Исследование процесса потерь кадров в беспроводных локальных сетях

Актуальность работы.

В последние пятнадцать лет наблюдается резкий рост числа сетей локального масштаба на базе беспроводных технологий связи. Широкое распространение в этих сетях получили системы на базе стандарта ШЕЕ 802.11. Появление новых беспроводных технологий передачи информации и новые требования к качеству обслуживания абонентов ставят перед исследователями принципиально новые задачи. Системы стандарта IEEE 802.11 (далее, стандарта 802.11), применяемые для построения беспроводных локальных сетей, исследовались в большом числе работ известных отечественных и зарубежных авторов. Среди этих работ, в первую очередь, отметим исследования В. М. Вишневского, С. JI. Портного, А. П. Ляхова [1−3], а также W. Turin [59−63], W.C. Jakes [36], М. Zorzi [71, 72] и др.

Вместе с тем ряд проблем в системах стандарта 802.11 остается нерешенным. Так, при изучении характеристик беспроводных систем связи важно использовать достоверные канальные модели. Результаты, получаемые при исследовании моделей, могут применяться при разработке механизмов более эффективной эксплуатации (например, для повышения эффективности использования энергетических ресурсов), либо для точной настройки параметров существующих протоколов. Вместе с тем анализ публикаций по системам 802.11 показывает недостаточную глубину исследований процесса потерь в реальных беспроводных системах 802.11, ограниченный анализ моделей путем имитационного моделирования только физического уровня, использование при анализе предположений об отсутствии частотной селективности гладкости канала и др.

Частичному восполнению данных пробелов посвящена настоящая диссертационная работа, что и определяет ее актуальность.

Цели и задачи исследования.

В связи с вышеизложенным целью диссертационной работы является разработка методов описания процесса потерь с помощью Марковских моделей для получения характеристик потерь на канальном уровне, исходя из результатов экспериментальных измерений, проведенных в реальных системах 802.11.

Основные положения данной работы сформулированы на примере протокола беспроводной локальной сети IEEE 802.1 lb. Тем не менее, большинство полученных результатов может быть использовано в беспроводных локальных сетях всего семейства 802.11.

Для достижения поставленной цели в ходе выполнения теоретических и экспериментальных исследований необходимо решить следующие задачи:

• на базе реальной системы 802.11b, развернутой внутри здания, провести экспериментальные исследования по сбору данных, описывающих потери на канальном уровне в исследуемой системе, при различных условиях относительно типа здания, расположения приемников по отношению к передатчику, различных скоростей передачи и размера кадра;

• разработать метод построения модели потерь кадров в виде Марковского канала с конечными состояниями (МККС);

• на основе полученных экспериментальных данных определить достоверность модели МЮСС и методов определения параметров МККС с использованием статистических критериев;

• разработать метод построения модели потерь кадров в форме скрытой Марковской модели (СММ) с использование алгоритма Баума-Вэлша для определения параметров СММ;

• на основе полученных экспериментальных данных определить достоверность модели СММ и методов определения параметров СММ с использованием статистических критериев.

Методы исследования. При получении основных результатов диссертационной работы использовались методы теории вероятностей, теории случайных процессов, в частности, Марковских процессов, методика проведения экспериментальных исследований, а также методы имитационного моделирования с использованием пакетов Matlab и OPNET Modeler.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Проведены экспериментальные исследования реальной системы стандарта 802.11b, в результате которых получены трейсы (последовательности), характеризующие процесс потерь в данной системе беспроводной связи.

2. Для описания процесса потерь предложена модель МККС. Показано, что традиционный метод определения характеристик МККС на основе огибающей замираний характеризуется существенными ошибками.

3. Представлен метод определения параметров МККС на базе экспериментальных данных и проведена проверка достоверности параметров модели МККС с использованием критерия Колмогорова-Смирнова.

4. Для описания процесса потерь предложена модель СММ, использующая экспериментальные данные. Для определения параметров модели применяется алгоритм Баума-Велша, позволяющий получить оценки параметров на базе итерационной процедуры. Для проверки достоверности параметров модели СММ был применен критерий Колмогорова-Смирнова.

Практическая ценность диссертационной работы. В работе проведено экспериментальное исследование конкретной системы 802.11 b в реальных условиях при наличии различных факторов (скорость передачи данных, размер кадра, диапазон частот, метод доступа к среде, мощность при передаче между двумя станциями). Результаты исследования и разработанные модели являются достаточно общимиони могут быть распространены на другие системы этого семейства — 802.11а, d, е, g, h, п и др. при создании беспроводных локальных сетей и использованы как на этапе проектирования, так и на этапе эксплуатации таких сетей.

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы использованы в разработках ФГУП ЛОНИИС, ОАО «Гипросвязь СПб» и в учебном процессе СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Апробация работы и публикации. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных семинарах JASS'2005 и «1ЕЕЕ.

Russia Northwest section" (St-Petersburg, 2005), а также на научно-технических конференциях и семинарах СПбГУТ им проф. М.А. Бонч-Бруевича.

По теме диссертационной работы опубликовано 7 печатных работ, из них 1 работа опубликована в перечне изданий, рекомендуемых ВАК.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Разработка методики проведения экспериментальных исследований системы 802.11b в здании с использованием соответствующих аппаратно-программных средств.

2. Разработка метода построения модели потерь кадров в системе 802.1 lb в виде Марковского канала с конечными состояниями.

3. Разработка метода построения модели потерь кадров в системе 802.1 lb в виде скрытой Марковской модели.

4. Проверка достоверности определения параметров Марковских моделей на базе статистических критериев.

Личный вклад автора. Основные результаты теоретических и прикладных исследований получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит основная роль при постановке и решении задач и в обобщении полученных результатов.

Структура работы. В первой главе диссертационной работы проведен обзор современного состояния моделирования беспроводных каналов связи. На основании опубликованных работ рассматривается применение Марковских моделей для потерь кадров или пакетов, которые происходят вследствие процесса замираний сигнала. Марковские модели, предложенные ранее, предполагали использование упрощенных условий для определения параметров моделей. В частности, рассматривались достаточно простые схемы модуляции, такие как двоичная фазовая манипуляция (BPSK) или относительная фазовая манипуляция (DPSK), что позволяло упростить процесс конструирования моделей. При определении параметров моделей предполагалось, что канал не является частотно-селективным. Подобные предположения допустимы для систем сотовой связи, где используются простые схемы модуляцииоднако в системах, используемых в беспроводных локальных сетях, применяются сложные схемы модуляции, работающие в частотно-селективных каналах. В таких случаях неясно, каким образом можно определить характеристики Марковских моделей или понять, являются ли они адекватными для того, чтобы оценить потери кадров в беспроводном канале. Эти соображения и определяют содержание следующих четырех глав диссертации.

В Главе 2 представлено описание процесса замираний в беспроводных каналах. Рассматриваются характеристики и ограничения модели Марковского канала с конечными состояниями (МККС). Обсуждаются основные свойства скрытых Марковских моделей (СММ) и показаны пути применения СММ для описания параметров данных, полученных в результате эксперимента. Вводится представление источников и ошибок в виде СММ. Для обеих видов Марковских моделей описаны методы создания моделей потерь кадров и определения параметров моделей.

В Главе 3 приводится описание экспериментов, необходимых для получения данных, подтверждающих достоверность традиционных моделей и для создания новых моделей. Рассматривается построение конкретных Марковских моделей для случаев потерь в системах стандарта 802.11Ь, и обсуждается проблема проверки достоверности моделей на основе полученных экспериментальных данных. Приведены детали, связанные с конструкцией Марковских и скрытых Марковских моделей с тем, чтобы объяснить, как они могут быть построены для того, чтобы описать процессы потерь кадров в системах 802.11. В конце данной главы представлены методы количественных оценок на базе критериев математической статистики, которые были использованы для проверки результатов моделирования.

В Главе 4 представлен краткий обзор большого числа экспериментальных данных, полученных на площадках, где выполнялись измерения. В этой главе дается краткое описание основных статистических распределений процесса потерь кадров. Представлены экспериментальные результаты для двух различных типов сред — офиса и жилого помещения для локальных сетей, работающих по стандарту ШЕЕ 802.11 с учетом влияющих факторов. Глава заканчивается анализом экспериментальных результатов с применением факторного анализа, который позволяет учесть влияние каждого фактора.

Все результаты моделирования процессов потерь кадров в канале представлены в Главе 5. В этой главе выходные данные, полученные при использовании Марковских, а также скрытых Марковских моделей, анализируются с использованием методов проверки результатов моделирования, которые были разработаны в рамках Главы 3. Понимание того, насколько хорошо каждая модель отображает действительность, представляется совместно с принципами построения практичных и точных Марковских моделей для каналов, работающих в стандарте 802.11.

Экспериментальные данные, полученные в Главе 4, в Главе 5 используются для построения ряда моделей, позволяющих определить характеристики процесса потерь кадров. Вначале проверяется достоверность модели МККС для процесса потерь кадров, когда характеристики модели определяются данными, полученными на основе огибающей замираний. Затем для обеих моделей — МККС и скрытой Марковской модели. Исследуется обоснованность использования экспериментальных данных для определения характеристик моделей.

В Приложениях приведена детальная информация, касающаяся проведения экспериментальных исследований и обработки численных данных, полученных в процессе сбора информации и в процессе конструирования Марковских моделей.

Выводы по Главе 5.

1. Представлены результаты проверки достоверности моделей потерь кадров. В отличие от других известных работ по проверке моделей потерь кадров в беспроводных системах связи, в диссертационной работе используются экспериментальные данные, а не результаты имитационного моделирования.

2. Проведенные исследования по определению длительности «хороших» и «плохих» состояний на базе модели МККС с двумя состояниями показали, что метод, основанный на огибающей замираний, не дает адекватных результатов для расчета средней длительности состояний.

3. Показано так же, что для описания Марковской модели с двумя состояниями можно использовать данные, полученные из экспериментальных трейсов. Однако форма распределений периодов с ошибками и без ошибок, получаемая на базе этой модели, не будет точно воспроизводить форму распределений, наблюдаемых при проведении экспериментов. В результате применения критерия Колмогорова-Смирнова показано, что распределения, полученные из модели МККС и из эксперимента, различаются более, чем в 20% случаев.

4. Проверка достоверности для скрытой Марковской модели показала, что СММ генерирует распределения для периодов с ошибками и без ошибок, которые имеют близкое сходство с распределениями, наблюдаемыми при проведении эксперимента. Модели СММ обеспечивают соответствие теоретических распределений периодов с ошибками и периодов без ошибок с экспериментальными более, чем в 90% случаев. В то же время реализация скрытой Марковской модели является более сложной, чем реализация Марковской модели с двумя состояниями, поскольку для описания СММ в целом требуется знание десяти параметров, тогда как для описания модели МККС требуются только два параметра.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Данная диссертационная работа посвящена исследованию методов описания беспроводных каналов в системах 802.11 на базе Марковских моделей Вначале был проведен обзор современного состояния моделирования беспроводных каналов связи. На основании опубликованных работ рассматривалось применение Марковских моделей для моделирования беспроводных каналов. Показано, что применение этих моделей предполагает использование упрощенных условий для определения их параметров (простые схемы модуляции, отсутствие частотно-селективных свойств канала и др.), тогда как в современных беспроводных системах связи (включая и стандарт 802.11) применяются сложные схемы модуляции и кодирования и каналы с частотно селективными свойствами.

Одной из проблем, обсуждаемых в работе, является точность определения параметров модели МККС (Марковского канала с конечными состояниями) в зависимости методов разбиения отношения С/Ш, числа состояний, схем модуляции и кодирования. На основании анализа опубликованных работ показано, что точность определения параметров МККС не зависит от набора схем модуляции и кодированияне обнаружен метод, позволяющий учитывать влияние числа состояний модели на точность параметровнаконец, показано, что в рассматриваемых работах метод разбиения отношения С/Ш также не оказывает влияния на точность определения параметров.

Показано, что применение МККС для моделирования радиоканалов с замираниями является адекватным в условиях очень медленных замираний. В тех случаях, когда необходимо учитывать эффект долговременной памяти канала, модель МККС оказывается неприемлемой и здесь целесообразно использовать подход, базирующийся на скрытых Марковских моделях (СММ).

Для решения задачи определения параметров СММ предлагается применить алгоритм Баума-Велша, основанный на итерационном процессе для получения оценок по критерию максимального правдоподобия. Описанный метод основан на построении СММ с использованием индикатора уровня принимаемого сигнала (ИУРС), доступного из экспериментальных данных (трейсов). Важным результатом работы является доказательство свойство марковости ИУРС, необходимое при использовании в СММ в качестве «скрытой переменной».

Одной из центральных задач, стоящих перед автором диссертации было проведение экспериментальных исследований реальной системы беспроводной связи на базе стандарта 802.11. Описана методика проведения экспериментальных измерений с целью получения характеристик процесса передачи кадров в реальной системе 802.11. Выбраны переменные для представления процесса потерь кадров и основные факторы, влияющие на процесс потерь — отношение С/Ш, скорость передачи данных и длина кадра.

Рассмотрено построение моделей МККС и СММ для процесса потерь кадров в системе 802.11. Модель МККС строится двумя способами — в соответствии со стандартным методом построения модели на основе характеристик огибающей замираний и с использованием данных, полученных в результате эксперимента. Модель СММ строится только исходя из результатов экспериментальных данных. Метод конструирования СММ состоит из анализа трейсов и вычисления первого приближения для переменных я, Р, В модели СММ. Эти переменные, полученные в результате первого приближения, будут представлять первое приближение модели в, которое необходимо для реализации алгоритма Баума-Велша.

Предложены методы проверки достоверности Марковских моделей МККС и СММ с использованием статистических критериев — критерия Колмогорова-Смирнова и таблиц сопряженности признаков. Критерий Колмогорова-Смирнова применяется с целью определения, насколько близки распределения, получаемые из Марковских моделей и из эксперимента. Таблица сопряженности признаков позволяет определить наличие марковских свойств параметра ИУРС, используемого при построении СММ.

Определены достоинства и недостатки методов построения моделей МККС и СММ. Отмечена невысокая точность результатов, получаемых из аналитической модели МККС по сравнению с моделью, построенной на базе экспериментальных данных. Построение модели СММ является более сложным и связано с использованием большего числа параметров, чем модель МККС, но в то же время позволяет получить более точные результаты.

Проведен анализ большого объема экспериментальных данных (более 4 Гбайтов) для локальных сетей, работающих по стандарту IEEE 802.11b, позволяющий сделать следующие выводы по данным эксперимента.

• Форма распределения периодов без ошибок и периодов с ошибками изменяется с изменением скорости передачи данных. При более низкой скорости передачи данных процент кадров с ошибками оказывается меньше, чем при высоких скоростях, причем распределение периодов при низких скоростях не сохраняет экспоненциальную форму при больших отношениях С/Ш.

• По мере того, как длина кадра растет, процент кадров с ошибками также повышается. Этот результат является ожидаемым, поскольку для более длинных кадров имеется более высокая вероятность поражения ошибками по сравнению с более короткими кадрами.

• Средняя длительность периодов без ошибок не подвержена влиянию какого-либо индивидуального фактора, однако их сочетания оказывают на нее влияние. Средняя длительность периодов с ошибками, в основном, зависит от длины кадра. При бОльших длинах кадра наблюдается бОлыпая средняя длительность периодов с ошибками.

Представлены результаты проверки достоверности моделей потерь кадров. В отличие от других известных работ по проверке моделей потерь кадров в беспроводных системах связи, в диссертационной работе используются экспериментальные данные, а не результаты имитационного моделирования.

Проведенные исследования по определению длительности «хороших» и «плохих» состояний на базе модели МККС с двумя состояниями показали, что метод, основанный на огибающей замираний, не дает адекватных результатов для расчета средней длительности состояний.

Проверка достоверности модели потерь кадров на основе МККС показала, что распределения периодов с ошибками и без ошибок, получаемые из этой модели, в относительно большом числе случаев не будут совпадать с распределениями, получаемыми из экспериментальных данных. В результате применения критерия Колмогорова-Смирнова получено, что распределения, полученные из модели и эксперимента, различаются более чем в 20% случаев.

Проверка достоверности для скрытой Марковской модели показала, что СММ генерирует распределения для периодов с ошибками и без ошибок, которые имеют близкое сходство с распределениями, наблюдаемыми при проведении эксперимента. Модели СММ обеспечивают соответствие теоретических распределений периодов с ошибками и периодов без ошибок с экспериментальными более чем в 90% случаев. В то же время реализация скрытой Марковской модели является более сложной, чем реализация Марковской модели с двумя состояниями, поскольку для описания СММ в целом требуется знание десяти параметров, тогда как для описания модели МККС требуются только два параметра.

В данной диссертации была проведена детальная разработка принципов моделирования каналов, функционирующих внутри зданий по стандарту 802.11 с использованием Марковских моделей. Тем не менее, быстрые изменения сегодняшней технологии представляют новые возможности для исследований в этой области. В частности может представить интерес разработка принципов моделирования для других технологий, таких, как технология 802.1 lg, систем типа MIMO, сенсорных сетей. Кроме того, результаты, полученные из экспериментальных данных, могут быть также использованы для дальнейшего понимания поведения канала и, возможно, для прогнозирования его поведения.