СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТРАФИКА М2М

Число соединений в виде межмашинного взаимодействия или соединений «машина с машиной» (M2M) в сети мобильной связи стремительно возрастает. Растущий М2М трафик оказывает существенное влияние на качество обслуживания пользователей в мобильных сетях связи и на процессы их эксплуатации. Кроме того в экстремальных случаях (стихийные бедствия, пожары) одновременное срабатывание активных М2М-устройств приводит к всплеску трафика в сети. Для определения эффективных характеристик сети, оценки параметров качества обслуживания (QoS) в сети мобильной связи и оценки использования ресурсов сети необходимо применить математическое моделирование. При этом важную роль играет разработка математической модели трафика М2М. В работе сделан сравнительный анализ разработанных моделей трафика. Рассмотрены два подхода к моделированию трафика М2М: разработка модели агрегированного трафика от всех М2М-устройств и разработка модели трафика М2М-устройств с учетом его типа, характеристик и функций. Рассмотрены модели трафиков, разработанных для конкретных сетей мобильной связи т(LTE, 5G). При моделировании трафика М2М используются методы теории массового обслуживания. В рассмотренных работах поток заявок, поступающих в систему массового обслуживания (СМО), рассматривается как MMPP (Markov Modulated Poisson Process), пуассоновский поток, в котором заявки образуют «кластеры». Для наглядной интерпретации особенностей поведения трафика в пакетных сетях в некоторых работах выбрано моделирование трафика типа ON/OFF, который ис­пользован при описании пульсирующей структуры трафика. Выявлены преимущества и недостатки каждого из рассмотренных методов моделирования трафика М2М.

1. Tikhvinsky V. O., Bochechka G. S., Nurgozhin B. S., Aitmagambetov A. Z. (2016), IOT/M2M networks: technologies, applications and regulation [Seti IOT/M2M: tehnologii, prilozhenija i regulirovanie], «Aк shagyl» Publishing house, Almaty, 332 p.

2. Tikhvinsky V. O., Koval V. A., Bochechka G. S., Babin A. I. (2017), IoT/M2M networks: technologies, architecture and applications [Seti IoT/M2M: tehnologii, arhitektura i prilozhenija], “Media publisher”, Moscow, 319 p.

3. 3GPP TR 37.868. V11.0.0, (2011), Study on RUN Improvements for Machine - Type Communications; Release 11.

4. M. Laner, N. Nikaein, P. Svoboda, M. Popovic, D. Drajic, S. Krco. Traffic models for machineto-machine (M2M) communications: types and applications// Electronic resource: http://www.eurecom.fr/en/publication/4265/download/cm-publi-4265.nikaein.02.08.14._final.pdf

5. Paramonov A. I. (2014), Development and research of complex traffic models for public communication networks: Author’s thesis [Razrabotka i issledovanie kompleksa modelej trafika dlja setej svjazi obshhego pol’zovanija: avtoref. dis. ... doktora tehnicheskih nauk], St. Petersburg.

6. M. Laner, P. Svoboda, N. Nikaein, M. Rupp. Traffic Models for Machine Type Communications // Electronic resource: http://www.eurecom.fr/fr/publication/4079/download/cm-publi-4079.pdf

7. Tao CH. N., Paramonov A. I. (2018), M2M traffic concentration models and evaluation of its influence on QoS in 5G networks [Modeli koncentracii trafika M2M i ocenka ego vlijanija na QoS v setjah 5G’], Telecommunication, - № 4. pp. 47-54.

8. Shelukhin O. I., Tanachev A. M., Osin A. V (2003), Fractal processes in telecommunications [Fraktal’nye processy v telekommunikacijah], Radio Engineering, Moscow, 480 p.

9. Jill Jermyn, Roger Piqueras Jovery, Ilona Murynetsy, Mikhail Istominy and Salvatore Stolfo. Scalability of Machine to Machine systems and the Internet of Things on LTE mobile networks // Electronic resource: https://ieeexplore.ieee.org/document/7158142

10. Mohammed Dighriri, Gyu Myoung Lee, Thar Baker, Ali Saeed Dayem Alfoudi. Data Traffic Model in Machine to Machine Communications over 5G Network Slicing // Electronic resource: https://core.ac.uk/download/pdf/74236911.pdf