Một số đánh giá sơ bộ về hiệu suất của lược đồ phân phối kênh thích nghi đã được trình bày dưới dạng thời gian thu nhận kênh và độ phức tạp của thông điệp và so sánh với các lược đồ đang sử dụng trong thực tế dựa trên phương thức cập nhật và tìm kiếm.
Một số ký hiệu:
N: Số tế bào nằm trong vùng giao thoa.
Nborrow: Số lượng trung bình các tế bào đang ở phương thức mượn. Nsearch: số lượng trung bình các tế bào đang ở phương thức tìm kiếm/cập nhật
α: Số lượng lớn nhất các phép thử của 1 tế bào sử dụng lược đồ cập nhật để mượn kênh, sau α lần thử, tế bào đó sẽ sử dụng lược đồ tìm kiếm.
m: số lượng các phép thử sử dụng lược đồ cập nhật
ζ1 : v uhK ực thu nhận kênh của tế bào ở phương thức địa phương ζ2 : Khu vực thu nhận kênh của tế bào ở phương thức mượn và sử dụng lược đồ cập nhật
ζ3 : Khu vực thu nhận kênh của tế bào ở phương thức mượn và sử dụng lược đồ tìm kiếm
(ζ1 + ζ2 + ζ3 = 1)
np: Số lượng tế bào chính nằm trong vùng giao thoa với tế bào c bất kỳ cùng thu nhận kênh r.
Một số đánh giá:
a) Khi tế bào yêu cầu 1 kênh địa phương, nó phải thay đổi các thông điệp Nborrow ACQUISITION và Nborrow RELEASE. Do đó,
để thu nhận 1 kênh chính, độ phức tạp thông điệp là 2Nborrow, và thời gian thu nhận kênh là 0.
b) Đối với phương thức mượn, nhận thấy rằng 1 kênh được thu nhận sau m phép thử và sử dụng lược đồ cập nhật. Với mỗi phép thử, các thông điệp N REQUEST, N RESPONSE và N RELEASE phải được trao đổi, vì vậy, thời gian thu nhận kênh là 2mT và độ phức tạp thông điệp là 3mN.
c) Nếu 1 tế bào đang ở phương thức cập nhật mà không thể thu nhận kênh sau α phép thử thì tế bào này sẽ chuyển sang phương thức tìm kiếm. Ta nhận thấy rằng, tem thời gian yêu cầu vào thời điểm hiện tại là nhỏ hơn so với các phép tìm kiếm đồng bộ khác là Nsearch-1, thời gian thu nhận kênh là (2α + Nsearch + 1)T và độ phức tạp thông điệp là 3αN + 4N (Trong lược đồ tìm kiếm, các thông điệp REQUEST, RESPONSE và RELEASE phải gửi tới tất cả các tế bào lân cận trong vùng giao thoa)
Kết hợp các đánh giá trên, ta thấy rằng thời gian thu nhận kênh trung bình của lược đồ thích hợp là:
{2mζ2 + (2α + Nsearch + 1)ζ3 }T Và độ phức tạp trung bình của thông điệp là:
2ζ1 Nborrow + 3ζ1 mN + ζ3 (3α + 4)N
Bảng 4 là các đánh giá về độ phức tạp thông điệp và thời gian thu nhận kênh đối với các lược đồ tìm kiếm cơ bản, cập nhật cơ bản, cập nhật cải tiến.
Thuật toán Độ phức tạp thông điệp
Thời gian thu nhận kênh
Tìm kiếm cơ bản 2N (Nsearch + 1)T
Cập nhật cơ bản 2mN + 2N 2Tm Cập nhật cải tiến (1 - ζ1)(2npm + np(m-1) + 2N (1 - ζ1)2Tm Thích nghi 2ζ1 Nborrow + 3ζ3 mN + 2ζ3 (α + 2)N {2mζ2 + (2α + Nsearch + 1)ζ3 }T
Bảng 4: Sự khác nhau của các lược đồ phân phối kênh
Trong lược đồ cập nhật cơ bản, mỗi lần phân phối kênh, các tế bào trao đổi với nhau thông qua các thông điệp, không phụ thuộc tải. Trong lược đồ thích nghi, 1 tế bào ở phương thức địa phương không phải hỏi các tế bào khác trước khi phân phối 1 kênh và chỉ cần gửi thông điệp ACQUISITION tới các tế bào lân cận đang ở phương thức mượn. Do vậy, tại các thời điểm tải nhẹ, sẽ không có thông điệp nào được trao đổi. Lược đồ thích nghi lựa chọn 1 kênh để mượn phụ thuộc vào tiêu chuẩn mượn là tiêu chuẩn mà có tính toán đến số lượng tế bào lân cận có khả năng cho mượn kênh nhằm giảm khả năng xảy ra xung đột, và điều này hạn chế được số lần thử. Khi tải hệ thống tăng lên, lược đồ cập nhật có thể không sử dụng được, trong lược đồ cập nhật luôn luôn có khả năng xảy ra xung đột ở hầu hết các yêu cầu kênh và độ trễ là không giới hạn. Lược đồ thích nghi chuyển sang phương thức tìm mượn khi số lượng lần thử để nhận 1 kênh ở phương thức mượn vượt qua một giới hạn nào đó và như vậy hệ thống có thể cung cấp các dịch vụ phù hợp cho mỗi tế bào.
Tại thời điểm tải hệ thống thấp, các kênh được thu nhận mang tính địa phương, tức là ζ1 = 1, m = 0, Nsearch = 1 và Nborrow = 0. Bảng 5 mô tả hiệu quả của các thuật toán tại các điều kiện khác nhau, khi tải hệ thống biến đổi, giá trị max và min của mỗi thuật toán được trình bày trong bảng 6.
Thuật toán Độ phức tạp thông điệp Thời gian thu nhận kênh
Tìm kiếm cơ bản 2N 2T
Cập nhật cơ bản 4N 2T
Cập nhật cải tiến 2N 0
Thích nghi 0 0
Bảng 5: So sánh sự khác nhau của các thuật toán dựa trên tải nhẹ
Thuật toán Độ phức tạp thông điệp Thời gian thu nhận kênh
Min Max Min Max
Tìm kiếm cơ bản 2N 2N 2T (N+1)T Cập nhật cơ bản 2N 2T Cập nhật cải tiến N 0 Thích nghi 0 2αN + 4N 0 (2αN + 1)T
Bảng 6: Giới hạn của các thuật toán
Một số đánh giá:
Thuật toán phân phối kênh thích nghi được sử dụng trong các mạng không dây, lược đồ thích nghi hoạt động tốt dưới hầu hết các tải hệ thống. Sau đây là một số nhận xét:
Lược đồ thích nghi là lược đồ tốt nhất khi lưu lượng tải của hệ thống thấp, tất cả các tế bào đang ở phương thức địa phương và không có thông điệp yêu cầu nào. Tải hệ thống không cân bằng khi có các điểm nóng được bao quanh bởi các điểm lạnh, và lược đồ thích hợp cho trường hợp này là lược đồ cập nhật; thuật toán ghi lại số lượng thông điệp ACQUISITION gửi tới các tế bào láng giềng.
Thuật toán này là đúng đắn
Độ phức tạp thuật toán thấp và tính chất phân phối tạo sự cân bằng.
Thuật toán hỗ trợ tốt dịch vụ cho các tế bào.
Lược đồ thích nghi có thể giải quyết một số vấn đề còn tồn tại của lược đồ cập nhật cải tiến, lược đồ này ghi lại thông tin bằng cách gửi các thông điệp yêu cầu tới các tế bào ((NP(c,r)), nhưng không thể đồng thời 2 tế bào trong vùng giao thoa thu được 1 kênh. Các kết quả so sánh cho thấy, lược đồ thích nghi chuyển giao kênh theo một vòng thông điệp và hiệu quả tương đương với lược đồ tìm kiếm cơ bản dưới cùng một điều kiện lưu lượng tải.
KẾT LUẬN
Ngày nay, các dịch vụ không dây đang là một trong những lĩnh vực truyền thông phát triển mạnh mẽ nhất. Trên thế giới cũng như tại Việt Nam, số lượng các thiết bị không dây sử dụng và khai thác nguồn tài nguyên mạng đang tăng lên nhanh chóng về số lượng, như vậy, đồng hành với số lượng, các nhà nghiên cứu đang tìm các thuật toán, giải pháp tối ưu để sử dụng các nguồn tài nguyên mạng hiệu quả nhất.
Một số nội dung chính và kết quả đạt được trong luận văn:
Tổng quan về mạng tế bào, mạng không dây và mô tả một số chiến lược gán kênh trong mạng không dây.
Các chiến lược gán kênh tần, thí nghiệm mô phỏng thuật toán, trong đó tính toán, đánh giá xác suất khoá cuộc gọi thông qua các thông số có liên quan như số lượng tế bào, ngưỡng, số mẫu, …. Và qua cách đánh giá gián tiếp này, ta có thể đánh giá được hiệu suất hoạt động của các chiến lược gán kênh.
Chiến lược gán kênh động, nguyên tắc hoạt động của thuật toán gán kênh thích nghi, đánh giá hiệu quả hoạt động các thuật toán gán kênh.
Định hƣớng nghiên cứu và phát triển tiếp theo:
Tốc độ phát triển của hệ thống truyền thông di động ngày càng tăng nhanh một cách đáng kinh ngạc, sự phân phối có hiệu quả các kênh truyền thông nhằm nâng cao hiệu suất sử dụng hệ thống mạng tế bào với dung lượng băng tần có hạn. Các giải pháp kỹ thuật để sử dụng linh hoạt nguồn tài nguyên vô tuyến và quản lý các dịch vụ viễn thông hỗ trợ cho thế hệ viễn thông di động tiếp theo.
Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo là các lược đồ phân phối kênh có sử dụng tác tử phần mềm thông minh trong các hệ thống di động tế bào, cung cấp khả năng tự điều chỉnh đến các trạm gốc, khả năng này làm tăng tính linh hoạt của hệ thống trong các trường hợp lưu lượng tăng cao.
Các tác tử phần mềm thông minh hoạt động linh hoạt và hỗ trợ nhau trong một hệ thống đa tác tử có thể cải thiện hiệu suất của hệ thống mạng tế bào, phân phối và điều hành hợp lý nguồn tài nguyên vô tuyến.
Hệ thống đa tác tử đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả. Sự dàn xếp thông minh của tác tử là một đặc tính quan trọng của hệ thống nhằm cải tiến chất lượng dịch vụ và cân bằng tải đối với lưu lượng hệ thống.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Scott Jordan, Resource Allocation in Wireless Networks, Department of
Electrical Engineering & Computer Science, Northwestern University,
3/1999.
[2] D. C. Cox and D. O. Reudink, Dynamic channel assignment in two- dimensional large-scale mobile radio system, Bell System Technical
Journal, 9/1972 .
[3] L. G. Anderson, A simulation study of some dynamic channel assignment algorithms in a high capacity mobile telecommunications system, IEEE Transactions on vehicular Technology, 10/1982.
[4] S. M. Elnoubi, R. Singh, and S. C. Gupta, A new frequency channel assignment algorithm in high capacity mobile telecommunications system, IEEE Transactions on vehicular Technology, 8/1982.
[5] D. Everitt and D. Manfield, Performance analysis of cellular mobile communication systems with dynamic channel assignment, IEEE
Journal on Selected Areas in Communications, 10/1989.
[6] P. A. Raymond, Performance analysis of cellular Networks, IEEE
Transactions on communications, 12/1991.
[7] L. Cimini, G. Foschini, and C. L. I, Call blocking performance of distributed algorithms for dynamic channel allocation in microcells, In
conference record of the International conference on Communications (ICC), IEEE, 1992.
[8] D. D. Dimitrijevic and J. Vucetic, Design and Performance analysis of
the algorithms for channel allocation in cellular networks, IEEE
Transactions on vehicular Technology, 11/1993.
[Gar00] Vijay K. Garg. IS-95 CDMA and CDMA 2000, Cellular/PCS
Systems Implementation
[Ekl86] Berth Eklundl, Channel Utilisation and Blocking Probability in a Cellular Mobile Telephone System with Directed Retry, IEEE
[KE89] Johan Karlsson and Berth Eklundh, A Cellular Mobile Telephone System with load sharing – an enhancement of directed retry. IEEE
Transactions and Communications, 5/1989
[TJ91] Sirin Tekinay and Bijan Jabbari, Handover and Channel Assignment in Mobile Cellular Networks. IEEE Communications
Magazine, 11/1991.
[ZY89] Ming Zhang and Tak Shing P. Yum., Compasisons of channel Assignment Strategies in Cellular Mobile Telephone Systems, IEEE
Transactions on vehicular Technology, 11/1989
[DSJ97] Sajal K.Das, Sanjoy K.Sen and Rajeev Jayaram, A dynamic load balancing strategy for channel assignment using selective borrowing in cellular mobile environment. Wireless Networks, 1997
[DSJA97] K.Das, Sanjoy K.Sen and Rajeev Jayaram and Prathima Agrawal, A distributed Load balancing Algorithm for the hot cell problem in a cellular mobile networks. 8/1997
PDF Merger
Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Merger! To remove this page, please
register your program!
Go to Purchase Now>>
Merge multiple PDF files into one
Select page range of PDF to merge
Select specific page(s) to merge
Extract page(s) from different PDF
files and merge into one