Разработка метода распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Зуев Алексей Валерьевич

• Зуев Алексей Валерьевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Зуев Алексей Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Методы и технологии распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи

1.1 Анализ развития сетей связи с применением когнитивных технологий

1.2 Анализ стандартов и технологий распределения каналов в когнитивных радиосетях

1.3 Анализ использования когнитивного радио, SDR и их взаимодействия

1.4 Анализ и исследование методов распределения канального ресурса в когнитивных радиосетях

1.5 Анализ методов и протоколов доступа к канальным ресурсам в когнитивных сетях

1.6 Выводы по главе

Глава 2. Разработка метода распределения канального ресурса между пользователями в когнитивных сетях связи

2.1 Разработка метода уменьшения времени доступа к каналу передачи при распределении канального ресурса в когнитивных сетях

2.2 Разработка способа использования свободных блоков в кадре для управления доступом к среде передачи при распределении

канальных ресурсов

2.3 Определение функциональных компонентов архитектуры, последовательности зондирования и эффективности использования РЧС в когнитивных сетях

2.4 Выводы по главе

Глава 3. Разработка алгоритмов использования каналов передачи при распределении ресурсов когнитивной сети связи

3.1 Разработка обобщенного алгоритма выбора рабочего и резервного каналов когнитивной сети связи

3.2 Разработка алгоритмов последовательности зондирования и доступа пользователя к когнитивной сети связи

3.3 Выводы по главе

Глава 4. Оценка эффективности метода и алгоритмов распределения канального ресурса когнитивных сетей связи

4.1 Определение параметров и условий для моделирования выбора канала когнитивных сетей

4.2 Сравнительная оценка эффективности алгоритмов распределения канального ресурса средствами имитационного моделирования

4.3 Исследование реализации алгоритма уменьшения времени доступа к каналу

4.4 Исследование влияния разработанного метода и алгоритмов на производительность канала управления

4.5 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современные средства связи повсеместно применяют программное управление, передовые технологии и методы обработки информации для повышения эффективности использования радиочастотного спектра (РЧС), прежде всего при организации каналов обмена информацией. Существенный рост интенсивности мультимедийного трафика, развитие мобильного интернета и интернета вещей, активное применение сенсорных сетей закономерно приводят к возникновению дефицита доступных участков радиочастотного спектра (РЧС) гражданского назначения, который в большинстве случаев выделяется в рамках процедур лицензирования и выдачи разрешений. Традиционные методы распределения РЧС, а также методы совместного использования лицензионных полос РЧС (Licensed Shared Access, LSA), на основе которых организована или планируется организация работы современных радиоэлектронных средств (РЭС), не способны в полной мере обеспечить эффективное использование РЧС. Повсеместно существуют периоды времени, когда выделенные, согласно лицензии, каналы и полосы (фрагменты) РЧС, не задействованы для передачи сигналов и переноса информации. Объективно возникает техническая возможность использования временно свободных участков РЧС при условии минимизации помех работы лицензионным пользователям РЧС.

Концепция когнитивных систем радиосвязи, КСР (Сognitive Radio Systems, CRS) в первую очередь предусматривает изменение существующей модели управления доступом к РЧС. В рамках КСР выделяются РЭС, которые способны временно занимать для приема-передачи данных участок РЧС, выделенный ранее на основе лицензирования определенному оператору связи. Для этого в рамках КСР предлагается использовать методы динамического доступа к РЧС, DSA (Dynamic Spectrum Access), вместе с применением программно-настраиваемых режимов управления рабочими характеристиками РЭС. Для этого РЭС должно обладать свойством когнитивности или, в более широком смысле,

интеллектуальности. Здесь подразумевается, что когнитивное РЭС способно к анализу состояния внешней радиосреды, имеет возможности программной переконфигурации параметров радиомодулей, что позволяет решать следующие задачи:

- обнаружение неиспользуемых в данный момент времени диапазонов и радиоканалов (в том числе так называемых «белых пятен» (white spots);

- контроль и адаптивное изменение уровня мощности излучения устройства;

- координация доступа к радиоканалам с другими пользователями КСР;

- динамический доступ к РЧС с помощью программных технологий управления конфигурацией устройств.

Когнитивные технологии используются средствами связи, в том числе в автономном режиме, чтобы динамически изменять свои эксплуатационные параметры, используемые телекоммуникационные протоколы, чтобы обеспечить эффективное использование доступного РЧС. Использование различных методов получения знаний или данных о состоянии и радиочастотных параметрах среды функционирования используется при формировании политик обслуживания пользователей. Другой важной особенностью средств связи в рамках КСР является анализ своего состояния с дальнейшим использованием полученных результатов для оптимального функционирования в процессе оказания услуг электросвязи.

Парадигма использования РЧС в когнитивных сетях предусматривает, что работа когнитивного РЭС осуществляется на том же самом участке (полосе частот, частотном диапазоне) РЧС, где функционирует лицензионный или первичный пользователь РЧС (Primary User, PU). Первоочередное условие применения этой парадигмы состоит в том, что функционирование РЭС нелицензируемого или вторичного пользователя РЧС, РЭС SU (Secondary User, SU) не создавало недопустимых помех работе РЭС PU. Под вторичным пользователем понимается устройство РЭС, которое использует методы DSA, в том числе обнаружение «белых пятен», для доступа к каналам приема-передачи информации.

Устройства РЭС SU в общем случае реализуются как программно-реконфигурируемое радиоустройство на основе принципов построения системы радиосвязи с программируемыми параметрами (Software Defined Radio, SDR). Основой SDR является использование радиомодулей приёма-передачи с технологией, позволяющей с помощью программного управления, изменять рабочие радиочастотные параметры РЭС, включая диапазон частот, тип модуляции или выходную мощность РЭС для адаптации к конкретным условиям среды передачи и технологиям радиодоступа RAT (Radio Access Technology).

Применение КСР требуется рассматривать с учетом физического местоположения РЭС PU и РЭС SU. В первую очередь, потенциально доступным для применения DSA и КСР, является РЧС, лицензированный для распространения сигнала эфирного телевидения, особенно в районах сельской местности, в удаленных и труднодоступных районах. В отношении правового и нормативно -технического статуса КСР, начиная с Всемирной конференции радиосвязи в 2012г. и с учетом последующих решений, было определено, что КСР не является службой радиосвязи и не требует назначения специальных частот, но может применяться только при условии соответствия Регламенту радиосвязи в части использования КСР в службах связи при условии обеспечения электромагнитной совместимости, ЭМС при внедрении на радиосетях, в том числе и в телевизионных полосах (ТВ-полосах) РЧС. Исследование развития КСР в Российской Федерации проводились начиная с 2011 г. при участии различных организаций связи. В ходе работ была создана опытная зона по внедрению когнитивных систем широкополосного беспроводного доступа в России в диапазоне частот 470-686 МГц и по результатам стендовых испытаний уточнены условия обеспечения ЭМС РЭС когнитивного радио с РЭС наземного, цифрового и аналогового ТВ вещания при различных сценариях помех. В частности, была показана необходимость обеспечения пространственного разноса приемо-передающих антенн РЭС когнитивного радио и приемных антенн ТВ вещания. Тем не менее, остаются открытыми вопросы об исследовании особенностей функционирования когнитивных РЭС в части использования не только физического уровня, но и канального уровней согласно

модели взаимосвязи открытых систем (ВОС) с учетом динамического доступа к РЧС.

Актуальным является проведение научных исследований по разработке методов распределения канального ресурса беспроводных сетей, основанных на принципах динамического управления доступом к РЧС, включая решение соответствующих задач исследования, разработку метода и алгоритмов, предназначенных для поиска, занятия и эффективного использования каналов РЭС вторичными пользователями РЧС в рамках построения и развития когнитивных сетей связи.

Разработанность темы исследования. Вопросы управления и распределения радиочастотного спектра поднимались в работах [2, 3, 4, 5, 43]. Такие ученые как Бутенко В.В., Володина Е.Е., J. Mitola, C.W. Bostian и другие детально рассматривали существующую политику распределения радиоспектра и предлагали свои решения по снятию ограничений, возникающих при использовании традиционного метода распределения РЧС.

Использование РЧС в когнитивных сетях предусматривает, что работа когнитивного РЭС осуществляется с учетом функционирования первичного пользователя РЧС. Важным условием использования лицензионного РЧС является то, что функционирование РЭС SU не должно создавать недопустимых помех работе РЭС PU [9, 34, 35,42, 61, 66, 69, 75].

Устройства РЭС для КСР чаще всего реализуются как программно-реконфигурируемые радиоустройства или на основе принципов построения системы радиосвязи с программируемыми параметрами SDR [6, 8, 33, 42, 52, 60, 79].

В рамках концепции концепцию когнитивных радиосистем КРС или когнитивное радио, КР (Cognitive Radio, CR) рассматриваются многочисленные модели, методы и способы принятия решения по использованию пользовательских устройств SDR, которые, по сути, являются многорежимными радиостанциями, в части использования РЧС в лицензионном и нелицензионном диапазоне, [8, 33, 51, 62, 70, 90, 94, 98]

Технологии когнитивных радиосистем использует «белые пятна» радиочастотного спектра, выделенного согласно лицензии национальным органом регулирования оператору связи. Такие «белые полосы» или пробелы в качестве временно свободных полос РЧС могут быть использованы вторичными пользователями РЧС [52]. Наиболее проработанными в плане технологий, нормативов использования и методик применения можно считать РЭС, работающие в «белых пятнах» телевизионных диапазонов частот и РЭС с динамическим выбором частотных каналов [8; 96; 115]. Когнитивные технологии применяются не только в отношении радиосетей, существует множество разработок по использованию когнитивных систем при удаленном мониторинге пациентов [74; 86], в оборудовании устройств передачи на волоконно-оптических сетях связи [91; 93; 103], в сетях для управления автомобильным транспортом [91; 100], в сетях класса PAN (Personal Area Network) [76].

В области научных и технических разработок, связанных с развитием интеллектуальных беспроводных сетей и систем радиосвязи, изучения проблем доступа к РЧС большое значение имеют теоретические и практические результаты, полученные отечественными учеными В.В. Бутенко, В.М. Вишневским, А.Ю. Гребешковым, И.О. Гурьяновым, А.С. Дмитриевым, И.А. Кулешовым, А.Е. Кучерявым, В.П. Лысечко, Н.Е. Мирошниковой, И.В. Муравьевым, Ю.Л. Николашиным, И.И. Сопронюк, В.О. Тихвинским, С.Я. Шоргиным, В.Ю. Юркиным, а также зарубежными учеными H.A. Arslan, C.W. Bostian, K. DeJong, L. Doyle, Jr. Maguire, J. Mitola, K.E. Nolan, C.J. Riser, T.W. Rondeau, W. Spears, T. Yucek.

Существующие методы распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи, как правило, не предусматривают безусловного освобождения рабочего канала при обнаружении начала работы РЭС первичного пользователя. До настоящего времени детально не рассматривалось функционирование РЭС SU с учетом потенциального начала работы первичного пользователя РЧС в промежутке между моментами зондирования, когда РЭС SU требуется срочно переключаться на другой доступный канал для продолжения процесса приема-

передачи информации в рамках управления доступом к среде передачи (Media Access Control, MAC). Результаты анализа предыдущих исследований показали, что указанная проблема распределения канального ресурса РЧС в рассматриваемых условиях детально не исследовалась, в том числе с учетом развития методов определения доступного канального ресурса, ускорения доступа вторичного пользователя к доступному каналу и формирования оценки качества выбранного канала передачи для предоставления услуг связи.

Объектом исследования являются когнитивные сети связи.

Предметом исследования является метод и алгоритмы распределения канального ресурса в когнитивных сетях радиосвязи с учетом влияния первичного пользователя радиочастотного спектра.

Целью диссертационной работы является совершенствование принципов управления дифференцированным доступом пользователей к канальным ресурсам когнитивных сетей.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются основные задачи исследования:

1. Разработка метода распределения канального ресурса, позволяющего уменьшить время доступа к каналу для вторичного пользователя РЧС при динамическом распределении РЧС и безусловном приоритете использования канала первичным пользователем РЧС.

2. Разработка алгоритма распределения канального ресурса с учетом получения информации о свободных каналах с помощью MAC-кадров уровня доступа к среде передачи.

3. Разработка функциональной архитектуры сети и алгоритмов, обеспечивающих для вторичного пользователя радиочастотного спектра уменьшение времени доступа к каналам в когнитивной сети связи.

4. Разработка алгоритма, позволяющего эффективно распределять канальный ресурс при взаимодействии средств связи в когнитивных сетях, с учетом динамической природы использования РЧС.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

1. Предложен метод описания канала в когнитивных сетях, отличающийся от существующих учетом возможности занятия и освобождения канала первичным пользователем в промежутке между последовательными моментами циклического зондированиями РЧС.

2. Разработан алгоритм взаимодействия между средствами связи в когнитивных сетях, отличающийся от существующих использованием для передачи сведений о канальном ресурсе модифицированной схемы кадра управления доступом к среде передачи RTS/CTS.

3. Разработан алгоритм распределения канального ресурса, отличающийся последовательным использованием широкодиапазонного и многоканального зондирования радиочастотного спектра для уменьшения времени доступа к каналу для вторичного пользователя РЧС.

4. Разработана методика взвешенной оценки пропускной способности канала при динамическом доступе, отличающаяся от существующих использованием совокупности параметров передачи, доступных вторичному пользователю, для оценки эффективности использования РЧС.

Теоретическая и практическая значимость.

Теоретическая значимость полученных результатов заключается, прежде всего, в использовании нового объекта исследований - когнитивных сетей связи и определении системно-технических свойств данного объекта для организации передачи данных. Теоретически значимым результатом является метод, учитывающий безусловный приоритет занятия канала первичным пользователем РЧС при определении оценки времени динамического доступа к радиоканалам в системах когнитивного радио. Теоретическую ценность представляет модель влияния первичных пользователей РЧС на доступность каналов, исследование модели общего канала управления для организации и координации совместного использования доступного канального ресурса первичными и вторичными пользователями РЧС.

Практическая ценность работы состоит в применении разработанного метода и алгоритмов для повышения оперативности при взаимодействии между

устройствами в когнитивных сетях связи в процессе распределения канального ресурса на основе модификации заголовков кадров управления доступом к среде передачи и в снижении вероятности возникновения коллизий доступа при занятии канала пользователями РЧС, что способствует поддержанию непрерывности сеанса связи. Полученные теоретические и практические результаты использованы при проведении оптимизационных работ на сети мобильных операторов ПАО «Вымпелком» и ПАО «Мегафон», в учебном процессе Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики при разработке учебно-методических комплексов, подготовке магистров техники и технологии, аспирантов.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использовались методы теории вероятностей, методы теории массового обслуживания, методы имитационно-статистического моделирования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанная модель канала когнитивной сети связи позволяет учитывать состояния занятия и освобождения канала первичным пользователем РЧС в промежутке между моментами зондирования канала вторичным пользователем РЧС.

2. Для организации оперативного информирования пользователей когнитивных сетей требуется осуществить модификацию заголовка кадра RTS/CTS управления доступом к среде передачи, с целью передачи списка доступных каналов и сведений о длительности передачи.

3. Разработанный алгоритм для динамического доступа к каналу передачи в когнитивных сетях связи с учетом последовательного широкодиапазонного и многоканального зондирования РЧС обеспечивает уменьшение и сохранение достигнутого снижения времени доступа к каналу для когнитивных сетей малой ёмкости, где при увеличении количества РЭС до 10 раз, время доступа к каналу увеличивается до 2 раз.

4. При распределении канального ресурса в когнитивных сетях требуется применять функцию зондирования, позволяющую получить взвешенную оценку

ожидаемой пропускной способности для оценки эффективности использования выбранной полосы частот.

Степень достоверности. Достоверность и обоснованность научных результатов работы основывается на корректном использовании научных положений и методов исследования, соответствием теоретических исследований и данных имитационного моделирования.

Соответствие паспорту специальности. Диссертационное исследование выполнено по специальности 05.12.13 — «Системы, сети и устройства телекоммуникаций» — и соответствует следующим пунктам паспорта специальности: 3, 5.

Личный вклад автора заключается в том, что все основные научные положения, выводы и рекомендации, составляющие содержание диссертационного исследования, разработаны автором лично или при его преобладающем участии.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы были представлены и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: на XIV, XV, XVII, XVII, ХУШ Международных конференциях «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (Самара, 2013; Казань, 2014; Уфа, 2015; Самара, 2016; Казань, 2017), на XI Международной научно-технической конференции «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2015), на 19 Международной научной конференции «Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь», DCCN-2016, (Москва, 2016), на российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики (Самара, 2014-2017), на школе молодых ученых «Перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем» в рамках П-ой Международной научно практической конференции «РАДИ0ИНФ0К0М-2015» (Москва, 2015), на международных молодежных научно-практических конференциях Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики «ИНФ0К0М-2015», «ИНФ0К0М-2016», «ИНФ0К0М-2019» (г. Ростов-на-Дону, 2015, 2016, 2019).

Публикации. Основные результаты диссертации изложены в 23 опубликованных научных печатных работах, в том числе в 4 научных статьях, опубликованных в журналах из перечня ВАК Министерства науки и высшего образования Российской Федерации; в 1 работе, опубликованной в трудах международной конференции, индексируемой в системе Scopus и Web of Science.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка сокращений, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации 152 страницы, включая 36 рисунков, 3 таблицы, список литературы из 133 наименований. В приложении А к диссертационной работе приведены документы, подтверждающие внедрение основных результатов диссертационной работы. В приложении Б к диссертационной работе приведен листинг программы для проведения исследований методом имитационного моделирования.

Перейдем теперь к краткой характеристике содержания диссертационной работы.

В первой главе рассмотрены основные принципы и особенности распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи. Результаты анализа показали наличие нерешенных проблем в отношении методов доступа к временно свободным каналам в сетях когнитивного радио.

В разделе 1.1 выполнен анализ развития сетей связи следующего поколения с применением когнитивных технологий. В разделе 1.2 рассмотрены стандарты и технологии управления доступом к каналам в когнитивных радиосетях, в том числе с использованием «белых пятен» РЧС.

В разделе 1.3 рассмотрено использование в когнитивных сетях программно-конфигурируемых радиоустройств SDR. В разделе 1.4 производится анализ существующих методов управления физическими и канальными ресурсами КСР.

В разделе 1.5 рассмотрены существующие методы и протоколы доступа MAC-уровня в когнитивных сетях для решения задачи распознавания временного свободного канала/каналов.

В разделе 1.6 указано, что с учетом динамического доступа к РЧС DSA в когнитивной сети количество и доступность каналов является переменным

параметром, что делает актуальным разработку новых методов доступа к каналам на MAC-уровне в когнитивных радиосетях.

Во второй главе разработаны основные положения метода распределения канального ресурса между средствами связи в когнитивной сети.

В разделе 2.1 разработана модель канала когнитивной сети, которая описывается двумя состояниями ON и OFF, где ON означает, что канал свободен для РЭС SU в данном временном интервале, а OFF означает, что канал занят РЭС PU в данном временном интервале. Разрабатывается метод выбора канала передачи в системе когнитивного радио с учетом уменьшения времени доступа к среде передачи при взаимодействии когнитивных РЭС, эффективность метода в части уменьшения и дальнейшего сохранения малого времени доступа к каналу исследована методом имитационно-статистического моделирования.

В разделе 2.2 разработан способ, позволяющий использовать для управления доступом к каналу блоки в кадре технологии IEEE 802.11, для планирования передачи на уровне управления доступом к среде передачи.

В разделе 2.3 предложена обобщенная схема взаимодействия функциональных компонентов архитектуры когнитивной сети для реализации предложенного метода, определена необходимость последовательного применения широкополосного и многоканального зондирования РЧС для определения работы РЭС первичного пользователя РЧС. Предложена функция зондирования для получения взвешенной оценки эффективности используемой полосы РЧС для оказания услуг связи.

В третьей главе приводится описание разработанных алгоритмов для выбора канала в рамках предложенного метода.

В разделе 3.1 разработан обобщенный алгоритм доступа РЭС SU к РЧС с учетом интеграции с архитектурой сетей согласно спецификациям 3GPP, алгоритм поиска резервных каналов для переключения РЭС SU в случае появления РЭС PU и алгоритм переключения РЭС SU с рабочего канала на резервный.

В разделе 3.2 предложен алгоритм совместного использования когнитивного контроллера и РЭС SU для зондирования РЧС, включая алгоритм передачи

сведений о времени занятия канала с помощью блоков в кадрах технологии IEEE 802.x. В качестве стандарта передачи сведений о конфигурации РЭС SDR предложено использовать язык XML.

В четвертой главе получены результаты исследования эффективности предложенного метода с помощь имитационного моделирования и сравнения с результатами ранее проведенных исследований.

В разделе 4.1 определены параметры, условия и ограничения моделирования. В разделе 4.2 проведена сравнительная оценка разработанных алгоритмов с учетом защитного расстояния между РЭС первичных и вторичных пользователей.

В разделе 4.3 на примере сети малой ёмкости исследуется предложенный метод уменьшения доступа к каналу с использованием перебора каналов с помощью общей функции зондирования. В разделе 4.4 проведено исследование использования общего канала управления в рамках предложенного метода.

В заключении приведены выводы по основным результатам работы, доказывающие эффективность разработанного метода, приведены рекомендации по использованию результатов работы, определены направления дальнейших исследований.

Приложение А содержит акты внедрения результатов диссертационной работы. Приложение Б содержит код используемых скриптов имитационного моделирования в программной среде NS-3.

Глава 1. Методы и технологии распределения канального ресурса в

когнитивных сетях связи

1.1 Анализ развития сетей связи с применением когнитивных технологий

Использование современных беспроводных технологий передачи определяется политикой лицензирования использования РЧС, где национальные администрации связи выделяют пользователям РЧС (операторам связи) право на использования частот РЧС в рамках действующих норм и правил распределения полос между радиослужбами Российской Федерации. Форма разрешений на использование радиочастотных каналов предусматривает частотное выделение на долгосрочной основе. В этом смысле в рамках настоящей диссертационной работы далее имеется в виду, что лицензирование услуг связи, связанных с использованием РЧС и РЭС, неразрывно связано с процессом получения разрешения на использование радиочастотных каналов. Соответственно, в диссертационной работе говорится о лицензируемом участке РЧС, для использования которых требуется получение лицензии, и о нелицензируемом участке РЭС для использования которого требуется только использовать РЭС с параметрами и характеристиками, которые минимизируют вероятность помех работе РЭС лицензионных (лицензируемых) пользователей РЧС.

С начала 2000-х гг., в связи с резким ростом объема передаваемого трафика, пользователи и операторы беспроводных сетей связи столкнулись с определенным дефицитом диапазонов частот лицензионных участков РЧС для использования гражданского назначения. При этом некоторые участки (фрагменты, полосы) РЧС иногда используются только частично, что приводит к неэффективному использованию РЧС. Такое использование РЧС объективно создает необходимость разработки новой парадигмы, в рамках которой для информационного обмена предлагается использовать лицензионные и нелицензионные (не требующие специального частотного выделения или назначения определенным службам связи) полосы частот [19; 7; 110; 117; 123]. Рассматриваемая парадигма включает

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зуев Алексей Валерьевич, 2020 год

использования РЧС.

03 И //срабатывает при событии зондирования зондирование канала во время т:

04 ¡Г канал занимается во время зондирования

05 ¡Г состояние канала отличается от

последнего результата измерений рассчитать /

12 назначить мощность и скорость передачи в канал

13 811 отправляет пакеты на базовую станцию СЕ т*

16 назначить мощность и скорость передачи канала

17 811 отправляет пакеты на базовую станцию СЕ

Рисунок 4.3 - Псевдо-код имитационной модели выбора канала в режиме

совместного использования РЧС со стороны РЭС БИ Далее проводится сравнительная оценка эффективности разработанных алгоритмов с помощью результатов имитационно-статистического моделирования.

4.2 Сравнительная оценка эффективности алгоритмов распределения канального ресурса средствами имитационного моделирования

В имитационной модели когнитивной сети связи РЭС РИ и РЭС БИ используют широкополосные беспроводные сетевые интерфейсы. Пусть имеется один канал когнитивной сети с полосой пропускания 50 МГц. В первичной сети есть одна первичная базовая станция и 3 РЭС РИ, а во вторичной когнитивной сети есть один когнитивный контроллер и 10 РЭС БИ, причём устройства РЭС БИ образуют ячеистую топологию с когнитивным контроллером в центре. Среднее

расстояние между SU и когнитивным контроллером - 1 единица расстояния, измеряемая в километрах. Среднее расстояние между PU и когнитивным контроллером составляет 4,3 единицы расстояния. В имитационной модели установлена длительность зондирования РЧС равная 0,5 мс. Каждое РЭС SU моделируется как источник данных с постоянной интенсивностью скорости передачи, который всегда имеет данные для передачи с длинной очереди не превышающей времени симуляции, подразумевая, что каждый РЭС SU всегда запрашивает разрешение на отправку у центрального когнитивного контроллера. Начальным безопасным расстоянием между РЭС SU и РЭС PU признается величина, равная 1 км.

Рассмотрим влияние расстояния между основной сетью и РЭС SU вычисляя пропускную способность, используя разработанные алгоритмы взаимодействия, а также учитывая коэффициент утилизации используемых каналов у. Определенная пропускная способность с использованием предлагаемых алгоритмов, представленных на Рисунках 3.1, а в частности 10 блок, отвечающий за определение скоростных возможностей канала, пропорционально расстоянию между РЭС SU и основной сетью с использованием различных лицензионных каналов, трафик РЭС PU распределяется в соответствии с законом Пуассона, график распределения представлен на Рисунке 4.4.

Совокупная пропускная способность определяется суммарной пропускной способностью в режиме доступа к РЧС после применения зондирования РЧС. Кроме того, расстояние между РЭС SU и РЭС PU пропорционально расстоянию между РЭС SU и когнитивным контроллером. Суммарная пропускная способность увеличивается, имея в виду что расстояние между сетью вторичных пользователей и сетью первичных пользователей также увеличивается, как показано на Рисунке 4.4, поскольку чем чаще РЭС SU предсказывает поведение РЭС PU, тем проще становится использовать канал РЧС, понимая поведение РЭС PU.

о -

1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Расстояние между 8и и Ри (км)

Рисунок 4.4 - Влияние расстояния между РЭС Би и РЭС Ри на пропускную

способность разработанной схемы.

Также имеется зависимость между увеличением пропускной способности каналов для РЭС Би, когда РЭС Ри уменьшает время использования лицензионного РЧС. Когда расстояние между РЭС Би и РЭС Ри невелико, разница в пропускной способности достигается за счет существующего выбора для РЭС КСР: использовать ли собственное зондирование для поиска свободного канала или запросить данные из геолокационной базы данных через базовую станцию и/или когнитивный контроллер с функциями базовой станции.

Различие состоит в том, что при зондировании и выборе канала для использования РЭС Би, гарантируется высокий показатель пропускной способности, кроме того, обеспечивается событие, состоящее в том, что РЭС Ри в определенный промежуток времени не займет канал РЭС Би.

При использовании списка каналов, получаемых от соседних РЭС Би, можно гарантировать одновременно как высокую пропускную способность, так и периодичность использования канала РЭС Ри возможности нет. Но если

расстояние между РЭС SU и РЭС PU достаточно, чтобы не влиять на пропускную способность, метод получения сведений о свободном канале канала не играет большой роли. Затем предлагаемая схема оценивается коэффициентом справедливости, предложенным Р. Джейн (Jain) [79] применительно к использованию канального ресурса когнитивной сети связи.

Коэффициент справедливости Джейн в данном случае есть отношение расстояния между сетью РЭС SU и сетью РЭС PU, в зависимости от количества РЭС SU, как показано на Рисунке 4.5.

Рисунок 4.5 - Коэффициент справедливости в сравнении с расстоянием между

РЭС SU и РЭС PU

Данный коэффициент помогает определить эффективность использования РЧС и избежать неустойчивого обслуживания РЭС SU в зависимости от удаленности от РЭС PU, для обеспечения высокого уровня QoS для всех пользователей вторичной сети.

Для определенного числа РЭС SU, коэффициент справедливости незначительно увеличивается по мере увеличения расстояния межу РЭС SU и РЭС

Ри, что обусловлено следующими причинами. Когда увеличивается дистанция между РЭС Би и РЭС Ри, понижается уровень помех, вносимых КСР. Это означает, что разница между пропускными способностями каналов, полученных РЭС Би в режиме зондирования с учетом соседства с РЭС Ри для каждого запроса РЧС становится больше. Таким образом, чем больше расстояние между сетью РЭС Би и сетью РЭС Ри, тем больше коэффициент справедливости Джейн. С другой стороны, чем больше число РЭС Би работает в сети, тем ниже коэффициент справедливости, поскольку, при ограниченных ресурсах беспроводной связи, когда количество РЭС Би становится больше, вероятность того, что каждый РЭС Би фактически использует РЧС, уменьшается с каждым новым подключением РЭС Би, что приводит к более низкому коэффициенту справедливости Джейн.

Схема адаптивной передачи ^, ограниченной помехами, представляет собой схему совместного использования спектра, которая модифицируется структурой спектрального зондирования [51; 70; 91; 97], при которой РЭС Би могут обращаться к каналу только тогда, когда РЭС Ри находится в состоянии ожидания, где ^ - это время от начала обнаружения РЭС Ри до момента создания

разрешенного уровня помех, создаваемых РЭС Би. В адаптивной схеме допускается влияние помех на РЭС Ри. Далее на графиках симуляции адаптивная схема рассматривается с учетом помех, возникающих только тогда, когда уровень шума приемников РЭС Ри равен допустимому уровню помех, вызванных РЭС Би. Фиксированная схема передачи основана на разработанном алгоритме на Рисунке 3.5, но с заданными значениями времени передачи Би г, = 0,01 с. и т{ = 0,005 с. В фиксированной схеме, базовая станция КСР/узел АМОЗБ принимает решение о выделении канала только после обработки результатов зондирования РЧС. В результате в рамках фиксированной схемы используется известный подход к моделированию КСР, но с добавлением предлагаемого в диссертационной работе алгоритма.

При дальнейших исследованиях предлагается использовать структуру активности сети РЭС Ри. Среднее время состояния «0№> указывается как 0,2 с., а

среднее время состояния «OFF» составляет от 0,2 с до 2,8 с. Идеальным случаем считается тот, при котором имеется полный и достоверный контроль РЧС, значение вероятности помехи для РЭС PU минимально и отсутствуют задержки при доступе к каналу РЭС SU. Такой вариант можно получить только в лабораторных условиях, уменьшая до минимума коэффициенты задержек, задавая точное время занятие РЧС PU и обнуляя время доступа РЭС SU к выделенному каналу, как показано на Рисунке 4.6.

14

12

о hi S 10

ю

i-Q

н

£ 8

И I©

о о о

= А

о о

w я В

И о

4

С

о

£х

С

-^Разраб. Алгоритм -^Теоретическая схема

— —Адаптивная схема tx -■-Алгоритм rt=0,01

-•-Алгоритм rt=0,005

0,2 0,4 0,6 1 1,6

Средняя продолжительность состояния OFF (сек)

2,8

Рисунок 4.6 - Совокупная пропускная способность канала по сравнению со средней продолжительностью состояния OFF Когда длительность состояния «OFF» увеличивается, пропускная способность всех схем на рисунке 4.6 увеличивается. Совокупность предлагаемых алгоритмов, рассмотренных в главе 3 позволяет максимально приблизится к теоретической схеме моделирования, которая обеспечивает максимальную пропускную способность в идеальных для этого условиях.

При этом, как можно заметить, адаптивная схема с наличием помех или же задание определенного значения времени передачи РЭС SU, не позволяют максимально эффективно использовать выделенный канал.

Как видно на Рисунке 4.6, разработанные алгоритмы дают выигрыш в пропускной способности до двух раз по крайней мере для точки 0,2 с. Безусловно, с ростом времени продолжительности состояния «OFF», значения пропускной способности у рассматриваемых схем увеличивается, но как видно на графике в временной точке 2.8 с, максимальная пропускная способность имеется у системы с применением разработанных алгоритмов, рассматриваемых в главе 3. Учитывая это, можно сделать вывод о том, что совокупное применение предлагаемых в данной диссертации алгоритмов, помогает максимально эффективно подготовить устройство РЭС SU для начала сессии приемо-передачи, не затрачивая ресурсы на дополнительные манипуляции, связанные с постоянными проверками шума и обработки сигнального трафика.

Разница в коэффициенте помех между системой КСР с использованием разработанных в диссертационной работе алгоритмов и адаптивной схемой передачи с помехами достаточно высока. По мере увеличения средней продолжительности состояния «OFF», коэффициент помех адаптивной схемы уменьшается. Такая разница в помехозащищенности связана с тем, что в предлагаемой схеме на Рисунке 4.7, РЭС PU может получить более быстрый доступ к РЧС, нежели, при использовании адаптивной схемы.

Для систем когнитивного радио, чем больше длительность интервала

приема-передачи Tt, тем больше коэффициент помех. Предлагаемые улучшения обеспечивают наименьший коэффициент помех для использования любого канала со стороны РЭС PU.

0,05 0,045

м 0=04 X

0

1

С 0,035

н Я

и

а о,оз

я

s

•е-

■ео,025

Г)

0,02 0,015

0,2 0,4 0,6 1 1,6 2,8

Средняя продолжительность состояния OFF (сек)

Рисунок 4.7 - Коэффициент помех относительно продолжительности состояния

OFF

Кроме того, коэффициент помех адаптивной схемы когнитивного радио имеет высокие показатели и только с увеличением продолжительности использования канала, а именно от 0,6 с до 2,8 с коэффициент помех уменьшается до 0,01 и держится на том же уровне до окончания симуляции. Как видно из Рисунка 4.7, идеальные условия, созданные для теоретической модели, предсказуемое поведение лицензионного пользователя РЭС PU, помогает получить достаточно малые значения, а именно 0,0001. Разработанные алгоритмы позволяют уменьшить коэффициент помех от РЭС SU в пределах от 0,002 до 0,005 и на всем отрезке продолжительности состояния «OFF», коэффициент помех находится в этих пределах. Т.е., как можно увидеть из Рисунка 4.7, окончательно исключить коэффициент помех очень сложно, но его можно снизить до приемлемых, с инженерной точки зрения, величин. В целом симуляция с использованием разработанных алгоритмов, представленных в главе 3 данной диссертации, в значительной степени превосходит системы с адаптивной схемой и схемы с

заданным временем передачи Tt , как показано на Рисунке 4.6 и на Рисунке 4.7.

\ -^Разраб. Алгоритм

V -Неорет: Схема

V - -Адаптивная схема tx _Ш_ Л —Л ПГ1С

\ up 1111VI LI—W,\ 'W

\

\

\

4.3 Исследование реализации алгоритма уменьшения времени доступа к

каналу

Для оценки эффективности предлагаемых алгоритмов на Рисунках 3.2 и 3.3 была рассмотрена ad-hoc сеть с количеством доступных каналов в диапазоне от 2 до 40 в области пространства 1400 м x 1200 м, где каждый из РЭС SU имеет радиус передачи до 100 м, как показано на Рисунке 4.8.

Рисунок 4.8 - Используемая среда симуляции с 10 РЭС Ри и 20 РЭС Би

Каждый узел КСР начинает сессию приема-передачи с получения данных о свободных каналах одним из методов: зондирование, получение информации из геолокационной базы данных или запрос от ближайшей базовой станции РЭС Би. При моделировании был использован метод зондирования РЧС. Длительность зондирования устанавливается равной 25 мс и по 1 мс для широкодиапазонного и многоканального зондирования соответственно.

Широкодиапазонное зондирование выполняется путем выбора каналов обмена трафиком РЭС PU в течение выделенного промежутка времени, а затем выполняется многоканальное зондирование, чтобы выбрать конкретный рабочий канал в данный момент времени. Кроме того, учитывается, что существующий радиомодуль не может передать большое количество пакетов по ряду причин, прежде всего ввиду несоответствия времени длительности передачи заданному уровню точности.

Основная схема моделирования включает в себя планирование свободного периода канала, окно согласования во время переключения на резервный канал, планировщик Up-link и Down-link линий связи и обнаружение «белых пятен» в доступном ТВ-спектре.

Таблица приоритетов, то есть порядок выбора каналов для РЭС SU, заполняется на основе информации о доступности канала и активности канала, наблюдаемой когнитивным контроллером. Предполагается, что, если пакет поступает во время процесса зондирования или подтверждения выделения канала связи, пакет остается в очереди передачи или приема до получения подтверждения о том, что канал выделен. Здесь не рассматриваются коллизии между пакетами; однако в случае коллизий между пользовательскими пакетами КСР и пакетами данных РЭС PU, пакет РЭС SU удаляется из очереди вместо повторной передачи.

Первоначально, каждому РЭС PU случайным образом назначается канал, когда необходимо передать новый пакет, поступление пакетов соответствует Пуассоновской модели трафика с экспоненциальным распределением времени между интервалами поступления. Пусть в системе предусмотрено фиксированное число каналов M = 40, набор каналов выбирается случайным образом, но с учетом коэффициента к, где к - является фактором для управления доступностью канала, настраиваемый заранее перед симуляцией. Предполагается, что к варьируется в диапазоне от 0,1 до 0,3. Это важный фактор, поскольку доступность канала напрямую связана с активностью РЭС PU или скоростью трафика.

В модели имитационного моделирования сделаны следующие допущения:

1. узел РЭС SU может обмениваться служебной информацией только в пределах одного узла-соседа;

2. предполагается, что все пользователи могут обнаружить и предсказать активность РЭС PU;

3. коллизии между контрольными и приветственными сообщениями не учитываются.

Исследуется производительность алгоритма с точки зрения отношения индекса распределения и дистанции между РЭС SU и РЭС PU, как показано на Рисунке 4.9.

Индекс распределения есть количество переключений между каналами в отведенный временной интервал, поскольку, прежде чем начать приемо-передачу, РЭС SU осуществляет перебор выделенных и доступных каналов, пока не определит нужный канал с точки зрения общей функции зондирования в разделе 2.3.

Для сравнительного анализа выбирались протоколы на основе ранжирования используемых каналов, соответствующие стандартам IEEE 802.22, IEEE 802.11af. Количество используемых канальных временных интервалов снижается для всех протоколов передачи при условии использования одного коэффициента для ранжирования канала.

Быстрый рост использования канальных временных интервалов наблюдается, когда ни один из каналов не использовался соседними РЭС SU, то есть опыта использования нового канала у РЭС SU не было, поэтому и времени на зондирования нового РЧС тратится больше.

500 I

450

400

I 350

n fj

af 300 &

'-J

3 250

^^Предлагаемый -•-IEEE 802.22 алгоритм

--IEEE 802.11 u ♦TFFF ЯП? 1 1 af

■ j

a g

о

jf 200 150 100 50 0

0 ОД 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Дистанция между SU и PU (км)

Рисунок 4.9 - Сравнение степени перекрытия используемых каналов

относительно дистанции между РЭС PU и РЭС PU Так же необходимо заметить, что большое влияние имело близкое расположение РЭС SU к РЭС PU. Все протоколы имели высокие показатели, когда РЭС SU и РЭС PU находились в одной точке. Особенно это заметно по протоколам IEEE 802.11af и IEEE802.11n, потому что данные протоколы максимально снижают возможности вторичного пользователя по созданию помех первичному пользователю. Для этого и приходится перебирать большое количество каналов, прежде чем назначить его РЭС SU.

Количество занятых каналов за временной интервал зависит от размера цикла, который определяется особенностями выбранного протокола канального уровня. В рассматриваемом случае предложенный алгоритм позволяет значительно уменьшить время доступа к свободному каналу, о чем свидетельствует снижение индекса распределения, как показано на Рисунке 4.9.

Как показано на Рисунке 4.10, степень использования свободных каналов, с учетом времени зондирования РЧС, растет. Для проверки эффективности

предлагаемых алгоритмов относительно существующих протоколов рассматривается отношение степени перекрытия к вероятности занятия канала, как представлено на Рисунке 4.1.

О ОД 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Вероятность занятие канала

Рисунок 4.10 - Сравнение вероятности занятия каналов и степени перекрытия Степень перекрытия - это значение, характеризующее одновременное использование канала как со стороны РЭС Би, так и РЭС Ри [6; 51; 52; 75; 78; 122] в виде удельной величины, характеризующей момент полного перекрытия, когда один и тот же канал из списка доступных каналов практически не доступен РЭС Би до ситуации, в которой один и тот же канал из списка в сравнительно равной степени доступен как РЭС Би, так и РЭС Ри. Здесь сколь угодно малое значение перекрытия означает, что канал практически не используется РЭС Би и вероятность занятия такого канала вторичным пользователем стремится к 0. Следовательно, протокол передачи и метод являются эффективными, если получается максимизировать степень перекрытия, чтобы избежать блокировки РЭС Ри и максимизировать использование свободного канального ресурса.

Более того, более высокая степень перекрытия снижает задержку доступа к каналу, что очевидно наблюдается на схеме Рисунка 4.10. Это объясняется тем, что в такой ситуации для РЭС SU всегда есть свободный резервный канал. Тем не менее, возможна ситуация и нулевой вероятности занятия канала, при этом степень перекрытия менее 0,2 у всех протоколов, поскольку РЭС PU для рассматриваемого случая полностью использует один и тот же рабочий канал РЧС.

Как только вероятность занятия канала увеличивается, наблюдается рост степени перекрытия в алгоритме и методе, разработанных в данной диссертации и в протоколе IEEE 802.22. Максимальное значение степени перекрытия варьируется в пределах от 1,4 до 1,6 в рамках имитационной модели.

Как и ожидалось, все протоколы демонстрировали высокую эффективность занятия каналов. Тем не менее, предлагаемый алгоритм все же лучше большинства существующих алгоритмов в части уменьшения времени доступа к выделенному каналу.

Особо значительное повышение производительности наблюдается в случае, где уровень вероятности занятия каналов составляет от 0,1 до 0,6 при степени перекрытия от 0,2 до 1,2 соответственно.

4.4 Исследование влияния разработанного метода и алгоритмов на производительность канала управления

Количество и способ передачи информации общего канала управления для контроля доступа пользователей КСР к канальным ресурсам играет важную роль в минимизации времени доступа к свободному каналу. Естественно, что два узла КСР должны иметь как минимум один канал общий управления для установления связи с целью передачи информации о занятии каналов и результатах зондирования. Рассматриваются два вида каналов управления, условно симметричный и условно асимметричный.

Симметричный или двухсторонний (дуплексный) канал управления работает как на прием, так и на передачу информации от РЭС SU, т.е. для такого вида необходимо выделить только один канал управления с двухсторонней передачей.

Для ассиметричного или одностороннего (симплексного) канала управления, выделяется два канала, один канал на передачу и один канал на прием информации управления. Чтобы сделать связь и службы связи более устойчивыми к прерываниям из-за появления РЭС PU, устройство РЭС SU должен иметь гарантированную оперативную замену существующего канала на любой из резервных каналов, согласно алгоритму на Рисунке 3.3.

В общем случае все рядом действующие каналы могут рассматриваться как резервные. Следовательно, если РЭС PU возвращается на используемый РЭС SU канал, то РЭС SU должен не более чем через 2 мс (в настоящей модели) получить свободный канал, что требует по крайней мере двух приемопередатчиков на каждом узле для обслуживания и обновления каналов при асимметричном канале управления.

Оценка времени доступа к симметричному каналу управления представленная на Рисунке 4.11 показывает, что эффективность разработанного в диссертационной работе алгоритма, выше стандартов IEEE 802.22 и 802.11af, использующих когнитивные подходы к распределению канального ресурса. На Рисунке 4.11 наблюдается отношение используемых временных интервалов и доли занятия канала управления для обмена сигнальным трафиком. Под временными интервалами понимается, время от начала поиска канала управления до его нахождения. Т.е. чем меньше затрачено временных интервалов, тем быстрее SU начинает сессию приемо-передачи.

Рисунок 4.11 - Сравнение времени доступа и степени использования

симметричного канала управления Разработанный алгоритм показал явную тенденцию к уменьшению времени доступа к каналам управления. Такой же эффект наблюдается на Рисунке 4.12 и для интенсивности (в процентах) использования канала управления.

Оценка времени доступа к ассиметричному каналу управления, представленная на Рисунке 4.12 иллюстрирует работу предложенного алгоритма в новых условиях моделирования с применением ассиметричных каналов управления. В данном случае также для получения сравнительной оценки использовалось отношение временных интервала к доли занятия канала управления. Самые низкие показатели по используемым временным интервалам у системы с разработанными алгоритмами и похожая картина у протокола PAWS IEEE 802.22.

Рисунок 4.12 - Сравнение времени доступа и уровня использования асимметричного канала управления В случае асимметричного канала все протоколы доступа к каналам когнитивных сетей показывают высокую эффективность доступа к каналам, по сравнению с симметричными каналами управления.

Например, двум пользователям когнитивной сети связи было доступно в общей сложности 20 рабочих каналов, причем 50% каналов между ними были в общем пользовании, то есть оба пользователя имели 10 общих или перекрывающихся каналов. Пусть из этих общих 10 каналов можно гарантировать требуемые показатели QoS для 5 каналов. Время доступа к выделенному каналу уменьшалось с увеличением количества общих каналов. Также в случае, представленном на Рисунке 4.11, когда уровень свободных каналов составлял не более 20%, система с использованием разработанных алгоритмов показала самые высокие показатели эффективности.

Время в худшем случае составляло 57,5 мс, тогда как в стандарте IEEE 802.22 и IEEE 802.11 af составляла 320 мс и 299 мс соответственно. Имитационное

моделирование продемонстрировало эффективность предлагаемых алгоритмов, представленных на Рисунке 3.2, Рисунке 3.3, Рисунке 3.4, по отношению к уже существующим стандартам IEEE 802.22 и 802.11 af, которые уже реализованы в реальных условиях, но не учитывают предложенную модель в разделе 2.1 .

Таким образом, в диссертационной работе было проведено сравнение предлагаемых алгоритмов и существующих стандартов IEEE для сети малой ёмкости с помощью имитационного моделирования. Как видно из Рисунка 4.11 и Рисунка 4. 12 у разработанной модели наблюдается высокая эффективность, что позволяет предположить, что в реальных условиях разработанные алгоритмы будут высоко эффективными с учетом приведенных ограничений и допущений.

4.5 Выводы по главе 4

1. Эффективность разработанного метода и алгоритмов исследовалась с помощью имитационного моделирования для малых групп пользователей, путем сравнения с другими имитационными моделями для аналогичных исходных данных и полученных независимо.

2. В качестве допущений при моделировании определено отсутствие ошибок зондирования РЧС, принято, что процесс начала приема-передачи информации непосредственно следует за занятием канала, а РЭС первичных и вторичных пользователей используют одни и те же каналы или группы каналов.

3. С помощью моделирования установлено, что совокупное применение предлагаемых в данной диссертации алгоритмов, помогает максимально эффективно подготовить устройство РЭС SU для начала сессии приемо-передачи, не затрачивая ресурсы и время на дополнительные процедуры, связанные с постоянными проверками шума и обработкой сигнального трафика, причем по мере увеличения средней продолжительности состояния «OFF», коэффициент помех адаптивной схемы уменьшается.

4. Установлено, что предлагаемый алгоритм для малых групп пользователей позволяет, в сравнении с большинством существующих алгоритмов,

получить уменьшение времени доступа к выделенному каналу, особенно в случае, если вероятность занятия каналов составляет от 0,1 до 0.6 при степени перекрытия каналов от 0,2 до 1,2 соответственно, где степень перекрытия как удельная величина характеризует возможность вторичного пользователя использовать тот же самый канал или группу каналов, что и первичный пользователь РЧС.

5. Оценка времени доступа к дуплексному или симметричному каналу управления показывает, что производительность разработанного в диссертационной работе алгоритма, выше, чем в аналогичных результатах моделирования по стандартам когнитивных систем радиосвязи IEEE 802.22 и IEEE 802.11af.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках диссертационного исследования была поставлена цель по дальнейшему совершенствованию принципов управления дифференцированным доступом пользователей к канальным ресурсам когнитивных сетей путем разработки метода уменьшения времени доступа к каналу для вторичного или когнитивного пользователя РЧС при сохранении безусловного приоритета доступа для первичного пользователя РЧС с учетом минимизации помех работе РЭС первичного пользователя, и в результате были получены следующие основные результаты.

1. Выполнен анализ стандартов, методов и технологий по доступным источникам информации, который показал, что для применения когнитивных сетей связи требуются новые подходы к распределению канального ресурса. Это обусловлено тем, что в когнитивных системах радиосвязи применяется динамический доступ к временно незанятым полосам РЧС. Поэтому актуальна разработка метода уменьшения времени динамического доступа к каналу вторичных или когнитивных пользователей РЧС с учетом результатов циклического зондирования РЧС для выявления начала работы первичных пользователей РЧС и возможной активности первичных пользователей между моментами зондирования.

2. Установлено, что организация когнитивной сети связи не требует специального выделения полос радиочастот или радиоканалов, а использует существующие канальные ресурсы. Для это применяются cистемы радиосвязи с программируемыми параметрами SDR, позволяющие использовать широкий диапазон настроек и гибкую адаптацию рабочих параметров РЭС для использования различных диапазонов частот и радиотехнологий доступа.

3. Для достижения цели исследования разработан метод распределения канальных ресурсов в когнитивной сети, предусматривающий прежде всего уменьшение времени доступа к рабочему каналу вторичных пользователей РЧС с использованием ON/OFF модели канала. Метод учитывает возможность занятия и

освобождения канала первичным пользователем РЧС в промежутке между последовательными зондированиями РЧС со стороны вторичного пользователя РЧС.

4. Для обеспечения оперативного информационного обмена между пользователями когнитивной сети предложено использовать модифицированные заголовки кадра RTS/CTS управления доступом к среде передачи, для обмена сведениями о доступных каналах и длительности передачи.

5. Разработана функциональная архитектура когнитивной сети связи для развития когнитивной сети, включающая компоненты частотно-территориального планирования, доступ к РЧС и зондирование РЧС. Для обеспечения повышения точности обнаружения временно свободных участков РЧС и снижения времени доступа к каналу для вторичного пользователя РЧС предложено последовательно использовать широкодиапазонное и многоканальное зондирования радиочастотного спектра

6. С помощью средств имитационного моделирования проведено исследование разработанного метода, доказывающее, что при циклическом последовательном зондировании в сети малой ёмкости время доступа РЭС вторичного пользователя к каналу вырастает в 2 раза, в то время как количество узлов может увеличиваться до 10 раз, что свидетельствует об эффективности предложенного метода.

7. Разработана методика оценки выбранного канала на основе использования функции зондирования, которая позволяет сформировать взвешенную оценку ожидаемой пропускной способности выбранного участка РЧС с учетом совокупности параметров передачи, доступных вторичному пользователю РЧС. Предложенная методика позволяет определить эффективность использование выбранного участка РЧС для оказания услуг связи, прежде всего передачи данных для интернета вещей, межмашинного взаимодействия и сенсорных сетей.

8. Для реализации предложенного метода распределения канального ресурса разработаны обобщённые алгоритмы поиска резервных каналов для РЭС вторичного пользователя, алгоритм переключения рабочих и резервных каналов

для обеспечения непрерывности связи вторичного пользователя РЧС, предложена алгоритмизированная процедура оперативного формирования списка резервных каналов. Эффективность разработанных алгоритмов была доказана путем сравнения с результатами других имитационных моделей для различных действующих стандартов когнитивных радиосистем.

По результатам работ рекомендуется использовать разработанный метод и алгоритмы при развитии систем радиомониторинга, для построения и развития когнитивных сетей связи.

Направления дальнейших исследований связаны с развитием методов и средств анализа и прогноза периодов активности первичных пользователей РЧС на основе методов теории вероятности и машинного обучения.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БД - База данных

БДС - Доступ к РЧС в соответствии с собственными интересами

ВОС - Взаимосвязи открытых систем

ДМВ - Дециметровый диапазон

КР - Когнитивное радио

КСР - Когнитивная система радиосвязи

МВ - Метровый диапазон РЧС

МСЭ - Международный союз электросвязи

РЧС - Радиочастотный спектр

РЭС - Радиоэлектронное средство (средства)

ТВ - Телевизионные полосы РЧС.

Ad-Hoc - Самоорганизующаяся беспроводная сеть с децентрализованным режимом функционирования РЭС

ANDSF - Access Network Discovery Service Function, Функции обнаружения сетей доступа

ARQ - Automatic Repeat Request - Автоматический запрос повторения обнаружения ошибок или автоматический запрос повторной передачи CAD-MAC - Channels Aggregation Protocol Media Access Control, Протокол многоканальной агрегации управления доступом к среде передачи CDMA - Code Division Multiplexing Access - Протокол кодового разделения каналов с множественным доступом

CSMA/CA - Carrier - Sence Multiple Access with Collision Avoidance - Протокол канального уровня с применением несущей множественного доступа без коллизий

CogMAC - Cognitive Media Access Control - Когнитивный протокол MAC-уровня CPC - Cognitive Pilot Channel - Когнитивный пилот-канал (управления) CR - Cognitive Radio - Когнитивное радио

CRS - ^gmt^e Radio Systems - Когнитивная система радиосвязи

CTS - Clear to Send - Ответ на запрос

DFS - Dynamic Frequency Selection - Алгоритм динамического выбора частоты DSA - Dynamic Spectrum Access - Динамический доступ к радиочастотному спектру

DSAT-MAC - Dynamic Slot Allocation Based TDMA MAC Protocol - Протокол динамического распределение канальными временными интервалами для управления доступом к среде передачи при использовании доступа к каналам с временным мультиплексированием

IEEE 802.11af - Стандарт беспроводной связи (сеть Wi-Fi) IEEE 802.22 - Стандарт беспроводной связи (сеть WRAN)

L2 - Level 2 - Канальный уровень номер 2 модели взаимосвязи открытых систем M2M - Machine-To-Machine - Межмашинное взаимодействие между устройствами, без прямого участия человека

MAC - Media Access Control - Управление доступом к среде передачи MCSD-SS - Maximum Capacity-Based Spectrum Decision on Spectrum Sensing Принятие решения на основе максимальной ёмкости используемого РЧС с помощью (одиночного) зондирования

MDP - Markov Decision Processes - Марковский процесс принятия решения

MIH - Media Independent Handover - Хэндовер, независимый от среды передачи

NAV - Network Allocation Vector - Вектор распределения сети

NS-3 - Network Simulator 3 - Сетевой симулятор версия 3

OMA-DM - Open Mobile Alliance Device Management - Управление устройствам

по спецификации Открытого Альянса Мобильной связи

OS - Operation System - Операционная система

OSA - Opportunistic Spectrum Access - Оппортунистический, «приспособленческий» доступ к РЧС

PAWS - Protocol to Access White Space - Протокол доступа к массиву данных по «белым пятнам» или временно незанятым полосам РЧС POMDP - Partially Observed Markov Decision Process, Частично наблюдаемый марковский процесс принятия решения

PU - Primary User - Первичный пользователь РЧС

QoS - Quality of Service - Качество услуги связи (сервиса, телесервиса,

телеслужбы)

RAT - Radio Access Technology - Технология радиодоступа RFS - Retention Frequency Selection - Случайный выбор частоты RTS - Request to Send - Передача запроса, запрос на передачу RRC - Radio Resource Control - Протокол управления радиоресурсами SB - Spatial Backoff - Пространственная потеря мощности

SDR - Software Defined Radio - Программно-определяемое радио, радиоустройство с программируемыми параметрами

SDSS - Spectrum Decision Support System - Система принятия решения по выбору полосы РЧС

SOP - Spectrum Opportunity - Возможность использования радиочастотного спектра

SU - Secondary User - Вторичный пользователь РЧС

UAPI - Upper Application Programming Interface - Интерфейс верхнего уровня программных приложений

UNI - User Network Interface - Интерфейс пользователь-сеть

USRP - Universal Software Radio Peripheral - Универсальные периферийные

радиоустройства с программируемыми параметрами

UWB - Ultra Wide Band - Ультра широкополосный радиочастотный спектр VCL - Vacant Channel List - Список свободных каналов WiFi - Wireless Fidelity - Торговая марка для беспроводных сетей на базе стандарта IEEE 802.11;

WiMAX - Worldwide Interoperability for Microwave Access - Технология

высокоскоростной беспроводной связи на коротких волнах

WLAN - Wireless Local Area Network - Беспроводная локальная сеть доступа

WRAN - Wireless Regional Area Network - Беспроводная региональная сеть

доступа.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Будко, П.А. Комплексное использование разнородных каналов связи для управления робототехническими комплексами на базе единой системы радиомониторинга / П.А. Будко, А.М. Винограденко, Г.А. Жуков, А.И. Литвинов // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. - 2017. - .№1. - С.18-41.

2. Бузов, A. JI. Управление радиочастотным спектром и электромагнитная совместимость радиосистем / А.Л. Бузов, М.А. Быховский, Н.В. Васеко, Ю.В. Волкова // Учебное пособие. ЭКОТРЕНДЗ. - Москва. - 2006. - С.412-432.

3. Бутенко, В. В. Итоги Всемирной конференции радиосвязи 2012 года /

B.В. Бутенко, С.Ю. Пастух // Электросвязь. - 2012. - №3. - С.5-11.

4. Бутенко, В. В. Техническая политика в области радиосвязи и вещания // Электросвязь. - 2009. - №7. - С.13-15.

5. Володина, Е.Е. Особенности распределения радиочастотного спектра по результатам торгов в форме аукциона / Е.Е. Володина, Е.Е Девяткин, Т.А. Суходольская // Труды НИИР. - 2013. - №4. - С.1-9.

6. Галкин, В.А. Основы программно-конфигурируемого радио: научное издание // В. А. Галкин / М.: Горячая линия Телеком, 2013. - 372 с.

7. Гребешков, А.Ю. Оценка целесообразности обработки заявки для предоставления услуг в реконфигурируемых сетях связи следующего поколения / А. Ю. Гребешков // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2014. - Т.8, №8. -

C.24-27.

8. Гребешков, А.Ю. Принятие решения по предоставлению услуги с помощью многофункционального абонентского терминала SDR в когнитивных сетях связи / А. Ю. Гребешков // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2012. - T6, №7. - С. 63-66.

9. Гурьянов, И.О. Когнитивное радио: новые подходы к обеспечению радиочастотным ресурсом перспективных радиотехнологий / И.О. Гурьянов // Электросвязь. - 2012. - №8. - С. 5-8.

10. Дмитриев, А.С. Теория и методы обработки сигналов: Сверхширокополосная беспроводная связь и сенсорные сети / А. С. Дмитриев, E.

B. Ефремова, А. В. Клецев, JI. В. Кузьмин, А. М. Лактюшкин, В. Ю. Юркин // Радиотехника и электроника. - 2008. - Т.58, № 10 - С. 1278-1289.

11. Зинченко, Л.А. Эволюционное проектирование элементов телекоммуникационных систем / Л.А. Зинченко, С.Н. Сорокин // Изд-во ТРТУ. -2003. - С. 132-160.

12. Зуев, А.В. Аппаратная реализация SDR в когнитивных сетях связи // XVII Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», ПТиТТ - 2016: сб. докладов. - ПГУТИ, 2016. - C. 324-325.

13. Зуев, А.В. Аукционное распределение канального ресурса между вторичными пользователями в когнитивных сетях радиосвязи // XXIV Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ: мат-лы конференции. - Самара: Изд-во учебной и научной литературы ПГУТИ, 2017. - C. 57.

14. Зуев, А.В. Вертикальный хендовер и когнитивные технологии в гетерогенных беспроводных сетях / А.В. Зуев, А.Ю. Гребешков // Труды Научно-исследовательского института радио. Сб. научн. статей. - 2017. - №1. - С. 7-14.

15. Зуев, А.В. Исследование времени переключения абонентского устройства между сетью LTE и когнитивной радиосетью / А.В. Зуев, А.Ю. Гребешков, Э.Р. Зарипова // Инфокоммуникационные технологии. - 2018. - Т.16, №1- С. 108-116.

16. Зуев, А.В. Исследование доступа к каналам передачи в реконфигурируемых когнитивных сетях связи следующего поколения / А.В. Зуев, А.Ю. Гребешков // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2015. - Т.9, №6. -

C. 9-14.

17. Зуев, А.В. Исследование распределения канального ресурса между группами пользователей в когнитивных сетях связи / А.В. Зуев, А.Ю. Гребешков // XVI Международная научно-технической конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», Т.1.: мат-лы конф. - Уфа: КНИТУ-КАИ, 2015. - Т.1 - C. 163-165.

18. Зуев, А.В. Механизм аукционного распределения канального ресурса между вторичными пользователями в когнитивных сетях // XVII Международая научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», ПТиТТ - 2016: мат-лы конф. - Самара: ПГУТИ, 2016. - C. 149150.

19. Зуев, А.В. Новые инфокоммуникационные технологии и проблема регулирования использования сетевых ресурсов / А.Ю. Гребешков, А.В. Зуев, В.Г. Мингазов // XIV Международная научно - техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», ПТиТТ-2013: мат-лы конф. - Самара: Изд-во учебной и научной литературы Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, 2013. - C. 156-159.

20. Зуев, А.В. Особенности MAC-уровня в когнитивных сетях связи // Сб. научн. трудов школы молодых ученых «Перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем» в рамках III-ой Международной научно практической конференции «РАДИОИНФОКОМ-2015» - Москва, 2016. - C. 96-100.

21. Зуев, А.В. Особенности аппаратно-программной реализации трансивера SDR в когнитивных сетях связи // XXIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ: сб. докладов - Самара: Изд-во учебной и научной литературы Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, 2016. - C. 80-81. Режим доступа: URL: https: //www. psuti. m/sites/default/files/field/attachments/2018/12/materialy_ntk-2016.pdf#overlay-context=ru/science/sbomik (дата обращения 3.07.2020)

22. Зуев, А.В. Особенности канального уровня когнитивных сетей связи следующего поколения [электронный ресурс] // XXII Российская научная

конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ: мат-лы конф. - Самара: ПГУТИ, 2015. - C. 45-46. Режим доступа: URL:

https: //www. psuti. m/sites/default/files/field/attachments/2018/12/materialy_ntk-2015.pdf#overlay-context=ru/science/sbomik (дата обращения 3.07.2020)

23. Зуев, А.В. Особенности протокола CCC-MAC в системах когнитивного радио // XVI Международная научно-технической конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: мат-лы конф. - Уфа: КНИТУ-КАИ, 2015. - Т.1. -C. 183-185.

24. Зуев, А.В. Особенности протоколов media access control в когнитивных сетях следующего поколения / А.Ю. Гребешков, А.В. Зуев // XV Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: сб. мат-лов. - Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2014. -Т.1 - C. 266-268.

25. Зуев, А.В. Проблемы внедрения технологии динамического доступа к ресурсам беспроводных сетей // XV Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: сб. мат-лов. -Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2014. - Т.1 - C. 281-283.

26. Зуев, А.В. Разработка процедуры вертикального хендовера из сети 3GPP LTE в сеть IEEE 802.22 / А.Ю. Гребешков, А.В. Зуев // II Научный форум телекоммуникаций: теория и технологии ТТТ-2017; Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ - 2017: материалы XVIII Международной научно-техническая конференции. - Казань: КНИТУ-КАИ, 2017. - Т.1.- С. 316-319.

27. Зуев, А.В. Распределение канальных ресурсов в когнитивной радиосети на основе аукционного метода управления доступом к среде передачи // Системы управления, связи и безопасности. - 2019. - №3. - С. 14-32.

28. Зуев, А.В. Реализация SDR в когнитивных сетях связи // XXIV Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ: тез. докл. - Самара: Изд-во учебной и

научной литературы Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, 2017. - C. 56.

29. Зуев, А.В. Стандарты и возможности применения когнитивного радио / А.Ю. Гребешков, А.В. Зуев // XXI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ: мат-лы конференции. - Самара: Изд-во Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатик, 2014 г. - с. 64.

30. Зуев, А.В. Функции протоколов MAC-уровня для доступа к канальным ресурсам когнитивных сетей связи // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. Ч. 1. - Ростов-на-Дону: ПЦ «Университет» СКФ МТУСИ, 2015. - C. 156-158.

31. Зуев, А.В. Функции протоколов MAC-уровня для доступа к канальным ресурсам когнитивных сетей связи // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. - Ростов-на-Дону: ПЦ «Университет» СКФ МТУСИ, 2016. - C. 132-135.

32. Зуев, А.В. Функционирование системы распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. Ч.1. - Ростов-на-Дону: ЦЦ «Университет» СКФ МТУСИ, 2019. - C. 32-36.

33. Китчер, Э. Программная реализация когнитивной радиосистемы на SDR-платформе «GNU Radio» / Э. Китчер, В.Н. Ланцов // Проектирование и технология электронных средств. - 2013. - С. 44-46.

34. Китчер, Э. Развитие беспроводных телекоммуникационных систем на основе технологии когнитивного радио / Э. Китчер // «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ'2012: тез. докл. 10-й междунар. научн. конф. -Суздаль: Изд-во Владимирского отделения научно- технического общества РЭС им. А.С. Попова, 2012. - С. 1-4.

35. Котов, В.И. Динамическое управление радиочастотным спектром и оценка стоимости радиочастотного ресурса в перспективе перехода на новые

технологии / В.И. Котов // Информационные телекоммуникационные сети. - 2008. - №5. - С. 31-35.

36. Котов, В.И. Радиочастотный ресурс: измерение, ценообразование и определение эффективности его использования / В.И. Котов // Информационные телекоммуникационные сети. - 2008. - №3 - С. 23-27.

37. Котов, В.И. Эффективность использования радиочастотного ресурса и подходы к ее оценке / В.И. Котов // Электросвязь. - 2009. - №7. - С. 16-19.

38. Лимарев, А.Е. Оптимизация времени многоканального мониторинга в когнитивном радио. Часть 1. Многоканальное спектральное оценивание / А.Е. Лимарев, Т.Ф. Капаева, Ю.Н. Максюта, В.Н. Поветко, В.И. Шестопалов // Теория и техника радиосвязи. - 2015. - №1. - С. 5-14.

39. Мирошникова, Н.Е. Обзор систем когнитивного радио / Н.Е. Мирошникова // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2013. - №9. - С. 108111.

40. Муравьев, И.В. Исследование методов создания интеллектуальных систем связи, адаптирующихся к сложной радиочастотной обстановке, на основе технологии когнитивного радио / И.В. Муравьев, А.А. Бахтин // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2012. - №9. - С. 104-106.

41. Муромцев, Ю. Л Информационные технологии проектирования радиоэлектронных средств / Ю. Л. Муромцев, Д. В. Муромцев, И.В. Тюрин // учеб. пособ. для студ. высш. учеб. заведений - М. Изд. Центр «Академия». - 2010. - 384 с.

42. Николашин, Ю. Л. SDR Радиоустройства и когнитивная радиосвязь в декаметровом диапазоне частот / Ю.Л. Николашин, И.А. Кулешов, П.А. Будко, Е.С. Жолдасов, Г.А. Жуков // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. - 2015. - №1. - С. 20-31.

43. Новиков, В.В. Рыночные подходы к регулированию радиочастотных взаимодействий // Экономическая политика. - 2007. - №3. - С.1-21.

44. Першаков, Н.В. Системы M / G /1 с групповым обслуживанием и их применение к анализу модели протокола управления потоковой передачи. Часть II

/ Н.В. Першаков, К.Е. Самуйлов // Вестник РУДН, Серия Математика. Информатика. Физика. - 2009. - №2. - С.43-53.

45. Россум, Г. Язык программирования Python / Г. Россум, Ф.Л. Дрейк, Д. С. Откидач // СПб.: AHO «Институт логики». Невский Диалект. - 2001. - С. 403454.

46. Самуйлов, К.Е. Построение и анализ моделей системы с групповым обслуживанием заявок / К.Е. Самуйлов, Н.В. Першаков, И. А Гудкова // Вестник РУДН, Серия Математика. Информатика. Физика. - 2007. - №3-4. - С.45-52.

47. Сопронюк, И. И. Метод мониторинга спектра в когнитивных радиосетях на основе использования информационного критерия Акайке / И.И. Сопронюк, В.П. Лысечко, Е.А. Ухова // Системы обработки информации. - 2011. -№5. - С. 108-112.

48. Сурмин, Ю. П. Теория систем и системный анализ: учеб. пособие / Ю.П. Сурмин // Киев: МАУП. - 2003. - 368 с.

49. Черноруцкий, И. Г. Методы принятия решений / И.Г. Черноруцкий // СПБ: БХВ-Петербург. - 2015. - С. 287-416.

50. Яновский, Г.Г. Качество обслуживания в сетях IP / Г.Г. Яновский // Вестник связи. - 2008. - №1 - С. 1-16.

51. Agarwal, S. DSAT-MAC: Dynamic Slot Allocation based TDMA MAC protocol for Cognitive Radio Networks: the IEEE 1989.8 Working Group / S. Agarwal, R. K. Shakya, Y. N. Singh, A. Roy // IEEE Communications Magazine. - 2012. - Vol. 54, No.7. - P. 151-172.

52. Akyildiz, I. F. Next generation cognitive radio wireless networks / I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, S. Mohanty // Computer Networks Journal. - 2010. - Vol. 50. -P. 2127-2159.

53. Akyildiz, I. F. Next generation dynamic spectrum access networks: a survey / I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, M. C. Vuran, S. Mohanty // Computer Networks Journal. -2008. -Vol. 50. - P. 2159-2172.

54. Ansari, J. A decentralized MAC protocol for opportunistic spectrum access in cognitive wireless networks / J. Ansari, X. Zhang, P. Mahonen // Computer Communications. - 2013. - Vol. 36, Iss. 13. - P. 1399-1410.

55. Atakan, B. Biologically inspired spectrum sharing in suggest an improved algorithm. Cognitive radio networks / B. Atakan, O. B. Akan // IEEE Wireless Communications and Networking Conference, WCNC 2017). - 2007. - P. 122-175.

56. Bae, Y.H. Performance analysis of modified IEEE 802.11-based cognitive radio networks / Y. H. Bae, A. S. Alfa, B. D. Choi // IEEE Communications Letters. -2009. - Vol. 14, No.10. - P. 975-977.

57. Bahl, B. White space networking with wi-fi like connectivity / P. Bahl, R. Chandra, T. Moscibroda, R. Murty, M. Welsh // In Proceedings of the ACM SIGCOMM Conference on Data Communication, SIGCOMM '09 - New York. - 2009. - P. 27-38.

58. Bonabeau, B. Swarm Intelligence: From Natural to Arti_cial System / E. Bonabeau, M. Dorigo, and G. Theraulaz // Oxford University Press. - 1999. - 516 p.

59. Briere, G. Computational analysis of single-server bulk-service queues, M / GY /1 / G.Briere, M.L. Chaudhry // Advances in Applied Probability. - 1989. - Vol.21. - No.7. - P.207-225.

60. Burns, P. Software defined radio for 3G. (Artech House mobile communication series). USA: Artech house, inc. - 2003. - 300 p.

61. Cabric, D. Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios / D. Cabric, S. M. Mishra, R. W. Brodersen // Proc. jf 38th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. - 2004. - P. 772-776.

62. Cheng, G. Joint on-demand routing and spectrum assignment in cognitive radio networks / G. Cheng, W. Liu, Y. Li, W. Cheng // Proceedings of IEEE International conference on communications. - 2007. - P. 6499-6503.

63. Chiang, M. Layer in gas optimization decomposition: A mathematical theory of network architectures / M. Chiang, S. H. Low, A. R. Calderbank, J. C. Doyle // Proceedings of the IEEE. - Vol.95, No.1. - 2007. - P. 255-312.

64. Chiasserini, C. F. Analytical modeling of wireless communication systems (Serias «Stochastic models in computer science and telecommunication networks set») /

C. F. Chiasserini, M. Gribaudo, D. Manini // Proc. of 3rd International conference on cognitive radio oriented wireless networks and communications. - 2008. - P.1-8.

65. Clark, D. D. Tussle in cyberspace: Defining tomorrow's Internet / D. D. Clark, J. Wroclawski, K. R. Sollins, R. Braden // IEEE/ACM Transactions on Networking. - 2005. - Vol.13. - P. 462-475.

66. Cordeiro, C. IEEE 802.22: the first worldwide wireless standard based on cognitive radios. / C. Cordeiro, K. Challapali, D. Birru, N. S. Shankar // Proc. of 1st IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, DySPAN 2005. - 2005. - P. 328-337.

67. Farhang-Boroujeny, B. Filter bank spectrum sensing for cognitive radios / B. Farhang-Boroujeny // IEEE Transactions on Signal Processing. - 2008. - P. 18011811.

68. Farooq, S. Multiband sensing-time-adaptive joint detection cognitive radios framework for Gaussian channels / S. Farooq, A. Ghafoor // Proc. of the International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology, IBCAST'13. - 2013. -P. 406-411.

69. Feng, X. Cooperative spectrum sharing in cognitive radio networks: A distributed matching approach / X. Feng // IEEE Transactions on Communications. -2014. -Vol. 62, No. 8 - P. 2651-2664.

70. Fette B. A. Cognitive radio technology: second edition / B. A. Fette // Elsevier. - 2009. - 829 p.

71. Ganesan, G. Spatiotemporal sensing in cognitive radio networks / G. Ganesan, Y. Li, B. Bing, S. Li // IEEE Journal on selected areas in Communications. -2008. - P. 5-12.

72. Gao, B. A taxonomy of coexistence mechanisms for heterogeneous cognitive radio networks operating in tv white spaces. Wireless Communications / B. Gao, Jung-Min Park, Y. Yang, S. Roy // IEEE MWC.2012.6272422. - 2012 - P. 1051-10121.

73. Hans A. E. Multicriteria optimization for highly accurate systems / A. E. Hans // Multicriteria Optimization in Engineering and Science. - 1988. - No. 10. -P. 309-352.

74. Haykin, S., Peyman, S. Fundamentals of cognitive radio. In ser. Wiley series on adaptive and cognitive dynamic systems. -Wiley, 2017. - 232 p.

75. Hoang, A.T. Design and analysis for an 802.11-based Cognitive Radio Network / A. T. Hoang, D. T. C. Wong, Y. C. Liang // IEEE Wireless communications and networking Conference, WCNC 2009. - 2009. - 312 p.

76. He, X., Dai H. / K. Hossain, B. Champagne // IEEE Signal processing letters.

- 2011. - No. 18. - P. 35-38.

77. He, X., Dai, H. Adversary detection for cognitive radio networks. In ser. Springer Briefs in electrical and computer engineering. -Springer, 2018. - 83p.

78. Jia, J. HC-MAC: A hardware-constrained cognitive MAC for efficient spectrum management / J. Jia, Q. Zhang, X. Shen // IEEE Journal on selected areas in communications. - 2008. - Vol. 26, Iss. 1. - P. 106-117.

79. Jondral, F. K. Software-defined radio - basic and evolution to cognitive radio / F.K. Jondral // EURASIP Journal on wireless communication and networking. - 2005.

- Vol. 3. - P. 275-283.

80. Joshi, H. High-Q fully reconfigurable tunable band pass filters / H. Joshi, H. H. Sigmarsson, S. Moon, D. Peroulis, W. Chappell // IEEE Transactions on microwave theory and techniques. - 2009. - Vol. 57,Iss. 12. - P. 3525-3533.

81. Kanter, T. Data-Throughput Enhancement Using Data Mining-Informed Cognitive Radio. / T. Kanter, P. B. Mainwaring, C. S. Tucker, S. G. Bilen // Electronics.

- 1998. - Vol. 4, No. 2. - P. 221-238.

82. Kelly, F. Rate control for communication networks: Shadow prices, proportional fairness and stability / F. Kelly, A. Maulloo, D. Tan // Journal of the operational research society. - 1998. - Vol. 49, No. 3. - P. 237-252.

83. Khalife, H. Multihop cognitive radio networks: To route or not to route / H. Khalife, N. Malouch, S. Fdida // IEEE Network: The Magazine of global internetworking

- 2009. - Vol. 23, No.3- P. 20-25.

84. Khalife, H. Probabilistic path selection in opportunistic cognitive radio networks / H. Khalife, S. Ahuja, N. Malouch, M. Krunz // Proceedings of IEEE Global Telecommunications Conference, IEEE GlobeCOM. - 2008. - P. 1-5.

85. Ko, G. Channel management in IEEE 802.22 WRAN systems / G. Ko, A. Franklin, S. J. You, J. S. Pak, M. S. Song, C.J. Kim // IEEE Communications magazine.

- 2010. - Vol. 48, No. 9. - P. 88-94.

86. Koundourakis G. A MAC-Layer QoS provisioning protocol for cognitive radio networks / G. Koundourakis, D. I. Axiotis, M. A. Theologou // Wireless Personal Communications. -2011. - Vol. 65, No. 1. - P. 203-222.

87. Lee S. H. An Adaptive MAC protocol for efficient utilization of available spectrum bandwidth / S. H. Lee, B. J. Lee, S. H. Rhee // 3rd International Conference on ubiquitous and future networks, ICUFN 2011. - 2011. - P. 369-370.

88. Li, S., Wei, Z. Guodong Z. Advanced sensing techniques for cognitive radio.- Springer International Publishing, 2017. - 76 p.

89. Li1, Y. Access selection in composite radio environments / Y. Lil, R. Zhang, B. Cao, X. You, A. Daneshmand // Proc. of IEEE Wireless communications and networking conference, WCNC 2011. - 2013. - P. 738-843.

90. Liang, B. Dynamic power allocation for spectrum sharing in interference alignment (IA)-based cognitive radio / B. Liang, X. Jing // 16th International Symposium on communications and information technologies, ISCIT 2016. - 2016. - P. 646-650.

91. Low S. H. Optimization flow control. I. Basic algorithm and convergence / S. H. Low, D. E. Lapsely // IEEE: ACM Transactions on Networking. - 1999. - Vol. 7, No. 6. - P. 861-874.

92. Luo, L. A two-stage sensing technique for dynamic spectrum access / L. Luo, N. Neihart, S. Roy, D. Allstot // IEEE Transactions on Wireless Communications. - 2009.

- Vol. 8, No. 6 - P. 3028-3037.

93. Mahmoud, H. OFDM for cognitive radio: Merits and challenges / H. Mahmoud, T. Yucek, H. Arslan // IEEE Wireless Communications Magazine. - 2009. -No.16. - P. 6-15.

94. Maleki, S. Two-stage spectrum sensing for cognitive radios / S. Maleki, A. Pandharipande, G. Leus // Proc. of the IEEE International Conference on acoustic speech and signal processing, ICASSP'10. - 2010. - P. 2946-2949.

95. Manoj, B. S. CogNet: Cognitive complete knowledge network system / B. S. Manoj, M. Zorzi, R. Rao // IEEE Wireless communications magazine. - 2008. - Vol. 15, Iss.6.- P. 200-225.

96. Mejia-Tellez J. Numerical method for the single-server bulk-service queueing system with variable service capacity, M / GY /1 with discretized service time probability distribution // Operations Research Proceedings. - 2005. - Operations Research Proceedings, vol 2005. - P.811-817.

97. Mitola, J. Cognitive radio for flexible mobile multimedia communication / J. Mitola // Proc. IEEE International Workshop on mobile multimedia communications. - 1999. - P. 3-10.

98. Mubashir H. Rehmani, Dhaou, R. Cognitive radio, mobile communications and wireless networks.- Springer International Publishing, 2019. - 292 p.

99. Mo, J. Fair end-to-end window-based congestion control / J. Mo, J. Walrand // IEEE ACM Transactions on Networking. - 2000. - Vol. 8, No. 5. - P. 556-567.

100. Nekovee, M. Worldwide trends in regulation of secondary access to white spaces using cognitive radio / M. Nekovee, T. Irnich, J. Karlsson // IEEE Wireless Communications. - 2012. - P. 1536-1284.

101. Nelson R. Probability, Stochastic Processes and Queueing Theory // Springer Science + Business Media New York. - 1995. - P. 283-295.

102. Niyato, D. Dynamic spectrum access in IEEE 802.22-based cognitive wireless networks: A game theoretic model for competitive spectrum bidding and pricing / D. Niyato, E. Hossain, Z. Han // IEEE Wireless Communications. - 2009. - Vol.16, Iss.2. - Vol. 16. - P. 16-23.

103. Palicot, J. Radio engineering. From software to cognitive radio / J. Palicot // USA.: John Wiley & Sons, Ltd. - 2011. - 360 p.

104. Paysarvi-Hoseini, P. Optimal wideband spectrum sensing framework for cognitive radio systems / P. Paysarvi-Hoseini, N. Beaulieu // IEEE Transactions on signal processing. - 2011. - Vol. 59, No. 3. - P. 1170-1182.

105. Paysarvi-Hoseini, P. On the efficient implementation of the multiband joint detection framework for wideband spectrum sensing in cognitive radio networks / P.

Paysarvi-Hoseini, N. Beaulieu // Proc. of the IEEE Vehicular technology conference (VTC'll). - 2011. - P. 1-6.

106. Petrova, M. Cognitive resource manager: A cross-layer architecture for implementing cognitive radio networks / M. Petrova, P. Mahonen // in Cognitive Wireless Networks, eds. F. H. P. Fitzek and M.D. Katz. - 2007. - P. 397 - 422.

107. Pollin, S. Software defied radios. From smart(er) to cognitive / P. Sofie, T. Michael, V. P. Liesbet.// Germany: Springer, 2011. - 160 p.

108. Pollin, S. Coexistence and dynamic sharing in cognitive radio networks / S. Pollin // in Cognitive Wireless Communication Networks; eds. by E. Hossain, V. Bhargava. - Springer. - 2011. - P. 79 - 113.

109. Pollini G.P. Trends in Handoff Design/ G.P. Pollini // IEEE Communications Magazine. - 2006. - Vol. 34. - Iss. 3. - P. 82-90.

110. Prasad, V. R. Cognitive functionality in next generation wireless networks: standardization efforts/ V. R. Prasad, P. Pawelczak, J.A. Hoffmeyer et al //IEEE communications magazine. - 2008. - Vol. 46., Iss. 4. - P. 72-78.

111. Quan, Z. Optimal multiband joint detection for spectrum sensing in cognitive radio networks / Z. Quan, S. Cui, A. Sayed, H. Poor // IEEE Transactions on Signal Processing. - 2009. - Vol. 57, No. 3. - P. 1128-1140.

112. Ren, P. CAD-MAC: A Channel-aggregation diversity based MAC protocol for spectrum and energy efficient cognitive Ad Hoc networks / P. Ren, Y. Wang, Q. Du. // IEEE Journal on selected areas in communications. - 2014. - Vol. 32, No 12 - P. 114.

113. Rizvi, S. S. A New analytical model for maximizing the capacity and minimizing the transmission delay for MANET/ S. S. Rizvi, A. Riasat, M. A. Khan; in Novel Algorithms and Techniques in Telecommunications and Networking, ed. by T. Sobh et al. - Springer Science+Business Media B.V, 2010. - P.275-279.

114. Salameh, H. A. MAC protocol for opportunistic cognitive radio networks with soft guarantees / H. A. B. Salameh, M. M. Krunz, O. Younis // IEEE Transactions on Mobile Computing. - 2008. - P. 1339-1352.

115. Schumacher J. Providing an user centric always best connection/ J. Schumacher, M. Dobler, E. Dillon et al. // Proc. of the 2nd International conference on evolving Internet, INTERNET. - 2010. - P.80-85

116. Sgora, D. V. Handoff prioritization and decision schemes in wireless cellular networks: a survey/ D. V. Sgora, // IEEE Communications surveys and tutorials. - 2009. - Vol. 11. - Iss. 4. - P.57-77

117. Simmons, J. M. Optical network design and planning / J.M. Simmons. -Switzerland // Springer International Publishing, 2014. - 390 p.

118. Song, L. Cognitive Networks: Standardizing the Large Scale Wireless Systems / L. Song // 5th IEEE Consumer Communications and networking conference, CCNC 2008. - 2008. - P. 988-992.

119. Stevenson, C. R. IEEE 802.22: The first cognitive radio wireless regional area network standard / C. R. Stevenson, G. Choinard, Lei Z. et al. // IEEE Communications magazine. - 2009. - Vol. 47, Iss. 1. - P. 130-138.

120. Su H. Opportunistic MAC protocols for cognitive radio based wireless networks / H. Su, X. Zhang // 41st Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS). - 2007. - P. 363-368.

121. Tang, H. Some physical layer issues of wide-band cognitive radio systems / H. Tang // IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks. - 2005. - P. 151-159.

122. Tapan P.B. A Note on the MX /GY /1,K Bulk Queueing System / P.B. Tapan, J.G.C. Templeton // Journal of Applied Probability. - 1973. - Vol.10. - P.901-906.

123. Teymourian, K. A Framework for knowledge-based complex event Processing. PhD thesis. Access: URL: http://www.diss.fu-berin.de /diss/servlets/MCRFileNodeServlet/FUDISS_derivate_000000016183/Dissertation-KiaTeymourian-final-5.12.2014-1.pdf. Дата обращения 18.07.2017.

124. Tumuluru V. K. Performance analysis of cognitive radio spectrum access with prioritized traffic / V. K. Tumuluru, P. Wang, W. Song // IEEE Transactions on vehicular technology. - 2012. - Vol. 61, No. 4. - P. 1895-1906.

125. Tuttlebee, H.W. Software defined radio / H. W. Tuttlebee // USA: John Wiley & Sons, Ltd. - 2002. - 405 p.

126. Wang, B. Game theory for cognitive radio networks: An overview / B. Wang, Y. Wu, K. J. R. Liu // Computer Networks. - 2010. - Vol. 54, No. 14. - P. 25372561.

127. Wanga, L. A cognitive MAC protocol for QoS provisioning in ad hoc networks / L. Wanga, A. Chena // Physical Communication. - 2010. - P. 105-118.

128. Zhang, X. Opportunistic spectrum sharing schemes for CDMA based uplink MAC in cognitive radio networks / X. Zhang, H. Su // IEEE Journal on Selected Areas in Communications, JSAC 2011. - 2011. - Vol. 29, No. 4. - P. 716-730.

129. Zhang, Y. Cognitive radio networks: architectures, protocols, and standards / Y. Zhang, J. Zheng, C. Hsiao-Hwa. // UK: CRC Press. - 2010. - P. 499-525.

130. Zhao, N. Adaptive Power Allocation Schemes for Spectrum Sharing in Interference-Alignment-Based Cognitive Radio Networks / N. Zhao, F. R. Yu, H. Sun, M. Li // IEEE Transactions on vehicle technology. - 2016. - Vol. 65, No 5 - P. 37003714.

131. Zhao, Q. Decentralized cognitive MAC for opportunistic spectrum access in ad hoc networks: a POMDP framework / Q. Zhao, L. Tong, A. Swami, Y. Chen // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. - 2007. - Vol. 25, No. 3. - P. 589-600.

132. Zuev A. V. Computer simulation of uncoordinated dynamic channel access method in cognitive radio network for radio terminal device / A. Yu. Grebeshkov, A. V. Zuev // Instrumentation engineering, electronics and telecommunications, IEET- 2015: XI International Scientific-Technical Conference "Instrumentation Engineering in the XXI Century. Integration of Science, Education and Production". - Izhevsk: Publ. House of Kalashnikov ISTU, 2016. - P. 80-88.

133. Zuev, A Computer simulation of average channel access delay in Cognitive Radio Network / A. Zuev, A. Grebeshkov, D. Kiporov // 19th International conference «Distributed computer and communication networks: control, computation, communications» (DCCN-2016). - CCIS Vol. 678. - 2016. - P. 325-336. DOI: 10.1007/978-3-319-51917-3 29.

ПРИЛОЖЕНИЕ А Документы, подтверждающие внедрение основных результатов

диссертационной работы

Билаин

ПАО «ВымпелКом» Самарский филиал Адрес юридический:

127083, г. Москва, ул. 8 Марта, д. 10, стр. 14 Адрес фактический:

443013, г. Самара, Московское шоссе, д.2Б ИНН 7713076301, КПП 631602002

Телефон

[phone]

Факс

[phone]

АКТ О ВНЕДРЕНИИ

результатов диссертационной работы Зуева Алексея Валерьевича

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы Зуева A.B. на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему «Разработка метода распределения канального ресурса в когнитивных сетях связи» были внедрены в рамках процессов управления развитием и технической эксплуатации Самарского филиала ПАО «Вымпелком» при оценке технических возможностей и рабочих характеристик телекоммуникационной инфраструктуры в случае применения систем, использующих средства радиосвязи с программируемыми параметрами, SDR. Разработанные в диссертационной работе методы анализа распределения канального ресурса в современных беспроводных сетях, позволяют повысить эффективность использования радиочастотного спектра гражданского назначения при применении современных средств связи.

По результатам внедрения результатов диссертации Зуева A.B. выработаны рекомендации для оценки готовности систем и радиосредств к сдрению новых технологий организации связи на основе ""пользования когнитивных технологий для действующих и перспективных сетей подвижной радиосвязи и сетей беспроводного широкополосного доступа.

Технический директор Самарского филиала ПАО «Вымпелком»