procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»procyber-260Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИEngeneeringАнализ и оптимизация абонентского устройства при использовании в сетях 5G на основе модели слайсингаAnalysis and Optimization of User Equipment Working in 5G Networks Based on Slicing ModelАхпашевР. В.AkhpashevR. V.

г. Новосибирск

Novosibirsk

ruslan.akhpashev@gmail.comЗавьяловаД. В.ZavyalovaD. V.

г. Новосибирск

Novosibirsk

da2215@mail.ruСибирский государственный университет телекоммуникаций и информатикиРоссияSiberian State University of Telecommunications and Information ScienceRussian Federation20193103202001 (33)4046Copyright © Ахпашев Р.В., Завьялова Д.В., 20202020Ахпашев Р.В., Завьялова Д.В.Akhpashev R.V., Zavyalova D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/260

Для оценки качества радиопокрытия изначально использовалось громоздкое оборудование, которое позволяло довольно точно определить «дыры» в радиопокрытии. В настоящее время появились смартфоны, которые обладают производительностью компьютеров прошлого десятилетия и способны проводить автоматизированный сбор данных о сетях мобильной связи, в том числе о сетях следующего поколения и сетях 5G с разделением ресурсов сети путем слайсирования. В рамках исследования авторы разработали мобильное приложение на базе ОС Android, которое позволяет получать данные о качестве и уровне принятого сигнала с базовой станции. Данные привязаны к координатам GPS, что позволяет более точно определить слабые места в радиопокрытии мобильной сети. Авторы также провели анализ и оптимизацию энергоэффективности приложения, которая основана на балансе между частотой сбора и отправки данных на сервер и количеством активных абонентов в сети.

Initially, heavy equipment was used, which allowed highly accurate determination of “holes” inside a network, to assess the quality of radio coverage. Nowadays a smartphone has a computer performance and could be used for the purposes of checking the quality and power of a received signal from the mobile network, especially for the future 5G network based on slicing technique. The authors of the article developed an application for Android smartphones that could get the measurement data from the base station. The connection to the GPS allows determining more accurately the weak points in the coverage of the mobile network. Authors analyze and optimize the energy performance of the application based on a balance between the frequency of collecting and sending data to the server and the number of active users.

драйв-тестLTE5Gоптимизацияслайсингdrive-testLTE5GoptimizationslicingReferencesSesia S., Toufik I., Baker M. LTE – The UMTS Long Term Evolution: From Theory to Practice. 2nd ed. A John Wiley & Sons Ltd. Chichester, 2011. 794 p.Sesia S., Toufik I., Baker M. LTE – The UMTS Long Term Evolution: From Theory to Practice. 2nd ed. A John Wiley & Sons Ltd. Chichester, 2011. 794 p.Cao J., Kong D., Charitos M., Berkovskyy D., Goulianos A. A. et al. Design and Verification of a Virtual Drive Test Methodology for Vehicular LTE-A Applications // IEEE Transactions on Vehicular Technology. May 2018. Vol. 67, № 5. Р. 3791–3799.Cao J., Kong D., Charitos M., Berkovskyy D., Goulianos A. A. et al. Design and Verification of a Virtual Drive Test Methodology for Vehicular LTE-A Applications // IEEE Transactions on Vehicular Technology. May 2018. Vol. 67, № 5. Р. 3791–3799.Ahmad S., Musleh S., Nordin R. The Gap between Expectation and Reality: Long-Term Evolution (LTE) and Third Generation (3G) Network Performance in Campus with Test Mobile System (TEMS) // Conference: 2015 9th Asia Modelling Symposium (AMS). 2015. P. 164–168.Ahmad S., Musleh S., Nordin R. The Gap between Expectation and Reality: Long-Term Evolution (LTE) and Third Generation (3G) Network Performance in Campus with Test Mobile System (TEMS) // Conference: 2015 9th Asia Modelling Symposium (AMS). 2015. P. 164–168.3GPP TS38.215 v. 15.3.0, New Radio; Physical Layer Measurements, Release 15. ETSI. France, 2018. 18 p.3GPP TS38.215 v. 15.3.0, New Radio; Physical Layer Measurements, Release 15. ETSI. France, 2018. 18 p.RAN WG1 TS 25.225 v.3.0.0 (1999-10) Physical Layer – Measurements (TDD), source: RAN #5. URL: http://www.3gpp.org/dynareport/25225.htm (дата обращения: 20.11.2018).RAN WG1 TS 25.225 v.3.0.0 (1999-10) Physical Layer – Measurements (TDD), source: RAN #5. URL: http://www.3gpp.org/dynareport/25225.htm (дата обращения: 20.11.2018).Hamalainen S., Sanneck H., Sartori C. LTE Self-Organising Networks (SON): Network Management Automation for Operational Efficiency. Wiley & Sons Ltd., Chichester, 2011. 428 p.Hamalainen S., Sanneck H., Sartori C. LTE Self-Organising Networks (SON): Network Management Automation for Operational Efficiency. Wiley & Sons Ltd., Chichester, 2011. 428 p.Specification 37.320. Universal Terrestrial Radio Access (UTRA) and Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Radio measurement collection for Minimization of Drive Tests (MDT); Overall description. Release 10. URL: http://www.3gpp.org/DynaReport/37320.htm (дата обращения: 15.11.2018).Specification 37.320. Universal Terrestrial Radio Access (UTRA) and Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Radio measurement collection for Minimization of Drive Tests (MDT); Overall description. Release 10. URL: http://www.3gpp.org/DynaReport/37320.htm (дата обращения: 15.11.2018).Lee V. LTE and Evolution to 4G Wireless, design and measurement challenges, 2 nd edition. Chichester, John Wiley & Sons, April 2013. 648 p.Lee V. LTE and Evolution to 4G Wireless, design and measurement challenges, 2 nd edition. Chichester, John Wiley & Sons, April 2013. 648 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.