Tiếp nhận yêu cầu kiểm tra
Phát hiện bất thường? Xử lý dữ liệu từng cấu hình và gom thành mẫu chuẩn
Kiểm tra các mẫu dữ liệu để phát hiện bất thường
Có Khơng
Hình 2.26. Các bước xử lý dữ liệu thủ cơng
Với mơ hình tự động hố đã xây dựng, việc thực thi sẽ thể hiện sự tự động hố tồn trình, Hình 2.26 và 2.27 thể hiện sự thay đổi.
Tiếp nhận Tổng hợp báo cáo và điều khiển Dữ liệu node
RNC trên CSDL
Tiếp nhận yêu cầu
báo cáo Có dữ liệu bất thường? SQL tổng hợp so sánh cấu hình tự động trên CSDL Y N
Giao diện cho người dùng có thể crosscheck manual
Kích hoạt cảnh báo tự động lên màn hình giám sát
Kích hoạt tiến trình khơi phục tự động
Dữ liệu MSC trên CSDL
36
2.3.2. Giải pháp điều khiển rà soát tham số tự động
Đối với việc thu thập và kiểm soát tham số, khối lượng còn lớn hơn nhiều dữ liệu rà sốt, đồng thời trong mơ hình cũ một số thiết bị lớp cell/NodeB khơng những mất thời gian lấy thơng tin cịn cần khoảng thời gian để ra các yêu cầu thay đổi theo quy trình, việc tìm hiểu và so sánh các bước thực hiện để thấy hiệu quả vượt trội của hệ thống mới, Hình 2.28, 2.29 và 2.30 thể hiện sơ đồ so sánh tham số theo chuẩn.
PSTN ISDN Internet USIM ME TE Nút B Nút B RNC Nút B Nút B RNC MSC/VLR GMSC EIR HLR/AuC SGSN GGSN UE Uu UTRAN Iu CN Nguồn dữ liệu tham số chuẩn do người dùng định nghĩa Các tham số thiết bị lấy từ hệ thống
Hình 2.28. Bài tốn so sánh tham số chuẩn Select NodeB, InfoName, Infovalue
From ((Select Infoname, Infovalue from( select * from RESULT where TaskID=3333)))
pivot(max(Infovalue)
for Infoname in (NodeB, InfoName, Infovalue))) FLIP_ID, INFO
where INFO.TASKID= FLIP_ID.TASKID and INFO.Infoname= FLIP_ID.Infoname and INFO.Fixvalue != FLIP_ID.Infovalue
37
Giao diện định nghĩa tập dữ liệu chuẩn
NodeB, Tham số 1, Giá trị1 NodeB, Tham số 2, Giá trị2 NodeB, Tham số n, Giá trịn
NodeB1
NodeB2
NodeBm
Dữ liệu ví dụ
NodeBx, Tham số 1, Giá trị1 NodeBx, Tham số 2, Giá trị2 NodeBx, Tham số n, Giá trịn
Kiểm tra dữ liệu ví dụ
Hình 2.30. Luồng dữ liệu so sánh tham số chuẩn
Việc xử lý các file dữ liệu lớn (file dữ liệu hàng Gigabyte và số lượng đến vài chục triệu bản ghi mỗi ngày) địi hỏi các cơng cụ và máy tính local mạnh hơn, nhưng kết quả rất khó kiểm tra lại, trong khi tần suất làm việc thấp.
Tiếp nhận Xử lý dữ liệu Kiểm tra vấn đề Vào từng OSS
lấy thơng tin cấu hình NodeB
Tiếp nhận yêu cầu kiểm tra
Phát hiện bất thường? Xử lý dữ liệu lớn để ra tham số cell/NodeB Kiểm tra, so sánh dữ liệu để phát hiện bất thường Có Khơng
38
Bằng việc sử dụng tiến trình đọc file tự động hàng ngày có thể lấy ra các thơng tin tham số trên CSDL, từ đó chỉ cần bổ sung thêm giao diện với kĩ sư để định nghĩa các giá trị chuẩn và trỏ sang phần mềm giám sát và phần mềm tác động có thể tự động hố tồn trình, giúp cho việc tối ưu chất lượng mạng ở lớp cell/trạm nhanh hơn, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, theo Hình 2.31 và 2.32.
Tiếp nhận Tổng hợp báo cáo và điều khiển
Tiếp nhận yêu cầu báo cáo Có dữ liệu bất thường? SQL tổng hợp so sánh cấu hình tự động trên CSDL Có Khơng
Giao diện cho người dùng có thể crosscheck manual
Kích hoạt cảnh báo tự động lên màn hình giám sát
Kích hoạt tiến trình khơi phục tự động Thu thập và lưu
trữ dữ liệu lớn tự động từ các OSS
Hình 2.32. Tự động kiểm sốt tham số tồn trình
2.3.3. Giải pháp tối ưu tham số trong mạng lưới
Đối với việc quản lý một mạng lưới ngày càng phức tạp trọng mạng viễn thông, với tài nguyên hệ thống là hữu hạn nhưng phục vụ một số lượng khách hàng và dịch vụ ngày càng lớn trên phạm vi địa lý trải dài. Do đó, ln đặt ra bài tốn tối ưu tài nguyên hệ thống bằng việc lựa chọn các tham số, cấu hình phù hợp ở các lớp mạng, lớp dịch vụ, giao diện, môi trường mạng… để hiệu suất sử dụng là tối ưu nhất. Với kho dữ liệu đã thu thập được bằng nền tảng hệ thống thông minh là cơ sở sử dụng các thuật toán tối ưu phần mềm nhằm đưa ra nhưng lời giải tốt nhất.
Ở đây chúng ta xem xét cách xây dựng mơ hình tối ưu qua một bài toán tối ưu tài nguyên cụ thể, đó là việc sử dụng tối ưu tài nguyên vô tuyến qua các tham số của môi trường vô tuyến [7]. Trong bối cảnh số thiết bị ngày càng gia tăng của việc phát triển IoT, tài nguyên tần số truy nhập và sử dụng dịch vụ ngày càng khan hiếm đặt
39
ra yêu cầu cần chia sẻ giữa các nguồn khác nhau để tối ưu hạ tầng truyền tải, cụ thể như Hình 2.33.
Tài nguyên R1 ưu tiên cho primary
user Tài nguyên chia sẻ
cho secondary
user, cần xếp tối đa
Rn
Không gian mạng vô tuyến, tổng tài
nguyên R
Hình 2.33. Tối ưu tài nguyên vô tuyến
Trong không gian vô tuyến với tài nguyên R, cần sắp xếp tối đa số user ưu tiên và các user chia sẻ để đảm bảo sử dụng dịch vụ, việc giải bài tốn sắp xếp với khơng gian hữu hạn sẽ giải quyết bằng giải thuật di truyền GA, dựa trên việc thu thập các tham số vô tuyến RF sau [5] [7]:
Dải tần hoạt động (Operating Frequency Band – FB)
Kỹ thuật điều chế (Modulation technique - MOD)
Tỷ lệ lỗi bit (Bit Error Rate - BER)
Tốc độ dữ liệu (Data Rate - DER)
Công suất truyền (Power Transmitted - PWR)
Nhiều đến người dùng chính (Interference to primary user - ITPU)
Bậc ưu tiên truyền tải (Transmission to Opportunity Index - TOI)
Các tham số này sẽ hoạt động như các gen của nhiễm sắc thể trong thuật tốn, như mơ tả Hình 2.34, các gen đánh thứ từ từ 1-7 tương ứng với các tham số vô tuyến phía trên. Gen 1 – FB, gen 2 – MOD, gen 3 – BER, gen 4 – DER, gen 5 – PWR, gen 6 – TIPU, gen 7 – TOI. Tổ hợp các gen này sẽ đại diện các môi trường truy nhập, tài nguyên truy nhập khác nhau.
40
1 2 3 4 5 6 7
Hình 2.34. Cấu trúc nhiễm sắc thể
Dải tần số hoạt động FB: Là gen đầu tiên của cấu trúc nhiễm sắc thể. Trong giao tiếp không dây, mỗi máy phát cần một dải tần cho hoạt động của nó. Hiện tại, mỗi công nghệ được liên kết với băng tần cố định. Mặt khác, trạm thu phát tương thích có thể hoạt động trên bất kỳ băng tần thuận tiện nào. Theo tiêu chuẩn IEEE 802.22, phạm vi của dải tần hoạt động thay đổi từ 54MHz đến 862 MHz có kích thước bước là 8MHz. Do đó đối với q trình mã hóa, tổng số bit theo yêu cầu của gen FB là 7 bit, tương ứng biến mã hóa thay đổi từ 0000001 đến 1100110.
Kỹ thuật điều chế MOD: Là gen thứ hai của cấu trúc nhiễm sắc thể. Trong giao tiếp không dây MOD xác định liên kết giữa các dạng sóng. Theo tiêu chuẩn IEEE 802.22, các sơ đồ điều chế được xem xét ở đây là BPSK, QPSK, 8- QAM và 16-QAM. Do đó, đối với q trình mã hóa, tổng số số bit trong đó tất cả các sơ đồ điều chế trên có thể được biểu diễn là hai bit, tương ứng với biến mã hóa thay đổi từ 00 đến 11.
Tỷ lệ lỗi bit BER: Thông số quan trọng tiếp theo cho giao tiếp khơng dây là tỷ lệ lỗi bit. Nó mơ tả số lượng bit nhận được đã được sửa đổi do kênh nhiễu hoặc nhiễu. Mỗi ứng dụng có thể chịu đựng BER lên đến một giá trị nhất định. Phạm vi BER có thể thay đổi từ 10−1 đến 10−15, có kích thước bước là 10−1 [7]. Do đó để mã hóa cho BER cần tổng số bit là 4, tương ứng với biến mã hóa thay đổi từ 0001 đến 1111.
Tốc độ dữ liệu DR: Nó mơ tả số bit được truyền trên một đơn vị thời gian. Yêu cầu của tốc độ dữ liệu thay đổi từ ứng dụng này sang ứng dụng khác, như với thoại thơng thường, hình ảnh độ nét cao, video, .v.v. Trong mơ hình này, tốc độ dữ liệu thay đổi từ 50 kbps đến 1,55 Mb/giây có kích thước bước là 50 kb/giây. Do đó, đối với q trình mã hóa, tổng số số bit cần để biểu diễn DR là 5, với biến mã hóa thay đổi từ 00001 đến 11111.
41
Công suất truyền PWR: Tham số RF thứ năm cho giao tiếp hệ thống không dây là cơng suất. Trong mơ hình này, cơng suất thay đổi từ 3 dbm đến 45 dbm có khoảng cách bước là 3 dbm. Do đó số bit cần để mã hóa PWR là 4, với biến mã hóa thay đổi từ 0001 đến 1111.
Nhiễu vào người dùng chính ITPU: ITPU, trong mạng vô tuyến nhận thức là một trong những Tham số RF. Nó được xem xét sao cho hiệu suất của người dùng chính khơng bị ảnh hưởng do công suất truyền của CR. Trong công việc này, ITPU thay đổi từ 0,0625 đến 0,9375 có kích thước bước là 0,0625. Do đó đối với q trình mã hóa tổng số bit trong đó ITPU này có thể được biểu diễn là 4. Do đó biến mã hóa khác nhau từ 0001 đến 1111.
Chỉ số cơ hội truyền tải TOI: TOI là một trong những thông số quan trọng nhất đối với kênh tiến trình lựa chọn. TOI phụ thuộc vào ma trận hoạt động của người dùng chính. Việc CR sử dụng kênh trong tương lai là được xác định với sự trợ giúp của Chỉ số cơ hội truyền tải TOI. Giá trị TOI càng lớn thì xác suất của sự can thiệp của người dùng chính, do đó có khả năng việc sử dụng kênh của người dùng Nhận thức tăng lên. Giá trị của TOI nằm trong khoảng từ 0,3679 đến 0,9394 [6] và số các khe thời gian được thực hiện là 100. Do đó từ phương trình dưới đây, tập hợp các giá trị được lấy bắt đầu từ 0,3697 đến 0,9297 với kích thước bước là 0,04, nằm trong phạm vi và tương ứng tìm ra số lượng khe thời gian được sử dụng bởi người dùng chính trong từng kênh cụ thể.
Như vậy mỗi gen được biểu diễn bởi dãy nhị phân 30 bit, gồm 7 phần tương ứng 7 tham số. Thuật toán Di truyền là một giải pháp cho vấn đề cần tối ưu dựa trên tính phù hợp của cá thể trong q trình phát triển. Sử dụng phương pháp tạo ngẫu nhiên quần thể ban đầu. Đo lường độ thích nghi FM được đánh giá sử dụng từng nhiễm sắc thể. Hai phương pháp được lựa chọn được thực hiện trong công việc này là “Elitism” và “Tournament selection” [7].
Thủ tục “Elitism” mục đích để lấy ra cá thể ưu tú nhất /hay nhiễm sắc thể tốt nhất trong số những nhiễm sắc thể có FM tốt nhất trong quần thể được khởi tạo ban đầu, mà sẽ được duy trì trong thế hệ tiếp theo. Nói cách khác là sao chép các cá thể tốt sang quần thể mới. “Tournament selection” được thực hiện sau “Elitism” vì nó sẽ chỉ ra giải pháp tốt nhất bằng chọn lọc cạnh tranh. Một quy mô phù hợp của
42
“Tournament selection” được định nghĩa sẽ giúp lựa chọn ra cá thể tốt nhất thể hiện qua việc cạnh tranh FM của chúng, các thủ tục này theo Hình 2.36.
Chức năng lai ghép (Crossover) được áp dụng trên hai cá thể của tournament tương ứng. Nếu giá trị được tạo ngẫu nhiên nhỏ hơn hoặc bằng tỷ lệ crossover thì gen của cá thể mới sẽ được lấy từ cá thể đầu tiên của “Tournament selection”. Nếu không sẽ lấy gen của cá thể thứ hai. Khi đó, sẽ thu được quần thể giả sau khi crossover trên cá thể được chọn của quần thể ban đầu, sơ đồ thể hiện theo Hình 2.35.
Khởi tạo quần thể ban đầu Đánh giá FM Lựa chọn Lai ghép Crossover Đột biến Mutation Đánh giá FM Kết quả Cá thể tốt nhất Thiết lập hàm mục tiêu
Đạt giá trị mong muốn
Hình 2.35. Tối ưu tài nguyên vô tuyến
Hàm đột biến (Mutation) được áp dụng trên quản thể giả tạo ra từ lai ghép (tách biệt với nhóm tạo ra từ q trình “Elitism”). Nếu giá trị được tạo ra ngẫu nhiên nhỏ hơn hoặc bằng tỷ lệ đột biến, khi đó việc tạo gen ngẫu nhiên được coi là hồn thành, việc đó thu được bằng cách làm trịn các giá trị được tạo bởi trình tạo ngẫu nhiên (dưới dạng tập các bit và gen nêu trên). Đánh giá FM được thu thập ở mỗi cấp thế hệ và qua đó, thu được cá thể tốt nhất để chọn lời giải, chi tiết theo Hình 2.36.
43
Ind1 Ind2 Ind3 Ind4 Ind5 ... IndN Khởi tạo quần thể N
Ind1 Ind2 Ind3 Ind4 Ind5 ... IndN
Chọn X cá thể ngẫu nhiên Chọn X cá thể ngẫu nhiên Lai ghép Cá thể tốt nhất Cá thể tốt nhất cInd 1 cInd 2 cInd 3 cInd 4 cInd 5 ... cIndN nInd 1 nInd 2 nInd 3 nInd 4 nInd 5 ... nIndN Đột biến Nhóm tối ưu ban đầu Nhóm tối ưu 1 Nhóm tối ưu 1
Quần thể giả pseudo
Quần thể mới được sinh ra
Hình 2.36. Các vịng chọn ứng viên phù hợp
Phương thức lai ghép hai nhóm được chọn trong bài này vì nó là giải pháp tốt hơn so với các kỹ thuật khác. Thoát khỏi tối ưu địa phương phát sinh do xác suất nhận được cùng một bộ giải pháp, tỷ lệ đột biến được giữ ở mức thấp cho nhiễm sắc thể con, (1 - 5%). “Elitism” và “Tournament selection” được sử dụng để lấy thế hệ của quần thể phụ thuộc vào FM. Người ta quan sát thấy rằng GA thường đưa ra giá trị giải pháp tối ưu trong tối đa 100 thế hệ.
44
Mỗi cấu trúc nhiễm sắc thể riêng biệt (cá thể được tạo ra), các bit được kiểm tra với các bit chuỗi tương ứng của người dùng thứ cấp là ứng viên của giải pháp (secondary user), các thế hệ quần thể tiếp tục triển khai cho tới khi hội tụ. Nếu bất kỳ cá thể nào đáp ứng các điều kiện trên, thì đó là cá thể phù hợp nhất, cung cấp giải pháp cho bài toán. Các FM được xác định bởi cơng thức (2.1), trong đó các giá trị w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7 là các trọng số tương ứng với tham số, tham số có chuỗi bit dài hơn sẽ có trọng số lớn hơn.
FM = w1*FB+w2*MOD+w3*BER+w4*DR+w5*PWR+w6*ITPU+w7*TOI (2.1)
Theo mơ phỏng tìm bộ tham số tối ưu [7], hàm mục tiêu FM cần đạt đến giá trị bằng 30, tập tham số đảm bảo điều kiện này là tập lời giải của bài toán. Về mặt sử dụng tài nguyên, với các giá trị FMi (i=1-m) chính là tập user lớn nhất mà tài nguyên chia sẻ có thể phục vụ, tương ứng mỗi FMi cho 1 user sẽ cần 1 tài nguyên tương ứng là f(FMi) có dạng 2𝑇𝑖, do các tài nguyên vô tuyến quản lý dưới dạng luỹ thừa của 2, với FMi càng lớn sẽ cần 1 tài nguyên càng lớn, do đó cần cân đối để sắp xếp số user được lớn nhất.
45
CHƯƠNG 3:
ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA MƠ HÌNH 3.1. PHẠM VI ĐÁNH GIÁ
Dựa trên quy mô mạng lưới mạng di động Viettel, với 65 triệu thuê bao di động (số liệu năm 2020, google), với quy mô thuê bao như vậy, căn cứ theo tính tốn định cỡ thơng tin di động [5], số thuê bao phục vụ của một trạm khoảng 1000, số trạm phát song cần thiết là 65000 trạm (kèm theo số tương ứng thiết bị truyền tải), tương ứng số phần từ truy nhập là 100 RNC, 65 MSC, 30 SGSN.
Các nhà cung cấp thiết bị hiện tại ở các lớp dịch vụ gồm Huawei, Ericsson, Nokia, ZTE. Các giao thức lệnh/file là telnet/ssh ftp/sftp. Để tính hiệu quả của hệ thống tự động theo mảng thiết bị có thể tự động hóa được. Khả năng tự động hóa đo lường theo từng nhà cung cấp và từng loại thiết bị, đạt khoảng 83%, chi tiết theo Bảng 3.1.
Bảng 3.1. Đánh giá khả năng tự động hóa hệ thống
STT Loại node mạng Nhà cung cấp Khả năng tự động hóa
1 NodeB
Huawei OK
Ericsson OK
Nokia OK
ZTE OK (50%, do dùng đồ họa GUI)
2 RNC
Huawei OK
Ericsson OK
Nokia OK
ZTE NOK (Do dùng đồ
họa GUI)
3 MSC/SGSN Huawei OK