средняя 3 Средняя Средний Низкая 4 Средняя Высокий Средняя 4 Средняя Высокий Низкая 5 Низкая Средний Средняя 4 Низкая Средний Низкая 5 Низкая Высокий Средняя 5 Низкая Высокий Низкая 6 Затем оценивается уровень сигнала, скорость и загруженность для каждой БС. Каждый параметр имеет подмножества высоких средних и низких значений. Количество правил в нечеткой базе знаний рассчитывается по формуле xm = 27 правил, где x – количество лингвистических переменных; m – количество параметров. На этом этапе можно уменьшить количество правил до 14, возникает возможность фильтрации заведомо непригодных для использования БС кандидатов. В нашем случае для МУ с высокой скоростью и низким уровнем сигнала два дополнительных параметра должны быть высокого качества. Далее для данной базы знаний на основе экспертной оценки параметров определяется рейтинг сети. В нашем случае для каждого параметра задается рейтинг от 0 до 2. Параметр высокого качества – 2 балла, среднего – 1 балл и низкого качества – 0 баллов. Затем сумма баллов по всем трем параметрам определяет итоговый рейтинг сети. Таким образом, низкая загрузка, высокий уровень сигнала и низкая скорость являются параметрами высокого качества – 2 + 2 + 2 = 6 баллов. Принятие решения о необходимости переключения. Как показано на рис. 5, после нормализации параметров БС, согласно нечеткой базе знаний, определяется рейтинг каждой БС и выбираются БС с наивысшим рейтингом. На этом этапе фильтруются БС, не соответствующие предъявленным требованиям: с низким уровнем сигнала, высокой скоростью или же сильно загруженные. Затем проверяется наличие БС с более высоким рейтингом, чем текущая БС. После проверки наличия БС – кандидатов на переключение – производится проверка наличия предпочтений пользователя к определенному типу сети. Если пользователь не выбрал предпочитаемую сеть, то производится случайный выбор БС из списка кандидатов. Рис. 5. Алгоритм принятия решения о необходимости переключения Если же предпочитаемая сеть пользователем установлена, то проверяется количество БС – кандидатов на переключение, удовлетворяющих данному условию. Если их количество больше нуля, то производится случайный выбор БС из списка кандидатов с предпочитаемой сетью. Если же БС – кандидатов, удовлетворяющих условию, нет, то процедура переходит к случайному выбору БС без учета предпочтений сети. Заключение Применение нормализованных нечетких множеств при выборе типа беспроводной сети позволяет использовать одну-единственную нечеткую базу знаний, которая не зависит от типа сети. Таким образом, возможно использование данного алгоритма для управления любым типом гетерогенной беспроводной сети, компонентами которой являются сети стандартов 3G, WiFi, LTE, WiMax и др. Кроме того, при использовании данного алгоритма возможна фильтрация непригодных для использования кандидатов, что снижает трудоемкость принятия решения и повышает эффективность системы. В представленном алгоритме есть возможность использовать неограниченное количество критериев, таких как пропускная способность, уровень задержки, надежность, стоимость, энергопотребления и т. д. Необходимым условием является разработка нормализованной функции для каждого параметра под конкретную сеть. Однако нужно учитывать тот факт, что с увеличением числа параметров возрастает и объем нечеткой базы знаний.
References

1. Paramonov A. I. Migraciya rechevogo trafika v sovremennyh setyah svyazi / A. I. Paramonov, A. E. Kucheryavyy // Elektrosvyaz'. – 2007. – № 12. – S. 20–22.

2. Nazarov S. N. Issledovanie osnovnyh harakteristik gibridnoy seti besprovodnoy peredachi informacii / S. N. Nazarov // Infokommunikacionnye tehnologii. – 2010. – T. 8, № 3. – S. 94–101.

3. Pakulova E. A. Obespechenie rouminga podvizhnyh ob'ektov v geterogennoy besprovodnoy seti v ramkah sistemy monitoringa i dispetcherizacii podvizhnyh i stacionarnyh ob'ektov / E. A. Pakulova // Mezhdunar. nauch.-tehn. i nauch.-metod. konf. «Problemy sovremennoy sistemotehniki». – Taganrog, 2010. – S. 72.

4. IEEE Standard for Local and Metropolitan Area Networks – Part 21: Media Independent Handover Services, IEEE Std 802.21. – New York: Institute of Electrical and Electronics Engeneers, 2008.

5. Dmitriev V. N. Algoritm optimizacii geterogennoy besprovodnoy seti po kriteriyu ravnomernosti zagruzki oborudovaniya provaydera / V. N. Dmitriev, A. V. Cherednichenko // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser.: Upravlenie, vychislitel'naya tehnika i informatika. – 2011. – № 2. – S. 120–125.