Анализ и оптимизация абонентского устройства при использовании в сетях 5G на основе модели слайсинга
Аннотация
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.
Об авторах
Р. В. Ахпашев
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Россия
Россия
г. Новосибирск
Д. В. Завьялова
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Россия
Россия
г. Новосибирск
Список литературы
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 3GPP TS38.215 v. 15.3.0, New Radio; Physical Layer Measurements, Release 15. ETSI. France, 2018. 18 p.
5. 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).
6. Hamalainen S., Sanneck H., Sartori C. LTE Self-Organising Networks (SON): Network Management Automation for Operational Efficiency. Wiley & Sons Ltd., Chichester, 2011. 428 p.
7. 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).
8. Lee V. LTE and Evolution to 4G Wireless, design and measurement challenges, 2 nd edition. Chichester, John Wiley & Sons, April 2013. 648 p.
Рецензия
Для цитирования:
Ахпашев Р.В., Завьялова Д.В. Анализ и оптимизация абонентского устройства при использовании в сетях 5G на основе модели слайсинга. Вестник кибернетики. 2019;(1 (33)):40-46.
For citation:
Akhpashev R.V., Zavyalova D.V. Analysis and Optimization of User Equipment Working in 5G Networks Based on Slicing Model. Proceedings in Cybernetics. 2019;(1 (33)):40-46. (In Russ.)
Просмотров:
151
Послать статью по эл. почте 