无线通信系统可靠性是衡量网络性能的重要指标体系,可用于指导用户的个性化网络定制,提升用户的网络体验。由于新一代通信系统中海量数据业务对网络的要求呈现强异质性,网络需要更为全面多元的可靠性评估体系,用以指导网络优化、资源配置。而无线信道的随机性、用户数据生成的偶发性,使得系统可靠性成为一个随机变量。本文基于Markov理论,为无线通信系统构建多维度的可靠性评价体系,将用户数据到达过程、无线链路服务过程分别建模为泊松和指数分布,利用生灭过程描述多信道可用性的随机变化,提出系统丢包率、两次故障发生的平均时间间隔(MTBF)、平均故障时间(MDT)、平均正常运行时间(MUT)四个可靠性评估指标,并分别推导了对应的闭式表达。 The reliability of wireless communication systems is an important index to measure network per-formance, which can be used to guide personalized network customization for terminals and im-prove network experience. As the requirements of massive data services in the next generation communication systems show strong heterogeneity, a more comprehensive and diversified reliabil-ity evaluation system is needed to guide network optimization and resource allocation. The ran-domness of wireless channel and the serendipitous generation of user data make system reliability a random variable. In this paper, Markov theory is adopted to construct a multidimensional evalua-tion framework of system reliability. The arrival process of data and the service process of wireless links are modeled as poisson distribution and exponential distribution respectively. The birth and death process is used to describe the randomness of multi-channel availability. The system packet loss rate, the mean time between two failures (MTBF), the mean downtime (MDT), and the mean uptime (MUT) are proposed to evaluate the wireless system reliability. Meanwhile, the correspond-ing closed-forms are derived.
无线通信系统可靠性是衡量网络性能的重要指标体系,可用于指导用户的个性化网络定制,提升用户的网络体验。由于新一代通信系统中海量数据业务对网络的要求呈现强异质性,网络需要更为全面多元的可靠性评估体系,用以指导网络优化、资源配置。而无线信道的随机性、用户数据生成的偶发性,使得系统可靠性成为一个随机变量。本文基于Markov理论,为无线通信系统构建多维度的可靠性评价体系,将用户数据到达过程、无线链路服务过程分别建模为泊松和指数分布,利用生灭过程描述多信道可用性的随机变化,提出系统丢包率、两次故障发生的平均时间间隔(MTBF)、平均故障时间(MDT)、平均正常运行时间(MUT)四个可靠性评估指标,并分别推导了对应的闭式表达。
无线通信系统,可靠性,Markov理论
Baozhu Yu, Guoguo Che
College of Information Science and Engineering, Shenyang Ligong University, Shenyang Liaoning
Received: Jan. 4th, 2024; accepted: Jan. 29th, 2024; published: Feb. 6th, 2024
The reliability of wireless communication systems is an important index to measure network performance, which can be used to guide personalized network customization for terminals and improve network experience. As the requirements of massive data services in the next generation communication systems show strong heterogeneity, a more comprehensive and diversified reliability evaluation system is needed to guide network optimization and resource allocation. The randomness of wireless channel and the serendipitous generation of user data make system reliability a random variable. In this paper, Markov theory is adopted to construct a multidimensional evaluation framework of system reliability. The arrival process of data and the service process of wireless links are modeled as poisson distribution and exponential distribution respectively. The birth and death process is used to describe the randomness of multi-channel availability. The system packet loss rate, the mean time between two failures (MTBF), the mean downtime (MDT), and the mean uptime (MUT) are proposed to evaluate the wireless system reliability. Meanwhile, the corresponding closed-forms are derived.
Keywords:Wireless Communication Systems, Reliability, Markov Theory
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http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
无线通信系统中,多信道并联备份传输机制可允许多用户随机选择任意空闲信道接入网络,是提升频谱利用率以及用户接入概率的有效策略 [
M. Simsek和G. P. Fettweis等人在2018年发表的文章中以无线通信网络中具有瑞利衰落的多链路系统为基础,将无线通信系统建模为可修复系统 [
在本文中,设定当某一信道被用户占用,即其他用户无法传输数据包,则该信道处于不可用状态;否则该信道处于可用状态。当用户解除占用时,信道立即从不可用状态变为可用状态。在无线通信网络多信道系统中,目标用户可以随机接入任意一个空闲信道。多信道系统中总信道数为n,若至少有1条信道可用,则此时目标用户可以接入系统。
将[0, t]时间间隔内系统中可用信道数的变化建模为一个有限离散状态空间的马尔可夫模型。j表示可用信道的数量。马尔可夫链如图1所示。
图1. 马尔科夫链
其中λ和μ代表当前时隙用户的到达率和信道的修复率。考虑到瑞利衰落信号可以通过电平交叉分析来确定,并且用户是在移动过程中接入系统。根据文献 [
λ = 2 π F f D (1a)
μ = 2 π F f D exp ( 1 F ) − 1 (1b)
式中F表示平均接收功率的衰落余量,是平均接收功率与最小功率的比值。fD表示最大多普勒频率。由于本文所研究的衰落过程是非时变的,所以假设λ和μ是一个常数。并且我们不考虑多个信道同时释放或同时占用的情况。
丢包率定义为在限定时间内,没有成功传输的数据包数量占总数据包数量的百分比。造成丢包的原因有三个,分别是:传输错误,系统排队时延违反和主动丢包 [
P L R n = 1 − A n = ∑ j ∈ D P j (2)
结合公式(1),重新整理得到:
P L R n = P 0 = ( ρ ρ + 1 ) n = ( exp ( 1 F ) − 1 exp ( 1 F ) ) n = ( 1 − exp ( − 1 F ) ) n (3)
公式(3)的推导基于多条信道的独立性假设,丢包率于平均接收功率的衰落余量有关。
系统两次故障发生之间的平均时间(MTBF)指的是从上一次故障开始到下一次故障开始的平均时间 [
M T B F n = 1 w n = 1 λ P 1 = ( λ + μ ) n n μ λ n (4)
从公式(4)中可得两次发生故障的平均时间与用户的到达和信道的修复率、多信道系统中可用信道的总数有关。由于用户到达率和信道的可修复率受到平均接收功率的衰落余量、最大多普勒频移的影响,将式(1)带入(4),可以整理得到MTBFn的关于接收功率的衰落余量、最大多普勒频移的表达式:
M T B F n = exp ( 1 F ) − 1 n f D 2 π F ( 1 − exp ( − 1 F ) ) n (5)
平均故障时间(MDT)定义为系统从故障发生进入不可用状态到系统修复进入可用状态的平均持续时间 [
M D T n = exp ( 1 F ) − 1 n f D 2 π F (6)
平均正常运行时间(MUT)表示系统从正常运行到下一次故障发生时的平均运行时间。因此根据所述的两次故障发生之间的平均时间(MTBF)和平均故障时间(MUT)的定义,两次故障发生之间的平均时间包括平均正常运行时间和平均故障时间,根据定义可得:
M T B F n = M U T n + M D T n (7)
所以在已知MTBFn和MDTn的表达式的基础上,推算出MUTn的表达式为:
M U T n = M T B F n − M D T n = ( λ + μ ) n n μ λ n − 1 n μ (8)
同理结合(1),可以得到平均正常运行时间关于平均接收功率的衰落余量、最大多普勒频移的表达式。即具有n条信道的无线通信网络系统的平均正常运行时间MDTn可以推导为:
M U T n = exp ( 1 F ) − 1 n f D 2 π F ( 1 ( 1 − exp ( − 1 F ) ) n − 1 ) (9)
图2. 丢包率随F的变化
图3. MUT随F的变化
图2是在六种信道( n = 1 , 2 , ⋯ , 6 )的情况下,利用马尔可夫模型推导出的系统中丢包率的仿真图。
通过仿真分析可以看出系统的丢包率随着衰落余量F的增加而降低,丢包率的降低就意味着系统的可靠性就越高,系统就越可靠。不仅是衰落余量的影响,多信道系统中的信道总数n值的改变对于系统的丢包率也有影响,n越大,系统的丢包率越低,也就是说系统越可靠。
在六种信道( n = 1 , 2 , ⋯ , 6 )的情况下,系统中平均正常运行时间(MUT)的仿真图如图3所示。
在给定最大多普勒频率fD时,系统的平均正常运行事件随着衰落余量F的增大而增大。除此之外,在给定的fD情况下,对于多信道系统中不同的信道数,n值越大,MUTn就越大,并且对于更大的衰落余量F的值,MUTn曲线之间的间隔不断增大,也可以说是不同信道数的系统平均运行时间在更大的衰落余量F条件下的差异会逐渐明显。
在六种信道( n = 1 , 2 , ⋯ , 6 )的情况下,系统中平均故障时间(MDT)的仿真图如图4所示。
图4. MDT随F的变化
在给定的最大多普勒频率fD的情况下,MDTn是F的减函数,也就是对于越大的衰落余量F值,平均故障时间MDTn就越小。在总信道数的影响方面,系统中的信道数越多,n值越大,意味着更短的平均故障时间MDTn。与MUT不同的是,MDT在不同信道数n之间的曲线的间隙不随着衰落余量F的改变而改变,始终都保持恒定,这也可以知道衰落余量的改变并不会让不同信道数的系统的平均故障时间的差异变化,因为这种差异只来自信道数n。
本文基于Markov理论,为多信道并行备份传输无线通信系统构建了多维度的可靠性分析框架,可靠性指标包括系统丢包率,两次故障发生的平均时间间隔(MTBF)、平均故障时间(MDT)、平均正常运行时间(MUT)等等,可以实现从不同角度对多信道系统可靠性进行衡量,仿真分析呈现了影响无线通信系统可靠性的多重因素,对通信系统优化具有重要的指导意义。
于宝珠,车果果. 基于Markov理论的多维系统可靠性评价体系构建The Multidimensional System Reliability Evaluation Framework Based on Markov Theory[J]. 无线通信, 2023, 13(06): 75-81. https://doi.org/10.12677/HJWC.2023.136008
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