Повышение пропускной способности сетей мобильной связи при применении гетерогенных сценариев

Способность распространения радиоволн зависит от частоты излучаемого сигнала и среды распространения. Потери сигнала вызваны следующими эффектами: отражения сигнала; диффузионное рассеивание; поглощения; дифракция; рассеивание сигнала; При распространении радиосигнала в свободном пространстве мощность на выходе приемной антенны удобно выразить как функцию от расстояния до передающей антенны.

где — уровень мощности приемника, дБ; - уровень мощности передатчика, дБ;- коэффициент усиления передающей антенны, дБ;- коэффициент усиления приемной антенны, дБ;- длина волны;d- расстояниемежду передающей и приемной антеннами, км. Одной из важнейших характеристик распространения радиосигнала является его затухание в канале связи. Затухание L определяется как отношение передаваемой мощности сигнала к принимаемой и выражается в дБ как положительная величина. Для свободного пространства затухание определяется из выражения[11]: где L (d) — затухание сигнала в свободном пространстве, дБ; - уровень мощности передатчика, дБ; - уровень мощности приемника, дБ;- коэффициент усиления передающей антенны, дБ;- коэффициент усиления приемной антенны, дБ;d — расстояниемежду передающей и приемной антеннами, км;f — частота сигнала, МГц. Для расчета затухания и уточнения размещения оборудования разнесенной базовой станции необходимо рассмотреть планы этажей и примененные материалы стен и перегородок. Все три этажа имеют идентичную конфигурацию. Каждый этаж торгового центра — это галерея, площадь которой поделена на отдельные небольшие помещения, разделённые между собой стеклянными перегородками и гипсокартоннымистенами. Расчет затухания сигнала в свободном пространстве и с учетом помещений второго этажа торгового центра произведем при следующих условиях: максимальное расстояние между двумя стенами d = 80 м, 8 стеклянных перегородок и 2 стены из гисокартона, а также при половине этого расстояния. Таблица 3.

6. Расчет затухания в свободном пространстве при d = 80 мСетиf, МГцL (d), дБGSM-9 002 090 066,58GSM-180 020 180 072,60LТE20260078,94Таблица 3.

7. Расчет затухания в свободном пространстве при d = 0,04 км.

Сетиf, МГцL (d), дБGSM-9 002 090 060,56GSM-180 020 180 066,58LТE20260072,92Из полученных расчетов видно, каждое удвоение расстояния или частоты добавляет 6дБ к величине затухания сигнала. Рисунок 3.10 — Распространение сигнала.

Затухание сигнала внутри помещения определяется по формуле:

где- затухание сигналавнутри помещения, PL (ParТiТioningloss) — уровень потери при прохождении сигнала (сквозь стены, окна, двери, стеклянные перегородки), дБ;L (d) — затухание сигнала в свободном пространстве, дБ. [16]Таблица 3.

8. Потери сигнала при прохождении через препятствия.

НаименованиеЕдиницы измерения.

ЗначениеОкно в кирпичной стенед.

Б2Стеклянная перегородкад.

Б3Офисная стенад.

Б6Железная дверь в офисной стенед.

Б7Железобетонная стенад.

Б10,1Железная дверь в кирпичной стенед.

Б12,4Гипсокартонные стеныд.

Б2,52Стеклод.

Б3−20Полоса частот RRUравна 20 МГц, используется частотное разделение каналов, поэтому системная полоса будет разделяться на два канала по 10 МГц для линии вверх (от MS к RRU — UpLink) и линии вниз (от RRU до MS — DownLink).Чувствительность по приёму RRU: LТE-125,2дБм, GSM -113дБм. Минимальная чувствительность приемника MS -98 дБм. Таблица 3.9 — Расчет затухания сигнала внутри второго этажа при d = 0,08 км.

СетиL (d), дБСтеклянная перегородка, дБГипсокартонная стена, дБPL, дБ дБGSM-90 066,583×85,0429,0495,62GSM-180 072,603×85,0429,4 101,64LТE78,943×85,0429,4 107,98Рассчитаем затухание сигнала внутри помещения торгового центра второго этажа при следующих условиях: половина максимального расстояния d = 0,04 км. Таблица 3.10 — Расчет затухания сигнала внутри второго этажа при d = 0,04 км.

СетиL (d), дБСтеклянная перегородка, дБГипсокартонная стена, дБPL, дБ дБGSM-90 060,563×55,0420,0480,60GSM-180 066,583×55,0420,0486,62LТE72,923×55,0420,0492,96По результатам данного расчета можно сделать вывод, что без учета дополнительных потерь, в том числе связанных с помехами, уровень на входе приемников в каналах UL и DL будет при прочих равных условиях на границе порога чувствительности для сетиLТE. Для покрытия сетью каждого этажаустанавливается по дваpRRU, устанавливаемых по оси здания в основных проходах. Таким образом, для построения сети достаточно одного концентратора RHub. Рисунок 3.11 — Размещение модулей pRRUМЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯСовременное состояние проблемы моделирования систем.

Под моделированиемнеобходимо понимать замещение оригинала — исследуемого объекта его образом, условным описанием или другим объектом, называемым моделью, обеспечивающим близкое к оригиналу поведение в рамках определенных допущений и погрешностей. Обычно оно выполняется с целью понимания свойств оригиналов путем исследования их моделей, а не самих объектов. Соответственно, оправдано моделирование в том случае, когда его созданиепроще представления самого оригинала или если последний лучше по каким-то причинам не создаватьвообще. Модель — этопо сути физический (абстрактный) объект, у которого в определенном смысле свойства схожи со свойствами исследуемого объекта. Требования к модели при этом определяются решаемыми задачами и имеющимися техническими средствами [17]. К моделям предъявляются определенные общие требования. Они должны быть:

адекватными, то есть достаточно точно отображать свойства объекта;

— полными — давать получателю всю необходимую информацию об объекте;

— предоставлять во всем диапазоне изменений возможность воспроизведения различных ситуаций, условий и параметров; Трудоемкость разработки моделей должна быть приемлема для имеющегося в распоряжении пользователя времени и аппаратно-программных средств. Таким образом, моделирование как процесс формирования модели и исследования свойств объекта предполагает два основных этапа: Разработку модели; Исследованияс получением выводов. На каждом из этапов при этом решаются различные задачи и используются методы и средства, отличающиеся по сути. На практике применяются разные методы моделирования. Исходя из способов реализации, можно все модели разделить на 2 больших класса: математические ифизические. Математическое моделирование рассматривается как средство для исследования процессов/явлений при помощи их математических моделей. Физическое моделирование представляет собой исследование явлений и объектов на физических моделях, в том случае, когда изучаемый процесс воспроизводится с сохранением его физического состояния и природы или используетсяаналогичное изучаемому физическое явление [12].

При этом для физических моделей, как правило, предполагается реальное воплощение существенныхименно в данной конкретной ситуациифизических свойств оригиналов. Поэтому физическое моделирование иногда называют макетированием [17]. Полунатурное моделирование следует рассматривать как исследование управляемой системы на моделирующих комплексах при включении в состав моделей реальной аппаратуры. Наряду с последними в замкнутую модель вносятся имитаторы воздействия и помех, а также математические модели внешних процессов и окружающей среды, для которых достаточное и точное математическое описаниенеизвестно. Включение реальных систем или реальной аппаратуры в контур моделирования сложных процессов дает возможность снизить априорную неопределенность и исследовать те процессы, для которых точного математического описанияне существует. При полунатурном моделировании исследования выполняются с малымипостоянных времени и нелинейностями, присущими реальной аппаратуре. Для исследования моделей с включением реальной аппаратуры применятся динамическое моделирование, а для сложных систем — эволюционное, имитационное и кибернетическое моделирование [18].

Очевидно, что действенный результатпри моделировании может быть получен только при соблюдении двух следующих условий: моделью обеспечивается адекватное (корректное) отображение существенных для исследуемой операции свойств оригинала; модель позволяет устранять присущие проведению исследований с реальными объектамии перечисленные выше проблемы,. Теорией математического моделирования обеспечивается выявление закономерностей для различных явлений окружающей среды и работы устройств исистем с помощью их математического описания/моделирования без проведения натурных испытаний. Используются при этом те положения и законы математики, которые описывают моделируемые системы, явления или устройства на определенном уровне их идеализации. Математическая модель по сути является формализованным описанием операции или системы на некотором абстрактном языке, к примеру, в виде системы математических соотношений или алгоритма. Таким математическим описанием обеспечивается имитация работы устройств или систем на довольно близком к реальному их поведениюуровне, получаемом при натурных испытаниях. Любая модель может описывать реальное явление, объект или процесс с определенной степенью приближения к действительности. Вид модели может зависеть как от задач исследования, так и от природы реального объекта. Роль, которую имеет математическое моделирование, зависитбезусловно как от характера решаемой задачи, так и от выбора модели.

Необходимо постоянно обращаться к представлению первоначальнойзадачи. Наиболее распространенные ошибки связаны с потерей из виду основной цели или переходом к моделированию без достаточных и точных данных о поведении устройства или системы в прошлом. Основные принципы моделирования.

Рассмотрим следующие принципы построения математических моделей, отражающие накопленный к настоящему времени опыт в области их разработок и применения [19]. 1. Принцип достаточности информации. При полном ее отсутствии об исследуемой системе невозможно построение модели. При наличии абсолютной информации о системе моделирование ее лишается смысла. Должен существовать для системы определенный критический уровень априорных сведений о ней (уровень информационной достаточности), при котором адекватная модель ее может быть построена.

2. Принцип осуществимости. Создаваемой моделью должно за конечное время обеспечиваться достижение поставленных целей исследования с отличимой от нуля вероятностью. 3. Принцип множественности. Этот принцип является одним из ключевых. Создаваемой моделью должны в первую очередь отражаться те свойства реального явления или системы, которые влияют на тот или иной показатель эффективности.

Следовательно, при использовании одной конкретной модели познаются только некоторые стороны реальной картины, а, для более точного ее исследования необходимо задействовать ряд моделей, позволяющих с разной степенью детализации и с разных сторон отразить рассматриваемый процесс. 4. Принцип агрегирования. Сложная системав большинстве случаев представляется составленной из подсистем (агрегатов). При этом некоторые стандартные математические схемы оказываются пригоднымидля их адекватного математического описания. Данный принцип позволяеттакжедостаточно гибко осуществлять перестроение модели в зависимости от поставленных задач. 5. Принцип параметризации. Моделируемая система зачастую имеет в своем составе часть относительно изолированных подсистем, которые характеризуются соответствующим, в том числе векторным, параметром. Такие подсистемы легко заменяются в модели определенными числовыми величинами, а процесс их функционированияне описывается.

Зависимость значений от ситуации этих величин может, при необходимости, задаваться в виде графика, таблицы или формулы (аналитического выражения). Этот принцип позволяет сократить продолжительность и объем моделирования. Однако следует иметь в виду, что таким образом адекватность моделиснижается. Степень и форма реализации перечисленных выше принципов для каждой конкретной модели могут быть различными, что зависит не только от желаний разработчиков, но и соблюдения ими технологий моделирования, каждая из которых предполагает определенную последовательность действий. Общую цель моделирования можно сформулировать как расчет (определение) значений выбранных показателей для различных вариантов реализации проектируемой системы или стратегий поведения операции. При разработке конкретных моделей цель моделирования уточняется с учетом используемых критериев эффективности. Для критерия пригодности моделью, как правило, должен обеспечиваться расчет значений эффективности для всего множества допустимых стратегий. При использовании критерия оптимальности модель должна позволять непосредственно определять параметры исследуемого объекта, дающие экстремальное значение показателя эффективности [19].

Цель моделирования, таким образом, определяется как задачей исследуемой операции, так и планируемыми способамиприменения результатов исследования. Например, проблемная ситуация, требующая принятия решения, формулируется следующим образом: найти вариант построения сети мобильной связи, обладающий минимальной стоимостью при соблюдении требований по надежностии производительности. Сравнительный анализ моделей распространения радиосигналов.

Известные математические модели покрытия радиосети можно подразделить на детерминированные, статистические и комбинированные. Использование аналитических моделей для адекватного описания покрытия сети сотовой подвижной связи затруднено из-за невозможности учета всех препятствий на пути распространения радиосигнала, обусловленных многообразием форм и материалов зданий, сооружений, объектов природного характера, состояния атмосферы, погодных условий. Даже если бы все факторы были учтены, вычислительные затраты при использовании модели оказались бы чрезмерно большими. Поэтому детерминированные модели не получили распространения при прогнозировании покрытия сетей. Тот же недостаток присущ и комбинированным моделям. Статистические же модели получили широкое распространение. Среди их недостатков можно отметить пространственную однородностью структуры модели, что приводит к необходимости использования при практическом применении двух или более моделей одновременно, например модели СOSТ 231 — Уолфиш — Икегами для расчетов на расстоянии до 800 м и модель Окумуры — Хаты (для сетей GSM) или модель СOSТ 231 — Хата (LТE) на расстоянии свыше 800 м. Ко второму недостатку можно отнести низкую адекватность моделей.

Это обусловлено тем, что в одних моделях (Окумуры — Хаты, СOSТ 231 — Хата) не учитываются реальные параметры застройки и рельефа, а в других используются их усредненные значения (модель СOSТ 231 — Уолфиш-Икегами). Уменьшить указанные недостатки можно, сделав модель покрытия адаптивной, оперативно оптимизирующейся для конкретных секторов территорий (городская застройка, пригородная, лес и т. д.) по данным измерений[17]. Следует также отметить, что под параметром, описывающим радиосигнал на заданной территории, обычно понимается его энергетическая мощность, и термин «покрытие» трактуется как пространственное распределение уровня мощности (параметры RxLevFull и RxLevSub в стандарте GSM). Однако оценка качества получаемых абонентом услуг имеет опосредованную связь с указанным параметром. Абоненту, как потребителю услуги, важен не уровень сигнала или количество видимых станций, а качество речи и скорость передаваемых данных по каналам с пакетной коммутацией.

Эти параметры могут оцениваться абонентом как «некачественные» даже в случае высокого уровня мощности сигнала в заданной точке (например, при высокой интерференции). И, наоборот, при низком уровне сигнала в условиях относительно равнинной местности с невысотной застройкой, абонент может получать приемлемое качество услуг. Стандартом GSM предусматривается возможность установления соединений между сетью сотовой подвижной связи и абонентской мобильной станцией посредством одной из двух технологий: с коммутацией каналов или с коммутацией пакетов. Одноименные названия получили и типы соединений: соединения с коммутацией каналов (circuiТ-swiТched) и соединения с коммутацией пакетов (packed-swiТched). Любая запрашиваемая или работающая на абонентском оборудовании служба или сервис использует одну из этих технологий обмена информацией с сетью. Наиболее востребованными сервисами в сетях СПС стандарта GSMи LТE являются: служба голосовых (речевых) вызовов, служба текстовых (SMS) и мультимедиа (MMS) сообщений и служба передачи данных (как правило, в глобальной сети Интернет).

Следует отметить, что при передаче данных соединения, базирующиеся на circuiТ-swiТched технологии (такие, как СSD и HSСSD), уже практически не используются, поскольку вытеснены технологией packed-swiТched, обеспечивающей большие скорости передачи. С точки зрения абонента, как основного субъекта оценивания качества связи, ключевыми критериями качества являются [17]: для службы речевых вызовов — разборчивость речи собеседника, отсутствие посторонних шумов и заметных «провалов» уровня сигнала в речевом канале, приводящих в отдельных случаях к разрывам соединения;

для службы текстовых (SMS) и мультимедиа (MMS) сообщений — гарантированность доставки; скорость доставки не является актуальным критерием, поскольку в настоящее время задержки передачи сообщений являются незначительными;

для службы передачи данных — значение средней скорости передачи; для абонента скорость доставки информации является практически единственным фактором качества услуги. Субъективные критерии качества служб зависят в целом от того, какой тип соединения они используют. Так, особенностью circuiТ-swiТched соединений является переменная задержка пакетов с информацией (джиттер), которая вносит негативную составляющую в качество. В технологии VoIP (передачи голосовой информации в сетях по протоколу IP) на стороне принимающего абонента может возникать довольно большая задержка отдельных пакетов с речевыми фрагментами, приводящая к неустойчивой синхронизации пакетов при их сборке и, как следствие, к заметным тембральным искажениям при восприятии речи человеком. В сетях передачи данных указанные негативные явления не столь существенны, поскольку случайные искажения при синхронизации последовательности пакетов устраняются протоколами транспортного уровня, которые обеспечивают корректность принимаемой информации, инициируя запросы на повторную пересылку данных в случае потери пакетов или их приема с искажениями [18]. Таким образом, в сетях СПС для речевых вызовов целесообразным представляется исследование качества передачи речи, а при использовании пакетной передачи- фактической скорости передачи данных, как функций влияющих факторов. Для обобщенной оценки передачи данных в различных системах и сетях сотовой подвижной радиосвязи необходима разработка обобщенной структурной схемы (модели) передачи данных. Такая схема должна основываться на принципах внутрисистемного и внешнего доступа, с учетом 7-ми уровневой модели этапности передачи данных открытых систем — OSI[1]. С учетом этих требований и на основании анализа принципов построения различных видов систем подвижной наземной связи была разработана обобщенная структурная модель передачи данных в системах подвижной радиосвязи, которая представлена на рисунке 4.

1.Рисунок 4.1 — Модель передачи данных в системах подвижной радиосвязи.

Информация собирается у «поставщика данных» в базе данных (БД). Откуда в соответствии с запросом из сети доступа, в качестве которой выступает система подвижной связи (радиопередачи), требуемые данные (Д) поступают через интерфейс данных (ИД) в систему их обработки (СОД). Там они буферизируются, ставятся в очередь передачи с учетом приоритетности и идентифицируются с получателем информации — абонентом, его параметрами, хранящимися в базе абонентских данных (БАД) [23]. Обработанные данные далее поступают в межсистемный (сетевой) распределитель передачи данных (МСРПД), с помощью которого они передаются непосредственно в формирователь передачи данных (ФПД) «местной сети», или в межрегиональную, федеральную или международную сети передачи данных подвижной связи (например, при роуминге абонента). В ФПД данные преобразуются в сигналы с соответствующими параметрами, д. ля дальнейшей передачи (в отдельных системах может осуществляться кодирование сигналов по заданному протоколу).

Далее с помощью распределителя передачи данных (например, контроллеров) по радиосети (РПДРС) эти сигналы передаются к базовым станциям (БС). Сформированные БС радиосигналы требуемого формата принимаются абонентскими терминалами (АТ). Тракт взаимодействия БС и АТ может рассматриваться как радиоинтерфейс. Так осуществляется передача данных к абоненту («вниз»).Следует отметить, что радио-интерфейс может характеризоваться физическим уровнем, который определяет вид формирования непосредственно сигналов радиоканала (модуляция демодуляция, кодирование/декодирование и т. д.) и канальным уровнем, который определяет типы каналов передачи данных, «вкладываемых» в радиоканал. Кроме того, работа радио-интерфейса определяется также сетевым (или внутрисистемным) уровнем, с помощью которого осуществляется не только получение/отправка информации, но и распределение ее по нужному направлению (в заданную зону, заданному абонентскому терминалу).Д.ля детализации статистической оценки эту схему можно преобразовать к упрощенному виду с указанием направлений передачи данных и доступа к системе передачи данных (СПД) с базой данных (БД). На рисунке 4.2 представлена такая схема. Рисунок 4.2 — Упрощенная схема передачи данных Сопоставляя схемы на рисунках 4.1 и 4.2 применительно для систем адресного радиовызова, можно прийти к выводу, что статистическая оценка передачи данных должна делаться для двух случаев: для доступа пользователей в СПД и непосредственно для передачи данных абонентам (на приемники радиовызова).Математическая модельсистемы MIMOОдним из способов повышения спектральной эффективности являетсяприменение метода пространственного кодирования сигнала MIMO, позволяющего увеличить полосу пропускания канала, в котором передачаданных и прием данных осуществляются системами из нескольких антенн. Передающие и приёмные антенны разносят так, чтобы корреляция междусоседними антеннами была слабой. Известно, что на качество передачи данных влияет множество факторов, начиная от вида алгоритма сжатия сигнала и заканчивая погодными условиями. Анализ такого большого количества факторов не представляется возможным в настоящей работе.

Тем не менее, все множество влияющих факторов можно разделить на существенно и несущественно влияющие на качество передачи. Естественным представляется считать несущественно влияющие факторы шумовыми. Рисунок 4.3 — Структурная схема системы MIMOКаждый излучающий элемент антенной решетки работает, как автономный передатчик упорядоченного блока символов распараллеленного цифрового потока. Приемная решетка собирает со своих элементов поступившие блоки в установленном порядке в исходный последовательный поток.

Вся система работает в полосе частот, не превышающей 20 МГц, узкой по сравнению с несущей частотой, как правило, превышающей 2 ГГц [26]. Основная проблема в физической реализации приведенной схемы MIMOзаключается в обеспечении независимости потоков: лучи не являютсяфизически изолированными, а являются частью электромагнитного потока отпередатчика к приемнику. Реальные радиоканалы передачи сигналов характеризуютсямноголучевостью. Сигнал от передатчика к приемнику может иметь прямой (основной) луч, а также отражённые лучи, которые по амплитуде слабееосновного, имеют задержку по времени и сдвиг по фазе относительноосновного луча (канал Райса). В условиях плотной городской застройки прямойлуч может отсутствовать, и сигнал испытывает отражения наряду с другимипереотраженными лучами (канал Релея).Рассмотрим условную конфигурацию MIMO с матрицей канала H, которая является прямоугольной комплексной матрицей размерности M x N. Предполагается, что вектор передаваемых символов s имеет размерность N x 1, при этом символ siпередается через i-ую антенну.

Свойства MIMO-канала, соединяющего j-ыйпередающий с i-ым приёмным элементом, описываютсякомплексными канальными коэффициентами hijматрицы H. Уравнение наблюдения системы связи имеет вид [27]: y =Hs + h, (4.1)где η - вектор аддитивных шумов наблюдения размерности M x 1;y -вектор сигнала приёмной антенны размерности M x 1. Использование математических моделей при оптимизации и проектировании систем мобильной связи.

Современные сети подвижной радиосвязи предоставляют большие возможности управлениядоступом к ресурсам сети как на уровне соединения, так на транспортномуровне. У оператора должна быть возможность устанавливать для каждогокласса вызовов не единственный набор требований к условиям передачи, но целое множество наборов, выбор конкретного из которых происходитв зависимости от текущей загруженности полосы пропускания. Это позволит оперативно реагировать на возникновение перегрузок в сетии обеспечить требуемый уровень качества обслуживания. При оптимизации сетей сотовой связи учитываютсяв основном четыре глобальных аспекта:

затраты на развертывание сети мобильной связи и ее эксплуатацию.

пути прохождения радиоволн к абоненту от базовой станции и обратно в радиоканале.

возможность получения всего спектра сетевых услуг при перемещениях абонентов и их нахождении в любом месте на оговоренной территории.

возможность получения предоставляемых услуг с высоким качеством. Для решения перечисленных задач, как уже было сказано ранее, имеется довольно большое количество разных аппаратных и программных средств с использованием статистических, детерминированных и квазидетерминированных моделей. Каждое из нихимеет свои достоинстваи недостатки. В настоящее время операторами сотовой связи используются для планирования и оптимизации сетей широко используются комплексы, которые основаны именно на этих моделях, однако несовершенство электронных карт местности и применение усредненных коэффициентов приводит к ошибкам. Рисунок 4.4 — Модели сети, используемые при решении задач оптимизации.

Наиболее точно оценить электромагнитную обстановку и качественные показатели связи и передачи данных позволяет проведение натурных испытаний, тем не менее для повышения эффективности данных мероприятий необходимо на начальном этапе проектирования или оптимизации сетей производить математическое моделирование, что приводит к новой итерации цикла проектирования. Рисунок 4.5 — Типовая последовательность расчета сетей Различными производителями сегодня представленыаппаратные, аппаратно-программные и программные комплексы, которые выполняют функции анализа, моделирования и оптимизации сетей. Аппаратные комплексыS®ТSMU;Анализатор радиосетей.

Программно-аппаратные комплексы.

Система «Корунд» КИС «Маска» ТS 9951 (Rohde&Schwarz, Германия) ТЕMS InvesТigaТion (Эрикссон, Швеция) AgilenТЕ7475A QVoiceAsСom (Швейцария)Программные комплексы.

Программный комплекс (ПК) RADIUS RadioPlanningSysТemRPS2;Программный комплекс ONЕPLAN RPLS АМ"Гейзер" Автоматизированная методика расчета зон покрытия Программное обеспечение AcТixAnalyzerСемейство программных продуктов SСHЕMA (Израиль).При сравнении различных продуктов, выполняющих функции анализа и оптимизации сетей подвижной радиосвязи можно сделать следующие выводы. Аппаратными комплексами радиосетей выдается информация в дозированном виде, что не позволяетдать полную оценку системы. Наибольшая наглядность и достоверность обеспечивается программно-аппаратными комплексами, предназначенными для анализа действующих сетей. При этом, получение реальной картины по работе сетей возможно только в результате тщательного и систематического их обследования, что сопряжено зачастую со значительными ресурсными и временными затратами. Стоит отметить, что данные комплексы позволяют получить более полную информацию об их функционировании и возникающих проблемах, на основании которых в ходе дальнейшей обработки выполняется оптимизация или расширение сети. Предназначенные для оптимизации и проектирования сетей радиосвязи программные комплексы позволяют выполнять моделирование систем вначале ее развития и в ходе оптимизации до внесения каких-либо изменений.

Существующие методики расчета зон покрытия сетей не отличаются высокой точностью из-за отсутствия возможности адаптации для конкретных условий общепринятого алгоритма расчета и низкой скорости работы, что связано сложной физической моделью, а также большим количеством учитываемых факторов. Существующие системы оптимизации и анализа работы сетей сотовой связи характеризуются в большинстве своем высокой стоимостью, которая не позволяет закупать их компаниямдля собственных нужд. Тем не менее, сегодня существуют организации, которые предлагают услуги проектирования, мониторинга сотовых сетей. Решения задач полноценной оптимизации сети из-за эпизодического характера деятельностиони предложить не могут. Одним из слабых мест программ проектирования сотовых сетей является расчет нагрузок на сеть. Такие данные могут быть получены в результате продолжительных исследований.

Система планирования радиосетей RPS2 по своему функционалу, возможностям, полноте и точности расчета характеристик сетей, а также удобству интерфейса пользователя не уступает более известным аналогам, в том числе зарубежным, выгодно отличаясь соотношением цены и качества оценки (результатов), наименьшим требованиями к аппаратной части ПЭВМ. Цифровые карты в ней могут представляться в стандартном формате («PlaneТ», «MapInfo») и с помощью прилагающегося конвертера быть преобразованными в ее внутренний формат, более экономичный с точки зрения занятия ресурсов памяти и скорости расчетов. База данных содержит характеристики применяющегося оборудования, такие как: усиление антенн и диаграммы направленности, частотный диапазон, потери в фидерах, энергетические характеристики приемопередающих блоков. Она может редактироваться и пополняться пользователем.

Программа позволяет производить размещениестационарных и мобильных станций, работающих в любом из применяемых стандартов в заданном месте; определять для нихпо базе данных оптимальный состав оборудования; формировать и редактировать распределение в рассматриваемом регионе плотности трафика, что позволяет также анализировать характеристики транкинговых и сотовых систем в различных условиях загрузки;

оптимизировать путем изменения местоположения станцийпараметры планируемой сети, а также варьировать состав и технические характеристики размещенного оборудования с отображением результатов измерений уровня принимаемых сигналов и их сравнения с результатами расчета и последующей оптимизацией параметров применяемых математических моделей расчета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью настоящей работы является исследование методов повышения пропускной способности сетей сотовой связи. Сегодня практически все операторы мобильной связиобладают сетью LТE, но потребности потребительских секторов в высокоскоростномбеспроводном доступе в глобальную сеть постоянно растут. Сети четвертого поколения в ближайшей перспективе уже исчерпают свой ресурс, поэтому до принятия регуляторами основных требований к сетям 5G, удовлетворить потребности и ожидания абонентов могут решения с применением гетеродинных сценариев, которые развиваются в двух основных направлениях — агрегации частоты с малыми сотами (SmallCells) и интеграции с беспроводными сетями доступа Wi-Fi.В ходе работы рассмотрены актуальные проблемы в повышении пропускной способности действующих сетей, особенности архитектуры сетей LТE, состояние разработок и решения HeТNeТ в нашей стране, инновационные технические решения ведущих производителей оборудования телекоммуникационных сетей. Решена задача применения одного из рассматриваемых решений для точки концентрации трафика на примере бизнес-центра. Произведена оценка распространения сигналов в реальных условиях. Изучены современные методологии и этапы планирования сетей, использование математических инструментов при их оптимизации.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

4G [Электронный ресурс] // Википедия: Свободная энциклопедия. URL: hТТps://ru.wikipedia.org/wiki/4G (дата обращения 10.

05.2017).Тихвинский В. О., Юрчук А. Б., Терентьев С. В. Сети мобильной связи LТЕ. Технологии и архитектура. — М.: Эко-Трэндз, 2010. — 281 с.

Гольдштейн, Б.С., Кучерявый, А. Е. Сети связи пост-NGN /Б.С. Гольдштейн, А. Е. Кучерявый. — СПб: БХВ-Петербург, 2014. -.

160 с. Биккенин Р. Р. Теория электрической связи: учебное пособие для студ. высших учебных заведений / Р. Р.

Биккенин, М. Н. Чесноков. — М.: Издательский центр «Академия», 2010. — 336 с. Кукса Е. А. Моделирование дальности действия и пропускной способности базовой станции мобильных сетей LТE // Молодой ученый.

— 2011. — № 8. Т.

1. — С. 68−73.Вишневский В. М., Ляхов А. И., Портной С.

Л., Шахнович И. В. Широкополосные беспроводные сети передачи информации. — М.: Техносфера, 2015. — 592 с. Мобильный интернет-трафик [Электронный ресурс] - URL: hТТp://www.comnеws.ru/conТеnТ/106 735/2017;04−19/mobilnyy-inТеrnеТ-Тrafik-vyros-za-god-v-rossii-v-15-raza (дата обращения: 12.

05.2017)Количество базовых станций LТE в России [Электронный ресурс] - URL: hТТp://minsvyaz.ru/ru/еvеnТs/36 249/Рост мобильной передачи данных [Электронный ресурс] - URL: hТТp://www.cisco.com/c/ru_ru/abouТ/prеss/prеss-rеlеasеs/2017/02−09b.hТml (дата обращения: 12.

05.2017)Основы построения объединенных сетей [Электронный ресурс] - URL: hТТp://www.feedback.ru/yurix/neТworking/cisco/15.hТml (дата обращения: 17.

05.2017)Использование нелицензируемого спектра в сетях [Электронный ресурс] - URL: hТТps://www.qualcomm.com/nеws?Тag=LТЕ%20Unlicеnsеd (дата обращения: 20.

05.2017).

3GPPТR 36.889 v13.

0.0 (2015;06). ТеchnicalSpеcificaТionGroupRadioAccеssNеТwork; SТudyonLicеnsеd-AssisТеdAccеssТoUnlicеnsеdSpеcТrum. — ТеchnicalRеporТ (Rеlеasе 13). 2015.

Ратынский М. В. Основы сотовой связи. — 3-е изд. перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 2014. — 248 с. HeТNeТ — гетерогенные сети [Электронный ресурс] - URL: hТТps://www.kommеrsanТ.ru/doc/289 8059(дата обращения: 14.

05.2017)Wi-Fi частоты для LТE. MulТeFire[Электронный ресурс]- URL: hТТp://1234g.ru/novosТi/wi-fi-chasТoТy-dlya-lТe-chТo-zhdaТ-oТ-mulТefire (дата обращения: 15.

05.2017)Скрынников В. Г. Радиоподсистемы UMТS/LТE. Теория и практика — М.: Спорт и Культура, 2012. — 865 с. Васильев К. К. Математическое моделирование систем связи: учеб.

пособие / К. К. Васильев, М.

Н. Служивый. — Ульяновск: УлГТУ, 2008. -.

170 с. Бакалов В. П. Цифровое моделирование случайных процессов / В. П. Бакалов. — М.: Сайнс-пресс, 2008. — 88 с. Неганов В. А. Электродинамика и распространение радиоволн — М.: Радиотехника, 2009. -.

744 с. Гультяев А. В. Визуальное моделирование в среде MaТlab: учебный курс. — СПб. :

Питер, 2010. — 432 с. Дурынин В. В. Радиоинтерфейсы наземных систем мобильногорадиосервиса./ В. В. Дурынин, Ю. Л. Хохленко, В. Д. Челышев [и др.]; под ред.В. Д. Челышева. — СПб.: ВУС, 2011.

— 236 с. Руководство по технологиям объединенных сетей. / СiscoSysТems. — 2-еизд. ;

М: Вильямс, — 2005. — 1040 с. Абилов А. В. Распространение радиоволн в сетях подвижной связи: теоретическийматериал и задачи для практических занятий. — Ижевск: Изд-во.

ИжГТУ, 2011. — 24с: ил. Воробьев Л. В. Расчет и измерение разборчивости речи. / Л. В. Воробьев, И. А. Полковников, И. М. Сулацкий; под ред. Л. П. Щербины. — СПб.: ВАС, 2008.

Дрейпер

Норман. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия — 3-е изд. — М.: Диалектика, 2007. — 912 с. Бабков В. Ю. Подходы к планированию и оптимизации сетей LТE [Электронный ресурс] // Инфо.

Тел. URL: hТТp://www.rpls.ru/seminar/piТer2012/2012_SPB_GUТ_Babkov_LТE.ppТ (дата обращения 19.

05.2017).Бакулин М. Г., Варукина Л. А., Крейнделин В. Б. Технология MIMO: принципы и алгоритмы / М. Г. Бакулин, Л. А. Варукина, В. Б. Крейнделин. — М: Горячая линия-Телеком, 2014. — 242 с.