Quản lý di động trong hệ thống mạng di động nhận thức femtocell

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THÁI MINH QUẢN LÝ DI ĐỘNG TRONGHỆ THỐNG MẠNG DI ĐỘNG NHẬN THỨC FEMTOCELL LUÂṆ VĂN THACC̣ SĨNGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THÁI MINH QUẢN LÝ DI ĐỘNG TRONGHỆ THỐNG MẠNG DI ĐỘNG NHẬN THỨC FEMTOCELL Ngành: Công nghệ Điện tử - Viễn thông Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 60520203 LUÂṆ VĂN THACC̣ SĨNGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Nam Hoàng Hà Nội – 2015 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, cho phép xin đƣợc gửi lời cảm ơn đến quý Thầy, Cô ở trƣờng Đai học Công Nghệ – ĐHQG Hà Nộinói chung, Khoa Điêṇ tƣƣ̉- Viêñ thôngnói riêng,và thành viên NCS, sinh viên nhómnghiên cứu môn Hệ thống viễn thông; đồng nghiệp Trƣờng Đại học Thủ đô Hà Nộiđã giúp đỡ mặt chuyên môn, tạo điều kiêṇ mặt thời gian để có thể hồn thành luận văn Tơi xin đƣợc gửi lời cảm ơn đặc biệt sâu sắc đến thầy giáo,TS Nguyễn Nam Hồng, Khoa Điêṇ Tƣƣ̉ - Viêñ Thơng, trƣờng ĐaiHocc̣ Công Nghê c̣, ngƣời đa ̃trƣcc̣ tiếp hƣớng dâñ kiến thức, tận tình bảocho tơi vềmă ṭ chuyên môn cho đề tài luận văn Hà Nội, tháng 12 năm 2015 Nguyễn Thái Minh LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu khoa học luận văn hoàn toàn trung thực chƣa đƣợc công bố bởi nơi khác Mọi nguồn tài liệu tham khảo đƣợc trích dẫn cách rõ ràng Hà Nội, ngày 26tháng 12 năm 2015 Nguyễn Thái Minh MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ̀ LỜI MỞĐÂU CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG VÀ KIẾN TRÚC FEMTOCELL 1.1 Tổng quan vê hệ thống thông tin di động 1.1.1 Các hệ thống thô 1.1.2 Mạng di động th 1.1.3 Các xu hƣớng cô 1.2 Kiến trúc mạng Femtocell nhận thứ 4G 1.2.1 Giới th 1.2.2 Tổng q 1.2.3 Mạng Kết luận CHƢƠNG II: QUẢN LÝ DI ĐỘNG VÀ CƠ CHẾ LỰA CHỌN FEMTOCELL CHO QUÁ TRÌNH CHUYỂN GIAO 2.1 Quản lý di động 2.1.1 Quản l 2.1.2 Các vấ 2.1.3 Các ch 2.2 Mơ hình di chuyển quản lý d 2.2.1 Mơ hìn 2.2.2 Thuộc 2.3 2.2.1 Cơ chế lựa chọn Femtocell Cơ chế 2.2.2Cơ chế Predictio 2.2.3Cơ chế Sensing (Cơ CHƢƠNG III: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 3.1Mô hình mơ 3.2Đánh giá hiệu KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu 1G On 2G Sec 3G Thi 3GPP Thi Pro 4G Fou 5G Fif BDMA Bea CDMA Co Ac CFAP Co EDGE Enh eNodeB Enh E-UTRAN Evo Rad FAP Fem FDMA Fre FTR Fre FU Fem GPRS Ge GSM Glo HSDPA Hig Ac HSPA Hig iDEN Inte IEEE Ins Eng IMT Inte Tel IP Inte IPv6 Inte IS-95B Inte ITU Inte Un LTE Lon MAC Me OFDMA Ort Mu PHS Per QoS Qu RSS Rec SC-FDMA Sin mu SMS Sho SNR Sig TDD Tim UTMS UTRAN VoIP WCDMA Un Tel UT Ne Voi Wi Mu DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Các thông số hệ thống tƣơng tự 1G Bảng 3.1 Tham số mô Bảng 3.2 Kich mô 53 đinh việc chuyển giao dựa độ mạnh tín hiệu Vì cho dù CFAP có tăng độ tải khơng ảnh hƣởng để đinh hai chế Đối với chế Sensing với tính đặc trƣng cảm nhận băng thông CFAP lân cận, không trọng vào việc giảm thiểu trình chuyển giao Với việc tăng độ tải CFAP này, ngƣời dùng di chuyển theo quỹ đạo ngẫu nhiên, độ trễ gói tin ba chế tăng Khi CFAP có độ tải gần bằng nhau, khác biệt chế giảm theo Trong hình 3.7, độ trễ gói tin chế Sensing giảmvà hơnđộ trễ gói tin chế RSS chút Hình 3.6Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao – Kich (α=0.5) 54 Hình 3.7Biểu đồ phân phối tích lũyđộ trễ gói tin – Kich (α=0.5) Trong hình 3.8, độ tải CFAP gần nhƣ nhau, hiệu thông lƣợng đạt đƣợc hai chế Prediction Sensing giảm Cơ chế RSS tỏ ƣu việc đảm bảo thông lƣợng bởi chế lựa chọn femtocell đích dựa độ mạnh cƣờng độ tín hiệu để hƣớng ngƣời dùng chuyển giao Hai chế cịn lại đạt đƣợc mứcthơng lƣợng tƣơng đƣơng 55 Hình 3.8Biểu đồ phân phối tích lũythông lƣợng – Kich (α=0.5) Nhƣ với giá tri α = 0.5, khảo sát đánh giá hiệu ba chế lựa chọn femtocell mơ hình di chuyển ngẫu nhiên (Random Waypoint) Có thể đến kết luận rằng Nếu muốn ƣu tiên giảm thiểu số lần chuyển giao không cần thiếtthì chế Prediction (cơ dự đốn vi trí di chuyển) phƣơng án tối ƣu - Nếu muốn đảm bảo độ trễ gói tin thấp thông lƣợng tối ƣu cho ngƣời dùng, chế Sensing tỏ ƣu nhờ sử dụng tính nhận thức - Quay trở lại với thuật toán làm mƣợt theo hàm số mũ trình bày ở trên, lựa chọn giá tri α = 0.5 để đánh giá độ ảnh hƣởng giá tri tham số khứ để dự đoán giá tri tƣơng lai Đây giá tri đƣợc ngƣời bạn nhóm nghiên cứu tác giả Hồng Nhƣ Đồng tiến hành mơ đƣa kết luận tối ƣu với mô hình di chuyển lý tƣởng theo đƣờng thẳng Rõ ràng, với chế di chuyển ngẫu nhiên, kết mô mang lại khác biệt đinh Vì thế, tơi muốn thửnghiệm thêm giá tri khác tham số α đểđánh giá đâu giá tri tối ƣu đối với phƣơng án di chuyển Hai giá tri α mà lựa chọn lần lƣợt 0.2 0.8 56 Với α = 0.2, kết mơ theo hai kich đƣợc trình bày dƣới Kịch 1: Hình Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kich (α=0.2) Ta có thể thấy, với giá tri α = 0.2, chế Prediction tỏ ƣu việc giảm số lần chuyển giao không cần thiết Cơ chế Sensing cho hiệu chút so với giá tri α = 0.5, bởi thay đổi tham số α đồng nghĩa ta thay đổi tƣơng quan giá tri tham số khứ mà femtocell ghi nhận đƣợc với tham số Với việc giá tri khứ chiếm trọng số nhiều hơn, chế Sensing cho hiệu so với chế giá tri α = 0.5 Hai chế Prediction Sensing với giá tri α=0.2 tỏ rõ hiệu tốt chế RSS với thử nghiệm liên quan đến độ trễ gói tin Tính chất chế RSS đƣa đinh chuyển giao dựa độ mạnh tín hiệu nên sử dụng chế này, femtocell không ƣu tiên xét đến băng thông độ trễ gói tin 57 Hình 3.9Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kich (α=0.2) Hình 3.10Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kich (α=0.2) 58 Kịch 2: Hình 3.11 Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kich (α=0.2) Hình 3.12Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kich (α=0.2) 59 Hình 3.13Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kich (α=0.2) Ta nhận thấy rằng, với giá tri α = 0.2 CFAP có đột tải gần tƣơng đƣơng nhau, chế Prediction chế tối ƣu mục đích ta hƣớng đến giải toán giảm thiếu số lần chuyển giao không cần thiết Với giá tri α này, hai kich mô phỏng, chế Sensing chiếm ƣu khả đảm bảo tốt thơng lƣợng trì độ trễ gói tin Một lần nhƣng đặc trƣng chế Sensing cảm nhận phổ tần số băng thơng tính nhận thức femtocell giúp mang lại kết tối ƣu Với α = 0.8, kết mô theo hai kich đƣợc trình bày dƣới đây: Kịch 1: Với giá tri α = 0.8, xét hình 3.14, ta có thể thấy chế Prediction có ƣu vƣợt trội, tỏ bật việc làm giảm q trình chuyển giao khơng cần thiết Rõ ràng giá tri α, giá tri α = 0.8 chế Prediction phƣơng án mang lại kết tối ƣu nhƣ muốn giảm thiểu trình chuyển giao khơng cần thiết q trình lựa chọn femtocell 60 Hình 3.14 Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kich (α=0.8) Hình 3.15Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kich (α=0.8) 61 Cơ chế Sensing tiếp tục chiếm ƣu việc làm giảm độ trễ gói tin bởi khả cảm nhận băng thông tần số Trong lƣợt mô này, ta ghi nhận suy giảm mặt hiệu chế Prediction việc làm giảm độ trễ gói tin Nguyên nhân có thể lý giải bởi thay đổi giá tri trọng số α, cƣờng độ tín hiệu chiếm tỉ trọng nhiều Đồng nghĩa với việc femtocell đinh chuyển giao dựa vào độ mạnh tín hiệu mà quan tâm tới việc làm giảm độ trễ gói tin Hình 3.16Biểu đồ phân phối tích lũythông lƣợng – Kich (α=0.8) Kịch 2: Hình 17 Biểu đồ phân phối tích lũysố lần chuyển giao– Kich (α=0.8) 62 Hình 3.18Biểu đồ phân phối tích lũy độ trễ gói tin – Kich (α=0.8) Hình 3.19Biểu đồ phân phối tích lũythơng lƣợng – Kich (α=0.8) 63 Với kich mô 2, chế Sensing lần tiệm cận với tính ƣu việt chế Prediction việc giảm số lần chuyển giao Điều có đƣợc nhờ ta thay đổi giá tri α, giá tri đinh mức độ ảnh hƣởng tham số khứ Khi mức độ tải CFAP đƣợc đẩy lên cao, chế Sensing có thể cảm nhận độ bận/ rảnh kênh truyền CFAP lân cận, nhƣng với trọng số cao giá tri cƣờng độ tín hiệu đo đƣợc ở thời điểm tại, tập hợp giá tri CFAP đích mà chế Prediction chế Sensing đƣợc gần tƣơng đƣơng Cơ chế Prediction thể tốt khả giảm độ trễ gói tin nâng độ tải CFAP ba chế đạt mức thông lƣợng xấp xỉ với giá tri α = 0.8 64 KẾT LUẬN Sau tiến hành mô để đánh giá hiệu ba chế lựa chon femtocell sử dụng mơ hình di chuyển ngẫu nhiên, có thể rút nhận xét: Với giá tri α nào, chế Prediction tỏ đặc biệt hiệu việc giải toán giảm số lần chuyển giao không cần thiết bằng cách sử dụng phƣơng pháp dự đoán hƣớng di chuyển ngƣời dùng bằng thuật toán làm theo hàm số mũ Trong đó, giá tri α = 0.8 giá tri tối ƣu cho chế Prediction việc giảm số lần chuyển giao không cần thiết, đồng thời giúp chế đạt đƣợc hiệu thông lƣợng độ trễ gói tin chấp nhận đƣợc Cơ chế Sensing cho hiệu tốt việc giảm độ trễ gói tin đảm bảo thông lƣợng cho ngƣời dùng với tất giá tri α, đó giá tri α = 0.8 tối ƣu cho chế Sensing việc đảm bảo thông lƣợng tối ƣu cho ngƣời dùng giảm số lần chuyển giao tăng độ tải CFAP Cơ chế RSS với tính chất đặc trƣng lựa chọn femtocell dựa cƣờng độ tín hiệu, cho hiệu trung bình với tất giá tri tham sốα Khi thay đổi giá tri α, đồng nghĩa với việc thay đổi tỉ lệ giá tri khứ giá tri phƣơng pháp làm mƣợt theo hàm số mũ, nhận đƣợc kết khác ứng với chế Điều hồn tồn có thể dự đốn đƣợc, đặc biệt với mơ hình di chuyển ngẫu nhiên, ngƣời dùng có khả di chuyển qua CFAP với nhiều phƣơng án di chuyển ngẫu nhiên khác nhau, qua đó hình thành nên tập hợp giá tri nhƣ số lần chuyển giao, độ trễ gói tin thông lƣợng vô đồ sộ Điều kéo theo thay đổi mặt hiệu chế lựa chọn femtocell mà tơi trình bày ở phần nội dung luận văn Qua thao tác tính tốn mơ luận văn, dựa kết thu đƣợc, có thể khẳng đinh, tơi tìm đƣợc giá tri α = 0.8 giá tri tối ƣu cho chế lựa chọn femtocell áp dụng vào mơ hình di chuyển ngẫu nhiên Random Waypoint Đồng thời, khẳng đinh chế lựa chọn femtocell Prediction chế phù hợp việc giảm số lần chuyển giao không cần thiết, chế Sensing chế tốt việc giảm độ trễ gói tin đảm bảo thông lƣợng cho ngƣời dùng Hƣớng nghiên cứu luận văn tập trung vào việc đƣa chế lựa chọn femtocell kết hợp để áp dụng vào mơ hình di chuyển ngẫu nhiên Những bao hàm ƣu điểm ba chế Prediction, RSS Sensing, hứa hẹn mang lại chất lƣợng dich vụ tốt cho ngƣời dùng 65 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] http://www.itu.int/ITU-D/ict/statistics/ [2] http://www.3gpp.org/ [3] Nokia Siemens Networks, White Paper “2020: Beyond 4G Radio Evolution for the Gigabit Experience” [4] ADC research, “In-building Wireless a Deployment Guide for Wireless Service Providers” [online] Available at: www.adc.com/inbuildingwireless [5] Sprint (2008),"4G Mobile Broadband" Archived from the original on 22 February 2008 Retrieved 2008-03-12 [6] S Al-Rubaye, A Al-Dulaimi and J Cosmas (2011), “Cognitive femtocell: Future wireless network for indoor application” IEEE Vehicular Technology Magazine, pp 44-51 [7] Gavin Horn (2010), “3GPP Femtocells: Architechture and Protocols”, QUALCOMM Incorporated [8] Qualcomm’s presentation, “Femtocell”, http://www.qualcomm.com/media/documents/files/femtocells-thenextperformance-leap.pdf [9] http://en.wikipedia.org/wiki/5G [10] Jie Zhang, Guillaume de la Roche (November 3rd, 2009) “Femtocell Technologies and Deployment” (1st edition) [On-line] Available: http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9780470686812 [May 1, 2014] [11] 3GPP TS 23.401 (September 2011) General Packet Radio Service (GPRS) Enhancements for Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (EUTRAN) Access , Release 10 [12] Hrishikesh Venkataraman, Gabriel-Miro Muntean (2012), "Cognitive Radio and its Application for Next Generation Cellular and Wireless Networks", Springer, Chapter 12, 13 [13] 3GPP TS 36.300 (October 2011) Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) and Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (EUTRAN); Overall Description; Stage 2, Release 10 [14] 3GPP TS 36.401 (September 2011) Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network (E-UTRAN); Architecture Description , Release 10 [15] Trinh Hữu Lực (2013), “Quản lý di động mạng IP”,Luận văn Thạc sỹ, Học viện công nghệ bƣu viễn thơng [16] D C Oh, H C Lee (2010), “Cognitive Radio Based Femtocell Resource Allocation”, pp 274-279 [17] Brown, RG “Exponential smoothing for predicting demand” http://legacy.library.ucsf.edu/tid/dae94e00 67 [18] Intermational Telecommunication Union (1977), “ITU-R Recommendations P.1238: Propagation data and prediction models for the planning of indoor radio communications systems and radio local area networks in the frequency range 900MHz to 100GHz” [19] The femto forum, White Paper (December 2010)“Interference Management in UMTS Femtocells” [20] Fan Bai, Ahmed Helmy (2004), “A survey of mobility models in wireless ad-hoc network” [21] Muhamad Zaheer Aslam, Dr Abdur Rashid (2011), “Comparison of Random Waypoint & Random Walk Mobility Model under DSR, AODV & DSDV MANET Routing Protocols” [22] J Broch, D A Maltz, D B Johnson, Y.-C Hu, and J Jetcheva (1998), in Proceedingsof the Fourth Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking(Mobicom98), ACM, “A performancecomparison of multi-hop wireless ad hoc network routing protocols”, [23] P Johansson, T Larsson, N Hedman, B Mielczarek, and M Degermark, International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom'99) (1999), “Scenario-based performance analysis of routing protocols for mobile ad-hoc networks”, pp 195 206 [24] C Bettstetter, H Hartenstein, and X Perez-Costa (Sept 2004), “Stochastic Properties of theRandom Waypoint Mobility Model”, ACM/Kluwer Wireless Networks, Special Issue on Modeling and Analysis of Mobile Networks, vol 10, no 5, [25] Hoàng Nhƣ Đồng, Nguyễn Nam Hoàng,Keattisak Sripimanwat(2014), “Cell selection schemes for femtocell-to-femtocell handover deploying mobility prediction and downlink capacity monitoring in cognitive femtocell networks”, TENCON 2014 – IEEE Region 10 Conference, Bangkok ... kiến trúc di động nhận thức femtocell đƣợc xem công nghệ cốt lõi để xây dựng hệ thống mạng di động nhận thức femtocell cho hệ mạng di động thứ 5(5G) [6, 7, 8] Hệ thống di động nhận thức femtocell. .. chuyển giaotrong hệ thống Femtocell 37 CHƢƠNG II: QUẢN LÝ DI ĐỘNG VÀ CƠ CHẾ LỰA CHỌN FEMTOCELL CHO QUÁ TRÌNH CHUYỂN GIAO 2.1 Quản lý di động 2.1.1 Quản lý di động Quản lý di động (mobility management):... phát… Femtocell nhận thức: mạng di động nhận thức với femtocell công nghệ đầy hứa hẹn đƣợc nghiên cứu rộng rãi Di động nhận thức hỗ trợ chia sẻ băng tần cách chủ động Đây đƣợc xem công nghệ then