PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ LƯỢNG TÀI NGUYÊN DỰ TRỮ CHO CÁC CUỘC GỌI CHUYỂN GIAO TRONG MẠNG TẾ BÀO CDMA ThS NCS VÕ TRƯỜNG SƠN PGS TS LÊ HÙNG LÂN TS NGUYỄN THANH HẢI Khoa Điện – Điện tử Trường Đại học Giao thơng Vận tải Tóm tắt: Bài báo giới thiệu phương pháp đánh giá lượng tài nguyên dự trữ cho chuyển giao MS mạng tế bào CDMA Thơng tin có từ đầu mơ hình sử dụng để phục vụ cho thuật toán điều khiển thâm nhập gọi mạng tế bào CDMA Summary: This paper proposes a method of reserved resources estimation for MS’s handoff in CDMA Cellular Network The information from the output of the scheme is used for CAC schemes in the CDMA Cellular Network I GIỚI THIỆU Điều khiển thâm nhập gọi (CAC) chức quản lý tài nguyên quan trọng mạng tế bào CDMA CAC hệ thống CDMA kinh điển dựa vào việc đánh giá lượng tài nguyên chiếm dụng yêu cầu gọi so sánh với khả đáp ứng mạng, tức lượng tài nguyên sẵn dùng hệ thống Lượng tài nguyên sẵn dùng hệ thống lượng tài nguyên lại hệ thống sau trừ lượng tài nguyên bị chiếm dụng gọi tồn lượng tài nguyên dự trữ cho gọi chuyển giao [1, 8, 9, 18] Do đánh giá lượng tài nguyên dự trữ cho gọi chuyển giao công việc quan trọng trình CAC Lượng tài nguyên phụ thuộc vào khả thuê bao di động (Mobile Station, MS) chuyển giao sang tế bào kế cận tương lai Tuy nhiên, đánh giá khả lại cơng việc khơng đơn giản tính chất biến đổi thất thường môi trường vô tuyến di chuyển khó dự đốn trước MS Trong [8, 9], việc đánh giá lượng tài nguyên dự trữ thực cách sử dụng ý tưởng xác suất ngắt gọi tương đương tế bào lân cận Tuy nhiên lại mơ hình khơng phù hợp với di chuyển chuyển giao MS tất tế bào lân cận tham gia vào việc tính tốn này, chuyển giao xảy với hay hai tế bào lân cận có mức cơng suất tín hiệu Pilot thu MS lớn Một giải pháp khác đưa tính xác suất chuyển giao sang tất tế bào kế cận sở mức cơng suất tín hiệu Pilot thu MS, mà giá trị công suất vượt qua giá trị ngưỡng đặt trước Sau 70 CT tài nguyên dự trữ cho gọi chuyển giao tế bào có xác suất chuyển giao MS sang lớn mức tài nguyên dự trữ tỷ lệ với xác suất Mơ hình phù hợp với đặc tính di chuyển chuyển giao MS Tuy nhiên việc tính tốn giá trị xác suất chuyển giao lại khơng dễ dàng Cách tính đơn giản dựa vào tỷ số cơng suất tín hiệu Pilot thu MS từ BS thuộc tế bào lân cận với cơng suất tín hiệu Pilot thu MS từ trạm gốc (Base Station, BS) thuộc tế bào phục vụ Về mặt lý thuyết, tỷ số phản ánh tốt mối quan hệ khoảng cách MS với BS phục vụ với BS lân cận Nếu tỷ số nhỏ, MS gần với BS phục vụ cách xa BS lân cận, xác suất chuyển giao thấp ngược lại Trên thực tế, công suất tín hiệu Pilot thu MS từ BS chịu ảnh hưởng lớn từ tượng fading che khuất Vì cách tính nói thiếu xác CT Để giải vấn đề này, logic mờ cung cấp phương pháp thực xấp xỉ hiệu cho mơ hình đánh giá xác suất chuyển giao thời điểm tại, theo sử dụng cơng cụ tốn học phức tạp khơng dễ thực Với khả giải vấn đề mang tính mơ hồ thiếu xác, logic mờ hy vọng cung cấp giải pháp tốt để thực việc đánh giá [16] Tuy nhiên, vấn đề đặt xác suất đánh thực cho thời điểm Vấn đề phải dự báo xác suất tương lai, gọi hoạt động mạng thực chuyển giao Một mơ hình dự báo cần thiết cho tình Với loại liệu mang tính thời gian thực gọi mạng CDMA, mơ hình dự báo phù hợp phương pháp bình phương nhỏ đệ quy (RLS) [19] Ngồi ra, q trình đánh giá lượng ngun dự trữ chuyển giao, [1, 18] đặt tham số giới hạn (và dưới) cho tổng lượng tài nguyên dự trữ tế bào Điều tốt xét góc độ đảm bảo tỷ lệ thâm nhập gọi lượng tài nguyên dự trữ không chiếm nhiều Tuy nhiên thực tế, việc đảm bảo gọi chuyển giao không bị ngắt quan trọng việc cho thâm nhập gọi Nếu đặt giới hạn cho lượng tài ngun dự trữ tình có nhiều gọi yêu cầu chuyển giao xảy ra, lượng tài nguyên dự trữ tế bào đích khơng đủ để đáp ứng cho yêu cầu Kết là, có nhiều số gọi chuyển giao bị ngắt Vấn đề giải lượng tài nguyên dự trữ chuyển giao tế bào khơng cịn bị khống chế giới hạn trên, tức dự trữ tài nguyên đạt tối đa Bài báo giới thiệu mơ hình kết hợp hệ suy diễn mờ phương pháp bình phương nhỏ đệ quy để đánh giá lượng tài nguyên dự trữ chuyển giao cho MS mạng tế bào CDMA [4] Phương án dự trữ tài nguyên tối đa phục vụ chuyển giao đưa vào nghiên cứu Trong mơ hình này, cơng suất tín hiệu Pilot từ BS phục vụ BS lân cận thu MS hệ suy diễn mờ sử dụng để đánh giá xác suất chuyển giao MS sang tế bào lân cận thời điểm Sau đó, RLS vào xác suất có để dự báo xác suất chuyển giao cho thời điểm Thơng tin di chuyển MS có từ đầu mơ hình sử dụng để tính tốn lượng tài ngun dự trữ chuyển giao, phục vụ cho thuật toán điều khiển thâm nhập gọi Phần lại báo bao gồm mục sau: phần giới thiệu khái quát mơ hình hệ thống CDMA tế bào khái niệm Phần trình bày tóm tắt sở lý thuyết phương pháp RLS Phần giới thiệu mơ hình đánh giá thơng tin di chuyển việc kết hợp hệ suy diễn mờ với thuật tốn RLS Áp dụng thơng tin có từ mơ hình cho tốn CAC kết mơ giới thiệu phần Cuối cùng, kết luận cho phần II CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Giả thiết hệ thống tế bào CDMA băng rộng với tế bào lục giác có kích thước Mỗi tế bào có BS tâm với anten đẳng hướng (omni) Phổ tần số vô tuyến tái sử dụng tất tế bào Các MS liên lạc với BS phục vụ qua giao tiếp vơ tuyến, vài BS kết nối tới trung tâm chuyển mạch dịch vụ di động (MSC), MSC kết nối tới mạng trục Trong tuyến xuống, BS phát tín hiệu Pilot quảng bá xuống MS Các tín hiệu Pilot từ BS khác phân biệt mã khác MS phát tín hiệu Pilot từ BS cường độ tín hiệu Pilot vượt qua giá trị ngưỡng Trước truyền dẫn, MS kiểm tra mức cơng suất tín hiệu Pilot thu từ BS gần chọn BS phục vụ theo cơng suất tín hiệu Pilot thu cực đại Giả thiết MS, BS MSC thiết kế thích hợp tới mức bám theo tín hiệu Pilot tế bào tại, MS tìm kiếm tất tín hiệu Pilot trì danh sách tất tín hiệu Pilot có mức cơng suất lớn ngưỡng định trước Danh sách phát MSC cách định kỳ qua BS phục vụ MSC sử dụng thông tin để định chuyển giao nên bắt đầu đánh giá thông tin di chuyển Trong báo này, thông tin di chuyển khả xảy tình MS hoạt động tế bào khác thời điểm tương lai Khi yêu cầu gọi xuất hiện, MSC sử dụng thông tin di chuyển tất MS tế bào tế bào lân cận với đặc tính lưu lượng chúng để đánh giá xem có đủ hay khơng nguồn tài nguyên để cung cấp cho gọi mà không làm suy giảm QoS gọi phục vụ Hình Các tế bào lục giác Hình biểu diễn tế bào lục giác, đó, MS xem xét đặt điểm M Để đơn giản trình bày, tập trung tới thơng tin di chuyển MS có liên quan tới BS phục vụ (ký hiệu BS0) sáu BS lân cận với thuộc lớp (ký hiệu BS1, BS2, …, BS6) Gọi dl(t), l = 0, 1, …, ký hiệu khoảng cách MS BSl thời điểm t Giả thiết máy thu 72 CT phát thiết kế tích hợp, tạp âm kênh chủ yếu tượng che khuất suy hao đường truyền Giá trị trung bình cơng suất tín hiệu Pilot từ BSl thu MS mơ tả [4]: -r ξ (t)/10 a (t) = γ ⎡d ( t ) / D ⎤ 10 l + v (t) ⎢ l ⎥ 0⎦ l l⎣ l (1) Trong γl số tỷ lệ với cơng suất tín hiệu phát đi, r số mũ suy hao đường truyền, D0 là khoảng cách tham khảo ξl(t) theo dB thời điểm t biến ngẫu nhiên Gaussian (với giá trị trung bình độ lệch chuẩn σs) đặc trưng cho tượng bóng mờ Với l ≠ k, ξl(t) ξk(t) trình ngẫu nhiên độc lập Nếu mức cơng suất phát tín hiệu Pilot giống γl = γ với l = 0, 1, …, vl(t) biểu diễn công suất tạp âm nhiễu đa thâm nhập (MAI) từ tín hiệu mang tin tuyến xuống tới tất MS Khi có số lượng lớn user hệ thống, MAI mơ hình hố xấp xỉ q trình ngẫu nhiên Gaussian Trong hệ thống tế bào CDMA băng rộng, chuyển giao mềm sử dụng dẫn đến việc vùng phủ sóng tế bào mở rộng làm tăng dung lượng tuyến lên [1] Tỷ số lượng bít kênh Pilot với mật độ tạp âm nhiễu (Eb/I0) sử dụng làm thông số đo phục vụ chuyển giao Để đơn giản, ta giả thiết chuyển giao mềm, MS kết nối tới hai trạm BS gần với tín hiệu Pilot mạnh điều khiển cơng suất trạm BS, mà trạm yêu cầu phát mức công suất yếu CT III PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT ĐỆ QUY Cho hệ thống rời rạc mơ tả phương trình sai phân sau: y(k) + a1y(k-1) + a2y(k-2) = b0u(k-1) + b1u(k-2) (2) Trong y(k) tín hiệu u(k) tín hiệu vào; a1, a2, b0, b1 tham số hệ thống Phương trình (2) viết dạng véctơ sau: y(k) = φTθ (3) Trong φ θ véc tơ hồi quy (véctơ liệu đo được) véctơ tham số, cho sau: φ = [-y(k-1) -y(k-2) u(k-1) u(k-2)]T , θ = [a1 a2 b0 b1]T Phương trình (3) phương trình xác mơ tả hệ thống khơng có sai số Tuy nhiên trường hợp lý tưởng Do phương trình (2) viết thành dạng sau: y(k) = φTθ + e(k) (4) Trong e(k) sai số Từ phương trình (4) có: e(k) = y(k) - φTθ (5) Ý tưởng phương pháp RLS cực tiểu hóa hàm giá trị sau: k J = ∑ e (i) k i=1 (6) Từ phương trình (6) ta thấy giá trị hàm giá trị tiếp tục tích lũy giá trị sai số, nhằm làm giảm tích lũy ảnh hưởng từ liệu "cũ" người ta áp dụng hệ số quên sau: k J = ∑ λ k-i e2 (i) k i=1 (7) Trong λ "hệ số quên" có giá trị nhỏ đơn vị thường chọn khoảng 0.995 - 0.998 [19] Cực tiểu hóa hàm giá trị thực số bước biến đổi thu thuật tốn sai số bình phương nhỏ đệ quy sau: Tại thời điểm t = k+1, tính bước sau: Bước 1: Cập nhật véctơ liệu : φ(k+1) = [-y(k-1) -y(k-2) u(k-1) u(k-2)]T Bước 2: Tính sai số mơ hình hóa: e(k+1) = y(k+1) - φT(k+1)θ(k) Bước 3: Cập nhật ma trận đồng phương sai: ⎡ φ(k +1)φT (k +1)P(k) ⎤ P(k +1) = P(k) ⎢ I ⎥ ⎢ M λ + φT (k)P(k)φ(k +1) ⎥ ⎣ ⎦ Bước 4: Cập nhật véctơ tham số: φ(k+1) = θ(k) + P(k+1) φ(k+1) e(k+1) Bước 5: Quay trở lại bước Chú ý ma trận đồng phương sai P(k) có giá trị ban đầu P(0) = αIM α giá trị tự chọn, thường có giá trị α = 1000 M số tham số chưa biết mơ hình phương trình (4) Giá trị α ảnh hưởng tới tốc độ hội tụ tham số ước lượng Từ thuật toán thấy véc tơ tham số cập nhật liên tục bước Nếu máy tính nối với hệ động liệu cập nhật liên tục giá trị ước lượng véctơ tham số cập nhật liên tục Đây đặc điểm phương pháp RLS phương pháp áp dụng hệ thống điều khiển tự chỉnh hệ thống điều khiển theo thời gian thực Từ phương trình cập nhật véc tơ tham số thấy số hạng thứ hai có chứa sai số vế phải P(k+1)φ(k+1)e(k+1) sai số có giá trị nhỏ khơng có φ(k+1) = θ(k) biểu diễn tính hội tụ tham số hệ thống Sự hội tụ tham số ước lượng đặc điểm quan trọng phương pháp [19] 74 CT IV MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ THƠNG TIN DI CHUYỂN Mơ hình đánh giá thơng tin di chuyển MS gồm có hai khối chính, (i) hệ suy diễn mờ dùng để đánh giá xác suất chuyển giao MS thời điểm (ii) dự báo xác suất chuyển giao MS thời điểm tương lai gần sử dụng thuật toán RLS Cấu trúc mơ hình này, theo [4], biểu diễn hình Hệ thống suy diễn mờ đánh giá xác suất để MS hoạt động tế bào thời điểm tn sở đo cường độ cơng suất tín hiệu Pilot thời điểm Trước có số liệu đo thời điểm tn+1, báo RLS tiến hành dự báo xác suất để MS hoạt động tế bào thời điểm tn+N, với N = 1, 2, sở đánh giá hệ suy diễn mờ tới thời điểm tn Thông tin xác suất dự báo sử dụng để đánh giá di chuyển MS bước tiếp theo, phục vụ cho thuật tốn điều khiển thâm nhập gọi Cơng suất tín hiệu Pilot đo Mờ hóa Cơ cấu suy diễn mờ Giải mờ Dự báo RLS Dự báo xác suất chuyển giao Cơ sở luật mờ Hệ suy diễn mờ CT Hình Cấu trúc mơ hình đánh giá thông tin di chuyển 4.1 Hệ suy diễn mờ Theo (1) ta thấy rằng, cơng suất tín hiệu Pilot từ trạm BS thu MS phản ánh tốt khoảng cách BS với MS, theo khoảng cách tăng lên tức cơng suất tín hiệu Pilot thu MS yếu ngược lại Do đó, cơng suất tín hiệu Pilot từ BS phục vụ (BS0) thu MS lớn đồng thời cơng suất tín hiệu Pilot thu từ BS thuộc tế bào lân cận l (BSl) nhỏ khả MS chuyển chuyển giao sang tế bào l từ tế bào phục vụ thấp Ngược lại, cơng suất tín hiệu Pilot từ BS0 thu MS nhỏ đồng thời công suất tín hiệu Pilot thu từ BSl lớn khả MS chuyển chuyển giao sang tế bào l từ tế bào phục vụ cao Vì vậy, vào mức đo cơng suất tín hiệu Pilot từ BS0 BSl thu MS, tính xác suất chuyển giao sang tế bào lân cận MS thời điểm Tuy nhiên, ảnh hưởng tượng gây môi trường truyền dẫn fading, che khuất nên cơng suất tín hiệu Pilot thu phản ánh khơng hồn tồn xác khoảng cách BS MS Do vậy, kết xác suất chuyển giao tính khơng xác Để giải vấn đề này, cấu suy diễn mờ sử dụng để đánh giá xác suất chuyển giao Xét thời điểm (t = tn), biến ngôn ngữ đầu vào hệ suy diễn mờ mức cơng suất tín hiệu Pilot từ BS0 (an,0) BSl (an,l), l = 1, …, thu được MS hoạt động tế bào i Hàm thuộc lựa chọn cho biến đầu vào có dạng Gaussian với giá trị ngơn ngữ biến đầu vào có dạng: U(an,l) = {ES, VS, S, SM, M, ML, L, VL, EL}, l = 0, 1, , Biến ngôn ngữ đầu hệ suy diễn mờ xác suất chuyển giao sang tế bào l MS hoạt động tế bào i thời điểm tại, (pn,l), l = , 1, …, Hàm thuộc lựa chọn cho biến đầu có dạng Gaussian với giá trị ngơn ngữ biến đầu có dạng: U(Pn,l) = {ES, VS, S, SM, M, ML, L, VL, EL}, l = 1, , Để đơn giản thực hiện, ta giả thiết rằng, xác suất chuyển giao sang tế bào l lân cận MS hoạt động tế bào i phụ thuộc vào khoảng cách MS với BS0 với BSl mà khơng phụ thuộc vào BSj khác (j = 1, , 6, j ≠ l) tức phụ thuộc vào mức cơng suất tín hiệu Pilot từ BS0 (an,0) mức cơng suất tín hiệu Pilot từ BSl (an,l), thu MS thuộc tế bào i Khi đó, với tập cơng suất tín hiệu Pilot thu MS thuộc tế bào i bao gồm bảy phần tử an,l , (l = 0, 1, , 6) ta có sáu cặp tín hiệu Pilot thu (an,0, an,l), (l = 1, , 6) Mỗi cặp tín hiệu đưa vào hệ suy diễn mờ cách độc lập Hệ suy diễn mờ trường hợp bao gồm hai biến ngôn ngữ đầu vào (an,0, an,l) Cơ sở luật mờ hệ xây dựng dựa ý kiến chuyên gia kinh nghiệm tích lũy, kết hợp với yếu tố ảnh hưởng môi trường truyền dẫn Luật thứ k có dạng: Nếu an,0 A0,k an,l AL,k pn,l PL,k, k = 1, , K, với K số lượng luật 4.2 Dự báo xác suất chuyển giao RLS Việc di chuyển MS khó dự đốn trước, dự báo xác suất chuyển giao MS tương lai công việc không dễ dàng Lý thuyết phương pháp bình phương nhỏ đệ quy áp dụng phần để dự báo xác suất mà MS chuyển giao sang tế bào kế cận thời điểm tới Đầu vào dự báo xác suất chuyển giao MS thời điểm tại, có từ hệ suy diễn mờ Đầu xác xuất mà MS chuyển giao sang tế bào kế cận thời điểm tới Trong dự báo này, số bước dự báo L = 3, tức có xác suất thời điểm tn, xác suất thời điểm tn+L, L = 3, dự báo V ÁP DỤNG CHO MƠ HÌNH CAC VÀ KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Trong mơ hình CAC áp dụng cho mạng tế bào CDMA, có yêu cầu gọi hay gọi chuyển giao, yêu cầu tài nguyên gọi xác định, đồng thời tài nguyên sẵn dùng hệ thống đánh giá Nếu tài nguyên sẵn dùng hệ thống đủ để đáp ứng cho yêu cầu này, gọi chấp nhận, khơng bị từ chối Trong lượng tài nguyên sẵn dùng mạng lượng tài nguyên mạng trừ lượng tài nguyên bị chiếm dụng gọi kết nối tế bào tế bào lân cận Ngồi lượng tài ngun sẵn dùng mạng cịn bị lấy bớt việc dự trữ cho gọi chuyển giao [1, 8, 9, 18] 76 CT BS24 BS1 Hình Dự trữ tài nguyên giao CT BS25 BS1 Hình Các tế bào hệ thống mơ Trong mơ hình CAC, việc đánh giá tài nguyên sẵn dùng hệ thống phải tính tới yếu tố dự trữ kể Khi mơ hình báo phương án hiệu cho việc xác định lượng tài nguyên cần dự trữ cho gọi chuyển giao Khi xác suất, mà theo MS có khả chuyển giao sang tế bào lân cận, lớn giá trị ngưỡng định trước tế bào phải dành lượng tài nguyên để dự trữ cho gọi chuyển giao nói Mức tài nguyên mà BS dự trữ cho gọi chuyển giao tỷ lệ với xác suất mà MS chuyển giao sang BS Tức BWr = m*P, BWr lượng tài nguyên dự trữ cho gọi chuyển giao, P xác suất chuyển giao tương ứng m hệ số tỷ lệ [1] Lượng tài nguyên dự trữ tế bào, Br, dành cho gọi từ tế bào kế cận chuyển giao vào nó, tổng lượng tài nguyên dự trữ tất gọi phục vụ tế bào kế cận, xét góc độ chuyển giao vào (xem hình 3) Giá trị Br phải lớn giá trị cực tiểu Brmin đặt trước Để đánh giá ảnh hưởng việc dự trữ tài nguyên cho gọi chuyển giao, việc mô thuật tốn CAC thực cho ba tình huống: không dự trữ [7] (URFCAC), dự trữ với giá trị Br bị khống chế chặn Brmax [1, 18] (L-FCAC) dự trữ với giá trị Br không bị khống chế chặn (UL-FCAC) B Các thơng số mơ phỏng: hệ thống CDMA có băng thông tuyến lên W = 3.75 MHz, K = 25 cells, hình 4, mơ Mỗi cell có bán kính 1.500m Hình mẫu di chuyển MS mô sau: (1) vị trí ban đầu gọi phân phối 25 cell; (2) tốc độ di chuyển MS phân phối 5m/s 25m/s không thay đổi theo thời gian; (3) MS di chuyển tới cell kề cận với với xác suất hướng di chuyển trì cũ suốt thời gian kết nối; (4) quan tâm tới MS 25 cell đưa Các tham số (1) là: γl = 1, D = 100m, r = 4, σs = dB Các tham số dự trữ tài nguyên Pmax,t = 0.3, Br,max = 200 KHz, Br,min = 50 KHz Thông tin di chuyển cập nhật 1s dự báo với L = 1, 2, Các thông số sử dụng để đánh giá hoạt động mơ hình xác suất ngắt gọi chuyển giao, xác suất chặn gọi xác suất gián đoạn thơng tin, thơng số thứ quan trọng B b) a) Hình Xác suất chặn gọi Voice Data Hình (a, b, c) biểu diễn xác suất chặn gọi tương ứng với ba dịch vụ Voice, Data video Ta thấy rằng, phương pháp không dự trữ tài nguyên chuyển giao có giá trị bé nhất, tiếp đến dự trữ hạn chế cuối dự trữ không hạn chế Điều phương pháp dự trữ, phần tài nguyên dành cho gọi chuyển giao, lượng tài nguyên cho gọi giảm xuống xác suất chặn gọi tăng lên c) Hình 5c Xác suất chặn gọi Video a) Hình 6a Xác suất chặn gọi chuyển giao Voice Hình (a, b, c) biểu diễn xác suất ngắt gọi chuyển giao tương ứng với ba dịch vụ nói Rõ ràng rằng, phương pháp không dự trữ tài nguyên chuyển giao có mức độ ngắt gọi chuyển giao lớn nhất, tiếp đến dự trữ hạn chế cuối dự trữ khơng hạn chế có mức độ ngắt bé Đây mong muốn nghiên cứu Kết phương pháp dự trữ, phần tài nguyên dành cho gọi chuyển giao, dự trữ bị khống chế xác xuất ngắt gọi chuyển giao thấp Kết không ảnh hưởng tới hiệu suất sử dụng tài nguyên có gọi cần chuyển giao tài ngun dự trữ, khơng có nhu cầu chuyển giao tài nguyên dành cho gọi b) c) Hình Xác suất chặn gọi chuyển giao Data Video 78 CT Xác xuất gián đoạn thông tin phương pháp ứng với loại dịch vụ biểu diễn hình (a, b, c) Các kết cho thấy rằng, phương pháp có dự trữ tài nguyên dự trữ không hạn chế, giá trị nhỏ hơn, có nghĩa hệ thống hoạt động tốt với trường hợp không dự trữ tài nguyên dự trữ bị hạn chế b) a) Hình Xác suất gián đoạn thơng tin Voice data Hình 7c Xác suất gián đoạn thông tin Video CT VI KẾT LUẬN Trong báo này, việc kết hợp hệ suy diễn mờ phương pháp dự báo RLS kết hợp để đánh giá thông tin di chuyển MS sau dự trữ tài nguyên chuyển giao, mạng tế bào CDMA thực Ý tưởng dự trữ tài nguyên không hạn chế đưa vào nghiên cứu Thông tin di chuyển có từ mơ hình liệu hữu ích phục vụ cho toán điều khiển thâm nhập gọi mạng tế bào CDMA Kết mô cho thấy rằng, hệ thống sử dụng phương pháp dự trữ tài nguyên cho gọi chuyển giao có xác suất ngắt gọi chuyển giao thấp không sử dụng lượng tài nguyên dự trữ khơng bị chặn xác suất thấp nữa, tức gọi chuyển giao bảo vệ tốt Tài liệu tham khảo [1] Jun Ye, Xuemin (Sherman) Shen and Jon W.Mark, “Call Admission Control in Wideband CDMA Cellular Networks by Using Fuzzy Logic”, IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol 4, No 2, March/April 2005 [2] Jamie S.Evans and David Everitt, “Effective Bandwidth Based Admission Control for Multi-Service CDMA Cellular Networks ” , IEEE Vehicular Technology Conference, 1996 [3] Nitesh Dixit, Abhay Karandikar, “Effective Bandwidth in CDMA Cellular Networks with Soft Handoff ”, …,2006 [4] Xuemin (Sherman) Shen, Jon W.Mark and Jun Ye, “User mobility profile prediction: An adaptive fuzzy inference approach”, Wireless Networks, 2000 [5] T.S Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice, 2nd Edition, Prentice Hall, 1996 [6] Jing-Long Wang and Shu-Yin Chiang, “Fuzzy-Based Call Admission Control Scheme for Mobile Networks”, KES 2008, Part II, LNAI 5178, pp.958-965, 2008 [7] Chung-Ju Chang, Scott Shen, Jiun-Hsiung Lin and Fang Ching Ren, “Intelligent Call Admission Control for Differentiated QoS Provisioning in Wideband CDMA Cellular System”, IEEE, 2000 [8] Scott Shen, Chung-Ju Chang, ChingYao Huang and Qi Bi, “Intelligent Call Admission Control for Wideband CDMA Cellular Systems”, IEEE Transaction on Wireless Communications, Vol 3, No 5, September 2004 [9] Daipeng Zhang, Gang Zhu, “Distributed Intelligent call Admission Control”, IEEE, 2005 [10] Ravi Sindal and Sanjiv Tokekar, “A Neuro-Fuzzy Call Admision Control Algorithm for Voice/Data traffic in CDMA Cellular Network”, 2009 IEEE International Advance Commputing Conference (IACC 2009), Patiala, India, 6-7 March 2009 [11] Ravi Sindal and Sanjiv Tokekar, “Analysis of Queuing based Call Admision Control Scheme in CDMA Cellular Network for Variation in Mobility and Soft Handoff Threshold”, 2008 IEEE Region 10 Colloquim and the Third ICIIS, Kharagpur, India, 8-10 December 2008 [12] Ravi Sindal and Sanjiv Tokekar, “Modeling and Analysis of Voice -Data CAC Scheme in CDMA Cellular Networks for Variation in Soft Handoff Threshold Parameter”, IEEE, 2008 [13] Ravi Sindal and Sanjiv Tokekar, “Analysis of Bi-Class Call Admission Control Scheme in CDMA Cellular Network for Variation in Soft Handoff Threshold Paramaters”, IEEE, 2008 [14] Waqas Ahmad, Irfan Awan, and Makoto Takizawa, “An Adaptive Call Admission Control Approach for Multimedia 3G Network”, Springer-Cerlag Berlin Heidelberg, 2007 [15] Y Park and F Adachi (eds.), “Enhanced Radio Access Technologies for Next Generation Mobile Communication”, © 2007 Springer [16] S.Malarkkan1, V.C.Ravichandran, “Performance Analysis of Call Admission Control in WCDMA Systems with Adaptive Multi Class Traffic based on Fuzzy Logic”, IJCSNS - International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.6 No.11, November 2006 [17] Steve Dennett, The cdma2000 ITU-R RTT Candidate Submission (0.18) [18] Jun Ye, Xuemin Shen and Jon W.Mark, “Call Admission Control in Wideband CDMA Cellular Networks by Using Fuzzy Logic”, Canadian Institute for Telecommunications (CITR), 2003 [19] website: www.dieukhien.net [20] Duane Hanselman, Bruce Littlefield, “Mastering MATLAB® 5, A Comprehensive Tutorial and Reference”, Prentice Hall, Inc., 1998 [21] Nguyễn Phùng Quang, “MATLAB & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2004 [22] Phạm Hồng Liên (chủ biên), Đặng Ngọc Khoa, Trần Thanh Phương, “MATLAB ứng dụng Viễn thông”, Nhà xuất Đại học Quốc gia TP.Hồ Chí Minh, 2006♦ 80 CT ... dự trữ cho gọi chuyển giao, P xác suất chuyển giao tương ứng m hệ số tỷ lệ [1] Lượng tài nguyên dự trữ tế bào, Br, dành cho gọi từ tế bào kế cận chuyển giao vào nó, tổng lượng tài nguyên dự trữ. .. tế bào phải dành lượng tài nguyên để dự trữ cho gọi chuyển giao nói Mức tài nguyên mà BS dự trữ cho gọi chuyển giao tỷ lệ với xác suất mà MS chuyển giao sang BS Tức BWr = m*P, BWr lượng tài nguyên. .. phương pháp bình phương nhỏ đệ quy để đánh giá lượng tài nguyên dự trữ chuyển giao cho MS mạng tế bào CDMA [4] Phương án dự trữ tài nguyên tối đa phục vụ chuyển giao đưa vào nghiên cứu Trong mơ