Саиф модели и методы применения нечеткой логики в когнитивных беспроводных системах передачи данных
На правах рукописи
САИД МОДЖИБ АБДУЛХАКИМ САИФ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В КОГНИТИВНЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ Специальность: 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Санкт-Петербург 2012
Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича на кафедре обработки и передачи дискретных сообщений (ОПДС).
Научный руководитель доктор технических наук, доцент Комашинский Владимир Ильич
Официальные оппоненты: Иванов Александр Юрьевич, доктор технических наук, профессор Санкт-Петербургский университет государственной противопожарной службы МЧС России, профессор кафедры прикладной математики и информационных технологий Парамонов Александр Иванович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, начальник лаборатории Ленинградского отделения Центрального научно-исследовательского института связи.
Ведущая организация: Ленинградское отделение научно исследовательского института радио ФГУП «ЛОНИИР», Санкт-Петербург
Защита состоится "_" 2012г. в часов на заседании диссертационного совета Д 219.004.02 при Санкт-Петербургском Государственном Университете Телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч Бруевича по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, д. 61, ауд. 205.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.
Отзыв об автореферате в двух экземплярах, заверенный печатью учреждения, просим направлять по вышеуказанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного Совета.
Автореферат разослан "_" 2012 г.
Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент Харитонов В.Х.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. В последнее время развитие беспроводных сетевых технологий идет в направлениях: увеличения скорости передачи данных, повышения степени мобильности пользователей, расширения количества представляемых услуг, улучшения степени использования радиочастотного спектра и степени интеллектуальности сетевого и абонентского оборудования.
В этих условиях начал проявляться ряд противоречий в области беспроводных сетевых технологий, наиболее острыми из которых являются:
противоречие между увеличивающимся спросом на услуги беспроводных сетей связи (на рабочие частоты) и природными ограничениями частотных ресурсов, противоречие между расширением спектра представляемых беспроводными сетями услуг, увеличением требований к их качеству и использованием традиционных (устаревших) технологий управления.
Одним из эффективных методов разрешения перечисленных противоречий является применение в беспроводных телекоммуникационных системах элементов искусственного интеллекта.
Таким образом, разработка технологий построения интеллектуального (когнитивного) радио и когнитивных беспроводных сетей, являются технологическим императивом времени. Функции искусственного интеллекта в перспективных беспроводных системах и сетях могут быть реализованы разными способами.
Одним из современных подходов к реализации функций искусственного интеллекта в когнитивных беспроводных системах сетей является применение нечеткой логики и нечетких процессоров.
В этой связи диссертационная работа, направленная на исследование вопросов применения нечеткой логики в перспективных беспроводных когнитивных системах, является актуальной.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы заключается в разработке технологии построения когнитивных беспроводных систем передачи данных (КБСПД) на основе применения нечеткой логики и нечетких контроллеров.
Для достижения цели исследования была поставлена и решена следующая совокупность научно-технических задач:
1. Исследование основных направлений развития беспроводных систем и сетей передачи данных.
2. Разработка модели и метода нечеткого управления адаптивной OFDM модуляцией.
3. Разработка модели и метода нечеткого управления множественным доступом в КБСПД.
4. Разработка метода и алгоритма маршрутизации при нечетких исходных данных о состоянии радиолиний беспроводной сети.
Методы исследования. В настоящей работе использованы методы теории вероятностей, теории алгебры логики, теории нечетких множеств, теории массового обслуживания и теории графов. Для численного анализа используется пакет прикладных программ MATLAB 7.4.
Научная новизна. Наиболее существенными новыми научными результатами, принадлежащими лично автору, являются:
1. Предложена модифицированная многоуровневая модель построения когнитивных беспроводных систем передачи данных, особенностью которой является введение плоскости искусственного интеллекта, поддерживающего когнитивные функции на всех уровнях архитектуры.
2. В результате анализа существующих технологий адаптивной модуляции разработаны модель и метод нечеткого управления адаптивной OFDM-модуляцией.
3. На основе системного анализа существующих алгоритмов случайного множественного доступа разработаны модель и метод нечеткого управления множественным доступом в КБСПД.
4. По результатам анализа существующих методов маршрутизации в самоорганизующихся беспроводных сетях разработана модель и предложен метод маршрутизации при нечетких исходных данных о состоянии радиолиний беспроводной сети.
Личный вклад автора. Все результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно.
Практическая ценность работы. Результаты диссертационной работы могут найти применение при разработке и построении перспективных когнитивных беспроводных систем и сетей передачи данных. Некоторые результаты диссертационной работы могут использоваться в СПб ГУТ им.
проф. М.А. Бонч-Бруевича при чтении лекций по ряду дисциплин. Внедрение результатов диссертационной работы подтверждается соответствующими актами.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и получили одобрение на 64-й и 66-й научно-технических конференциях студентов, аспирантов СПбГУ, на 62-й и 63-й научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГУТ, на ХII Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика «РИ-2010», на VII Санкт-Петербургской международной конференции «Информационная безопасность регионов России (ИБРР 2011)», а также на заседаниях кафедры обработки и передачи дискретных сообщений СПбГУТ в 2009, 2010, 2011 и 2012 годах. Материалы, отражающие основное содержание и результаты диссертационной работы, опубликованы в материалах научно-технических конференций, форумов и в журналах отрасли – всего 10 работ, из них 3 статьи – в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Публикации. По материалам диссертационной работы в научно технических журналах и в трудах международных и всероссийских научных конференций опубликовано 10 печатных работ.
Структура и объм работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (71 источник). Общий объм работы составляет 134 страницы текста, включая 46 рисунков и 8 таблиц.
Основные положения, выносимые на защиту 1. Модель и метод нечеткого управления адаптацией модуляции в беспроводных сетях передачи данных.
2. Модель и метод нечеткого управления множественным доступом в самоорганизующихся беспроводных сетях.
3. Алгоритм маршрутизации для беспроводных самоорганизующихся сетей (БСС).
4. Метод маршрутизации при нечетких исходных данных о состоянии радиолиний беспроводной самоорганизующейся сети.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, определены цель и задачи работы, сформулированы полученные результаты и научные положения, выносимые на защиту.
В первой главе приведен анализ тенденций развития беспроводных сетей передачи данных. Из проведенного анализа следует, что основными направлениями развития систем передачи данных являются увеличение скорости, увеличение мобильности, расширение зоны покрытия и увеличение интеллектуальности сетевого и абонентского оборудования.
В первой главе рассматривается также эволюция технической платформы беспроводных сетей. На современном этапе развития сети связи находятся на стадии перехода к системам с коммутацией пакетов и включают в себя как системы с коммутацией каналов, так и системы с пакетной коммутацией. На следующем этапе развития доминирующее значение приобретут такие направления, как расширение областей проникновения и способности адаптации к окружению и воздействия на него. Способность адаптации беспроводной системы к окружению достигается применением когнитивной технологии на всех уровнях ее построения. В этой главе предложена модифицированная многоуровневая модель построения когнитивных беспроводных систем передачи данных, особенностью которой является введение плоскости искусственного интеллекта, поддерживающего когнитивные функции на всех уровнях архитектуры.
Внедрение когнитивной технологии (когнитивных радиосистем и когнитивных сетей) приведт к повышению эффективности использования радиочастотного спектра, улучшению управления ресурсом, повышению качества связи, эффективности управления доступом и появлению услуг новых видов.
Понятие «когнитивный» (cognitive) означает свойство средства или сети связи, выражающееся в способности автономно и динамически изменять свою топологию, корректировать эксплуатационные параметры, перераспределять сетевые ресурсы в соответствии с ранее накопленными знаниями о состоянии сети и с политикой обслуживания пользователей.
Перспективным направлением построения когнитивных систем являются технологии, основанные на использовании нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. Теория нечеткой логики предоставляет способ моделирования неопределенности естественного языка. В последнее время нечеткая логика применяется для поддержки интеллектуальных и когнитивных систем. Применение нечеткой логики позволяет легко учитывать множество параметров для принятия решения и не требует сложных математических вычислений.
Однако самыми разнообразными и наиболее эффективными вариантами использования когнитивных функций являются беспроводные региональные сети (стандарт IEEE 802.22), беспроводные самоорганизующиеся сети (БСС) и другие виды беспроводных сетей, использующие множество различных параметров функционирования, как с точки зрения беспроводного вещания, так и с точки зрения организации приемопередатчиков в сети.
БСС – это одноранговая беспроводная сеть передачи данных с переменной топологией и отсутствием четкой инфраструктуры, где каждый узел может выполнять функции маршрутизатора и принимать участие в ретрансляции пакетов данных. Такая сеть должна понимать задачи приложения, а приложение способно понять возможности сети в любой момент времени. Это позволит сети посредством изучения основных требований приложения использовать новые возможности и динамически выбирать удовлетворяющие этим требованиям протоколы сети.
Вторая глава посвящена решению задачи нечеткого адаптивного управления схемой модуляции в OFDM системе. Известно, что с точки зрения помехоустойчивости на разных расстояниях от передатчика узла радиосети используются разные схемы модуляции сигнала. В задаче учитываем также направление и скорость движения узлов БСС-сети относительно друг друга. Расстояние между передатчиком и приемником определяется мощностью принимаемого сигнала, а скорость и направление изменения расстояния, соответственно, изменением мощности сигнала.
Для решения этой задачи устанавливается зависимость между энергией принимаемого сигнала и скоростью передачи данных, на основе чего в зоне покрытия узла радиосети могут быть выделены участки, на которых обеспечиваются разные скорости передачи. Для управления скоростью передачи в зоне покрытия узла применяется адаптивная модуляция.
Адаптивная модуляция в когнитивных беспроводных самоорганизующихся сетях (КБСС) позволяет узлам приспосабливать схему модуляции сигнала к уровню отношения сигнал-шум (ОСШ) в радиоканале. Выбор схемы модуляции для передачи следующего OFDM-символа, определяется оценкой ОСШ приемником при приеме текущего OFDM-символа.
Большинство существующих методов оценки ОСШ в OFDM-системе основано на анализе последовательности пилот-сигналов. Несмотря на их эффективность, в ряде случаев эти методы сложно или нелегко реализовать.
Кроме этого, основным недостатком таких методов является необходимость передачи по обратной линии «приемник-передатчик» довольно большого объема служебной информации, что является существенным ограничением для их практического применения. Поэтому в данной работе предлагается метод канальной адаптации без вспомогательных пилот-сигналов для оценки ОСШ QAM-сигналов в АБГШ (аддитивный белый гауссов шум) каналах. В соответствии с оценкой ОСШ управляется схема модуляции.
Из-за неравномерности частотной характеристики канала, в системе OFDM-передачи происходит неравномерное затухание разных поднесущих сигнала. В соответствии с оценкой ОСШ в передающемся OFDM-символе отключаются поднесущие с малыми коэффициентами усиления и равномерно распределяется мощность между поднесущими, оставшимися активными. Итоговое распределение мощности в передатчике будет иметь вид:
Pt Pi (i 1 N A ),, (1) NA P 0 (i N 1 N ) i A где Pt – полная излучаемая OFDM-системой мощность (предполагается постоянной величиной), Pi – излучаемая мощность сигнала на i-й поднесущей, N A N – количество активных информационных поднесуищх, используемых для передачи текущего пакета. При использовании равномерного распределения битов по NА активным поднесущим скорость передачи данных (количество информационных битов B, передаваемых системой за один временной символ длительностью TS) можно определить следующим образом:
B R m N A R log 2 M N A (2) r ( N, M, R), A TS TS TS где R – кодовая скорость, m– число битов, передаваемых в одном символе M QAM на одной поднесущей, и M– порядок модуляции (M=4, 16, 64, 128).
Вероятность битовых ошибок pb на приемнике OFDM-системы связи зависит от совокупности значений ОСШ на активных поднесущих. С учетом перемешивания битов с помощью интерливинга вероятность битовых ошибок pb можно представить в виде усредненного (по NA активным поднесущим) значения вероятностей битовых ошибок:
1 NA 1 NA N f M ( i ), pb ( N A, M ) pi (3) N A i1 A i где - ОСШ, f M ( ) – монотонно убывающая функция, описывающая зависимость вероятности битовых ошибок от ОСШ для M-QAM.
3m 2 f M ( ) (1 ).Q 2( M 1) (4) m M В результате общая вероятность ошибки из-за отключения затухающих поднесущих существенно снижается за счет небольшой потери в пропускной способности системы. Однако потенциальную потерю пропускной способности можно компенсировать при применении высокого порядка модуляции в оставшихся активных поднесущих, показывающих высокое значение ОСШ. Структурная схема рассматриваемой системы приведена на рис. 1.
Входные Cврточный Адаптивный модулятор данные кодер OFDM передатчик Память Нечеткая система управления Подсистема нечеткого Нечеткая подсистема управления скоростью оценки ОСШ модуляции АБГШ Канал OFDM примник Сврточный Адаптивный Выходные данные декодер демодулятор Рис. 1. Структурная схема системы нечеткого управления адаптивной модуляцией Алгоритм оценки ОСШ для QAM-сигналов использует статистические показатели приема блока данных. В нечеткой подсистеме оценки ОСШ принимаемый сигнал разделяется на мнимую Im и действительную Rm составляющие (рис. 2). Значение мнимой и действительной составляющих поступают на блоки вычитания и сравнения. Блок сравнения сравнивает значения входящих составляющих со значениями, хранящимися в памяти, и выбирает из памяти значения, ближайшие к входящим, и передает их в блок вычитания. Блок вычитания определяет наличие отклонения или расхождения. Затем обработанные данные поступают на фаззификатор – элемент, отвечающий за преобразование реальных параметров работы системы в параметры нечеткой логики. В сочетании с информацией из базы знаний устройство принятия решения делает нечеткий вывод.
t 1 Устройство t t вычитания t Память Подсистема управления скоростью Нечеткая подсистема оценки ОСШ модуляции Блок сравнения Im дефаззификатор Im фаззификатор дефаззификатор фаззификатор Im нечеткий нечеткий Rm t логический вывод MS t MS Rm логический вывод Управления скоростью Блок dI dI оценки ОСШ вычитания модуляции dR Rm dR База правил База правил R R Рис. 2. Структура блока нечеткой логики Для реализации выбора схемы модуляции на основе нечеткой логики построена модель, в которой скорость модуляции MS и значения ОСШ рассматриваются как нечеткие переменные.
Значение представлено как лингвистическая переменная, базовое терм-множество которой T определяется как множество возможных значений: T "ОН ", " Н ", "С ", " В ", "ОВ ", где "ОН" - очень низкое значение, "Н " - низкое значение, "С" - среднее значение, "В" - высокое значение, "ОВ" очень высокое значение.
Значение определяется как логический вывод, полученный в результате применения базы заданных правил R R1( R m, I m, dR, dI ), (5) где R1 - база правил выбора значения ;
R m и I m - лингвистические переменные - значения реальных составляющих сигнала из памяти;
dR и dI, соответственно, - лингвистические переменные изменения действительной и мнимой составляющих сигнала.
Возможные значения лингвистических переменных R m, I m, dR и dI заданы одним терм-множеством Td " Н ", "С", " В", где "Н " - низкое значение;
"С" - среднее значение;
"В" - высокое значение.
Для термов входящих TMS, T, Td определены функции принадлежности треугольного типа. Общий вид функций принадлежности (ФП) для переменных dI, dR ;
I и R приведены на рис.3.
µ(dR) µ(dI) В В С 1Н С 1Н 0, 0 dR,дБ dI,дБ 1,5 2,25 3, 1, 0,5 1,5 2,0 2, 0 0, б) a) µ(R) µ(I) В В С С 1Н Н 0, 0, 0 R,дБ I,дБ 5 5 15 0 20 0 20 г) в) Рис. 3. Функция принадлежности: а– отклонения мнимой составляющей;
б– отклонения действительной составляющей;
в– мнимой составляющей, г– действительной составляющей Совокупность всех правил удобно представить в виде таблицы, в которой столбцы соответствуют условиям одного параметра, строки условиям другого параметра, а на их пересечениях записываются выводы, соответствующие этим условиям. База заданных правил R1 представлена в таблице 1.
Таблица 1.
Значение составляющих отклонение составляющей, dR ( dI ) из блока памяти, Rm (Im) Н С В Н Н ОН Н В С Н С ОВ В С В База правил нечеткого вывода будет состоять из правил следующего вида:
1) Если Rm – высокое (В) и dR – низкое (Н), то – очень высокое (ОВ).
2) Если Im – среднее (С) и dI – высокое (В), то – низкое (Н).
Выводом каждого правила импликации R1 является лингвистическая переменная “ ”, множество значений которой состоит из пяти термов: "ОН" - очень низкое значение, "Н " - низкое значение, "С" - среднее значение, "В" высокое значение, "ОВ" - очень высокое значение, функции принадлежности которых представлены на рис. 4а.
( ) ( ) Н В ОВ С +C OН +В -С -M 1 +M -В 0,, дБ,дБ 5 15 20 25 -8 -4 4 b) a) Рис. 4. Функция принадлежности: a- оценочного ОСШ;
b- изменения ОСШ Рис. 5. Окно правил нечеткого вывода по вычислению ОСШ В соответствии с набором входных данных (I=18,9;
R= 16,6;
dI=0,74, dR=0.636) нечеткая логика вычисляет ОСШ ( =15) (рис. 5).
Соответственно полученному значению ОСШ ( t ) и его изменению по сравнению с предыдущей оценкой подсистема нечеткого управления скоростью модуляции (рис. 2) принимает решение о выборе схемы модуляции для передачи следующего кадра.
Скорость модуляции MS также представлена как лингвистическая переменная, базовое терм-множество которой TMS определяется как множество возможных значений:
TMS 4QAM,16QAM, 64QAM,128QAM, (6) где 4QAM,,128QAM обозначения возможных схем модуляции.
Значение MS определяется как логический вывод, полученный в результате применения базы заданных правил R MS R2(, ), (7) где R2 - база правил выбора значения MS ;
- значение отношения сигнал шум;
- изменение отношения сигнал-шум, множество которого (рис. 4b) состоит из термов: M, C, B (условные обозначения " M " - малое изменение, "С" - среднее изменение, "В" - большое изменение, а знаки " " и " " означают положительное или отрицательное изменение в ОШС).
База правил нечеткого вывода будет состоять из правил следующего вида:
1) Если – очень высокое (ОВ) и – малое ( M ), то MS – 128QAM;
2) Если – высокое (В) и – положительное большое (+В), то MS – 128QAM;
3) Если – высокое (В) и – малое ( M ), то MS – 64QAM;
4) Если – высокое (ОВ) и – отрицательное большое (-В), то MS – 16QAM;
5) Если – среднее (С) и – положительное большое (+В), то MS – 64QAM;
6) Если – среднее (С) и – малое ( M ), то MS – 16QAM;
7) Если – среднее (С) и – отрицательное большое (-В), то MS – 4QAM;
8) Если – низкое (Н) и – большое положительное (+В), то MS – 16QAM;
9) Если – низкое (Н) и – малое ( M ),то MS – 4QAM;
10) Если – низкое (Н) и – отрицательное большое (-В), то отклонить передачу.
11) Если – очень низкое (ОН) и – малое ( M ), то отклонить передачу.
µ(MS) 64 QAM 128 QAM 4 QAM 16 QAM 0, MS, порядок модуляции 04 16 64 Рис. 6. Функция принадлежности скорости модуляции Вывод основан на термах типа Л (вид ФП) (рис. 6), каждый из которых отвечает за вид модуляции и связан с уровнем ОСШ, а также со скоростью и направлением его изменения. Сочетание термов для уровня ОСШ и уровня его изменения выполняется по правилу объединения функций принадлежности. Дальше следует дефаззификация – процесс преобразования нечеткого вывода в указания системе изменить или сохранить реальные параметры работы. В случае, если передатчик «знает» о скорости приближения или удаления приемника, он может заранее менять схему модуляции сигнала, чтобы заранее избежать ошибок в передаче сигнала.
1 6 дБ 6 дБ MS 64QAM Рис. 7. Окно правил нечеткого вывода о выборе схемы модуляции Результаты решения нечеткой логики о выборе схемы модуляции показаны на рис. 7.
Symbol error probability curve for QAM modulation Классический метод - Нечеткий метод Symbol error probability - - - 0 5 10 15 20 25 Es/No, dB Рис.8. Сравнение нечеткой и классической адаптивной модуляции Сам нечеткий вывод может быть сформулирован не только в виде «изменить модуляцию», но и в виде «сильно уменьшить мощность передатчика». Во втором случае процесс дефаззификации определяет совместно с базой знания, что значит «сильно уменьшить» по отношению к текущему значению мощности, и передает команду соответствующему элементу системы об установки мощности на указанный уровень.
Рис. 8 показывает эффективность метода нечеткого управления скоростью OFDM-модуляции по сравнению с классическим методом. Из рис. 8 видно, что в предлагаемом методе вероятность появления ошибок при фиксированном ОСШ стала меньше по сравнению с классическим методом.
В третьей главе рассматривается проблема управления множественным доступом к среде передачи данных. С точки зрения доступа к каналу основной проблемой является возможность возникновения конфликтов доступа к общему ресурсу. Механизм возникновения конфликта заключается в случайной одновременной передаче нескольких пакетов по общему каналу, что приводит к наложению передаваемых пакетов и к искажению переданной информации.
В этой главе проведен анализ существующих методов множественного доступа в КБСС-сетях. Исходя из анализа, можно сказать, что на сегодня не существует идеального метода организации доступа к общему каналу передачи данных. Поэтому одной из важных проблем в области обеспечения качества обслуживания в КБСС-сетях являются проблемы управления множественным доступом.
Для дальнейшего улучшения качества обслуживания и эффективности передачи данных в КБСС-сетях разработан метод нечеткого управления доступом, который позволит использовать полосу пропускания канала более эффективно для разных типов трафика и для ограничения числа конфликтов с целью предотвращать возможность переполнения и блокировки низкоприоритетных потоков. Для разработки метода управления множественным доступом примем ряд предположений о функционировании канала связи и о способе доступа к нему:
Предположение 1. Время передачи по каналу разделено на окна. Все окна имеют одинаковую длительность, равную времени передачи одного пакета.
Предположение 2. В каждом окне может произойти одно из трех событий:
E, если окно wt пустое (empty), нет передачи в окне t S, если в окне wt успешная передача (success), передача только одного пакета в окне C, если в окне w конфлект (collision), передача больше одного пакета в окне.
(8) t Последовательность (t ) (1,2,...,t ) называется историей канала к моменту t.
Считается, что к моменту t+1 все абоненты точно знают историю канала.
Предположение 3. У абонента имеется буфер для хранения одного пакета.
Каждый абонент запоминает момент х возникновения последнего своего нового пакета и хранит пакет в памяти до момента успешной передачи этого пакета. Для пакета, полученного данным абонентом в момент х, этот абонент (x) (x) (x) запоминает также последовательность (t) t }, где ={1,...
0, если в момент i этот пакет не передавался, vi( x ) (9) 1, если в момент i этот пакет передавался.
Предположение 4. Каждый из абонентов системы наблюдает за состоянием канала и оценивает параметры, такие как: состояние канала, d задержка очереди и степень изменения загруженности канала, и передает на вход нечеткого контроллера, который в соответствии с базой заданных правил оценивает рейтинг канала и устанавливает вероятность передачи пакета P в окне wt.
На рис. 9. представлена схема нечеткого управления доступом абонента.
Абонент все время проводит наблюдение и измерение состояния канала в разных интервалах времени 1, 2 и n, (– длительность цикла = 8t;
t = [t, t + 1]- интервал времени, требуемый для передачи одного пакета), прежде чем передаст свои пакеты.
Исполнительное Р- вероятность Дефаззификатор устройство передачи пакета Передатчик буфер Функции База Нечеткий Эталон принадлежности правил вывод абонент Приемник Устройство Фаззификатор сравнения Рис. 9. Схема нечеткого управления доступом абонента Результаты измерения состояния канала поступают на устройство сравнения, которое определяет изменение степени загруженности канала (определяет, насколько изменилось состояние канала в момент времени i по сравнению с предыдущим состоянием в момент времени i-1), значение состояния канала (количество свободных окон в i), изменение степени загруженности канала и задержка очереди. Эти данные подаются из устройства сравнения на вход нечеткого контроллера, который проводит фаззификацию всех значений и затем, в соответствии с установленной базой правил, выполняет операцию нечеткого вывода. Результат нечеткого вывода передается в дефаззификатор, преобразующий нечеткие значения в четкие решения, которые передаются на вход исполнительного устройства. В соответствии с результатом решения нечеткой логики исполнительное устройство устанавливает вероятность, с которой будет передаваться поступивший пакет в канал.
В качестве входных переменных в нашей системе:
состояние канала " X " представлено как лингвистическая переменная, базовое терм-множество которой TX определяется как множество возможных значений TX " B ", " N ", " G ", где " B " - плохой канал, т.е. канал загружен, " N " - канал в норме, " G " - хороший канал, т.е. канал не загружен;
скорость изменения степени загруженности канала " dX / dt ". Для перехода к нечетким переменным скорости изменения степени загруженности канала примем стандартную форму функции принадлежности с термами: TdX / dt " L ", " M ", " H ", где " L " - малая скорость, " М " - средняя скорость и " H " - большая скорость;
задержка очереди "d", которая тоже имеет три терма: малая (L), средняя (M) и высокая (H).
µ(dX/ µ dt) N G B M L H 1 0, 0, 0,5 0, 0, 0, dX/dt, % t 0 8 4 6 0 50 a) б) Рис.10. Функция принадлежности а- состояния канала;
б- изменения степени загруженности канала µ(d) M L H 0, 0, 0, d, мс 0 1, 1 2 2,5 Рис.11. Функция принадлежности задержки очереди Результат работы системы нечеткого вывода будет определяться нечеткой базой знаний, а точнее – продукционными правилами, на которых построен нечеткий вывод.
Выводом каждого правила импликации является лингвистическая переменная “рейтинг канала”, множество значений которой состоит из пяти термов Т(R): очень низкий (VL), низкий (L), средний (M), высокий (H) и очень высокий (VH).
В рассматриваемом случае нечеткие правила представляются в виде:
Если канал находится в хорошем состоянии (G) и его степень загруженности уменьшается по сравнению с предыдущим состоянием (L) и задержка очереди малая (L), то рейтинг канала будет очень высоким (VH). Через нечеткие переменные это правило можно записать следующим образом:
если X = G и dX/dt = L, и d = L, то R = VH.
Если канал находится в плохом состоянии (B) и его степень загруженности по сравнению с предыдущим состоянием увеличится (H) и задержка очереди высокая (H), то рейтинг канала будет очень низким (VL). Через нечеткие переменные это правило можно записать так:
если X = B и dX/dt = H и d = H, то R = VL.
Общая база правил представлена в следующих таблицах 2-4.
Таблица 2 Таблица Задержка очереди (d)= средняя (M) Задержка очереди (d)= низкая (L) Состояние Скорость изменения Состояние Скорость изменения канала (X) состояния канала (dX/dt) канала (X) состояния канала (dX/dt) L M H L M H L L VL B L L L B M M M N H H H N H H H G VH VH H G Таблица Задержка очереди (d)= высокая (H) Состояние Скорость изменения канала (X) состояния канала (dX/dt) L M H VL VL VL B M L L N M M M G Правило нечеткой импликации задается правилом Мамдани:
B ( R) max k 1...N {min[ A ( X ), A (dX dt ), A (d ), B ( R)]}, (10) k k k k 1 2 3 где X, dX dt, d соответственно, входные переменные (состояние канала,, k скорость изменения степени загруженности канала и задержка очереди), A1, k k и A3 - соответствующие им нечеткие множества, k=1, …, N – правила A нечеткого вывода, N – количество правил нечеткого вывода (N = 3*3*3 = 27, поскольку каждая из трех лингвистических переменных может принимать три разных значения), R – выходная переменная (рейтинг канала), В – соответствующее ей множество.
В примере предположим, что число свободных окон в i при передаче пакета было 3, степень загруженности канала изменилась на 37% по сравнению с предыдущим состоянием и задержка очереди была 1,4мс. В этом случае состояние канала, как показано, имеют функции принадлежности к термам [B, N, G] такие [B ( X ), N ( X ), G ( X )] =[0.33, 0.67, 0], соответственно, скорость изменения степени загруженности канала имеет функции принадлежности [L (dX dt ), N (dX dt ), H (dX dt )] равные [0.24, 0.77, 0], а задержка очереди имеет функции принадлежности [L (d ), N (d ), H (d )] = [0.6, 0.25, 0].
Для оценки рейтинга канала при заданных входных данных нечеткая система моделируется в среде пакета Matlab 7.4, и на выходе получаем, что рейтинг канала равен 55.8%.
Rating channel= 55. Рис. 12. Результаты работы правил нечеткого вывода Четвертая глава посвящена разработке алгоритма маршрутизации при нечетких исходных данных о состоянии радиолиний в когнитивной беспроводной самоорганизующейся сети.
В этой главе была проведена классификация протоколов маршрутизации и проанализирована работа протоколов, применяемых в КБСС-сетях, а также особенности функционирования самих КБСС-сетей. Из результата анализа видно, что единого метода маршрутизации, удовлетворяющего требованиям QoS и обеспечивающего оптимизацию всех показателей эффективности функционирования сети при нечетких исходных данных о состоянии радиолиний, не существует.
Для маршрутизации с прогнозированием качества обслуживания в сети КБСС предлагается использовать метод маршрутизации на основе аппарата нечеткой логики. Использование нечеткой логики в данном методе позволяет учитывать множество параметров состояния узлов и каналов связи при выборе оптимального (с точки зрения показателей качества обслуживания) маршрута передачи данных, и при этом не требуется построение точной математической модели.
Для поиска потенциальных маршрутов передачи данных рассматривается реактивный протокол маршрутизации FAODV (Fuzzy Ad-hoc On-demand Distance Vector - нечеткая одноранговая дистанционно-векторная маршрутизация по требованию). Реактивный протокол маршрутизации был выбран по причине его лучшей масштабируемости в больших самоорганизующихся сетях. FAODV строит маршруты, используя цикл «запрос-ответ». Реактивные методы не требуют периодического обновления таблиц маршрутизации, сохраняя пропускную способность беспроводной среды и экономя запас энергии батарей мобильных терминалов. Такие протоколы не требуют никаких излишних затрат при возникновении изменений в топологии мобильной сети, а особенно, если движение узлов незначительное. Алгоритм работы предложенного подхода показан на рис. 13.
Начало Событие Таймер Пакет Route Запрос новой Пакет Route Пакет Таймер ожидания сессии данных Reply Request сбора кэша Route Reply да нет да нет да нет Узел уже видел Таймер ожидания Есть маршрут в нет да данный пакет Есть обнаруженный ответа уже истек? Извлечь кэше?
маршрут? адрес следующего отбросить Поставить узла из Отбросить Добавить найденный Установить пакет Удалить запись запрос на пакета пакет маршрут во соединение из таблицы установление временную таблицу через маршрутизации сессия в режим Отбросить нет да для данного адреса Пакет достиг узла имеющийся в ожидания сессию передачи назначения назначения кэше маршрут данных Извлечь все найденные Отправить марщруты из временной Route request таблицы и передать в Записать в пакет Сформировать контроллер нечеткой логики показатели пакет Route Reply Запустить таймер Передать пакет состояния узла ожидания ответа следующему Контроллер нечеткой маршрутизации узлу логики выбирает маршрут Отправить Записать свой адрес в Route Reply с наибольшим рейтингом пакет Route список Reply по промежуточных узлов маршруту Записать выбранный указанному маршрут в таблицу Отправить Route Route Request маршрутизации Request далее Разблокировать сессию передачи данных Рис. 13. Алгоритм работы предложенного протокола FAODV Предложенный метод маршрутизации включает в себя три этапа:
На первом этапе запускается процедура обнаружения возможных маршрутов до узла назначения, при этом контрольные пакеты маршрутизации передают также параметры состояния узлов и каналов связи.
После завершения этой процедуры (по таймеру) собранные данные подаются на вход контроллера нечеткой логики.
На втором этапе для каждого из обнаруженных маршрутов проводится вычисление его рейтинга. Значения параметров состояния каждого маршрута подаются на вход контроллера нечеткой логики, который проводит фаззификацию всех значений и затем, в соответствии с установленной базой правил, выполняет операцию нечеткого вывода. На выходе контроллера получается четкий (численный) рейтинг каждого маршрута. Маршрут с наибольшим рейтингом считается оптимальным.
На третьем этапе после выбора оптимального маршрута из множества остальных обнаруженных маршрутов выбирается еще два маршрута с наибольшим рейтингом, которые и становятся запасными маршрутами.
После выбора оптимального маршрута узел записывает этот маршрут в таблицу маршрутизации на определенный период времени (кэширует маршрут). Если приходит новый запрос соединения, и адрес назначения содержится в таблице, новый запрос Route Request не формируется, а данные отправляются по ранее сохраненному маршруту. Кроме того, для обеспечения устойчивости к сбоям узлов на выбранном маршруте, кроме оптимального маршрута выбирается два запасных. Они выбираются по следующему алгоритму:
Результаты оценки маршрутов проходят через блок принятия решения, где вычисляется их рейтинг. Все маршруты записываются с соответствующим им рейтингом во временную таблицу.
Затем выполняется проход по всем строкам таблицы, и отмечаются маршруты, множество промежуточных узлов которых не пересекается с множеством промежуточных узлов выбранного оптимального маршрута.
Таким образом, мы находим множество непересекающихся маршрутов. Это важно, поскольку снижается вероятность того, что узел, давший сбой на оптимальном маршруте, повлияет на работу двух запасных маршрутов.
Из множества отмеченных маршрутов выбирается два маршрута с наибольшим рейтингом, которые и становятся запасными маршрутами.
Если множество отмеченных маршрутов пусто, повторяем процедуру выбора запасных маршрутов, но отмечаем те маршруты, которые пересекаются с выбранным в одном узле.
В процессе ведения информационного обмена осуществляется динамическая оценка рабочего маршрута. В случае снижения его характеристик ниже порогового значения (что определяет приложение) из-за повышенной мобильности узлов или из-за плохих погодных условий, или если узел или часть узлов покинет маршрут, уточняются характеристики двух оставшихся (запасных) маршрутов и выбирается лучший из них.
Если среди оставшихся (запасных) маршрутов не находится подходящего по качеству, производится повторное (трех этапное) восстановление соединения.
Таким образом, предлагаемый алгоритм (в отличие, например, от известного AODV) позволяет на этапе установления соединения формировать несколько маршрутов (в рассматриваемом случае – три), что обеспечивает существенное повышение непрерывности обслуживания абонентов КБСС-сети.
Для разрабатываемого метода маршрутизации были выбраны следующие параметры состояния узлов и канала связи: пропускная способность, задержки передачи, джиттер задержки, загрузка (размер свободной очереди) и число «скачков» (количество узлов). Сеть представляется ненаправленным графом G=(V,E), где V – множество узлов;
E – множество каналов. Обозначим циклический маршрут р в G как последовательность узлов. Определим параметры состояния узлов и каналов связи для каждого р-маршрута:
Пропускной способностью всего маршрута считается минимум пропускной способности среди всех каналов на маршруте р:
B( p) min{( B(vi, vi 1 )}. (11) i p Задержка передачи пакета для всех промежуточных каналов связи суммируются:
n d ( p) d (vi, vi 1 ). (12) i Джиттером всего маршрута считается максимум джиттера среди всех каналов на маршруте:
d ( p) max{(d (vi, vi 1 )}. (13) i p Загруженность пакетного буфера узла. Относительная загруженность пакетных буферов узлов на маршруте вычисляется как:
n l li * i. (14) i где li - загруженность буфера i-го узла;
i - весовой коэффициент загруженности i-го узла;
n- количество узлов в маршруте.
Количество промежуточных узлов. Данный параметр является аддитивным, его значение легко вычислить, поскольку ответ на запрос маршрутизации содержит список всех промежуточных узлов до узла назначения.
В результате, после получения узлом источником ответ на запрос маршрутизации, значения перечисленных параметров извлекаются из пакета и подаются на вход контроллера нечеткой логики. С каждым входным параметром нечеткого контроллера сопоставляется лингвистическая переменная, имеющая пять термов: очень малый", "малый", "средний", "высокий", "очень высокий".
Функции принадлежности лингвистических переменных (ЛП) показаны на рис. 14 (условные обозначения ЛП: ОН– «очень низкая», Н– «низкая», С– «средняя», Б «большая», ОБ– «очень большая», ОМ– «очень малая», ОВ– «очень высокая» и т. п.).
µ(L) µ(B) µ(N) Н Б ОБ С М В ОВ С OН OМ М Б ОБ С OМ 1 1 0,5 0,5 0, B(p), Мб/С L(p), Пакет N(p), узел 0 0 05 50 15 25 35 70 80 108 1000 3000 0 5 15 a) б) в) µ(d) µ(R) µ(d ) Н Б ОБ С М Б ОБ С OН Н Б ОБ С OМ OН 1 0, 0, 5 0, d(p), МС d, MC 0 R(p), 100 0 0 % 20 60 80 34 68 84 0 г) д) ж) Рис. 14. Функции принадлежности лингвистических переменных: а– пропускная способность;
б– загруженность пакетных буферов;
в– количество скачков;
г– задержка пакета;
д– джиттер;
ж– рейтинг маршрута Выводом каждого правила импликации является лингвистическая переменная "рейтинг маршрута R(p)", множество значений которой также состоит из пяти термов от "очень низкий” до "очень большой". Логика работы контроллера нечеткой логики очень проста: для каждого обнаруженного маршрута вычисляется его точный рейтинг в соответствии с базой правил. Оптимальным является маршрут с наибольшим рейтингом.
Рейтинг маршрута, R p К оли ч ест p во пр о м еж B т ь, нос ут о ч особ ных п наяс узл о в пуск, N p П ро Рис. 15. Зависимость рейтинга маршрута R(p) от входных переменных нечеткой системы – пропускной способности B(p) и числа узлов N(p) Для более наглядного отображения работы нечеткого контроллера в соответствии с этим методом был построен график (рис. 15), отображающий зависимости выходной переменой от входных. По осям откладываются входные переменные, B(p), d(p), d p, N(p) и l(p), а по вертикальной оси – соответствующие значение R(p). Полученный график представляет собой дефаззифицированную поверхность нечеткого рейтинга маршрута.
l p B p 90 d p N p 3 d p 130 R p 67. Рис. 16. Графический интерфейс просмотра правил нечеткого вывода Для получения графического отображения этой функции, была построена модель в пакете MatLab. Из-за большого размера базы правил (3125 правил) для упрощения в модели были приведены только 25 правила (рис. 16).
Для сравнения эффективности работы предложенного метода маршрутизации с существующими методами по двум критериям качества обслуживания - доли доставленных пакетов и средней задержки передачи пакета– был выбран протокол маршрутизации AODV, поскольку он чаще всего используется на практике, и доступно подробное описание алгоритма его работы.
Результаты моделирования на рис. 17. показывают, что при количестве узлов в сети 10 доля доставленных пакетов увеличивается до 5.07% средняя задержка пакета на маршруте снижается на 49.517%, а при 20 узлах доля доставленных пакетов увеличивается до 4.96%, задержка пакета на маршруте снижается на 45.32%.
доставка пакетов (%) доставка пакетов (%) задержка пакета (s) задержка пакета (s) a) b) Рис.17. Сравнения эффективности предлагаемого алгоритма маршрутизации с классическим AODV: а) количество узлов в сети 10;
b) количество узлов 20.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ В диссертации разработаны и исследованы модели и методы применения нечеткой логики в когнитивных беспроводных системах передачи данных. Основные результаты работы сводятся к следующим положениям:
1. Беспроводные сети передачи данных развиваются в направлении построения перспективных когнитивных сетей передачи данных, в которых предусматривается широкое использование элементов искусственного интеллекта на всех уровнях архитектуры.
2. Применение искусственного интеллекта на основе нечеткой логики на физическом уровне позволяет повысить качество адаптивного управления OFDM модуляцией.
3. Применение нечеткого контроллера на уровне звена данных (подуровне MAC) позволяет эффективно использовать полосу пропускания и поддерживать высокое качество обслуживания.
4. Применение нечетких вычислений на сетевом уровне повысить устойчивость работы сети в целом.
5. Применение нечеткой логики является одной из перспективных технологий для построения когнитивных беспроводных сетей.
СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. Саид М.А.С. Анализ технической построения когнитивных беспроводных систем передачи данных / М.А.С. Саид // 62-я НТК: программа / СПбГУТ. – СПб, 2010. – С. 8.
2. Саид М.А.С. Особенности применения нечеткой логики при построении когнитивных систем связи / М.А.С. Саид, В.И. Комашинский // 62-я НТК: программа / СПбГУТ. – СПб, 2010.
3. Саид М.А.С. Анализ особенностей построения сетей стандарта IEEE 802.16j / М.А.С. Саид // 62-я НТК: программа / СПбГУТ. – СПб, 2010. – С. 8.
4. Саид М.А.С. Управление множественным доступом в когнитивных беспроводных сетях / М.А.С. Саид// 62-я НТК: / СПбГУТ. – СПб, май- 2010.
5. Саид М.А.С. Разработка алгоритма маршрутизации для сетей MANET / М.А.С. Саид // ХII Санкт-Петербургская международная конференция «РИ-2010»: материалы конференции / СПОИСУ. – СПб, 2010.
6. Саид М.А.С. Алгоритм маршрутизации в MANET с прогнозированием QoS на основе нечеткой логики / М.А.С. Саид, В.И. Комашинский // 63-я НТК: материалы / СПбГУТ. – СПб, 2010. – С. 51–52.
7. Саид М.А.С. Управление адаптивной OFDM-модуляцией на основе нечеткой логики / М.А.С. Саид, В.И. Комашинский // VII Санкт-Петербургская международная конференция «ИБРР-2011»: материалы конференции / СПОИСУ. – СПб., 2011. – С. 153.
8. Саид М.А.С. Разработка алгоритма маршрутизации в MANET-сетях / М.А.С. Саид // Труды учебных заведений связи / ГОУВПО СПбГУТ. СПб, 2011. №184/185.– С. 73–82.
9. Саид М.А.С. Алгоритм особенности построения системы нечеткого управления адаптивной OFDM-модуляцией / М.А.С. Саид // 66-я НТК:/ СПбГУТ. – СПб, 2012.
10. Саид М.А.С. Особенности проектирования и управления когнитивными беспроводными сетями связи / М.А.С. Саид, Комашинский В., Парамонов А. // Вестник связи, 2012, № 10.
Подписано к печати 06.09.2012.