Система поллинга с двумя очередями как модель узла сети интегрированного доступа и транзита в полудуплексном режиме

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Технология интегрированного доступа и транзита (Integrated Access and Backhaul, IAB) позволяет создать компактную сеть за счёт использования узлов ретрансляторов вместо полностью оборудованных базовых станций, что впоследствии минимизирует расходы, связанные с переходом к сетям следующего поколения. Большая часть работ, посвящённых сетям IAB, опираются на инструменты имитационного моделирования и создание моделей, функционирующих в дискретном времени. В данной работе представлена математическая модель граничного узла в сети IAB с полудуплексным режимом передачи данных. Предлагаемая модель конструируется как система поллинга с двумя очередями в непрерывном времени и анализируется с помощью аппарата теории массового обслуживания, интегральных преобразований и производящих функций (ПФ). В результате получены аналитические выражения для ПФ, вероятностных распределений, а также средних и дисперсий числа заявок в очередях, которые соответствуют пакетам, ожидающим своей передачи на ретрансляционном узле по каналам доступа и транзита.

Об авторах

Д. И. Николаев

Российский университет дружбы народов

Email: nikolaev-di@rudn.ru
ORCID iD: 0009-0001-5885-8566
Scopus Author ID: 58971412800
ResearcherId: LEM-8084-2024

Master’s degree student of Department of Probability Theory and Cybersecurity

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, 117198, Российская Федерация

В. А. Бесчастный

Российский университет дружбы народов

Email: beschastnyy-va@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-1373-4014
Scopus Author ID: 57192573001
ResearcherId: AAH-7080-2019

Candidate of Physical and Mathematical Sciences, assistant professor of Department of Probability Theory and Cybersecurity

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, 117198, Российская Федерация

Ю. В. Гайдамака

Российский университет дружбы народов; Институт проблем информатики, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: gaydamaka-yuv@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2655-4805
Scopus Author ID: 35106984800
ResearcherId: E-5620-2014

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, full professor of Department of Probability Theory and Cybersecurity of RUDN University; Senior Researcher of Institute of Informatics Problems of Federal Research Center “Computer Science and Control” Russian Academy of Sciences

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, 117198, Российская Федерация; ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва, 119333, Российская Федерация

Список литературы

  1. GPP: Study on Integrated Access and Backhaul. Technical report (TR) 38.874 v16.0.0 (2018)
  2. GPP: Integrated Access and Backhaul (IAB) radio transmission and reception. Technical Specification (TS) 38.174 v17.2.0 (2022)
  3. Polese, M., Giordani, M., Zugno, T., Roy, A., Goyal, S., Castor, D. & Zorzi, M. Integrated Access and Backhaul in 5G mmWave Networks: Potential and Challenges. IEEE Communications Magazine 58, 62-68. doi: 10.1109/MCOM.001.1900346 (Mar. 2020).
  4. Sadovaya, Y., Molchanov, D., Mao, W., Orhan, O., Yeh, S.-p., Nikopour, H., Talwur, S. & Andreev, S. Integrated access and backhaul in millimeter-wave cellular: Benefits and challenges. IEEE Communications Magazine 60, 81-86 (2022).
  5. Gomez-Cuba, F. & Zorzi, M. Optimal link scheduling in millimeter wave multi-hop networks with MU-MIMO radios. IEEE Transactions on Wireless Communications 19, 1839-1854 (2020).
  6. Alghafari, H. & Sayad Haghighi, M. Decentralized Joint Resource Allocation and Path Selection in Multi-hop Integrated Access Backhaul 5G Networks. Computer Networks, 108837. doi: 10.1016/j.comnet.2022.108837 (Feb. 2022).
  7. Madapatha, C. et al. On topology optimization and routing in integrated access and backhaul networks: A genetic algorithm based approach. IEEE Open Journal of the Communications Society 2, 2273-2291 (2021).
  8. Tafintsev, N., Moltchanov, D., Yeh, S.-p., Nikopour, H., Mao, W., Orhan, O., Talwar, S., Valkama, M. & Andreev, S. Joint Path Selection and Resource Allocation in Multi-Hop mmWave-based IAB Systems in ICC 2023 - IEEE International Conference on Communications (2023), 4194-4199. doi: 10.1109/ICC45041.2023.10279180.
  9. Jayasinghe, P., Tölli, A., Kaleva, J. & Latva-Aho, M. Traffic Aware Beamformer Design for Flexible TDD-Based Integrated Access and Backhaul. IEEE Access 8, 205534-205549. doi: 10.1109/ACCESS. 2020.3037814 (2020).
  10. Yarkina, N., Moltchanov, D. & Koucheryavy, Y. Counter Waves Link Activation Policy for Latency Control in In-Band IAB Systems. IEEE Communications Letters 27, 3108-3112. doi:10. 1109/LCOMM.2023.3313233 (2023).
  11. Neely, M. Stochastic Network Optimization with Application to Communication and Queueing Systems doi: 10.2200/S00271ED1V01Y201006CNT007 (2010).
  12. Tassiulas, L. & Ephremides, A. Stability properties of constrained queueing systems and scheduling policies for maximum throughput in multihop radio networks. IEEE Transactions on Automatic Control 37, 1936-1948. doi: 10.1109/9.182479 (1992).
  13. Silard, M., Fabian, P., Papadopoulos, G. Z. & Savelli, P. Frequency Reuse in IAB-based 5G Networks using Graph Coloring Methods in 2022 Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS) (Argostoli, Greece, 2022), 104-110. doi: 10.1109/GIIS56506.2022.9937005.
  14. Nikolaev, D. & Gaidamaka, Y. Leaf Node Polling Model Analysis in an Integrated Access and Backhaul Network in Information Technologies and Mathematical Modelling. Queueing Theory and Applications (eds Dudin, A., Nazarov, A. & Moiseev, A.) (Springer Nature Switzerland, Cham, 2024), 106-117. doi: 10.1007/978-3-031-65385-8_8.
  15. Feoktistov, V., Nikolaev, D., Gaidamaka, Y. & Samouylov, K. Analysis of Probabilistic Characteristics in the Integrated Access and Backhaul System in Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications (eds Vishnevskiy, V. M., Samouylov, K. E. & Kozyrev, D. V.) (Springer Nature Switzerland, Cham, 2024), 277-290. doi: 10.1007/978-3-031-50482-2_22.
  16. Khayrov, E. & Koucheryavy, Y. Packet Level Performance of 5G NR System Under Blockage and Micromobility Impairments. IEEE Access 11, 90383-90395. doi: 10.1109/ACCESS.2023.3307021 (2023).
  17. Salimzyanov, R. & Moiseev, A. Local balance equation for the probability distribution of the number of customers in the IAB network in SUITMM, Omsk (2023), 284-289.
  18. Rykov, V. On analysis of periodic polling systems. Autom. Remote Control 70, 997-1018. doi: 10.1134/S0005117909060071 (2009).
  19. Takagi, H. Analysis of polling systems p. 175. 175 pp. (MIT Press, 1986).
  20. Takagi, H. & Kleinrock, L. A tutorial on the analysis of polling systems p. 172. 172 pp. (UCLA Computer Science Department, 1985).
  21. Takagi, H. Mean message waiting times in symmetric multiqueue systems with cyclic service. Performance Evaluation 5, 271-277 (1985).
  22. Zaripova, E. Metody analiza pokazateley effektivnosti telekommunikatsionnoy seti serverov protokola ustanovleniya sessiy [Methods of analyzing the efficiency indicators of the telecommunication network of session establishment protocol servers] p. 18. PhD thesis (RUDN, Moscow, 2015), 18.
  23. Ge, J., Bao, L., Ding, H. & Ding, X. Performance Analysis of the First-order Characteristics of Two-level Priority Polling System Based on Parallel Gated and Exhaustive Services Mode in 2021 IEEE 4th International Conference on Electronic Information and Communication Technology (ICEICT) (2021), 10-13. doi: 10.1109/ICEICT53123.2021.9531122.
  24. Vishnevsky, V. & Semenova, O. Sistemy pollinga: Teoriya i primenenie v shirokopolosnykh besprovodnykh setyakh [Polling systems. Theory and applications for broadband wireless networks] p. 312. 312 pp. (Tekhnosfera, Moscow, 2012).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».