CC BY
47
Принятие решения оператором связи по управлению подключением к сетям доступа с учетом ранга пользователей
Ключевые слова: сеть доступа, управление подключением к сетям доступа, многократный наилучший выбор, ранг заявки, всегда лучшее соединение ABC.
В современных сетях связи существует возможность выбирать различные сети доступа для получения требуемой услути. Например, выбор сети для услуги передачи речевой информации может осуществляться путем доступа к различным системам связи, таким как GSM/GPRS/EDGE, UMTS/HSDPA, Wi-Fi (IEEE 802.11 b/g/m), WiMax, LTE. Выбор пользователя в пользу одной из этих сетей, как правило, обусловлен стремлением уменьшить стоимость услути при сохранении заданных требований к качеству связи. Существует много методов, которые позволяют выбрать наилучшую сеть для соединения. Указанная задача обозначается как "Always Best Connected", ABC. Используемые для ABC методы имеют общий недостаток, заключающийся в том, что не учитывают возможность оператора связи активно влиять на выбор пользователя при управлении доступом к сети. Пусть оператор связи в данный момент времени рассматривает несколько заявок на обслуживание при наличии достаточных сетевых ресурсов для предоставления подключения к сети доступа. Каждой заявке присваивается ранг, обусловлен-ный, к примеру, ценностью пользователя для оператора. Предлатается применить для формирования множества заявок на обслуживание в сети доступа процедуру многократного последовательного выбора как части задачи многократного наилучшего выбора для нескольких объектов. В результате для оператора связи будет определена стратегия, заключающаяся в максимизации вероятности выбора для обслуживания по крайней мере двух или k лучших заявок из числа рассмотренных.
Гребешков А.Ю.,
к.т.н., доцент, профессор кафедры автоматической электросвязи Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ), [email protected]
В современных когнитивных сетях связи пользователь может использовать многофункциональное абонентское устройство в виде терминала, основанного на принципе программного управления протоколами и параметрами интерфейсов радиодоступа, SDR (Software Defined Radio) [I]. В этих устройствах существует техническая возможность выбирать различные сети доступа для получения требуемой услуги. Например, услуга передачи речевой информации может осуществляться путем подключения к сетям доступа различных стандартов, таких как GSM/GPRS/EDGE, UMTS/HSDPA, Wi-Fi (IEEE 802.1 lb/g/ш), WiMax, LTE. Для получения доступа к услуге с помощью SDR дополнительно можно выбрать и программное приложение, например кодер 2G/3G или Skype. Согласно документу ETSI TR 102 838, когнитивные сети и средства SDR могут рассматриваться как реконфигурируемые радиосистемы RRS (Reconfigurable Radio Systems). Когнитивные радиосистемы, как компонент RRS, могут быть построены на базе гетерогенных сетей, организованных на базе различных систем связи. В этих сетях существует определенная неоднородность в виде различных технологий беспроводного доступа, технологий транспортных сетей, возможностей различных абонентских терминалов, приложений, услуг. С точки зрения пользователей, использование RRS означает, что их требования по предоставлению услуги всегда могут быть выполнены посредством доступа к RRS в любое время и в любом месте. С точки зрения операторов использование RRS означает, что они могут не только обеспечить более качественные услуги для пользователей, но и распределить сетевые ресурсы более эффективным способом, в том числе с целью максимального дохода от предоставления услуги. Сетевая инфраструктура RRS может быть построена на базе сетецентрической, распределенной, ad-hoc (случайной) и mesh (ячеистой) архитектур сетей, с учетом использования лицензированной и(или) нелицензированной части радиоспектра [2]. Основными компонентами RRS являются абонентские терминалы, узлы/шлюзы доступа, центры коммутации и обмена трафиком, транспортные сети.
Рассмотрим проблему реконфигурации сети и сетевых элементов как задачу выбора пользователем сети связи для получения той или иной услуги. Реконфигурация в данном случае будет означать появление в сети нового сетевого элемента - терминала пользователя, который получает разрешение или отказ в подключении к сети для последующего обслуживания. Эта задача может решаться как со стороны пользователя (user-centric method), так и со стороны сети (оператора) связи (network-centric method). Выбор пользователем той или иной сети связи, как правило, обусловлен стремлением уменьшить стоимость услуги при сохранении заданных требований к качеству связи. Указанная ■задача была сформулирована как задача выбора наилучшего (из возможных) соединений с сетью, ABC (Always Best Connected) [3]. Для решения задачи ABC учитываются сетевые характеристики пакетной коммутации, такие как задержка пакетов, потери пакетов, джиггер; характеристики абонентского терминала, например время до разряда аккумулятора, поддерживаемые стандарты связи; характеристики профиля абонента, такие как состав пакета услуг связи, используемый тарифный план, требования к качеству услуг связи. Указанные характеристики в совокупности оказывают существенное влияние на выбор сети связи. Таким образом, реализация ABC предусматривает решение многокритериальной задачи принятия решения. Указанная задача относится к классу NP-сложных [4], поэтому для ускорения поиска оптимального решения целесообразно использовать различные эвристические методы и методы принятия решений.
В [5] рассматривается по крайней мере 11 методов выбора сетей доступа ANS (Access Network Selection). Из 11 методов ANS семь методов можно рассматривать как user-centric, три метода как network-centric, и только один метод относится к комбинированному выбору user-centric & network-centric. В качестве методов принятия решений по выбору сети применяются различные многокритериальные методы принятия решений, методы машинного обучения (Q-leaming), нечеткая логика, методы на основе политик. В частности, для учета предпочтений пользователя используется метод анализа иерархий (analytic hierarchy process) и реляционный анализ «серых» систем (grey relational analysis). Эти методы позволяют оценить предпочтения пользователя в отношении критериев выбора сети и сделать обоснованный вывод в отношении наилучшей сети путем сравнения альтернатив. Под «серой системой» (grey system) понимается система, в которой по ряду параметров отсутствует точная информация.
Другим методом выбора сети является подход, при котором принятие решений пользователем осуществляется на основе присвоения «весов» стоимости, качеству предоставления услуги и репутации оператора связи. С учетом фактических данных определяется общий «вес» каждого решения и выбирается оптимальный вариант. В рамках подхода, ориентированного на выбор пользователем сети доступа, предлагается применять когнитивного агента на устройстве SDR, который в реальном времени был бы способен вычислять для данного профиля пользователя соотношение стоимости/качества услуг и сравнивать результат расчетов с целевым значением этого соотношения. Данный метод предусматривает возможность обратной связи, когда пользователь постфактум выражает своё отношение к сделанному выбору. Нечеткая логика применяется для формирования матрицы решений пользователя, например по шести критериям для двух услуг - передача речи и передача файлов. В результате формируется «рейтинг» сетей для предоставления каждой услуги и результирующий список сетей для пакета услуг в целом.
В [6] приводятся различные алгоритмы, реализующие одно- и многокритериальные методы выбора радиотехнологий доступа RAT(Radio Access Technologies). В частности, для однокритериального выбора предлагаются алгоритмы, основанные на балансе нагрузки, учета границ зоны покрытия, минимизации потерь на пути распространения сигнала, эффективного использования конкретных услуг, высокой степени удовлетворения пользователей. Для многокритериального выбора предлагаются алгоритмы, основанные на политиках предоставления услуг, на функциях, выражающих соотношение использование сети/стоимость ресурсов, а также адаптивные методы для глобальных и локальных радиосетей.
В целом рассматриваемые методы имеют общий недостаток, заключающийся в том, что не в полной мере учитываются возможности оператора связи активно влиять на выбор пользователя. Как правило, во всех рассмотренных методах учитываются только сетевые характеристики и не рассматривается вопрос об эффективности и целесообразности обслуживания данного пользователя в конкретной сети по сравнению с другими пользователями в условиях совместного использования единого сетевого ресурса RAT. Поэтому актуальным является развитие подхода, ориентированного на возможность оператора связи осуществлять поиск оптимального решения для подключения пользователя к сети доступа с учетом условий обслуживания отдельных категорий пользователей. Решение данной задачи осуществляется с помощью теории принятия решений, теории массового обслуживания, теории игр и является предметом дальнейшего обсуждения.
Рассмотрим постановку задачи поиска оптимального решения для управления подключением пользователя к сетям доступа с учетом сравнения целесообразности и эффективности обслуживания пользователей между собой. Это решение принимается автоматически операторскими средствами связи узла доступа УД, который осуществляет управление доступом вызовов/заявок на обслуживание (call admission control) в рамках процедуры аутентификации, авторизации и расчета за услуги AAA (Authentication, Authorization, Accounting). В качестве цели (целевой функции) используется получение максимального дохода с учетом физических ограничений пропускной способности узла доступа. Исходными данными являются интенсивность запросов услуги в данный момент времени, целевой коэффициент загруженности узла доступа, «вес» т.е. значимость каждого типа услуги/сервиса для оператора. В результате определяются ограничивающие коэффициенты для каждого типа услуги, которые передаются на терминальное оборудование пользователя для коррекции решения по выбору сети доступа [7].
В общем виде задача поиска оптимального решения для управления подключением к сетям доступа может быть выражена следующим образом:
к J
. Мах Z Х°УХЯ*,Д/)Х *.;(/) (1)
РУД1Л...РУД К J к-\ у-1
где Л k ДО- оценочная интенсивность запросов на предоставление услуги у, поступивших от к-го пользователя (к-й группы пользователей) в момент времени I; ргуд к значение ограничивающего коэффициента узла доступа (УД) для сервиса j, который требуется предоставить к-му пользователю (к-й г руппе пользователей), с возможностью регулярного
обновления значения Руд к . через промежуток времени г.
Под группой пользователей понимается группа абонентов, объединенных определенным признаком, например одним тарифным планом, одним типом SDR. Различные ограничения для функции (2) рассмотрены в [7].
Рассмотрим особенности решения данной задачи в части выбора конкретного пользователя (группы пользователей) для дальнейшего обслуживания. Пусть поступающим заявкам на обслуживание присваивается определенная количественная характеристика. Эта количественная характеристика или ранг есть обобщенный показатель того, насколько целесообразным будет обслуживание данного пользователя. Ранг формируется для каждой заявки. Ранг заявки позволяет, с учетом политики оператора связи, выбирать одну или несколько наилучших или самых ценных заявок для обслуживания из числа N заявок на подключение к сети доступа, находящихся в зоне действия указанной сети. Технически число N определяется с помощью системы эксплуатационного управления OSS (opération support systems) оператора связи с функциями автоматического обнаружения объекта управления конфигурацией (auto-discovery configuration entity). Определение ранга реализуется в ходе процедуры ААА при обработке запроса пользователь-сеть па предоставление доступа с помощью информации OSS в рамках общей информационной модели данных S1D (shared information and data model) [8].
Требуется выбрать такое количество к < N заявок, которые гарантировали бы нахождение максимума функции ( 1 ). Особенностью принятия решений в данном случае является попарное сравнение рангов поступающих заявок между собой. В общем случае ничего неизвестно о функции распределения рангов заявок, все решения будут зависеть от результатов сравнения. В этом случае возможно определить порог - т.е. момент, начиная с которого следует выбирать вариант с относительным максимальным рангом. Особенностью данного процесса принятия решений является наличие т.н. порогового правила остановки [9], которое в общем случае выглядит следующим образом:
Г Min{k>d | е С{А............Ак}} ^
~ 1 w
1\,если множество пусто где Tj - правило остановки; d— порог; Ак — последовательность случайных элементов со значениями в вероятностном пространстве возможных вариантов (рангов). Реализации
Ак = ак есть последовательность наблюдаемых в момент времени / вариантов; С - функция выбора варианта.
Вариант Ак считается относительно лучшим, если Ак G C{Af,...Ak}. Вариант Ак считается абсолютно лучшим, если Ак € С{А],...АХ}. В результате действия правн-
ла Tj пропускаются все At варианты. Остановка
происходит на первом, относительно лучшем варианте, если только такой существует.
Предложенная постановка задачи имеет определенные отличия от обслуживания очередей с приоритетами в «классической» теории массового обслуживания. Во-первых, принятие решений осуществляется на основании попарного сравнения рангов всех заявок, что может дать более точный результат с точки зрения (1), чем анализ очередей с ограниченным числом классом обслуживания. Во-вторых, в рассмотренной постановке задачи возможно многокритериальное принятие решений о выборе заявок для дальнейшего обслуживания. В-третьих, принятие решения может осуществляться оперативнее в силу введения порога d и пропуска вариантов A,,...Ad_,. Решение указанной задачи для различных условий рассматривалось в [10,12].
Пороговое правило остановки может рассматриваться как управляющее воздействие в рамках управляемой системы массового обслуживания, УСМО [13]. Объектом управления здесь являются заявки на обслуживание, формирующие входящий поток требований. Управляющие воздействия оперативно формируются в рамках оптимальной стратегии, которая вырабатывается в процессе решения задачи многократного наилучшего выбора [ 11 ] с заданными рангами с учетом (2). В этом случае управление системой u(t) в момент времени t принимается на основании наблюдений за потоком поступающих заявок на обслуживание до наступления этого момента времени и не зависит от будущего течения процесса :
*/(/) = [/, а'], (3)
где а - вариант, наблюдаемый в момент времени t.
В общем случае семейство управлений ll(l) во времени образует стратегию вида:
д = {u(t,a'),0 < t < оо}. (4)
Тогда вероятностные характеристики входного потока заявок будут находиться под влиянием u(t). В результате в дальнейшем поведение УСМО описывается управляемым процессом (X,S ). В рамках рассматриваемой системы случайный процесс дискретных событий в непрерывном времени, характеризующихся А(/), может быть описан распределением Пуассона [14].
Достоинством рассматриваемого подхода к принятию решений по управлению подключениями к сетям доступа является решение задачи ABC с учетом ранга пользователя с одной стороны и ограничений на ресурсы сети - с другой стороны. Дальнейшее направление исследований предполагает разработку метода формирования ранга пользователя,
метода и алгоритмов решения задачи оптимального управления потоком заявок, в том числе с учетом использования некооперативных игр в отношении распределения сетевого ресурса [15].
1. Гребешков А.Ю. Метод выбора сети связи для предоставления услуги с использованием многофункционального абонентского устройства//Электросвязь, 2011, —№4. —С.53—55.
2. Chen К-C.. Prasad R. Cognitive radio networks.- United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd., 2009. - 362 p.
3. Guslafsson £.. Jonsson A. Always best connected// IEEE Wireless Communications. - February, 2003. - Pp. 49-55.
4. Gazis V.. Houssos N.. Alonislioti N. et al. On the Complexity of «Always Best Connected» in 4G Mobile Networks// Proc. of IEEE 58lh vehicular technology conference VTC 2003-Fall. - October, 2003. -Vol.4. - Pp. 2312-2316.
5. Louta М.. Zournatzis P.. Kraounakis S. et al. Towards realization of the ABC vision A comparative survey of Access Network Selec-tion//Proc. of IEEE Symposium on computers and communications (ISCC). - July, 2011. - PP. 472-477.
6. Wu I... Sandrasegaran K. A study on radio access technology selections algorithms. Series : SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering. - Germany: Springer, 2012. - 39 p.
7. Гребешков А.Ю. Принятие решения по предоставлению услуги с помощью многофункционального абонентского терминала SDR в когнитивных сетях связи // T-Comm - Телекоммуникации транспорт, 2012.-№7.-С.63-66.
8. Гребешков А.Ю. Управление конфигурацией и технический учет в телекоммуникациях. Организация, построение и способы организации.- Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co., 2012.-428 c.
9. Березовский Б.А.. Гнедин А.В. Задача наилучшего выбора. -М: Наука, 1984.- 198 с.
10. Николаев М.Л.. Софронов Г.Ю.. Полушина Т.В. Задача последовательного выбора нескольких объектов с заданными рангами// Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки, 2007. -№4. -С.11-14.
11. Полушина ТВ. Оптимальные последовательные процедуры в задаче многократного паилучшего выбора: автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук: 05.13.18. - Казань, 2009. - 17 с.
12. Bojdeeki Т. On optimal stopping of a sequence of independent random variables — probability maximizing approach//Stochastic processes and their applications, 1978.-.№6.-Pp. 153-163.
13. Рыков В.В. Управляемые системы массового обслуживания// Итоги науки и техники. Серия Теория вероятностей. Математическая статистики. Теоретическая кибернетика. - Том 12. -М.: ВИНИТИ, 1975.-С.43-153.
14. Enns E.G.. Ferenstein E.Z. A competitive best-choice problem with Poisson arrivals // Journal of applied probability, 1990-№2, June. - Vol.27 - Pp. 333-342.
15. Dong Zheng. Weiyan Ge. Junshan Zhang. Distributed opportunistic scheduling for Ad Hoc networks with random access: an optimal stopping approach//!EEE transactions on information theory, 2009,-.N»1, January. - Vol.55.- Pp. 205.-222.
Литература
DECISION MAKING OF TELECOM OPERATOR IN ACCESS NETWORKS ADMISSION CONTROL FOR CONNECT SUBSCRIBER WITH A RANKING
Grebeshkov A.Y.
Abstract
In the modern communications networks it is possible to choose between different access networks to obtain the required services. As example, a network choice for voice transmission service can be done by access subscriber to the different communication systems, such as GSM/GPRS/EDGE, UMTS/HSDPA, Wi-Fi (IEEE 802.11b/g/m), WiMax, LTE. Usually user's choice is made in favor of network with aim to reduce the cost of service with a maintaining of the specified requirements for the quality of communication. There are many methods that allow for user to choose the best network for connecting. This problem is referred as the "Always Best Connected", ABC. Used ABC methods have a common disadvantage that there are not fairly methods which help to operator make an active impact for the user's network choice in framework of admission control. Supposing that in the access network at given time telecom operator receives several requests for network access with sufficient network resources for service delivering in access network. For each user request is assigned a rank by operator, caused by customer value, as example. The matter of proposed method is applying the optimal consecutive procedure as part of multiple best-choice problem for multiple objects for the request queue serving. The result for the operator is a strategy resulting in maximization of selecting probability at least two or k of the best of the rank user requests from the number of all incoming calls.
Keywords access network, access networks admission control, multiple best-choice, request rank, "Always Best Connected" ABC.
